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자탄 추적을 위한 JPDAS 다중표적 추적알고리즘

김형래;전주환;류충호;유승오
Kim, Hyoung-Rae;Chun, Joo-Hwan;Ryu, Chung-Ho;Yoo, Seung-Oh

  • 투고 : 2016.04.12
  • 심사 : 2016.06.22
  • 발행 : 2016.07.07

초록

JPDAF(Joint Probabilistic Data Association Filter)는 다중표적 추적에서 존재하는 표적에서 측정값들이 유래되었을 사후 확률을 이용하여 표적의 상태 추정치에 대한 갱신을 진행하는 방식이다. 이러한 JPDAF 방식에 고정구간 평활화(fixed-interval smoothing)기법을 적용하여 얻은 JPDAS(Joint Probabilistic Data Association Smoothing) 방식을 기반으로 이 논문에서는 모탄에서 분리되어 낙하하는 다수의 자탄에 대한 다중표적 추적알고리즘을 제안하였다. 독립적으로 JPDAF와 JPDAS를 이용한 다중표적 추적알고리즘을 100번 수행하여 얻은 표적의 상태 추정치와 표적의 실제 상태의 차이의 평균으로 두 다중표적 추적알고리즘의 성능을 비교하였다. 이를 기반으로, 제안한 JPDAS가 JPDAF보다 레이다의 표적 추적 문제에 대한 성능이 좋음을 보여주는 시뮬레이션 결과들이 제시되었다.

키워드

Tracking;JPDAF(Joint Probabilistic Data Association Filter);JPDAS(Joint Probabilistic Data Association Smoothing);Fixed-Interval Smoothing

참고문헌

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과제정보

연구 과제번호 : 기초연구

연구 과제 주관 기관 : 한국과학기술원