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대한전자공학회 전자공학회논문지-SC 電子工學會論文誌 第46卷 SC編 第3號
발행연도
2009.5
수록면
52 - 58 (7page)

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칼만 필터는 이동 목표물의 운동 상태 특성이 선형이라고 가정할 경우 비교적 정확하게 표적의 위치를 추정할 수 있는 알고리즘으로 목표물의 운동 상태 특성이 얼마나 정확하게 모형화 되었느냐에 따라 성능이 좌우된다. 표적의 다양성을 고려하지 않고 운동 특성을 일반적으로 모형화 하여 칼만필터(SKF : Simple Kalman filter) 알고리즘을 적용하는 경우 표적이 갑작스런 기동을 하게 되면 칼만필터의 고정된 프로세스 잡음 분산은 기동을 다룰 수 없게 되므로 추적 성능은 현저히 저하된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 표적의 기동에 따른 프로세스 잡음 분산을 능동적으로 변화시켜 적용할 수 있는 능동형 칼만필터(AKF : Active Kalman filter)를 구현하였다. 즉 표적이 가질 수 있는 기동의 범위를 구분하여 설정하고 기동의 정도에 따라 표적을 추적할 수 있는 칼만필터 프로세스 잡음 분산을 구하여 기동 정도에 따른 칼만필터 프로세스 잡음 분산을 오프 라인(off-line)에서 선행 학습시켰다. 선행 학습은 뉴럴네트워크를 이용하여 표적의 기동 상태에 따른 시스템 프로세스 잡음 분산을 인식하도록 하였으며, 그 결과에 따라 레이더가 실제 표적 탐지 및 추적 처리시 칼만필터의 프로세스 잡음 분산을 선택하여 실시간으로 반영할 수 있도록 능동형 칼만필터(AKF : Active Kalman filter)를 구현하고 시뮬레이션을 통해 성능 개선을 입증하였다.
#칼만필터 #뉴럴네트워크 #능동형 칼만필터 #표적추적 #target tracking

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 시뮬레이션
Ⅳ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (6)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - R. A. Singer / 1970 / Estimating optimal tracking filter for nanned maneuvering target / IEEE Trans. on Aerosp. Electron. Syst 6 (4) : 473 ~ 483 google schola 2. [기타자료] - / / 지상감시레이더 TPS-224K 사용자 및 부대 정비 교범(5840-37-7862) google schola 3. [단행본] - Frank L.Lewis / 1986 / Optimal Estimation / A Wiley-interscience Publication John Wiley & Sons : 67 ~ 80 google schola 4. [학술대회논문] - 이범직 / / 지능형 칼만 필터를 이용한 기동 표적 추적 / 제12차 유도무기 학술대회 논문집 google schola 5. [단행본] - A. Gelb / 1974 / Applied Optimal Estimation / MIT Press google schola

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