[논문]근접 센서의 방위정보를 이용한 수중표적 예상위치 추정 기법

최영두; 김정훈; 윤경식; 서익수; 이동훈; 이균경

doi:10.9766/kimst.2014.17.4.422

근접 센서의 방위정보를 이용한 수중표적 예상위치 추정 기법
Position Estimation of Underwater Target Using Proximity Sensor with Bearing Information 원문보기

韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.17 no.4, 2014년, pp.422 - 429

최영두 (경북대학교 전자공학부) , 김정훈 (경북대학교 전자공학부) , 윤경식 (김천대학교 언어치료학과) , 서익수 (국방과학연구소 소나체계개발단) , 이동훈 (LIG넥스원(주) 구미연구소 기술 6팀) , 이균경 (경북대학교 전자공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

Proximity sensor networks are aimed at estimation kinematic state of target using estimated position of the target by each sensor node or target parameter. To analyze the kinematic state of target, traditional approaches require detections on multiple sensors, very large number of sensors to achieve acceptable performance. In this paper, we propose a novel method which can estimate predicted position of the underwater target using minimum proximity sensor with bearing information to this problem. The proposed algorithm was verified performance through simulation.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 많은 수의 센서를 필요하거나, 센서 감도의 상이, 클러스터링 기법 필요 등의 문제점을 해결하기 위하여 근접 센서의 방위정보와 포락선 CPA 기법 등을 이용하여 탐지 횟수 최소화로 표적예상위치를 추정하는 기법을 제안한다.
본 논문에서는 방위각 정보와 탐지 횟수 최소화로 표적예상위치 추정 기법을 제안하였으며, 해상실험과 모의실험을 통해 가능성을 확인하였다. 이 기법을 통해서 수중감시체계에서 근접 센서를 이용한 표적의 미래 위치 추정시 체계의 경량화와 비교적 정확하고 신속한 추정이 가능할 것으로 판단한다.
제안된 기법을 확인하기 위해 모의실험을 통해서 한 개 및 두 개의 센서정보에 의한 표적예상위치 추정의 가능성을 확인하였으며, 표적 위치추정 시 필요한 파라미터의 추정성능을 확인하고자 해상실험을 실시하였다.

가설 설정

표적은 5kts의 속도로 x축을 기준으로 10°방향으로 등속운동을 한다고 가정하고 25분 후의 표적 위치를 투영하였다. 그 외 측정치의 오차를 고려하기 위해 아래 사항을 가정하고 몬테 카를로(Monte Carlo)실험을 10000회 수행 하였다. 또한 표적속도 및 위치추정시간 변화에 따른 식 (20)으로 정의한 RMSE값으로 나타내었다.
표적은 5kts의 속도로 x축을 기준으로 10°방향으로 등속운동을 한다고 가정하고 25분 후의 표적 위치를 투영하였다.

제안 방법

3. 표적 방위각 #는 DIFAR 센서의 바이어스 오차 (3°)를 갖는 균등분포를 적용하였다.
10은 측정된 신호의 주파수에 대한 Matlab의 피팅함수를 이용한 주파수 CPA 결과를 나타낸다. AIS로 획득한 정보(CPA에 위치한 여객선의 속도 6m/s와 거리 250m)에 비하여 근사한 값을 산출했다.
본 논문에서는 방위정보를 얻을 수 있는 근접 센서를 이용하여, 도플러 탐지가 가능한 경우 한 개의 근접 센서정보(Case A)를, 도플러 탐지가 제한된 경우 두 개의 근접 센서정보(Case B)를 이용하여 표적예상위치 추정 기법을 제안한다.

대상 데이터

DIFAR 센서 모듈을 사용하여 여객선 항로인 경상남도 통영시 용남면 장평리 3km 떨어진 지점에서 해상 실험을 실시하였다. 센서는 수심 22m 해저에 닻을 이용해 고정되어 있고 데이터 케이블을 연결해 해상에 있는 배에서 데이터를 획득하였다.
DIFAR 센서 모듈을 사용하여 여객선 항로인 경상남도 통영시 용남면 장평리 3km 떨어진 지점에서 해상 실험을 실시하였다. 센서는 수심 22m 해저에 닻을 이용해 고정되어 있고 데이터 케이블을 연결해 해상에 있는 배에서 데이터를 획득하였다. 항로를 따라 여객선이 센서 주위를 지나가면 데이터 케이블을 통해 데이터가 저장된다.

성능/효과

실험 결과는 서로 다른 경우를 고려하였으므로 직접적인 비교는 힘들며, Case B에서 #(t)가 #(t)에 비하여 넓게 나타난 것은 시간지연에 따른 불확실영역이 커지기 때문이다. 두 개의 센서정보를 결합하였을 때가 한 개의 센서 정보를 이용하였을 때 보다 더 나은 결과가 주어짐을 확인하였다.

후속연구

본 논문에서는 방위각 정보와 탐지 횟수 최소화로 표적예상위치 추정 기법을 제안하였으며, 해상실험과 모의실험을 통해 가능성을 확인하였다. 이 기법을 통해서 수중감시체계에서 근접 센서를 이용한 표적의 미래 위치 추정시 체계의 경량화와 비교적 정확하고 신속한 추정이 가능할 것으로 판단한다.
표적 방위각 정보가 없기 때문에 최소 4개의 센서 노드에서 순차적으로 탐지한 CPA 정보가 필요하다. 제안된 기법은 에너지를 측정하는 센서의 감도를 모두 동일하다고 가정하지만 수중에서는 주변소음에 따라 수신된 에너지의 변화가 심하며, 다수의 센서에 의한 탐지로 인하여 실제경로 주위에 다수의 잠재경로가 발생하기 때문에 클러스터링 기법이 추가적으로 요구된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	바이너리 센서를 이용한 표적 추적은 무엇으로 구성되는가?	바이너리 센서를 이용한 기법에서 센서 모델은 센서 출력이 비탐지 “0”과 탐지 “1”로 구성된 아주 한정된 정보를 이용한다. 바이너리 센서를 이용한 표적 추적은 기본적으로 센서 노드와 융합 센터로 구성되는데 각각의 바이너리 센서 노드들은 측정정보(“0” or “1”) 를 융합 센터로 전송하고 융합 센터는 각 센서 노드들의 측정정보들을 융합하여 표적을 탐지/추적하게 된다. 바이너리 센서를 이용한 표적 위치 기법에서 Zijian 등은 cooperative 표적 추적 기법[3]을, Petar 등은 파티클 필터링(particle filtering) 기법을 적용한 표적 추적 기법[4]을, Javed 등은 바이너리 센서의 geometry 모델에 기초한 표적의 위치/속도 정보를 추정하는 기법[5]을 제안하였다.
	수중감시체계란?	수중감시체계는 수상이나 수중으로 접근하는 수중 표적을 조기에 탐지하여 대응함으로써 주요 항만시설을 보호하기 위한 체계이다[1]. 운용개념은 항공기, 수상함, 잠수함 등의 플랫폼에 탑재된 음탐기 또는 해저에 설치된 센서를 이용하여 표적을 탐지한다.
	수중감시체계의 운용개념은?	수중감시체계는 수상이나 수중으로 접근하는 수중 표적을 조기에 탐지하여 대응함으로써 주요 항만시설을 보호하기 위한 체계이다[1]. 운용개념은 항공기, 수상함, 잠수함 등의 플랫폼에 탑재된 음탐기 또는 해저에 설치된 센서를 이용하여 표적을 탐지한다. 수중전의 패러다임이 대양에서 비교적 소음이 큰 수중 표적을 탐지하던 기존 목적에서 배경소음이 높은 연안 해역에서 비교적 조용한 수중 표적을 탐지하는 것으로 변함에 따라 수중감시체계에서 연안 해역에서 이점이 있는 수중 센서에 대한 중요도가 증가하고 있다[2].

참고문헌 (9)

C. H. Choi, S. H. Lee, "Underwater Surveillance System Development Trend," Defense & Technology, Vol. 379, pp. 42-55, Oct. 2010.
K. K. Lee, T. J. Jung, K. K. Lee, "Signal Processing Paradigm in Underwater Sensor Networks," The 1st Surveillance？Reconnaissance？Intelligence Semiannual, p. 60, 2009.
Zijian Wang, Eyuphan Bulut, and Boleslaw K. Szymanski, "A Distributed Cooperative Target Tracking with Binary Sensor Networks," Communications Workshops, 2008. ICC Workshops '08. IEEE International Conference on.
Petar M. Djuric, Mahesh Vemula, Monica F. Bugallo, "Target Tracking by Particle Filtering in Binary Sensor Networks," IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 56, No. 6, Jun. 2008.

상세보기
Javed Aslam, Zack Butler, Florin Constantin, Valentino Crespi, George Cybenko, Daniela Rus, "Tracking a Moving Object with a Binary Sensor Network," Conference on Embedded Networked Sensor Systems Archive Proceedings of the 1st International Conference on Embedded Networked Sensor Systems Table of Contents, Los Angeles, California, USA.
D. J. Pistacchio, E. Giannopoulos, A. Bruno, and J. Gouveia, "Automatic Detection and Localization with a Single Site Combined Acoustic and Magnetic Proximity Sensor," in Proc. of UDT Europe 2007, Naples, Italy, Jun. 2007.
Wettergren, T. A., Streit, R. L., Shore, J. R., "Tracking with Distributed Sets of Proximity Sensors using Geometric Invariants," IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 40, No. 4, pp. 1366-1374, Oct. 2004.

상세보기
T. J. Jung, J. G. Nam, C. S. Ryu, I. I. Kim, K. K. Lee, "Velocity and Range Estimation using Hierarchical Closest Point Approach," The Acoustical Society of Korea Semiannual, Vol. 28, No. 1, pp. 364-367, 2009.
B. G. Quinn, "Doppler Speed and Range Estimation using Frequency and Amplitude Estimates," Journal of the Acoustical Society of America, Vol. 98, No. 5, pp. 2560-2566, Nov. 1995.

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