CNS/ATM(communication navigation surveillance / air traffic management)의 감시 분야에서는 ADS-B(automatic dependent surveillance - broadcast) 시스템, MLAT(multilateration) 시스템, WAM(wide area multilateration) 시스템이 구축되고 있다. ADS-B, MLAT, WAM 시스템의 항공기 추적 성능이 기존의 레이더에 비해 매우 우수하지만 여전히 오차를 포함하고 있다. 따라서 본 논문에서는 차세대 항행시스템의 오차를 줄이고 항공기 추적 성능을 높일 수 있는 필터링 알고리즘을 제안하였다. 필터링 알고리즘 중에서 가장 유용하다고 알려진 IMM(interacting multiple model) 필터를 개선한 Robust IMM 필터를 사용하였으며, ADS-B, MLAT, WAM 시스템 등의 차세대 항공기 추적 시스템에 적용하였다. Robust IMM 필터는 항공기 추적성능을 향상시킬 뿐만 아니라 항공기 위치 데이터가 손실되더라도 필터에서 계산한 추정값을 이용하여 지속적인 위치 추적을 가능하게 한다. 필터링 알고리즘을 차세대 항행시스템에 적용했을 때 평균 19.21%의 성능향상이 있었다.
In this letter, we present an enhanced block-based adaptive loop filter (E-BALF) with multiple filter symmetric structures. The E-BALF adapts various filter symmetric structures in a rate-distortion optimization sense, reflecting the statistical properties of each image in a video sequence. Experimental results show that the proposed method achieves a reduction in the Bj${\phi}$ntegaard delta (BD)-bitrate by an average of 9.60% compared with Joint Model 11.0 of H.264/AVC. Compared to the state-of-the-art BALF, a reduction of up to 1.13% in BD-bitrate is achieved.
In this study, flow analysis of single, double, and triple filter systems of cylindrical structures was performed to analyze the flow characteristics of each filter. As a result of the flow analysis of the filter system, the number of filters and the pressure drop rate tend to be proportional to each other. It was found that the area passing through the inside of the filter had almost the same pressure. The maximum pressure drop rate of the triple filter system was about 14.9% for the forward-flow and about 12.4% for the reverse-flow. It was determined that the performance of the filter was stable within 20% of the allowable pressure drop rate of the filter system, which is the standard presented to the Korea Water Technology Certification Institute(KWTCI). In the future, a study on the decompression characteristics of the filter system according to the effect of the arrangement interval and filter density of the triple filter will be conducted.
본 논문에서는 다중 시그마포인트 세트(MSP)를 사용하는 분산점 칼만필터(UKF)인 UKF-MSP를 소개한다. 비선형 동적시스템을 표현하기 위해 널리 알려진 Bouc-Wen 모델을 사용하였고, 비선형성 고려가 가능한 칼만필터 중 UKF를 선정하였다. 그런데 UKF는 두 가지 인공오차와 시그마포인트의 분포를 결정하는 스케일링 파라미터의 값을 튜닝(Tuning)하는 과정을 통해 적절히 설정해야만 대상 동적시스템의 추정하고자 하는 상태(State)를 정확히 추정할 수가 있다. 본 논문에서는 후자의 스케일링 파라미터 설정 문제를 완화하고자 하였으며, MSP를 사용함으로써 기존 UKF에 비해 칼만필터 튜닝 과정에 덜 민감한 UKF-MSP를 제안하였다. 지진으로 인한 급격한 구조손상 시나리오에 대해 UKF-MSP의 안정성을 검증하였다. 제안된 방법은 튜닝과정을 완화함과 동시에 다른 칼만필터 파라미터인 인공오차에 대해서도 덜 민감한 거동을 보임을 확인하였다.
In order to develop an active safety system which avoids or mitigates collisions with preceding vehicles such as autonomous emergency braking (AEB), accurate state estimation of the nearby vehicles is very important. In this paper, an algorithm is proposed using 3 dynamic models to better estimate the state of a vehicle which has various dynamic patterns in both longitudinal and lateral direction. In particular, the proposed algorithm is based on the Interacting Multiple Model (IMM) method which employs three different dynamic models, in cruise mode, lateral maneuver mode and longitudinal maneuver mode. In addition, a Probabilistic Data Association Filter (PDAF) is utilized as a data association algorithm which can improve the reliability of the measurement under a clutter environment. In order to verify the performance of the proposed method, it is simulated in comparison with a Kalman filter method which employs a single dynamic model. Finally, the proposed method is validated using radar data obtained from the field test in the proving ground.
In this paper, a tracking algorithm for a maneuvering single target in the presence of multiple data from multiple sensors is investigated. Allowing individual sensors to function by themselves, the estimates from individual sensors on the same target are fused for the purpose of improving the state estimate. The filtering method adopted in the local sensors is the variable dimensional filter with input estimatio technique, which consists of a constant velocity model and a constant acceleration model. A posteriori probability for the maneuvering hypothesis is newly derived. It is shown that the relation function of the a posteriori probability is a function of only the covariance of the fused estimates. Simulation results are provided.
This paper presents the study results on the design of the correction filter to improve the azimuth error estimation of the high-speed guided missile launched from the warship after the transfer alignment. We theoretically proved that the transfer alignment performance is determined by the accuracy of the marine inertial navigation system and the observability of the attitude error state variable in the transfer alignment filter, and that most of navigation errors in high-speed guided missile are caused by azimuth error. In order to improve the azimuth estimation performance of the correction filter, the multiple adaptive estimation method and the adaptive filters adapting the measurement noise covariance or the process noise covariance are proposed. The azimuth estimation performance of the proposed adaptive filter and the existing Kalman filter are compared and analyzed each other for 8 different transfer alignment accuracy cases. As a result of comparison and analysis, it was confirmed that the adaptive filter adapting the process noise covariance has the best azimuth estimation performance. These results can be applied to the design of correction filters for high-speed guided missile.
레이더를 이용한 항적 융합 알고리즘은 반드시 필요하며, 이를 통해서 높은 신뢰성을 확보할 수 있다. 본 논문에서는 칼만필터 보다 성능이 좋다고 알려진 IMM(Interacting Multiple Model) 필터를 이용하여 다중 레이더 융합 알고리즘을 제안하였다. 분산형 융합 방식을 적용하였고, 부필터 3개, 주필터 1개를 이용하였다. 성능분석은 등속운동, 가속운동, 선회 등 항공기 기동을 묘사한 가상의 레이더 데이터를 이용하여 분석하였다. 성능분석 결과, 항공기가 기동하는 구간에서도 좋은 추적 성능을 보였다.
다중 트림 상태에서 헬리콥터용 소형 터보샤프트 엔진에 부착된 센서의 고장을 검출하기 위한 방법을 제시한다. 먼저 헬리곱터의 엔진, 로터, 되먹임(feedback) 제어루프가 포함된 비선형 모델을 구하고 다중 트림 상태에서의 선형 모델을 추출하였다. 고장 검출 방법은 칼만필터에 기반한 방법을 채용하였는데 트림 상태가 변화할 때에 필터의 추정값이 연속적으로 변화하도록 상태변수 초기값을 재구성하였다. 또한 어떠한 센서가 고장이 일어났는지 구분할 수 있도록 어떤 센서의 고장을 검출한 다음 문제가 없는 경우 다음 센서의 고장 검출을 수행하는 단계적인 방법을 사용하였다. 시뮬레이션을 통하여 제시한 방법이 다중 트림 상태에서 각 센서의 고장을 잘 검출함을 보였다.
A vehicle cruise control algorithm using an Interacting Multiple Model (IMM)-based Multi-Target Tracking (MTT) method has been presented in this paper. The vehicle cruise control algorithm consists of three parts; track estimator using IMM-Probabilistic Data Association Filter (PDAF), a primary target vehicle determination algorithm and a single-target adaptive cruise control algorithm. Three motion models; uniform motion, lane-change motion and acceleration motion, have been adopted to distinguish large lateral motions from longitudinal motions. The models have been validated using simulated and experimental data. The improvement in the state estimation performance when using three models is verified in target tracking simulations. The performance and safety benefits of a multi-model-based MTT-ACC system is investigated via simulations using real driving radar sensor data. These simulations show system response that is more realistic and reflective of actual human driving behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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