• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.766-770
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• 2010

In this paper, we present an effective covariance tracking algorithm based on adaptive size changing of tracking window. Recent researches have advocated the use of a covariance matrix of object image features for tracking objects instead of the conventional histogram object models used in popular algorithms. But, according to the general covariance tracking algorithm, it can not deal with the scale changes of the moving objects. The scale of the moving object often changes in various tracking environment and the tracking window(or object kernel) has to be adapted accordingly. In addition, the covariance matrix of moving objects should be adaptively updated considering of the tracking window size. We provide a solution to this problem by segmenting the moving object from the background pixels of the tracking window. Therefore, we can improve the tracking performance of the covariance tracking method. Our several simulations prove the effectiveness of the proposed method.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1477-1484
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• 2015

본 논문에서는 칼만 필터 알고리즘과 공분산 행렬을 결합한 강인한 이동 물체 추적 방법을 제안한다. 연속적으로 변화하는 영상 내에서 추적하고자 하는 물체의 특징으로서 공분산 행렬은 특징들의 상관관계뿐만 아니라 공간적인 속성과 통계적 속성을 다루므로 목표물의 형태와 모양의 변화에도 추적의 지속성을 보장한다. 그러나 이동 물체의 움직이는 속도가 연산 속도보다 고속의 경우 실시간 추적이 어려우며 탐색 윈도우가 목표물을 놓치므로 이를 해결하기 위해 칼만 필터를 사용하여 이동 물체의 영역을 추정하며, 칼만 탐색 윈도우 내 이동 물체 영역의 공분산 행렬을 특징 벡터로 구성하고, 후보 영역의 공분산 행렬과 비교하면서 추적하는 방법을 실험하여 96.3%의 추적률을 달성하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.563-568
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• 2003

In this paper, We propose a target tracking filter which utilizes the PDA for data association in a clutter environment and also propose an analytic solution for ideal filter covariance which accounts for all the possible events in the PDA. Monte Carlo simulation for the proposed filter in a clutter environment indicates that the proposed analytic solution forms the true error covariance of the PDA Filter.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.364-370
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• 2011

본 논문은 공분산 행렬과 리만 다양체 이론에 근거를 둔 이동물체를 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 연속적으로 변화하는 동영상 배경에서 다양한 변형을 겪는 비정형 물체를 추적하기 위해 공분산 행렬을 사용하여 특징 추출을 한다. 공분산 행렬은 특징들의 상관관계뿐만 아니라 공간적인 속성과 통계학적인 속성을 다룰 수 있으므로 서로 다른 유형의 특징들의 융합이 가능하며 행렬의 차원이 작다. 그러므로 이동물체 영역의 공분산 행렬을 특징벡터로 구성하고 후보 영역의 공분산 행렬과 비교 연산함으로써 각 프레임마다 이동물체의 위치를 추정할 수 있다. 여기서 리만 기하학은 이동물체의 변형과 모양 변화에 효과적으로 적용될 수 있으며 최소 거리를 갖는 추정 영역을 계산하기 위해 측지선 거리를 사용하므로 정확도를 향상시킨다. 제안한 방법의 효율성은 실험을 통해 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.507-512
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• 2007

This paper presents a tracking filter with ship's motion compensation for a ship-borne radar tracking system. The ship's maneuver is described by displacement and rotational motions in the ship-centered east-north frame. The first order Taylor series approximation of the measurement error covariance of the converted measurement is derived in the ship-centered east-north frame. The ship's maneuver is compensated by incorporating the measurement error covariance of the converted measurement and displacement of the position state in the tracking filter. The simulation results via 500 Monte-Carlo runs show that the proposed method follows the target successfully and provides consistent tracking performance during ship's maneuvers while the conventional tracking filter without ship motion compensation fails to track during such periods.

• 전자공학회논문지SC
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• 제39권2호
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• pp.166-175
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• 2002

이 논문에서는 표적 추적에 사용되는 PSN(Probabilistic Strongest Neighbor) 필터의 추적 성능을 예측한다. PSN 필터는 가장 강한 신호 크기를 가진 측정이 표적이외의 것으로부터 발생할 수 있다는 사건을 충분히 고려하기 때문에, 추적 성능에서 뿐만 아니라, 계산량 측면에서도 PDA(Probabilistic Data association) 필터보다 뛰어나다고 알려져 있다. 추적필터의 추정오차 공분산행렬(covariance matrix)은 추적의 성능을 결정하는 성능지수(performance index)로 널리 사용된다. PSN 필터의 추정오차 공분산행렬은 측정 데이터의 함수로써, 측정 데이터와 무관하게 추적기의 성능을 표현하기 위해서 HYCA(HYbrid Conditional Average)방법을 이용하여 추정오차 공분산행렬의 기대값에 대한 식을 제시하였다. 수치실험을 통하여 이 논문에서 제시한 성능 예측이 타당함을 보인다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.834-838
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• 1992

Tracking performance depends on the quantity of the measurement data. In the Kalman-Bucy filter and other trackers, this dependence is well understood in terms of the measurement noise covariance matrix, which specifies the uncertainty in the value of measurement inputs. In this paper, we derived approximated error covariance matrix to evaluate the dependence of target detection probability and false alarm probability in the presence of uncertainty of measurement origin.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권8호
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• pp.71-78
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• 2006

본 논문에서는 직교 좌표계에서 추적필터가 설계될 때, 표적의 거리와 방위에 대한 관측오차 공분산의 변화를 고려하기 위하여 정상상태 칼만필터의 해석적 해를 이용하는 IMM 추적기를 설계하였다. 제안된 정상상태 칼만필터 기반 IMM 추적기의 성능분석 및 검증을 위하여 거리의 변화가 작은 표적과 거리의 변화가 큰 표적에 대하여 각각 100회의 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하고, 고정이득 및 칼만필터 기반의 IMM 추적기와 RMS 오차분석을 통하여 비교하였다. 모의실험 결과로부터 제안된 방법이 칼만필터 기반 IMM 추적필터에 비하여 연산량을 크게 감소시킬 수 있으며, 유사한 추적성능을 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.810-818
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• 2017

본 논문에서는 근거리 미사일/로켓 방어시스템의 대응탄용 근접센서에 적용되는 칼만필터 기반 지면밀착 접근표적 추적기법을 제안한다. 탄의 전면에 위치한 근접센서는 지면 클러터를 최소화하기 위한 안테나의 제한된 빔폭으로 인해 위협체가 파편 분산 범위에 들어오는 순간을 감지하기 쉽지 않다. 또한 복잡한 지상 환경에서는 위협체뿐만 아니라, 바위, 나무 등과 같은 클러터 정보를 포함하여 정확한 위협체 감지에 어려움이 따른다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 칼만필터 기반의 접근표적 추적기법을 제시하고, 추적성능 향상을 위한 잡음 공분산 행렬의 새로운 추정 방식을 적용한다. 이후 제안한 잡음 공분산 행렬을 적용한 칼만필터의 우수한 추적 성능을 발사시험 결과를 통해 제시하여 연구의 타당성을 검증한다.

• 한국음향학회지
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• 제24권4호
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• pp.230-237
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• 2005

수중음향 시스템에서는 이동 표적에 대한 상태 추정 및 표적 식별 등의 목적을 위해서 표적 방위 추적은 필수적이다. 그러나 감시영역에 근접 또는 교차 표적 등이 존재하는 다수 표적 상황에서의 방위 추적은 매우 어려운 문제로 다양한 접근방법으로 연구되어 왔다. SWORD는 배열 센서 신호의 출력 공분산 행렬로부터 방위 변위를 추정하여 표적을 추적함으로써 별도의 정보 연관 과정이 필요 없는 단순한 구조의 다중 표적 방위 추적 알고리즘을 제안하였으며, RYU 등은 표적 조향 벡터 (target steering vector)와 배열 센서 공분산 행렬의 신호 고유 벡터 (signal eigenvector)가 선형결합 관계임을 이용하여 교차 표적 (cross target)에 대해서도 우수한 성능을 나타내는 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 또한 HWANG 등은 잡음 고유 벡터 (noise eigenvector)와 표적 조향 벡터가 직교 관계임을 이용하여 RYU의 알고리즘과 동일한 성능을 유지하면서 연산량을 개선한 알고리즘을 제안하였다. 그러나 기존의 방법은 코히어런트 (coherent) 다중 표적인 경우에는 추적 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 배열 센서의 공분산 행렬로부터 추정할 수 있는 신호 고유 벡터와 잡음 공분산 행렬 (noise covariance matrix)의 특성을 이용하여 코히어런트 다중 표적에 대해 추적 성능을 유지할 수 있는 다중 표적 방위 추적 알고리즘을 제안하였으며, 근접 및 교차 기동하는 표적에 대한 시뮬레이션을 통하여 비코히어런트 (incoherent)와 코히어런트 다중 표적에 대해 추적 성능이 우수함을 확인하였다.