수중음향 시스템에서는 이동 표적에 대한 상태 추정 및 표적 식별 등의 목적을 위해서 표적 방위 추적은 필수적이다. 그러나 감시영역에 근접 또는 교차 표적 등이 존재하는 다수 표적 상황에서의 방위 추적은 매우 어려운 문제로 다양한 접근방법으로 연구되어 왔다. SWORD는 배열 센서 신호의 출력 공분산 행렬로부터 방위 변위를 추정하여 표적을 추적함으로써 별도의 정보 연관 과정이 필요 없는 단순한 구조의 다중 표적 방위 추적 알고리즘을 제안하였으며, RYU 등은 표적 조향 벡터 (target steering vector)와 배열 센서 공분산 행렬의 신호 고유 벡터 (signal eigenvector)가 선형결합 관계임을 이용하여 교차 표적 (cross target)에 대해서도 우수한 성능을 나타내는 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 또한 HWANG 등은 잡음 고유 벡터 (noise eigenvector)와 표적 조향 벡터가 직교 관계임을 이용하여 RYU의 알고리즘과 동일한 성능을 유지하면서 연산량을 개선한 알고리즘을 제안하였다. 그러나 기존의 방법은 코히어런트 (coherent) 다중 표적인 경우에는 추적 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 배열 센서의 공분산 행렬로부터 추정할 수 있는 신호 고유 벡터와 잡음 공분산 행렬 (noise covariance matrix)의 특성을 이용하여 코히어런트 다중 표적에 대해 추적 성능을 유지할 수 있는 다중 표적 방위 추적 알고리즘을 제안하였으며, 근접 및 교차 기동하는 표적에 대한 시뮬레이션을 통하여 비코히어런트 (incoherent)와 코히어런트 다중 표적에 대해 추적 성능이 우수함을 확인하였다.
Ryu 등은 방위각 이노베이션을 효율적으로 구할 수 있는 계산식을 가진 다중표적 방위각 추적 알고리즘을 제안하였으며, 이 알고리즘은 데이터연관 문제가 발생하지 않는다는 장점을 가지고 있다. Ryu 알고리즘의 효율적인 방위각 이노베이션 계산식은 선배열센서를 사용하는 경우에 대하여 유도하였기 때문에, Ryu 알고리즘은 선배열센서에만 적용이 가능하다. 다중표적 방위각 추적 문제를 연구하는 많은 분야에서 다양한 형태의 배열센서를 사용하고 있다. 특히, 소나(Sonar)에서는 선배열센서 뿐만 아니라 원통형 배열센서도 많이 사용되고 있으며, 원통형 배열센서를 사용하는 대표적인 소나로 선체고정형 소나(Hull Mounted Sonar)가 있다. 본 논문에서 Ryu의 다중표적 방위각 추적 알고리즘을 원통형 배열센서에 적용할 수 있도록 수정하고, 다양한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 수정된 알고리즘의 추적성능을 확인한다.
Ryu 등은 선형 선배열센서를 이용하여 표적의 방위각 궤적을 추적하는 알고리즘을 제안하였다. Ryu 등이 제안한 방위각 추적 알고리즘은 선형 선배열센서의 출력신호를 이용하여 신호부공간을 추정하고, 추정된 신호공간으로부터 각 표적의 방위각 이노베이션을 구하며, 이렇게 구한 방위각 이노베이션을 각 표적에 할당된 칼만필터의 입력으로 사용함으로써 표적의 방위각 궤적을 추적한다. 이러한 구조를 가지는 Ryu의 방위각 추적 알고리즘은 별도의 데이터연관 필터가 필요 없으며 효율적이라는 장점을 가지고 있다. 그러나 Ryu의 방위각 추적 알고리즘은 선형 선배열센서를 사용하는 환경에서 제안되었기 때문에 임의형상 배열센서에 적용하기에는 부적합하다. 배열센서를 사용하는 여러 응용분야에서 배열센서를 구성하는 센서들은 실제로 위치오차를 가지며, 배열센서는 임의형상 배열센서가 된다. 본 논문에서는 Ryu 알고리즘의 장점과 추적 성능을 그대로 유지하면서 임의형상 배열센서에 적용할 수 있는 방위각 추적 알고리즘을 제안한다.
최근에 Ryu 등은 추정된 신호부공간(signal subspace)으로부터 구한 방위각 이노베이션을 이용하여 다중표적의 방위각을 추적하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 데이터를 연관시키면서 동시에 표적의 방위각을 구하기 때문에 기존의 추적 알고리즘과 달리 별도의 데이터연관 기법이 필요 없으며, 구조가 간단하다는 장점을 가지고 있다. 그러나 표적의 개수가 N일 때, 각 표적의 방위각 이노베이션을 구하기 위하여 차원이 (2N+1)${\times}$(2N+1)인 실행렬의 역행렬을 구하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 표적의 조향벡터를 신호부공간에 투영할 때, 투영오차가 0이 된다는 사실로부터 방위각 이노베이션을 구하기 위한 새로운 선형 방정식을 제안하였다. 제안한 새로운 선형방정식은 Ryu의 알고리즘에서 사용하는 식과는 달리 한 개의 방위각 이노베이션만을 변수로 사용하기 때문에 역행렬을 구할 필요가 없고 효율적이다.
본 논문에서는 신호 부공간을 이용하여 표적들의 방위각 이노베이션을 구함으로써, 별도의 데이터연관 기법이 필요 없으며 간단한 구조의 효율적인 다중표적 방위각 추적 알고리즘을 제안하였다. 신호 부공간은 PAST와 같은 신호 부공간 추적 알고리즘을 이용하여 추정된다. 추정된 신호 부공간과 방위각 이노베이션이 만족시키는 비선형 행렬방정식을 유도하고, 이를 Taylor 급수 전개하여 선형근사화 한다. 이렇게 선형근사화하여 얻은 선형 행렬방정식으로부터 최소제곱법을 이용하여 방위각 이노베이션을 구한다. 다양한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘의 효율적이고 우수한 성능을 확인하였다.
Ryu 등은 배열센서 출력을 이용하여 추정한 신호부공간으로부터 표적의 방위각 측정치를 구하고, 이를 이용하여 표적의 방위각 궤적을 추적하는 알고리즘을 제안하였다. Ryu 등이 제안한 방위각 추적 알고리즘은 별도의 데이터연관 필터가 필요 없으며 구조가 간단하다는 장점을 가지고 있다. Ryu의 방위각 추적 알고리즘에서는 신호부공간이 센서출력에 의해서 계속 쇄신되고 있지만 표본시간의 신호부공간에서 구한 측정치만을 사용하고 있으며, 신호대잡음비가 낮은 경우에는 Ryu 알고리즘의 추적 성능이 매우 급격히 저하되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Ryu 알고리즘의 방위각 추적 성능을 개선하기 위하여 표본시간의 신호부공간에서 구한 측정치뿐만 아니라 표본시간에 인접한 신호부공간으로부터 구한 측정치까지 사용할 수 있도록 ML(Maximum Lekelihood)에 기반을 둔 측정치 융합 기법을 제안한다. 그리고 제안한 측정치 융합 기법을 이용하여 Ryu 알고리즘과 같은 구조를 가지는 새로운 방위각 추적 알고리즘을 제안한다. 제안한 방위각 추적 알고리즘은 Ryu 알고리즘의 장점을 그대로 유지하면서 Ryu 알고리즘보다 향상된 추적 성능을 가진다.
본 논문에서는 직교 좌표계에서 추적필터가 설계될 때, 표적의 거리와 방위에 대한 관측오차 공분산의 변화를 고려하기 위하여 정상상태 칼만필터의 해석적 해를 이용하는 IMM 추적기를 설계하였다. 제안된 정상상태 칼만필터 기반 IMM 추적기의 성능분석 및 검증을 위하여 거리의 변화가 작은 표적과 거리의 변화가 큰 표적에 대하여 각각 100회의 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하고, 고정이득 및 칼만필터 기반의 IMM 추적기와 RMS 오차분석을 통하여 비교하였다. 모의실험 결과로부터 제안된 방법이 칼만필터 기반 IMM 추적필터에 비하여 연산량을 크게 감소시킬 수 있으며, 유사한 추적성능을 제공할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 표적 추적 시스템에서 센서 어레이에 입사되는 표적신호에 대한 센서 출력 신호간의 지연시간 추정(TDE:Time Delay Estimation)을 위해 백색상호 상관법(CSP:Cross-Power Spectrum Phase Analysis)을 이용한다. 그러나 음파의 다중경로 전달특성 및 배경잡음의 영향으로 인해 CSP계수는 많은 클러터(Clutter)를 포함하게 되고 결국 방위 추정 오차의 요인이 된다. 따라서 센서 어레이 중심좌표를 기준으로 대칭 배열된 센서쌍(Pair)에 대한 CSP계수를 동기가산 하여 실제 표적 방향 이외의 방향정보를 제거하는 방법을 제안한다. 시간에 따라 각도를 변침하는 표적에 대한 표적기동분석 (BOTMA:Bearings Only Target Motion Analysis)을 위해 매 관측시간마다 동기가산을 행한 CSP결과를 누적하여 방위각 궤적을 형성하였을 때 시간 Window에 따라 약간의 차이는 있지만 약 10dB의 궤적 추적 성능을 확인하였다.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.218-223
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1993
In this paper, we modify a multiple target angle tracking algorithm presented by Sword et al.. The predicted estimates, instead of the existing estimates, of the target angles are updated by the most recent output of the sensor array to improve the tracking performance of the algorithm for crossing targets. Also, the least square solution is modified to avoid abnormally large angle innovations when the target angles are very close. The improved performance of the proposed algorithm is demonstrated by computer simulations.
Recently, Ryu et al. proposed a multiple target DOA tracking algorithm, which has good features that it has no data association problem and simple structure. But its performance is seriously degraded in the low signal-to-noise ratio. In this paper, a measurement fusion method is presented based on ML(Maximum Likelihood), and the new DOA tracking algorithm is proposed by incorporating the presented fusion method into Ryu's algorithm. The proposed algorithm has a better tracking performance than that of Ryu's algorithm, and it sustains the good features of Ryu's algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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