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Seung Hwan Bae (Gwangju Institute of Science and Technology) Yong Hoon Kim (Gwangju Institute of Science and Technology) Seok Jae Lee (Agency for Defence Development) Joo Hong Yoon (Agency for Defence Development) Vladimir Shin (Gwangju Institute of Science and Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2010
발행연도
2010.10
수록면
1,004 - 1,009 (6page)

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In target tracking, radar or sonar sensors provide amplitude information as well as kinematic information, e.g., range and bearing. Considering the amplitude information with kinematic information, tracker can more effectively distinguish measurement origin in cluttered environment. The tracker utilizes the amplitude information in the form of signal to noise ratio (SNR). However, a major challenge comes from the fact that the SNR is often fluctuated according to the target’s aspect and effective radar cross section. So the certain level of uncertainty of SNR should be reduced. Focused on the point, we propose a novel SNR estimation algorithm based on sequential Monte Carlo method. Finally, estimated SNR is applied to the probability data association filter with amplitude information. Simulation results demonstrate the effectiveness and high accuracy of the idea of exploiting SNR estimation in heavy cluttered environments.

#SNR estimation #Sequential Monte Carlo method #Probability data association filter #Amplitude feature

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. PROBLEM FORMULATAIN
3. METHODOLOGY
4. SIMULATION
5. CONCLUSION
APPENDIX
REFERENCES

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