초록
이 논문은 측정잡음이 큰 수동소나체계의 각도정보만을 이용한 표적기동분석(TMA ; Target Motion Analysis) 기법 연구의 일환으로서 표적의 상태변수를 추정하는 순차적 추정자로 수정이득확장칼만필터(MGEKF : Modified Gain Extended Kalman Filter)를 사용하며, 이 MGEKF의 초기화를 위해 비선형 batch estimation 알고리듬을 제안한다. 수동표적추적 시스템의 가관측성(observability) 해석을 바탕으로 시스템의 가관측성의 향상을 통해 TMA 성능을 개선시킬 수 있는 관측자의 기동을 결정하는 실용적이면서도 효과적인 방법을 제안한다. 또한 가관측성 확보가 어려운 초기단계의 TMA를 위해 관측자의 진행방향과 표적의 각도정보와 같은 기하학적 자료와 시스템의 가관측성과의 관계를 나타내는 engagement boundary를 산출하여 가관측성이 큰 기하학적 관계를 갖는 위치로 관측자를 선기동(pre-maneuver) 시키는 방법도 제시한다. 제시하는 TMA 기법의 성능을 시뮬레이션을 통해 입증한다.
As a part of target motion analysis(TMA) with highly noisy bearings-only measurements from a passive sonar system, a nonlinear batch estimator is proposed to provide the initial estimates to a sequential estimator called the modified gain extended Kalman filter(MGEKF). Based on the system observability analysis of passive target tracking, a practical and effective method is suggested to determine the observer maneuvers for improved TMA performance through system observability enhancing. Also suggested is a method to determine observer location for enhanced system observability at the initial phase of TMA from various engagement boundaries which represent the relationship between observer-target relative geometrical data and system observability. The proposed TMA methods are tested by a series of computer simulation runs.