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논문 기본 정보

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정보영 (한동대학교) 황익호 (한동대학교) 나원상 (한동대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제30권 제3호
발행연도
2024.3
수록면
267 - 275 (9page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2024.23.0128

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This study proposes a new linear state estimation filter for radar target tracking. Unlike the conventional converted measurement technique, target motion and radar measurements are modeled in mixed Cartesian coordinate systems. Considering the coordinate transformation relationship between radar measurements and state variables, radar target tracking is described as a state estimation problem for a linear measurement model. This model is useful in practice because it guarantees the whiteness of the measurement noise sequence and the unbiasedness of the target state estimator. Based on this observation, the design of a tracking filter is described as a stochastic minimization problem of an indefinite quadratic form linked to a linear time-varying system whose measurement matrix includes the random coordinate transform uncertainty. The resulting solution almost surely converges to the true state, even when an uncertain coordinate transform matrix is used. Computer simulations show that the proposed filter performs better and more consistently than the existing methods regarding target tracking performance.
#asymptotically unbiased linear Kalman filter #mixed-coordinate linear time-varying system model #radar target tracking #correlated converted measurements

목차

Abstract
I. 서론
II. 점근 불편향 선형 상태추정 기법
III. 점근 불편향 선형 칼만 필터링 기법
IV. 성능분석
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
S. J. Julier and J. K. Uhlmann, “Unscented filtering and nonlinear estimation,” Proceedings of the IEEE, vol. 92, no. 3, pp. 401-422, 2004. doi: https://10.1109/JPROC.2003.823141. google schola I. Arasaratnam and S. Haykin, “Cubature Kalman filters,” IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 54, no. 6, pp. 1254-1269, 2009. doi: https://doi.org/10.1109/TAC.2009.2019800. google schola W. I. Tam, K. N. Plataniotis, and D. Hatzinakos, “An adaptive Gaussian sum algorithm for radar tracking,” Signal Processing, vol. 77, no. 1, pp. 85-104, 1999. doi: https://doi.org/10.1016/S0165-1684(99)00025-0. google schola S. S. Blackman, Multiple-target Tracking with Radar Applications, Artech House, 1986. google schola D. Lerro and Y. Bar-Shalom, “Tracking with debiased consistent converted measurements versus EKF,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 29, no. 3, pp. 1015-1022, 1993. doi: https://doi.org/10.1109/7.220948. google schola

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