수중 표적의 탐지를 위한 다중상태 소나에서 수신 신호는 많은 잔향 및 클러터 성분을 포함한다. 이는 표적탐지에서 오경보율을 높이는 주된 원인이다. MRAL(multiple return association and localization) 알고리듬은 수신신호를 위치적인 유사성을 기준으로 몇 개의 그룹으로 분류하고, 그룹의 수신신호들을 한 개의 반사체로부터 온 것으로 봄으로써 오경보율을 낮춘다. 그러나 그룹화로 인하여 MRAL 알고리듬의 결과로 나타나는 표적 및 클러터 등의 위치는 실제위치와 차이를 보일 수 있다. 본 논문에서는 MRAL 알고리듬의 출력으로서 나타나는 표적 및 클러터의 위치와 실제 표적 및 클러터의 위치와 차이를 줄이기 위하여, 후처리 기법으로 최소제곱법을 이용한 LS기반 MRAL 후처리 기법 알고리듬을 제안한다.
본 논문에서는 비선형 기동을 하는 기동표적의 추정된 잡음을 분석하여 표적의 기동패턴을 분석하는 알고리즘을 제시하고자 한다. 기동표적의 추정위치와 측정치에서 발생하는 잡음을 가속도와 순수 잡음으로 분리하고 분리된 성분을 분석하여 표적의 기동 패턴을 인식하고 동시에 추적을 실시하는 알고리즘을 구성한다. 잡음의 분리는 퍼지 클러스터링(FCM : Fuzzy C-means Clustering) 기법을 이용하여 적절한 추정값을 이용한다. 추정된 표적의 속도와 가속도, 잡음을 재 구성하여 기동표적의 기동패턴을 분석하고, 동시에 추적을 실시한다. 위의 과정을 통해 가속도를 분리한 후 비선형성을 지닌 기동표적의 기동패턴을 선형화 하여 칼만필터를 이용 잡음을 분리하고 가속도를 다시 보상하여 추적 알로리즘을 구성한다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여 주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.
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.
GMTI (Ground Moving Target Indication) 레이다 시스템은 항공기와 위성과 같이 이동하는 플랫폼에 탑재되어 지상에서 이동하는 표적을 탐지하고, 그 표적의 위치와 속도 정보를 제공하기 때문에 결과에 해당하는 표적의 위치 정확도가 중요하다. 그러나 안테나 혹은 김발 자체의 지향 정확도, EGI 자이로 센서와 하우징 간의 정렬 오차, EGI 정렬치구의 공차 등의 기계적 오차와 측정 센서 등에서 발생하는 전기적 오차로 인해 표적의 위치 결과에서 방위각 오차가 발생할 수 있다는 문제점이 있다. 이러한 경우, 모노펄스 기울기(Monopulse ratio) 정보가 아무리 정확하더라도 표적의 방위각 정확도가 저하된다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 발생한 표적의 위치 오차를 보정하기 위해 모노펄스 레이다 시스템으로부터 수신한 합/차 신호를 이용하여 표적의 방위각 오차를 추정하고 그 위치를 보상하는 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 하드웨어 변경 없이 소프트웨어적으로 구현이 간단하지만 다양한 환경에서 적응적으로 사용할 수 있어 보다 정확한 표적 위치 정보를 획득할 수 있다는 장점이 있다.
본 논문은 적외선 연속 영상에서 배경 추정 필터와 칼만 필터, 평균 이동 알고리즘을 사용하여 다중 소형 표적들의 소멸과 생성시에도 표적들의 위치를 추적하는 시스템을 제안한다. 배경 추정 영상파 원 영상과의 차 영상을 사용해서 정지 영상에서의 표적 후 정보를 구하고, 칼만 필터와 후보 표적의 분류를 이용하여 다중 표적을 추적 한다. 마지막으로 평균 이동 알고리즘을 사용하여 표적들의 세부 위치를 조정한다. 실험을 통하여 배경 추정 필터들의 성능을 비교 분석하였고, 제안하는 알고리즘이 기존의 추적 시스템과 비교하여 안정적으로 추적이 됨을 확인하였다.
본 논문에서는 위상비교모노펄스에서 근접한 두 표적의 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 제안한 방법은 Sherman의 기법을 근간으로 하기 때문에 기존 다른 기법들과 달리 단일표적상황에서도 사용할 수 있으며, 오직 단일 펄스만을 사용하여 근접한 두 표적의 위치를 추정하기 때문에 기존 Sherman이 제시한 기법의 단점도 개선할 수 있었다. 제안한 방법의 각도 추정 정확도는 시뮬레이션을 통해 증명하였다.
본 논문은 distributed Multi-input Multi-output(MIMO) 레이다 시스템에서 다수의 송 수신기 조합으로부터 얻어진 Time of Arrival(ToA) 정보들을 이용하여 표적의 위치를 추정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 테일러 선형 근사를 반복적으로 수행함으로써 임의의 초기 값으로부터 표적의 위치를 추정한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 기존 표적 위치 추정 기법들보다 더 향상된, 더 나아가 Cramer-Rao Lower Bound(CRLB)에 도달하는 평균제곱오차(MSE) 성능을 가지는 것을 보여준다.
단상태 소나는 음원의 송신시간과 반사파의 수신시간 정보를 이용하여 표적의 위치를 산출한다. 그러나 음원의 송신시간 정보를 수신센서와 공유하지 않는 비동기 양상태 소나 시스템에서는 표적의 위치를 산출하기 위해 수신센서에서 음원의 직접파(direct blast)를 탐지해야한다. 본 논문에서는 직접파에 대한 PRI(Pulse Repetition Interval)와 적응적인 임계치 추정을 통해 직접파 탐지를 수행하는 기법을 제안한다. 모의 신호 및 해상 실험 데이터를 이용하여 제안하는 기법의 성능을 분석하였고 그 결과 강한 배경소음 및 직접파와 유사한 다수의 표적 반사파가 존재하는 환경에서도 강인한 직접파 탐지 성능을 보여주었다.
지상의 주력전차를 격추시키기 위한 공대지 유도미사일은 지상을 탐색하여 움직이는 표적을 탐지한 다음 위치를 추정하여 표적을 향해 나아가야 한다. 본 논문에서는 미사일이 향하는 전방의 지상을 좁은 빔 폭을 가진 빔을 기계적으로 좌우로 조향함으로써 일정한 지상구간을 탐색하며 Frequency Modulated Continuous Wave(FMCW)를 활용하여 이동하는 표적을 탐지하고 합성개구레이다(synthetic aperture radar: SAR)를 통해 위치를 추정한다. 또한 최대우도추정(maximum likelihood estimation: MLE) 기법을 통해 이동표적의 상대속도를 추정하여 레이다와 가까워지는 혹은 멀어지는 정도를 알 수 있으며 상대속도가 고려된 위상기록(phase history)을 통해 보정된 정합필터로 레이다 이미지(image)를 형성한다.
본 논문에서는 음향 스펙트로그램을 이용하여 수중 이동표적의 위치를 추정하기 위한 방법을 연구하였다. 주파수와 시간의 2차원 평면으로 표현되는 스펙트로그램은 수중 운동체의 이동 정보를 제공한다. 음원과 수신 센서간의 거리가 충분히 멀 경우 스펙트로그램의 넓은 주파수에 걸쳐 발생하는 줄무늬들은 해수면 및 해저면에 의해 반사된 모드간의 간섭을 의미하고, 이때 최대 음압이 발생하는 줄무늬의 기울기는 음향 도파관 불변인자 ${\beta}$와 표적과 센서간의 거리에 의해 영향을 받는다. 2개 이상의 센서를 사용하여 이동하는 선박의 광대역 방사 소음을 측정한 경우 스펙트로그램에 나타나는 최대 음압이 발생하는 줄무늬의 기울기와 줄무늬가 주파수축에서 천이된 비율이 표적과 센서간의 거리에 따라 각각 다르게 나타난다. 두개의 센서를 두 정점으로 가정하여 표적에 이르는 거리의 비가 일정한 값을 가지면서 운동하는 점의 자취인 아폴로니오스의 원을 형성하고, 3개의 센서를 사용할 경우 두 개의 원이 서로 교점을 형성하는데, 이 교점의 좌표를 표적의 위치라 추정한다. 제안된 위치 추정 기법의 성능을 평가하기 위해 음파전달 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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