• 한국전자파학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.579-589
• /
• 2004

일반적인 시간 영역에서의 레이더 신호들은 표적의 관측각에 민감하게 변화한다. 이로 인하여 각도가 넓어짐에 따라서 표적 구분의 정확도가 상당히 감소하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 다중각도 정보를 이용하여 표적 구분 성능을 향상시키기 위한 방법을 제시한다. 먼저, 대표적인 시간영역 레이더신호인 1차원 range profile로부터 central moments와 PCA를 결합하여 특성백터를 추출한다. 추출된 특성백터에 다중 각도 정보를 사용하는 구분기를 적용시켜 넓은 관측각에서 표적 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 다중 각도정보를 이용하는 기법에는 독립방식과 종속방식이 있으며, 본 논문에서는 두 기법의 성능을 비교한다. 성능 비교 실험에는 포항공대 단축거리 무반향실에서 측정된 여섯 개의 항공기 모델에 대한 레이더가 단면적 데이터가 이용된다.

• 전자공학회논문지S
• /
• 제36S권7호
• /
• pp.34-42
• /
• 1999

다중표적 추적시스템은 여러 개의 표적물을 동시에 추적한다. 표적물의 추적에는 일반적으로 칼만필터를 사용하게 된다. 칼만필터는 최적의 특성을 지니고 있지만, 많은 계산량을 요구하는 단점이 있다. 따라서 여러 개의 표적물을 동시에 추적하는 다중표적 추적시스템의 실시간 구현을 위하여 칼만필터 대신에 계산량이 적은 다른 예측기를 사용하기도 한다. 본 논문에서는 계산량을 줄이기 위하여 칼만필터에서 사용하는 시스템의 모델을 줄이는 방법을 사용하여 보았다. 표적물의 운동을 등속운동으로 가정하여 사용된 모델은 표적물의 추적능력을 지니면서도 그 계산량을 줄일 수 있었다. 간단한 시뮬레이션과 실제의 영상정보에 적용한 결과는 등속운동을 가정한 칼만필터가 원래의 좋은 특성을 유지하면서 계산량을 줄일 수 있어 다중표적 추적시스템에 유리하게 사용될 수 있음을 보여주었다.

• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.517-523
• /
• 2011

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.

• 전자공학회논문지A
• /
• 제29A권11호
• /
• pp.70-77
• /
• 1992

Generally, the conventional tracking algorithms are very limited in the practical applications because of that the computation load is exponentially increased as the number of targets being tracked is increase. Recently, to overcome this kind of limitation, some new tracking methods based on neural network algorithms which have learning and parallel processing capabilities are introduced. By application of neural networks to multi-target tracking problems, the tracking system can be made computationally independent of the number of objects being tracked, through their characteristics of massive parallelism and dense interconnectivity. In this paper, a new neural network tracking algorithm, which has capability of adaptive target tracking with little increase of the amount of calculation under the clutter and noisy environments, is suggested and the possibility of real-time multi-target tracking system based on neural networks is also demonstrated through some good computer simulation results.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
• /
• 제5권2호
• /
• pp.200-207
• /
• 2007

The passive direction finding cross localization method is widely adopted in passive tracking, therefore there will exist masses of false intersection points. Eliminating these false intersection points correctly and quickly is a key technique in passive localization. A new method is proposed for passive locating and tracking multi-jammer target in this paper. It not only solves the difficulty of determining the number of targets when masses of false intersection points existing, but also solves the initialization problem of elastic network. Thus this method solves the problem of multi-jammer target correlation and the elimination of static false intersection points. The method which dynamically establishes multiple hypothesis trajectory trees solves the problem of eliminating the remaining false intersection points. Simulation results show that computational burden of the method is lower, the elastic network can more quickly find all or most of the targets and have a more probability of locking the real targets. This method can eliminate more false intersection points.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제43권2호
• /
• pp.94-101
• /
• 2022

Recent advancement of micro/nano technology enables the development of diverse micro/nano particle-based delivery systems. Due to the multi-functionality and engineerability, particle-based delivery system are expected to be a promising method for delivery to the target cell. Since the particle-based delivery system should be delivered to the various kinds of target cell, including the cardiovascular system, cancer cell etc., it is frequently decorated with multiple kinds of targeting molecule(s) to induce specific interaction to the target cell. The surface decorated molecules interact with the cell surface expressed molecule(s) to specifically form a firm adhesion. Thus, in this study, the probability of adhesion is estimated to predict the possibility to form a firm adhesion for the multi-ligand decorated particle-based delivery system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권4호
• /
• pp.1066-1079
• /
• 2023

Multi-target tracking based on the detector is a very hot and important research topic in target tracking. It mainly includes two closely related processes, namely target detection and target tracking. Where target detection is responsible for detecting the exact position of the target, while target tracking monitors the temporal and spatial changes of the target. With the improvement of the detector, the tracking performance has reached a new level. The problem that always exists in the research of target tracking is the problem that occurs again after the target is occluded during tracking. Based on this question, this paper proposes a DeepSORT model based on SIFT features to improve ship tracking. Unlike previous feature extraction networks, SIFT algorithm does not require the characteristics of pre-training learning objectives and can be used in ship tracking quickly. At the same time, we improve and test the matching method of our model to find a balance between tracking accuracy and tracking speed. Experiments show that the model can get more ideal results.

• Journal of Communications and Networks
• /
• 제15권2호
• /
• pp.164-172
• /
• 2013

We consider the problem of secure and robust clustering for quantized target tracking in wireless sensor networks (WSN) where the observed system is assumed to evolve according to a probabilistic state space model. We propose a new method for jointly activating the best group of candidate sensors that participate in data aggregation, detecting the malicious sensors and estimating the target position. Firstly, we select the appropriate group in order to balance the energy dissipation and to provide the required data of the target in the WSN. This selection is also based on the transmission power between a sensor node and a cluster head. Secondly, we detect the malicious sensor nodes based on the information relevance of their measurements. Then, we estimate the target position using quantized variational filtering (QVF) algorithm. The selection of the candidate sensors group is based on multi-criteria function, which is computed by using the predicted target position provided by the QVF algorithm, while the malicious sensor nodes detection is based on Kullback-Leibler distance between the current target position distribution and the predicted sensor observation. The performance of the proposed method is validated by simulation results in target tracking for WSN.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.89-93
• /
• 2013

본 연구는 공간상에서 수신기에 입사하는 목표물 도래방향을 추정하는 것이다. 본 연구는 다중 입력 다중 출력 배열 안테나 시스템에서 상관성 간섭신호를 제거하기 위해서 제한 행렬을 이용하여 공분산 벡터를 제시하였고 비용함수와 최소 분산방법을 이용하여 목표물 도래방향을 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안된 알고리즘 성능을 기존 SPT_LCMV알고리즘과 비교분석하였다. 목표물 도래방향 추정에서 본 연구에서 제안한 방법이 기존 SPT_LCMV알고리즘보다 우수함을 나타내었다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.33-38
• /
• 2013

본 논문은 적외선 연속 영상에서 배경 추정 필터와 칼만 필터, 평균 이동 알고리즘을 사용하여 다중 소형 표적들의 소멸과 생성시에도 표적들의 위치를 추적하는 시스템을 제안한다. 배경 추정 영상파 원 영상과의 차 영상을 사용해서 정지 영상에서의 표적 후 정보를 구하고, 칼만 필터와 후보 표적의 분류를 이용하여 다중 표적을 추적 한다. 마지막으로 평균 이동 알고리즘을 사용하여 표적들의 세부 위치를 조정한다. 실험을 통하여 배경 추정 필터들의 성능을 비교 분석하였고, 제안하는 알고리즘이 기존의 추적 시스템과 비교하여 안정적으로 추적이 됨을 확인하였다.