수동소나에서의 표적기동분석은 방위 또는 방위-주파수와 같이 제한된 정보를 이용하여 수행된다. 표적기동분석을 빠르고 정확하게 수행하기 위해서는 정확한 표적기동 초기치의 추정이 필수적이다. 기존의 표적기동분석과 달리 신호 대 잡음비 정보와 음파전달모델을 추가로 이용하면 표적기동분석의 정확도를 향상시킬 수 있다. 이 방법은 표적의 방사소음수준은 알고 있다고 가정하지만 가정한 수준과 실제 수준간의 오차에 따라 표적기동분석의 정확도가 저하될 수 있다. 본 논문에서는 수동 소나로 탐지한 표적 방위정보, 탐지 신호 대 잡음비 정보 및 음파전달모델을 이용한 표적기동분석 알고리즘을 한국 해양환경(동해/서해/남해)에서 수행한다. 그리고 가정한 표적 방사소음수준과 실제 수준간의 차이에 따른 성능분석 결과를 제시한다.
일정한 주파수의 음향신호를 발생시키는 표적이 기동할 때 한 개의 고정된 센서에서 관측된 신호의 주파수는 시간에 따라 도플러 변이가 발생한다. 이러한 도플러 변이 현상을 이용한 기존의 CPA (Closest Point of Approach) 분석으로 센서 수신기에 표적이 최단거리로 근접했을 때의 시간, 거리, 속력 그리고 실제 신호의 중심주파수를 추정할 수 있다. 본 논문에서는 고정된 단일 센서 대신에 일정한 속도로 기동하는 배열센서 수신기에서 주파수뿐만 아니라 표적의 방위각을 관측하여 이로부터 표적의 실제 기동속도를 추정하는 기법을 제안한다. 그리고 제안한 기법의 성능검증을 위해 오차 분석 및 모의 실험을 수행하였다.
수동 소나를 이용하여 기동 표적의 위치를 추정하는 정합-표적모델 역산 기법을 개발하였다. 본 기법은 수중음향학 분야에서 널리 사용되는 정합장 역산 방법을 이용하여 관측으로부터 얻어지는 방위와 주파수를 표적모델에 의해 계산되는 값과 정합 시킴으로써 표적의 위치를 파악한다. 효율성과 정확성을 향상시키기 위하여 변수의 탐색 방식은 혼성 최적화 기법을 이용하였는데 일차적으로 광역 최적화 기법으로 알려진 유전자 기법이나 모사 담금질 기법을 적용한 후 단순 비탈 국부최적화 기법을 순차적으로 적용하였다. 제안 기법의 성능 검증을 위하여 3가지의 기동 시나리오에 대하여 시뮬레이션을 실시하였다. 검증 결과 가우시안 확률분포를 갖는 측정오차가 5σ를 가지는 경우에도 견실한 수렴을 보여주었으며 계산 시간면에서도 실용적 인 것으로 밝혀졌다.
In this paper, the measurements preprocessing algorithm for the fading of bearing and frequency measurements is proposed, which can improve the performance of BFTMA(Bearing and Frequency Target Motion Analysis). The fading and detection relation between bearing and frequency are rigorously established for measurements preprocessing, and BFTMA can be carried out the estimation of target motion by using measurements preprocessing. Batch estimation with bearing and frequency using the proposed algorithm can be applied to estimate the initial target states despite of the fading of frequency measurement. Simulation results show that BFTMA using the proposed measurements preprocessing has superior estimation performance, compared with batch estimation using only bearing measurements.
본 논문에서는 수중에서 빠른 속도로 기동하는 표적 환경에 적합한 조향각 오차 보정기법을 제안한다. 기존의 협대역 조향각 오차 보정기법에서는 다수의 시간 데이터 단편을 이용한 반면, 제안한 기법은 하나의 시간 데이터 단편에서 다수의 주파수 성분들로부터 모드 공분산행렬을 구성하고, 이를 이용하여 얻어진 광대역 MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) 빔출력을 최대화시키는 조향각 오차를 추정함으로써 짧은 관측시간 내에 정확한 표적의 방위각을 추정할 수 있다. 모의신호와 실제 해상 실험 데이터를 이용하여 제안한 기법의 성능을 기존의 기법과 비교, 분석하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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