초록 close

Ryu 등은 신호부공간(signal subspace)으로부터 구한 표적의 방위각 이노베이션을 이용하여 다중표적 방위각 추적 알고리즘을 최근에 제안하였다. 이 알고리즘은 데이터연관 문제가 발생하지 않으며, 구조가 간단하다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 표본시간에 인접한 신호부공간들로부터 구한 인접 방위각 이노베이션들을 융합하기 위한 ML(Maximum Likelihood) 기법에 기반을 둔 인접 방위각 이노베이션 융합 기법을 제안하였다. 이 인접 방위각 이노베이션 융합 기법을 Ryu의 알고리즘에 적용함으로써 새로운 방위각 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 표본시간의 신호부공간에서 구한 하나의 방위각 이노베이션을 이용한 Ryu의 알고리즘에 비해 추적성능이 향상되었으며, Ryu 알고리즘의 장점은 그대로 유지된다.


Recently, Ryu et al. proposed a multiple target angle tracking algorithm using the angular innovations obtaining from the signal subspace. This algorithm has good features that it has no data association problem, and simple structure. In this paper, a fusion method is presented based on ML to fuse the angular innovations adjacent to the sampling time. The new angle tracking algorithm is proposed by incorporating the presented fusion method into Ryu's algorithm. The tracking performance of the proposed algorithm is improved than that of Ryu's algorithm that uses an angular innovation extracted from the signal subspace at the sampling time, and the proposed algorithm sustains the good features of Ryu's algorithm