A distributed system for tracking multiple targets with a pair of multifunction radars is proposed and implemented. The system performs track-to-track association and track-to-track fusion at the fusion center to form fused tracks. The association and fusion are performed using target state information linked via communication nodes from a radar at a remote location. Many factors can affect the track-to-track association and fusion performances. They include delays in data transmission buffer of the remote radar, the error in estimating time-stamp of the remote radar, and the gating in track-to-track association. The effects on association and fusion performances due to these factors are investigated through extensive numerical simulations.
An architecture for multiple radar tracking systems can be broadly categorized according to the methods in which the tracking functions are performed : central-level tracking and distributed tracking. In the central-level tracking, target tracking is performed using observations from all radar systems. This architecture provides optimal solution to target tracking. In distributed tracking, tracking is performed at each radar system and the composite track information is formed through track fusion integrating multiple radar-level tracks. Track-to-track fusion and track-to-track association are required to perform in this architecture. In this paper, issues and recent research on the two tracking architectures are surveyed.
In this paper, we proposed a method of fast track merging which is the foundation of track to track association technique. The existing method of track merging is performed throughout comparison between tracks to tracks. Therefore, it has heavy calculation time. In our research, we developed a method for fast clustering by using nearest neighbor measurement identification. The simulation results show that the proposed method is more faster than previous method about 3.3%. We expect that this method could be effectively used in multi-target tracking particularly in heavy clutter environment.
Data association is important technology which designate final destination in the target tracking. The joint probabilistic data association(JPDA) algorithm provides excellent ability to maintain track on multiple targets. Currently, it is not easily implemented in real time because of track coalescence & switch. The aim of this paper is to develop probabilistic filters that increase JPDA's sensitivity and decrease track coalescence & switch in a cluttered environments.
클러터 환경에서는 레이다 시스템을 통해 얻어지는 많은 측정치 정보 중 표적 신호를 찾아내어 표적추적 필터를 쇄신해야 트랙이 발산하지 않고 추정성능이 유지된다. 다수의 측정치 중 표적의 트랙과 가장 연관성이 높은 측정치를 대응시키는 방법을 자료결합(Data Association)이라 한다. 자료결합 방법 중 신호세기기반 표적 추적방법에는 PSNF, PSNF-m이 있다. 본 논문에서는 PSNF-m 알고리듬에 표적의 존재 유/무에 대한 트랙존재확률 기반의 Track Management 기법을 적용한 IPSNF-m(Integrated Probabilistic Strongest Neighbor Filter-m) 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 표적 존재의 유/무 뿐만아니라 표적이 존재하지만 탐지가 되지 않을 사건 등을 고려하여 각각의 사건에 대한 확률을 구함으로써 트랙에 대하여 효율적인 관리를 가능하게 해준다. 제안하는 IPSNF-m의 성능 확인을 위해 PSNF-m과 유사한 성능을 지니는 것으로 알려진 PSNF에 Track Management 기법을 적용한 IPSNF 알고리듬의 트랙존재확률을 유도하였다. 그리고 동일한 환경에서의 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 PSNF-m과 IPSNF 알고리듬보다 트랙 유지 및 추정 측면에서 우수한 성능을 나타내는 것을 RMSE, Confiremd True Track, 트랙존재확률을 통해 비교 및 분석하였다.
Joint probabilistic data association filter(JPDAF) for multi-target tracking was developed for real-time implementation, while it abandoned an algorithm for track initiation. In this paper, we propose three features for track initiation that can be adapted to the JPDA filter. In addition, with the proposed approaches, the performance of track maintenance is evaluated in the case of tracks being near. To eliminate the abundant false tracks, we exploit the simple method using the state error covariances. Simulations are performed to demonstrate the efficiency of the proposed approaches.
This article proposes algorithms for the automatic initiation of the tracks of maneuvering targets in cluttered environments. These track initiation algorithms consist of IPDA-AI(Integrated Probabilistic Data Association-Amplitude Information) and MPDA(Most Probable Data Association) in an Interacting Multiple Model(IMM) configuration, and they are referred to as the IMM-IPDAF-AI and IMM-MPDA respectively. The IMM portion consists of several filters based on different dynamical models to handle target maneuvers. Each of the filters utilizes an IPDA-AI(or MPDA) algorithm to deal with the problem of track existence in the presence of clutter. Although the primary purpose of this study is to deal with the track initiation problem, the IMM-IPDAF-AI and IMM-MPDA can also be used for the maintenance of existing tracks and the termination of tracks for targets when they disappear. For illustrative purposes, simulation is used to compare the performance of the algorithms proposed to other track formation algorithms.
This paper is concerned with a track management method for a naval combat system which receives the tracks information from multi-sensors and multi-tactical datalinks. Since the track management of processing the track information from diverse sources can be formulated as a data fusion problem, this paper will deal with the data fusion architecture, track association and track information determination algorithm for the track management of naval combat systems.
In a target tracking system using image information from a CCD (Charged Couple Device) or an IIR (Imaging Infra-red) sensor, occluded targets can result in track losses. If the target is occlued by background objects such as buildings or trees, probability of track existence will be reduced sharply and track will be terminated due to track maintenance algorithms. This paper proposes data association algorithm based on target existence for the robust tracking performance. we suggest the HPDA (Highest Probability Data Association) algorithm based on target existence and the tracking performance is compared with the established method based on target perceivability. Image tracking simulation that utilizes virtual 3D images and real IR images is employed to evaluate the robustness of the proposed tracking algorithm.
In the conventional track while scan (TWS) system, there are two major functions to be performed : detection and tracking. These two functions are normally designed and optimised independently. So TWS algorithm ignores the available decision features that can help in resolving the plot-to-track association ambiguity. Therefore conventional TWS system cna't track the targets in a densed multi-target environment. This paper presents a new TWS algorithm for multi-target track to solve the existing TWS system problem in clutter environment. The algorithm proposed in this paper is derived by modifying the part of joint probabilistic data association (JPDA) algotithm to get the one to one correspondence instead of multiple correspondence and combined with maneuvering detection logic so that it could also track the low maneuvering targets. Simulations to confirm the performance are done in crossing, parallel and maneuvering target. The proposed algorithm was successfully tracking targets above target situations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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