Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.12
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pp.27-33
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2016
In this paper, we propose the bilateral filter based on median value that can reduce random noise and impulse noise with minimal loss of contour information. In general, EO / IR camera to generate a random or impulse noise due to a number of reasons. This noise reduces the performance of detecting and tracking by signal processing. To reduce noise, our proposed bilateral filter sorts the values of the target pixel and the peripheral pixels, and extracts a median filter coefficients of the Gaussian type. Then to extract the Gaussian filter coefficient involved with the distance between the center pixel and the surrounding pixels. As using those filter coefficients, our proposed method can remove the various noise effectively while minimizing the loss of the contour information. To validate our proposed method, we present experimental results for several IR images.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.6
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pp.681-691
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2017
In the clutter environment, it is necessary to update the target tracking filter by detecting the target signal among many measured value data obtained via the radar system, the track does not diverge, and tracking performance is maintained. The method of associating the measurement most relevant to the target track among numerous measurement values is referred to as data association. PSNF and PSNF-m are data association methods of SN-series. In this paper, we provide an IPSNF-m(Integrated Probabilistic Strongest Neighbor Filter-m) algorithm with a track management method based on the track existence probability in PSNF-m algorithm. This algorithm considers not only the presence of the target but also the case where the target is present but not detected. Calculating the probability of each caseenables efficient management. In order to verify the performance of the proposed IPSNF-m, the track existence probability of the IPSNF algorithm applying the track management technique to PSNF, which is known to have similar performance to PSNF-m, is derived. Through simulation in the same environment, we compare and analyze the proposed algorithm with RMSE, Confirmed True Track, and Track Existence Probability that show better performance in terms of track retention and estimation than the existing PSNF-m and IPSNF algorithms.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.6
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pp.579-586
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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.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.25
no.7
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pp.774-781
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2014
The radar measurements are composed of range, Doppler and angles which are expressed as polar-coordinate components. An approach to match the measurements with the states of target dynamics which are modeled in cartesian coordinates is to use the pseudo-measurements or the extended Kalman filter in order to solve the mismatching problem. Another approach is that the states of dynamics are modeled in polar coordinates and measurement equation is linear. However, this approach bears that we have to deal with a time-varying dynamics. In this study, it is proposed that the states of dynamics are expressed as polar-coordinate component and the system matrix of the dynamic equation is modeled as a time-invariant. Nonlinear terms that appear due to the proposed modeling are regarded as a system input. The results of a series of simulation runs indicate that the tracking filter that uses the proposed modeling is viable from the fact that the Doppler measurement is easy to be augmented in the measurement equation.
탐지레이다 또는 TWS 레이다의 측정 정밀도는 추적 필터 설계에서 quantization 문제로써 고려해야 한다. 본 논문에서는 측정 정밀도가 추적필터에서 quantization 문제로 변환됨을 보이고 오차면적과 추정성능을 비교한다. 또한 오차면적을 줄이는 방안과 quantization이 존재하면 측정잡음과 관계한 공정잡음의 power spectral density를 선정함을 보인다.
The phased array antenna has the ability to perform adaptive sampling by directing the radar beam without inertia in any direction. The adaptive sampling capability of the phased array antenna allows each sampling time interval to be varied for each target, depending on the acceleration of each target at any time. In this paper we design a three-dimensional adaptive tracking algorithm for the phased array radar system with a given set of measurement parameters. The tracking algorithm avoids taking unnecessarily frequent samples, while keeping the angular prediction error within a fraction of antenna beamwidth so that the probability of detection will not be degraded during a track update illuminations. In our algorithm, the target model and the sampling rate are selected depending on the target range and the target maneuver status which is determined by a maneuver detector. A detailed simulation is conducted to test the validity of our tracking algorithm for encounter geometries under various conditions of maneuver.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.5
no.1
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pp.27-35
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2004
In the field of machine vision using a single camera mounted on a mobile robot, although the detection and tracking of moving objects from a moving observer, is complex and computationally demanding task. In this paper, we propose a new scheme for a mobile robot to track and capture a moving object using images of a camera. The system consists of the following modules: data acquisition, feature extraction and visual tracking, and trajectory generation. And a single camera is used as visual sensors to capture image sequences of a moving object. The moving object is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the active camera. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time trajectory to capture the moving object, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The experimental results of tracking and capturing of the target object with the mobile robot are presented.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.5
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pp.1-7
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2011
EOTS(Electro-Optical Tracking System) provides stabilized images while tracking a moving target. The key of geo-pointing is the function that fixes EOTS's sight to a specific position(geo-point) throughout aircraft maneuvers. In this paper, a major error source for the geo-pointing is identified as the transport delay of navigation information, and an augmented Kalman filter is designed to estimate the present attitude of aircraft using delayed navigation information. Simulation results including the presented scheme shows that the error due to the information transport delay reduces under half.
Son, Jae Hoon;Choi, Woo Jin;Oh, Sang Heon;Lee, Sang Jeong;Hwang, Dong-Hwan
Journal of Korea Multimedia Society
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v.24
no.12
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pp.1632-1640
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2021
In order to improve target tracking performance of the conventional electro-optical tracking system (EOTS) in the high speed and high maneuvering vehicle, an EOTS navigation algorithm is proposed, in which an inertial measurement unit(IMU) is included and navigation results of the vehicle are used. The proposed algorithm integrates vehicle's navigation results and the IMU and the time-delay and the scale factor errors are augmented into the integrated Kalman filter. In order to evaluate the proposed navigation algorithm, a land vehicle navigation experiments were performed a navigation grade navigation system, TALIN4000 and a tactical grade IMU, LN-200 and a equipment for roll motion were loaded on the land vehicle. The performance evaluation results show that the proposed algorithm effecting works in high maneuvering environment and for the time-delay.
본 논문에서는 기동하는 표적을 추적하기 위한 표적의 운동 모델링 방법에 대해서 다룬다. 실제 표적의 운동은 진행방향으로의 가속과 이와는 독립적인 방향 전환으로 이루어진다는 점에 착안하여 표적의 진행방향에 따라 동작 잡음의 분산 행렬이 변화하는 표적 중심 모델을 제안하고, 이를 IMMPDAF(Interacting Multiple Model Probabilistic Data Association Filter)에 적용하였다. 모의실험을 통해 기존의 모델을 사용한 IMMPDAF와 비교하였으며, 그 결과 기동 구간의 오차가 30% 정도 줄어들며 추적 실패율도 낮아짐을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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