비우호적인 환경에서의 견실한 추적을 위한 표적 탐지, 추적 알고리듬 연구

Abstract

본 논문에서는 비우호적인 환경에서의 표적 탐지/추적 기법 연구를 주제로 추적 환경에 대해서 표적 탐지 단계에서의 극복 방안과 표적 추적 단계에서의 극복 방안에 대해 모색해보고자 한다. 논문에서 비우호적인 환경에 대한 정의는 표적 탐지와 추적에 있어서 방해요인이 되는 다수의 비균질 잡음 클러터가 존재하는 환경이나 센서와 표적 사이에 존재하는 지형지물에 의해 표적 신호가 가려짐으로 인해서 표적 신호가 지속적으로 탐지 될 수 없는 환경을 제시하였다. 비균질 잡음 클러터 환경은 표적 탐지 단계에서 극복하고자 하였으며 표적 신호의 탐지 불능 상황이 존재하는 환경은 표적 추적 단계에서 극복하고자 하였다. 비균질 잡음 클러터는 표적 후보 측정치를 추출하기 위한 표적 탐지 단계에서 센서 종류에 따른 탐지 기법들을 통해 양질의 표적 측정치를 추출하기 위한 방안을 연구하였다. 본 논문에서는 크게 신호세기 기반의 표적 탐지 기법과 형상정보 기반의 표적 탐지 기법으로 구분하여 연구하였으며 그 중 적외선 영상 센서와 같이 표적이 지닌 열원을 감지할 수 있는 센서의 경우에는 신호의 밝기 정보를 이용하여 표적 신호를 추출해내기 위한 신호세기 기반의 표적 탐지 기법을, 가시광 영상 센서의 경우에는 열원을 감지하는 방식이 아닌 가시광선 영역의 반사 에너지만을 감지할 수 있기 때문에 신호세기를 이용하는 탐지 기법을 적용할 수 없으므로 형태적인 정보를 활용하는 형상정보 기반의 표적 탐지 기법을 연구하였다. 이처럼 크게는 센서 종류에 의해 활용할 수 있는 정보의 종류에 따라 영상 처리 기법을 나누고 세부적으로는 영상 처리 방식에 따라 공간 영역에서의 신호처리 기법과 주파수 영역에서의 신호처리 기법으로 구분하였다. 그리고 여러 시간 동안 센서로부터 감지된 신호를 모아서 처리할 수 있는 동영상 신호처리 환경에 적합한 시간영역에서의 탐지 기법을 통해 비균질 잡음이 존재하는 비우호적인 영상 환경을 극복할 수 있는 표적 탐지 기법을 제시하고자 하였다. 센서와 표적 사이에 존재하는 지형지물에 의해 표적 신호가 가려짐으로 인해서 표적 신호가 지속적으로 탐지 될 수 없는 환경은 표적 탐지 단계에서 극복하기에는 정보가 부족하다는 한계성을 가지고 있기 때문에 이를 표적 추적 단계에서 해결하고자 하였다. 일반적으로 다수 클러터 환경에서의 추적에 사용하는 Markov chain 1 기반의 자료결합 기법을 표적 신호가 가려짐으로 인해 탐지되지 못하는 상황을 고려하여 Markov chain 2 기반의 자료결합 기법으로 확장함으로써 무탐지 구간에서 추적 필터의 생명력을 증가시킬 수 있었다. 이처럼 견실한 성능의 추적 필터는 표적 신호가 탐지되지 않는 구간을 견뎌내어 가림환경을 벗어나 표적 신호가 다시 탐지 되었을 때 가려지기 이전의 정보를 활용하여 지속적인 추적이 가능하게 할 수 있었다. 재탐지/추적에 있어서 가려지기 이전의 표적의 특징정보를 활용할 수 있는 방안으로 JDC(Joint Detection and Classification) 알고리듬을 제시하였으며 가림상황에서 표적의 기동 변화에 대처하기 위한 예측 추적 기법을 제시하였다. 본 논문에서는 비균질 잡음 클러터와 일시적인 표적 신호의 탐지 불능 환경을 극복할 수 있는 표적 탐지/추적 기법에 대한 연구와 영상 추적 시뮬레이션을 통해 제시한 극복 방안에 대한 검증을 수행하였다.