Interacting multiple model을 이용한 단일 목표물 추적에 관한 연구

Abstract

본 논문에서는 대표적인 목표물 추적 알고리즘들의 성능을 비교 분석하였고, 클러터가 존재하는 상황에서 목표물 추적 방식에 관한 연구를 수행하였다. 대표적인 목표물 추적 알고리즘인 CHP, Moose, Viterbi, IMM 알고리즘의 성능 비교 결과, IMM과 Viterbi 알고리즘의 추적 성능이 CHP와 Moose 알고리즘보다 우수함을 입증하였다. 한편, IMM 알고리즘이 목표물에 가속도 변화가 발생한 직후에는 Viterbi 알고리즘보다 추적 성능이 우수하고 그 외의 정상 상태에서는 Viterbi 알고리즘이 우수함을 알 수 있었다. 기존의 위치 데이타만을 사용하여 게이트를 설정하는 방법으로 목표물을 추적하는 방법인 IMMPDAF는 simulation을 한 결과, 목표물을 자주 놓치는 결과를 보였다. 본 논문에서는 이와 같은 IMMPDAF의 추적 성능을 개선시키고자 위치와 속도 데이타 모두를 사용한 게이트 설정 방법으로 목표물을 추적하는 방법을 제안하였다. 이는 목표물과 클러터와의 속도 차이를 이용한 것으로 simulation 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 track mean life와 추적 오차면에서 기존의 위치 데이타만을 사용한 IMMPDAF 방법보다 우수한 성능을 나타내었다.