본 논문에서는 클러터가 존재하는 상황에서 다중 신호원 위치 추정 성능을 개선하기 위하여 particle flow filter 기반의 추적 알고리즘을 제안하였다. Particle flow filter는 기존 파티클 필터의 importance sampling 과정에 가상 시간(pseudo time) 동안의 파티클 동적모델을 이용해서 측정치 업데이트 수행 전까지 파티클의 움직임을 모사하여 상태변수 추정 정확도를 향상시키는 필터 구조다. 이러한 기존 필터 구조에 측정치의 품질 상태에 따른 오차 공분산 값을 적응 로직(adaptive logic)을 통해 조절하는 알고리즘을 추가하여 측정치의 클러터 및 잡음 영향을 완화시켰다. 제안한 기법의 성능 분석을 위해 MATLAB 기반의 위치추정 시뮬레이션을 진행하였으며, 시뮬레이션을 진행한 결과 기존의 다중 추적 알고리즘과 비교하였을 때 추정 성능이 향상되는 것을 확인하였다.

Keywords: multi-target tracking, Fokker-Planck equation, particle flow filter, Markov chain Monte Carlo

Speaker Sun Young Kim