KR101252531B1 - 적응적 칼만필터를 이용한 목표 위치추적장치 - Google Patents

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KR101252531B1 KR1020130006776A KR20130006776A KR101252531B1 KR 101252531 B1 KR101252531 B1 KR 101252531B1 KR 1020130006776 A KR1020130006776 A KR 1020130006776A KR 20130006776 A KR20130006776 A KR 20130006776A KR 101252531 B1 KR101252531 B1 KR 101252531B1
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박진태
박병구
송규하
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국방과학연구소
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Abstract

본 발명은 목표를 추적하기 위한 목표 위치추적장치에 관한 것으로, 상기 목표 위치추적장치는 복수개로 마련되어 서로 이격되어 배치되고, 목표로부터 방사된 신호를 수신하며, 이 수신된 방사신호에 대응하는 수신신호와 자신의 위치정보를 전송하는 수신기; 및 상기 수신기로부터 전송된 수신신호와 상기 수신기의 위치정보를 이용하여 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값을 결정하고, 이 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값을 이용하여 목표 위치추적값을 계산하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 본 발명은 측정된 목표 위치측정값과 다수의 이격 된 수신기의 위치정보 이용하여 칼만필터(Kalman Filter)의 상태모델의 잡음파라미터 값을 상황에 맞게 적응적으로 결정함으로써 이동하는 목표의 위치추적의 성능을 향상시킬 수 있다.

Description

적응적 칼만필터를 이용한 목표 위치추적장치{Location tracking apparatus using adaptive Kalman filter}
본 발명은 목표 대상의 위치를 측정(positioning)하여 시간에 따라 위치를 추적(tracking) 하는 기술에 대한 것으로, 전자전(Electronic Warfare, EW) 및 항공분야에 적용되는 목표 위치추적장치에 관한 것이다.
목표 위치추적장치는 다수의 이격된 수신기를 이용한 TDOA(Time Difference Of Arrival), AOA(Angle Of Arrival) 등의 기술로 목표 대상의 순시적인(Instantaneous) 위치정보를 측정할 수 있다.
목표 위치추적장치의 대부분은, 고정된 목표의 위치를 측정하는 경우는 다수의 위치측정을 수행하여 그 평균을 취하는 방법 등을 이용하여, 파라미터의 측정 오차와 지형에 의한 DOP(Dilution Of Precision) 등에 의해 발생하는 위치측정 오차율을 줄여 순시적인 오차가 커지는 문제를 해결하고 있다.
또한 목표 위치추적장치는, 목표 대상이 빠르게 이동하는 경우에는 한 위치에서 다수의 위치측정을 수행하기가 매우 어렵기 때문에, 대표적으로 칼만필터(Kalman Filter)를 사용하여 위치측정 잡음을 줄여서 시간에 따라 목표의 이동 경로를 추적하는 방법을 사용한다.
그러나, 목표 위치추적장치에 적용되는 칼만필터는 상태모델의 잡음을 어떻게 결정하느냐에 따라 그 성능이 크게 변화하는데, 상태모델의 잡음의 특성을 정확히 해석하는 데는 한계를 가지고 있다.
특히 목표 대상이 위협인 경우 이러한 칼만필터가 적용된 목표 위치추적장치를 이용하여 그 이동경로를 예측하여 해석하기에는 무리가 따른다.
또한, 이러한 목표 위치추적장치는 목표의 접근방향, 목표와 수신기 간의 거리, 목표와 수신기 배치구조의 형태에 의한 DOP(Dilution Of Precision), 목표의 이동 특성 등 많은 변수가 적용되는 각 환경에 따라 위치추적의 성능이 크게 변하는 한계를 가지고 있다.
KR 10-2011-0125803 A, 2011. 11. 22, 도 1
본 발명의 목적은 종래 목표 위치추적장치에 적용되는 칼만필터가 많은 변수가 적용되는 환경에 적응적으로 동작하도록 함으로써 이동하는 목표에 대한 위치추적 성능을 향상시킬 수 있는 목표 위치추적장치를 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 목표 위치추적장치는 복수개로 마련되어 서로 이격되어 배치되고, 목표로부터 방사된 신호를 수신하며, 이 수신된 방사신호에 대응하는 수신신호와 자신의 위치정보를 전송하는 수신기; 및 상기 수신기로부터 전송된 수신신호와 상기 수신기의 위치정보를 이용하여 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값을 적응적으로 결정하고, 이 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값을 이용하여 목표 위치추적값을 계산하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는, 상기 수신기의 위치정보와 상기 수신기로부터 전송된 수신신호를 이용하여 목표의 위치를 측정하는 목표위치 측정모듈과, 상기 측정된 목표 위치측정값과 상기 수신기의 위치정보를 이용하여 상기 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값을 결정하는 잡음파라미터 결정모듈과, 상기 결정된 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값을 이용하여 상기 목표 위치추적값을 계산하는 목표위치 추적모듈을 포함할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 목표위치 측정모듈에 의해 최초로 목표의 위치 측정이 완료된 경우, 이 최초로 측정된 목표 위치측정값을 이용하여 상기 제어부를 초기화하는 초기값 설정모듈을 더 포함할 수 있다.
상기 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값은, 목표와 상기 수신기 사이의 거리 및 목표의 위치와 상기 수신기의 위치에 따른 DOP(Dilution Of Precision) 값 중 어느 하나 또는 둘의 조합에 의해 결정될 수 있다.
상기 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값은 목표와 상기 수신기 사이의 거리에 반비례 관계가 성립되도록 결정될 수 있다.
상기 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값은 목표의 위치와 상기 수신기의 위치에 따른 DOP(Dilution Of Precision) 값에 반비례 관계가 성립되도록 결정될 수 있다.
상기 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값은 목표와 상기 수신기 사이의 거리에 반비례 관계가 성립되면서, 목표의 위치와 상기 수신기의 위치에 따른 DOP(Dilution Of Precision) 값에 반비례 관계가 성립되도록 결정될 수 있다.
상기 반비례 관계는 선형반비례 관계 및 비선형반비례 관계를 포함할 수 있다.
상기 제어부는 상기 목표위치 측정모듈에 의해 새롭게 측정된 목표 위치측정값이 존재하는 경우 상기 새롭게 측정된 목표 위치측정값에 대해 위치 추적을 계속하기 위해 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값을 적응적으로 결정하고, 상기 목표 위치추적값을 반복하여 계산할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 일 측면은 복수개로 마련되어 서로 이격되어 배치되고, 목표로부터 방사된 신호를 수신하며, 이 수신된 방사신호에 대응하는 수신신호와 자신의 위치정보를 전송하는 수신기를 포함하는 목표 위치추적장치의 제어방법에 관한 것으로, 본 목표 위치추적장치의 제어방법은 (a) 상기 수신기의 위치정보와 상기 수신신호를 이용하여 목표의 위치를 측정하고, 최초로 측정된 목표 위치측정값을 이용하여 상기 목표 위치추적장치를 초기화하는 단계; (b) 상기 수신기의 위치정보와 상기 수신기로부터 전송된 수신신호를 이용하여 측정된 목표 위치측정값을 이용하여 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값을 결정하는 단계; (c) 상기 결정된 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값을 이용하여 상기 목표 위치추적값을 계산하는 단계; (d) 상기 (c)단계에 의해 계산된 상기 목표 위치추적값을 상기 목표의 위치 추적결과로 사용하는 단계; 및 (e) 다음 신호에 대한 목표 위치추적값을 계산하기 위한 오차공분산 값 업데이트 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 목표 위치추적장치의 제어방법은, 상기 새롭게 측정된 목표 위치측정값이 존재하는 경우 상기 새롭게 측정된 목표 위치측정값에 대해 위치 추적을 계속하기 위해 상기 (b)단계, 상기 (c)단계, 상기 (d)단계 및 상기 (e)단계를 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값은 목표와 상기 수신기 사이의 거리에 반비례 관계가 성립되도록 결정될 수 있다.
상기 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값은 목표의 위치와 상기 수신기의 위치에 따른 DOP(Dilution Of Precision) 값에 반비례 관계가 성립되도록 결정될 수 있다.
상기 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값은 목표와 상기 수신기 사이의 거리에 반비례 관계가 성립되면서, 목표의 위치와 상기 수신기의 위치에 따른 DOP(Dilution Of Precision) 값에 반비례 관계가 성립되도록 결정될 수 있다.
이에 의해 본 발명은 측정된 목표의 위치측정값과 다수의 이격 된 수신기의 위치정보를 이용하여 칼만필터(Kalman Filter)의 상태모델의 잡음파라미터 값을 상황에 맞게 적응적으로 결정함으로써 이동하는 목표의 위치추적 성능을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 목표 위치추적장치의 동작을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 도 1에 도시된 제어부의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 목표 위치추적장치의 동작을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 종래에 따른 목표 위치추적장치의 위치추적오차를 보여주기 위한 그래프이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 목표 위치추적장치의 위치추적오차를 보여주기 위한 그래프이다.
본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 목표 위치추적장치의 동작을 설명하기 위한 개념도이고, 도 2는 도 1에 도시된 제어부의 기능블록도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 실시예에 따른 목표 위치추적장치(1)은 하여 본 발명의 일 실시예에 따른 목표 위치추적장치(1)는 수신기(10)와 제어부(20)를 포함할 수 있다.
수신기(10)는 복수개로 마련되고 서로 이격되어 배치된다. 수신기(10)는 목표(T)로부터 방사된 신호를 수신하고 이 수신된 신호에 대응하는 수신신호를 제어부(20)로 전송한다. 더불어 수신기(10)들은 각각의 수신기의 위치정보를 제어부(20)로 전송한다.
제어부(20)는 도 2에 도시된 바와 같이 목표위치 측정모듈(22), 초기값 설정모듈(24), 잡음파라미터 결정모듈(26) 및 목표위치 추적모듈(28)을 포함할 수 있다. 여기서 초기값 설정모듈(24), 잡음파라미터 결정모듈(26) 및 목표위치 추적모듈(28)은 전체적으로 칼만필터의 기능을 수행하는 모듈들로서 칼만필터 수행모듈로 명명될 수 있다.
목표위치 측정모듈(22)은 다수의 이격된 수신기(10)로부터 전송된 수신기의 위치정보와 목표에 의해 수신된 신호가 전달된 경우, 수신기의 위치정보와 목표에 의해 수신된 신호의 TOA(Time Of Arrival), AOA(Angle Of Arrival) 등의 정보를 이용하여 특정 시간에서 목표 위치를 측정한다.
초기값 설정모듈(24)은 목표위치 측정모듈(22)에 의해 최초로 목표 위치측정이 되는 경우, 최초로 측정된 목표의 위치측정값 또는 기설정된 값을 이용하여 칼만필터 수행모듈의 초기값을 설정한다.
잡음파라미터 결정모듈(26)은 위의 목표위치 측정모듈(22)에 의해 목표의 위치 측정이 완료되는 경우마다, 이 측정된 목표 위치측정값과 수신기의 위치정보를 이용하여 칼만필터 상태모델의 잡음파라미터 값을 적응적으로 결정한다.
즉, 잡음파라미터 결정모듈(26)은 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값은 1) 목표(T)와 수신기(10) 사이의 거리에 따라, 2) 목표(T)의 위치와 수신기(10)의 위치에 따른 DOP(Dilution Of Precision) 값에 따라, 또는 1)과 2)의 조합에 의해 적응적으로 결정할 수 있다. 이에 대한 상세한 설명은 잡음파라미터 결정단계(도 3의 S210 참조)에서 후술한다.
목표위치 추적모듈(28)은 잡음파라미터 결정모듈(26)에 의해 결정된 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값을 적용하여 추정값과 오차공분산을 예측하며, 칼만이득을 계산하고, 이에 의해 목표 위치추적값을 계산하며, 이 계산된 목표 위치추적값을 목표(T)의 위치 추적결과로 사용할 수 있다.
목표위치 추적모듈(28)은 목표위치 측정모듈(22)에 의해 새롭게 측정된 목표 위치측정값이 존재하는 경우 목표 위치측정값이 생성될 때 마다 실시간 또는 사전에 지정된 지정주기 등에 의해, 반복하여 목표 위치추적값을 계산한다.
본 실시예에 따른 목표위치 추적모듈(28)은 선형칼만필터(Linear Kalman Filter) 뿐만 아니라 시스템의 모델 설계방식에 따라 비선형 시스템을 다루는 확장칼만필터(Extended Kalman Filter)와 무향칼만필터(Unscented Kalman Filter) 등을 사용할 수 있다.
이하 도 3을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 목표 위치추적장치의 제어절차를 설명한다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 목표 위치추적장치의 제어방법을 설명하기 위한 순서도이다. 여기서는 제어부(20)의 동작을 중심으로 설명한다.
제어부(20)는 다수의 이격된 수신기(10)로부터 전송된 수신기의 위치정보와 목표에 의해 수신된 신호가 전달된 경우, 수신기의 위치정보와 목표에 의해 수신된 신호의 TOA(Time Of Arrival), AOA(Angle Of Arrival) 등의 정보를 이용하여 특정 시간에서 목표 위치를 측정한다.
제어부(20)는 수신기(10)로부터 전송된 수신기의 위치정보와 수신기(10)로부터 전송된 목표에 대한 수신신호를 이용하여 목표 위치를 측정하고, 최초로 측정된 목표 위치측정값 또는 기설정된 값을 이용하여 제어부(20)를 초기화한다(S100). 이러한 초기화 단계는 제어절차의 초기 단계에서만 수행된다.
다음 제어부(20)는 칼만필터(Kalman Filter)를 이용한 위치추적단계(S200)를 수행한다.
위치추적단계(S200)는 잡음파라미터 결정단계(S210), 추정값과 오차공분산 예측단계(S220), 칼만이득 계산단계(S230), 위치 추적값 계산단계(S240), 위치 추적값 사용단계(S250) 및 오차공분산 업데이트단계(S260)를 포함할 수 있다.
먼저 잡음파라미터 결정단계(S210)에 대해 구체적으로 설명한다. 잡음파라미터 결정단계(S210)는 칼만필터 상태모델의 잡음파라미터 값을 적응적으로 결정하는 단계이다.
칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값은 1) 목표(T)와 수신기(10) 사이의 거리에 따라, 2) 목표(T)의 위치와 수신기(10)의 위치에 따른 DOP(Dilution Of Precision) 값에 따라, 또는 1)과 2)의 조합에 의해 적응적으로 결정될 수 있다.
일반적으로 칼만필터는 잡음이 표준정규분포를 따른다고 가정하기 때문에, 잡음의 분산(Variance)을 결정하면 된다. 이러한 이론적 기반에서 칼만필터에서 상태모델의 잡음은 수학식 1과 같이 공분산 행렬로 표현될 수 있다.
Figure 112013006014403-pat00001
본 실시예에 따른 위치추적필터인 칼만필터는 목표(T)의 위치를 표현하는데 최대 3차원(x축, y축, z축) 정보를 가질 수 있으므로 N값을 최대 3까지 나타낼 수 있다. 이론적으로, 상태모델의 잡음 Q의 인자값이 커질수록 측정값에 영향을 더 받게 되며, 작을수록 측정값의 영향을 덜 받고 변화가 완만한 추정값을 얻게 된다.
1) 칼만필터 상태모델의 잡음파라미터 값은 목표(T)와 수신기(10) 사이의 거리(d)에 따라 적응적으로 결정될 수 있다.
잡음 Q의 인자값
Figure 112013006014403-pat00002
은 수학식 2와 같이 목표(T)와 수신기(10) 사이의 거리(d)에 반비례 관계를 형성한다. 여기서 반비례 관계는 선형반비례 관계 및 비선형반비례 관계뿐만 아니라, 수학식 2 외에도 표현 가능한 로그형태 등의 어떠한 반비례 관계식으로 표현될 수 있다. 실제 결정 식은 적용하고자 하는 시스템 환경에 따라 다르게 표현될 수 있다.
Figure 112013006014403-pat00003
일반적으로 목표(T)와 수신기(10) 사이의 거리(d)가 멀수록 TDOA(Time Difference Of Arrival), AOA(Angle Of Arrival) 등의 위치측정기술을 이용한 목표 위치측정값의 오차율 및 오차범위가 커지므로, 위와 같이 칼만필터 상태모델의 잡음파라미터 값을 목표(3)와의 거리(d)에 반비례되도록 결정하면, 측정오차 잡음을 줄일 수 있다.
2) 칼만필터 상태모델의 잡음파라미터 값은 목표(T)의 위치와 수신기(10)의 위치에 따른 DOP(Dilution Of Precision) 값에 따라 결정될 수 있다.
수학식 3과 같이 잡음 Q의 인자값
Figure 112013006014403-pat00004
은 목표(T)의 위치와 수신기(10)의 위치에 따른 DOP(Dilution Of Precision)값과 반비례 관계를 형성한다. 여기서 반비례 관계는 선형반비례 관계 및 비선형반비례 관계뿐만 아니라, 수학식 3 외로 표현 가능한 로그형태 등의 어떠한 반비례 관계식으로 표현될 수 있다. 실제 결정 식은 적용하고자 하는 시스템 환경에 따라 다르게 표현될 수 있다.
Figure 112013006014403-pat00005
DOP(Dilution Of Precision) 값은 측정된 목표(T)의 위치와 수신기(10)의 위치정보를 이용하여 쉽게 계산할 수 있으며, 일반적으로 이 값은 클수록 위치측정오차가 커지므로 위와 같이 칼만필터 상태모델의 잡음파라미터 값을 DOP(Dilution Of Precision) 값에 반비례되도록 결정하면, 측정오차 잡음을 줄일 수 있다.
여기서, DOP(Dilution Of Precision) 값은 시스템의 계산 허용량이나 복잡도 결정에 따라 2차원(x축, y축) 또는 3차원(x축, y축, z축)값을 이용하여 계산될 수 있으며, 사용되는 DOP(Dilution Of Precision)의 종류로는 GDOP(Geometric Dilution Of Precision), PDOP(Position Dilution Of Precision), HDOP(Horizontal Dilution Of Precision)등이 될 수 있다.
또한, 위의 1)과 2)를 조합하여 칼만필터 상태모델의 잡음파라미터 값을 결정할 수 있다. 즉 칼만필터 상태모델의 잡음파라미터 값을 목표(T)와의 거리(d)에 반비례하면서 동시에 DOP(Dilution Of Precision) 값에 반비례하도록 결정할 수 있다. 이에 의해 측정오차 잡음을 줄일 수 있다.
본 실시예에 따른 잡음파라미터 결정단계(S210)는, 위치추적단계(S200)의 일예로 적용된 선형칼만필터(Linear Kalman Filter) 뿐만 아니라 시스템의 모델 설계방식에 따라 비선형 시스템을 다루는 확장칼만필터(Extended Kalman Filter)와 무향칼만필터(Unscented Kalman Filter) 등에도 적용될 수 있다.
위치추적단계(S200) 중 잡음파라미터 결정단계(S210) 후의 제어절차인 추정값과 오차공분산 예측단계(S220), 칼만이득 계산단계(S230), 위치 추적값 계산단계(S240), 위치추적값 사용단계(S250) 및 오차공분산 업데이트단계(S260)는 일반적으로 널리 알려진 칼만필터의 수행단계들로서 구체적 설명은 생략한다.
도 3에 도시된 바와 같이 제어부(20)는 전술한 S210단계 수행 후, S100단계의 초기화 과정에서 설정된 초기값과 S210단계에 의해 결정된 칼만필터 상태모델의 잡음파라미터 값을 적용하여 추정값과 오차공분산을 예측하는 S220단계와 칼만이득을 계산하는 S230단계를 순차적으로 수행한다.
다음, 제어부(20)는 수신기(10)로부터 수신된 신호를 통해 측정된 목표 위치측정값을 이용하여 목표 위치추적값을 계산하는 S240단계를 수행한다.
그리고 제어부(20)는 S240단계에서 도출한 목표 위치추적값을 목표(T)의 위치 추적의 결과로 사용하는 S250단계를 수행한다.
다음, 제어부(20)는 S250단계의 수행 후, 이후에 생성되는 목표 위치측정값에 대해 위치 추적을 계속하기 위해 오차공분산 값을 업데이트 하는 S260단계를 수행하고, S210단계로 돌아가서 동일 목표(T)에 대해 새롭게 생성되는 목표 위치측정값에 대한 칼만필터의 잡음파라미터를 재생성한다.
즉 목표(T)로부터의 방사신호(S)가 수신기(10)에 수신되어 새로운 목표 위치측정값이 생성될 때 마다, 실시간 또는 지정된 주기 등에 의해 S210단계로부터 S260단계까지의 제어절차를 반복적으로 수행한다.
이와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 목표 위치추적장치(1) 및 이의 제어방법은 본 발명에 따른 위치추적필터로 사용되는 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값을 적응적으로 결정하는 방법을 적용함으로써 위치추적의 성능을 향상시킬 수 있다.
도 4 및 도 5는 본 발명에 따른 적응적 파라미터 결정 기법의 적용 전과 적용 후의 특정 목표 이동경로에서의 위치추적오차의 예를 X-Y축 거리 그래프로 보여주고 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 목표 위치추적장치(1) 및 이의 제어방법은 위에서 설명한 실시예들의 구성과 방법에 한정되지 않으며, 사용자의 필요에 따라 실시예의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수 있다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속함을 이해해야 할 것이다.
1: 목표 위치추적장치
10: 수신기
20: 제어부
22: 목표위치 측정모듈
24: 초기값 설정모듈
26: 잡음파라미터 결정모듈
28: 목표위치 추적모듈

Claims (5)

  1. 목표를 추적하기 위한 목표 위치추적장치에 있어서,
    복수개로 마련되어 서로 이격되어 배치되고, 목표로부터 방사된 신호를 수신하며, 이 수신된 방사신호에 대응하는 수신신호와 자신의 위치정보를 전송하는 수신기; 및
    상기 수신기로부터 전송된 수신신호와 상기 수신기의 위치정보를 이용하여 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값을 결정하고, 이 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값을 이용하여 목표 위치추적값을 계산하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 위치추적장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는, 상기 수신기의 위치정보와 상기 수신기로부터 전송된 수신신호를 이용하여 목표의 위치를 측정하는 목표위치 측정모듈과, 상기 측정된 목표 위치측정값과 상기 수신기의 위치정보를 이용하여 상기 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값을 적응적으로 결정하는 잡음파라미터 결정모듈과, 상기 결정된 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값을 이용하여 상기 목표 위치추적값을 계산하는 목표위치 추적모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 목표 위치추적장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값은 목표와 상기 수신기 사이의 거리에 반비례 관계가 성립되도록 적응적으로 결정되는 것을 특징으로 하는 목표 위치추적장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값은 목표의 위치와 상기 수신기 사이의 위치에 따른 DOP(Dilution Of Precision) 값에 반비례 관계가 성립되도록 적응적으로 결정되는 것을 특징으로 하는 목표 위치추적장치.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 칼만필터의 상태모델 잡음파라미터 값은 목표와 상기 수신기 사이의 거리에 반비례하면서 동시에 목표의 위치와 상기 수신기 사이의 위치에 따른 DOP(Dilution Of Precision) 값에 반비례 관계가 성립되도록 적응적으로 결정되는 것을 특징으로 하는 목표 위치추적장치.
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160024635A (ko) * 2014-08-26 2016-03-07 국방과학연구소 3차원 벡터표현기법 기반 전자 나침반을 이용한 개인병사용 표적위치 추적시스템 및 그 작동방법
CN107561503A (zh) * 2017-08-28 2018-01-09 哈尔滨工业大学 一种基于多重渐消因子的自适应目标跟踪滤波方法
CN108318856A (zh) * 2018-02-02 2018-07-24 河南工学院 一种异构网络下快速精准的目标定位与跟踪方法
KR101963045B1 (ko) * 2017-11-03 2019-03-28 극동대학교 산학협력단 퍼지 적응형 무향칼만필터를 적용한 비선형 제트엔진의 제어 장치
KR20200009347A (ko) 2018-07-18 2020-01-30 동명대학교산학협력단 Wi-Fi 환경에서 칼만필터와 입자필터를 혼용한 이동물체 위치추적 방법
CN112630774A (zh) * 2020-12-29 2021-04-09 北京润科通用技术有限公司 一种目标跟踪数据滤波处理方法及装置
CN112630774B (zh) * 2020-12-29 2024-07-05 北京经纬恒润科技股份有限公司 一种目标跟踪数据滤波处理方法及装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110052923A (ko) * 2009-11-13 2011-05-19 국방과학연구소 능동방호용 대응탄 발사장치의 구동장치의 위치 제어 시스템 및 방법
KR20110125803A (ko) * 2010-05-14 2011-11-22 국방과학연구소 비행체 위치 추적 자료 융합 장치 및 이를 이용한 융합 방법
KR20120048335A (ko) * 2010-11-05 2012-05-15 국방과학연구소 비행 중 정렬 장치 및 그 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110052923A (ko) * 2009-11-13 2011-05-19 국방과학연구소 능동방호용 대응탄 발사장치의 구동장치의 위치 제어 시스템 및 방법
KR20110125803A (ko) * 2010-05-14 2011-11-22 국방과학연구소 비행체 위치 추적 자료 융합 장치 및 이를 이용한 융합 방법
KR20120048335A (ko) * 2010-11-05 2012-05-15 국방과학연구소 비행 중 정렬 장치 및 그 방법

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160024635A (ko) * 2014-08-26 2016-03-07 국방과학연구소 3차원 벡터표현기법 기반 전자 나침반을 이용한 개인병사용 표적위치 추적시스템 및 그 작동방법
KR101674045B1 (ko) * 2014-08-26 2016-11-08 국방과학연구소 3차원 벡터표현기법 기반 전자 나침반을 이용한 개인병사용 표적위치 추적시스템 및 그 작동방법
CN107561503A (zh) * 2017-08-28 2018-01-09 哈尔滨工业大学 一种基于多重渐消因子的自适应目标跟踪滤波方法
CN107561503B (zh) * 2017-08-28 2020-08-14 哈尔滨工业大学 一种基于多重渐消因子的自适应目标跟踪滤波方法
KR101963045B1 (ko) * 2017-11-03 2019-03-28 극동대학교 산학협력단 퍼지 적응형 무향칼만필터를 적용한 비선형 제트엔진의 제어 장치
CN108318856A (zh) * 2018-02-02 2018-07-24 河南工学院 一种异构网络下快速精准的目标定位与跟踪方法
CN108318856B (zh) * 2018-02-02 2021-06-15 河南工学院 一种异构网络下快速精准的目标定位与跟踪方法
KR20200009347A (ko) 2018-07-18 2020-01-30 동명대학교산학협력단 Wi-Fi 환경에서 칼만필터와 입자필터를 혼용한 이동물체 위치추적 방법
KR102124763B1 (ko) * 2018-07-18 2020-06-19 동명대학교산학협력단 Wi-Fi 환경에서 칼만필터와 입자필터를 혼용한 이동물체 위치추적 방법
CN112630774A (zh) * 2020-12-29 2021-04-09 北京润科通用技术有限公司 一种目标跟踪数据滤波处理方法及装置
CN112630774B (zh) * 2020-12-29 2024-07-05 北京经纬恒润科技股份有限公司 一种目标跟踪数据滤波处理方法及装置

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