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능동형 Kalman filter를 이용한 지상감시레이더의 표적탐지능력 향상에 관한 연구
Study on Improvement of Target Tracking Performance for RASIT(RAdar of Surveillance for Intermediate Terrain) Using Active Kalman filter 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SC, 시스템 및 제어, v.46 no.3 = no.327, 2009년, pp.52 - 58  

명선양 (동양대학교) ,  전순용 (동양대학교)

초록
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칼만 필터는 이동 목표물의 운동 상태 특성이 선형이라고 가정할 경우 비교적 정확하게 표적의 위치를 추정할 수 있는 알고리즘으로 목표물의 운동 상태 특성이 얼마나 정확하게 모형화 되었느냐에 따라 성능이 좌우된다. 표적의 다양성을 고려하지 않고 운동 특성을 일반적으로 모형화 하여 칼만필터(SKF : Simple Kalman filter) 알고리즘을 적용하는 경우 표적이 갑작스런 기동을 하게 되면 칼만필터의 고정된 프로세스 잡음 분산은 기동을 다를 수 없게 되므로 추적 성능은 현저히 저하된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 표적의 기동에 따른 프로세스 잡음 분산을 능동적으로 변화시켜 적용할 수 있는 능동형 칼만필터(ABC Active Kalman filter)를 구현하였다. 즉 표적이 가질 수 있는 기동의 범위를 구분하여 설정하고 기동의 정도에 따라 표적을 추적할 수 있는 칼만필터 프로세스 잡음 분산을 구하여 기동 정도에 따른 칼만필터 프로세스 잡음 분산을 오프 라인(off-line)에서 선행 학습시켰다. 선행 학습은 뉴럴네트워크를 이용하여 표적의 기동 상태에 따른 시스템 프로세스 잡음 분산을 인식하도록 하였으며, 그 결과에 따라 레이더가 실제 표적 탐지 및 추적 처리시 칼만필터의 프로세스 잡음 분산을 선택하여 실시간으로 반영할 수 있도록 능동형 칼만필터(AKF : Active Kalman filter)를 구현하고 시뮬레이션을 통해 성능 개선을 입증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

If a moving target has a linear characteristics, the Kalman filter can estimate relatively accurate the location of a target, but this performance depends on how the dynamic status characteristics of the target is accurately modeled. In many practical problems of tracking a maneuvering target, a sim...

주제어

#칼만필터   #뉴럴네트워크   #능동형 칼만필터   #표적추적  

참고문헌 (6)

  1. R. A. Singer, 'Estimating optimal tracking filter for nanned maneuvering target', IEEE Trans. on Aerosp. Electron. Syst. Vol. 6 No. 4, pp. 473-483, July. 1970 

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  2. 지상감시레이더 TPS-224K 사용자 및 부대 정비 교범(5840-37-7862) 

  3. Frank L. Lewis, Optimal Estimation, A Wiley-interscience Publication John Wiley & Sons, pp. 67-80, 1986 

  4. 이범직, 주영훈, 박진배, '지능형 칼만 필터를 이용한 기동 표적 추적', 제12차 유도무기 학술대회 논문집 

  5. A. Gelb, Ed.,'Applied Optimal Estimation', MIT Press, Cambridge, MA, 1974 

  6. 박인환, 조 설, 조겸래, '적응 칼만 필터를 이용한 MTI 레이더의 이동표적 추적 기법', 한국항공우주학회지, pp. 91-99, 1997 

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