• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.469-474
• /
• 2011

본 논문에서는 기동표적의 위치 오차값 보상 기법을 이용한 지능형 기동표적 추적 기법을 제안한다. 기동표적의 관측값과 예상위치와의 차이를 가속도와 순수 잡음으로 분리한다. 최적의 수준으로 가속도를 추출하기 위하여 K-means 클러스터링 기법과 TS 퍼지 시스템을 이용한다. K-means 클러스터링에 의해 분리된 가속도와 잡음에 대한 소속함수를 설정하고 퍼지 모델화하여 기동표적의 특성을 파악한다. 계산상의 오차를 보상하기 위하여 분리된 가속도와 잡음은 추적 알고리즘의 계산과정에 적절히 이용된다. 추정값 계산시, 가속도를 분리 하므로써 필터링 과정은 표적의 비선형 기동을 선형기동으로 인식하여 칼만필터의 성능을 유지시킨다. 기동표적의 비선형성에 대한 오차는 추정된 가속도를 통해 보상된다. 제안된 시스템의 소속함수에 사용되는 파라미터값을 조종하여 상황에 따라 적응성과 강인성을 향상시킨다. 제안된 시스템은 실시간 추적이 가능하도록 구성하였으며, 몇 가지 예를 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 증명한다.

• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.24-32
• /
• 2005

This paper describes the tracking filter performance for Naval Gun Ballistic Computation Unit(BCU). BCU needs tracing filter for gun firing. Using data of tracking sensor, BCU calculates the future position of Target and Gun order in the time of flight. In this paper, tracing filter is designed with interacting multiple model(IMM). The tracking algorithm based on the IMM requirers a considerable number of sub-model for the various maneuvering target in order to have a good performance. But, in the case of ship target, the maneuvering is restricted compared with the air target. Considering the maneuvering properties and adjusting the mode transition probabilities and the process noise of sub-model, We designed the IMM3 algorithm for Naval tracking filter with three sub-model.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
• /
• pp.172.5-172
• /
• 2001

Target Motion Analysis(TMA) for Passive Sonar Systems with bearing-only measurements needs to enhance system observability to improve target tracking performance by ownship maneuvering. However, tracking problem incurred by weak observaility result in slow convergence of the target estimates. On the other hand, active sonar systems do not have problem associated with system observaility. However, it drawback related to system survivability. In this paper, the algorithm that could be used in Active/passive Mixed-Mode Sonar Systems is proposed to analyze maneuvering target motion and to improve TMA performance. The proposed TMA algorithm is tested by a series of computer simulation runs and the results ...

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
• /
• pp.479-482
• /
• 2004

In this article we consider a single maneuvering target Tracking algorithm in the presence of missing measurements and high clutter environments for multi-sensor target tracking problem. The tracking algorithm is based on the Particle filtering method to predict and update target states. Proposed is the AMM-PF(Auxiliary Multiple Model Particle Filter)[2] method for maneuvering target tracking to improve performance in track estimate and maintenance with a high level of uncertainty. The algorithm we propose is compared to the Extended Kalman Filter(EKF). A simulation study is included.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제20권8호
• /
• pp.882-889
• /
• 2014

This paper deals with a filterbank based on the IMM (Interacting Multiple Model) that combines data from a sensor and uses them selectively depending on a level of maneuver. Furthermore, within the maneuver interval, the existing IMM filter has disadvantages such as unnecessary target estimation errors caused by using a constant velocity model and an increase of computation load because of a fixed structure. On the other hand, the proposed IMM filterbank overcomes these disadvantages by using three model groups and designs a filterbank to cope with a wideband-maneuvering target. The performances of the IMM filterbank was evaluated through comparison with the existing IMM via computer simulations. The results show good performances for a wideband-maneuvering target.

• 대한전기학회논문지
• /
• 제41권4호
• /
• pp.411-421
• /
• 1992

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.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.119-129
• /
• 2002

기동표적의 추적은 실제의 표적 궤적과 기동의 통계적 특성을 미리 알 수 없기 때문에 매우 어려운 일이다. 이를 해결하기 위한 여러 가지 기법들이 제안되었고 이들 방식은 과거의 고전적인 방법에 비해 상당한 성능향상을 가져왔다. 이들 중에서 많이 사용되고 있는 방법은 입력추정, 가변차원 및 회전가속도 추정기를 사용하는 필터이다. 이들에 대한 성능은 각각 해석되어 왔으나 비교 분석되지 않았다. 본 논문에서는 칼만필터를 기본으로 한 이들 필터에 대하여 추적 성능을 비교한다. 실제적인 기동표적의 추적에 용이하게 적용할 수 있도록 3가지 종류의 회전 기동에 대해 Monte-Carlo 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 비교 분석함으로써 각 필터에 대한 특성을 해석한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.131-136
• /
• 2003

기동표적 추적의 문제는 상태추정의 분야에서 수 십 년에 걸쳐 연구되어 왔다. 칼만 필터는 표적의 상태를 추정하기 위해 널리 사용되어 왔으나, 기동이 발생할 경우, 그 성능은 현저히 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고, 기동표적을 효과적으로 추적하기 위해, DNA 코딩에 기반한 지능형 칼만 필터를 제안한다. 제안된 기법은 DNA 코딩에 기반한 퍼지 논리를 이용함으로써, 기존의 기법들이 가지는 수학적 한계를 극복하고, 기동표적을 효과적으로 추적할 수 있다. 컴퓨터 모의실험을 통하여, 제안된 기법의 추적 성능은 적응 상호작용 다중모델 기법 및 유전 알고리즘 기반 지능형 칼만 필터와 비교된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 1987년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국과학기술대학, 충남; 16-17 Oct. 1987
• /
• pp.556-561
• /
• 1987

This paper presents a suboptimal Kalman filter design method for the problem of tracking a maneuvering target. The design method is essentially based on linear target dynamics and linear-like structured measurements called pseudomeasurements. The pseudomeasurements are obtained by manipulating the original nonlinear measurements algebraically. The resulting filter has computational advantages over other filters with similar performance. Monte Carlo computer simulation results are included to demonstrate the effectiveness of the proposed suboptimal filter associated with the target acceleration model.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2702-2704
• /
• 2005

This paper proposes the genetic algorithm (GA)-based fuzzy modeling method for intelligent tracking of a maneuvering target. When the maneuvering to turn or taking evasive action, the performance of the standard Kalman filter has been degraded because residual between the modeled target dynamics and the actual target dynamics. To solve this problem, the state prediction error is minimized by the intelligent estimation method. Then, this filter is corrected by measurement corrections which is the fuzzy system. The performance of the proposed method is compared with those of the input estimation(IE) technique through computer simulation.