다중센서를 이용한 기동물체의 추적은 GPS, INS, 레이더 및 광학장비 등의 위치추적 센서가 이용되며, 이러한 시스템은 UAV, 유도미사일, 우주선 등의 추적 탐지 통제를 위해 사용된다. 기동물체의 위치추적과 관련한 대부분의 연구는 다수의 레이더를 융합하거나 INS, GPS에 보조센서 추가하는 것이다. 하지만 이기종의 센서는 각 시스템특성 및 오차특성이 상이하므로 융합 간에 이를 고려하여 반영강도를 달리하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 다중센서 융합에 의한 추적 성능 향상을 위해 GPS, INS에 지상 레이더를 추가하여 각 센서특성에 따른 오차분석을 실시하고, 융합 간 오차특성에 따라 각 센서의 Sensor Probability를 변화시켜 정밀도와 안정성을 향상시키는 추적 알고리즘을 제안한다. 평가를 위해 UAV의 기동모델에 대한 시뮬레이션을 통해 고도값을 추출하고 제안 알고리즘을 적용하여 성능분석을 실시한다. 연구를 통해 각 센서의 항법정보 융합 간에 오차정도에 따라 측정치의 반영강도를 변화시켜 항법정보의 정확도 향상과 외부의 고의적인 환경변화 및 교란에도 강인한 추적이 가능하다.
In this paper, we contructed extended Kalman filter for the image navigation systems. The conventional extended Kalman filter methode are simulated for nonlinear measurement systems. In addition, we designed a maneuvering target tracking filter using Singer's model technique and input estimation technique by Chan. Simulation results show that Chan's input estimation technique has performed better than Singer's technique.
In this paper, a new realtime algorithm called the RTPBTD-HPDAF (Recursive Temporal Profile Base Target Detection with Highest Probability Data Association Filter) is presented for tracking fast moving small targets with IIR (Imaging Infrared) sensor systems. Spatial filter algorithms are mainly used for target in IIR sensor system detection and tracking however they often generate high density clutter due to various shapes of cloud. The TPBTD (Temporal Profile Base Target Detection) algorithm based on the analysis of temporal behavior of individual pixels is known to have good performance for detection and tracking of fast moving target with suppressing clutter. However it is not suitable to detect stationary and abruptly maneuvering targets. Moreover its computational load may not be negligible. The PTPBTD-HPDAF algorithm proposed in this paper for real-time target detection and tracking is shown to be computationally cheap while it has benefit of tracking targets with abrupt maneuvers. The performance of the proposed RTPBTD-HPDAF algorithm is tested and compared with the spatial filter with HPDAF algorithm for run-time and track initiation at real IIR video.
In this note, the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy-model-based state estimator using standard Kalman filter theory is investigated. In that case, the dynamic system model is represented the T-S fuzzy model with the fuzzy state estimation. The steady state solutions can be found for proposed modeling method and dynamic system for maneuvering targets can be approximated as locally linear system. And then, modeled filter is corrected by the fuzzy gain which is a fuzzy system using the relation between the filter residual and its variation. This paper studies the T-S fuzzy model-based state estimator which the dynamic system can be approximated as linear system.
Fire control system(FCS) errors can be classified as hardware errors, filter prediction errors, effective ballistic function errors, and aiming errors. Among these errors, the filter prediction errors are the most significant error sources. To reduce them, a target future position calculation method using the acceleration estimate is suggested and it is compared with the constant velocity target prediction method. Simulation results show that the suggested method has better performance than the constant velocity prediction method. Target tracking algorithm is established with multiple target tracking filters based on IMM structure.
This paper addresses a novel approach to performance enhancement of the naval gun fire control system(FCS) by using the projectile tracking filter without any distortion of radar measurements. Under the assumption that the maneuvering between the projectile and the ship equipped with the radar is not quite large, this method is based on the concept of polar-coordinate target tracking, which separates the range estimation filter and the direction cosine estimation filter. Note that using polar-coordinates allows tracking to be performed in the same coordinate system from which the radar line-of-sight(LOS) measurements are obtained, unlike the conventional tracking process in Cartesian. Also, it is easy to implement in real-time and guarantees consistent estimates due to its linear filter structure. With the help of the above method, therefore, the proposed filter is able to improve the overall performance of FCS which requires stability of projectile estimates within a short engagement time. The effectiveness of the presented scheme is validated through computer simulations.
This paper presents an intelligent reduction method for external noise. The main idea comes from PSO-FCM (Particle Swam Optimization Fused fuzzy C-Means) clustering. The data of the target is transformed from the antenna coordinates to the vessel one and to the system coordinates. In the conversion, the overall noises hinder observer to get the exact position and velocity of the maneuvering target. While the filter is used for tracking system, unexpected acceleration becomes the main factor which makes the uncertainty. In this paper, the tracking efficiency is improved with the PSO-FCM and the compensation methodology. The acceleration is approximated from the external noise splitted by the proposed clustering method. After extracting the approximated acceleration, the rest in the noise is filtered by the filter and the compensation is added to after that. Proposed tracking method is applicable to the linear model and nonlinear one together. Also, it can do to the on-line system. Finally, some examples are provided to examine the reliability of the proposed method.
In this paper the IMM(Interacting Multiple model) algorithm using the MGEKF(Modified Gain Extended Kalman Filter) which modes are variances of the process noises is proposed to enhance the performance of maneuvering target tracking with bearing and frequency measurements. The state are composed of relative position, relative velocity, relative acceleration and doppler frequency. The mode probability is calculated from the bearing and frequency measurements. The proposed algorithm is tested a series of computer simulation runs.
A method is presented of dynamic determination of mode transition probability for IMM in order to improve the accuracy performance of maneuvering target tracking for air traffic control surveillance processing system under multiple radar environment. It is shown that dynamic determination of mode transition probability based on the time intervals between the data input from multiple radars gives the optimized performance in terms of position estimation accuracy.
A guidance loop of the missile system which uses a command to line of sight(CLOS) guidance law is designed based on LQG theory. In the environment of the severe tracking system noise, the system requires small aerodynamic control fin travel and small miss distance simultaneously. Results from a sample airframe shows good performance against a randomly maneuvering target.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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