[논문]DTW와 Kalman Filter를 결합한 비행표적의 광학추적 방법

장석원

doi:10.12673/jant.2021.25.3.217

[국내논문] DTW와 Kalman Filter를 결합한 비행표적의 광학추적 방법
The Optical Tracking Method of Flight Target using Kalman Filter with DTW 원문보기

한국항행학회논문지 = Journal of advanced navigation technology, v.25 no.3, 2021년, pp.217 - 222

장석원 (국방과학연구소)

초록
AI-Helper

EOTS(electro-optical tracking system)는 유도무기의 성능 평가를 위해 유도무기를 추적하여 영상을 획득하는데 활용되고 있다. 유도무기에 대한 추적을 잃어버렸을 경우 유도무기가 매우 빠르게 비행하기 때문에 운용자가 이를 다시 포착하는 것은 거의 불가능하다. 레이더나 텔레메트리 데이터를 활용하여 재 포착 하는 방법이 활용되고 있으나 데이터를 실시간으로 수신할 수 있는 통신망의 설치가 수반되어야하기 때문에 장소에 대한 제약이 따른다. 하지만 유도무기 비행시험 수행 시 계산되는 예상 궤적은 실시간으로 수신할 필요 없이 저장해두었다가 사용할 수 있기 때문에 통신망 설비와 관계없이 활용이 가능하다. 본 논문에서는 미리 알고 있는 비행체의 예상 궤적을 활용하여 비행체를 잃어버렸을 시 비행체의 위치를 예상하는 방법을 제안한다. DTW (dynamic time warping)를 통해 예상궤적과 추적궤적을 비교하여 비행체의 각속도를 추정하고 이를 Kalman Filter의 보정단계에서 관측 값으로 활용하여 비행체의 다음 상태를 예측한다. 제안한 방법의 타당성을 실제 비행체 궤적에 적용하여 검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

EOTS(Electro-Optical Tracking System) is utilized in acquiring visual information to assess a guided missile's performance. As the missile travels so fast, it is almost impossible for operator to re-capture the lost target. The RADAR or telemetry data are used to re-capture the lost target however facilities to receive real time data is required, which constrains selection of tracking site. Unlike aforementioned data, pre-calculated nominal trajectory can be used without communication facility. This paper proposes a method to predict lost target's state by employing nominal trajectory. Firstly, observed trajectory and nominal trajectory are compared using DTW and current target's state is predicted. The predicted state is used as observation in Kalman filter's correction phase to predict target's next state. The plausibility of the proposed method is verified by applying on actual missile trajectory.

주제어

표/그림 (12)

그림 그림 1. 유도무기 광학 추적 개념도 Fig. 1. Concept of missile optical tracking
그림 그림 2. 고각 방위각 개념 Fig. 2. Concept of azimuth, elevation
그림 그림 3. 비행체 광학 추적 개념도 Fig. 3. Schematic of missile optical tracking
그림 그림 4. 다중 매칭 Fig. 4. Multiple matching in DTW
그림 그림 5. 예상궤적과 추적궤적의 매칭 Fig. 5. Matching nominal trajectory and track
그림 그림 6. 칼만필터 모델 Fig. 6. Kalman filter model
그림 그림 7. 시뮬레이션 결과 Fig. 7. Simulation result
그림 그림 8. 실험 구성 Fig. 8. Experiment setup
그림 그림 9. DTW 매칭 결과 Fig. 9. DTW matching result
그림 그림 10. Kalman Filter 예측 결과 Fig. 10. Prediction result by Kalman Filter
표 표 1. 각도 최대 오차값 Table 1. Maximum degree error comparison
표 표 2. 픽셀 최대 오차값 Table 2. Maximum pixel error comparison

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상세보기
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