다중 분산 소나 시스템을 이용한 표적 탐지

Detection of Target using Distributed Multi-Sonar System

본 논문에서는 수중 환경에서 분산 소나 시스템의 최적 정보 융합에 관한 알고리즘을 제시하였다. 기존의 방법은 Bayesian 법칙을 이용하여 local 소나와 퓨전 센터의 문턱치를 적절히 조절하여 분산 소나 시스템을 최적화했다. 그러나, 이러한 최적화 과정에서 소나의 개수를 늘려감에 따라 P/sub F/(false alarm probability)가 단조 증가하는 현상이 발생하였고 이러한 단점을 보완하기 위해 P/sub F/를 작은 간에 제한시키고 Bayesian 법칙과 Neyman-Pearson 법칙을 함께 적용하여 분산 소나 시스템을 최적화시킨다. 그러나, 이러한 조건 하에 시스템을 최적화시키는 것은 N-P hard 문제에 의해 계산 부하가 매우 크므로 unate 함수와 SQP(Sequential Quadratic Programming)을 이용하여 계산 부하를 감소시켰다.