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문제 정의
- 한다. 본 논문에서는 비선형 표적의 효율적인 위치, 속도 추적과 함께 제안된 알고리즘을 통하여 표적이 비표적과 중첩 되었을 경우 원하는 표적을 선별해 내는 방법에 대해 제안하고 설명하고자 한다.
- 이것은 외부원이 잡음 총합을 의미하기 때문이다. 본 논문에서는(외부원 - 내부 也의 크기를 기존의 다이나믹 방정식에 이용하여 새로운 알고리즘을 세우도록 할 것이다. 다시 말해 샘플링 시간(t)에서 다음 샘플링 시간의 예상 명중 위치와 측정치를 동시에.
- 이중에서 본 논문은 비선형 기동표적의 추적과 함께 다중표적의 중첩이라는 상황을 해결하기 위한 접근 방법에 대해 연구하고 새로운 접근 방식을 찾고자 한다. 본 논문에서는 비선형 표적의 효율적인 위치, 속도 추적과 함께 제안된 알고리즘을 통하여 표적이 비표적과 중첩 되었을 경우 원하는 표적을 선별해 내는 방법에 대해 제안하고 설명하고자 한다.
- 표적의 선형 기동에 바탕을 둔 비선형 기동에 대해서 생각해보자. 이 경우 각각의 샘플링 타임마다 시간과 속도에 의존한 표적이 원래 위치해야만 하는 점을 이탈한다는 점을 알 수 있고 그 차이는 잡음총합 (Noise Sum) 乂 샘플링시간。) 만큼 이탈하게 된다.
가설 설정
- 잡음이다. 以/c)와 u(/c)는 각각 분산 q와 r을 가지는 영 평균 가우시안 백색 잡음이고, 두 잡음들 사이의 상관관계는 영으로 가정한다.
- 먼저 측정 잡음과 프로세스 잡음과는 상관관계가 없는 것이다. 두 번째는 기동에 주어진 가속도의 크기는 앞의 두 가지 잡음의 크기보다 크다는 것이다. 이것은 기술의 발달에 따라 현대의 전장 환경에서 적용되는 사실이다.
- 이 부분을 분리해내기 위하여 세 가지 가정을 설정한다. 먼저 측정 잡음과 프로세스 잡음과는 상관관계가 없는 것이다. 두 번째는 기동에 주어진 가속도의 크기는 앞의 두 가지 잡음의 크기보다 크다는 것이다.
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