A fusion process, which eliminates duplicate tracks, is required to create a single integrated air picture (SIAP) with air tracks collected from a dynamic multi-radar system (DMRS). A DMRS consists of numerous vehicle-mounted radar nodes that are connected via a wireless ad hoc network. Meanwhile, two-tier fusion process is a suitable approach to create a SIAP in a DMRS. Since, the two-tier fusion process is divided into local and global parts, so that the number of tracks to be processed at the central server can be reduced, dramatically. Local fusion nodes execute the local fusion process to create the local SIAP, and the central server executes the global fusion process to create the global SIAP with the tracks from local fusion nodes. This hierarchical structure can be modeled as a fusion tree: Each radar node, local fusion node, and the central server is a leaf, internode, and the root, respectively. This dissertation addresses the proposal that the number of processed air tracks of a two-tier fusion process can be increased by applying a balanced fusion tree, which can balance tracks across local fusion nodes.
In this dissertation, fusion tree generation (FTG) algorithms, based on clustering approach, are proposed for a DMRS. Basic FTG (B-FTG) algorithm, which can generate a balanced fusion tree by considering the distribution of radar nodes, is proposed. The performance of B-FTG is evaluated on the OPNET (Optimized Network Engineering Tool) network simulator; and the simulation result shows that B-FTG outperforms a na?ve method, which randomly select local fusion nodes by considering the position of radar nodes, when used to generate balanced fusion trees. This result reveals that the effectiveness of clustering approach in generating fusion trees. In addition, Non-uniform FTG (NU-FTG) algorithm, which can generate a balanced fusion tree in the non-uniform distribution of targets by considering the distribution of targets, is proposed. NU-FTG outperforms B-FTG and clustering methods for the wireless sensor networks (WSNs) when used to generate balanced fusion trees in the non-uniform distribution of targets.
However, it is observed that the performance of B-FTG and NU-FTG are degraded in a dynamic environment where the distribution of radar nodes and targets changes dynamically. This performance degradation of B-FTG and NU-FTG might be induced from the property that those algorithms consider the initial distribution of radar nodes and targets only. In this dissertation, the dynamic FTG (D-FTG), which can be used in the dynamic environment, is proposed. D-FTG consists of initial clustering and pruning-and-rejoining stages. The neighbor dependency-based scoring method is devised to improve the performance of the initial clustering. Besides, the pruning-and-rejoining strategy is proposed to prevent some of local fusion nodes from becoming bottleneck nodes.
다수 레이더로부터 획득한 트랙들을 이용하여 통합전장상황을 생성하기 위해서는 서로 다른 레이더들로부터 획득된 트랙들 중 중복하여 식별된 것을 제거하는 트랙 융합 절차가 요구된다. 한편, 다수 레이더들의 트랙들을 중앙 서버에 집중하여 융합 할 경우 중앙 서버에서의 융합 처리량 증가로 인한 성능 저하가 예상된다. 그러나 융합을 지역 및 광역으로 나누어 수행하는 2단융합의 경우 중복 식별 된 트랙들이 지역 융합을 통해 융합되어 중앙 서버에서 처리량이 줄어들게 된다. 한편, 2단융합 시스템은 레이더, 레이더들 중 선발된 지역융합노드 및 광역융합노드로 구성된다. 지역융합노드들은 이웃 및 자신의 레이더로부터 수신한 트랙들을 이용하여 지역 융합을 수행하고, 광역융합서버는 지역융합노드들의 결과를 이용해 광역 융합을 수행한다. 이러한 구조는 레이더(터미널 노드), 지역융합노드(중간 노드) 및 광역융합서버(루트 노드)로 구성된 트리 구조로 모델링 될 수 있으며, 이러한 트리를 융합 트리라 한다.
본 논문은 동적 구성 다중 레이더 시스템 상에서 2단융합절차의 표적 처리량 증가를 위해 지역융합노드 간 표적들을 균형되게 분배하는 클러스터링 기반 융합트리생성 알고리즘들 및 분석 결과를 제시한다. 우선, 기본 융합 트리 생성 알고리즘은 레이더들의 분포를 고려하여 융합 트리를 생성한다. 기본 융합 트리는 네트워크 시뮬레이터 (OPNET) 상에서 위치기반 지역융합노드 임의선정방법에 비해 성능이 뛰어남을 확인 되었다. 이를 통해 클러스터링 기반 융합트리생성 기법의 유용성이 확인 되었다. 또한, 불균형 융합 트리 생성 알고리즘은 불균형한 표적 분포 상태에서 성능 저하를 방지하기 위해 융합 트리 생성시 표적 분포를 고려하도록 하였다. 시뮬레이션을 통해 불균형한 표적 분포 상황에서 불균형 융합 트리 생성이 기본 융합 트리 생성 및 기존 무선 센서 망을 위한 클러스터링 기법들에 비하여 더 좋은 성능을 내는 것을 확인하였다.
그러나 표적 분포가 실시간으로 변하는 환경에서는 기본 융합 트리 및 불균형 융합 트리의 성능이 크게 저하됨을 확인하였다. 이는 레이더 및 표적의 초기 분포만 고려하는 두 알고리즘의 특성에서 비롯된 것이라 할 수 있다. 본 논문에서는 레이더 노드 및 표적의 분포가 실시간으로 변하는 실제 레이더 시스템에 활용 가능한 동적 융합 트리 생성 방안을 제시한다. 동적 융합 트리 생성은 초기 클러스터링과 탈퇴-가입 스테이지로 구성된다. 초기 클러스터링의 성능을 높이기 위해 이웃 의존도 기반 스코어링 방안을 고안하였으며, 표적 분포 변화 시 지역융합노드들의 판단에 의해 클러스터 탈퇴 및 가입을 결정하여 빠르게 대처 할 수 있도록 하는 전략을 사용하였다.