3차원 공간상의 표적의 위치는 방위각, 고각, 거리의 세가지요소로 나타내어 질 수 있다. 이 논문에서는 등각적 선배열 센서로 이루어진 3개의 부분센서배열을 이용한 3차원 표적의 위치추정 알고리듬을 제안하였다. 원거리 표적의 방위각 추정 알고리듬으로 근거리 표적의 방위각을 추정하면 추정된 방위각은 실제 근거리 표적의 방위각과 고각과 거리의 비선형 대수적 관계식으로 주어진다. 제안한 알고리듬은 3개의 부분센서배열에서 각각 표적을 원거리에 있다고 가정하고 원거리입체각을 추정하여 위의 대수적 관계식을 얻은 후 이들 관계식을 연립하여 실제 근거리 표적의 위치를 추정하였다. 다중표적의 경우 각각의 부분센서배열에서 추정한 원거리입체각이 어떤 표적에 대한 추정치인지 연관시켜주는 알고리듬이 필요하다. 이 논문에서는 추정한 원거리입체각의 모든 조합으로부터 3차원 MUSIC 스펙트럼값을 비교하여 그 중 표적의 개수만큼을 선별하여 다중표적의 위치를 추정하였다.
본 논문에서는 해저 고정형 선배열센서를 이용하여 다중경로 신호를 이용한 근거리표적의 위치 추정 알고리즘을 제안하였다. 다중경로를 통하여 근거리 표적의 신호가 센서에 도달하는 경우 각 신호의 원추각이 다르므로 신호들의 원추각과 시간차를 추정해서 3차원 표적의 위치를 추정할 수 있다. 원거리표적으로 가정하고 추정한 원추각과 신호들의 시간차에 대한 관계식을 유도하였으며 이들을 연립하여 표적의 위치를 추정하였다. 그러나 표적이 위치한 기하학적인 위치에 따라 신호들의 원추각이 거의 같아지는 지점이 존재한다. 이 경우 부가적인 1차원 탐색으로 표적의 위치를 추정하였다.
본 논문에서는 바닥고정형 선배열센서를 이용하여 다중경로 신호를 이용한 근거리표적의 위치추정 알고리즘을 제안하였다. 다중경로를 통하여 근거리 표적의 신호가 센서에 도달하는 경우 각 신호의 원추각이 다르므로 신호들의 원추각과 시간차를 추정해서 3차원 표적의 위치를 추정할 수 있다. 원거리표적으로 가정하고 추정한 원추각과 신호들의 시간차에 대한 관계식을 유도하였으며 이들을 연립하여 표적의 위치를 추정하였다. 그러나 표적이 위치한 기하학적인 위치에 따라 신호들의 원추각이 거의 같아지는 지점이 존재한다. 이 경우 부가적인 1차원 탐색으로 표적의 위치를 추정하였다.
해안 수중 감시를 위하여 분산센서망를 해안에 설치하고, 이를 이용하여 표적을 탐지하고 표적의 위치를 추정하는 연구가 많이 이루어지고 있다. Zhou 등은 표적 탐지만 가능한 간단한 구조의 센서들로 구성된 분산센서망에서 표적을 탐지한 센서들의 위치 정보를 활용하여 표적의 위치를 추정하는 기법을 제안하였다. Zhou 등이 제안한 기법은 다른 기존의 기법에 비해 표적탐지 신호의 전파모델에 대한 파라미터들을 별도로 추정할 필요가 없고, 연산량이 적으며, 분산센서망에서 적은 량의 데이터만 송수신하여도 된다. 그러나 Zhou 기법은 표적의 위치 추정오차가 크다. Ryu는 추정오차를 줄이기 위하여 Zhou 기법을 수정하였다. 수정된 Zhou 기법은 Zhou 기법보다 추정성능이 향상되었지만, 여전히 비교적 큰 추정오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 수정된 Zhou 기법으로 구한 표적의 방위각을 나타내는 직선과 표적을 탐지한 센서들과의 기하학적 구조를 고려한 표적위치 추정기법을 제안하였으며, 수정된 Zhou 기법에 기반을 두고 있다. 제안한 기법의 표적위치 추정성능이 Zhou 기법과 수정된 Zhou 기법 보다 향상되었음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
소노부이는 수면 위에 투하되어 수중에 존재하고 있는 표적의 방위각을 추정한다. 그 중 DIFAR 소노부이는 방위각을 추정하는 방법과 해상 잡음으로 인해 오차가 발생하게 되며, 특히 특정한 각도 구간에서 오차가 커지게 된다. 이는 다중 소노부이를 이용하여 표적의 위치를 추정하는데 표적 위치 추정 오차를 유발하게 된다. 또한, 해류로 인해 소노부이의 위치는 계속해서 움직이게 되는데 현재 GPS를 장착한 소노부이는 DIFAR 소노부이 중간에 간헐적으로 배치되기 때문에 DIFAR 소노부이는 정확한 위치를 알 수 없어 이 또한 표적 위치 추정 성능의 저하를 유발하게 된다. 본 논문에서는 DIFAR 소노부이 방위각 추정 기법의 특성을 이용하여 방위각 추정 오차를 계산하고, 이를 표적 위치 추정 기법에 활용하여 그 오차를 줄이는 기법을 제안한다. 이때 간헐적으로 배치된 GPS 장착 및 능동 소노부이를 기반으로 표적 위치 추정 기법에 사용되는 소노부이의 위치 오차를 보상하여 표적 위치 추정 성능을 향상시키게 된다.
표적위치 추정은 정찰용 무인기의 주요 기능 중 한가지로, 다양한 용도로 활용되고 있으나 랜덤 측정 오차로 인하여 잡음이 심한 표적위치가 추정되는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 무인기 위치 및 자세와 광학장비 시선벡터에 대하여 칼만필터를 이용하여 최적의 상태를 추정한 후 이를 이용하여 표적위치를 계산함으로써 표적위치 오차를 감소시키는 방안을 제안하였다.
본 논문에서는 등간격으로 배치된 환형배열센서를 이용하여 근거리 표적의 3차원 위치를 추정하기 위한 효과적인 기법을 제안한다. 원거리 표적의 입사각 추정 알고리즘으로 추정한 근거리 표적의 입사각 (고각, 방위각)과 근거리 표적의 실제위치 (거리, 고각, 방위각)와의 대수적인 관계를 유도하고, 이를 3차원 MUSIC 스펙트럼의 극대값을 찾기 위한 경로로써 이용한다. 기존의 3차원 MUSIC 기법을 이용한 근거리 표적의 위치추정 기법에서는 3차원 탐색이 필요하나, 제안한 기법을 이용하면 경로를 초기화하기 위한 1번의 2차원 탐색과 경로를 추종하기 위한 1번의 1차원 탐색만이 요구되므로 연산량을 크게 감소시킬 수 있다.
본 논문에서는 기존의 방법에 의해 추정된 시간 지연의 차를 이용하여 표적의 위치를 추적하는 방법을 제시한다. 표적 위치를 추정하는 알고리즘의 전단에서 시간 지연의 차를 보정하는 과정을 수행하고, 후단에서 칼만 필터로 smoothing을 하는 방법을 제시한다. 이 방법을 사용하여 최소 2N-2개의 시간 지연 차를 이용하여 표적의 위치를 보다 정확히 추적할 수 있다.
지금까지 근거리 다중 표적에 대한 위치 추적은 2차원 MUSIC (MUltiple Signal Classification) 기법 등으로 표적 의 위치를 추정하여 JPDA (Joint Probabilistic Data Association) 필터 등의 순차적 상태 추정 알고리즘을 적용해 왔다. 그러나 이러한 방법은 데이터 연관 과정을 해결해야할 뿐 아니라 샘플 기간마다 표적의 위치를 추정하기 위해 많은 격자를 탐색해야 하므로 연산량 부하가 가중된다 또한 다수의 표적이 근접하여 위치할 경우 각 표적에 대한 위치 추정 오차가 크게 되어 위치 추적 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 근거 리 음장 (near field)에서의 선배열 센서 출력 신호 공분산 행렬로부터 위치 변위를 추정하여 근거리 다중 표적에 대한 위치 추적이 가능한 알고리즘을 제안하였으며, 근접 및 교차 표적에 대한 모의실험을 수행하여 그 성능의 우수함을 확인하였다.
최근에 능동소나 분야에서 분산센서망을 이용하여 표적을 탐지하는 연구가 많이 이루어지고 있다. Zhou 등은 표적의 탐지만 가능한 간단한 구조의 센서들로 구성된 분산센서망에서 라인피팅(line fitting)을 이용하여 표적의 위치를 추정하는 기법을 제안하였다. 이 기법은 ML(Maximum Likelihood) 기법에 비해 3가지 장점을 가지고 있다. 첫째는, 음파전달 모델에 대한 파라미터들을 추정할 필요가 없으며, 둘째는 연산량이 적다. 셋째는 분산센서망에서 센서들이 표적을 탐지했다는 정보만 이용하기 때문에 데이터처리 센터는 적은 량의 데이터만 수집하여도 된다. 그러나 이 기법은 표적의 위치 추정오차가 크다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Zhou의 기법이 가지는 큰 위치 추정오차를 줄이기 위하여 Zhou가 제안한 표적위치 추정기법을 수정하였다. 본 논문에서 제안한 수정된 표적위치 추정기법은 Zhou의 기법보다 40.7%의 위치 추정오차가 감소하는 성능향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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