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논문 상세정보

퍼지 뉴럴 네트워크 기반 다중모델 기법 추적 시스템

A Fuzzy-Neural Network-Based IMM Method Tracking System

초록

본 논문에서는 기동표적의 추적에 대한 새로운 퍼지 뉴럴 네트워크 기반의 다중모델 기법을 소개한다. 표적의 가속도를 효과적으로 다루기 위하여, 이 논문에서는 표적의 가속도를 시변 변수인 표적의 추가적인 잡음으로 두고 각각의 가속도 간격의 정도에 따라 얻어지는 모든 잡음에 대한 변수에 의해 각각의 하부 모델들을 특성화시켰다. 모르는 가속도에 따른 시변 변수를 적응적으로 어립잡기는 어렵기 때문에 정밀한 계산을 위하여 퍼지 뉴럴 네트워크가 이용되었다. 퍼지 뉴럴 네트워크의 동정을 위해서는 오차 역전파 학습법을 사용하였다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.

Abstract

This paper presents a new fuzzy-neural-network based interacting multiple model (FNNBIMM) algorithm for tracking a maneuvering target. To effectively handle the unknown target acceleration, this paper regards it as additional noise, time-varying variance to target model. Each sub model characterized by the variance of the overall process noise, which is obtained on the basis of each acceleration interval. Since it is hard to approximate this time-varying variance adaptively owing to the unknown acceleration, the FNN is utilized to precisely approximate this time-varying variance. The error back-propagation method is utilized to optimize each FNN. To show the feasibility of the proposed algorithm, a numerical example is provided.

참고문헌 (11)

  1. Singer, R. A.: 'Estimating optimal tracking filter performance for manned maneuvering targets', IEEE Trans. Aero. Electron. Sys., AES-6, (4), pp. 473-483, 1970 
  2. Blom, H. A. P., and Bar-Shalom, Y.: 'The interacting multiple model algorithm for systems with a jump-linear smoothing application', IEEE Trans. Autom. Control, AC-33, (8), pp. 780-783, 1988 
  3. I. A. Gura, 'Extension of Linear Estimation Technique to Nonlinear Problem', Jour. of Astronomical Science, Vol. 4, pp. 194-205, 1968 
  4. Y. T. Chan, A. G. C. Hu and J. B. Plant, 'A Kalman Filter Based Tracking Scheme with Input Estimation', IEEE Trans. on Aero. and Electro. sys., Vol. AES-15, No.2, pp. 237-244, 1979 
  5. K. C. C. Chan, H. Leung, and V. Lee, 'Maneuvering Target Tracking Using Fuzzy Logic', IEEE Trans. on Aero. and Electro. sys., Vol. AES-28, No.5, pp. 782-792, 1997 
  6. T. H. S. Li, 'Estimation of one-Dimensional Radar Tracking via Fuzzy-Kalman Filter', IECON' 93, . pp. 2384-2388, 1993 
  7. C. G. Moore and C. J. Harris, 'Aspects of Fuzzy Control and Estimation', Advances in Intelligent Control, pp. 201-242, 1994 
  8. B. J. Lee, J. B. Park, H. J. Lee and Y. H. Joo, 'Fuzzy-Logic-Based IMM Algorithm for Tracking a Maneuvering Target', IEE Proc. Radar, Sonar and Nav. Vol. 152 pp.16-22, 2005 
  9. A. Munir and D. P. Atherton, 'Adaptive interacting multiple model algorithm for tracking a maneuvering target', IEE Proc. of Radar Sonar and Nav. Vol 142, No.1, pp. 11-17, 1995 
  10. Y. T. Chan, J. B. Plant, and J. R. T. Bottomley, 'A Kalman Tracker with a Simple Input Estimator', IEEE Trans. on Aero. and Electro. sys., Vol. AES-18, No.2, pp. 235-241, 1992 
  11. Bar-Shalom, Y., Chan, K. C., and Blom, H.A.P.: 'Tracking a maneuvering target using input estimation versus the interacting multiple model algorithm', IEEE Trans. Aero. Electron. Sys., AES-25, (2), pp. 296-300, 1989 

이 논문을 인용한 문헌 (2)

  1. Park, Seong-Keun ; Hwang, Jae-Pil ; Rou, Kyung-Jin ; Kim, Eun-Tai 2008. "Vehicle-Tracking with Distorted Measurement via Fuzzy Interacting Multiple Model" 한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, 18(6): 863~870 
  2. Hwang, Jae-Pil ; Park, Seong-Keun ; Kim, Eun-Tai 2009. "Interacting Multiple Model Vehicle-Tracking System Based on Neural Network" 한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, 19(5): 641~647 

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