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초록·키워드
본 논문에서는 추적 손실 구간에서 기존 추적 필터(IMM-UKF)의 예측값 오차를 LSTM(long short-term memory) 신경망이 실시간으로 보정하여 이후 측정값 재개 시 추적을 이어갈 수 있는 기법을 제안한다. 제안 기법은 실제 해양 관측 통계를 바탕으로 해수면 클러터가 발생하는 시뮬레이션 환경을 구성하여 추적 손실이 발생하는 시나리오에 대해서 검증하였다. IMM 단독 기법과 transformer 기반 기법을 동일한 환경에 적용하여 세 기법의 성능을 비교하였다. 결과적으로 딥러닝 기반 예측 보정이 기존 추적 필터의 한계를 효과적으로 보완할 수 있음을 확인하고, 해상 표적 추적 시스템 설계를 위한 기초적인 판단 근거를 제시한다.
본문·목차
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