Jerk 모델을 사용한 급격한 기동표적 추적필터의 성능 해석

Performance Analysis of the Tracking Filter Employing Jerk Model for Highly Maneuvering Targets

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.

For a long time target maneuvers in tracking problem have been a difficult task to handle. Once a maneuvering such as abrupt change in target accelerations occur, the tracking fiter no longer yields a reasonable estimate of the target position. In order to resolve this cumbersome maneuvering problem. Advanced methods have here proposed : Colored noise, IE(Input Estimation), VD(Variable Dimension), IMM(Interaction Multiple Model), Jump-type processes and jerk model, etc. In this paper, tracking performance of the jerk model is analyzed. Jerk model in which the derivative of target acceleration is included as a state recently attracted considerable attraction. Firstly 3-dimensional Kalman filter is described on the basis of jerk model. Then using this filter, Monte-Carlo simulations are carried out and the filter formance with respect to the variation of jerk time-constant is analyzed. Especially, since jerk model's transient performance is expected to be poor, the performance of analysis of transient response of the model is included too.