$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

삼각측량법 기반의 정지 표적 정밀 크기 추정기법 연구
A Study on the Static Target Accurate Size Estimation Algorithm with Triangulation 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.21 no.10, 2015년, pp.917 - 923  

정윤식 (국방기술품질원 대구2팀) ,  김진환 (국방기술품질원 대구2팀)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, the TSE (Triangulation based target Size Estimator) algorithm is presented to estimate static target size at IIR (Imaging Infrared) environment. The size information is important factor for accurate IIR target tracking. But the IIR sensor can't generate distance between missile and ta...

주제어

#target tracking   #target size   #distance information   #TSE   #triangulation  

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

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

문제 정의

  • 시나리오에서 사용한 표적인 전차는 그림 6과 같으며 포신을 제외하고 가로 약 10m, 세로 8m, 높이 6m 정도의 크기이다. 따라서 좌우로 길기 때문에 후방 및 좌측으로 향해있을 때의 표적에 대한 크기 추정여부를 확인하여 다양한 방향에 대한 표적 크기 추정 알고리즘인 TSE의 견실한 성능을 확인한다.
  • 항공 분야에서는 위치 인식 위해[9, 10]사용되며 로봇분야에서는 위치를 특정하기 위한 방법으로도[11, 12] 응용되고 있다. 본 논문에서는 삼각측량법(triangulation)을 기반으로 어떠한 사전정보나 센서에 의한 거리정보 획득 없이 정지한 표적의 크기를 추정하여 요격하기 위한 유도미사일 영상 탐색기에 사용가능한 알고리즘인 TSE(Triangulation based target Size Estimator)를 제안한다. II 장에서는 TSE 알고리즘의 기초가 되는 삼각측량법에 대하여 설명하고 및 정지표적에 대한 삼각측량법 기반의 거리정보를 산출하고 측정치로 활용하는 방법을 설명한다.
  • 본 논문에서는 적외선 탐색기상의 정지한 표적에 대한 추적 및 요격성능을 개선하기 위해 삼각측량법기반의 표적과 유도미사일간의 거리 산출 값을 사용하여 표적의 크기를 추정하는 알고리즘인 TSE 알고리즘을 제안하였다. 제안한 TSE 알고리즘은 기존의 다른 알고리즘들이 가진 표적의 크기를 추정하기 위해 미리 주어진 표적에 대한 소량의 정보가 필요하다는 점을 개선하여 어떠한 정보도 사용하지 않고 비행 중 자동으로 표적 크기를 추정하는 자동화 알고리즘이며 이러한 성능을 분석 및 검증하기 위하여 시뮬레이션을 수행하였다.

가설 설정

  • 본 절에서 제시한 삼각측량법 기반의 측정치는 외란을 고려하는 요소가 없는 측정치로 외란이 없는 경우를 가정한다. 그러나 현실적으로는 노이즈나 블러링과 같은 다양한 외란이 존재하며 알고리즘의 실용성을 위해서는 이를 반드시 고려해야 한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (16)

  1. Yanushevsky and Rafael. Modern Missile Guidance, CRC Press, 2007. 

  2. Y. Jung, S. S. Lee, and S. B. Rho, "A study on the target tracking algorithm based on the target size estimation," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 20, no. 1, pp. 29-36, Jan. 2014. 

    원문보기 상세보기 crossref

  3. Y. Jung and S. B. Rho, "A study on the resizable target size estimation method for imaging target tracking," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 20, no. 8, pp. 842-848, Apr. 2014. 

    원문보기 상세보기 crossref

  4. R. Hartley and P. Sturm, Triangulation, Elsevier, Computer Vision and Image Understanding, 1997. 

  5. Y. Bar-Shalom, T. E. Fortmann, Tracking and Data Association, Academic Press, New York, 1988. 

  6. Y. Bar-Shalom, X. R. Li, Estimation, and Tracking: Principles and Techniques and Software, Artech House, Inc, 1993. 

  7. T. L. Song, D. G. Lee, and J. H. Ryu, "A probabilistic nearest neighbor filter algorithm for tracking in a clutter environment," Signal Processing, vol. 85, no. 10, Oct. 2005. 

  8. T. L. Song and D. G. Lee, "A probabilistic nearest neighbor filter algorithm for m validated measurements," IEEE Trans. on Signal Processing, Jul. 2006. 

  9. K. J. Rhee and T. L. Song, "A probabilistic strongest neighbor filter algorithm based on number of validated measurement," JSASS 16th International Sessions in the 40th Aircraft Symposium, Japan, Oct. 2002. 

  10. T. L. Song, Y. T. Lim, and D. G. Lee, "A probabilistic strongest neighbor filter algorithm for m validated measurements," IEEE Trans on AES, vol. 48, no. 4, pp. 431-442, Apr. 2009. 

  11. T. L. Song and D. S. Kim, "Highest probability data association for active sonar tracking," The 9th International Conference on Information Fusion, Jul. 2006. 

  12. Y. S. Jung and T. L. Song, "A study of IIR target detection and tracking with feature based HPDA," The Korea Institute of Military Science and Technology, vol. 11, no. 4, pp. 124-132, Jun. 2008. 

  13. K. G. Choi and I. Y. Lee, "Comparison and performance validation of on-line aerial triangulation algorithms for real-time image georeferencing," Korean Journal of Remote Sensing, vol. 28, no. 1, 2012. 

  14. J. S. Yoon, B. G. Kim, and C. N. Lee, "GPS/INS aerotriangulation using CORS observations," Journal of Korean Society for Geospetral Information System, vol. 17, 2009. 

  15. B. S. Lee and S. W. Kim, "A study on self-localization of home wellness robot using collaboration of trilateration and triangulation," Journal of IKEEE, vol. 18, no. 1, Mar. 2014. 

  16. J. H. Jang, D. Y. Lee, J. L. Zhang, Y. C. Jho, and C. H. Lee, "A study on error reduction of indoor location determination using triangulation method and least square method," Journal of Korea Safety Management & Science, vol. 14, no. 1, Mar. 2012. 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로