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김형래(Hyoung-Rae Kim),전주환(Joo-Hwan Chun),류충호(Chung-Ho Ryu),유승오(Seung-Oh Yoo) 한국전자파학회 2016 한국전자파학회논문지 Vol.27 No.6
JPDAF(Joint Probabilistic Data Association Filter)는 다중표적 추적에서 존재하는 표적에서 측정값들이 유래되었을 사후확률을 이용하여 표적의 상태 추정치에 대한 갱신을 진행하는 방식이다. 이러한 JPDAF 방식에 고정구간 평활화(fixedinterval 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 추적문제에 대한 성능이 좋음을 보여주는 시뮬레이션 결과들이 제시되었다. JPDAF is a method of updating target’s state estimation by using posterior probability that measurements are originated from existing target in multi-target tracking. In this paper, we propose a multi-target tracking algorithm for falling cluster bombs separated from a mother bomb based on JPDAS method which is obtained by applying fixed-interval smoothing technique to JPDAF. The performance of JPDAF and JPDAS multi-target tracking algorithm is compared by observing the average of the difference between targets" state estimations obtained from 100 independent executions of two algorithms and targets" true states. Based on this, results of simulations for a radar tracking problem that show proposed JPDAS has better tracking performance than JPDAF is presented.
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해상 클러터 환경에서의 표적 거리, 속도 추정 알고리즘
서진배(Jin-Bae Suh),전주환(Joo-Hwan Chun),정지현(Ji-Hyun Jung),김진욱(Jin-Uk Kim) 한국전자파학회 2020 한국전자파학회논문지 Vol.31 No.2
본 논문에서는 낮은 SCR(Signal to Clutter power Ratio)을 가지는 느리게 움직이는 표적에 대해 해상 클러터의 속도와 상관관계(correlation)의 차이를 이용하여 클러터를 억제하고, 표적의 거리와 속도를 추정하는 방법을 제안한다. 거리-도플러 맵에서 표적이 없는 상황에서 해상 클러터의 시간적 상관관계에 대한 표본 공분산 행렬을 구하고, 이를 고유값 분해(eigen value decomposition: EVD)하여 가장 작은 고유값에 해당하는 고유벡터를 이용하여 클러터를 억제할 수 있다. 또한 펄스축으로 이산 푸리에 변환 행렬(discrete Fourier transform matrix: DFT matrix)을 이용하여 표적과 클러터의 속도를 구할 수 있다. 두 가지 특징을 결합한 알고리즘을 사용하여 추정한 표적의 위치와 속도에 대한 평균 제곱근 오차(root mean square error: RMSE), 표적 탐지 확률을 모의실험을 통해 확인한다. 제안된 알고리즘을 이용하여 표적을 탐지하였을 경우, CA-CFAR 방법을 이용했을 경우보다 훨씬 높은 표적 탐지 확률을 가지는 것을 확인하였다. In this paper, we propose a method for suppressing sea clutter and estimating the range and velocity of a slow target with a low SCR(Signal to Clutter power Ratio) using the difference in the velocities and correlation characteristics of the target and sea clutter. Sea clutter is suppressed using the eigenvector corresponding to the smallest eigenvalue of a sample covariance matrix for temporal correlation of sea clutter in the absence of a target in the range-Doppler map. In addition, the velocities of the target and clutter are obtained using a DFT matrix as the pulse axis. To verify the performance of the algorithm, we simulate the root mean square error of the range and velocity of the target and obtain the detection probability. It was proven that the detection probability that was obtained using the proposed algorithm was much higher than that obtained using the CA-CFAR method.
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