본 논문은 위상배열 레이더를 사용하여 실제표적을 추적하였을 때 추적 정확도를 평가하기 위한 알고리듬 연구이다. 실표적에 대한 추적 정확도를 평가하기 위해서는 실표적 위치에 대한 정보가 있어야 하지만, 시험비용 및 시험시간의 증대로 인해 위상배열 레이더에서 획득된 데이터만을 사용하여 실표적의 정확도를 평가하는 알고리듬을 제시한다. 이러한 평가 알고리듬은 위상배열 레이더에서 사용된 ${\alpha}-{\beta}$ 추적필터의 잔차로부터 추적 정확도의 지표인 거리오차와 각도 오차의 표준편차를 도출한 결과이며, 통계적 방법으로 sample variance 개념을 사용하게 된다.
The dynamic information of radar and automatic identification system (AIS) for targets obtained from the traffic vessels operating in the north outer harbor and surrounding waters of Busan port, Korea. The target information was analyzed to investigate the potential collision risk resulting from the invalid true heading (HDT) information of AIS and the integration ambiguity in the graphic presentation of both tracked data sets for two systems. An integrated display system (IDS) for supporting the navigator of offshore fishing vessels was also developed to find possible maneuvering solutions for collision avoidance by comparing radar data with AIS data in real-time at sea. Consequently, the multiple functions of IDS can provide additional information that is potentially valuable for taking action to avoid the collision in offshore fishing vessels. However, the integration criteria of radar and AIS targets in the IDS must be carefully established to eliminate the fusion ambiguity in the graphic presentation of both AIS and radar symbols such as the one or two physical targets which are very close to each other.
Air Traffic Control Tower is one of the most important units in Airport operation. It provides services related to safe and efficient traffic flows that control aircraft on the ground maneuvering area and terminal airspace. Also It is responsible for managing of ground operators. The major objective of this study is to evaluates relative efficiency of ATC towers in Domestic airports using data envelopment analysis so that it helps the ATC authority to improve the tower efficiency, to decide the level of benchmarking target and to establish the best alternative. The results of this study are the following; First, as a result of analysis for the potential improvement, it has analysed that the common problems of each ATC tower are to increase its number of flight and to reduce its number of runway followed by airside area, the number of air traffic controller and the number of stand. Second, it has shown that the each tower in RKPC(8), RKPT(5), RKPK(l) and RKSS(l) are used as the reference set. Especially, the tower in RKPC analyzed as a relatively efficient unit is the most main target for the towers in RKTU, RKTH, RKPS and RKTY to do bench marking and to set up the strategy for improving relative efficiency of the tower. Third, tower is actually not able to control the input and output data in this study except the number of controller, so that ATC authority is recommended to improve inefficiency of the towers through handling the number of controller.
Now AIS (Automatic Identification System) has been under full operation for ocean-going vessels, and it is expected not only to identify target ships but also to take collision avoidance using AIS information with Radar and ARFA information in restricted waters. AIS information is very useful not only for target identifications but also for taking collision avoidance, but OOW (Officer OF Watch-keeping) should take care of systematic observation of AIS because of miss-operation or malfunction of AIS. In this paper, we propose the application of Onboard Ship Handling Simulator with visual system displayed 3D scene added AIS performance such as blind areas of Island, microwave propagation, ok. and maneuvering simulation using TK models, applied real time AIS information and research the effectiveness of this system for ship handling in restricted waters, and discus the principal issues through the on board experiments. Conclusion will be expected that; 1) systematic observation of ASS information using visual scene simulator with AIS information will be effectively done, 2) observation compared with Radar and ARPA information will be also useful to make a systematic observation, 3) using the recording and replay function of simulation will be useful not only for systematic observation but also to measure and to encourage officers' skill.
표적의 상태를 추정하기 위해 사용된 칼만 필터는 급 기동을 하거나 비선형적인 운동특성을 가지는 표적이 발생할 때, 모델은 상당한 오차를 유발하며 추적 성능은 현저히 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 기동하는 표적을 추정하기 위한 새로운 지능형 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 유전 알고리즘에 기반한 퍼지 칼만 필터를 이용하여 실제 알지 못하는 표적의 가속도를 전체 프로세스 잡음으로 추정한 후, 보정된 필터의 잔여치와 변화를 이용한 퍼지 시스템으로 새로운 퍼지 이득을 추출하여 측정 예측 오차를 보정함으로써 한 개의 필터로 표적 움직임의 비선형성을 효과적으로 다룰 수 있다. 제안된 기법의 우수성을 검증하기 위해서 다중 모델 기법을 사용한 필터와 비교 모의실험을 하였다.
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.
본 논문에서는 무인항공기용 실시간 장애물 탐지 및 회피 경로 생성 알고리즘을 제안한다. 2-D Lidar를 이용하여 장애물을 검출하고, 검출 정보는 지역 회피 경로 생성을 위한 실시간 히스토그램 생성과 목표 지점까지 전역 회피 경로 생성을 위해 사용되는 2-D SLAM 지도를 생성하는데 사용된다. 지역 회피 경로 생성을 위한 VFH 알고리즘은 장애물들이 벡터 방향과 거리에 따라 얼마큼 분포되어 있는지에 대한 실시간 히스토그램을 생성하고, 이 히스토그램은 근접 장애물 검출 시 지역 회피 경로를 생성하는데 사용된다. 기존의 $RRT^*-Smart$ 알고리즘의 한계로 인해 Modified $RRT^*-Smart$ 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 새로운 노드가 생길 때 목표 지점과의 직선 경로 여부를 판단하고, 목표 지점 방향으로 생성되도록 방향성을 부여하며, 노드의 길이를 확률적으로 나누어 일정한 단위의 길이가 아닌 랜덤 단위의 길이로 퍼뜨림으로써 보다 적은 비용으로 목표 지점까지의 효율적인 전역 회피경로를 생성한다. 본 논문에서는 효율적인 회피경로를 생성하여 회피 기동함을 다양한 시뮬레이션 실험환경을 통해 검증하였다.
능동소나는 은밀하게 기동하는 수중 물체를 탐지하기 위해 음파를 송신하여 표적에서 반사되어 돌아오는 신호를 탐지한다. 그러나 능동소나의 수신 신호에는 표적의 반향음 외에도 해저면/해수면의 잔향, 생물 소음 및 기타 잡음 등이 섞여 있어 표적 인식을 어렵게 한다. 기존의 문턱값 이상의 신호를 탐지하는 기법은 설정한 문턱값에 따라 오탐지가 발생하거나 표적을 놓치는 경우가 발생할 뿐 아니라 다양한 수중환경마다 적절한 문턱값을 설정해야하는 문제가 있다. 이를 극복하기 위해 Constant False Alarm Rate(CFAR) 등의 기법을 이용한 문턱값의 자동산출과 진보된 형태의 추적 필터 및 연계 기법을 적용한 연구가 수행되었지만, 상당수의 탐지가 발생하는 환경에서는 그 한계가 있다. 최근 심층학습 기술이 발달함에 따라 수중 표적 탐지분야에도 이를 적용하기 위한 노력이 있었으나, 분류기 학습을 위한 능동소나 데이터의 획득이 매우 어려워 데이터가 희소할 뿐 아니라, 극소수의 표적과 상대적 다수의 비표적으로 인한 데이터의 불균형성으로 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐지 신호의 에너지 분포 영상을 이용하되, 데이터의 불균형성을 고려한 방식으로 분류기를 학습하여 표적과 비표적을 구분하는 기법을 기존 소나처리 기법에 추가하여 표적의 오분류를 최소화하면서 비표적을 제거하여 능동소나 운용자의 표적 인식을 용이하게 하였다. 그리고 동해에서 수행한 해상실험에서 획득한 능동소나 데이터를 통해 제안 기법의 유효성을 검증하였다.
본 논문에서는 다양한 기도표적에 대해 적은 연산량으로 효과적인 추적을 하기 위한 방법에 대해 기술한다. 일반적으로 사용되는 Kalman filler (KF)는 비기동 표적의 추적에는 효과적인 반면 표적이 기동하는 경우에는 제한된 추적 성능을 보인다. 이에 대한 보완 방법으로는 표적의 여러 운동상태를 고려한 IMM이 적합한 대안으로 고려된다. 하지만 IMM은 모델의 수가 증가할수록 연산량이 증가한다는 제한사항을 가지고 있다. 따라서 기동표적 추적방법인 IMM의 제한사항을 보완하기 위해 KF를 Two-Stage로 나누어 각각 필터링을 수행하는 Optimal Two-Stage Kalman Estimator (OTSKE)를 IMM 구조에 적용하고 더 나아가 기존의 IAC 알고리즘에 적용하여 IMM과 유사한 추적성능온 발휘하면서도 연산량은 약 58% 감소시킬 수 있었다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권2호
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pp.173-182
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2005
In this paper, a target tracking algorithm for tracking maneuvering vehicles is presented. The overall algorithm belongs to the category of an interacting multiple-model (IMM) algorithm used to detect multiple targets using fused information from multiple sensors. First, two kinematic models are derived: a constant velocity model for linear motions, and a constant-speed turn model for curvilinear motions. Fpr the constant-speed turn model, a nonlinear information filter is used in place of the extended Kalman filter. Being equivalent to the Kalman filter (KF) algebraically, the information filter is extended to N-sensor distributed dynamic systems. The model-matched filter used in multi-sensor environments takes the form of a federated nonlinear information filter. In multi-sensor environments, the information-based filter is easier to decentralize, initialize, and fuse than a KF-based filter. In this paper, the structural features and information sharing principle of the federated information filter are discussed. The performance of the suggested algorithm using a Monte Carlo simulation under the two patterns is evaluated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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