• 제목/요약/키워드: DNA 코딩 기반 상호작용 다중모델 기법

검색결과 3건 처리시간 0.017초

기동 표적 추적을 위한 DNA 코딩 기반 상호작용 다중모델 기법 (A DNA Coding-Based Interacting Multiple Model Method for Tracking a Maneuvering Target)

  • 이범직;주영훈;박진배
    • 한국지능시스템학회논문지
    • /
    • 제12권6호
    • /
    • pp.497-502
    • /
    • 2002
  • 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.

기동표적 추적을 위한 DNA 코딩 기반 지능형 칼만 필터 (A DNA Coding-Based Intelligent Kalman Filter for Tracking a Maneuvering Target)

  • 이범직;주영훈;박진배
    • 한국지능시스템학회논문지
    • /
    • 제13권2호
    • /
    • pp.131-136
    • /
    • 2003
  • 기동표적 추적의 문제는 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 지능형 칼만 필터를 제안한다. 제안된 기법은 DNA 코딩에 기반한 퍼지 논리를 이용함으로써, 기존의 기법들이 가지는 수학적 한계를 극복하고, 기동표적을 효과적으로 추적할 수 있다. 컴퓨터 모의실험을 통하여, 제안된 기법의 추적 성능은 적응 상호작용 다중모델 기법 및 유전 알고리즘 기반 지능형 칼만 필터와 비교된다.

기동 표적 추적을 위한 DNA 코딩 기반 상호작용 다중모델 기법 (A DNA Coding-Based Interacting Multiple Model Method for Tracking a Maneuvering Target)

  • 이범직;주영훈;박진배
    • 대한전기학회:학술대회논문집
    • /
    • 대한전기학회 2002년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
    • /
    • pp.87-91
    • /
    • 2002
  • The problem of maneuvering target tracking has been studied in the field of the state estimation over decades. The Kalman filter has been widely used to estimate the state of the target, but in the presence of a maneuver, its performance may be seriously degraded. In this paper, to solve this problem and track a maneuvering target effectively, a DNA coding-based interacting multiple model (DNA coding-based IMM) method is proposed. The proposed method can overcome the mathematical limits of conventional methods by using the fuzzy logic based on DNA coding method. The tracking performance of the proposed method is compared with those of the adaptive IMM algorithm and the GA-based IMM method in computer simulations.

  • PDF