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추적 레이더에서 적응형 확장 칼만 필터의 성능 분석
Performance Analysis of Adaptive Extended Kalman Filter in Tracking Radar 원문보기

대한임베디드공학회논문지 = IEMEK Journal of embedded systems and applications, v.12 no.4, 2017년, pp.223 - 229  

송승언 (Jeju National University) ,  신한섭 (KARI) ,  김대오 (KARI) ,  고석준 (Jeju National University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

An angle error is a factor obstructing to track accurate position in tracking radars. And the noise incurring the angle error can be divided as follows; thermal noise and glint. In general, Extended Kalman filter used in tracking radars is designed with considering thermal noise only. The Extended K...

주제어

#Radar   #Monopulse radar   #Adaptive extended kalman filter   #Glint  

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

문제 정의

  • 따라서 본 논문에서는 거리에 따라서 잡음 공분산이 변하는 적응형 칼만 필터를 제시한다. 또한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 적응형 칼만 필터의 성능을 확장 칼만 필터와 비교한 결과를 제시하고자 한다.
  • 확장 칼만 필터는 잡음 공분산이 고정되어 있기 때문에, 거리에 따라 잡음 분산이 변하면서 추적 성능이 떨어지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 거리에 따라 잡음 공분산이 변하는 적응형 칼만 필터를 제시하였다.

가설 설정

  • 글린트는 가우시안과 라플라시안 분포의 결합 형태를 갖는다고 가정하였으며, 참고문헌 [6, 7]에 제시된 주파수 스페트럼을 사용하였다. 그림 3은 글린트를 생성하는 알고리즘이다 [6].
  • 표 1은 발사체의 상거리와 높이를 나타낸다. 발사체는 고흥 나로호 센터에서 남쪽으로 발사되었다고 가정하였다.
  • 확장 칼만 필터는 잡음을 열잡음으로 가정하고, 잡음의 공분산을 고정 값으로 설정하여 동작한다. 그러나 추적 레이더에서 수신 신호에 존재하는 잡음은 열잡음뿐만 아니라 글린트 잡음도 존재하며, 특히 이들은 거리에 따라서 크게 변하게 된다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
각 오류가 정확한 추적을 방해하는 주된 원인 중 하나인 이유는 무엇인가? 추적 레이더에서 각 추적은 매우 중요한 요소이다. 각 오류가 커질수록 거리에 비례하여 레이더가 추적한 위치와 목표물 사이의 오차는 더 커지기 때문에 각 오류는 정확한 추적을 방해하는 주된 원인 중에 하나이다.
추적 레이더란 무엇인가? 추적 레이더는 예리한 지향성 안테나를 통하여 매우 짧은 시간에 폭이 좁은 펄스를 연속적으로 표적에 위치시킴으로서 표적의 현재 위치를 추적하는 장치이다. 유용한 레이더 자료인 거리 (range), 고도각 (elevation angle), 방위각 (azimuth angle), 도플러 주파수 변화는 목표물의 미래 위치를 예측하는데 사용된다.
본 논문에서 거리에 따라 잡음 공분산이 변하는 적응형 칼만 필터를 제시한 이유는 무엇인가? 레이더 시스템에서 목표물의 위치를 추적하기 위해서 일반적으로 확장 칼만 필터를 사용한다. 확장 칼만 필터는 잡음 공분산이 고정되어 있기 때문에, 거리에 따라 잡음 분산이 변하면서 추적 성능이 떨어지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 거리에 따라 잡음 공분산이 변하는 적응형 칼만 필터를 제시하였다.
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참고문헌 (9)

  1. H.S. Shin, J.H. Choe, D.O. Kim, T.H. Kim, "The Study on Coordinate Transformation of the Tracking Radar in NARO Space Center," Korea Aerospace Research Institute Vol. 10, No. 1, pp. 116-121, 2011 (in Korean). 

  2. B. R. Mahafza, "Radar Systems Analysis and Design Using MATLAB," CHAPMAN & HALL/CRC, pp. 1-116, 2000. 

  3. S.P. Kim, "Essential Kalman Filter," A-Jin, pp. 39-208, 2010 (in Korean). 

  4. W. Wu, "Target Tracking With Glint Noise," Aerospace and Electronic System, Vol 20, No. 1, pp. 174-185, 1993. 

  5. http://www.kari.re.kr/sub0103020106 

  6. S. Song, H.S. Shin, D.O. Kim, C.U. Kang, S. Ko, "Modelling and Simulation of Glint and RCS of Complex Target," IEMEK J. Embed. Sys. Appl., Vol. 12, No. 1, pp. 27-34, 2017 (in Korean). 

  7. M. I. Skolnik, "Radar Handbook," McGrawHill, pp. 9.26-9.35, 2008. 

  8. D. K. Barton, "Development of the AN/FPS-16 Instrumentation Radar," IEEE Aerospace and Electronic System Magazine, Vol. 26, No. 4, pp.B1-B16, 2011. 

  9. J. Bae, E. Hyun, J.H. Lee, "An Automotive Radar Target Tracking System Design Using ${\alpha}{\beta}$ Filter and NNPDA Algorithm," IEMEK J. Embed. Sys. Appl., Vol. 6, No. 1, pp. 16-24, 2011 (in Korean). 

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