영상 및 비영상 센서의 정보융합을 위한 다중표적-다중센서 추적필터 알고리즘 설계

Abstract

본 논문에서는 기동하는 표적을 추적하는 필터로써 다중표적-다중센서 추적필터(MultiTarget-MultiSensor Tracking Filter)를 제안한다. 제시한 알고리즘은 최근 표적추적문제에서 관심이 집중되고 있는 다수의 센서정보를 모두 이용하는 정보융합기법이 적용되었다. 또한 표적의 기동에 대해 효율적으로 대응할 수 있는 다수모델필터들 가운데 성능이 우수한 것으로 알려진 IMM(Interacting Multiple Model)구조와 클러터가 존재하는 상황에서 빠르고 정확하게 표적의 상태변수를 추정하는 자료결합기법인 MPDAF(Most Probable Data Association Filter)가 결합된 형태를 가진다. 본 논문의 2장에서는 제시한 필터구조의 이해를 돕기위해 IMM과 MPDAF알고리즘에 대해 간략히 설명하고 이를 결합한 IMM-MPDAF알고리즘에 대해 기술하였다. 또한 이를 바탕으로 다중센서(Multiple Sensor) 환경으로 확장한 IMM-MSMPDAF를 제안하고 구현방법을다룬다. 제안된 알고리즘은 각각의 센서정보의 처리순서와 그 방법에 따라 순차처리방법(Sequential Processing)과 병렬처리방법(Parallel Processing)으로 구현되었다.또한 제안한 알고리즘을 다수의 표적추적문제로 확장하기 위하여 다중표적 추적필터인 JMPDAF(Joint Most Probable Data Association Filter)를 이용하여IMM-MSJMPDAF(Interacting Multiple Model-Multiple Sensor Joint Most ProbableData Association Filter)를 제안하고 알고리즘의 성능을 분석한다. 본 논문의 3장에서는 다중센서 정보융합에서 영상센서(카메라)와 비 영상센서(레이더)와 같은 서로다른 센서의 정보융합을 위해 다기능레이더(Multifunction Radar)시뮬레이터를 이용하여 제안한 다중센서 정보융합기법에 사용된 자료결합 필터인 MPDAF의 3차원 표적추적성능을 이와 유사한 기존의 알고리즘인 PDAF-AI[11]와 비교 분석한다. 이때 성능분석을 위해서 다기능레이더의 Benchmark 프로그램이 사용되었으며 논문에서 제시한알고리즘의 성능분석 시나리오(scenario)와 결과는 4장에 수록하였다. 5장에서는 제시한 알고리즘의 성능분석 결과를 통해서 다중센서 정보융합기법을 사용하는 경우에기동표적의 트랙유지성능이 우수하고 추정오차가 작음을 보인다. 또한 Benchmark 프로그램의 결과를 바탕으로 정보융합에 사용된 MPDAF가 PDAF-AI보다 우수함을 보이고다중센서 정보융합기법에 MPDAF를 사용하는 것이 효율적임을 입증한다.; We present a multitarget-multisensor filtering algorithm for tracking a highly maneuvering targets in a cluttered environment. The filtering algorithm is developed by applying the basic Interacting Multiple Model(IMM) approach, the Most Probable Data Association(MPDA) technique. A Interacting Multiple Model using MultiSensor Most Probable Data Association Filter(IMM-MSMPDAF) is developed for sequential processing and parallel processing for target tracking in clutter. The algorithm is extended to multiple targets tracking problems. The 2-D assignment technique is applied to solve the problem of tracking multiple targets given noisy measurements. The proposed extended algorithm, a Interacting Multiple Model using MultiSensor Joint Most Probable Data Association Filter(IMM- MSJMPDAF), is applicable highly maneuvering targets tracking simulation studies. A Benchmark program is developed for the simulation. The benchmark includes many features of an actual Monopulse Phased Array Radar(MPAR) in realistic scenarios. The performance of the proposed algorithm is evaluated by a series of Monte Carlo simulation runs. By Comparing with the existing IMM-MSPDA filtering algorithm, the performance of the proposed algorithm is analyzed.