In this letter, we propose a moving-target tracking algorithm based on a particle filter that uses the time difference of arrival (TDOA)/frequency difference of arrival (FDOA) measurements acquired by distributed sensors. It is shown that the performance of the proposed algorithm, based on the particle filter, outperforms the one based on the extended Kalman filter. The use of both the TDOA and FDOA measurements is shown to be effective in the moving-target tracking. It is proven that the particle filter deals with the nonlinear nature of the movingtarget tracking problem successfully.
A target signal simulation method for passive sonar systems is introduced. The method uses multirate signal processing techniques to simulate moving target signals in the multi-path sound propagation environment by introducing Lloyd's mirror and Doppler effect. Time and frequency variation of target signal due to the target maneuvering is also considered to provide realistic ship signatures in the LOFAR gram so that the simulated target is used for sonar operator training. Synthesized target characteristics is analyzed and compared with real target signal in terms of interference pattern and frequency variation in the LOFAR gram.
This thesis presents a model to assign targets and to determine gun ammunitions required for naval surface warfare. Delivery errors of weapon systems and vulnerability of moving targets are analyzed, then probability to kill moving battle sihps is computed. A weapon-target allocation model is proposed by using the Out of Kilter technique. A model to determine ammunitions required for killing moving targets is also designed. The models are evaluated by simulation and sensitivity analysis.
We present an efficient and robust technique to estimate the velocity of moving targets from a single SAR image. In SAR images, azimuth image shift is a well known phenomenon, which is observed in moving targets having slant-range velocity. Most methods estimated the velocity of moving targets from the distance difference between the road and moving targets or between ship and the ship wake. However, the methods could not be always applied to moving targets because it is difficult to find the road and the ship wake. We adopted a method estimating the velocity of moving targets from azimuth differentials of range-compressed image. This method is based on an assumption that Doppler center frequency shift of moving target causes a phase difference in azimuth differential values. The phase difference is linearly distorted by Doppler rate due to the geometry of SAR image. The linear distortion is eliminated from phase removal procedure, and the constant phase difference is estimated. Finally, range velocity estimates for moving targets are retrieved. This technique is tested using an ENVISAT ASAR image in which several unknown ships are presented. The theoretical accuracy of this technique is discussed by SAR simulation. The advantages and disadvantages of this method over the conventional method are also discussed.
SAR에서 마이크로파의 진행방향으로의 속도성분을 가지고 움직이는 물체는 영상에서 azimuth 방향으로 이동된 위치에 상이 맺힌다는 현상은 이미 잘 알려져 있다. 대부분의 속도측정 알고리즘들은 실제 물체의 위치와 상이 맺힌 위치 사이의 거리를 측정함으로써 속도를 유추하였다. 그러나 움직이는 물체의 실제의 위치를 나타내는 지시자인 도로나 배의 물결모양은 일반적으로 SAR 영상에서의 식별도가 높지 않기 때문에 이러한 방법은 영상취득시의 조건이나 물체의 움직임 정도에 따라 적용이 제한적이다. 이에 본 연구에서는 SAR 원시자료 처리단계의 중간 산물인 range-compressed 영상의 azimuth 차분신호로부터 물체의 속도를 측정하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 움직이는 물체에 의한 도플러 중심주파수의 변이가 azimuth 차분신호에서의 위상변화를 일으킨다는 점에 기초한다. 일반적으로 SAR에서 감지하는 지표물의 위상은 SAR의 기하에 의하여 발생하는 도플러 변화율에 따라서 선형적으로 변한다. 이 선형변화위상과 몇 가지 상수 값을 갖는 위상들을 제거하고 남은 신호는 물체의 움직임과 직접적인 관련이 있으므로, 이로부터 속도를 구해낼 수 있다. 이 방법을 실제 ENVISAT ASAR영상을 이용하여 배의 속도를 구하는 데에 적용해 보았으며, 그 결과는 목표물의 위치에 따라 다른 양상을 보였다. 해상에 단독적으로 존재하는 배에 적용하였을 때는 0.1m/s 정도의 차이로 기존의 속도측정 알고리즘의 결과와 잘 일치하였으나, 육지에 인접한 연안의 배는 신호의 교란에 의해서 1m/s 이상의 오차를 보였다.
본 논문에서는 소형무인항공기용 이동표적 표시기법(MTI, Moving Target Indication)에 대한 기술 동향분석을 하였다. MTI는 크게 이미지 정렬과 차영상 오류보정 단계로 구성되는데 이중 이미지 정렬 기법에는 매개변수방식과 비매개변수방식이 있으며 본 논문에서는 매개변수방식을 사용한 이용한 MTI에 초점을 맞췄다. 소형무인항공기의 경우, 저고도 운용에 의한 시차문제가 발생하는데 이를 보정하기 위해서 등극기하학이 사용된다. MTI의 성능을 향상시키기 위한 관련기법들도 살펴보았으며 향후 발전방향을 제시하였다.
계단 주파수 레이더는 송신 펄스의 주파수를 일정한 간격으로 증가시켜 넓은 합성 대역폭을 생성함으로써 고해상도 거리추정을 구현하는 방식이다. 그러나 이동표적의 경우에는 거리-도플러 결합 현상으로 인해 정확한 거리 추정이 어렵게 된다. 본 논문에서는 초기에 코히어런트 펄스열을 갖는 계단 주파수 레이더 파형을 이용하여 이동표적의 속도를 추정하고, 거리-도플러 결합 현상을 보상함으로써 얻어지는 고해상도 거리 추정 과정을 분석하고, 시뮬레이션을 통해 이를 검증하였다.
In recent years, a new approach to cyber security, called the moving target defense, has emerged as a potential solution to the challenge of static systems. In this paper, we design a protected server network with a large number of decoys to anonymize the protected servers that dynamically mutate their IP address and port numbers according to Hidden Tunnel Networking, which is a network-based moving target defense scheme. In the network, a protected server is one-to-one mapped to a decoy-bed that generates a number of decoys, and the decoys share the same IP address pool with the protected server. First, the protected server network supports mutating the IP address and port numbers of the protected server very frequently regardless of the number of decoys. Second, it provides independence of the decoy-bed configuration. Third, it allows the protected servers to freely change their IP address pool. Lastly, it can reduce the possibility that an attacker will reuse the discovered attributes of a protected server in previous scanning. We believe that applying Hidden Tunnel Networking to protected servers in the proposed network can significantly reduce the probability of the protected servers being identified and compromised by attackers through deploying a large number of decoys.
일정한 주파수의 음향신호를 발생시키는 표적이 기동할 때 한 개의 고정된 센서에서 관측된 신호의 주파수는 시간에 따라 도플러 변이가 발생한다. 이러한 도플러 변이 현상을 이용한 기존의 CPA (Closest Point of Approach) 분석으로 센서 수신기에 표적이 최단거리로 근접했을 때의 시간, 거리, 속력 그리고 실제 신호의 중심주파수를 추정할 수 있다. 본 논문에서는 고정된 단일 센서 대신에 일정한 속도로 기동하는 배열센서 수신기에서 주파수뿐만 아니라 표적의 방위각을 관측하여 이로부터 표적의 실제 기동속도를 추정하는 기법을 제안한다. 그리고 제안한 기법의 성능검증을 위해 오차 분석 및 모의 실험을 수행하였다.
본 논문은 방위각 및 고저방향으로 카메라 움직임이 있는 감시장치의 비디오 프레임 연속영상을 1)각각 $N{\times}M$ 개의 서브블록으로 나눈 후 각각의 서브블록에 대해 FFT 위상상관 기법을 적용하여 이동표적 위치를 구하고, 2)연속영상을 정합 후 차영상을 구하여 적응 문턱 값을 적용해서 표적후보군을 구하였으며, 3)두 기법을 적용하여 클러터를 제거하는 새로운 표적탐지기법을 제안하였다. 블록 내 다양한 크기의 영상 움직임이 있을 경우 FFT 위상상관 기법은 적용하여 움직임을 구하면 큰 영상의 움직임이 가장 큰 위상상관 값으로 나타나는 특성을 이용하여 배경환경에 강인한 이동표적 위치(블록)탐지를 하였다. 또한, 차영상을 영상분리하기 위한 적응 문턱 값은 카메라 움직임 등 배경환경 변화를 고려한 학습가중치를 이용하여 구하였다. 제안된 알고리즘 성능입증은 다양한 배경환경에서 카메라 이동/정지조건에서 다양한 이동표적에 대해 탐지 가능함을 시뮬레이션을 통해 확인하였으며 탐지성능은 ROC 커브를 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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