This paper suggests an algorithm to improve the tracking performance for an underwater acoustic target using the feedback information of acoustic feature of a target. While conventional tracking algorithms use detected acoustic signals only, the proposed algorithm uses detected acoustic signals and target feature information as well. Since the proposed algorithm tracks only the selected measurements using target feature information, it prevents onset of unnecessary tracks and improves tracking performance for target of interest. Furthermore, it optimizes tracking parameters for the target of interest and guarantees robustness and consistency of the track. Some simulations are performed to demonstrate the improved tracking performance of the proposed algorithm.
Park, Sung-Lin;Kim, Ki-Cheol;Kim, Yong-shik;Hong, Keum-Shik
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.7
no.5
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pp.445-453
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2001
The multiple targets tracking problem has been one of the main issues in the radar applications area in the last decade. Besides the standard Kalman filtering, various methods including the variable dimen-sion filter, input estimation filter, interacting multiple model(IMM) filter, dederated variable dimension filter with input estimation, etc., have proposed to address the tracking and sensor fusion issues. In this pa- per, two existing tracking algorithm, i.e, the IMM filter and the variable dimension filter with input estima-tion(VDIE), are combined for the purpose of improving the tracking performance for maneuvering targets. To evaluate the tracking performance of the proposed algorithm, three typical maneuvering patterns, i.e., waver, pop-up, and high-diver motions, are defined and are applied to the modified IMM filter as well as the standard IMM filter. The smaller RMS tracking errors, in position and velocity, of the modified IMM filter than the standard IMM filter are demonstrated though computer simulations.
The CONDENSATION (Conditional Density Propagation) algorithm has a robust tracking performance and suitability for real-time implementation. However, the CONDENSATION tracker has some difficulties with real-time implementation for multiple people tracking since it requires very complicated shape modeling and a large number of samples for precise tracking performance. Further, it shows a poor tracking performance in the case of close or partially occluded people. To overcome these difficulties, we present three improvements: First, we construct effective templates of people´s shapes using the SOM (Self-Organizing Map). Second, we take the discrete HMM (Hidden Markov Modeling) for an accurate dynamical model of the people´s shape transition. Third, we use the competition rule to separate close or partially occluded people effectively. Simulation results shows that the proposed CONDENSATION algorithm can achieve robust and real-time tracking in the image sequences of a crowd of people.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.11
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pp.1044-1052
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2010
In this paper, a new realtime algorithm called the RTPBTD-HPDAF (Recursive Temporal Profile Base Target Detection with Highest Probability Data Association Filter) is presented for tracking fast moving small targets with IIR (Imaging Infrared) sensor systems. Spatial filter algorithms are mainly used for target in IIR sensor system detection and tracking however they often generate high density clutter due to various shapes of cloud. The TPBTD (Temporal Profile Base Target Detection) algorithm based on the analysis of temporal behavior of individual pixels is known to have good performance for detection and tracking of fast moving target with suppressing clutter. However it is not suitable to detect stationary and abruptly maneuvering targets. Moreover its computational load may not be negligible. The PTPBTD-HPDAF algorithm proposed in this paper for real-time target detection and tracking is shown to be computationally cheap while it has benefit of tracking targets with abrupt maneuvers. The performance of the proposed RTPBTD-HPDAF algorithm is tested and compared with the spatial filter with HPDAF algorithm for run-time and track initiation at real IIR video.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.17
no.5
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pp.703-710
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2014
An Image-Based Target Tracker maintains LOS(Line Of Sight) to a target by controlling azimuth and elevation gimbals of an ISS(Inertially Stabilized System). Its controller produces the gimbals commands of the ISS using tracking errors provided by an image tracker. The control performance of the target tracker with PI controller generally used for tracking controller is limited because of bandwidth limitation by time delay yielded by image capture and processing of the image tracker. In this paper, tracking controller using target states estimator is proposed which can enhance the tracking performance under the highly dynamic maneuvering conditions of the ISS and the target. Simulation results show that the proposed method can improve the tracking performance than that with only PI controller.
Heliostat in the tower type solar thermal power plant is a mirror system tracking the sun's movement to collect the solar energy and it is the most important subsystem determining the efficiency of solar thermal power plant. Thus a good performance of it, which is mostly the accurate sun tracking performance under the various hazardous operating condition, is required. Heliostat control system is a system to manage the heliostat sun tracking movement and other operations. It also communicates with the master controller through the heliostat filed control system to receive and send the informations required to operate the heliostat as a part of the solar thermal power plant. This study presents a heliostat control system designed and developed for the 1MW solar thermal power plant. We first define the functionality of heliostat control system. Then sun tracking controller as well as the sun tracking algorithm satisfying the required functionality have been developed. We tested the developed heliostat control system and it showed a good performance in regulation of heliostat motion and communication.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.12A
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pp.983-990
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2003
In this paper, a noncoherent code tracking loop is designed for 3GPP MODEM and its performance is analyzed in terms of steady-state jitter variance and transient response characteristics. An analytical closed-form formula for steady-state jitter variance is Int derived for AWGN environments as a general function of a pulse-shaping filter, timing offset, signal-to-interference ratio, and loop bandwidth, together with the analysis on the transient response characteristic of a tracking loop. Based on the analysis, the code tracking loop with variable loop bandwidth that is efficient for full digital H/W implementation is designed and its performance is compared with that of the code tracking loop with fixed loop bandwidth, along with the verification by computer simulations.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.1
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pp.195-200
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2012
We present a new algorithm which can improve the tracking performance of the double-talk robust algorithm. A detection method of the echo path change and a modification method for the update equation of the conventional adaptive filter are proposed. A duration of the high error signal to scale parameter ratio varies according to the call status and this property is used to detect the echo path change. The proposed update equation of the adaptive filter improves the tracking performance by prohibiting wrong selection of the error signal. Simulations using real speech signals and echo paths of the ITU-T G.168 standard confirmed that as compared to the conventional algorithm, the proposed algorithm improved the tracking performance by more than 4 dB.
Zoom tracking involves the automatic adjustment of the focus motor in response to the zoom motor movements for the purpose of keeping an object of interest in focus, and is typically achieved by moving the zoom and focus motors in a zoom lens module so as to follow the so-called "trace curve", which shows the in-focus motor positions versus the zoom motor positions for a specific object distance. Thus, one can simply implement zoom tracking by following the most closest trace curve after all the trace curve data are stored in memory. However, this approach is often prohibitive in practical implementation because of its large memory requirement. Many other zoom tracking methods such as GZT, AZT and etc. have been proposed to avoid large memory requirement but with a deteriorated performance. In this paper, we propose a new zoom tracking method called 'Approximate Feedback Zoom Tracking method (AFZT)' on DM36x-based IP network camera, which does not need large memory by approximating nearby trace curves, but generates better zoom tracking accuracy than GZT or AZT by utilizing focus value as feedback information. Experiments through real implementation shows the proposed zoom tracking method improves the tracking performance and works in real-time.
Kim, Woo Chan;Lee, Haeho;Ahn, Myonghwan;Lee, Bum Jik;Song, Taek Lyul
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.7
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pp.536-542
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2016
To enhance tracking efficiency, a target-tracking filter with a resource management algorithm is required. One of the resource management algorithms chooses or evaluates the proper sampling time using cost functions which are related to the target tracking filter. We propose a resource management algorithm for bearing only tracking environments. Since the tracking performance depends on the system observability, the bearing-only tracking is one of challenging target-tracking fields. The proposed algorithm provides the adaptive sampling time using the variation rate of the error covariance matrix from the target-tracking filter. The simulation verifies the efficiency performance of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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