본 논문에서는 배열센서에서 DOA(Direction Of Arrival)를 수행하는 경우 크래머 라오 하한을 이용하여 표적신호가 수신되는 방위오차의 최소분산을 계산하고, 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 추정하는 방안을 제시한다. 신호 대 잡음비는 DOA의 정확도 즉, 표적의 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 결정한다. 일반적으로 신호대 잡음비는 음원준위, 소음준위, 전달손실, 배열센서의 형상, 빔 조향 방위에 따라 달라진다. 표적의 공간상 상대적 위치와 소음준위가 달라지는 경우, 신호 대 잡음비의 변화에 따른 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 확률적으로 추정하는 몬테카를로 시뮬레이션을 수행함으로써, 제안된 방법을 검증하였다.
본 논문에서는 배열센서에서 DOA(Direction Of Arrival)를 수행하는 경우 크래머 라오 하한을 이용하여 표적신호가 수신되는 방위오차의 최소분산을 계산하고, 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 추정하는 방안을 제시한다. 신호 대 잡음비는 DOA의 정확도 즉, 표적의 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 결정한다. 일반적으로 신호대 잡음비는 음원준위, 소음준위, 전달손실, 배열센서의 형상, 빔 조향 방위에 따라 달라진다. 표적의 공간상 상대적 위치와 소음준위가 달라지는 경우, 신호 대 잡음비의 변화에 따른 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 확률적으로 추정하는 몬테카를로 시뮬레이션을 수행함으로써, 제안된 방법을 검증하였다.
In this paper, an algorithm to calculate both bearing and distance error for target detection and localization is proposed using the Cramer Rao lower bound to estimate the minium variance of their error in DOA (Direction Of Arrival) estimation. The performance of arrays in detection and localization...
In this paper, an algorithm to calculate both bearing and distance error for target detection and localization is proposed using the Cramer Rao lower bound to estimate the minium variance of their error in DOA (Direction Of Arrival) estimation. The performance of arrays in detection and localization depends on the accuracy of DOA, which is affected by a variation of SNR (Signal to Noise Ratio). The SNR is determined by sonar parameters such as a SL (Source Level), TL (Transmission Loss), NL (Noise Level), array shape and beam steering angle. For verification of the suggested method, a Monte Carlo simulation was performed to probabilistically calculate the bearing and distance error according to the SNR which varies with the relative position of the target in space and noise level.
In this paper, an algorithm to calculate both bearing and distance error for target detection and localization is proposed using the Cramer Rao lower bound to estimate the minium variance of their error in DOA (Direction Of Arrival) estimation. The performance of arrays in detection and localization depends on the accuracy of DOA, which is affected by a variation of SNR (Signal to Noise Ratio). The SNR is determined by sonar parameters such as a SL (Source Level), TL (Transmission Loss), NL (Noise Level), array shape and beam steering angle. For verification of the suggested method, a Monte Carlo simulation was performed to probabilistically calculate the bearing and distance error according to the SNR which varies with the relative position of the target in space and noise level.
본 논문에서는 표적의 탐지 및 위치추정 시 신호 대 잡음비에 따른 방위 및 거리오차의 연구를 수행하고, 성능 분석 방안을 제시하였다. 방위오차의 확률적 분포특성을 추정하기 위하여 데이터의 최소 분산을 계산하는 크래머 라오 하한(Cramer Rao lower bound)을 적용하였다.
가설 설정
각 센서 간의 소음 성분은 통계적으로 독립 및 동일한 분포(Independently and Identically Distrituted, IID) 를 가정하였다. 따라서 소음 벡터 n은 평균이 0이고 공분산 행렬(covariance matrix) σ2I를 가지는 순환대칭 복소 가우시안 랜덤 벡터(circularly- symmetric complex Gaussian random vector)이다.
제안 방법
본 논문에서는 표적의 탐지 및 위치추정 시 신호 대 잡음비에 따른 방위 및 거리오차의 연구를 수행하고, 성능 분석 방안을 제시하였다. 방위오차의 확률적 분포특성을 추정하기 위하여 데이터의 최소 분산을 계산하는 크래머 라오 하한(Cramer Rao lower bound)을 적용하였다. [21] 이를 이용하여 표적의 위치나 선 배열센서의 상대적 위치에 따른 모의 환경을 설정하고, 주어진 표적에 대하여 신호 대 잡음비에 영향을 미치는 파라메터인 소음준위, 전달손실, 배 열센서의 형상, 빔 조향 방위를 달리하는 경우 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 계산하는 시뮬레이션을 수행하였다.
방위오차의 확률적 분포특성을 추정하기 위하여 데이터의 최소 분산을 계산하는 크래머 라오 하한(Cramer Rao lower bound)을 적용하였다. [21]이를 이용하여 표적의 위치나 선 배열센서의 상대적 위치에 따른 모의 환경을 설정하고, 주어진 표적에 대하여 신호 대 잡음비에 영향을 미치는 파라메터인 소음준위, 전달손실, 배 열센서의 형상, 빔 조향 방위를 달리하는 경우 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 계산하는 시뮬레이션을 수행하였다.
대상 데이터
5와 같이 40 × 40 km의 구역에 대한 모의환경을 설정하였다. 해역의 중앙인 좌표 (20, 20) km 위치에 수평선 배열센서(Horizontal Line Array, HLA) 를 배치하였고, 수평 및 수직 간격 0.2 km마다 실제표적(x,y)을 분포시켰다.
이론/모형
그러므로 모의환경에서 방위오차 및 거리 오차의 경향 분석이 필요하다. 이를 위해 시뮬레이션 환경을 설정하고, 방위오차의 확률적 분포에 따른 결과를 도출하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하였다.
성능/효과
본 논문에서는 배열센서를 이용하여 표적 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 계산하기 위한 알고리즘을 제시하였다. 설정된 모의환경에서 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하여 결과를 분석하였고, 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차의 예측이 가능함 을 확인하였다. 시뮬레이션의 모의환경과 달리 실제 해양환경은 상대적으로 복잡하므로 배열센서를 이용한 탐지 및 위치추정의 결과를 예측하는 것은 쉽지 않다.
후속연구
시뮬레이션의 모의환경과 달리 실제 해양환경은 상대적으로 복잡하므로 배열센서를 이용한 탐지 및 위치추정의 결과를 예측하는 것은 쉽지 않다. 향후 실제 해양환경 데이터를 적용하고, 탐지 및 위치추정 성능 분석을 수행할 예정이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
신호 대 잡음비는 무엇을 결정하는가?
본 논문에서는 배열센서에서 DOA(Direction Of Arrival)를 수행하는 경우 크래머 라오 하한을 이용하여 표적신호가 수신되는 방위오차의 최소분산을 계산하고, 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 추정하는 방안을 제시한다. 신호 대 잡음비는 DOA의 정확도 즉, 표적의 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 결정한다. 일반적으로 신호대 잡음비는 음원준위, 소음준위, 전달손실, 배열센서의 형상, 빔 조향 방위에 따라 달라진다.
배열센서에 대한 표적의 방위를 추정하기 위한 DOA기법에는 무엇들이 있는가?
배열센서에 대한 표적의 방위를 추정하기 위하여 DOA(Direction of Arrival) 기법이 수반된다. DOA 기법으로 배열센서에서 관측된 공분산 행렬의 고유치를 분리하고, 이를 이용하여 표적 신호의 방위에 대한 스펙트럼을 추정하는 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)[11-13]과 MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)[14,15] 등이 있다. 이를 이용하여 표적의 방위 추정 및 성능분석을 수행하는 연구가 진행되었고, [16-19] 국내에서도 근접장에서 방위각 오차에 따른 표적 거리 추정 기법에 대한 연구가 수행되어졌다.
신호대 잡음비는 무엇에 따라 달라지는가?
신호 대 잡음비는 DOA의 정확도 즉, 표적의 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 결정한다. 일반적으로 신호대 잡음비는 음원준위, 소음준위, 전달손실, 배열센서의 형상, 빔 조향 방위에 따라 달라진다. 표적의 공간상 상대적 위치와 소음준위가 달라지는 경우, 신호 대 잡음비의 변화에 따른 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 확률적으로 추정하는 몬테카를로 시뮬레이션을 수행함으로써, 제안된 방법을 검증하였다.
참고문헌 (25)
R. J. Urick, Principles of Underwater Sound, 3rd edition (McGraw-Hill, Washington D. C, 1983), pp. 31-46.
W. S. Burdic, Underwater Acoustic System Analysis (Prentice-Hall, New Jersey, 1984), pp. 322-360.
J. S. Park, Y. W. Choi, J. S. Kim, S. Cho, and J. S. Park, "Array gain estimated by spatial coherence in noise fields" (in Korean), J. Acoust. Soc. Kr. 35, 427-435 (2016).
M. W. Zynwalt, A. J. Korsakm, and R. S. Ratner, "Appendix a standard antisubmarine warfare measures of effectiveness and measures of performance," PEO (MUW) INST. 3370.1, Tech. Rep., 2000.
D. P. Kierstead and D. R. DelBalzo, "A genetic algorithm applied to planning search paths in complicated environments," Military Operations Research Soc. 8, 45-59 (2003).
J. H. Cho, J. S. Kim, J.-S. Lim, S. Kim, and Y.-S. Kim, "Optimal acoustic search path planning based on genetic algorithm in continuous path system," in Proc. OCEANS," 2006 IEEE Asia Pacific-Singapore, 116-117 (2006).
J. H. Cho, J. S. Kim, J.-S. Lim, S. Kim, and Y.-S. Kim, "Optimal acoustic search path planning for sonar system based on genetic algorithm," International Journal of Offshore and Polar Engineering 17, 218-224 (2007).
J. -H. Cho, J. S. Kim, J. -S. Lim, and J. -S. Park, "Measure of effectiveness for detection and cumulative detection probability" (in Korean), J. KIMST 15, 601-614 (2012).
J. -H. Cho, H. R. Kim, S. Kim, and J. S. Kim, "Measure of effectiveness analysis for tracking in SONAR system" (in Korean), J. KIMST 16, 5-26 (2013).
J. -S. Park, J. -S. Kim, J. -H. Cho, H. -R. Kim, and K. -C. Shin, "Measure of effectiveness analysis of active SONAR for detection" (in Korean), J. KIMST 16, 1-12 (2013).
R. Roy, A. Paulraj, and T. Kailath, "ESPRIT - A subspace rotation approach to estimation of parameters of cisoids in noise," IEEE Trans. Acoust. Speech, Signal Processing 34, 1340-1342 (1986).
R. Roy, B. Ottersten, L. Swindlehurst, and T. Kailath, "Multiple invariance ESPRIT," in Proc. 22nd Asilomar Conf. Signals, Syst. Comput. Asilomar, CA, 583-587 (1988).
R. Roy and T. Kailath, "ESPRIT-estimation of signal parameters via rotational invariance techniques," IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing 37, 984-995 (1989).
D. Zeyang and D. Yuming, "DOA Estimation based on improved MUSIC algorithm," in Proc. 2009 Conference on Communication Faculty, 481-485 (2009).
A. Dhar, A. Senapati, and J. S. Roy, "Direction of arrival estimation in smart antenna using MUSIC and improved MUSIC algorithms at noisy environment," International Journal of Microwaves Applications 5, 1-6 (2016).
T. Orul and E. Afacan, "Estimation of direction of arrival algorithms," in Proc. PIERS Proceedings, Stockholm, Sweden, 1346-1351 (2013).
P. Palanisamy and N. Rao, "Direction of arrival estimation based on fourth-order cumulant using propagator method," Progress In Electromagnetics Research B 18, 83-99 (2009).
J. Kim, C. Cho and C. Lee, "A gradient method based near-field range estimation technique robust to Directionof-Arrival Error" (in Korean), The Institute of Electronics and Information Engineers 49, 130-136 (2012).
S. M. Kay, Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory (Prentice-Hall, New Jersey, 1993), pp. 27-77.
J. Shao, Mathematical Statics (Springer, New York, 2003), pp. 1-90.
C. A. Balanis, "Uniform circular and rectangular arrays for adaptive beamforming applications," IEEE Antennas and Wireless Propagation 4, 351-354 (2005).
V. Rabinovich and N. Alexandrov, Antenna Arrays and Automotive Applications (Springer, NewYork, 2013), pp.23-52.
R. O. Nielsen, "Estimation of azimuth and elevation angles for a plane wave sine wave with a 3-D array," IEEE Transactions on Signal Processing, 42, 3274-3276, 1994.
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