In this paper, we analyze the performance of Follower Noise Jamming(FNJ) considering three practical tracking parameters such as tracking bandwidth, tracking time and tracking success probability. The performance of FNJ is compared with that of Partial-Band Noise Jamming(PBNJ) in terms of Symbol Error Rate(SER) at the communication receiver under the assumed typical operation model. It is observed that the performance of FNJ is non-linearly dependent on the tracking bandwidth, the tracking time and the tracking success probability. As we can easily expect, it is also observed that the performance of FNJ is better than that of the PBNJ. Finally, it is shown that, for a fixed tracking bandwidth, the combinations of the required tracking time and the tracking success probability which satisfy a certain required SER.
In this paper we discuss an algorithm to discriminate a target under track against multiple acoustic counter-measure (ACM) sources, based on sequential testings of multiple hypotheses. The ACM sources are separated from the target under track and generate, while drifting, measurements with false range and Doppler information. The purpose of the ACM is to mislead the target tracking and to help the true target evade a pursuer. The proposed algorithm uses as a test statistic a function of both the sequences of processed waveform signature and the innovation sequences from extended Kalman filters to estimate the target dynamics and the drifting positions of the ACM sources. Numerical experiments on various scenarios show that the proposed algorithm discriminates the target faster with a higher probability of success than the algorithm using only the innovation sequences from extended Kalman filters.
To enhance success probability of a system development project, its overall risk level should be minimized through systematically managing schedules, costs, and technical performances. However, Attempts to manage technical performance compared to numerous efforts to control costs and schedules in such projects are deficient. Particularly, a space launch vehicle, a large complex system, development project is much less likely to meet its technical performance objectives due to its technological difficulty, along with schedule delay and cost overrun. The technical performance management (TPM) is a method for tracking and managing technical progress in order to achieve technical performance targets within schedule and budget. In this paper, we investigate applications of the TPM in several space launch vehicle development projects. Then we propose and validate the TPM process to achieve a successful mission in such projects.
이 논문에서는 수중 표적추적을 방해하는 교란근원으로부터 추적표적을 판별해 내기 위한 알고리듬을 제안하였다. 이 표적 판별 알고리듬은 순차적 가설 검증을 이용한다. 교란근원은 추적표적으로부터 분리되어, 정지된 위치에서 거짓의 시선 거리와 도플러 측정을 발생시켜 표적으로 혼동되도록 한 것이다. 제안된 알고리듬은 표적운동과 교란근원의 위치를 추정하기 위한 확장 Kalman필터의 이노베이션으로부터 계산된 로그 공산비를 이용하여 판별을 위한 검증을 수행한다. 다양한 시나리오에 대한 수치실험을 통해 제안된 알고리듬이 빠른 시간내에 높은 성공률로 표적과 교란근원을 판별할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 영상 내 물체 영역에 대한 다중정규화와 움직임 색상 정보를 활용하여 이동 물체에 대한 후보 그룹을 추출하고 영상 분할 방법에 의해 대상 물체 영역을 정의하며 최종적으로 목표물체에 대한 검출방법을 제공하였다. 다중 색상변환에 의해 물체의 고유영역 확률을 강화하고 MCWUPC(Moving Color Weighted Unmatched Pixel Count) 연산을 활용하여 이동물체의 영역을 강조하는 두 가지 개념을 결합함으로써 최종적으로 입력 영상 시퀀스에서의 후보영역을 찾아 분할하였으며 매 프레임 정확한 물체의 외곽정보를 검출하였다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위하여 이동물체의 이동 실시간이 가능한 시스템을 구축하였고, 다양한 배경을 포함한 실험영상 120 프레임을 처리한 결과 $89\%$ 이상의 추적 성공률을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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