• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.99-102
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• 2003

A new interacting multiple model (IMM) method using genetic algorithm (GA)-based intelligent input estimation(IIE) is proposed to track a maneuvering target. In the proposed method, the acceleration level for each sub-model is determined by IIE-the estimation of the unknown acceleration input by a fuzzy system using the relation between maneuvering filter residual and non-maneuvering one. The GA is utilized to optimize a fuzzy system fur a sub-model within a fixed range of acceleration input. Then, multiple models are composed of these fuzzy systems, which are optimized for different ranges of acceleration input. In computer simulation for an incoming ballistic missile, the tracking performance of the proposed method is compared with those of the input estimation(IE) technique and the adaptive interacting multiple model (AIMM) method.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제17권1호
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• pp.96-107
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• 2014

Tracking the tactical object is a fundamental affair in network-equipped modern warfare. Geodetic coordinate system based on longitude, latitude, and height is suitable to represent the location of tactical objects considering multi platform data fusion. The motion of tactical object described as a dynamic model requires an appropriate filtering to overcome the system and measurement noise in acquiring information from multiple sensors. This paper introduces the filter suitable for multi-sensor data fusion and tactical object tracking, particularly the unscented transform(UT) and its detail. The UT in Unscented Kalman Filter(UKF) uses a few samples to estimate nonlinear-propagated statistic parameters, and UT has better performance and complexity than the conventional linearization method. We show the effects of UT-based filtering via simulation considering practical tactical object tracking scenario.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.506-509
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• 2005

An adaptive ${\alpha}-{\beta}$ tracker is proposed for tracking maneuvering targets with a track-while-scan radar system. The tracker gain is updated on-line corresponding to the adjusted process noise variance which is obtained via time averaging of the process over a sliding window. The adjusted process noise variance is used to compute the maneuverability index for the tracker gain based on the steady-state Kalman filter equation for each epoch. It is shown via simulation that the proposed approach provides robust and accurate position estimates during the target maneuver while the performance of the conventional ${\alpha}-{\beta}$ tracker is shown much degraded.

• 전기학회논문지
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• 제64권5호
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• pp.766-778
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• 2015

In this paper, we design a hybrid system for recognition and tracking realized with the aid of polynomial based RBFNNs pattern classifier and particle filter. The RBFNN classifier is built by learning the training data for diverse pose images. The optimized parameters of RBFNN classifier are obtained by Particle Swarm Optimization(PSO). Testing data for pose image is used as a face image obtained under real situation, where the face image is detected by AdaBoost algorithm. In order to improve the recognition performance for a detected image, pose estimation as preprocessing step is carried out before the face recognition step. PCA is used for pose estimation, the pose of detected image is assigned for the built pose by considering the featured difference between the previously built pose image and the newly detected image. The recognition of detected image is performed through polynomial based RBFNN pattern classifier, and if the detected image is equal to target for tracking, the target will be traced by particle filter in real time. Moreover, when tracking is failed by PF, Adaboost algorithm detects facial area again, and the procedures of both the pose estimation and the image recognition are repeated as mentioned above. Finally, experimental results are compared and analyzed by using Honda/UCSD data known as benchmark DB.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1826-1834
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• 2021

본 논문에서는 지상의 광학 관측 시스템에서 미지 우주물체를 짧은 주기로 촬영할 때의 연속 추적 가능성을 확인해 본다. 저궤도영역으로 한정된 대상 표적에 대해 모의 관측 데이터를 생성하였고, 표적특성을 고려하여 예측 오차의 성능지수를 설정하였다. 칼만 필터를 이용하여 표적의 다음 위치를 예측하였고, 등속도/등가속도 표적 기동 모델이 미지 우주물체의 방위각/고도각 두 축에 적용되었다. 몬테카를로 시뮬레이션을 수행한 결과, 최대 비선형구간의 최대 오차 비율이 2% 미만으로 나타나 연속적인 추적을 보장할 수 있다고 판단할 수 있었다. 등가속도 모델이 케이스별 예측 오차값의 변화가 적어서, 미지 우주물체의 추적에 더 적합하였다. 이러한 분석은 광학 관측을 이용한 미지 우주물체 궤도 결정의 기초를 제공할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.409-420
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• 2018

본 논문은 비트스트림 상에서 객체 추적을 위한 움직임 벡터 기반 파티클 필터(Motion Vector-based Particle Filter: MVPF)와 이를 이용한 객체 추적 시스템을 제안한다. MVPF는 일반적인 파티클 필터의 전이 모델과 관측 모델에 움직임 벡터를 사용하여 파티클의 개수를 유지하면서 정확도를 향상시킨다. 제안하는 객체 추적 시스템에서는 비트스트림에서 추출한 움직임 벡터의 히스토그램을 이용하여 객체의 상태를 예측한다. 제안하는 객체 추적 방법의 성능 평가를 위하여 MPEG 시험 영상과 VOT2013 영상에 적용하였을 때 기존 방법들보다 정확도, F-Measure, IOU(Intersection Of Union) 측면에서 평균적으로 각각 약 30%, 17%, 17% 증가하였다. 주관적 성능 평가를 위하여 추적결과를 박스(box) 형태로 표시하여 비교하였을 때 제안하는 방법이 모든 시험 영상에 대하여 기본 방법들보다 강인하게 객체를 추적한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권12호
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• pp.1062-1070
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• 2015

본 연구에서는 최적 스무딩 필터를 이용한 이동 목표물 궤적 추정을 수행한다. 이동 목표물의 위치와 속도 데이터 확보를 위해 마이크로폰 어레이를 이용한 빔형성 기법이 적용하며, 획득 데이터를 이용한 궤적 추정 성능 향상을 위해 칼만 필터와 최적 스무딩 필터를 설계한다. 목표물의 기동을 고려한 싱어 표적 모델을 필터에 활용한다. 최적 스무딩 필터 검증을 위해 초기 기동을 하는 미사일 시뮬레이션 환경에서 추정 성능을 확인하였으며, 모형 로켓을 이용한 실험을 통해 빔형성 기법과 칼만 필터, 그리고 최적 스무딩 필터의 궤적 추정 성능을 검증하였다. 검증 결과 적용한 필터를 통해 빔형성 기법을 이용한 궤적 추정 성능의 향상을 확인하였으며, 칼만 필터와 비교해 최적 스무딩 필터의 이동 목표물 궤적 추정 정밀도가 향상됨을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1988년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 한국전력공사연수원, 서울; 21-22 Oct. 1988
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• pp.183-186
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• 1988

The problem addressed in this paper is the accurate tracting of a dynamic target using outputs from a forward - looking infrared(FLIR) sensor as measurements. The important variations are 1) the spread of the target intensity pattern in the FLIR image plane, 2) target motion characteristics, and 3) the rms value and both spartial and temporal correlation of the back - ground noise. Based on this insights. design modifications and on - line adaptation copabilities are incorporated to enable this type of filter track highly maneuverable targets such as air-to-air missiles, with spatially distributed and changing image intensity profiles, against, background clutter.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.93-98
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• 2019

광학시스템에서 가장 중요한 기술 중의 하나는 고속으로 이동하는 표적을 지속적으로 추적할 수 있는 고속 자동 표적 추적 시스템이다. 본 논문은 원거리 소형 표적에 대해서 고속으로 이동하는 표적에 대해서 급격한 형태 변화에도 강인한 상관 트렉커 기반에 자동 표적 추적 시스템을 설계한다. 본 논문은 IR 영상에서 $3{\times}3$ 이상의 표적에 대해서 4ms 내에 고속으로 표적을 추적하기 위한 커널 함수와 correlation filter 설계 최적화 방법을 제시하고, 이를 VxWorks와 같은 실시간 O/S 하에서 짐벌과 함께 연동하여 시험을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해서 실제로 복잡환경에서 기동하는 드론, 비행체를 대상으로 IR 카메라로 영상을 획득한 후 이를 실시간 보드상에서 시험을 진행한 결과 응답시간 4ms이하에서 약 98% 추적 성공률를 보였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.317-325
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• 2016

본 논문은 추적-후-탐지 처리(TBD: Track Before Detect)를 위한 레이더용 파티클 필터(Particle filter)에 대해서 기술한다. TBD 기법은 강한 클러터 환경, 작은 RCS 타겟 및 스텔스 타겟 등으로 인해 타겟 탐지가 어려운 경우(낮은 SNR)에 적용하는 기술이다. 특히 파티클 필터는 재귀적 TBD(Recursive TBD) 알고리즘 구현에 적합하고, 비선형 모델을 가우시안 선형 모델로 근사화해서 추정하는 칼만 필터 대비, 상대적으로 개선된 정확도를 갖는다. 본 논문에서는 다수의 관측값(클러터 포함)들이 동시에 수신될 때, 신호강도-거리-도플러 정보를 활용하여 파티클 필터 가중치를 직접 계산 및 갱신하는 방식을 제안한다. 성능 분석을 위해 가상의 레이더 시뮬레이션 사니리오를 설정하고, 제안하는 파티클 필터를 적용하여 추적 필터의 추정오차를 분석한다.