Multitarget Tracking Algorithm With Joint Probabilistic Data Association Using Coordinate and Amplitude Information

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorKovtun, I. S.
dc.contributor.authorZhuk, S. Ya.
dc.date.accessioned2026-04-14T13:17:11Z
dc.date.available2026-04-14T13:17:11Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractThe widespread use of small Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) makes the task of their tracking highly relevant, especially in conditions where objects are at close ranges and their trajectories intersect. Frequency-Modulated Continuous-Wave (FMCW) radar is a modern tool for detecting and tracking small UAVs, allowing for a significant reduction in peak transmit power, thus lowering energy consumption and improving the weight, size, and cost characteristics of the system. Small UAVs have extremely low radar cross-section values. Increasing the detection range of small UAVs by FMCW radar can be achieved by lowering the detection threshold, which, however, leads to a significant increase in the probability of false alarms. To improve the efficiency of multitarget tracking using FMCW radar data in the presence of a significant number of false alarms, the Amplitude-Aided Joint Probabilistic Data Association Filter (AA-JPDAF) algorithm has been developed. This algorithm proposes the use of decision statistics (amplitude information) from the output of the optimal primary signal processing receiver as additional information. This information is utilised at the data association stage based on the Joint Probabilistic Data Association (JPDA) method. Target motion parameter estimation for each trajectory is performed using the Extended Kalman Filter (EKF). The analysis of the AA-JPDAF algorithm and its comparison with the conventional JPDAF were conducted via statistical simulation for scenarios involving intersecting trajectories and long-term parallel motion of targets at close ranges.
dc.description.abstractotherШироке застосування малорозмiрних безпiлотних лiтальних апаратiв (БПЛА) обумовлює актуальнiсть задачi їхнього супроводження в умовах, коли об’єкти перебувають на малих вiдстанях, а також їхнi траєкторiї перетинаються. Сучасним засобом виявлення i супроводження малорозмiрних БПЛА є радар з частотно-модульованим безперервним випромiнюванням (Frequency-Modulated Continuous-Wave, FMCW), який дозволяє суттєво зменшити пiкову потужнiсть випромiнювання, а отже – знизити енергоспоживання та покращити масо-габаритнi й вартiснi характеристики системи. Малорозмiрнi БПЛА мають екстремально низькi значення ефективної поверхнi розсiювання. Збiльшення дальностi виявлення малорозмiрних БПЛА FMCW радаром може бути досягнуто шляхом зниження порога виявлення, що однак призводить до значного зростання ймовiрностi хибної тривоги. Для пiдвищення ефективностi супроводження кiлькох цiлей за даними FMCW радара при наявностi значної кiлькостi хибних вiдмiток в роботi розроблено алгоритм — фiльтр з сумiсним ймовiрносним ототожненням даних з використанням амплiтудної iнформацiї (Amplitude-Aided Joint Probabilistic Data Association Filter, AA-JPDAF), в якому в якостi додаткової iнформацiї запропоновано використовувати вирiшальнi статистики (амплiтудну iнформацiю) з виходу оптимального приймача первинної обробки сигналiв. Ця iнформацiя використовується на етапi ототожнення вiдмiток за траєкторiями на основi методу спiльного ймовiрнiсного ототожнення даних (Joint Probabilistic Data Association, JPDA). Оцiнювання параметрiв руху цiлей за кожною траєкторiєю вiдбувається з використанням розширеного фiльтра Калмана (Extended Kalman Filter, EKF). Аналiз алгоритму AA-JPDAF i його порiвняння з вiдомим алгоритмом JPDAF проведено шляхом статистичного моделювання для сценарiїв iз перетином траєкторiй та тривалим паралельним рухом цiлей на малих вiдстанях.
dc.format.pagerangeС. 51-60
dc.identifier.citationKovtun, I. S. Multitarget Tracking Algorithm With Joint Probabilistic Data Association Using Coordinate and Amplitude Information / Kovtun I. S., Zhuk S. Ya. // Вісник НТУУ «КПІ». Радіотехніка, радіоапаратобудування : збірник наукових праць. – 2026. – Вип. 103. – С. 51-60. – Бібліогр.: 20 назв.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.64915/RADAP.2026.103.51-60
dc.identifier.orcid0009-0003-5501-3220
dc.identifier.orcid0000-0002-0046-8450
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/80163
dc.language.isoen
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.relation.ispartofВісник НТУУ «КПІ». Радіотехніка, радіоапаратобудування : збірник наукових праць, Вип. 103, 2026
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectFMCW radar
dc.subjectUAV
dc.subjectmultitarget tracking
dc.subjectfalse alarms
dc.subjectjoint probabilistic data association
dc.subjectKalman filter
dc.subjectposterior probability
dc.subjectdecision statistics
dc.subjecttrack loss
dc.subjectsignal-to-noise ratio
dc.subjectFMCW радар
dc.subjectБПЛА
dc.subjectбагатоцiльове супроводження
dc.subjectхибнi вiдмiтки
dc.subjectспiльне ймовiрнiсне ототожнення даних
dc.subjectфiльтр Калмана
dc.subjectапостерiорна ймовiрнiсть
dc.subjectвирiшальна статистика
dc.subjectвiдношення сигнал/шум
dc.subjectзрив супроводження
dc.subject.udc621.396.96
dc.titleMultitarget Tracking Algorithm With Joint Probabilistic Data Association Using Coordinate and Amplitude Information
dc.title.alternativeАлгоритм супроводження кiлькох цiлей з сумiсним ймовiрнiсним ототожненням даних з використанням координатної i амплiтудної iнформацiї
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
51-60.pdf
Розмір:
746.12 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Вісник НТУУ «КПІ». Радіотехніка, радіоапаратобудування : збірник наукових праць, Вип. 103