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다중 표적 추적 방법에 있어서,(a)표적의 운동학적 상태 벡터와 표적의 기하학적 영상 특징의 상태 벡터를 예측하는 표적 상태 예측 단계;(b)상기 표적 상태 예측 단계에서 제공되는 운동학적 상태 벡터와 기하학적 영상특징 상태 벡터의 합을 통한 NN 측정치를 선택하는 NN 측정치 선택 단계;(c)상기 NN 측정치 선택 단계에 의해 선택된 NN 측정치를 사용한 상태 벡터 추정을 최신화하는 상태 벡터 추정 최신화 단계;를 포함하되,상기 표적의 기하학적 영상특징은, 표적의 면적 f1(k), 밝기 평균 f2(k), 종횡비 f3(k)를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 표적 추적 방법
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제 1 항에 있어서,상기 표적의 기하학적 영상특징은 아래의 수식과 같은 지수적 자기상관함수 (autocorrelation function)를 갖는 평균이 mi이고 분산이 σ2i인 랜덤 프로세서(random process)로 모델링한 것을 특징으로 하는 다중 표적 추적 방법
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제 1 항에 있어서,상기 표적의 기하학적 영상특징에 대한 이산시간 상태 방정식은 아래의 수식과 같이 유도되는 것을 특징으로 하는 다중 표적 추적 방법
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제 4 항에 있어서,상기 이산시간 상태방정식을 행렬식으로 표현한 전체 상태방정식은 과 같고, 측정방정식은 과 같으며,상기 상태방정식과 측정방정식에 사용되는 상태천이행렬 F(k), 입력벡터u(k) 및 측정행렬 H(k)는 각각,,, 과 같은 것을 특징으로 하는 다중 표적 추적 방법
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제 1 항에 있어서,상기 NN 측정치 선택 단계는,운동학적 정규화된 예측오차 Dp(z)와 기학학적 정규화된 예측오차 Dg(z)의 합을 구하고, Dp(z)+Dg(z)가 가장 작은 측정을 NN측정으로 선택하는 것을 특징으로 하는 다중 표적 추적 방법
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