본 논문에서는 비선형 기동을 하는 기동표적의 추정된 잡음을 분석하여 표적의 기동패턴을 분석하는 알고리즘을 제시하고자 한다. 기동표적의 추정위치와 측정치에서 발생하는 잡음을 가속도와 순수 잡음으로 분리하고 분리된 성분을 분석하여 표적의 기동 패턴을 인식하고 동시에 추적을 실시하는 알고리즘을 구성한다. 잡음의 분리는 퍼지 클러스터링(FCM : Fuzzy C-means Clustering) 기법을 이용하여 적절한 추정값을 이용한다. 추정된 표적의 속도와 가속도, 잡음을 재 구성하여 기동표적의 기동패턴을 분석하고, 동시에 추적을 실시한다. 위의 과정을 통해 가속도를 분리한 후 비선형성을 지닌 기동표적의 기동패턴을 선형화 하여 칼만필터를 이용 잡음을 분리하고 가속도를 다시 보상하여 추적 알로리즘을 구성한다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여 주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.
본 논문에서는 기동하는 표적을 추적하기 위한 표적의 운동 모델링 방법에 대해서 다룬다. 실제 표적의 운동은 진행방향으로의 가속과 이와는 독립적인 방향 전환으로 이루어진다는 점에 착안하여 표적의 진행방향에 따라 동작 잡음의 분산 행렬이 변화하는 표적 중심 모델을 제안하고, 이를 IMMPDAF(Interacting Multiple Model Probabilistic Data Association Filter)에 적용하였다. 모의실험을 통해 기존의 모델을 사용한 IMMPDAF와 비교하였으며, 그 결과 기동 구간의 오차가 30% 정도 줄어들며 추적 실패율도 낮아짐을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 기동표적의 위치 오차값 보상 기법을 이용한 지능형 기동표적 추적 기법을 제안한다. 기동표적의 관측값과 예상위치와의 차이를 가속도와 순수 잡음으로 분리한다. 최적의 수준으로 가속도를 추출하기 위하여 K-means 클러스터링 기법과 TS 퍼지 시스템을 이용한다. K-means 클러스터링에 의해 분리된 가속도와 잡음에 대한 소속함수를 설정하고 퍼지 모델화하여 기동표적의 특성을 파악한다. 계산상의 오차를 보상하기 위하여 분리된 가속도와 잡음은 추적 알고리즘의 계산과정에 적절히 이용된다. 추정값 계산시, 가속도를 분리 하므로써 필터링 과정은 표적의 비선형 기동을 선형기동으로 인식하여 칼만필터의 성능을 유지시킨다. 기동표적의 비선형성에 대한 오차는 추정된 가속도를 통해 보상된다. 제안된 시스템의 소속함수에 사용되는 파라미터값을 조종하여 상황에 따라 적응성과 강인성을 향상시킨다. 제안된 시스템은 실시간 추적이 가능하도록 구성하였으며, 몇 가지 예를 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 증명한다.
본 논문에서는 다양한 기동표적에 대해 적은 연산량으로 효과적인 추적을 위한 방법에 대해 기술한다. 일반적으로 사용하는 KF는 기동하지 않는 표적의 추적에는 효과적인 반면 표적이 기동하는 경우에는 열악한 추적 성능을 발휘한다. 이에 대해 여러 운동상태를 고려한 IMM이 적합한 대안으로 고려된다. 하지만 IMM은 모델의 수가 증가할수록 연산량이 증가한다는 제한사항을 가지고 있다. 따라서 기동표적 추적에서 IMM의 제한사항을 보완하기 위해 KF를 Two-Stage로 나누어 각각 필터링을 수행하는 Optimal Two-Stage Kalman Estimator (OTSKE)를 IMM 구조에 적용하고 더 나아가 기존의 IAC 알고리즘에 적용하여 IMM과 유사한 추적성능을 발휘하면서도 연산량은 약 58% 감소시킬 수 있었다.
기동표적의 추적문제는 상태추정의 분야에서 수 십 년에 걸쳐 연구되어 왔다. 칼만 필터는 표적의 상태를 추정하기 위해 널리 사용되어 왔으나, 기동이 발생할 경우, 그 성능은 현저히 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고, 기동표적을 효과적으로 추적하기 위해, DNA 코딩에 기반한 상호작용 다중모델 기법을 제안한다. 제안된 기법은 DNA 코딩에 기반한 퍼지 논리를 이용함으로써, 기존의 기법들의 수학적 한계를 극복할 수 있다. 컴퓨터 모의실험을 통하여, 제안된 기법의 추적 성능은 적응 상호작용 다중모델 기법 및 유전 알고리즘 기반 상호작용 다중모델 기법과 비교된다.
해상감시레이더는 관제지역의 해상교통정보를 수집하는 해상교통관제시스템의 주요 센서로, 다양한 운동 특성을 갖는 선박의 안정적인 추적과 위치, 속도, 침로 등의 정확한 정보를 제공하는 것은 VTS 성능 개선 및 서비스 고도화에 매우 중요한 요소 기술이다. 본 논문에서는 해상교통관제시스템에서 다양한 기동 특성을 갖는 선박의 정확한 추적을 위하여 상호작용 다중필터(IMM) 추정기를 이용한 추적 알고리즘을 설계하고, 모의실험을 통하여 필터 뱅크의 구성에 따른 성능 비교 및 분석을 수행한다.
본 논문에서는 비선형 기동표적의 추적에 대한 새로운 접근 방식을 소개한다. 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. 표적의 기동중에 나타나는 가속도를 효과적으로 다루기 위하여, 잡음의 크기가 급격히 증가할 경우 증가분을 가속도로 인식하여 기동표적 관계식에 이용하였다. 또한 모르는 가속도에 따른 시변 변수를 적응적으로 어립잡기는 어렵기 때문에 정밀한 계산을 위하여 퍼지 뉴럴 네트워크와 적응 상호작용 다중모델 기법을 이용하였다. 퍼지 뉴럴 네트워크의 동정을 위해서는 오차 역전파 학습법을 사용하였다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.
표적 추적에서 기동은 오랫동안 다루기 어려운 문제로 여겨져 왔다. 이러한 문제를 극복하기 위해 기동을 처리하는 여러 가지 기법들이 연구, 개발되었다. 그러나 이러한 기법들의 연구에 있어 지금까지 기동 검출 기준치의 변화에 대한 필터의 성능의 편차에 대한 연구는 이루어지지 않고 있어 가동에 따른 적절한 기동 검출 기준치의 설정이 객관적인 기준없이 이루어지고 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 가동 표적 추적용 필터에 있어 여러 가지 기동에 대해 기동 유무 검출 기준치의 변화가 필터에 미치는 영향을 알아보고, 이를 분석함으로써 기동과 기동탐지 기준치와 상관관계를 실험적으로 규명하였다.
수중운동 추적체계의 추적 성능은 표적에 부착된 핑거로부터의송신음향이 수중센서에 도달하기 까지의 시지연과, 해저에 부설된 각 센서가 시지연을 이용하여 기하학적으로 계산하는 LOP를 얼마나 정확하게 추출하느냐에 달려있다. 본 논문에ㅓ는 수중운동 추출하느냐에 달려있다. 본 논문에서는 수중운동 추적체계의 추적성능을 예측하기 위하여 먼저 CRLB를 이용한 시지연 예측오차의 기준경계식을 유도하고, 임의 표적운도에 이를 적용시켜 추적거리오차를 추출하였다. 시뮬레이션 결과, 표적이 원형 기동하는 경우보다 직선 기동하는 경우에 표적위치에 따라 오차의변화가 더 심하고, 수중운동 추적체계의 이론적 설계성능은 주파수 대역에 의해 영향을 가장 많이 받음을 확인하였다. 한편 4km*4km 범위의 수중센서 패턴을 사용하고 주파수 대역폭을 200Hz로 취한 경우 시간지연에 의한 수중운동 추적체계의 이론적 추적오차는 0.24m 이내로 시뮬레이션 되었다.
본 논문에서는 다중 표적의 중첩이라는 상황에 대한 새로운 해결 방식을 소개한다. 비선형 표적의 위치와 속도에 대한 추적을 중심으로 표적과 비표적의 중첩이 일어나는 순간 이후 분리되었을 때 추적중인 표적을 지속적으로 유지할 수 있는 방법에 대해 이야기 하고자 한다. 이 논문에서 제안된 알고리즘은 예측 명중위치 개념과 최대 잡음수준을 이용한 칼만필터 기반의 적응 상호작용 다중모델 기법으로 측정된 위치값과 예측된 명중위치 사이의 차이를 고려한 변형된 칼만필터 개념을 이용한다. 이 논문에서는 비선형 표적의 가속도를 시변 변수인 표적의 추가적인 잡음으로 두고 각각의 가속도 간격의 정도에 따라 얻어지는 모든 잡음에 대한 변수에 의해 각각의 하부 모델들을 특성화시켰다. 제안된 알고리즘은 표적의 운동특성에 따라 적응적으로 기법을 선택할 수 있는 선택적 방식을 구현하고자 한다. 표적의 기동중에 나타나는 가속도를 효과적으로 다루기 위하여 잡음의 크기가 급격히 증가하는 경우 그 증가분을 가속도로 인식하여 기동표적 관계식에 이용한다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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