기동 특성을 가진 표적의 상태 추정을 위한 기동 보상 Kalman 필터
Compensated Kalman filter for state estimation of maneuvering tar
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초록
본 논문에서는 기동 특성이 존재하는 표적의 상태 추정에 대하여 논한다. 기존에 상태 추정에 사용하던 표적의 운동 방정식의 한계에 대해 서술하며 새로운 운동 방정식을 묘사한다. 또한 표준 Kalman 필터를 사용한 상태 추정 과정에서 표적의 기동 특성이 작용할 경우에 발생하는 필터 이노베이션의 변화와 상태 추정 과정에 발생하는 문제점에 대해서술하며 이에 대한 해결 방안으로 기동 보상 Kalman 필터를 제안한다. 제안된 필터는 표준 Kalman 필터와 필터 이노베이션을 기반으로 기동 특성을 추정하는 퍼지 기동 추정기를 결합한 것으로 상태 추정 성능을 개선한다. 제안된 필터의성능을 확인하기 위해 속력에 대한 기동 특성을 갖는 표적에 대해 표준 Kalman 필터와 제안된 기동 보상 Kalman 필터를 사용한 상태 추정 시뮬레이션을 수행하여 결과를 비교하고 분석한다.
Abstract
This paper presents a state estimation technique for a maneuvering target. The limit of the motion equation used earlier in state estimation of a maneuvering target is described and a more practical motion equation is presented. In addition, as a method to solve the problem occurring while tracking a maneuvering target using a standard Kalman filter, a compensated Kalman filter, which consists of a standard Kalman filter combined with a fuzzy maneuver estimator, is suggested. The fuzzy maneuver estimator estimates the target maneuver by using the filter innovation as an input. In order to verify the performance of the suggested filter, several simulations were performed under the condition that the target speed is abruptly changed as a type of maneuver.
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