• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.129-135
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• 2011

본 논문에서는 다중 빔 형성기법을 이용하여 다중 목표물들의 고각을 추정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 배열 소자로 수신되는 신호들을 디지털로 처리해 수신 빔을 스택 빔으로 만들고, 빔 형성기에서는 안테나 소자에 가중치를 적용함으로서 원하는 수신 빔을 생성 할 수 있다. 이때 스택 빔을 구현하기 위해서는 여러 개의 값비싼 위상천이기 필요하지만, 현재는 컴퓨터의 성능이 많이 향상되어 위상변위기 대신에 고속 푸리에 변환을 이용하여 다중스택 빔을 형성한다. 또한 수신기에서 원하는 방향으로 빔을 조향하기 위해서 빔 조향 오차 보정 기법을 적용하여 다중 빔의 지향성을 향상 시킨다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 고속 후리어 변환과 빔 조향오차 보정 기법에 근거를 둔 제안된 고각 추정방법이 기존의 방법에 비해 목표물 추정 면에서 우수함을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.165-170
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• 2013

공간상에서 원하는 목표물의 도래 방향 추정은 수신 안테나에 입사하는 신호의 입사 방향을 찾는 것이다. 본 논문에서는 최대 우도 추정 방법을 이용하여 원하는 목표물의 도래 방향을 추정하였다. 도래 방향 추정방법은 최대 우도 방법에서 수신 신호 한계점 이상의 신호에 특이 값 분해를 적용하여 최대 우도 추정의 첨예도를 계산하여 원하는 목표물을 추정하였다. 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안된 방법의 성능을 기존 방법과 비교분석하였다. 목표물 도래방향 추정에서 본 연구에서 제안한 방법이 고유치 전개를 하지 않기 때문에 처리시간 단축에서 효과적이고 원하는 목표물의 방향을 정확히 추정하였다. 본 연구에서 제안한 방법이 목표물 추정에서 기존 방법보다 우수함을 나타내었다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제19권9호
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• pp.1742-1752
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• 2005

This paper presents a Multiple Target Tracking (MTT) Adaptive Cruise Control (ACC) system which consists of three parts; a multi-model-based multi-target state estimator, a primary vehicular target determination algorithm, and a single-target adaptive cruise control algorithm. Three motion models, which are validated using simulated and experimental data, are adopted to distinguish large lateral motions from longitudinally excited motions. The improvement in the state estimation performance when using three models is verified in target tracking simulations. However, the performance and safety benefits of a multi-model-based MTT-ACC system is investigated via simulations using real driving radar sensor data. The MTT-ACC system is tested under lane changing situations to examine how much the system performance is improved when multiple models are incorporated. Simulation results show system response that is more realistic and reflective of actual human driving behavior.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.696-701
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• 2004

A vehicle cruise control algorithm using an Interacting Multiple Model (IMM)-based Multi-Target Tracking (MTT) method has been presented in this paper. The vehicle cruise control algorithm consists of three parts; track estimator using IMM-Probabilistic Data Association Filter (PDAF), a primary target vehicle determination algorithm and a single-target adaptive cruise control algorithm. Three motion models; uniform motion, lane-change motion and acceleration motion, have been adopted to distinguish large lateral motions from longitudinal motions. The models have been validated using simulated and experimental data. The improvement in the state estimation performance when using three models is verified in target tracking simulations. The performance and safety benefits of a multi-model-based MTT-ACC system is investigated via simulations using real driving radar sensor data. These simulations show system response that is more realistic and reflective of actual human driving behavior.

• 대한기계학회논문집A
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• 제29권1호
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• pp.139-144
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• 2005

A vehicle cruise control algorithm using an Interacting Multiple Model (IMM)-based Multi-Target Tracking (MTT) method has been presented in this paper. The vehicle cruise control algorithm consists of three parts; track estimator using IMM-Probabilistic Data Association Filter (PDAF), a primary target vehicle determination algorithm and a single-target adaptive cruise control algorithm. Three motion models; uniform motion, lane-change motion and acceleration motion. have been adopted to distinguish large lateral motions from longitudinal motions. The models have been validated using simulated and experimental data. The improvement in the state estimation performance when using three models is verified in target tracking simulations. The performance and safety benefits of a multi-model-based MTT-ACC system is investigated via simulations using real driving radar sensor data. These simulations show system response that is more realistic and reflective of actual human driving behavior.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.539-544
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• 2016

본 논문에서는 위상비교모노펄스에서 근접한 두 표적의 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 제안한 방법은 Sherman의 기법을 근간으로 하기 때문에 기존 다른 기법들과 달리 단일표적상황에서도 사용할 수 있으며, 오직 단일 펄스만을 사용하여 근접한 두 표적의 위치를 추정하기 때문에 기존 Sherman이 제시한 기법의 단점도 개선할 수 있었다. 제안한 방법의 각도 추정 정확도는 시뮬레이션을 통해 증명하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제14권6호
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• pp.1198-1206
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• 2011

In this paper, a sensor bias estimation method with pseudo measurement for asynchronous multisensor systems is proposed. The proposed bias estimation method separates the local filter which estimates the target state with biased measurements into two parts, one is bias part, the other is target state part. By using these two parts, the algorithm generates the pseudo bias measurement for estimating bias, and then eliminates bias of local track through bias compensation. Finally, the proposed algorithm is evaluated by comparing with the existing EXX method.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제55권9호
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• pp.414-419
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• 2006

This paper presents a design of a multi-sensor data fusion filter for a Flight Test System. The multi-sensor data consist of positional information of the target from radars and a telemetry system. The data fusion filter has a structure of a federated Kalman filter and is based on the Singer dynamic target model. It consists of dedicated local filter for each sensor, generally operating in parallel, plus a master fusion filter. A fault detection and correction algorithms are included in the local filter for treating bad measurements and sensor faults. The data fusion is carried out in the fusion filter by using maximum likelihood estimation algorithm. The performance of the designed fusion filter is verified by using both simulation data and real data.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제10권1호
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• pp.49-54
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• 2021

Indoor positioning system becomes of increasing interests due to the demands for accurate indoor location information where Global Navigation Satellite System signal does not approach. Wi-Fi access points (APs) built in many construction in advance helps developing a Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) based indoor localization. This localization method first collects pairs of position and RSSI measurement set, which is called fingerprint database, and then estimates a user's position when given a query measurement set by comparing the fingerprint database. The challenge arises from nonlinearity and noise on Wi-Fi RSSI measurements and complexity of handling a large amount of the fingerprint data. In this paper, machine learning techniques have been applied to implement Wi-Fi based localization. However, most of existing indoor localizations focus on single position estimation. The main contribution of this paper is to develop multi-target localization by using deep neural, which is beneficial when a massive crowd requests positioning service. This paper evaluates the proposed multilocalization based on deep learning from a multi-story building, and analyses its learning effect as increasing number of target positions.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.143-148
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• 2013

본 논문에서는 무선 시스템에서 목표물 도래방향 추정에 대한 다중 빔에 대해서 연구한다. 빔 조향 방법은 고각 방향의 빔 조향 방식 또는 빔 형성 방식, 스택 빔 조향, 주파수 조향, 위상 조향 및 디지털 빔 형성 등으로 구분 된다. 제안된 알고리즘은 효과적인 빔 조향을 하기위해서 위상과 크기를 보정하는 안테나 가중치 오차 보정기법과 특이 행렬을 결합한 방법이다. 본 논문에서는 빔 조향 추정 알고리즘을 제안하여 디지털 빔 형성 레이더에 빔조향 방식을 적용하여 목표물을 추정하였다. 모의실험을 통해서 본 연구에서 제안된 알고리즘의 성능을 기존 알고리즘과 비교 분석하였다. 목표물 도래방향 추정에서 본 연구에서 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 도래방향 추정 능력이 향상된 것을 입증하였다.