[논문]다중경로 도달시간차이를 이용한 확장칼만필터 기반의 표적 위치추정 기법

조현덕

doi:10.5762/kais.2021.22.6.251

다중경로 도달시간차이를 이용한 확장칼만필터 기반의 표적 위치추정 기법
Target Localization Method based on Extended Kalman Filter using Multipath Time Difference of Arrival 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.22 no.6, 2021년, pp.251 - 257

조현덕 (국방과학연구소 해양기술연구원)

초록
AI-Helper

수동소나를 운용하는 수중 플랫폼은 임무수행을 위해 표적의 위치정보를 획득해야 한다. 동해와 같이 해저면 반사파가 존재하는 환경에서는 다중경로로 수신한 신호 간 도달시간 차이를 이용하여 표적의 위치를 추정할 수 있다. 본 논문에서는 다중경로 음파전달 환경에서 수동소나 운용 시 도달시간차이를 이용한 확장칼만필터(EKF: Extended Kalman Fileter, 이하 EKF) 기반의 표적 위치 추정 기법을 제안한다. 기존의 표적기동분석(TMA: Target Motion Analysis, 이하 TMA)은 위치추정에 필요한 측정치를 장시간 누적해야하며 자함의 기동상태에 대한 제약이 있어 한정된 상황에서만 활용할 수 있다. 제안하는 방법은 표적에 대한 다중경로 음파전달로 인한 신호 간 도달시간 차이와 방위 정보를 측정치로 하는 확장칼만필터를 사용한다. 이 방법은 자함 기동과 측정치 누적 시간에 관계없이 표적 위치추정이 가능한 장점이 있다. 제안 기법의 성능 분석을 위해 표적의 거리와 수심에 따른 시뮬레이션을 반복 수행하여 거리에 따른 위치추정 오차와 수심에 따른 위치추정 오차를 분석하였다. 또한 거리에 따른 도달시간차이와 수심에 따른 도달시간차이를 분석하여 위치추정 오차와의 상관관계를 분석하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

An underwater platform operating a passive sonar needs to acquire the target position to perform its mission. In an environment where sea-floor reflections exist, the position of a target can be estimated using the difference in the arrival time between the signals received through multipaths. In this paper, a method of localization for passive sonar is introduced, based on the EKF (Extended Kalman Filter) using the multipath time difference of arrival in underwater environments. TMA (Target Motion Analysis) requires accumulated measurements for long periods and has limitations on own-ship movement, allowing it to be used only in certain situations. The proposed method uses an EKF, which takes measurements of the time differences of the signal arrival in multipath environments. The method allows for target localization without restrictions on own-ship movement or the need for an observation time. To analyze the performance of the proposed method, simulation according to the distance and depth of the target was performed repeatedly, and the localization error according to the distance and water depth were analyzed. In addition, the correlation with the estimated position error was assessed by analyzing the arrival time difference according to the water depth.

주제어

표/그림 (7)

그림 Fig. 1. Geometry of own ship and target in multipath environment as seen from (a) top view and (b) side view
그림 Fig. 2. The EKF algorism flow diagram
그림 Fig. 3. The estimated position and mean of estimated positions for (a) x=2 km, depth=500 m, (b) x=2 km, depth=3000 m, (c) x=20 km, depth=500 m, (d) x=20 km, depth=3000 m
그림 Fig. 4. The position error according to (a) distance by each depth and (b) depth by each distance.
그림 Fig. 5. The time difference according to (a) distance by each depth and (b) depth by each distance.
그림 Fig. 6. The distribution of positions converted from measurement for 10,000 independent runs; estimated positions for 10,000 independent runs; true position; mean of estimated positions; region within one standard deviation of estimated positions for (a) x=2 km, depth=500 m, (b) x=2 km, depth=3000 m, (c) x=20 km, depth=500 m, (d) x=20 km, depth=3000 m
표 Table 1. The mean and standard deviation of estimated positions for 10,000 independent runs

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