Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.14
no.1
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pp.106-113
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2011
This paper describes Data Acquisition & Analysis System(DAS) for analysis of the multi-function radar. There are various information - beam probing data, clutter map data, plot data, target tracking data, RT tracking data, radar signal processing data, interface data - this device saves. The most important thing of data analysis is that a researcher gets a view of the whole data. The DAS intergrates with all of the data and provides overall information on the time matters occur. This is very useful advantage for approaching the matter easily. System algorithms of multi-function radar are improved by using this advantage. As a result of, range blank region have fallen about 72% and it is able to keep track in jammer environment.
Track While Scan(DS) system which can track the multitargets in dense target environment is designed. There are three tasks to be performed: I) Target Detection and 'plot' formation, ii) Plot to track association and, iii) Track updatement. The conventional approach has been to tackle each of these tasks separately. This paper outlines a method for jointly optimizing all the three tasks and presents implementation aspects.
Data Fusion algorithm is essential in Target Detection using radar, and it has more reliability. In this paper, Multi Radar Fusion algorithm using IMM(Interacting Multiple Model) filter is suggested. This well-known IMM filter has better performance than Kalman filter has. In this simulation, Distributed Data Fusion process was applied, and three sub-filters and one main filter were employed. In addition, this simulation was evaluated by virtual radar data which include constant velocity, constant accelerate, turn rate. The result of an evaluation shows better performance in the maneuvering section of aircraft.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.9
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pp.3196-3210
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2014
This paper presents a novel video metrology approach based on robust tracking. From videos acquired by an uncalibrated stationary camera, the foreground likelihood map is obtained by using the Codebook background modeling algorithm, and the multiple moving objects are tracked by a combined tracking algorithm. Then, we compute vanishing line of the ground plane and the vertical vanishing point of the scene, and extract the head feature points and the feet feature points in each frame of video sequences. Finally, we apply a single view mensuration algorithm to each of the frames to obtain height measurements and fuse the multi-frame measurements using RANSAC algorithm. Compared with other popular methods, our proposed algorithm does not require calibrating the camera, and can track the multiple moving objects when occlusion occurs. Therefore, it reduces the complexity of calculation and improves the accuracy of measurement simultaneously. The experimental results demonstrate that our method is effective and robust to occlusion.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.4
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pp.1359-1375
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2015
Energy efficiency is critical for Wireless Sensor Networks (WSNs) since sensor nodes usually have very limited energy supply from battery. Sleep scheduling and nodes cooperation are two of the most efficient methods to achieve energy conservation in WSNs. In this paper, we propose an adaptive energy optimization approach for target tracking applications, called Energy-Efficient Node Coordination (EENC), which is based on the grid structure. EENC provides an unambiguous calculation and analysis for optimal the nodes cooperation theoretically. In EENC, the sleep schedule of sensor nodes is locally synchronized and globally unsynchronized. Locally in each grid, the sleep schedule of all nodes is synchronized by the grid head, while globally the sleep schedule of each grid is independent and is determined by the proposed scheme. For dynamic sleep scheduling in tracking state we propose a multi-level coordination algorithm to find an optimal nodes cooperation of the network to maximize the energy conservation while preserving the tracking performance. Experimental results show that EENC can achieve energy saving of at least 38.2% compared to state-of-the-art approaches.
Multi-target X-ray tube is a new type X-ray source, and can be applied in many fields such as sensitive X-ray fluorescence analysis and medical imaging. In this work, we report an electric field modulation multi-target X-ray tube, which contains four targets (Cr, Ni, Au, Mo) coated on a Beryllium (Be) window. A four-valve electric field deflector was developed to deflect the electron beam to bombard the corresponding targets. Particle dynamics analysis software was employed to simulate the particle tracking of electron beam. The results show that the 30 keV electron beam could get a 6.7 mm displacement on the target plane by 105 V/m electric field. The focus areas are about 2 mm × 5 mm and 4 mm × 2.5 mm after deflection in two directions. Thermal behavior calculated by ANSYS shows that the designed target assembly could withstand a 10 W continuous power. The optimum target thicknesses and emission spectra were obtained by Geant4 when the thickness of Be window was 300 mm and the electron beam incident angle was 0.141 rad. The results indicate that this multi-target X-ray tube could provide different X-ray sources effectively.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.29A
no.2
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pp.47-54
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1992
In this paper, a new extended JPDA (Joint Probabilistic Data Association) tracking algorithm which has more excellent performance than that of the conventional JPDA algorithm in case of the tracking of crossing targets is proposed. In the proposed extended JPDA algorithm, the velocity parameters as well as the position parameters are included to compute the association probabilities between tracks and measurement data. Then the tracking performance of crossing targets is improved and the track bias of parallel moving targets can be reduced. Accordingly, in this paper, the new extended JPDA algorithm for multitarget tracking is proposed and its good performance is shown through the computer simulation. And, tracking performance of extended JPDA algorithm is also compared with that of JPDA algorithm with our noise model.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.1
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pp.16-22
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2018
This paper presents a solution for personal profiling system based on user-oriented tracking. Here, we introduce a new way to identify and track humans by using two types of cameras: dome and face camera. Dome camera has a wide view angle so that it is suitable for tracking human movement in large area. However, it is difficult to identify a person only by using dome camera because it only sees the target from above. Thus, face camera is employed to obtain facial information for identifying a person. In addition, we also propose a new mechanism to locate human on targeted location by using grid-cell system. These result in a system which has the capability of maintaining human identity and tracking human activity (movement) effectively.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.17
no.1
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pp.96-107
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2014
Tracking the tactical object is a fundamental affair in network-equipped modern warfare. Geodetic coordinate system based on longitude, latitude, and height is suitable to represent the location of tactical objects considering multi platform data fusion. The motion of tactical object described as a dynamic model requires an appropriate filtering to overcome the system and measurement noise in acquiring information from multiple sensors. This paper introduces the filter suitable for multi-sensor data fusion and tactical object tracking, particularly the unscented transform(UT) and its detail. The UT in Unscented Kalman Filter(UKF) uses a few samples to estimate nonlinear-propagated statistic parameters, and UT has better performance and complexity than the conventional linearization method. We show the effects of UT-based filtering via simulation considering practical tactical object tracking scenario.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.9
no.3
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pp.232-237
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2009
Active safety vehicle devices are getting more attention recently. To prevent traffic accidents, the environment in front and even around the vehicle must be checked and monitored. In the present applications, mainly camera and radar based systems are used as sensing devices. Laser scanner, one of the sensing devices, has the advantage of obtaining accurate measurement of the distance and the geometric information about the objects in the field of view of the laser scanner. However, there is a problem that detecting object occluded by a foreground one is difficult. In this paper, criterions are proposed to manage this problem. Simulation is conducted by vehicle mounted the laser scanner and multiple-hypothesis algorithm tracks the candidate objects. We compare the running times as multi-hypothesis algorithm parameter varies.
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