본 논문에서는 수중 환경에 Y자형으로 배치된 3조의 수동 선배열 소나 (Passive linear may sonars) 센서의 정보 연관 기법에 대해서 다룬다. 3조의 PLAS의 정보 연관은 NP-Hard로 알려진 3차원 할당 문제로 변형된다. 일반적인 수동 센서의 경우 기존의 접근 방법을 이용할수 있지만 방위 정보에 자우 불확실성 (Bearing ambiguity)이 존재하는PLAS에서는 개선된 방법이 필요하다. 특히 본 논문에서는 주파수 정보를 통한 가중치를 이용하여 방위 오차에 강인한 정보 연관 기법을 제안하였으며 PLAS와 표적간의 기하학적인 관계에 따른 ghost 문제 발생 영역을 분석하였다. 다중 표적 환경에서의 모의 실험을 통해 개선된 방법의 정보 연관 성능에 대해 알아보았다.
적응빔형성 기법은 부엽을 줄이고 약한 신호에 대한 탐지 성능을 향상시킨다. MVDR(Minimum Variance Distortionless Response)과 같은 일반적인 적응빔형성 기법은 설계한 가중벡터와 실제 입사신호의 조향벡터의 불일치에 대해 매우 민감하다. 또한 센서 수가 많은 어레이를 이용하여 광대역 적응빔형성을 할 경우 공분산행렬을 산출하기 위해 긴 관측시간과 많은 연산량이 요구된다. 본 논문은 센서 수가 많은 수동 선배열 소나의 광대역 적응빔형성 성능향상 및 안정성을 위해 WBRCB(Wideband Robust Capon Beamforming)를 적용하였다. 불일치 요소에 강인한 WBRCB 구현을 위해 다양한 불일치 요소를 반영하여 최적의 불일치 파라미터를 도출하였다. 도출된 파라미터를 반영한 WBRCB 기법을 시뮬레이션 및 실험데이터에 적용하여 수동 선배열 소나의 광대역 적응빔형성 성능 향상을 검증하였다.
본 논문에서는 수동 선배열 소나의 저주파 영역에서 수신된 표적 신호로부터 간섭신호를 분리해 내기 위해 독립성분분석 알고리즘을 적용하는 방안을 제안하고 기존 알고리즘들의 성능을 비교해 보았다. 저주파 대역 신호의 경우 비교적 넓은 방위로부터 수신되기 때문에 인접 빔 신호를 관측신호로 활용하여 독립성분분석을 수행할 수 있다. 신호분리에 사용한 독립성분분석 알고리즘은 FastICA(Fast Independent Component Analysis), NNMF (Non-negative Matrix Factorization), JADE (Joint Approximation Diagonalization of Eigen-matrices)이다. 실측 선배열 수동소나신호를 이용하여 독립성분분석을 수행한 결과 제안한 방법으로 간섭신호분리가 가능함을 확인하였으며, JADE 알고리즘의 신호 분리 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다.
수동 소나 시스템에서는 신호대 잡음비의 향상, 표적의 방위 탐지 및 위치 데이터 산출, 간섭신호 제거 등을 위하여 지향성 빔을 만들어 사용한다. 주변환경이 복잡한 해양에서 저소음의 표적을 원거리에서 탐지하기 위해서는 지향성 빔의 특성을 향상시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 선형으로 배열된 센서에서 각 센서 쌍들의 상호상관 행렬을 이용한 SCCBF (Spatial Cross Correlation Beamforming) 알고리즘을 제안하였다. 이상적인 조건하에서 제안된 SCCBF는 기존의 CBF (Conventional Beamforming)에 비해 배열 이득이 3 dB 이상 향상되고 표적의 탐지 방위 정확도를 나타내는 빔 폭이 CBF보다 0.5배 정도가 됨을 이론적으로 검증하고, 시뮬레이션을 통하여 이를 입증하였다. 또한 제안된 알고리즘을 적용한 선배열 수동 소나 시스템의 해상 시험 결과를 제시하였다.
PLA(Passive Linear Array) system has been primarily utilized to detect and track underwater targets, such as submarines. This system has difficulty in distinguishing between underwater targets and surface ships in a dense target environment. And a single-PLA system does not provide target state observability. At least two PLAs are necessary to observe a track uniquely. To classify and localize the underwater targets effectively, first of all, it is very of importance to discriminate the surface ships in the multi-target environment. These problems can be overcome by the association of distributed PLAs and radars. In this paper, we present an algorithm to solve the track-to-track association of the heterogeneous data from three PLAs and one radar are noncollocated with known sensor positions. Also, this paper shows the simulation results to verify the proposed algorithm.
본 논문에서는 삼중 배열 소나를 위한 강인한 적응 빔형성 기법을 제안한다. 제안하는 빔형성은 삼중 배열 소나를 이용하여 불일치에 강인하고 좌우구분이 가능한 빔을 만드는 방법으로 두 단계로 이루어져 있다. 먼저 각 삼각 센서 별로 표적 신호의 좌우 방위 구분을 위한 카디오이드 빔을 생성하며, 각 삼각 센서(Triplet)에 대한 회전각을 반영하여 지연차 방법을 통해 빔을 형성한다. 다음으로 인접 표적에 의한 간섭을 최소화하기 위해 적응 빔을 생성한다. 삼각 센서 별로 얻은 카디오이드 빔을 선배열에 대한 입력 신호로 하여 선배열에 대한 적응 빔형성 기법을 카디오이드 빔에 적용한다. 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 기법이 기존 기법 대비 표적에 대한 좌우 구분 및 불일치에 강인함을 확인하였다.
현대의 수동소나 시스템에서는 자함 소음의 영향을 최소화하고 더 높은 신호대잡음비를 얻기 위한 목적으로 예인형 선배열 센서를 운용한다. 얇고 긴 예인형 선배열 센서는 예인선의 기동에 따라 비선형 형태로 유도될 수 있다. 이러한 배열 형상의 변화가 고려되지 않는다면 빔형성기의 성능이 저하될 수 있다. 따라서 예인형 선배열 센서를 이용한 빔형성 시 센서 배열에 대한 정확한 형상의 추정이 필요하다. 선배열 형상 추정에는 다양한 기법이 존재한다. 그 중 방위센서를 이용한 기법의 경우, 방위센서 잡음의 영향으로 추정성능이 감소할 수 있다. 이러한 잠재적 오류를 제거하기 위해 가중 다항 근사화 기반 배열 형상 추정 기법을 제안하였다. 제안 기법의 성능 검증을 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 제안 기법의 성능이 기존 기법에 비해 잡음에 강인함을 확인하였다.
우리 나라 주변어장에서의 주요 어자원중 조기류가 수동어탑을 위한 대표적 어종으로 부각되었다. 음원수준을 150~180dB로 가정했을 때 선배열 형의 수동어탐기에 탐지될 수 있는 거리는 최저 3km에서 최대 20km 이상으로 추정되어 어탐거리의 획기적 증대가 기대된다. 뿐만 아니라 조기류가 내는 700~800Hz 사이의 tocal noise의 특성은 수동형 어탐기에 의한 어종식별 거리 및 정밀도를 보다 향상시킬 것임이 분명하다. 다만, 이 수동소나를 조기류외에 대형어군을 이루는 멸치, 칼치, 명태류, 쥐취류, 오징어 등에 적용 여부를 가늠하기에는 보다 많은 정량적 자료가 수집된 연후에 가능할 것으로 믿어진다.
Bearing and frequency measurements of TMA (Target Motion Analysis) in passive line array SONAR have lower bearing rate and frequency doppler, and are not detected or tracked continuously because of various ocean environments. This is a main reason to effect the TMA performance and it takes a long time to get TMA solutions. We propose the bearing and frequency TMA(BFTMA) using accumulative batch estimation to solve the TMA problem of line array passive SONAR. The accumulative batch estimation structure is based on MLE (Maximum Likelihood Estimation) but used accumulative measurements. The accumulative batch estimation is applied for the BFTMA with nonlinear Kalman filter to estimate the target range, speed and course. Simulation and sea data analysis were carried out to verify the performance and applicability of the proposed techniques.
수동소나체계에서 음원의 위치와 관련된 매개변수를 산출하기 위해 정합장처리(Matched Field Processing)가 이용된다 본 연구에서는 수직선배열센서를 이용한 정합장처리에서 음원 위치추정에 영향을 미치는 다양한 요인 중, 수직음속분포 오정합(mismatch)에 의한 영향을 MV 프로세서 (Minimum Variance Processor)를 이용하여 모의실험함으로써 그 결과를 분석하였다. 천해 모의환경에서 동일한 기울기로 증감하는 수직음속분포 오정합은 음원 위치추정에서 거리성분의 오차를 가지며, 상이한 기울기를 갖는 수직음속분포 오정합은 거리와 수심 성분의 오차가 유발됨을 확인할 수 있었다. 심해 모의 환경에서 수직음속분포 오정합은 거리와 수심 성분의 오차가 유발되고, 거리추정의 전반적인 경향은 천해의 동일한 기울기를 가지는 경우와 유사함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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