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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2008년도 추계학술대회 학술발표논문집 제18권 제2호
발행연도
2008.10
수록면
155 - 158 (4page)

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과학탐색용뿐만 아니라 감시정찰 및 공격 동 군사용으로도 중요하게 사용되는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)의 상황인식을 위해 위치추정에 관한 연구가 학계 및 연구소를 중심으로 수행되고 있다. 최근 UAV의 위 치추정에 활발히 연구되고 있는 분야에는 Kalman Filter와 Particle Filter가 있지만 이러한 필터들은 Bayes' rule에 근간을 두고 있으므로 이산 변수와 연속 변수를 동시에 처리할 수 없다는 제한점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 UAV의 효율적인 위치추정을 위해 HDBN(Hybrid Dynamic Bayesian Networks) 기반의 H-MPF(Hybrid-Marginalized Particle Filter) 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 먼저 기존 위치추정 알고리즘인 MPF의 구조와 특성을 분석한다. 그런 다음 다차원 상태 공간에서 MPF에 이산 변수와 연속 변수를 동시에 처리할 수 있는 HDBN을 적용한 H-MPF 알고리즘을 제안한다. 아직까지 국내외 UAV 분야에서 HDBN과 MPF를 사용한 위치추정 연구는 수행되지 않은 상태이므로 본 논문은 국방과 민간분야에서 효율적인 UAV 위치추정에 기여할 것으로 기대된다.
#UAV #상황인식 #위치추정 #MPF #HDBN

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. H-MPF 알고리즘
4. 결론
참고문헌

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