클러터 환경에서 다중표적 추적을 위한 iJIPDA알고리듬 연구

Abstract

일반적으로 표적 추적은 출몰 시간과 개수를 알 수 없는 다수의 표적들과 신호처리 방식, 자연환경에 의하거나 적의 ECM 등 인위적으로 발생되는 클러터(거짓표적)가 존재하는 상황에서 수행된다. 이는 대상 표적들의 존재유무와 그 표적들의 궤적과 관련된 파라미터들을 미리 알 수 없는 환경에서 표적추적이 이루어지게 됨을 나타낸다. 그리고 표적의 탐지확률 는 1보다 작은 값이기 때문에 표적의 측정치가 존재하지 않을 수도 있으며, 추적중인 표적과 연계된 측정치를 선별하고자 설정하는 유효 측정영역(Validation Gate) 외부에 표적의 측정치가 존재할 수도 있어 표적측정치가 표적 궤적 추정에 사용되지 않을 수도 있다. 이러한 상황에서 표적을 추적하기 위해서는 어떤 측정치가 표적의 측정치인지를 판별하고 판별된 측정치로 추적필터를 쇄신하는 자료결합기법과 트랙을 초기화 하고 Labeling을 하며 트랙의 점수를 부여하여 트랙들을 임시트랙, 확정트랙, 또는 종료트랙 등으로 분류하고, 자동으로 생성되는 새로운 트랙이 진짜 표적에 의해 생성된 진짜 트랙인가 클러터에 의해 생성된 거짓 트랙인가를 판별(Track Discrimination)하는 트랙 관리 기술이 필수적이다. 클러터가 존재하고 다수의 표적이 근접한 상황에서 자동적으로 트랙을 생성하고 관리할 수 있는 보편적인 알고리듬으로는 IPDA(Integrated Probabilistic Data Association), LM-IPDA(Linear Multitarget-IPDA)와 JIPDA(Joint IPDA)가 있다. 각 알고리듬의 ‘I’는 Integrated의 약어로 자료결합을 수행하면서 표적의 존재확률을 산출하는 알고리듬을 의미한다. 표적의 존재확률이란 해당 트랙이 실제 표적을 추적 중인지 아닌지를 확률적으로 평가한 값으로 트랙관리에 있어 중요한 변수가 된다. 먼저 IPDA는 단일표적 추적을 위한 자료결합 알고리듬으로 다중표적 환경에 적용이 가능하나, 다수의 표적이 근접하는 경우 트랙유지 성능이 떨어지며. 강인한 추적성능을 보이지 못한다. LM-IPDA는 다른 트랙의 표적 측정치는 자신에게 있어서는 클러터라는 개념으로 유도된 알고리듬으로 트랙 개수에 따른 연산량의 증가가 선형적으로 증가하는 특징을 가지는 Suboptimal 알고리듬이다. JIPDA는 트랙과 측정치 사이의 발생 가능한 모든 FJE(Feasible Joint Event)를 계산하여 자료연관을 수행하기 때문에 최적의 다중표적 알고리듬으로 알려져 있다. 하지만 근접하는 표적의 개수에 따라 연산량이 급격히 증가하는 단점을 가지며, 실제 환경에 적용이 불가능하기 때문에 현재까지 JIPDA의 연산량을 줄이기 위한 다양한 방법들이 제안되고 연구되고 있는 실정이다. 본 논문에서 제안하는 iJIPDA(iterative JIPDA)는 기존 JIPDA를 재귀적 형태로 계산되는 “Modulated Clutter Measurement Density”를 이용하여 유도하였으며, IPDA의 자료결합 확률 및 존재확률 산출에 사용되는 클러터 밀도 대신 Modulated 클러터 밀도를 사용함으로써 JIPDA 구현을 가능하게 만들었다. 기존 JIPDA의 경우 먼저 발생 가능한 모든 FJE를 구하고 각각의 FJE에 대한 확률적 평가를 수행해야만 트랙별 자료결합 확률 및 존재확률 산출이 가능하기 때문에 병렬처리 방식으로 각 트랙별 확률계산이 불가능한 반면 본 논문에서 제안하는 iJIPDA는 IPDA와 동일한 연산구조를 가지며, Modulated 클러터 밀도 또한 개별적으로 연산이 가능하기 때문에 여러 개의 트랙에 대한 각 확률들을 다수의 연산 프로세서를 이용하여 동시에 산출이 가능하다. 이러한 특징은 다중표적 추적 알고리듬을 실제 체계에 적용하는데 있어서 가장 문제가 되는 연산시간 측면에서 큰 장점이 된다. 또한 iJIPDA는 Modulated 클러터 밀도를 재귀적 형태의 알고리듬으로 구하며, 여기서 재귀연산 횟수(Level)는 iJIPDA의 성능과 연산량 즉 계산의 복잡도에 대한 Trade Off 변수가 된다. 먼저 Level이 0일 경우 iJIPDA는 IPDA와 동일하며, Full Level 즉 연산 가능한 최대 Level까지 계산 할 경우 JIPDA와 동일해진다. Level에 따른 iJIPDA의 성능 및 계산량은 실시간 연산가능 및 실체계 적용 가능성 여부를 판단하기 위한 중요한 변수이다. iJIPDA는 기존의 다중표적 알고리듬과 동일하게 Gaussian Mixture 기법으로 상태변수를 쇄신하며, 큰 차이점은 Modulated 클러터 밀도 계산에 있다. 따라서 본 논문에서는 Level에 따른 클러터 밀도 계산량에 대한 연구를 수행하였으며, 다양한 시뮬레이션을 통해 Level에 따른 알고리듬의 성능을 분석하였다. 그 결과 Level을 2~3정도로 사용하였을 때 JIPDA와 유사한 성능을 얻으며, 연산시간의 경우 대폭 감소되어 실시간 연산이 가능한 것을 확인 할 수 있었다. 또한 보다 실제상황과 근접한 환경으로 표적이 기동을 하며, 자료결합 확률 계산시 가장 중요한 변수인 클러터 밀도를 모르는 환경에서 다수의 표적을 추적하기 위해 다수모델 필터인 IMM (Interacting Multiple Model)과 본 논문에서 제안하는 iJIPDA기법을 결합한 IMM-iJIPDA를 설계하였으며, 클러터 밀도를 실시간으로 추정하여 자료결합 확률 계산에 적용 가능한 SCMDE (Spatial Clutter Measurement Density Estimation)기법에 대하여 연구를 수행하였다. 결론적으로 이러한 연구내용을 바탕으로 시뮬레이션을 통해 트랙 유지/관리 성능, 표적추적 성능 및 수행시간을 분석함으로써 본 논문에서 제안하는 기법의 우수성 및 효율성을 증명하였다.