연합형 칼만필터 기반의 실시간 항체 추적시스템용 다중센서 융합 알고리듬 설계
Design of Multi-Sensor Fusion Algorithm Based on Federated Kalman Filter for Real Time Target Tracking System
초록/요약
본 논문에서는 연합형 칼만필터(federated kalman filter) 기반의 다중센서 융합 알고리듬 설계를 통해 실시간 항체 추적시스템을 구현한다. 다중센서 융합 알고리듬 기법은 비동기된 다중 샘플링 레이트 상태에서 통신지연된 데이터의 실시간 처리가 가능해야 하며, 센서 고장 발생시, 이를 검출하고 보정해야 한다. 다중센서 융합기법은 일반적으로 모든 센서 데이터를 하나의 필터에서 처리하는 중앙집중형 칼만필터(centralized kalman filter)와 부 필터와 주 필터에 의해 센서 데이터를 처리하는 분산 계층형 칼만필터(decentralized kalman filter) 설계방식이 이용된다. 중앙집중형 칼만필터는 융합데이터의 최적해를 제공하는 반면, 비동기 데이터 처리 및 센서 고장검출 성능이 떨어진다. 분산 계층형 칼만필터는 비동기 데이터 처리와 센서 고장검출 구현이 가능한 반면, 융합 다중센서 데이터에 대한 최적해를 제공할수 없는 단점이 있다. 비동기 데이터의 처리는 칼만필터의 예측값과 평활화(smoothing)기법을 이용하며, 센서 고장검출 및 보정은 준 최적 연합형 칼만필터를 사용하여 구현한다.
more목차
제 1 장 서론 = 1
제 2 장 다중 센서시스템 개요 = 3
제 3 장 모의 센서데이터 설계 = 6
3.1 센서 경로 데이터 생성 = 8
3.1.1 경로 생성 알고리듬 = 8
3.1.2 센서데이터 생성 = 9
3.2 센서오차 및 고장생성 = 11
3.2.1 GPS 오차 생성 = 11
3.2.2 INS 센서 오차 생성 = 11
3.2.3 Radar 센서 오차 생성 = 11
3.2.4 센서의 고장생성 = 13
3.2.5 생성된 센서 데이터 = 14
제 4 장 융합 알고리듬 설계 = 19
4.1 융합 알고리듬 설계요소 = 19
4.2 칼만필터를 이용한 융합 기법 = 20
4.2.1 중앙 집중형 칼만필터(Centralized Kalman Filter) = 20
4.2.2 연합형 칼만필터(Federated Kalman Filter) = 21
4.3 연합형 칼만필터 설계 = 24
4.3.1 필터 기본구조 = 24
4.3.2 부필터 설계 = 25
4.3.3 주필터 설계 = 30
4.3.4 센서이상 검출 및 보정 = 31
제 5 장 성능검증 실험 = 34
5.1 모의 센서데이터를 이용한 실험 = 34
5.2 실측 센서데이터를 이용한 실험 = 39
제 6 장 결론 = 44
참고문헌 = 46
