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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제15권 제5호
발행연도
2005.10
수록면
593 - 598 (6page)

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표적의 상태를 추정하기 위해 사용된 칼만 필터는 급 기동을 하거나 비선형적인 운동특성을 가지는 표적이 발생할 때, 모델은 상당한 오차를 유발하며 추적 성능은 현저히 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 기동하는 표적을 추정하기 위한 새로운 지능형 추정 알고리즘을 제안 한다. 제안된 알고리즘은 유전 알고리즘에 기반한 퍼지 칼만 필터를 이용하여 실제 알지 못하는 표적의 가속도를 전체 프로세스 잡음으로 추정한 후, 보정된 필터의 잔여치와 변화를 이용한 퍼지 시스템으로 새로운 퍼지 이득을 추출하여 측정 예측 오차를 보정함으로써 한 개의 필터로 표적 움직임의 비선형성을 효과적으로 다룰 수 있다. 제안된 기법의 우수성을 검증하기 위해서 다중 모델 기법을 사용한 필터와 비교 모의실험을 하였다.
#Fuzzy Kalman filter #maneuvering target tracking #GA #fuzzy system

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 시스템 기동 모델
3. 지능형 추정 알고리즘
4. 모의 실험
5. 결론
참고문헌
저자소개

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