[논문]측면주사소나 특성에 따른 자율무인잠수정 기뢰탐색 효과도 분석

유태석; 박석준; 윤선일; 박호규

doi:10.6109/jkiice.2020.24.8.1077

측면주사소나 특성에 따른 자율무인잠수정 기뢰탐색 효과도 분석
Analysis of the Effectiveness of Autonomous Unmanned Underwater Vehicle Mine Search Operation by Side Scan Sonar Characteristics 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.24 no.8, 2020년, pp.1077 - 1085

유태석 (Maritime R&D Center, LIG Nex1 Co., Ltd) , 박석준 (Maritime R&D Center, LIG Nex1 Co., Ltd) , 윤선일 (Maritime R&D Center, LIG Nex1 Co., Ltd) , 박호규 (Maritime R&D Center, LIG Nex1 Co., Ltd)

초록
AI-Helper

부설된 기뢰를 소해하기 위해 기뢰매설 예상구역에 대한 탐색을 수행한다. 이 때 기뢰탐색은 기뢰의 위험성, 아군의 안정성 등을 고려하여 자율무인잠수정을 이용한다. 매설된 기뢰를 식별하기 위한 소나시스템은 측면주사소나, 합성개구소나 등을 탑재한다. 본 논문은 측면주사소나 특성에 따른 기뢰탐색효과도 분석에 대해 기술한다. 각 측면주사소나의 특성을 바탕으로 음향조사역 및 인식확률을 모델링 하였고, AUV의 주행패턴에 따라 분석을 수행하였다. AUV의 주행패턴은 측면주사소나 음영구역의 유무에 따라 3가지 탐색패턴을 정의하였다. 분석결과는 각 탐색패턴 마다 탐지시간, 탐지확률을 도출하고 최종적으로 측면주사소나 음영구역의 유무에 따른 탐색 향상도를 도출하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In order to Mine Countermeasure (MCM), the search is carried out for the expected mine zone. At this time, mine hunting uses Autonomous Unmanned Vehicle(AUV), taking into account the danger of mine and the stability of our forces. Sonar system for identifying buried mines are equipped with Side Scan Sonar(SSS) or Synthetic Aperture Sonar(SAS). This paper describes the analysis of mine hunting effects according to the commercial SSS characteristics. Based on the characteristics of each SSS, the insonified area and recognition probability were modeled, and the analysis was performed according to the search pattern of the AUV. AUV's search pattern defines three patterns depending on the presence or absence of SSS or shaded areas. The analysis results derived search time and detection probability for each search pattern, and finally, the improvement of search depending on the presence or absence of side injection or shaded area.

주제어

표/그림 (18)

그림 Fig. 1 Structure of Attitude Controller
그림 Fig. 2 Yaw angle command
그림 Fig. 3 A Conceptual Diagram of Side Scan Sonar's Insonified Area
그림 Fig. 4 An Insonified Area of Side Scan Sonar (Edgetech, 2205)
그림 Fig. 5 An Object Recognition Probability of Side Scan Sonar in Insonified Area (Edgetech, 2205)
그림 Fig. 6 An Object Recognition Probability of Eight commercial Side Scan Sonar
표 Table. 1 Characteristic of Eight commercial Side Scan Sonar
그림 Fig. 7 Simulation structure
그림 Fig. 8 Example of Mine random setting
그림 Fig. 9 Example of Analysis method 1 trajectory
그림 Fig. 10 Example of Analysis method 3 trajectory
그림 Fig. 11 Analysis result – Search time
그림 Fig. 12 Analysis result – Probability
그림 Fig. 13 Analysis result – Probability
그림 Fig. 14 Analysis result – Probability
표 Table. 2 Result of simulation
그림 Fig. 15 Analysis result – Probability improvement
표 Table. 3 probability improvement compare with analysis method 1

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