Abstract
Recently, Ryu et al. proposed a multiple target angle tracking algorithm using the angular innovation extracted from the estimated signal subspace. This algorithm obtains the angles of targets and associates data simultaneously. Therefore, it has a simple structure without data association problem. However it requires the calculation of the inverse of a real matrix with dimension (2N+1)${\times}$(2N+1) to obtain the angular innovations of N targets. In this paper, a new linear equation for angular innovation is proposed using the fact that the projection error is zero when the target steering vector is projected onto the signal subspace. As a result, the proposed algorithm dose not require the matrix inversion and is computationally efficient.
최근에 Ryu 등은 추정된 신호부공간(signal subspace)으로부터 구한 방위각 이노베이션을 이용하여 다중표적의 방위각을 추적하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 데이터를 연관시키면서 동시에 표적의 방위각을 구하기 때문에 기존의 추적 알고리즘과 달리 별도의 데이터연관 기법이 필요 없으며, 구조가 간단하다는 장점을 가지고 있다. 그러나 표적의 개수가 N일 때, 각 표적의 방위각 이노베이션을 구하기 위하여 차원이 (2N+1)${\times}$(2N+1)인 실행렬의 역행렬을 구하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 표적의 조향벡터를 신호부공간에 투영할 때, 투영오차가 0이 된다는 사실로부터 방위각 이노베이션을 구하기 위한 새로운 선형 방정식을 제안하였다. 제안한 새로운 선형방정식은 Ryu의 알고리즘에서 사용하는 식과는 달리 한 개의 방위각 이노베이션만을 변수로 사용하기 때문에 역행렬을 구할 필요가 없고 효율적이다.
