This paper presents an application of the Kalman filter to the problem of tracking a maneuvering target. A realistic target model is developed and also is proposed the estimation algorithm, called the proposed sub-optimal Kalman filter (PSKF), based on Kalman gain rotation using the coordinate transformation matrix.
The new target model improves the bias error in the coordinated turn maneuver compared with Singer model and Berg model. Also the PSKF is compared with the conventional sub-optimal Kalman filter (CSKF), the extended Kalman filter (EKF), and the modified gain extended Kalman filter (MGEKF) using the Monte Carlo simulation for a typical target trajectory. The tracking errors of the four filters are almost similar, while the computational burden of the PSKF is less than that of any other filter such as the CSKF, the EKF, and the MGEKF.
본 논문은 기동 표적 추적을 위한 칼만 필터의 응용을 취급한다. 빠른 시간 간격으로 추적 레이다로 부터 제공되는 표적의 거리, 방위각 및 고각자료를 이용하여 표적의 위치, 속도 및 가속도를 추정하기 위한 표적 모델 및 추정 앨고리즘이 제안되었다. 제안된 추정 알고리즘, 즉 제안된 준최적 칼만 필터는 좌표 변환 행렬을 이용한 칼만 이득을 회전시키는 방법을 채택하고 있다.
새로운 표적 모델은 표적이 좌표 회전 기동을 할때 기존 Singer 모델과 Berg 모델에 비해 추정 편차 오차를 개선시킬 수 있다. 또한 제안된 준최적 칼만 필터는 성능면에서는 기존 준최적 필터, 비선형 필터들인 확장 칼만 필터 및 수정이득 확장 칼만 필터와 유사하면서도 계산 부담이 적기 때문에 실시간 처리 응용에 유리한 장점을 가지고 있다.
