• 한국전자파학회논문지
• /
• 제27권6호
• /
• pp.545-556
• /
• 2016

JPDAF(Joint Probabilistic Data Association Filter)는 다중표적 추적에서 존재하는 표적에서 측정값들이 유래되었을 사후 확률을 이용하여 표적의 상태 추정치에 대한 갱신을 진행하는 방식이다. 이러한 JPDAF 방식에 고정구간 평활화(fixed-interval smoothing)기법을 적용하여 얻은 JPDAS(Joint Probabilistic Data Association Smoothing) 방식을 기반으로 이 논문에서는 모탄에서 분리되어 낙하하는 다수의 자탄에 대한 다중표적 추적알고리즘을 제안하였다. 독립적으로 JPDAF와 JPDAS를 이용한 다중표적 추적알고리즘을 100번 수행하여 얻은 표적의 상태 추정치와 표적의 실제 상태의 차이의 평균으로 두 다중표적 추적알고리즘의 성능을 비교하였다. 이를 기반으로, 제안한 JPDAS가 JPDAF보다 레이다의 표적 추적 문제에 대한 성능이 좋음을 보여주는 시뮬레이션 결과들이 제시되었다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제39권2호
• /
• pp.176-181
• /
• 2002

이 논문에서는 PDA(Probabilistic Data Association) 필터를 이용한 표적 추적에서 평균자승추정오차의 기대값을 최소화하는 표적 검출 문턱값의 최적제어 방법을 제시하고, 닫힌 형태의 준최적해를 구한다. 최적의 검출 문턱값을 구하기 위한 이전의 연구에서는 그래프를 이용한 부정확한 최적화 방법이나, 매우 시간이 많이 소요하는 수치해석적 최적화 알고리듬을 사용하였다. 하지만, 이 논문에서는 정보감소인자의 수치적 근사화식을 이용하여, 최적제어문제로 정식화하여 닫힌 형태의 준최적 검출 문턱값을 구하였다. 이 결과는 실시간 표적 추적에서 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제1권1호
• /
• pp.35-46
• /
• 1997

다중 표적의 추적은 과거 10여년 동안 레이다 용용분야에서 큰 주목을 받아 왔으며 많은 학술회의와 논문발표의 중심 과제가 되어왔다. 이 문제를 해결하기 위하여 여러 가지 추적방식들이 제시되어 왔다. 그 중 대표적인 것으로는 Nearest Neighbor (NN) 방식에 의한 비확률적인 짝배정(association) 방법과 확률적인 표적모형에 기초한 Multiple Hypothesis Test (MHT) 방식 및 Joint Probabilistic Data Association (JPDA) 방식으로 대별할 수 있다. 이러한 여러 가지 방식들은 각기 그 장점 및 단점을 가지게 되어 계산속도나 표적의 추적정확도에 있어서 큰 차이를 나타내게 된다. 본 논문에서는 NN방식, MHT 방식 및 JPDA 필터에 기초한 세 가지 추적 알고리듬을 비교하고, 시뮬레이션을 통하여 다중 기동 표적에 대하여 그 추적성능을 분석한다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.1263-1268
• /
• 2018

본 논문에서는 영상 보안 감시를 위한 심층학습 객체 검출과 다중 객체 추적을 위한 확률적 데이터연관 필터를 연계한 영상분석 기법을 제안하고, GPU를 이용하여 구현하는 방안을 제시한다. 제안하는 영상분석 기법은 객체 검출과 추적으로 순차적으로 수행한다. 객체 검출을 위한 심층학습은 ResNet을 이용하고, 다중 객체 추적을 위하여 확률적 데이터 연관 필터를 적용한다. 제안하는 영상분석 기법은 임의의 영역으로 불법으로 침입하는 사람을 검출하거나 특정 공간에 출입하는 사람을 계수하는데 응용할 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 약 25fps의 속도로 48채널의 영상을 분석할 수 있음을 보이고, RTSP 프로토콜을 통하여 실시간 영상분석이 가능함을 보인다.

• 전기학회논문지
• /
• 제56권10호
• /
• pp.1826-1835
• /
• 2007

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.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.579-586
• /
• 2011

It is very critical for image processing of IIR (Imaging Infrared) seekers to achieve improved guidance performance for missile systems to determine appropriate thresholds in various environments. In this paper, we propose automatic threshold determination methods for proper thresholds to extract definite target signals in an EOCM (Electro-Optical Countermeasures) environment with low SNR (Signal-to-Noise Ratios). In particular, thresholds are found to be too low to extract target signals if one uses the Otsu method so that we suggest a Shifted Otsu method to solve this problem. Also we improve extracting target signal by changing Shifted Otsu thresholds according to the TBR (Target to Background Ratio). The suggested method is tested for real IIR images and the results are compared with the Otsu method. The HPDAF (Highest Probabilistic Data Association Filter) which selects the target originated measurements by taking into account of both signal intensity and statistical distance information is applied in this study.

• 전기학회논문지
• /
• 제61권5호
• /
• pp.726-734
• /
• 2012

In this paper, a practical warhead tracking filter is proposed for developing a FMCW (Frequency Modulation Continuous Wave) seeker with anti-ballistic missile capability. For reliable warhead tracking, the measurement originated from the warhead section of a ballistic target should be separated from other measurements. Futhermore, since the FMCW seeker is based on triangular frequency modulation, the multiple measurements obtained in different chirp periods should be properly associated. As a systematic way to solve the problem, the measurement pairing problem under cluttered environment is reformulated as a data association filtering problem and the PDA (Probabilistic Data Association) scheme is applied. The proposed warhead tracking filter provides better warhead tracking performance compared to the conventional range tracking algorithm and nearest neighbor warhead tracking filter. The effectiveness and reliability of the proposed method are verified using the FMCW seeker simulator.

• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.676-683
• /
• 2011

In this paper, we propose a robust method which can detect and track a high-speed small approaching target in a cluttered environment for Korean Active Protection System. The proposed method uses a temporal and spatial filter, tracking filter to detect and track a single target in consecutive order. And it is comprised of a candidate target detection step, a prior target selection step and a target tracking. Field tests on real infrared image sequences show that the proposed method could stably track a high speed and small target in complex background and target occlusion.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
• /
• 제6권3호
• /
• pp.413-423
• /
• 2008

The template matching method is used as a simple method to track objects or patterns that we want to search for in the input image data from image sensors. It recognizes a segment with the highest correlation as a target. The concept of this method is similar to that of SNF (Strongest Neighbor Filter) that regards the measurement with the highest signal intensity as target-originated among other measurements. The SNF assumes that the strongest neighbor (SN) measurement in the validation gate originates from the target of interest and the SNF utilizes the SN in the update step of a standard Kalman filter (SKF). The SNF is widely used along with the nearest neighbor filter (NNF), due to computational simplicity in spite of its inconsistency of handling the SN as if it is the true target. Probabilistic Strongest Neighbor Filter for m validated measurements (PSNF-m) accounts for the probability that the SN in the validation gate originates from the target while the SNF assumes at any time that the SN measurement is target-originated. It is known that the PSNF-m is superior to the SNF in performance at a cost of increased computational load. In this paper, we suggest an image tracking algorithm that combines the template matching and the PSNF-m to estimate the states of a tracked target. Computer simulation results are included to demonstrate the performance of the proposed algorithm in comparison with other algorithms.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.99-110
• /
• 2017

레이다를 이용한 다수 표적의 상태 추정을 통해 추적 성능을 향상시키는 문제는 중요하다. 클러터 환경에서 추적 필터를 이용하여 다수 표적 추적 시 트랙과 측정치 간의 결합사건이 발생하며 개수가 증가함에 따라 결합사건은 기하급수적으로 증가한다. 이러한 환경에서 다수 표적 추적 필터 설계 시 고려해야할 문제는 첫째, 신속한 거짓트랙 제거 및 표적트랙 확정을 통하여 오경보율 최소화하고, 이를 통해 FTD(False Track Discrimination) 성능을 높인다. 둘째, 다수의 트랙이 측정치를 공유하는 결합사건 발생시 효율적으로 각각의 측정치를 트랙에 할당함으로써 트랙 유지성능을 향상시키는 것이다. 두 가지 고려사항을 통해 단일 표적 추적 자료결합 기법을 다수 표적 추적 필터로 확장하여 사용하며, 대표적인 알고리듬으로 JIPDAF(Joint Integrated Probabilistic Data Association Filter)와 LM-IPDAF(Linear Multi-target IPDAF)가 있다. 본 논문에서는 측정치 할당 시 생기는 수 많은 가설들에 대한 확률적 평가를 하지 않음으로써 측정치와 트랙의 개수에 따라 비선형으로 연산량이 증가하지 않으며, 클러터밀도 추정을 통해 트랙을 쇄신하는 트랙존재확률 기반의 LM-IPDAF 알고리듬을 소개한다. 그리고 LM-IPDAF의 트랙존재확률 산출 시 필요한 클러터밀도 추정 방법을 개선함으로써 연산량을 효과적으로 감소시킬 수 있는 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 기존의 알고리듬과 비교, 분석하여 성능을 검증하였다. 그 결과, 위치 RMSE, Confirmed True Track 측면에서는 동일한 성능을 내면서 시뮬레이션 처리 시간을 약 20% 감소시킬 수 있었다.