[논문]파티클 필터 알고리즘을 이용한 다기능레이더 표적 추적 필터 설계

문준

doi:10.9766/kimst.2011.14.3.517

파티클 필터 알고리즘을 이용한 다기능레이더 표적 추적 필터 설계
Design of the Target Estimation Filter based on Particle Filter Algorithm for the Multi-Function Radar 원문보기

韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.14 no.3, 2011년, pp.517 - 523

문준 (국방과학연구소)

Abstract ▼ AI-Helper

The estimation filter in radar systems must track targets' position within low tracking error. In the Multi-Function Radar(MFR), ${\alpha}-{\beta}$ filter and Kalman filter are widely used to track single or multiple targets. However, due to target maneuvering, these filters may not reduce tracking error, therefore, may lost target tracks. In this paper, a target tracking filter based on particle filtering algorithm is proposed for the MFR. The advantage of this method is that it can track targets within low tracking error while targets maneuver and reduce impoverishment of particles by the proposed resampling method. From the simulation results, the improved tracking performance is obtained by the proposed filtering algorithm.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

(2)또한 기존의 [2], [10], [11]에서 제안된 샘플 재 표집 방법을 적용했을 경우 샘플신호에 대한 impoverishment가 발생하여 표적에 대한 추적성능이 저하될 수 있다^[5]. 본 논문에서는 (1)을 해결하기 위해 다기능레이더 운용환경에 적합한 일반적인 파티클을 생성했다. 또한 impoverishment 문제점을 해결하기 위해 일반적인 랜덤 변수를 생성한 후 이것과 측정 신호를 통해 얻은 측정 오차신호를 이용하여 샘플을 재 표집(resampling) 하는 새로운 방법을 제안한다.
파티클 필터의 목적은 관측된 측정값들과 시스템 모델로부터 얻은 랜덤 상태변수를 이용하여 현재 상태 변수들의 확률 분포를 추정해 나가는 것이다. 상태 변수들의 기대 값, 분산 등의 통계적 특성들은 사후 확률 밀도 함수(posterior probability density)에 의해 구해지고 이 때 확률밀도함수는 랜덤한 표본과 그에 대한가중치(weight) 들을 사용한 질량 함수(mass function)를 사용하여 표시한다.

제안 방법

서론에서 언급했듯이 다기능레이더의 경우 다수의 표적에 대해 추적을 수행하기 때문에 모든 표적 운동에 대한 상태를 수식적으로 모델링하기에는 무리가 있다. 그러므로 본 논문에서는 다기능레이더가 측정할 수 있는 최소 최대의 거리, 방위각 그리고 고각 정보를 이용하여 구간별로 랜덤 변수(파티클)를 생성했다. Table 1은 다기능레이더가 측정할 수 있는 거리, 고각, 방위각 구간과 본 논문에서 랜덤 변수 생성 시 설정한 구간을 나타낸다.
본 논문에서는 (1)을 해결하기 위해 다기능레이더가 측정하는 거리, 고각, 방위각에 대해 구간별로 파티클을 생성했다. 또한 (2)를 해결하기 위해 오차신호를 기반으로 한 샘플 재 표집 방법을 제안했다. 본 논문에서 제안한 파티클 필터를 다기능레이더에 적용하여 시뮬레이션한 결과 설계된 파티클 추적 필터의 추적성능이 기존의 칼만 필터보다 향상된 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 (1)을 해결하기 위해 다기능레이더 운용환경에 적합한 일반적인 파티클을 생성했다. 또한 impoverishment 문제점을 해결하기 위해 일반적인 랜덤 변수를 생성한 후 이것과 측정 신호를 통해 얻은 측정 오차신호를 이용하여 샘플을 재 표집(resampling) 하는 새로운 방법을 제안한다.
그림에서 transformation 항목은 다기능레이더에서 사용되고 있는 좌표계에 대한 변환 작업을 수행하고 extrapolation은 추정(estimation)된 표적 위치에 대한 예측(prediction)을 수행한다. 마지막으로 파란색 박스의 filtering 항목은 측정된 표적 위치정보에 대한 추정(estimation)을 수행한다. 기존에 filtering 항목에 적용되어 있는 알고리즘은 α-β 필터 또는 칼만 필터이다.
다기능레이더의 경우 다수의 표적에 대해 추적을 하기 때문에 (1) 추적하려는 모든 표적에 대해 모델링 식을 적용하여 파티클을 생성하기에는 어려움이 있고 (2)파티클 필터에서 사용되고 있는 일반적인 샘플 재 표집(resampling) 알고리즘 이용 시 샘플에 대한 impoverishment가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 (1)을 해결하기 위해 다기능레이더가 측정하는 거리, 고각, 방위각에 대해 구간별로 파티클을 생성했다. 또한 (2)를 해결하기 위해 오차신호를 기반으로 한 샘플 재 표집 방법을 제안했다.
그림과 같이 다기능레이더는 다수의 표적에 대해 추적을 수행하므로 모든 표적 운동 상태에 대한 모델링 식을 설계하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 2장에서 설명한 방법을 이용하여 다기능레이더에 적합한 파티클 필터를 설계한다. Fig.
기존에 filtering 항목에 적용되어 있는 알고리즘은 α-β 필터 또는 칼만 필터이다. 본 논문에서는 Fig. 6의 filtering 항목을 파티클 필터로 적용하여 시뮬레이션을 수행했다.
Table 1은 다기능레이더가 측정할 수 있는 거리, 고각, 방위각 구간과 본 논문에서 랜덤 변수 생성 시 설정한 구간을 나타낸다. 본 논문에서는 Table 1과 같이 거리, 고각 그리고 방위각 별로 구간을 설정한 후 랜덤 신호를 생성하여 Fig. 4의 파티클 필터 알고리즘을 수행 한다. 다음 장에서는 설계한 다기능레이더용 추적필터에 대한 시뮬레이션을 수행한다.
본 논문에서는 파티클 필터 알고리즘을 이용하여 다기능레이더에 적합한 추적 필터를 설계하고 시뮬레이션을 통해 성능을 분석한다. 다기능레이더의 경우 다수의 표적에 대해 추적을 수행하기 때문에 (1)모든 표적 운동 상태를 모델링하여 파티클을 생성하기에는 어려움이 있다.
본 논문에서는 파티클 필터 이론을 이용하여 다기능레이더에 적합한 표적 추적 필터 설계 방법을 제안 한 후 시뮬레이션을 통해 그 성능을 입증했다. 다기능레이더의 경우 다수의 표적에 대해 추적을 하기 때문에 (1) 추적하려는 모든 표적에 대해 모델링 식을 적용하여 파티클을 생성하기에는 어려움이 있고 (2)파티클 필터에서 사용되고 있는 일반적인 샘플 재 표집(resampling) 알고리즘 이용 시 샘플에 대한 impoverishment가 발생할 수 있다.
본 장에서는 3장과 4장에 의해 설계된 다기능레이더 추적 필터에 대한 시뮬레이션 수행 및 결과 분석을 한다. 시뮬레이션은 MATLAB Simulink로 수행했고 표적 추적 주기는 다기능레이더에서 적용하고 있는 7.
이 때문에 상태의 변화가 심한 신호에 대해 파티클 필터가 정확한 신호 추정을 못하는 현상이 발생할 수 있고 경우에 따라서는 추적이 발산할 수 있다^[5]. 본 장에서는 impoverishment 문제를 해결할 수 있는 오차신호를 기반의 샘플 재 표집(resampling) 방법을 제안한다.

대상 데이터

본 장에서는 3장과 4장에 의해 설계된 다기능레이더 추적 필터에 대한 시뮬레이션 수행 및 결과 분석을 한다. 시뮬레이션은 MATLAB Simulink로 수행했고 표적 추적 주기는 다기능레이더에서 적용하고 있는 7.7Hz이다. 또한 거리, 고각, 방위각에 대한 파티클 수는 2000개로 설정했고 최대 추적 허용 오차는 거리 25m, 방위각 고각 각각 0.

이론/모형

) 또한 연속적인 함수로 표현할 수 있다. 이것을 Champman Kolmogorov 방정식을 사용하여 식 (2)와 같이 나타낼 수 있다.

성능/효과

또한 (2)를 해결하기 위해 오차신호를 기반으로 한 샘플 재 표집 방법을 제안했다. 본 논문에서 제안한 파티클 필터를 다기능레이더에 적용하여 시뮬레이션한 결과 설계된 파티클 추적 필터의 추적성능이 기존의 칼만 필터보다 향상된 것을 확인 할 수 있었다.
3은 제안된 방법에 대한 Pseudo Code를 보여준다. 제안된 방법의 샘플 재 표집 알고리즘은 앞에서 언급된 SIS의 단점인 퇴화(degeneracy)와 계산시간을 감소시킨다. 또한 측정 오차신호를 기준으로 샘플 재 표집이 수행되기 때문에 측정된 신호의 변화에 관계없이 어떠한 상황해서도 샘플의 다양성을 유지할 수 있다.
5g이고 속도 변화는 200m/s에서 350m/s 기동하는 것으로 설정했다. 표를 보면 본 논문에서 제안한 SIR 파티클 필터 알고리즘의 평균 추적 오차 값이 가장 작은 것을 확인할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	다기능레이더란 무엇인가?	다기능레이더는 다수의 표적 및 유도탄에 대한 탐지 및 추적 기능을 수행하는 레이더로서 크게 송신기, 안테나, 통제 장치로 구성된다. 다기능레이더에서 송신기는 레이더 파형을 생성하여 송신하는 역할을 하고 안테나는 목표물에서 반사된 신호를 수신하는 역할을 한다.
	다기능레이더의 구성은 무엇인가?	다기능레이더는 다수의 표적 및 유도탄에 대한 탐지 및 추적 기능을 수행하는 레이더로서 크게 송신기, 안테나, 통제 장치로 구성된다. 다기능레이더에서 송신기는 레이더 파형을 생성하여 송신하는 역할을 하고 안테나는 목표물에서 반사된 신호를 수신하는 역할을 한다.
	다기능레이더의 통제 장치는 어떤 기능을 갖는가?	다기능레이더에서 송신기는 레이더 파형을 생성하여 송신하는 역할을 하고 안테나는 목표물에서 반사된 신호를 수신하는 역할을 한다. 마지막으로 통제 장치는 안테나에서 수신된 신호를 이용하여 신호처리를 한 후 표적의 위치를 추적하는 기능을 가지고 있다[7].

참고문헌 (11)

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A. Doucet, J. F. G. de Freitas, and N. J. Gordon, "An Introduction to Sequential Monte Carlo Methods", New York, Springer-Verlag, 2001.
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신상진, 오선진, 홍동희, 박진규, " ${\alpha}-{\beta}$ 추적필터이 득산출(다기능레이더 알고리즘)", 국방과학연구소 기술문서, MADC-516-051470, 2005.
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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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