• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제7권2호
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• pp.255-263
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• 2012

This paper presents the smart interacting multiple model (SIMM) using the concept of predicted point and maximum noise level. Maximum noise level means the largest value of the mere noises. We utilize the positional difference between measured point and predicted point as acceleration. Comparing this acceleration with the maximum noise level, we extract the acceleration to recognize the characteristics of the target. To estimate the acceleration, we propose an optional algorithm utilizing the proposed method and the Kalman filter (KF) selectively. Also, for increasing the effect of estimation, the weight given at each sub-filter of the interacting multiple model (IMM) structure is varying according to the rate of noise scale. All the procedures of the proposed algorithm can be implemented by an on-line system. Finally, an example is provided to show the effectiveness of the proposed algorithm.

• 전자공학회논문지
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• 제53권4호
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• pp.129-135
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• 2016

본 논문에서는 이동 창 함수 추적기라는 새로운 추적 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 이동표적의 궤적을 효율적으로 추정하기 위해 과거 궤적의 정보를 포함하는 이동 구간이 선형이라는 가정을 한 선형 창 함수를 적용하여 구현한다. 제안된 알고리즘의 창 함수의 파라메터는 측정 잡음의 영향을 줄이기 위해 그리고 알파-베터 추적기와 비교하여 더 적은 계산량 증가로 빠른 이동 표적 추적을 구현하기 위해 적절하게 선택할 수 있다. 본 논문에서 제안한 창 함수 추적기를 검증하기 위해 잡음상황에서 선형과 비선형 궤적에 대한 컴퓨터 모의실험을 수행했다. 또한 제안된 창 함수 추적기는 초기값에 대한 둔감한 특성과 예측할 수 없는 시변 측정 환경에서 창 함수 추적기를 사용할 경우 더 높은 자유도를 가짐을 보였다.

• 전기학회논문지
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• 제56권8호
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• pp.1476-1483
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• 2007

In a multi-sensor target tracking systems, the local sensors have the role of tracking the target and transferring the measurements to the fusion center. The measurements from the same target can arrive out of sequence called, the out-of-sequence measurements(OOSMs). The OOSM can arise in a form of single-lag or multi-lag throughout the transfer at the fusion center. The recursive retrodiction step was proposed to update the current state estimates with the multi-lag OOSM from the several previous papers. The real world has the possible situations that the maneuvering target informations can arrive at the fusion center with the random clutter in the possible OOSMs. In this paper, we incorporate the IMM-MPDA(Interacting Multiple Model - Most Probable Data Association) into the multi-lag OOSM update. The performance of the IMM-MPDA filter with multi-lag OOSM update is analyzed for the various clutter densities, OOSM lag numbers, and target maneuvering indexes. Simulation results show that IMM-MPDA is sufficient to be used in out of sequence environment and it is necessary to correct the current state estimates with OOSM except a very old OOSM.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제7권4호
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• pp.5-12
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• 2004

The tracking algorithm based on the interacting multiple model(IMM) requires a considerable number of sub-models for the various maneuvering targets in order to have a good performance. But it is not feasible to use the nm algorithm in the real system because of the computational burden. Therefore, we need an algorithm which requires less computing resources while maintaining a good performance. In this paper, we propose a fuzzy interacting multiple model algorithm(FIMMA) for the tracking of maneuvering targets, which uses a minimal number of sub-models by considering the maneuvering properties and adjusts the mode transition probabilities by using the mode probability as a fuzzy input. In order to verify the performance of FIMMA, the developed algorithm is applied to the tracking of i borne targets. Simulation results show that the FIMMA is very effective in the tracking of maneuvering targets.

• 한국항행학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.50-66
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• 2000

표적 추적에서 기동은 오랫동안 다루기 어려운 문제로 여겨져 왔다. 급격한 가속도 변화와 같은 표적의 기동이 발생하면 추적필터는 그 정상적인 예측치를 산출해내기 어렵기 때문이다. 이러한 표적기동을 다루기 위해 몇가지 기법들이 제시되었는데 천연색 잡음, IE, VD(가변 차원), IMM(다중모델), jump형 프로세스 및 jerk 모델로 나타내는 것 등이다. 본 논문에서는 최근에 관심을 끌고 있는 jerk 모델(가속도의 미분으로 기동을 표시함)에 대한 추적성능을 분석한다. 먼저 jerk를 포함하는 칼만필터를 3차원 문제에 대해 기술한다. 이 필터를 사용하여 시정수 변화에 대한 추적성능을 Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 해석한다. 특히, jerk 모델의 경우 과도응답 성능이 저하되므로 이에 대한 해석을 별도로 추가하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.445-453
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• 2001

The multiple targets tracking problem has been one of the main issues in the radar applications area in the last decade. Besides the standard Kalman filtering, various methods including the variable dimen-sion filter, input estimation filter, interacting multiple model(IMM) filter, dederated variable dimension filter with input estimation, etc., have proposed to address the tracking and sensor fusion issues. In this pa- per, two existing tracking algorithm, i.e, the IMM filter and the variable dimension filter with input estima-tion(VDIE), are combined for the purpose of improving the tracking performance for maneuvering targets. To evaluate the tracking performance of the proposed algorithm, three typical maneuvering patterns, i.e., waver, pop-up, and high-diver motions, are defined and are applied to the modified IMM filter as well as the standard IMM filter. The smaller RMS tracking errors, in position and velocity, of the modified IMM filter than the standard IMM filter are demonstrated though computer simulations.

• 한국항공우주학회지
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• 제39권1호
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• pp.25-32
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• 2011

항공관제용 감시자료 처리시스템에 의한 기동 표적 추적에 있어서 레이더의 측정 잡음 분산은 상태 추정기의 입력으로서, 추적 정확도에 영향을 주는 주요한 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 레이더의 측정 잡음 분산을 상수가 아닌 변수로 지정하여, 다중 IMM 필터의 우도함수를 통해 매 시간 측정 잡음 분산을 실시간으로 추정하는 알고리즘을 제시하였다. Monte Carlo 시뮬레이션 결과 측정 잡음 분산 값을 실제 값 대비 5% 이내 수준으로 예측함을 확인하였고, 이를 통해 기동 표적 추적 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.472-478
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• 2006

본 논문에서는 기동표적의 추적에 대한 새로운 퍼지 뉴럴 네트워크 기반의 다중모델 기법을 소개한다. 표적의 가속도를 효과적으로 다루기 위하여, 이 논문에서는 표적의 가속도를 시변 변수인 표적의 추가적인 잡음으로 두고 각각의 가속도 간격의 정도에 따라 얻어지는 모든 잡음에 대한 변수에 의해 각각의 하부 모델들을 특성화시켰다. 모르는 가속도에 따른 시변 변수를 적응적으로 어립잡기는 어렵기 때문에 정밀한 계산을 위하여 퍼지 뉴럴 네트워크가 이용되었다. 퍼지 뉴럴 네트워크의 동정을 위해서는 오차 역전파 학습법을 사용하였다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제22권1E호
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• pp.19-25
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• 2003

Ryu et al. recently proposed a multiple target angle-tracking algorithm without a data association problem. This algorithm, however, shows the degraded performance on evasive maneuvering targets, because the estimated signal subspace is d,:graded in the algorithm. In this Paper, we proposed a new algorithm, in which VFF-PASTd (Variable Forgetting Factor PASTd) algorithm is applied to Ryu's algorithm to effectively handle the evasive target tracking with better time-varying signal subspace.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.419-422
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• 2005

In this note, the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy-model-based state estimator using standard Kalman filter theory is investigated. In that case, the dynamic system model is represented the T-S fuzzy model with the fuzzy state estimation. The steady state solutions can be found for proposed modeling method and dynamic system for maneuvering targets can be approximated as locally linear system. And then, modeled filter is corrected by the fuzzy gain which is a fuzzy system using the relation between the filter residual and its variation. This paper studies the T-S fuzzy model-based state estimator which the dynamic system can be approximated as linear system.