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다중레이다 분산형 추적의 항적연관 및 융합 성능정가
Performance Evaluation of Track-to-track Association and fusion in Distributed Multiple Radar Tracking 원문보기

韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.11 no.6, 2008년, pp.38 - 46  

최원용 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부) ,  홍순목 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부) ,  이동관 (국방과학연구소) ,  정재경 (국방과학연구소) ,  조길석 (국방과학연구소)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

A distributed system for tracking multiple targets with a pair of multifunction radars is proposed and implemented. The system performs track-to-track association and track-to-track fusion at the fusion center to form fused tracks. The association and fusion are performed using target state informat...

주제어

#다중 레이다   #분산형 추적   #항적융합   #항적연관  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 분산형 추적 시스템의 항적연관 및 융합 알고리즘을 구현하고 수치실험을 통하여 성능을 평가하였다. 성능평가를 위하여 MFR2의 전송 버퍼 대기시간(如, ), 항적 오차의 상관성 고려 여부, 항적연관게이팅 문턱값仔措의 영향을 분석하였다.
  • 형태로 발전하고 있다. 이는 다중 레이다를 통해 획득된 표적정보의 처리와 융합을 통해, 표적 탐지 및 추적 등에서의 높은 신뢰성을 보장하고 통합 표적 정보를 활용하여 효율적인 광역 작전 수행 능력을 보장하기 위한 것이다.
  • 영향을 미치게 된다. 이에 따라 明가 항적연관성능에 미치는 영향을 알아보기 위한 실험을 시나리오 에 대해 수행하였다. 항적연관 게이팅 문턱값 (毎)으로는 18.

가설 설정

  • MFR2의 항적 데이터가 통신망의 노드를 거쳐 융합센터로 전송되는데 걸리는 시간은 0.8초라고 가정하였고 융합센터의 항적연관 및 융합 수행주기는 1초로 설정하였다. 통신망을 통한 전송시간 0.
  • MFR의 측정-항적연관은 완벽하고, 탐지확률이 1 이라고 가정하였다. 그리고 표적의 운동모델로는 DCWNA(discretized continuous white noise acceleration) 모델®1을 사용하고, 2g 정도의 표적 기동을 감안하기 위하여 운동잡음 공분산 행렬의 운동잡음 강도 方를 200으로 설정하였다.
  • 8초라고 가정하였고 융합센터의 항적연관 및 융합 수행주기는 1초로 설정하였다. 통신망을 통한 전송시간 0.8초는 비교적 최악의 상황을 가정한 것이다. 2PACT 방법으로 교차 공분산 행렬을 근사화할 때 필요한 교차상관 계수는 참고문헌 [기에서 사용한 값(印 =0.
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참고문헌 (8)

  1. Y. Bar-Shalom and W. D. Blair (Ed.), Multitarget- Multisensor Tracking : Applications and Advances, Vol. III, MA : Artech House, Norwood, 2000 

  2. S. S. Blackman and R. F. Popoli, Design and Analysis of Modern Tracking Systems, MA : Artech House, Norwood, 1999 

  3. W. D. Blair and Y. Bar-Shalom, "Historical Perspectives of Multisensor Tracking", Distributed Sensor Networks Workshop, Quebec City, July 2007 

  4. 최원용, 홍순목, 이동관, 정재경, "레이다 항적융합 연구의 최근동향", 한국군사과학기술학회지, 제11권, 제1호, pp. 85-92, 2008. 2 

    원문보기 상세보기

  5. Y. Bar-Shalom, "On the Track-to-track Correlation Problem", IEEE Transaction on Automatic Control, Vol. 26, No. 2, pp. 571- 572, 1981 

    상세보기 crossref

  6. H. Chen, T. Kirubarajan and Y. Bar-Shalom, "Performance Limits of Track-to-track Fusion Versus Centralized Estimation : Theory and Application", IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 39, No. 2, pp. 386-400, April 2003 

    상세보기 crossref

  7. L. M. Kaplan, W. D. Blair and Y. Bar-Shalom, "Simulation Studies of Multisensor Track Association and Fusion Methods", in Proceedings of 2006 IEEE/AIAA Aerospace Conference, Big Sky, MT, Mar. 200 

  8. Y. Bar-Shalom, X. R. Li and T. Kirubarajan, Estimation with Application to Tracking and Navigation, John Wiley & Sons, New York, 2001 

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