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NTIS 바로가기韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.20 no.4, 2017년, pp.474 - 481
김수진 (국방과학연구소 제5기술연구본부) , 정영헌 (국방과학연구소 제5기술연구본부) , 김성준 (국방과학연구소 제5기술연구본부)
This paper presents a multiple target tracking system using Normalized Rayleigh likelihood of amplitude information of target. Although many studies of Radar systems using amplitude information have been studied, they are focused on single target tracking. This paper proposes the multiple target tra...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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JPDA란? | JPDA는 다중물체의 위치를 추정을 위해 게이트 내 검출된 모든 측정치와 다중트랙과의 연관확률을 구하는 방식이다. 이는 측정치와 트랙 간에 발생할 수 있는 모든 사건의 경우를 고려함으로써, 클러터가 많은 환경에서 보다 강인한 성능을 보인다. | |
본 논문에서 제안하는 레이더센서 기반 표적추적 기술 특징은? | 이러한 기존 데이터 연관기법에서 나아가 표적의 추적성능을 개선하기 위한 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 기존 연구들은 측정치들로부터 거리, 속도, 가속도 등의 운동학 정보(Kinematic information)를 사용하여 데이터 연관을 수행하는데서 나아가 측정치로부터 반사 신호세기(Amplitude), 형태 특성(Appearance) 등의 유용한 정보를 융합하여 연관시키는 기술 들이 개발되고 있다[5-9].특히 레이더센서 기반 표적추적 기술에서는 신호세기 정보를 활용한 표적추적기술에 대한 연구가 활발히 수행되어 왔지만 주로 신호세기, 즉, 레이더 반사영역(RCS, Radar Cross Section)의 특성분석에 관한 연구가 수행되어 왔다[5-8]. | |
현재까지 개발된 데이터 연관기법 종류는? | 현재까지 개발된 데이터 연관기법으로는 탐지결과를 기반으로 유효 게이트(Gate)내 가장 가까운 거리에 존재하는 측정치를 항적과 연관시키는 Nearest Neighbor(NN)기법[2]과 측정치와 항적사이에 연관될 수 있는 모든 경우의 수를 고려하여 확률로 연관도를 판단하는 Joint Probabilistic Data Association(JPDA)[3], JPDA의 높은 복잡도를 개선하기 위해 NN기법을 혼용한 NNJPDA[4] 기법 등이 있다. |
X. R. Li and Y. Barshalom, "Tracking in clutter with Nearest neighbor Filters: Analysis and Performance," IEEE Transaction on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 32, No. 3, 1996.
Yaakov Bar-Shalom and Thomax E. Fortmann, "Tracking and Data Association," Academic Press, 1988.
Yao Liu, Wei Zhang, Mingyan Chen, "Near Neighbor Cheap JPDA IMM Based on Amplitude Information," IEEE International Workshop on Microwave and Millimeter Circuits and System Technology(MMWCST), pp. 1-5, Apr., 2012.
D. Lerro, “Interacting Multiple Model Tracking with Target Amplitude Feature,” IEEE Trans. on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 28, No. 2, pp. 494-509, Apr., 1993.
S. Puranik Jitendra, K. Tugnai, "Tracking of Multiple Maneuvering Targets using Multiscan JPDA and IMM Filtering," IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 43, No. 1, Jan. 2007.
M. Mertens, M. Ulmke, "GMTI Tracking using Signal Strength Information," IEEE 13th Conference on Information Fusion, pp. 1-8, July, 2010.
E. F. Brekke, O. Hallingstad, J. H. Glattetre, "Target Tracking in Heavy-Tailed Clutter using Amplitude," IEEE 12th International Conference on Information Fusion, pp. 2153-2160, July, 2009
L. M. Ehrman, C. Burton, W. D. Blair, "Using Target RCS to Aid Measurement-to-Track Association in Multi-Target Tracking," IEEE 38th Southeaster Symposium on System Theory, pp. 89-93, 2006.
S. Wu, Y. Tan, S. Das, C. Broaddus, M. Y. Chiu, "Multiple-Target Tracking via Kinematics, Shape and Appearance Based Data Association," Proc. SPIE Signal and Data Processing of Small Targets, Vol. 7445, Sep. 2009.
M. S. Arulampalam, et. Al., "A Tutorial on Particle Filters for Online Nonlinear/Non Gaussian Bayesian Tracking," IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 50, No. 2, 2002.
G. A. Watson and W. D. Blair, "IMM Algorithm for Tracking Targets that maneuver Through Coordinated Turns," Proc. SPIE., Vol. 1698, pp. 236-247, 1992.
D. Lerro and Y. Bar-Shalom, "Automated Tracking with Target Amplitude Information," Proc. IEEE American Control Conference, pp. 2875-2880, March, 2009.
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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