This paper proposes a distributed highlight algorithm to generate efficiently echo signal for underwater target. In this algorithm, echo signal is synthesized by discontinuity highlights that are varied to incident angle, by equivalent and specified position highlights according to the spatial target structure. Completed UTAHID(Underwater TArget by Highlight Distribution) model is confrimed that PTS, ETS, echo elongation effect, target time spreading loss and envelope fluctuation are satisfied to expected values by various simulations. Thus it can be efficiently used in all sorts of real systems related to underwater target echo signal synthesis in active sonar.
This paper proposes an efficient preprocessing technique for a binary centroid tracker in correlated image sequences. It is known that the following factors determine the performance of the binary centroid target tracker: (1) an efficient real-time preprocessing technique, (2) an exact target segmentation from cluttered background images and (3) an intelligent tracking window sizing, and etc. The proposed centroid tracker consists of an adaptive segmentation method based on novel distance features and an efficient real-time preprocessing technique in order to enhance the distinction between the objects of interest and their local background. Various tracking experiments using synthetic images as well as real Forward-Looking InfraRed (FLIR) images are performed to show the usefulness of the proposed methods.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.10
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pp.2137-2142
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2012
Many studies in detection and classification of the targets in the underwater environments have been conducted for military purposes, as well as for non-military purpose. Due to the complicated characteristics of underwater acoustic signal reflecting multipath environments and spatio-temporal varying characteristics, active sonar target classification technique has been considered as a difficult technique. And it has a difficult in collecting actual underwater data. In this paper, we implemented the simulator to synthesize the active target signal, to extract feature and to classify the target in the underwater environment. In target signal synthesis, highlight and three-dimensional model are used and multi-aspect based hidden markov model is used for target classification.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.7
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pp.34-42
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1999
Multi-target tracking system is defined as tracking several targets simultaneously. Kalman filter is widely used for target tracking problems. Kalman filter is known to be extremely useful as an optimal estimator but has a shortcoming of computational complexity. So a simplified estimator model which had less computational burden is proposed for a real-time implementation of multi-target tracking systems. In this paper, Kalman filter is applied to implement a real-time tracking system with a simplified target model. The proposed Kalman filter model is simpler compared with those of conventional ones, greatly reducing computation time, yet keeping the tracking abilities of the optimal Kalman filter. Through both simulations and experiments with real environments, it is demonstrated that the proposed simplified model works good in real situation with multiple to be tracked.
본 논문에서는 초음파 센서를 이용하여 이동하는 표적의 위치를 실시간으로 추적하는 위치추적 시스템을 개발하였다. 위치 추적 시스템은 4 개의 초음파 센서를 이용해서 각 센서에서 탐지되는 표적까지의 거리 정보를 이용하여 이동하는 표적의 위치좌표(x,y)를 구하였다. 특히 초음파 센서가 가지고 있는 빔폭 특성을 고려하여 4 개 센서 중 2개 센서에만 표적이 탐지될 경우 표적의 위치를 최적화하는 방안을 제시하였으며 개발된 알고리즘을 하드웨어에 장착하어 감시시스템이 실시간 양호하게 구동하는것을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.629-632
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2004
수중 표적을 식별하기 위해서는 표적이 방사하는 소음의 특징을 미리 알고 있어야 한다. 소음의 특징은 스펙트럼상의 상이한 주파수나 특징적 패턴을 형성하는데 수중에서 표적을 구별하는 주요 성분이다. 이 논문에서는 이런 표적의 고유 식별 정보를 모델링하고 구축하는 수중 음향 분석 시스템을 설계, 구현하였다. 이로써 표적관련 음파 특징 정보를 수치화하고 체계적으로 구축해 정밀분석의 토대를 마련하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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pp.1010-1011
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2013
본 논문에서는 국방과학연구소에서 운용하는 KOMSAR(Korea Miniature Synthetic Aperture Radar)장비로 측정한 실제 항공기의 데이터를 이용하여 효율적인 표적식별을 수행하였다. 표적식별과정은 수신된 모든 데이터에 대하여 거리측면도를 구한 다음 4개의 표적으로 분리한 후, 효과적인 특성벡터를 구성하여 nearest neighbor(NN) 구분기로 표적식별 성능을 수행하였다. 표적식별수행 결과, 높은 구분성능으로 구분이 가능하였다.
The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.8
no.1
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pp.43-56
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1997
다중 표적 추적(MTT:Multiple Target Tracking)은 한 개 또는 그 이상의 센서들을 사용하는 감시(sureillance) 시스템을 위해서 컴퓨터와 마찬가지로 주변상황을 해석하는데 없어서는 안되는 중 요한 요소이다. 레이다, IR(Infrared) 및 Sonar등과 같은 전형적인 센서 시스템들은 여러 가지 신호원 (sources): 문제의 표적, 레이다 지면 클러터(clutter)같은 후면잡음 또는 열잡음같은 내부 오차 요인 으로부터 측정치(measurement)를 만들어 준다. 다중표적용 추적방식의 목적은 센서가 제공하는 측 정 데이터들을 동일한 신호원으로부터 나온 여러 세트의 관측치(observations) 또는 트랙(track)으로 구분해내는 것이다. 이와 같이 일단 트랙이 구성되고 확정되면 후면잡음이나 허위표적을 제거할 수 있 도록 표적의 수를 추산하고 표적의 속도나 예상위치 및 표적의 종류와 기타특성을 계산해낼 수 있다.
본 논문에서는 해저 고정형 선배열센서를 이용하여 다중경로 신호를 이용한 근거리표적의 위치 추정 알고리즘을 제안하였다. 다중경로를 통하여 근거리 표적의 신호가 센서에 도달하는 경우 각 신호의 원추각이 다르므로 신호들의 원추각과 시간차를 추정해서 3차원 표적의 위치를 추정할 수 있다. 원거리표적으로 가정하고 추정한 원추각과 신호들의 시간차에 대한 관계식을 유도하였으며 이들을 연립하여 표적의 위치를 추정하였다. 그러나 표적이 위치한 기하학적인 위치에 따라 신호들의 원추각이 거의 같아지는 지점이 존재한다. 이 경우 부가적인 1차원 탐색으로 표적의 위치를 추정하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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