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수동 소나 쌍을 이용한 분산탐지 체계의 설계 및 성능 분석
Design and Performance Analysis of Distributed Detection Systems with Two Passive Sonar Sensors 원문보기

韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.12 no.2 = no.37, 2009년, pp.159 - 169  

김송근 (경북대학교) ,  도주환 (경북대학교) ,  송승민 (경북대학교) ,  홍순목 (경북대학교) ,  김인익 (국방과학연구소) ,  오원천 (국방과학연구소)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, optimum design of distributed detection is considered for a parallel sensor network system consisting of a fusion center and two passive sonar nodes. AND rule and OR rule are employed as the fusion rules of the sensor network. For the fusion rules, it is shown that a threshold rule of...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 각 융합규칙 에 대한 최 적의 문턱값을 구해보기 위해 다음과 같은 전송손실분포를 갖는 간단한 경우를 고려해 보자.
  • 이 논문에서는 한 쌍의 수동 광대역 소나로 구성된 병렬구조 분산센서망에 적용할 수 있는 분산탐지기의 최적 설계 방법에 대해 검토하였다. 우선 수동소나 탐지를 모델링하고 이 모델에 기초하여 분산탐지문제를 수식화하여 제시하였다.
  • 이 논문에서는 한 쌍의 수동 광대역 소나로 구성된 병렬구조 분산센서망에 적용할 수 있는 분산탐지기의 최적 설계 방법에 대해 검토한다. 이 분산탐지기는 융합규칙으로 AND 규칙과 OR 규칙을 사용하였다.

가설 설정

  • 12 > 0을 만족하는 모든 llt 上에 대해라고 가정한다
  • 이 경우 左匕仏妇 =・归爲(시。,의 관계를 갖게 된다. 가정 1은 각 센서에서 표적까지의 거리분포의 결합밀도함수가 /%为饥, 沥 =■庆岛 (%, 气)와 같이 대칭적이고, 센서의 위치에 관계없이 전송손실이 거리에 의해 결정될 때 성립한다.
  • 이 센서를 잇는 직선에 대해 ±30。각을 갖는 마름모 형태일 때 표적은 이 평면에서 균일하게 분포한다고 가정하였다. 센서간의 거리는 1.
  • 먼저 두 센서의 감시영역을 두 센서 수직 300m 위의 점을 잇는 선분 위에서 표적이 균일하게 분포한다고 가정하였다. 또 다른 실험에서는 두 센서의 감시영역을 두 센서 수직 300m 위의 각 점을 꼭지점으로 하고 이 센서를 잇는 직선에 대해 ±30。각을 갖는 마름모 형태일 때 표적은 이 평면에서 균일하게 분포한다고 가정하였다.
  • 여기서, 전송손실 歸는 표적과 센서 妃사이의 거리 匚 의 함수로 1* = \1片로 가정한다. a는 전개(spreading) 형태에 따라 1에서 2사이의 값을 갖게 된다圆.
  • 26乂1。6이 된다. 표적이 천해(수심 500m)의 환경에서 수심 200m로 잠항하였을 때, 해저에 설치된 두 개의 센서로 탐지하는 경우를 가정한다. 두 센서의 감시영역에 대해 다음두 가지 경우로 실험해 보았다.
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참고문헌 (11)

  1. H. L. van Trees, Detection, Estimation and Modulation Theory, Part I, New York, Wiley, 1968 

  2. H. V. Poor, An Introduction to Signal Detection and Estimation, 2nd ed., New York, Springer-Verlag, 1994 

  3. P. K. Varshney, Distributed Detection and Data Fusion, New York, Springer-Verlag, 1996 

  4. J. N. Tsitsiklis, 'Decentralized Detection', in Advances in Statistical Signal Processing - Vol. 2 : Signal Detection, H. V. Poor and J. B. Thomas, Eds. Greenwich, CT, JAI, 1993 

  5. R. Viswanathan and P. K. Varshney, 'Distributed Detection with Multiplesors : Part I - Fundamentals', Proceedings of the IEEE, Vol. 85, No. 1, pp. 54-63, Jan. 1997 

  6. R. S. Blum and S. A. Kassam, 'Optimum Distributed Detection of Weak Signals in Dependent Sensors', IEEE Trans. Inform. Theory, Vol. 38, No.3, pp. 1066-1079, May. 1992 

  7. R. S. Blum, S. A. Kassam and H. V. Poor, 'Distributed Detection with Multiple Sensors : Part II - Advanced Topics', Proceedings of the IEEE, Vol. 85, No. 1, pp. 64-79, Jan. 1997 

  8. R. O. Nielsen, Sonar Signal Processing, Norwood, MA, Artech House, 1991 

  9. P. Willett and D. Warren, 'The Suboptimality of Randomized Tests in Distributed and Quantized Detection Systems', IEEE Trans. Inform. Theory, Vol. 38, pp. 355-361, Mar. 1992 

  10. Y. I. Han and T. Kim, 'Randomized Fusion Rules Can be Optimal in Distributed Neyman-Pearson Detectors', IEEE Trans. Inform. Theory, Vol. 43, pp. 1281-1288, July 1997 

  11. D. F. Barrow and A. C. Cohen, 'On Some Functions Involving Mill's Ratio', Ann. Math. Statist., Vol. 25, No. 2, pp. 405-408, 1954 

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