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초록
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본 연구에서는 최적 스무딩 필터를 이용한 이동 목표물 궤적 추정을 수행한다. 이동 목표물의 위치와 속도 데이터 확보를 위해 마이크로폰 어레이를 이용한 빔형성 기법이 적용하며, 획득 데이터를 이용한 궤적 추정 성능 향상을 위해 칼만 필터와 최적 스무딩 필터를 설계한다. 목표물의 기동을 고려한 싱어 표적 모델을 필터에 활용한다. 최적 스무딩 필터 검증을 위해 초기 기동을 하는 미사일 시뮬레이션 환경에서 추정 성능을 확인하였으며, 모형 로켓을 이용한 실험을 통해 빔형성 기법과 칼만 필터, 그리고 최적 스무딩 필터의 궤적 추정 성능을 검증하였다. 검증 결과 적용한 필터를 통해 빔형성 기법을 이용한 궤적 추정 성능의 향상을 확인하였으며, 칼만 필터와 비교해 최적 스무딩 필터의 이동 목표물 궤적 추정 정밀도가 향상됨을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents an application of an optimal smoothing filter for moving target tracking problem based on measured noise source. In order to measure distance and velocity for the moving target, a beamforming method is applied to use the noise source by using microphone array. Also a Kalman filte...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 빔형성 기법을 통해 획득한 이 동 목표물의 궤적 추정 성능 향상을 위한 필터링 기법을 제안하였다. 이를 위해 칼만 필터와 고정구간 최적 스무딩 필터를 적용하였으며, 기동하는 목표물에 대한 필터링 성능 증진을 위해 싱어 표적 모델을 적용하였다.
  • 상기 원인으로 인한 레이더 미측정 구간 및 측정 잡음으로 인한 추정 정밀도 향상을 위해 다양한 필터를 적용한 연구가 탄도탄 발사 시 궤적 추정 정밀도 향상 기법을 중심으로 진행되었다. 탄도탄 궤적 추적을 위해 실질적인 레이더 측정 데이터를 구현하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 대상체의 형상을 원뿔 모양으로 가정한 후, RCS와 SNR(signal to noise ratio)를 고려하여 개선된 측정 데이터 기반 UKF(unscented Kalman filter) 연구가 수행되었다[2].
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
빔형성 방 법의 단점은 무엇인가? 다시 말하면, 수신된 어레이 신호 들을 시간 지연하여 그 어레이 신호들의 합으로 부터 위치 판별이 가능한 기법이다[5]. 빔형성 방 법은 빔파워로 계산되어 스펙트럼 형태로 결과가 표현되기 때문에 이동 목표물의 위치 경향 파악 에는 용이하지만, 정밀한 궤적을 추정하는 데 어 려움이 있다. 따라서, 상기 음향 데이터를 기반으 로 하는 위치 추정 기법은 정밀도 향상을 위해 추가적 필터링 기법이 요구된다.
빔형성 방법이란 무엇인가? 레이더의 단점을 보완하기 위해 음향 정보를 이용한 방법이 제시되고 있으며, 특히 비행하는 물체의 연구/개발에 있어 필수적으로 요구되는 정보 획득을 위해 빔형성 방법을 활용한 연구가 수행되고 있다[1]. 빔형성 방법은 어레이로 구성 된 음향 측정장비의 신호처리 기법으로 추적하고 자 하는 이동 목표물의 소음을 여러 개의 마이크 로폰에서 수신 한 후, 신호들의 위치를 유추할 수 있는 정보를 계산함으로 위치 데이터를 획득 하는 방법이다. 다시 말하면, 수신된 어레이 신호 들을 시간 지연하여 그 어레이 신호들의 합으로 부터 위치 판별이 가능한 기법이다[5].
필터에 적합한 데이터를 위해 빔파워의 피크값을 측정 위치로 활용한 이유는 무엇인가? 빔형성 방법을 이용한 위치는 Fig. 9와 같이 빔파워에 따른 스펙트럼 형태로 표현되기 때문에 각 측정 시간(sampling time)에 따라 여 러 값이 존재할 수 있으며, 칼만 필터 사용 시 측정 데이터로 활용이 어렵다. 따라서 필터에 적 합한 데이터를 위해 빔형성 결과에서 빔파워의 피크값을 측정 위치로 활용한다.
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참고문헌 (8)

  1. Ha, J., Kim, B., Park, W., and Kim, S., "A Study for Direction of Arrival Estimation of Rocket Noise Using Acoustic Beamforming," Proceedings of ESNVE Spring Conference, 2012, pp.576-577. 

  2. Park, S., Yun, J., and Ryoo, C., "Ballistic Missile Tracking Using Unsecented Kalman Filter," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, Vol.14, No.9, 2008, pp.898-903. 

  3. Wu, P., Kong, J., Bo, Y., and Li B., "A Nonlinear Kalman Smoothing Method for Ballistic Target Tracking," Proceedings of IJCCSO Conference, 2009, pp.160-162. 

  4. Jung, J.K. and Hwang, D.H., "Smoother Design for the Launch Point/Impact Pint Prediction of a Ballisitic Target," Proceedings of CICS Conference, 2012, pp.291-293. 

  5. Van Veen, B. D. and Buckley, K. M., "Beamforming: A Versatile Approach to Spatial Filtering," IEEE ASSP Magazine, 1988, pp. 4-24. 

  6. Singer, R. A., , "Estimating Optimal Tracking Filter Performance for Manned Maneuvering Targets," IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol.6, No.4, 1970, pp.473-483. 

  7. Lewis, F. L., Optimal Estimation, John Wiley & Sons, inc., 1986. 

  8. Go, Y.J., Lee, J.H., Jung, O.J., Ha, J.H., and Choi, J.S., "Estimation of Trajectory of Model Rocket Using Microphone Array," Proceedings of KSAS Spring Conference, 2014, pp.405-408. 

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