• 한국항공우주학회지
• /
• 제34권8호
• /
• pp.71-78
• /
• 2006

본 논문에서는 직교 좌표계에서 추적필터가 설계될 때, 표적의 거리와 방위에 대한 관측오차 공분산의 변화를 고려하기 위하여 정상상태 칼만필터의 해석적 해를 이용하는 IMM 추적기를 설계하였다. 제안된 정상상태 칼만필터 기반 IMM 추적기의 성능분석 및 검증을 위하여 거리의 변화가 작은 표적과 거리의 변화가 큰 표적에 대하여 각각 100회의 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하고, 고정이득 및 칼만필터 기반의 IMM 추적기와 RMS 오차분석을 통하여 비교하였다. 모의실험 결과로부터 제안된 방법이 칼만필터 기반 IMM 추적필터에 비하여 연산량을 크게 감소시킬 수 있으며, 유사한 추적성능을 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
• /
• pp.237-240
• /
• 2000

CDHA환경에서 단말기 위치 결정은 여러 부가적인 서비스 응용에 대한 필요성 때문에 활발히 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 위치 결정 알고리즘은 현재의 정보만을 활용했기 때문에 위치 오차에 대한 성능 향상에 한계점을 드러내고 있다. 따라서 이전 시간의 단말기 위치 정보가 포함된 Kalman Filter를 사용한다면 위치 에러에 대해 향상된 성능을 보일 것이다 그렇지만 실제 단말기 사용자의 움직임은 Meneuvering Target에 가깝기 때문에 단순히 Kalman Filter를 이용한 위치 오차 성능 개선보다는, 여러 개의 Kalman Filter Model들을 응용하는 IMM을 이용하는 경우에 보다 나은 결과가 도출될 것이다. 실제로 단말기 위치 오차에 대한 Kalman Filter와 IMM을 적용한 경우의 비교 분석 결과, IMM을 적용한 경우가 위치 에러를 최소화 할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제7권5호
• /
• pp.445-453
• /
• 2001

The multiple targets tracking problem has been one of the main issues in the radar applications area in the last decade. Besides the standard Kalman filtering, various methods including the variable dimen-sion filter, input estimation filter, interacting multiple model(IMM) filter, dederated variable dimension filter with input estimation, etc., have proposed to address the tracking and sensor fusion issues. In this pa- per, two existing tracking algorithm, i.e, the IMM filter and the variable dimension filter with input estima-tion(VDIE), are combined for the purpose of improving the tracking performance for maneuvering targets. To evaluate the tracking performance of the proposed algorithm, three typical maneuvering patterns, i.e., waver, pop-up, and high-diver motions, are defined and are applied to the modified IMM filter as well as the standard IMM filter. The smaller RMS tracking errors, in position and velocity, of the modified IMM filter than the standard IMM filter are demonstrated though computer simulations.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.221-227
• /
• 2019

본 논문에서는 위성 항법 해를 이용하여 INS의 순수항법을 보상하는 INS / GPS 통합 항법 알고리즘을 구성할 때 불안정한 위성 항법 위치 해 출력에도 안정적인 항법 성능을 보장할 수 있는 IMM (interacting multiple model)필터를 설계하였다. INS / GPS 통합 항법 시스템 구조 내에 칼만필터를 서브 필터로 하는 IMM 필터 구조를 정의하였다. IMM필터 구성시 서브필터는 2개로 구성하였으며, 각각의 칼만필터는 INS의 오차 방정식으로부터 위치, 속도, 자세, 센서 오차 등으로 구성한 16차의 상태를 정의하고 추가로 위성항법의 유색 잡음(coloured measurement noise)영향으로 2차를 확장하였다. 제안한 IMM 필터의 성능을 확인하기위해 위성 항법에 임의의 오차를 위도와 경도에 삽입하고 필터의 추종성을 확인하는 것으로 성능을 비교 분석하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 100회 수행하여 결과를 RMS로 비교한 결과 제안한 필터 방식이 오차에 대해 안정적이며 빠른 수렴결과를 보이고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.167-170
• /
• 2002

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.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
• /
• 제2권3호
• /
• pp.310-318
• /
• 2004

In this paper, an unscented Kalman filter (UKF) for curvilinear motions in an interacting multiple model (IMM) algorithm to track a maneuvering vehicle on a road is investigated. Driving patterns of vehicles on a road are modeled as stochastic hybrid systems. In order to track the maneuvering vehicles, two kinematic models are derived: A constant velocity model for linear motions and a constant-speed turn model for curvilinear motions. For the constant-speed turn model, an UKF is used because of the drawbacks of the extended Kalman filter in nonlinear systems. The suggested algorithm reduces the root mean squares error for linear motions and rapidly detects possible turning motions.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제50권8호
• /
• pp.541-550
• /
• 2022

IMM 필터 및 GLRT 기법을 이용하여 무인기용 엔진의 효과적인 실시간 결함 진단 방안을 도출하였다. 이를 위해서 엔진 동적 사이클해석으로부터 선형 진단 모델을 유도하고 잔차 추정을 위한 칼만필터를 도입한 후 각 기법의 특성을 고찰하여 엔진 제어 구동기 및 센서의 결함 진단에 적용하였다. 이 과정에서 IMM 필터로부터 효과적인 FDI 방안을 도출하였고 구동기 결함으로 인한 상태변수의 반응값을 추정하였으며, GLRT로부터는 구동기 및 센서의 결함값 추정과 FDI 기능을 확인하였다. 수치 모의시험 결과를 통해서 FDI를 위한 IMM 필터의 효용성과 각 결함 모드의 결함값 추정을 위한 GLRT 기법의 효용성을 확인하였다.

• 음성과학
• /
• 제11권4호
• /
• pp.53-66
• /
• 2004

The nonlinear speech enhancement method with interactive parallel-extended Kalman filter is applied to speech contaminated by additive white noise. To represent the nonlinear and nonstationary nature of speech. we assume that speech is the output of a nonlinear prediction HMM (NPHMM) combining both neural network and HMM. The NPHMM is a nonlinear autoregressive process whose time-varying parameters are controlled by a hidden Markov chain. The simulation results shows that the proposed method offers better performance gains relative to the previous results [6] with slightly increased complexity.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.487-494
• /
• 2011

레이더를 이용한 항적 융합 알고리즘은 반드시 필요하며, 이를 통해서 높은 신뢰성을 확보할 수 있다. 본 논문에서는 칼만필터 보다 성능이 좋다고 알려진 IMM(Interacting Multiple Model) 필터를 이용하여 다중 레이더 융합 알고리즘을 제안하였다. 분산형 융합 방식을 적용하였고, 부필터 3개, 주필터 1개를 이용하였다. 성능분석은 등속운동, 가속운동, 선회 등 항공기 기동을 묘사한 가상의 레이더 데이터를 이용하여 분석하였다. 성능분석 결과, 항공기가 기동하는 구간에서도 좋은 추적 성능을 보였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.459-464
• /
• 2004

In this paper, an autonomous navigation system for autonomous guided vehicles (AGVs) operated in an automated container terminal is designed. The navigation system is based on the sensors detecting the range and bearing. The navigation algorithm used is an interacting multiple model (IMM) algorithm to detect other AGVs and avoid other obstacles using informations obtained from multiple sensors. As models to detect other AGVs (or obstacles), two kinematic models are derived： Constant velocity model for linear motion and constant speed turn model for curvilinear motion. For constant speed turn model, an unscented Kalman filter (UKF) is used because of drawbacks of the extended Kalman filter (EKF) in nonlinear system. The suggested algorithm reduces the root mean squares error for linear motions, while it can rapidly detect possible turning motions.