Direct tracking problem of moving noncircular sources for multiple arrays is investigated in this study. Here, we propose an improved unscented particle filter (I-UPF) direct tracking method, which combines system proportional symmetry unscented particle filter and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm. Noncircular sources can extend the dimension of sources matrix, and the direct tracking accuracy is improved. This method uses multiple arrays to receive sources. Firstly, set up a direct tracking model through consecutive time and Doppler information. Subsequently, based on the improved unscented particle filter algorithm, the proposed tracking model is to improve the direct tracking accuracy and reduce computational complexity. Simulation results show that the proposed improved unscented particle filter algorithm for noncircular sources has enhanced tracking accuracy than Markov Chain Monte Carlo unscented particle filter algorithm, Markov Chain Monte Carlo extended Kalman particle filter, and two-step tracking method.
In order to properly evaluate the spatio-temporal variations of groundwater flow, the data obtained in field experiments should be corroborated into numerical simulations. Particle tracking method is a simple simulation tool often employed in groundwater simulation to predict groundwater flow paths or solute transport paths. Particle tracking simulations visually show overall the particle flow path along the entire aquifer, but no previous simulation studies has yet described the parameter values at grid nodes around the particle path. Therefore, in this study, a new technical approach was proposed that enables acquisition of parameters associated with particle transport in grid nodes distributed in the center of the particle path in groundwater. Since the particle tracking path is commonly referred to as streamline, the algorithm and codes developed in this works designated streamline analysis method. The streamline analysis method can be applied in two-dimensional and three-dimensional finite element or finite difference grid networks, and can be utilized not only in the groundwater field but also in all fields that perform numerical modeling.
최근 주목을 받고 있는 Particle Filtering은 실제 객체 추적에서 발생하는 비선형, 비 가우시안 분포를 가지는 상태 벡터의 사후확률을 추정하기 위한 Monte Carlo 시뮬레이션에 기반을 둔 추적 방법론이다. 우리는 본 논문에서 Particle Filtering을 이용한 객체 추적성능을 향상시킬 수 있는 두 가지 방법론을 제안한다. 첫 번째는 확률이 가장 낮은 샘플을 이전 프레임의 추정된 상태 벡터로 대치하는 피드백 방법론이고, 두 번째는 객체 확률 분포를 추정된 객체 후보영역에 역투영하여 신뢰구간을 구함으로써 추적 박스의 정확도를 향상시키는 방법이다. 또한, 실험을 통해 구한 추적 샘플의 진화 방정식을 제시하였다. 우리는 다양한 상황이 설정된 실험 데이터 셋을 구성하여 실험을 실시하여 제안한 방법론의 우수성을 입증하였다.
In this paper, we present a new approach for automatic detection and tracking for multiple targets. We combine a highest probability data association(HPDA) algorithm for target detection with a particle filter for multiple target tracking. The proposed approach evaluates the probabilities of one-to-one assignments of measurement-to-track and the measurement with the highest probability is selected to be target- originated, and the measurement is used for probabilistic weight update of particle filtering. The performance of the proposed algorithm for target tracking in clutter is compared with the existing clustering algorithm and the sequential monte carlo method for probability hypothesis density(SMC PHD) algorithm for multi-target detection and tracking. Computer simulation studies demonstrate that the HPDA algorithm is robust in performing automatic detection and tracking for multiple targets even though the environment is hostile in terms of high clutter density and low target detection probability.
This thesis investigates the jetting characteristics of an aerosol jet printing (AJP) process as a function of design and operating conditions. The governing equations of the AJP system are derived for experimentation and analysis. To understand the characteristics of the AJP system, it analyzes the jetting characteristics as a function of the flow rate of the carrier gas and the sheath gas, and the variation of the linewidth with the nozzle exit size based on particle tracking. The thesis focuses on computational fluid dynamics (CFD), which is a computer simulation. The particle tracking results obtained by CFD were analyzed using MATLAB. CFD analytical models can be analyzed in environments with different conditions and consider more specific situations than mathematical computational models. The validity of the CFD analysis is shown by comparing the experimental results with the CFD analysis.
This paper investigates the jetting characteristics of an aerosol jet printing (AJP) process as a function of design and operating conditions. The governing equations of the AJP system are derived for experimentation and analysis. To understand the characteristics of the AJP system, this thesis analyzes the jetting characteristics as a function of the flow rate of the carrier gas and the sheath gas, and the variation of the linewidth with the nozzle exit size based on particle tracking. This thesis focuses on computational fluid dynamics (CFD), which is a computer simulation. The particle tracking results obtained by CFD were analyzed using MATLAB. CFD analytical models can be analyzed in environments with different conditions and consider more specific situations than mathematical computational models. The validity of the CFD analysis is shown by comparing the experimental results with the CFD analysis.
입자 시스템은 물리적 현상을 모델링하기 위해 자주 사용된다. 특히, 3차원 공간에서의 풍경, 구름, 파도, 안개, 비, 눈, 불꽃 등의 모델링에 적합하다. 시뮬레이션 모델링에는 다양한 전통적인 방법이 존재하지만 본 논문에서는 입자 시스템을 사용하여 불꽃 입자 추적을 기반으로 한 새로운 불꽃 모델링 기법을 제시하였다. 이 방법은 불꽃 추적을 통해 발사 및 분산한 입자들을 인식하고, 스테레오 기법을 이용함으로써 3D 깊이 값을 구하여 비교적 정확한 3차원적 위치를 추출 할 수 있다. 그러므로 불꽃 입자의 위치, 속도, 색상 및 수명 등의 파라메타를 불꽃 추적을 통해 산출하였고 이를 이용하여 3D 시뮬레이션을 재연할 수 있다. 본 연구는 빠른 입자 추출 및 노이즈에 의한 허위 입자 추출을 방지하기 위해 관심 영역을 사용하였고, 발사 단계에서 견고성을 향상시키기 위해 칼만 필터를 사용하였다. 또한, 입자의 이동 방향을 예측하여 효율적인 추적을 위해 입자의 최대 이동 범위를 고려한 새로운 불꽃 입자 추적 방법을 제안 하였다. 그리고 3D 공간에서 입자의 속도는 불꽃의 회전 각도를 찾음으로써 얻어 질 수 있다. 본 논문에서는 불꽃축제에서 자주 사용되는 구, 원, 국화, 하트 이 네 가지 불꽃 유형에 대하여 각각 모델링에 필요한 파라메타를 불꽃 추적을 통해 구하였고 추적에 대한 속도와 정확도를 측정하였다.
A new particle tracking algorithm using the concept of match probability between two consequent image frames has been developed to obtain an instantaneous 2-dimensional velocity field. A computer simulation has been carried out to check the performance and usefulness of the developed algorithm by comparing with the conventional 4-frame Particle Tracking Velocimetry(PTV) method. As a result the newly developed algorithm shows very good performance. Although the major part of the developed algorithm is time-consuming iterative updating routine of match probability, computational elapse time to get the resonable results is a very short compared with the 4-frame PTv.Additionally, the present 2-frame PTV algorithm recovers more velocity vectors and has higher dynamic range and lower error ratio compared with the conventional 4-frame PTV.
The estimation filter in radar systems must track targets' position within low tracking error. In the Multi-Function Radar(MFR), ${\alpha}-{\beta}$ filter and Kalman filter are widely used to track single or multiple targets. However, due to target maneuvering, these filters may not reduce tracking error, therefore, may lost target tracks. In this paper, a target tracking filter based on particle filtering algorithm is proposed for the MFR. The advantage of this method is that it can track targets within low tracking error while targets maneuver and reduce impoverishment of particles by the proposed resampling method. From the simulation results, the improved tracking performance is obtained by the proposed filtering algorithm.
본 논문에서는 비선형성을 가지는 측정방정식의 상태값을 효과적으로 추정할 수 있는 확장칼만필터(Extended Kalman Filter/EKF)와 확장칼만필터의 변종들 그리고 코스트 레퍼런스 파티클필터(Cost-Reference Particle Filter/CRPF)를 이용하여 이차원 공간에서 표적추적 성능에 관하여 연구한다. 확장칼만필터의 변종으로 분산점칼만필터(Unscented Kalman Filter/UKF), 중심차분칼만필터(Central Difference Kalman Filter/CDKF), 제곱근 분산점칼만필터(Square Root Unscented Kalman Filter/SR-UKF) 그리고 제곱근 중심차분칼만필터(Square Root Central Difference Kalman Filter/SR-CDKF)를 소개한다. 본 연구에서는 노이즈가 불확실한 표적에 대하여 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 이용하여 각 필터들의 평균제곱오차(Mean Square Error/MSE)를 계산하였다. 시뮬레이션 결과 확장칼만필터의 변종들 중에서 제곱근 중심차분칼만필터가 속도와 성능 면에서 가장 우수한 결과를 보여주었다. 코스트 레퍼런스 파티클 필터는 확장칼만필터와 다르게 노이즈의 확률 분포를 알 필요가 없다는 유리한 특성을 가지고 있으며 시뮬레이션 결과 제곱근 중심차분칼만필터보다 처리속도 및 정확도 면에서 우수한 결과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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