Claims (8)
임의의 제1좌표계에 대하여 목표물의 관한 데이타를 입력하고 상태변수를 임의의 제2좌표계에 대하여 설정한 후 상기 목표물에 대한 데이타를 상기 제2좌표계형식으로 변환하여 칼만필터링을 수행함으로써 목표물의 분석을 수행하는 예측시스템에 있어서, 상기 제1좌표계에 목표물의 데이타를 기준 직교 좌표계의 원점과 목표물과의 연장선을 그 한 기본축으로 하고 또 다른 하나의 기본축이 상기 기준 직교 좌표계의 임의의 2축에 의하여 형성되는 한 평면상에 위치하게 되는 직교좌표계인 관측선 좌표계에 대한 데이타로 변환하는 제1과정과; 상기 제1과정에서 얻은 데이타를 이용하여 관측선 좌표계에 대한 칼만 이득을 구하는 제2과정과; 상기 제2과정에서 구하여진 관측선 좌표계에 대한 칼만 이득(Kalman Gain)을 좌표변환식 또는 좌표변환 행렬을 이용하여 상기 제2좌표계에 대한 칼만 이득(Kalman Gain)으로 변환하는 제3과정을 구비하고 상기 제3과정에서 구한 칼만이득이 상기 예측시스템의 칼만필터링에 사용되어지는 것을 특징으로 하는 목표물 예측 방법.The target analysis is performed by inputting data about the target for any first coordinate system, setting a state variable for any second coordinate system, and converting the data for the target into the second coordinate system to perform Kalman filtering. In a prediction system for performing a method, the data of the target in the first coordinate system is the extension line between the origin of the reference Cartesian coordinate system and the target as one primary axis, and another primary axis is provided on any two axes of the reference Cartesian coordinate system. A first step of converting the data to the observation line coordinate system, which is a rectangular coordinate system located on one plane formed by the first coordinate system; A second step of obtaining a Kalman gain for the observation line coordinate system using the data obtained in the first step; And a third process of converting a Kalman gain of the observation line coordinate system obtained in the second process into a Kalman Gain of the second coordinate system using a coordinate transformation equation or a coordinate transformation matrix. Kalmandeuk obtained in step 3 is used for Kalman filtering of the prediction system.
상기 제1항에 있어서, 상기 제1좌표계는 극좌표계이고 상기 제2좌표계는 기준직교좌표계이고 칼만필터링의 상태변수는 기준직교 좌표계에 대하여 설정하여 목표물에 대한 데이타는 기준 직교 좌표계에 대한 데이타로 변환되어 칼만 필터링이 수행됨을 특징으로 하는 목표물 예측 방법.The method of claim 1, wherein the first coordinate system is a polar coordinate system, the second coordinate system is a reference Cartesian coordinate system, and the state variable of the Kalman filtering is set with respect to the reference Cartesian coordinate system so that the data for the target is converted into data for the reference Cartesian coordinate system. And Kalman filtering is performed.
레이다등을 통하여 극좌표계 형태의 이동중인 목표물의 관한 데이타를 입력하며, 상태변수를 기준 직교 좌표계에 대하여 설정한 후 칼만필터링을 이용하여 상기 목표물에 관한 데이타를 분석하여 이동중인 목표물의 추적을 수행하는 이동 표적 추적 시스템에 있어서, 상기 극좌표계에 대한 목표물의 데이타를 기준 직교 좌표계의 원점과 목표물과의 연장선을 그 한 기본축으로 하고 또 다른 하나의 기본축이 상기 기준 직교 좌표계의 임의의 2축에 의하여 형성되는 한 평면상에 위치하게 되는 직교좌표계인 관측선 좌표계에 대한 데이타로 변환하는 제1과정과; 상기 제1과정에서 얻은 데이타를 이용하여 관측선 좌표계에 대한 칼만 이득을 구하는 제2과정과; 상기 제2과정에서 구하여진 관측선 좌표계에 대한 칼만 이득(Kalman Gain)을 좌표변환식 또는 좌표변환 행렬을 이용하여 상기 기준 직교 좌표계에 대한 칼만 이득(Kalman Gain)으로 변환하는 제3과정을 구비하고 상기 제3과정에서 얻은 칼만이득을 이용하여 칼만필터링을 수행하는 것을 특징으로 하는 이동 표적 추적 방법.Input the data about the moving target in the form of polar coordinate system through radar, set the state variable for the reference Cartesian coordinate system, and then use Kalman filtering to analyze the data about the target to track the moving target. In the moving target tracking system, the data of the target with respect to the polar coordinate system is based on the origin of the reference Cartesian coordinate system and the extension line between the target, and another basic axis is defined on any two axes of the reference Cartesian coordinate system. A first step of converting the data to the observation line coordinate system, which is a rectangular coordinate system located on one plane formed by the first coordinate system; A second step of obtaining a Kalman gain for the observation line coordinate system using the data obtained in the first step; And a third process of converting a Kalman gain obtained from the second coordinate process into a Kalman Gain of the reference rectangular coordinate system using a coordinate transformation equation or a coordinate transformation matrix. Moving target tracking method characterized in that performing the Kalman filtering using Kalman deung obtained in step 3.
상기 제3항에 있어서, 상기 관측선 좌표계는 상기 기준 직교 좌표계의 원점과 이동중인 목표물과의 연장선을 그 xo-축으로 하고 그 yo-축을 상기 기준 직교 좌표계의 x-y평면상에 위치하는 직교 좌표계(xo, yo, zo)임을 특징으로 하는 이동 표적 추적 방법.The Cartesian coordinate system of claim 3, wherein the observation line coordinate system has an extension line between the origin of the reference Cartesian coordinate system and a moving target as its x o -axis and its y o -axis located on the xy plane of the reference Cartesian coordinate system. moving target tracking method characterized in that (x o , y o , z o ).
상기 제3항에 있어서, 상기 변환식 또는 행렬인 TT(X)는 상기 레이다등으로부터 입력되는 목표물에 대한 데이타가 거리, 속도, 가속도이며 기준 직교 좌표계의 칼만 이득(Kalman Gain)을 K(t)라고 하고 관측선 좌표계의 칼만 이득(Kalman Gain)을 Ko(t)라고 할 때4. The method of claim 3, wherein TT (X), which is the transform equation or matrix, is a distance, a velocity, an acceleration, and a Kalman gain of a reference Cartesian coordinate system. And the Kalman gain of the observation line coordinate system is K o (t)
K(t)=T(X)Ko(t)이고K (t) = T (X) K o (t)
이며 And
상기 T(X)는T (X) is
인 것을 특징으로 하는 이동 표적 추적 방법.Moving target tracking method, characterized in that.
상기 제3항에 있어서, 상기 칼만필터링은 확장된 칼만필터링(Extended Kalman Filtering)임을 특징으로 하는 이동 표적 추적 방법.4. The method of claim 3, wherein the Kalman filtering is Extended Kalman Filtering.
상기 3항에 있어서, 상기 극좌표계에 대한 데이타를 상기 관측선 좌표계에 대한 데이타로 변환하는 제1과정은 상기 레이다등으로부터 입력되는 목표물에 대한 데이타가 거리, 속도, 가속도인 경우에 다음의 행렬을 이용하여 변환하는 것을 특징으로 하는 이동 표적 추적 방법.The method of claim 3, wherein the first process of converting the data of the polar coordinate system into the data of the observation line coordinate system uses the following matrix when the data of the target input from the radar is the distance, velocity, and acceleration. Moving target tracking method, characterized in that for converting.
Go(X)=diag[1, 1/r, 1/r]G o (X) = diag [1, 1 / r, 1 / r]
상기 제3항에 있어서, 상기 관측선 좌표계에 대한 칼만 이득 Ko(t)을 구하는 제2과정은 상기 레이다등으로부터 입력되는 목표물에 대한 데이타가 거리, 속도, 가속도이며 임의의 변수 a, b에 대하여 Pab는 변수 a와 변수 b의 오차상호분산을 나타내고 σr 2, σθ 2,는 각각 거리· 방위각· 고각성분의 측정잡음분산을 나타낸다고 할 때 다음의 식으로 구하는 것을 특징으로 하는 이동 표적 추적 방법.The method of claim 3, wherein the second process of calculating the Kalman gain K o (t) for the observation line coordinate system is data for a target input from the radar and the like, and includes distance, velocity, and acceleration. P ab represents the error intervariance between variable a and b, and σ r 2 , σ θ 2 , A method for tracking a moving target, characterized by obtaining the measured noise variance of the distance, azimuth, and elevation components, respectively.
단 상기 구성요소는Provided that the component
임. being.
※ 참고사항 : 최초출원 내용에 의하여 공개하는 것임.※ Note: The disclosure is based on the initial application.