A coarse-to-fine particle filter algorithm has been developed for the track-before-detect (TBD) of a subpixel-sized, low signal-to-noise (SNR) target from the observed sensor data. The proposed algorithm enhances tracking performance in the presence of target motion uncertainty while it holds computational load without increasing the number of particles. The coarse-to-fine particle filter, which is newly applied to track-before-detect, has two recursive stages: a coarse stage for extensive searching over the target’s state-space and a fine stage for narrowing down the tracking results. In the coarse stage, particles are propagated with a uniform distribution to compensate highly non-linear target motion. The fine stage employs a Gaussian distribution to propagate the filtered particles from the coarse stage. This coarse-to-fine approach is compared with a standard particle filter for TBD by Monte Carlo simulation for given scenarios. Results from simulations with artificial image sequences show the improved performance of the proposed algorithms when the target motion and jitter cause large frame-to-frame pixel differences. The advantages and limitations are also presented in terms of tracking error, computational load, and complexity.
최근 무인기의 영상센서를 이용한 감시 정찰의 임무 및 충돌회피 기능에 대한 요구가 높아짐에 따라, 영상센서를 이용한 표적 추적 및 탐지 알고리즘에 대한 연구가 활발히 수행되고 있다. 이 중 매우 낮은 SNR을 갖는 영상에서 원거리의 표적을 탐지하기 위한 방법으로 탐지 전 추적(Track-before-detect) 기법이 있다. 탐지 전 추적 알고리즘은 표적의 존재를 확인하기 위해 여러 개의 관측값을 이용하여 정보를 누적시켜 표적의 확률을 추정 한 후 표적의 존재 유무를 판별하는 알고리즘이다.
본 논문에서는 무인기의 구조 진동 및 자세 변화에 따른 영상내의 비선형적인 움직임을 갖는 표적의 탐지를 높이기 위해 조세단계(coarse-to-fine) 파티클 필터(Particle filter)를 이용한 TBD알고리즘을 제안하였다. 이에 앞서 기본적인 파티클 필터의 개념 및 이론과 이를 이용한 TBD 알고리즘을 소개하였고, 이를 기반으로 하여 조세 단계 파티클 필터의 알고리즘을 소개하였다. 조세 단계 파티클 필터는 비선형 필터인 파티클 필터의 특성을 이용하여 거친(Coarse) 단계에서는 균등 분포 노이즈를 통해 넓은 범위의 비선형적인 움직임을 추정하였고, 조밀(Fine) 단계에서는 가우시안 노이즈를 통해 좁은 범위에서의 표적 움직임을 추정 할 수 있다.
제안된 알고리즘은 주어진 시나리오에 대해 몬테-카를로 시뮬레이션을 수행함으로써 성능의 우수함을 보였다. 조세 단계를 이용한 파티클 필터 기반 TBD 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 비선형적인 움직임을 하는 표적에 대해서도 강인한 성능을 보였으며, 훨씬 적은 수의 파티클로 더욱 좋은 표적 탐지성능을 갖는 것을 보였다. 이를 통해 계산 부하를 훨씬 줄이고 필터의 성능을 높였다.