최근 다양한 시스템의 상태를 추정하는데 시스템의 운동 특성을 모델링하는 기법이 많이 연구되고 있다. 이 기법은 시스템의 운동 특성을 수학적으로 모델링하는 것으로 모델링의 정확도에 따라 시스템의 상태 추정 정확도에 많은 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서는 표적의 기동 특성을 모델링하고 표적의 현재와 과거의 상태를 이용하여 정의된 기동 모델 중 적합성을 판단하는 기법을 제시하며 시뮬레이션을 통하여 기동하는 표적의 모델을 정확하게 판단하는지를 검증하고자 한다.
현대 대잠전에 있어 잠수함에 대한 2차원 위치추정에 다양한 방법들이 있다. 잠수함에 대한 보다 효과적인 추적 및 공격을 위해 표적 심도는 매우 중요한 요소이다. 하지만 현재까지도 잠수함의 심도를 찾아낸다는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 최단접근점(Closest Point of Approach, CPA) 전후의 표적 접촉방위와 표적 도플러 신호 등 다이파 소노부이 접촉정보를 이용한 잠수함 심도 추정 기법을 제안하고자 한다. 표적의 상대심도는 표적과 다이파 소노부이의 청음기 간 사선거리 및 수평거리에 피타고라스 정리를 적용하여 결정된다. 이때 사선거리는 도플러변이와 표적 속도에 의해서 계산되며, 수평거리는 표적에 대한 연속된 접촉방위와 표적의 이동거리에 삼각함수를 적용하여 얻을 수 있다. 본 논문에서 제시된 알고리즘의 성능은 소노부이-표적 간 수평거리 및 상대심도에 의해 결정되는 고각과 도플러 변이 값의 측정 정확성에 의해 좌우됨을 시뮬레이션을 통해 알 수 있다.
비동기 양상태 소나는 음원 방향에서 수신되는 직접파를 탐지하고 직접파가 수신된 시간을 추정하여 반사파의 거리를 산출한다. 따라서 동기식에 비해 직접파 수신 시간 추정 오차가 표적 거리 추정 오차에 더하여 나타난다. 특히, 직접파는 다중경로 신호에 의해 정합필터 출력이 여러 개의 첨두치로 나타나는데 문턱치를 넘는 첫 번째 첨두치로 직접파 도달시간을 추정하는 기법과 가장 큰 첨두치로 직접파 도달시간을 추정하는 기법에 대하여 분석하였다. 실험은 공간적으로 분리된 음원과 해저에 매설된 선배열 수신센서로 구성된 양상태 소나를 이용하여 모의 반향기에서 반향되는 유사 표적 신호를 획득하는 방식으로 진행되었다. 실험결과 첫 번째 첨두치로 직접파 도달시간을 추정하는 기법이 표적 거리 추정 오차가 더 작은 것을 확인하였다. 도출된 결과는 비동기 양상태 소나의 표적 추적 기법에 활용할 예정이다.
차량용 레이더(automotive radar)는 크기, 무게, 비용 등의 문제로 적은 수의 수신 채널을 가진 안테나를 사용한다. 이때, 스펙트럼 추정 기법 중 하나인 relaxation(RELAX) 기법을 이용하면, 표적의 방위각뿐만 아니라, 빔 내에 존재하는 표적의 개수 추정 또한, 가능하다. 하지만, 차량용 레이더의 적은 수신 채널 개수로 인하여, 정밀하지 않은 각도 영역에서의 스펙트럼 추정이 이루어지며, 이는 부정확한 방위각 추정 성능을 야기한다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 minimum length description(MDL) 기준을 통한 표적 개수의 추정과 결부한 root-multiple signal classification(root-MUSIC) 기법을 이용하여 표적의 정확한 방위각을 추정하도록 제안한다. 시뮬레이션에서는 세 점 표적들이 안테나 빔 내에 존재할 때, 제안한 방법이 더 나은 방위각 추정 결과를 도출할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 OFDM 레이다를 위한 딥러닝 기반 표적의 거리 및 속도 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 표적으로부터 반사된 수신 신호를 받아 변조신호 제거 후 2차원 FFT를 통해 2차원 주기도를 얻는다. 주기도는 기존 및 제안 방법에서 표적의 거리 및 속도를 추정하는 입력신호이다. 주기도에서 정점은 표적의 위치를 나타내는데 표적의 거리 및 속도 추정을 위해 널리 사용되는 기존 기법은 CFAR (Constant False Alarm Rate) 알고리즘이다. 반면 제안하는 기법은 다중 출력 CNN (Convolutional Neural Network)을 이용하여 거리 및 속도를 추정한다. 기존 기법과 달리 제안 기법은 주기도 이외에 잡음 전력과 같이 추가적인 정보가 필요하지 않아 사용하기 편리하다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면 제안 추정 기법은 기존 기법보다 거리 및 속도 추정 MSE (Mean Square Error)오차 성능을 5배 이상 개선하며 송신 OFDM 심볼 개수가 증가할수록 정확도가 향상되는 특성을 보인다.
이 논문에서는 적외선 센서를 가진 다수의 감시 로봇에서 획득한 정보를 융합하여 분산되어있는 표적의 위치 좌표를 추정하는 기법을 제안한다. 방위각(azimuth)과 표적을 대응시키는 방법으로 최대-우도(maximum likelihood), 깊이-우선(depth-first), 너비-우선(breadth-first) 트리 탐색(tree search) 기법을 각각 적용하며, 후보선정 및 가지치기(pruning)에 사용하는 정보는 표적의 방위각과 적외선 센서 화면에서 표적의 픽셀 수만을 활용한다. 방위각과 표적이 대응된 후에는 하나의 표적을 가리키는 방위각들에 최소 제곱 오차(least square error) 알고리듬을 적용하여 최적 교점을 구함으로써 표적의 위치 좌표를 추정한다. 제안한 세 가지 탐색 기법 및 위치 추정 기법의 좌표 추정성능, 복잡도, 오차 성능을 모의실험으로 제시하여 성능을 비교한다.
다중 표적을 감시하는 무선 센서 네트워크에서 다중 표적이 서로 교차하게 될 때 각각의 표적을 분리하는 문제는 표적의 추적, 탐지, 식별 등의 분야에서 매우 중요하다. 기존의 무선 센서 네트워크에서는 에너지 기반의 기법을 사용하기 때문에 다중 표적의 위치를 추정할 수 없거나, 기지국에서의 원 신호 분석 방법을 통해 표적의 종류를 식별하여 각각의 표적을 분리한다. 후자의 방법은 무선 센서 노드의 통신량과 연산량을 증가시켜 센서 노드의 생존 시간이 짧아지는 단점이 있고, 표적 분리까지 걸리는 시간으로 인해 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 무선 센서 노드에서 웨이블릿 변환을 이용한 특징을 추출하고 이를 이용해 다중 표적이 센서 영역 내에서 교차하게 될 때 표적을 분리하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블릿 상수의 주파수 정보를 이용하여 적은 연산으로 표적을 분리한다.
실제 시스템 적용에 있어서, 소나 표적의 특징정보추출을 위한 PSR(Propeller Shaft Rate) 추정 알고리즘은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 주파수 스펙트럼 기반의 소나 표적 식별에 있어서 다중의 스펙트럼 선들로부터 기본 주파수와 그 고조파들로 구성된 하모닉군을 구별하는 깃은 필수적이면서도 어렵기 때문에 정확하고 효율적인 기본주파수 발견법을 요구한다. 나아가, 구조와 파라메터에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다 이 문제들을 해결하기 위해서 전문가 지식 및 진화 전략(ES : Evolution Strategy)을 이용하는 진화적인PSR 추정 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해서는 소나 표적의 PSR 추정이 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실시간 시스템 적용에서 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 안테나 빔 내의 두 표적에 대하여 표적 간의 간섭(interference) 정도에 따라 적합한 모노펄스 기법을 선택함으로써 각 표적에 대한 더욱 정확한 각도 정보를 추정할 수 있는 적응형 위상 비교 모노펄스 기법(phase-comparison monopulse technique)을 제안하였다. 제안한 기법은 두 표적이 한 퓨리에 빈(Fourier bin)에 존재하지 않는 경우, 기존의 위상 비교 모노펄스 기법을 적용하며, 반대로 두 표적이 정확하게 한 퓨리에 빈에 존재한다면 Zheng이 주장한 각도 추정 기법을 적용하여 두 표적의 각도 정보를 추출하도록 한다. 본 논문의 시뮬레이션에서는 안테나 빔 내에 두 점 표적이 존재하는 경우를 가정한 후, 각 표적이 존재하는 거리 빈(range bin)의 차이를 달리함에 따라서 기존의 위상 비교 모노펄스 기법, Zheng 기법의 단순한 수행과 비교하여 제안한 기법이 더 나은 각도 추정 결과를 얻어낼 수 있음을 보인다.
이 논문에서 비선형 배열 MUSIC 빔형성 기법을 이용하여 예인형 선배열 센서 시스템의 표적 좌우 방위 분리 방법을 기술하였다. 이 기법은 배열 운동모델 Water-Pully 모델과 방향센서의 정보를 이용하는 칼만필터를 설계하여 예인함 기동에 따른 배열형상을 추정하고 표적의 좌우방위를 분리하기 위하여 추정된 배열형상에서 MUSIC 빔형성 기법으로 신호처리를 수행하였다. 또한 예인주기와 예인진폭과 같은 예인함 기동형태의 전형적인 빔형성 기법과 MUSIC 빔형성 기법으로 표적의 좌우 방위 분리 성능을 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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