항공교통관제의 추적환경은 Secondary Surveillance Radar(SSR)를 이용하여 항공기의 3차원 위치 데이터(거리, 방위각, 고도)와 항공기의 식별코드를 측정하나 그렇지 못한 경우에는 Primary Radar(PR)를 통해 2차원 위치 데이터(거리, 방위각)만을 측정하게 된다. 또한 항공기가 저고도로 비행을 하는 경우 multi-path의 영향으로 레이더의 신호처리 과정에서 가짜표적 측정치인 클러터가 발생하기 쉬우며, 추적대상이 되는 항공기는 level flight과 이/착륙을 위한 다양한 기동패턴을 가진다. 본 논문에서는 이러한 복잡한 항공기 추적환경에서 보다 효과적인 항공기 추적을 하기위하여 IMM-PDA추적 필터를 설계 하고 그 성능을 분석하였다.
In tracking environments of Air Traffic Control(ACT), the secondary surveillance radar(SSR) is used for measuring 3D geometry information(range, azimuth and altitude) and identification code of airplanes. If the SSR can’t measure the airplane, 2D geometry information(range and azimuth) is obtained by the primary radar(PR). When airplane flies in a low altitude, the radar may measure non-target oriented detections, i.e.,clutter measurements due to multi-path effects generated by interaction of beams reflected from the airplane and the ground. Futhermore airplane has maneuvering patterns for take-off and landing. In this paper, we utilize the interacting multiple model - probabilistic data association filter(IMM-PDAF) for effective airplane tracking in such challenging environments and analyze its performance through Monte Carlo simulation studies.