한국해양대학교

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고 기동성 군함 추적용 페이딩 메모리 다항식 필터의 최적화 연구

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dc.contributor.advisor 정태권 -
dc.contributor.author PAN BAOFENG -
dc.date.accessioned 2019-12-16T02:53:57Z -
dc.date.available 2019-12-16T02:53:57Z -
dc.date.issued 2018 -
dc.identifier.uri http://repository.kmou.ac.kr/handle/2014.oak/11675 -
dc.identifier.uri http://kmou.dcollection.net/common/orgView/200000015325 -
dc.description.abstract 추적 필터는 선박의 위치와 속도를 정확하게 예측하는 데 중요한 역할을 한다. 추적에는 여러 가지 방법이 사용된다. 그러나 가장 일반적으로 사용되는 방법은 칼만 필터와 그것에서 파생되는 방법이다. α-β-γ 필터는 칼만 필터가 제공하는 일반적인 솔루션의 특별한 경우 중 하나이다. α-β-γ 필터의 많은 알고리즘 중에서 페이딩 메모리 다항식 필터(fading memory polynomial filter, FMP filter)는 정확도가 더 높으며 쉽게 실행이 가능하다. 군함은 주로 해상 전쟁을 목적으로 제작된 해군 함선을 일컫는다. 무기를 장착함은 물론이고 충격을 견딜 수 있도록 고안되었으며 일반적인 상선보다 속도가 더욱 빠르고 기동성도 좋다. 군함은 갑작스럽게 속도나 항로를 변경할 때 뛰어난 기동성을 발휘하므로 추적하기가 어려워진다. 한편 추적 정확도는 해상상황과 기상조건에 따라 좌우되기도 한다. 따라서 기동성이 좋은 군함을 추적하는 것은 항해에 있어 중요한 것으로 인식되고 있다. 본 연구에서는 일반적으로 사용되는 필터 알고리즘과 비교하여 추적 정확도가 높고 계산량이 적은 FMP 필터가 다른 필터에 비하여 우수함을 제시하였다. 최적화 된 3차 FMP 필터는 본선이 고정되어 있거나 움직인 때도 높은 기동성 목표물을 잘 추적할 수 있다. 그러나 군함의 속도가 매우 빠르고 침로의 변화가 심하기 때문에 3차 FMP 필터는 추적 정확도가 떨어진다. 따라서 본 연구에서는 가속도의 변화를 수정할 수 있는 4차 FMP 필터로 확장하였다. 속도변화에 따라 최적화 된 4차 FMP 필터를 이 논문에서 제시하였다. 이 새로운 필터를 사용하면 추적 정확도를 더욱 향상시킬 수 있다. 동시에 속도에 따른 최적한 파라미터 를 이용하면 추적하기 전에 필터 계수 찾은 시간도 절약 할 수 있다. 3000번 실험 결과를 통계하고 랜덤으로 생산되는 궤적 추적용 4차 FMP 필터의 파라미터 값의 범위가 [0.44, 0.6]으로 확인되었다. 추적 정확도는 추적 필터의 성능을 평가하는 요소 중 가장 중요한 요소이다. 추적 필터의 정확도가 향상되면 실전 상황에서 더욱 정확한 위치를 차지해 전쟁의 주도권을 잡을 수 있을 것이다. 실제 응용적 측면에서 글린트 노이즈, 다수의 목표물의 추적 등은 어떻게 해결할 것인가와 레이더 영상은 방위와 거리로 주어지는바 이것에 대한 오차는 어떻게 처리할 것인지는 추후 연구로 남겨둔다. -
dc.description.tableofcontents Chapter 1 Introduction 1.1 Background and Purpose of This Study 1 1.2 Warship and Its Properties 2 1.3 Introduction of Fading Memory Polynomial Filter (FMP Filter) 5 1.4 Related Studies of the Study 6 1.5 Scope, Methodology and Content of This Study 8 Chapter 2 FMP Filter and Its Superiority 2.1 Third-order FMP Filter 10 2.2 Fourth-order FMP Filter 12 2.3 Superiority of FMP Filter 14 2.3.1 Comparison of FMP Filter and Other Filter Algorithms 14 2.3.1.1 Benedict-Bordner Model 14 2.3.1.2 Filter Gain Coefficients Selection Using the Gray & Murray Filter 16 2.3.1.3 Simulation 19 2.3.1.4. Performance Comparison of the Filters 22 2.3.2 Comparison of FMP Filter and Kalman Filter 29 2.3.2.1 Kalman Filter Algorithm 29 2.3.2.2 Simulation of Kalman Filter and FMP Filter 32 2.3.2.3 Restult Comparison of FMP Filter and Kalman Filter 37 2.3.2.4 Analysis of Simulation Result 43 2.4 Summary of Chapter 2 45 Chapter 3 Third-order FMP Filter to Track High Mobility Warship 3.1 Third-order FMP Filter to Track High Mobility Target 46 3.1.1 Noise Addition 46 3.1.2 Determination of Optimal ξ 48 3.2 Third-order FMP filter to Track High Mobility Motion under the Condition of both Own Ship and Target in Motion 50 3.2.1 Input Model of Own Ship and Target 51 3.2.2 Noise Addition 52 3.2.3 Determination of Optimal ξ 54 3.3 Speed-dependent Third-order FMP Filter to Track High Mobility Target 57 3.3.1 Input Model of Target 58 3.3.2 Noise Addition 58 3.3.3 Determination of optimal ξ 60 3.3.4 Relationship between Speed and Optimal 61 3.4 Speed-dependent Third-order FMP Filter to Track High Mobility Target under the Condition of both Own Ship and Target in Motion 64 3.4.1 Input Model 64 3.4.2 Noise Addition 65 3.4.3 Determination of Optimal ξ 66 3.4.4 Relationship between Speed and Optimal 67 3.5 Summary of Chapter 3 69 Chapter 4 Fourth-order FMP Filter to Track High Mobility Warship 4.1 Fourth-order FMP filter to Track Trigonometric Function Combined Trajectory Motion only Target in Motion 71 4.1.1 Simulation of Fourth-order FMP Filter 71 4.1.2 Result Analysis of Fourth-order FMP Filter 75 4.2 Fourth-order FMP Filter to Track Trigonometric Function Combined Trajectory Motion under the High Mobility Motion of Both Own Ship and Target 81 4.2.1 Input Model of Own Ship and Target 81 4.2.2 Noise Addition 83 4.2.3 Determination of Optimal ξ 84 4.3 Speed-dependent Fourth-order FMP Filter to Track High Mobility Targets 87 4.3.1 Input Model 88 4.3.2 Noise Addition 88 4.3.3 Determination of Optimal ξ 90 4.3.4 Curve Fitting by Least Square Method 92 4.3.5 Advantages of Speed-dependent FMP Filter 94 4.4 Speed-dependent Fourth-order FMP Filter to Track High Mobility Target under The Condition of Both Own Ship and Target in Motion 96 4.4.1 Input Model of Own Ship and Target 96 4.4.2 Noise Addition 96 4.4.3 Determination of Optimal ξ 98 4.4.4 Relationship between Speed and Optimal 100 4.4.5 Advantages of Speed-dependent FMP Filter 101 4.5 Performance of Fourth-order FMP Filter to Track Random Motion Cases 103 4.5.1 Generation of Trajectory Function 104 4.5.2 Determination of Parameters in Motion Model 105 4.5.3 Simulation 107 4.6 Summary of Chapter 4 109 Chapter 5 Conclusion 111 References 114 Acknowledgements 125 List of Published Papers during Doctoral Course 127 -
dc.format.extent 151 -
dc.language eng -
dc.publisher 한국해양대학교 대학원 -
dc.rights 한국해양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. -
dc.title 고 기동성 군함 추적용 페이딩 메모리 다항식 필터의 최적화 연구 -
dc.type Dissertation -
dc.date.awarded 2018-02 -
dc.contributor.alternativeName 潘寶峰 -
dc.contributor.department 대학원 항해학과 -
dc.contributor.affiliation 한국해양대학교 항해학과 -
dc.description.degree Doctor -
dc.subject.keyword 추적, 정확도, 페이딩 메모리 다항식 필터,칼만 필터, 3차 필터, α-β-γ 필터, 4차 필터; α-β-γ-η 필터. -
dc.title.translated A Study on Optimization of Fading Memory Polynomial Filter to Track High Mobility Warship -
dc.contributor.specialty 해사기술안전 -
dc.identifier.holdings 000000001979▲200000000139▲200000015325▲ -
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항해학과 > Thesis
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