KCI등재
트랙관리 기법을 적용한 PSNF-m 표적추적 필터의 성능 분석 연구
저자
발행기관
학술지명
한국산학기술학회논문지(Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society)
권호사항
발행연도
2017
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
681-691(11쪽)
KCI 피인용횟수
0
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클러터 환경에서는 레이다 시스템을 통해 얻어지는 많은 측정치 정보 중 표적 신호를 찾아내어 표적추적 필터를 쇄신해야 트랙이 발산하지 않고 추정성능이 유지된다. 다수의 측정치 중 표적의 트랙과 가장 연관성이 높은 측정치를 대응시키는 방법을 자료결합(Data Association)이라 한다. 자료결합 방법 중 신호세기기반 표적 추적방법에는 PSNF, PSNF-m이 있다. 본 논문에서는 PSNF-m 알고리듬에 표적의 존재 유/무에 대한 트랙존재확률 기반의 Track Management 기법을 적용한 IPSNF-m(Integrated Probabilistic Strongest Neighbor Filter-m) 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 표적 존재의 유/무 뿐만 아니라 표적이 존재하지만 탐지가 되지 않을 사건 등을 고려하여 각각의 사건에 대한 확률을 구함으로써 트랙에 대하여 효율적인 관리를 가능하게 해준다. 제안하는 IPSNF-m의 성능 확인을 위해 PSNF-m과 유사한 성능을 지니는 것으로 알려진 PSNF에 Track Management 기법을 적용한 IPSNF 알고리듬의 트랙존재확률을 유도하였다. 그리고 동일한 환경에서의 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 PSNF-m과 IPSNF 알고리듬보다 트랙 유지 및 추정 측면에서 우수한 성능을 나타내는 것을 RMSE, Confiremd True Track, 트랙존재확률을 통해 비교 및 분석하였다.
더보기In the clutter environment, it is necessary to update the target tracking filter by detecting the target signal among many measured value data obtained via the radar system, the track does not diverge, and tracking performance is maintained. The method of associating the measurement most relevant to the target track among numerous measurement values is referred to as data association. PSNF and PSNF-m are data association methods of SN-series. In this paper, we provide an IPSNF-m(Integrated Probabilistic Strongest Neighbor Filter-m) algorithm with a track management method based on the track existence probability in PSNF-m algorithm. This algorithm considers not only the presence of the target but also the case where the target is present but not detected.Calculating the probability of each caseenables efficient management. In order to verify the performance of the proposed IPSNF-m, the track existence probability of the IPSNF algorithm applying the track management technique to PSNF, which is known to have similar performance to PSNF-m, is derived. Through simulation in the same environment, we compare and analyze the proposed algorithm with RMSE, Confirmed True Track, and Track Existence Probability that show better performance in terms of track retention and estimation than the existing PSNF-m and IPSNF algorithms.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-07-01 | 평가 | 등재후보로 하락(현장점검) (기타) | KCI후보 |
2017-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2007-08-28 | 학술지등록 | 한글명 : 한국산학기술학회논문지외국어명 : Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society | KCI후보 |
2007-07-06 | 학회명변경 | 영문명 : The Korean Academic Inderstrial Society -> The Korea Academia-Industrial cooperation Society | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.68 | 0.68 | 0.68 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.66 | 0.61 | 0.842 | 0.23 |
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