In a multi-sensor multi-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). Out-of-sequence measurements can arise at the fusion center due to communication delay and varying preprocessing time for different sensor platforms. In general, the track fusion occurs to enhance the tracking performance of the sensors using the measurements from the sensors at the fusion center. The target informations can wive at the fusion center with the clutter informations in cluttered environment. In this paper, the OOSM update step with MPDA(Most Probable Data Association) is introduced and tested in several cases with the various clutter density through the Monte Carlo simulation. The performance of the MPDA with OOSM update step is compared with the existing NN, PDA, and PDA-AI for the air target tracking in cluttered and out-of-sequence measurement environment. Simulation results show that MPDA with the OOSM has compatible root mean square errors with out-of-sequence PDA-AI filter and the MPDA is sufficient to be used in out-of-sequence environment.
We introduced a scheme for finding an optimal data association matrix that represents the relationships between the measurements and tracks in multi-target tracking (MIT). We considered the relationships between targets and measurements as Markov Random Field and assumed a priori of the associations as a Gibbs distribution. Based on these assumptions, it was possible to reduce the MAP estimate of the association matrix to the energy minimization problem. After then, we defined an energy function over the measurement space that may incorporate most of the important natural constraints. To find the minimizer of the energy function, we derived a new equation in closed form. By introducing Lagrange multiplier, we derived a compact equation for parameters updating. In this manner, a pair of equations that consist of tracking and parameters updating can track the targets adaptively in a very variable environments. For measurements and targets, this algorithm needs only multiplications for each radar scan. Through the experiments, we analyzed and compared this algorithm with other representative algorithm. The result shows that the proposed method is stable, robust, fast enough for real time computation, as well as more accurate than other method.
과거의 레이다는 임무 특성에 맞게 사격통제레이다, 탐지레이다, 추적레이다, 영상획득 레이다 등으로 구분되어 운영해왔다. 하지만 다기능 레이다는 표적 탐지, 추적, 피아식별, 재머 탐지 및 대응 등 단일 시스템 안에서 다양한 임무를 수행한다. 때문에 한정된 자원으로 다기능 레이다를 운용하기 위한 효율적인 자원관리는 필수적이다. 특히 탐지된 표적의 추적을 위한 표적 위협도와 이를 바탕으로 추적주기를 선정하는 방법은 중요한 이슈다. 위협표적을 집중으로 추적하다보면 다른 영역에서 탐지된 표적을 효율적으로 관리할 수 없고 탐지에 집중을 하면 추적성능이 저하될 수 있다. 때문에 효과적인 스케줄링이 필수적이다. 본 논문에서는 다기능 레이다 스케줄링 방안인 TaP(Time and Priority)알고리즘과 이를 구성하기 위한 소프트웨어적 설계 방법에 대해 제안한다.
This paper introduced a scheme for finding the relationships between the measurements and tracks in multi-target tracking (MTT). We considered the relationships between targets and measurements as MRF and assumed a priori as a Gibbs distribution. An energy function is defined over the measurement space, as accurately as possible so that it may incorporate most of the important natural constraints. To find the minimizer of the energy function, we derived a new equation of closed form.
This paper introduced a scheme for finding an optimal association matrix that represents the relationships between the measurements and tracks in multi-target tracking of Radar system. We considered the relationships between targets and measurements as MRF and assumed a priori of the associations as a Gibbs distribution. Based on these assumptions, it was possible to reduce the MAP estimate of the association matrix to the energy minimization problem. After then, we defined an energy function over the measurement space, that may incorporate most of the important natural constraints.
본 논문은 적외선 연속 영상에서 배경 추정 필터와 칼만 필터, 평균 이동 알고리즘을 사용하여 다중 소형 표적들의 소멸과 생성시에도 표적들의 위치를 추적하는 시스템을 제안한다. 배경 추정 영상파 원 영상과의 차 영상을 사용해서 정지 영상에서의 표적 후 정보를 구하고, 칼만 필터와 후보 표적의 분류를 이용하여 다중 표적을 추적 한다. 마지막으로 평균 이동 알고리즘을 사용하여 표적들의 세부 위치를 조정한다. 실험을 통하여 배경 추정 필터들의 성능을 비교 분석하였고, 제안하는 알고리즘이 기존의 추적 시스템과 비교하여 안정적으로 추적이 됨을 확인하였다.
When tracking small UAVs and drone targets in cloud clutter environments, MWIR sensors are often unable to track targets continuously. To overcome this problem, the SWIR sensor is mounted on the same gimbal. Target tracking uses sensor information fusion or selectively applies information from each sensor. In this case, parallax correction using the target distance is often used. However, it is difficult to apply the existing method to small UAVs and drone targets because the laser rangefinder's beam divergence angle is small, making it difficult to measure the distance. We propose a tracking method which needs not parallax correction of sensors. In the method, images from MWIR and SWIR sensors are captured simultaneously and a tracking error for gimbal driving is chosen by effectiveness measure. In order to prove the method, tracking performance was demonstrated for UAVs and drone targets in the real sky background using MWIR and SWIR image sensors.
레이다를 이용한 다수 표적의 상태 추정을 통해 추적 성능을 향상시키는 문제는 중요하다. 클러터 환경에서 추적 필터를 이용하여 다수 표적 추적 시 트랙과 측정치 간의 결합사건이 발생하며 개수가 증가함에 따라 결합사건은 기하급수적으로 증가한다. 이러한 환경에서 다수 표적 추적 필터 설계 시 고려해야할 문제는 첫째, 신속한 거짓트랙 제거 및 표적트랙 확정을 통하여 오경보율 최소화하고, 이를 통해 FTD(False Track Discrimination) 성능을 높인다. 둘째, 다수의 트랙이 측정치를 공유하는 결합사건 발생시 효율적으로 각각의 측정치를 트랙에 할당함으로써 트랙 유지성능을 향상시키는 것이다. 두 가지 고려사항을 통해 단일 표적 추적 자료결합 기법을 다수 표적 추적 필터로 확장하여 사용하며, 대표적인 알고리듬으로 JIPDAF(Joint Integrated Probabilistic Data Association Filter)와 LM-IPDAF(Linear Multi-target IPDAF)가 있다. 본 논문에서는 측정치 할당 시 생기는 수 많은 가설들에 대한 확률적 평가를 하지 않음으로써 측정치와 트랙의 개수에 따라 비선형으로 연산량이 증가하지 않으며, 클러터밀도 추정을 통해 트랙을 쇄신하는 트랙존재확률 기반의 LM-IPDAF 알고리듬을 소개한다. 그리고 LM-IPDAF의 트랙존재확률 산출 시 필요한 클러터밀도 추정 방법을 개선함으로써 연산량을 효과적으로 감소시킬 수 있는 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 기존의 알고리듬과 비교, 분석하여 성능을 검증하였다. 그 결과, 위치 RMSE, Confirmed True Track 측면에서는 동일한 성능을 내면서 시뮬레이션 처리 시간을 약 20% 감소시킬 수 있었다.
This paper proposed a scheme for finding an optimal adaptive data association for multi-target between measurements and tracks. First, we assume the relationships between measurements as Mrkov Random Field. Also assumed a priori of the associations as a Gibbs distribution. Based on these assumptions, it was possible to reduce the MAP estimate of the association matrix to the energy minimization problem. After then, we defined an energy function over the measurement space, that may incorporate most of the important natural constraints. Through the experiments, we analyzed and compared this algorithm with other representative algorithms. The result is that it is stable, robust, fast enough for real timecomputation, as well as more accurate than other methods.
Defense Systems Test Center in ADD supports increasingly various missile test requirements such as higher altitude event, multi target operation and low-altitude, high velocity target tracking. In this paper, we have proposed the development of instrumentation radar tracking status simulator based on virtual reality. This simulator can predict the tracking status and risk of failure using several modeling algorithms. It consists of target model, radar model, environment model and several algorithms includes the multipath interference effects. Simulation results show that the predict tracking status and signal are similar to the test results of the live flight test. This simulator predicts and analyze all of the status and critical parameters such as the optimal site location, servo response, optimal flight trajectory, LOS(Line of Sight). This simulator provides the mission plan with a powerful M&S tool to rehearse and analyze instrumentation tracking radar measurement plan for live flight test at DSTC(Defense Systems Test Center).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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