JP2003004847A - ソーナー探知範囲予察システム、方法及びプログラム - Google Patents
ソーナー探知範囲予察システム、方法及びプログラムInfo
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- JP2003004847A JP2003004847A JP2001191464A JP2001191464A JP2003004847A JP 2003004847 A JP2003004847 A JP 2003004847A JP 2001191464 A JP2001191464 A JP 2001191464A JP 2001191464 A JP2001191464 A JP 2001191464A JP 2003004847 A JP2003004847 A JP 2003004847A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 ソーナーの探知可能範囲を高精度に予察して
ソーナーの信頼性を高める。 【解決手段】 ＤＢ部１０から海洋・音響に関する定常
的な統計値と非定常的な外乱因子を予測するモデル化さ
れた予測情報を取得すると共に、外乱因子計算部３０は
現場海域における実際の海洋・音響環境情報３１とソー
ナー及びソーナーを搭載するプラットホームに関する実
測情報３２を収集し、同化処理部４０により上記情報３
１を用いて統計値及び予測情報に同化処理を施す。音響
因子変換部５０、音響因子計算部６０において、同化処
理された環境情報と実測情報３２に基づいて伝搬損失、
残響、雑音等の音響因子を算出する。目標音源モデル部
９０は、想定される目標の位置・深度を入力し、ソーナ
ーの音響的な特徴をモデルを用いて算出する。３次元探
知予察計部１００は算出された音響因子とソーナーの音
響的な特徴と実測情報３２からソーナー探知範囲を３次
元的に予察計算する。
ソーナーの信頼性を高める。 【解決手段】 ＤＢ部１０から海洋・音響に関する定常
的な統計値と非定常的な外乱因子を予測するモデル化さ
れた予測情報を取得すると共に、外乱因子計算部３０は
現場海域における実際の海洋・音響環境情報３１とソー
ナー及びソーナーを搭載するプラットホームに関する実
測情報３２を収集し、同化処理部４０により上記情報３
１を用いて統計値及び予測情報に同化処理を施す。音響
因子変換部５０、音響因子計算部６０において、同化処
理された環境情報と実測情報３２に基づいて伝搬損失、
残響、雑音等の音響因子を算出する。目標音源モデル部
９０は、想定される目標の位置・深度を入力し、ソーナ
ーの音響的な特徴をモデルを用いて算出する。３次元探
知予察計部１００は算出された音響因子とソーナーの音
響的な特徴と実測情報３２からソーナー探知範囲を３次
元的に予察計算する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、水中における潜水
艦等の対象物を探知するソーナーの探知性能を予測する
ためのソーナー探知範囲予察システム、方法及びこのシ
ステムにおけるコンピュータに実行させるためのプログ
ラムに関するものである。
艦等の対象物を探知するソーナーの探知性能を予測する
ためのソーナー探知範囲予察システム、方法及びこのシ
ステムにおけるコンピュータに実行させるためのプログ
ラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、水中を伝搬する音波によりその水
中に存在する潜水艦等の対象物を探知するソーナー（Ｓ
ＯＮＡＲ：音響探知機）の探知可能な範囲（以下、探知
範囲と言う）を予測（以下、予察という）する方法とし
て、例えば、ソーナーが使用される海中の音速分布を用
いて予察する方法があり、その場合、音速分布は水温、
塩分濃度、深度等の影響因子により変動するものとして
いた。
中に存在する潜水艦等の対象物を探知するソーナー（Ｓ
ＯＮＡＲ：音響探知機）の探知可能な範囲（以下、探知
範囲と言う）を予測（以下、予察という）する方法とし
て、例えば、ソーナーが使用される海中の音速分布を用
いて予察する方法があり、その場合、音速分布は水温、
塩分濃度、深度等の影響因子により変動するものとして
いた。
【０００３】図５は従来のソーナーの探知範囲を予察す
る手順を示す。まず、艦艇や航空機等からＢＴ（水温鉛
直分布測定器）やＸ−ＢＴ等を海面に投入し、ＢＴが自
沈しながら水温を測定して図５（ａ）のような深度−水
温分布を得る。次に、（ｂ）によりこの深度−水温分布
データとその海域における塩分濃度データから音速分布
を求め、この音速分布から所定の計算式やパラメータに
より探知予察計算を行う。これにより、（ｃ）のような
音響減衰特性におけるソーナーの最小検知レベルが得ら
れる距離Ｒを求める。
る手順を示す。まず、艦艇や航空機等からＢＴ（水温鉛
直分布測定器）やＸ−ＢＴ等を海面に投入し、ＢＴが自
沈しながら水温を測定して図５（ａ）のような深度−水
温分布を得る。次に、（ｂ）によりこの深度−水温分布
データとその海域における塩分濃度データから音速分布
を求め、この音速分布から所定の計算式やパラメータに
より探知予察計算を行う。これにより、（ｃ）のような
音響減衰特性におけるソーナーの最小検知レベルが得ら
れる距離Ｒを求める。
【０００４】そして、（ｄ）に示すように観測地点Ｏを
中心とする半径Ｒの円内は水温が略一定であると見做
し、これをその深度におけるソーナーの探知範囲Ａとし
て決定する。従って、この探知範囲Ａ内に敵潜水艦等の
対象物があれば、ソーナーにより探知可能であるとして
いた。
中心とする半径Ｒの円内は水温が略一定であると見做
し、これをその深度におけるソーナーの探知範囲Ａとし
て決定する。従って、この探知範囲Ａ内に敵潜水艦等の
対象物があれば、ソーナーにより探知可能であるとして
いた。
【０００５】また、図５（ｅ）に示すように、一定範囲
の海域を複数の観測点で観測して、それぞれ半径Ｒの複
数の探知範囲Ａで埋まるようにすることにより、その海
域の探知範囲としていた。以上のように、従来はソーナ
ーの探知予察計算に関する音響因子として音速分布のみ
を用いていた。
の海域を複数の観測点で観測して、それぞれ半径Ｒの複
数の探知範囲Ａで埋まるようにすることにより、その海
域の探知範囲としていた。以上のように、従来はソーナ
ーの探知予察計算に関する音響因子として音速分布のみ
を用いていた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、ソーナ
ーの探知範囲は、音速分布の他にも、例えば、水深分
布、吸収損失、海面反射損失、海底反射損失、彼我深度
・位置等々の様々な要因（以下、音響因子と言う）によ
り変化するものである。さらに、これらの音響因子は、
時間・場所等の海洋の４次元空間で変化する水温分布、
塩分分布、海流分布、海底地形、海底地質、海上の気
象、生物、ソーナーの音響特性、雑音等の時間的に定常
的及び非定常的な様々な影響因子により決定されるもの
であり、これらの影響因子により図５（ｃ）の減衰特性
曲線の傾きが変化する。このため、実際の探知範囲は図
５（ｅ）のような単純な円形パターンではなく、図６
（ａ）のように複雑なパターンを有し、かつそのパター
ンが非定常的な様々な影響因子により刻々と変化するも
のとなっている。また、一定の海域についても、図６
（ｂ）のようにそれぞれ形状の異なる複数の探知範囲Ａ
が存在することになる。
ーの探知範囲は、音速分布の他にも、例えば、水深分
布、吸収損失、海面反射損失、海底反射損失、彼我深度
・位置等々の様々な要因（以下、音響因子と言う）によ
り変化するものである。さらに、これらの音響因子は、
時間・場所等の海洋の４次元空間で変化する水温分布、
塩分分布、海流分布、海底地形、海底地質、海上の気
象、生物、ソーナーの音響特性、雑音等の時間的に定常
的及び非定常的な様々な影響因子により決定されるもの
であり、これらの影響因子により図５（ｃ）の減衰特性
曲線の傾きが変化する。このため、実際の探知範囲は図
５（ｅ）のような単純な円形パターンではなく、図６
（ａ）のように複雑なパターンを有し、かつそのパター
ンが非定常的な様々な影響因子により刻々と変化するも
のとなっている。また、一定の海域についても、図６
（ｂ）のようにそれぞれ形状の異なる複数の探知範囲Ａ
が存在することになる。
【０００７】このため、図６（ａ）（ｂ）においては、
例えばＢ、Ｃで示す位置が探知範囲における死角にな
り、この位置に敵の潜水艦がいた場合は探知不能にな
り、失探の原因になるという問題があった。従来は、こ
のような死角に入った敵潜水艦からの攻撃に対して常に
不安があったが、単純なパターンとして決定した探知範
囲には不確実性がつきものであるというあきらめがあっ
た。
例えばＢ、Ｃで示す位置が探知範囲における死角にな
り、この位置に敵の潜水艦がいた場合は探知不能にな
り、失探の原因になるという問題があった。従来は、こ
のような死角に入った敵潜水艦からの攻撃に対して常に
不安があったが、単純なパターンとして決定した探知範
囲には不確実性がつきものであるというあきらめがあっ
た。
【０００８】また、従来では、図６（ａ）（ｂ）に示す
ような複雑なパターンを有する探知範囲を求めようとす
ると、非常に多くの観測点を必要とする等の理由によ
り、実現は非常に困難であり、ソーナーの探知範囲を単
純な円形パターンで近似するしか方法がなかった。
ような複雑なパターンを有する探知範囲を求めようとす
ると、非常に多くの観測点を必要とする等の理由によ
り、実現は非常に困難であり、ソーナーの探知範囲を単
純な円形パターンで近似するしか方法がなかった。
【０００９】本発明は上記の問題を解決するためになさ
れたもので、ソーナーの探知範囲を高精度に予察するこ
とにより、ソーナーの信頼性の向上を図ることを目的と
している。
れたもので、ソーナーの探知範囲を高精度に予察するこ
とにより、ソーナーの信頼性の向上を図ることを目的と
している。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明によるソナーの探
知範囲予察システムは、上記目的を達成するために、海
洋・気象及び音響に関する定常的な統計値を取得すると
共に、海洋・気象及び音響に関する非定常的な影響因子
の予測モデルから予測情報を取得する情報取得手段と、
現場海域における実際の海洋・気象・音響環境情報と、
ソーナー及びソーナーを搭載するプラットホームに関す
る実測情報とを収集する計測値収集手段と、前記収集さ
れた実際の海洋・気象・音響情報を用いて前記取得した
統計値及び予測情報に対して同化処理を施す同化処理手
段と、前記同化処理された環境情報と前記実測情報に基
づいて所定の音響因子を算出する音響因子計算手段と、
想定される目標の位置・深度を入力し、ソーナーの音響
的な特徴をモデルを用いて算出する目標音源モデル手段
と、前記算出された所定の音響因子と前記ソーナーの音
響的な特徴と前記実測情報からソーナー探知範囲を３次
元的に予察計算する探知予察計算手段とを備えたもので
ある。
知範囲予察システムは、上記目的を達成するために、海
洋・気象及び音響に関する定常的な統計値を取得すると
共に、海洋・気象及び音響に関する非定常的な影響因子
の予測モデルから予測情報を取得する情報取得手段と、
現場海域における実際の海洋・気象・音響環境情報と、
ソーナー及びソーナーを搭載するプラットホームに関す
る実測情報とを収集する計測値収集手段と、前記収集さ
れた実際の海洋・気象・音響情報を用いて前記取得した
統計値及び予測情報に対して同化処理を施す同化処理手
段と、前記同化処理された環境情報と前記実測情報に基
づいて所定の音響因子を算出する音響因子計算手段と、
想定される目標の位置・深度を入力し、ソーナーの音響
的な特徴をモデルを用いて算出する目標音源モデル手段
と、前記算出された所定の音響因子と前記ソーナーの音
響的な特徴と前記実測情報からソーナー探知範囲を３次
元的に予察計算する探知予察計算手段とを備えたもので
ある。
【００１１】また、本発明によるソーナー探知範囲予察
方法は、海洋・気象及び音響に関する定常的な統計値を
取得すると共に、海洋・気象及び音響に関する非定常的
な影響因子の予測モデルから予測情報を取得し、現場海
域における実際の海洋・気象・音響環境情報と、ソーナ
ー及びソーナーを搭載するプラットホームに関する実測
情報とを収集し、収集した実際の海洋・音響情報を用い
て前記取得した統計値及び予測情報に対して同化処理を
施し、同化処理された環境情報と前記実測情報に基づい
て所定の音響因子を算出し、想定される目標の位置・深
度を入力してソーナーの音響的な特徴をモデルを用いて
算出し、前記算出された所定の音響因子と前記ソーナー
の音響的な特徴と前記実測情報からソーナー探知範囲を
３次元的に予察計算するようにしたものである。
方法は、海洋・気象及び音響に関する定常的な統計値を
取得すると共に、海洋・気象及び音響に関する非定常的
な影響因子の予測モデルから予測情報を取得し、現場海
域における実際の海洋・気象・音響環境情報と、ソーナ
ー及びソーナーを搭載するプラットホームに関する実測
情報とを収集し、収集した実際の海洋・音響情報を用い
て前記取得した統計値及び予測情報に対して同化処理を
施し、同化処理された環境情報と前記実測情報に基づい
て所定の音響因子を算出し、想定される目標の位置・深
度を入力してソーナーの音響的な特徴をモデルを用いて
算出し、前記算出された所定の音響因子と前記ソーナー
の音響的な特徴と前記実測情報からソーナー探知範囲を
３次元的に予察計算するようにしたものである。
【００１２】また、本発明によるプログラムは、海洋・
気象及び音響に関する定常的な統計値を取得すると共
に、海洋・気象及び音響に関する非定常的な影響因子の
予測モデルから予測情報を取得する情報取得処理と、現
場海域における実際の海洋・気象・音響環境情報と、ソ
ーナー及びソーナーを搭載するプラットホームに関する
実測情報とを収集する計測値収集処理と、前記収集され
た実際の海洋・気象・音響情報を用いて前記取得した統
計値及び予測情報に対して行う同化処理と、前記同化処
理された環境情報と前記実測情報に基づいて所定の音響
因子を算出する音響因子計算処理と、想定される目標の
位置・深度を入力し、ソーナーの音響的な特徴をモデル
を用いて算出する目標音源モデル処理と、前記算出され
た所定の音響因子と前記ソーナーの音響的な特徴と前記
実測情報からソーナー探知範囲を３次元的に予察計算す
る探知予察計算処理とをコンピュータに実行させるため
のプログラムである。
気象及び音響に関する定常的な統計値を取得すると共
に、海洋・気象及び音響に関する非定常的な影響因子の
予測モデルから予測情報を取得する情報取得処理と、現
場海域における実際の海洋・気象・音響環境情報と、ソ
ーナー及びソーナーを搭載するプラットホームに関する
実測情報とを収集する計測値収集処理と、前記収集され
た実際の海洋・気象・音響情報を用いて前記取得した統
計値及び予測情報に対して行う同化処理と、前記同化処
理された環境情報と前記実測情報に基づいて所定の音響
因子を算出する音響因子計算処理と、想定される目標の
位置・深度を入力し、ソーナーの音響的な特徴をモデル
を用いて算出する目標音源モデル処理と、前記算出され
た所定の音響因子と前記ソーナーの音響的な特徴と前記
実測情報からソーナー探知範囲を３次元的に予察計算す
る探知予察計算処理とをコンピュータに実行させるため
のプログラムである。
【００１３】
【作用】従って、本発明によれば、海洋・気象及び音響
に関する定常的な統計値と、海洋・気象及び音響に関す
る非定常的な影響因子のモデル情報に対して、現場海域
における実際の海洋・気象・気象・音響環境情報を用い
て同化処理を施すことにより、現場海域の実際の状況を
反映した精度の高い情報を得ることができる。また、ソ
ーナー及びソーナーを搭載するプラットホームに関する
実測情報と同化処理された環境情報に基づいて伝搬損
失、残響、雑音等の所定の音響因子を算出すると共に、
想定される目標の位置・深度を入力してソーナーの音響
的な特徴をモデルを用いて算出し、前記算出された所定
の音響因子と前記ソーナーの音響的な特徴と前記実測情
報からソーナー探知範囲を３次元的に予察計算すること
により、様々の影響因子を考慮に入れた探知予察計算を
行うので、精度の高い探知範囲を得ることができる。
に関する定常的な統計値と、海洋・気象及び音響に関す
る非定常的な影響因子のモデル情報に対して、現場海域
における実際の海洋・気象・気象・音響環境情報を用い
て同化処理を施すことにより、現場海域の実際の状況を
反映した精度の高い情報を得ることができる。また、ソ
ーナー及びソーナーを搭載するプラットホームに関する
実測情報と同化処理された環境情報に基づいて伝搬損
失、残響、雑音等の所定の音響因子を算出すると共に、
想定される目標の位置・深度を入力してソーナーの音響
的な特徴をモデルを用いて算出し、前記算出された所定
の音響因子と前記ソーナーの音響的な特徴と前記実測情
報からソーナー探知範囲を３次元的に予察計算すること
により、様々の影響因子を考慮に入れた探知予察計算を
行うので、精度の高い探知範囲を得ることができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照して説明する。図４は本実施の形態によるソーナ
ー探知範囲予察システムで用いられる音響因子及び音響
因子に係わる影響因子を示す。図４において、主な音響
因子は、伝搬損失、残響、雑音と、後述する目標音源モ
デルとなる放射雑音、我と目標のソーナーの機械的性能
（環境には左右されないシステム固有のもの、但し、ソ
ーナーの運転方法においては、いくつかの固定的な値を
選択する）、送波レベル、指向性利得、信号処理利得、
認識デファレンシャル、ターゲットストレングスを含
む。各音響因子はさらにツリー状に複数の音響因子から
なる。さらに、これらの音響因子はそれぞれ影響因子の
影響を受ける。
を参照して説明する。図４は本実施の形態によるソーナ
ー探知範囲予察システムで用いられる音響因子及び音響
因子に係わる影響因子を示す。図４において、主な音響
因子は、伝搬損失、残響、雑音と、後述する目標音源モ
デルとなる放射雑音、我と目標のソーナーの機械的性能
（環境には左右されないシステム固有のもの、但し、ソ
ーナーの運転方法においては、いくつかの固定的な値を
選択する）、送波レベル、指向性利得、信号処理利得、
認識デファレンシャル、ターゲットストレングスを含
む。各音響因子はさらにツリー状に複数の音響因子から
なる。さらに、これらの音響因子はそれぞれ影響因子の
影響を受ける。
【００１５】例えば、伝搬損失における音響因子の１つ
である音速分布は、水温分布と塩分濃度分布という影響
因子により変動し、他の音響因子である水深分布は彼我
位置という影響因子により変動する。また、残響におけ
る音響因子の１つである海面散乱は、風速・風向／波高
・波向／周波数という影響因子により変動する。以下、
同様にして各音響因子はそれぞれの影響因子により変動
する。これらの影響因子には、時間的に定常的なものと
非定常的なものとがある。定常的な影響因子としては、
例えば海底地形、海底地質等の場所が異なれば変化する
が時間的には変化しないもの等がある。非定常的な影響
因子としては、例えば水温分布、生物分布等の場所は同
じでも時間的に変化するもの等がある。
である音速分布は、水温分布と塩分濃度分布という影響
因子により変動し、他の音響因子である水深分布は彼我
位置という影響因子により変動する。また、残響におけ
る音響因子の１つである海面散乱は、風速・風向／波高
・波向／周波数という影響因子により変動する。以下、
同様にして各音響因子はそれぞれの影響因子により変動
する。これらの影響因子には、時間的に定常的なものと
非定常的なものとがある。定常的な影響因子としては、
例えば海底地形、海底地質等の場所が異なれば変化する
が時間的には変化しないもの等がある。非定常的な影響
因子としては、例えば水温分布、生物分布等の場所は同
じでも時間的に変化するもの等がある。
【００１６】図１は図４の音響因子及び影響因子を用い
る本実施の形態によるソーナー探知範囲予察システムを
示すブロック図である。本システムは、図１の表示装置
１２０で表示されるように、ソーナーの探知範囲Ａを３
次元情報として予察し、これを表示して可視化するよう
にしたものである。図１に示される探知範囲Ａは、従来
のような円形の単純な予察パターンではなく、定常的、
非定常的な影響因子に応じて刻々と変化する複雑精細な
立体的形状を有する予察パターンとなっている。これに
よって高精度に潜水艦等の対象物（目標）を探知するこ
とができる。
る本実施の形態によるソーナー探知範囲予察システムを
示すブロック図である。本システムは、図１の表示装置
１２０で表示されるように、ソーナーの探知範囲Ａを３
次元情報として予察し、これを表示して可視化するよう
にしたものである。図１に示される探知範囲Ａは、従来
のような円形の単純な予察パターンではなく、定常的、
非定常的な影響因子に応じて刻々と変化する複雑精細な
立体的形状を有する予察パターンとなっている。これに
よって高精度に潜水艦等の対象物（目標）を探知するこ
とができる。
【００１７】さらに、上記予察パターンを表示して可視
化する際に、この予察パターンで探知した潜水艦等の目
標の位置やソーナー自身の位置をシンボルマーク１５
０、１６０で表示するようにしてもよい。
化する際に、この予察パターンで探知した潜水艦等の目
標の位置やソーナー自身の位置をシンボルマーク１５
０、１６０で表示するようにしてもよい。
【００１８】尚、本実施の形態は、ソーナー自身が音波
を発射して対象物からの反射波を捉えるアクティブ・ソ
ーナーと、対象物が発生する音波を検知するパッシブ・
ソーナーに適用することができる。
を発射して対象物からの反射波を捉えるアクティブ・ソ
ーナーと、対象物が発生する音波を検知するパッシブ・
ソーナーに適用することができる。
【００１９】次に、図１の各部について説明する。デー
タベース部１０は、海洋ＤＢ１１、音響ＤＢ１２で構成
されている。海洋ＤＢ１１には、海洋に関する定常的な
情報、例えば、海底地形、底質等の統計値が格納されて
いる。音響ＤＢ１２には、音響に関する定常的な情報、
例えば、吸収損失、体積散乱及びソーナー自己雑音等の
統計値が格納されている。
タベース部１０は、海洋ＤＢ１１、音響ＤＢ１２で構成
されている。海洋ＤＢ１１には、海洋に関する定常的な
情報、例えば、海底地形、底質等の統計値が格納されて
いる。音響ＤＢ１２には、音響に関する定常的な情報、
例えば、吸収損失、体積散乱及びソーナー自己雑音等の
統計値が格納されている。
【００２０】予測モデル部２０は、ソーナーを搭載した
艦艇、ブイ等のプラットホームの運動や、海洋環境及び
音響環境等の空間的にも時間的にも変動する影響因子を
予測する各種モデル２１〜２４で構成されている。海洋
循環モデル２１は、海洋空間の流れ、水温・塩分等を予
測する。波浪モデル２２は、海面の波高・波の向き・周
期を予測する。風モデル２３は、海上の風向・風速・周
期等を予測する。プラットホーム運動モデル２４は、上
記各モデル２１〜２３で予測された海洋環境に応じたプ
ラットホーム運動を予測する。尚、これらのモデル２１
〜２４の他にも必要に応じて他の予測モデルを設けるこ
とにより、さらに精度を向上させることができる。
艦艇、ブイ等のプラットホームの運動や、海洋環境及び
音響環境等の空間的にも時間的にも変動する影響因子を
予測する各種モデル２１〜２４で構成されている。海洋
循環モデル２１は、海洋空間の流れ、水温・塩分等を予
測する。波浪モデル２２は、海面の波高・波の向き・周
期を予測する。風モデル２３は、海上の風向・風速・周
期等を予測する。プラットホーム運動モデル２４は、上
記各モデル２１〜２３で予測された海洋環境に応じたプ
ラットホーム運動を予測する。尚、これらのモデル２１
〜２４の他にも必要に応じて他の予測モデルを設けるこ
とにより、さらに精度を向上させることができる。
【００２１】影響因子計測部３０は、非定常的な影響因
子を計測するもので、実際にソーナーを運用する海域に
おいて、ソーナー運用前及び運用中に環境計測センサ、
プラットホーム運動センサ、人工衛星等により計測した
実際の海洋・気象及び音響環境情報を収集すると共に、
プラットホーム上の雑音を発生する種々の機器（艦艇等
におけるエンジン等の主機、その他の機械音を発生する
補機等）の運転状況や、機器の運転モニタ情報、ソーナ
ーの運転情報等を収集し、さらに、ＧＰＳ等からプラッ
トホームの位置情報や彼我位置等を収集する。尚、彼我
位置の彼の位置は、例えば適当な初期値を与えておき、
ソーナーが探知する毎にフィードバックされて更新され
る。
子を計測するもので、実際にソーナーを運用する海域に
おいて、ソーナー運用前及び運用中に環境計測センサ、
プラットホーム運動センサ、人工衛星等により計測した
実際の海洋・気象及び音響環境情報を収集すると共に、
プラットホーム上の雑音を発生する種々の機器（艦艇等
におけるエンジン等の主機、その他の機械音を発生する
補機等）の運転状況や、機器の運転モニタ情報、ソーナ
ーの運転情報等を収集し、さらに、ＧＰＳ等からプラッ
トホームの位置情報や彼我位置等を収集する。尚、彼我
位置の彼の位置は、例えば適当な初期値を与えておき、
ソーナーが探知する毎にフィードバックされて更新され
る。
【００２２】ここでは、この影響因子計算部３０から
は、プラットホーム運動、風、海流、気温等に関する計
測情報を含む実際の海洋・気象・音響環境情報３１と、
上記機器の運転状況情報、運転モニタ情報、ソーナー運
転情報、位置情報、彼我位置情報等のソーナー及び機器
に関する実測情報３２が出力されるものとする。
は、プラットホーム運動、風、海流、気温等に関する計
測情報を含む実際の海洋・気象・音響環境情報３１と、
上記機器の運転状況情報、運転モニタ情報、ソーナー運
転情報、位置情報、彼我位置情報等のソーナー及び機器
に関する実測情報３２が出力されるものとする。
【００２３】現場同化処理部４０は、データベース部１
０及び予測モデル部２０からソーナーを運用する海域に
おける、海洋や音響環境及びプラットホーム運動に関す
る統計情報や予測情報を取得すると共に、影響因子計測
部３０から実際の海洋・気象・音響環境情報３１を取得
する。そして、この情報３１を用いて、上記取得した統
計情報や予測情報に対してナッジング処理、カルマンフ
ィルタ処理を用いた同化処理を施すことにより、統計情
報や予測情報を現場海域の状況に応じて修正し、精度の
向上を図る。
０及び予測モデル部２０からソーナーを運用する海域に
おける、海洋や音響環境及びプラットホーム運動に関す
る統計情報や予測情報を取得すると共に、影響因子計測
部３０から実際の海洋・気象・音響環境情報３１を取得
する。そして、この情報３１を用いて、上記取得した統
計情報や予測情報に対してナッジング処理、カルマンフ
ィルタ処理を用いた同化処理を施すことにより、統計情
報や予測情報を現場海域の状況に応じて修正し、精度の
向上を図る。
【００２４】音響因子変換部５０は、影響因子計測部３
０から実測情報３２を取得し、これに基づいて音響ＤＢ
１２を検索し、検索結果を各機器に対応する雑音情報
（周波数、レベル等）に変換すると共に、ソーナーの運
転情報から、ソーナーの周波数、信号処理利得、送波レ
ベル、指向性利得等のソーナー性能に関するソーナーパ
ラメータを抽出する。また、入力された目標の位置・深
度と計測されたプラットホーム位置情報から、彼我の相
対位置（方位、距離）等を算出する。
０から実測情報３２を取得し、これに基づいて音響ＤＢ
１２を検索し、検索結果を各機器に対応する雑音情報
（周波数、レベル等）に変換すると共に、ソーナーの運
転情報から、ソーナーの周波数、信号処理利得、送波レ
ベル、指向性利得等のソーナー性能に関するソーナーパ
ラメータを抽出する。また、入力された目標の位置・深
度と計測されたプラットホーム位置情報から、彼我の相
対位置（方位、距離）等を算出する。
【００２５】音響因子計算部６０では、現場同化処理部
４０で同化処理された海洋・気象・音響環境情報、及び
音響因子変換部５０からの雑音情報、ソーナーパラメー
タに基づいて予察計算に必要な図４の伝搬損失、残響、
雑音等の音響因子を算出する。
４０で同化処理された海洋・気象・音響環境情報、及び
音響因子変換部５０からの雑音情報、ソーナーパラメー
タに基づいて予察計算に必要な図４の伝搬損失、残響、
雑音等の音響因子を算出する。
【００２６】このために音響因子計算部６０には、図２
に示すように、音速分布算出部６１、吸収損失算出部６
２、海面反射損失算出部６２、海底反射損失算出部６４
が設けられ、これらの算出結果により伝搬損失を求める
伝搬損失算出部６５が設けられている。また、海面散乱
算出部６６、海底散乱算出部６７、体積散乱算出部６８
が設けられ、これらの算出結果と上記伝搬損失により残
響を求める残響算出部６９が設けられている。
に示すように、音速分布算出部６１、吸収損失算出部６
２、海面反射損失算出部６２、海底反射損失算出部６４
が設けられ、これらの算出結果により伝搬損失を求める
伝搬損失算出部６５が設けられている。また、海面散乱
算出部６６、海底散乱算出部６７、体積散乱算出部６８
が設けられ、これらの算出結果と上記伝搬損失により残
響を求める残響算出部６９が設けられている。
【００２７】また、流体雑音算出部７０、砕波雑音算出
部７１、外板振動雑音算出部７２、主機雑音算出部７
３、補機雑音算出部７４、吐出音算出部７５が設けら
れ、これらの算出結果によりソーナー自己雑音を求める
ソーナー自己雑音算出部７６が設けられている。また、
船舶雑音算出部７７、沿岸雑音算出部７８、海面雑音算
出部７９、生物雑音算出部８０が設けられ、これらの算
出結果により周囲雑音を求める周囲雑音算出部８１が設
けられている。さらに、上記ソーナー自己雑音と周囲雑
音とにより雑音を求める雑音算出部８２が設けられてい
る。
部７１、外板振動雑音算出部７２、主機雑音算出部７
３、補機雑音算出部７４、吐出音算出部７５が設けら
れ、これらの算出結果によりソーナー自己雑音を求める
ソーナー自己雑音算出部７６が設けられている。また、
船舶雑音算出部７７、沿岸雑音算出部７８、海面雑音算
出部７９、生物雑音算出部８０が設けられ、これらの算
出結果により周囲雑音を求める周囲雑音算出部８１が設
けられている。さらに、上記ソーナー自己雑音と周囲雑
音とにより雑音を求める雑音算出部８２が設けられてい
る。
【００２８】この音響因子計算部６０の動作は、図４の
音響因子及び影響因子のツリーに基づいて行われる。例
えば、音速分布算出部６１では、同化処理された情報と
図４の伝搬損失における音速分布の影響因子である水温
分布と塩分濃度分布から３次元の音速を算出する。ま
た、海面散乱算出部６３では、同化処理された情報と図
４の残響における海面散乱の影響因子である風速・風向
／波高・波向／周波数から海面散乱を算出する。
音響因子及び影響因子のツリーに基づいて行われる。例
えば、音速分布算出部６１では、同化処理された情報と
図４の伝搬損失における音速分布の影響因子である水温
分布と塩分濃度分布から３次元の音速を算出する。ま
た、海面散乱算出部６３では、同化処理された情報と図
４の残響における海面散乱の影響因子である風速・風向
／波高・波向／周波数から海面散乱を算出する。
【００２９】また、伝搬損失算出部６５、残響算出部６
９、雑音算出部８２は、それらの前段の各算出部の算出
結果が入力されると共に、音響因子変換部５０から図４
のツリーに従った所定の情報が入力される。例えば、伝
搬損失算出部６５には、算出部６１〜６４から音速分
布、水深分布、海面反射損失、海底反射損失が入力され
ると共に、音響因子計算部５０から吸収損失／周波数、
彼我深度が入力される。同様に残響算出部６９には、算
出部６５〜６８から伝搬損失、海面散乱、体積散乱が入
力されると共に、音響処理計算部５０からソーナー音の
パルス長、送波レベル、指向性利得／相対方位／周波数
が入力される。
９、雑音算出部８２は、それらの前段の各算出部の算出
結果が入力されると共に、音響因子変換部５０から図４
のツリーに従った所定の情報が入力される。例えば、伝
搬損失算出部６５には、算出部６１〜６４から音速分
布、水深分布、海面反射損失、海底反射損失が入力され
ると共に、音響因子計算部５０から吸収損失／周波数、
彼我深度が入力される。同様に残響算出部６９には、算
出部６５〜６８から伝搬損失、海面散乱、体積散乱が入
力されると共に、音響処理計算部５０からソーナー音の
パルス長、送波レベル、指向性利得／相対方位／周波数
が入力される。
【００３０】次に、目標音源モデル部９０は、想定され
る目標の位置・深度が入力されると共に、音響因子変換
部５０からソーナーパラメータ等が入力され、これらに
基づいて目標の音響的な特徴をモデルにより算出する。
目標の音響的な特徴とは、パッシブ・ソーナーでは、目
標の出す図４の放射雑音であり、アクティブ・ソーナー
では、反射強度（ターゲットストレングス）である。
る目標の位置・深度が入力されると共に、音響因子変換
部５０からソーナーパラメータ等が入力され、これらに
基づいて目標の音響的な特徴をモデルにより算出する。
目標の音響的な特徴とは、パッシブ・ソーナーでは、目
標の出す図４の放射雑音であり、アクティブ・ソーナー
では、反射強度（ターゲットストレングス）である。
【００３１】３次元探知予察計算部１００は、音響因子
計算部６０、音響因子変換部５０及び目標音源モデル部
９０から入力された情報に基づいて予察計算を実施し、
３次元での探知範囲距離を予測する。即ち、まず、上記
入力情報に基づいて図３に示すような３次元の格子点を
作成し、この格子点の１つに音源を置いて、この音源に
隣接する格子点で音がどのようになるかを順次計算する
ことにより、ソーナーの探知範囲を３次元で示す探知範
囲情報を作成することができる。
計算部６０、音響因子変換部５０及び目標音源モデル部
９０から入力された情報に基づいて予察計算を実施し、
３次元での探知範囲距離を予測する。即ち、まず、上記
入力情報に基づいて図３に示すような３次元の格子点を
作成し、この格子点の１つに音源を置いて、この音源に
隣接する格子点で音がどのようになるかを順次計算する
ことにより、ソーナーの探知範囲を３次元で示す探知範
囲情報を作成することができる。
【００３２】次に、表示処理部１１０により上記３次元
探知範囲情報を所定形式の表示信号に変換することによ
り、表示装置１２０において予察パターンとしての探知
範囲Ａが３次元座標に表示され、可視化することができ
る。
探知範囲情報を所定形式の表示信号に変換することによ
り、表示装置１２０において予察パターンとしての探知
範囲Ａが３次元座標に表示され、可視化することができ
る。
【００３３】本実施の形態によれば、ソーナー探知範囲
に影響を与える図４に示す時間的に定常的、非定常的な
様々な音響因子及び影響因子を全て考慮に入れた探知予
察計算を行っているので、図１及び図６（ａ）に示すよ
うな精細なパターンを有するソーナー探知範囲Ａを高精
度に予察することができる。また、この探知範囲Ａを複
数求めることにより、図６（ｂ）のように一定海域にお
ける探知範囲を高精度に予察することができる。
に影響を与える図４に示す時間的に定常的、非定常的な
様々な音響因子及び影響因子を全て考慮に入れた探知予
察計算を行っているので、図１及び図６（ａ）に示すよ
うな精細なパターンを有するソーナー探知範囲Ａを高精
度に予察することができる。また、この探知範囲Ａを複
数求めることにより、図６（ｂ）のように一定海域にお
ける探知範囲を高精度に予察することができる。
【００３４】また、探知予察計算を行う場合、例え同化
データ（実際に観測したデータ）がなくても、モデルや
高精度なデータベースを用いることにより、予察精度を
向上させることができる。また、環境モデルの予測値を
使用することにより、事前に高精度なソーナーの探知性
能の予測が可能となる。
データ（実際に観測したデータ）がなくても、モデルや
高精度なデータベースを用いることにより、予察精度を
向上させることができる。また、環境モデルの予測値を
使用することにより、事前に高精度なソーナーの探知性
能の予測が可能となる。
【００３５】また、探知予察計算で得られる上記３次元
探知範囲情報を表示装置１２０により表示することによ
り、図示のように探知範囲Ａが海洋空間において精細な
立体パターンとして可視化できるので、使用者が直観的
に非常に認識し易くなり、ソーナーの探知範囲を定性的
に把握することができる。さらに、可視化された予察パ
ターンにおいてソーナーが探知した潜水艦等の目標の位
置をシンボルマーク１５０として表示することにより、
使用者は目標を直観的に認識して迅速に対応することが
できる。さらに、ソーナー自身の位置をシンボルマーク
１６０として表示してもよい。
探知範囲情報を表示装置１２０により表示することによ
り、図示のように探知範囲Ａが海洋空間において精細な
立体パターンとして可視化できるので、使用者が直観的
に非常に認識し易くなり、ソーナーの探知範囲を定性的
に把握することができる。さらに、可視化された予察パ
ターンにおいてソーナーが探知した潜水艦等の目標の位
置をシンボルマーク１５０として表示することにより、
使用者は目標を直観的に認識して迅速に対応することが
できる。さらに、ソーナー自身の位置をシンボルマーク
１６０として表示してもよい。
【００３６】以上説明した実施の形態においては、ソー
ナーの探知対象物（目標）として、潜水艦を例として説
明したが、本発明はこれに限定されることなく、例えば
魚群探知、漂流物探知等様々な対象物に対して適用する
ことができる。
ナーの探知対象物（目標）として、潜水艦を例として説
明したが、本発明はこれに限定されることなく、例えば
魚群探知、漂流物探知等様々な対象物に対して適用する
ことができる。
【００３７】次に、本発明の実施の形態によるコンピュ
ータが実行するためのプログラムについて説明する。図
１におけるソーナー探知範囲予察システムにおけるコン
ピュータシステムのＣＰＵが実行するためのプログラム
は、本発明によるプログラムを構成する。
ータが実行するためのプログラムについて説明する。図
１におけるソーナー探知範囲予察システムにおけるコン
ピュータシステムのＣＰＵが実行するためのプログラム
は、本発明によるプログラムを構成する。
【００３８】このプログラムを格納するための記録媒体
としては、光磁気ディスク、光ディスク、半導体メモ
リ、磁気記録媒体等を用いることができ、これらをＲＯ
Ｍ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、メ
モリカード等に構成して用いてよい。
としては、光磁気ディスク、光ディスク、半導体メモ
リ、磁気記録媒体等を用いることができ、これらをＲＯ
Ｍ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、メ
モリカード等に構成して用いてよい。
【００３９】また上記記録媒体は、インターネット等の
ネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラ
ムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコン
ピュータシステム内部のＲＡＭ等の揮発性メモリのよう
に、一定時間プログラムを保持するものも含まれる。
ネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラ
ムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコン
ピュータシステム内部のＲＡＭ等の揮発性メモリのよう
に、一定時間プログラムを保持するものも含まれる。
【００４０】また上記プログラムは、このプログラムを
記憶装置等に格納したコンピュータシステムから伝送媒
体を介して、あるいは伝送媒体中の伝送波により他のコ
ンピュータシステムに伝送されるものであってもよい。
上記伝送媒体とは、インターネット等のネットワーク
（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように
情報を伝送する機能を有する媒体をいうものとする。
記憶装置等に格納したコンピュータシステムから伝送媒
体を介して、あるいは伝送媒体中の伝送波により他のコ
ンピュータシステムに伝送されるものであってもよい。
上記伝送媒体とは、インターネット等のネットワーク
（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように
情報を伝送する機能を有する媒体をいうものとする。
【００４１】また、上記プログラムは、前述した機能の
一部を実現するためであってもよい。さらに、前述した
機能をコンピュータシステムに既に記録されているプロ
グラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分
ファイル（差分プログラム）であってもよい。
一部を実現するためであってもよい。さらに、前述した
機能をコンピュータシステムに既に記録されているプロ
グラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分
ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【００４２】従って、このプログラムを図１のシステム
又は装置とは異なるシステム又は装置において用い、そ
のシステム又は装置のコンピュータがこのプログラムを
実行することによっても、上記実施の形態で説明した機
能及び効果と同等の機能及び効果を得ることができ、本
発明の目的を達成することができる。
又は装置とは異なるシステム又は装置において用い、そ
のシステム又は装置のコンピュータがこのプログラムを
実行することによっても、上記実施の形態で説明した機
能及び効果と同等の機能及び効果を得ることができ、本
発明の目的を達成することができる。
【００４３】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、ソ
ーナーの探知範囲を高精度に３次元で予察することがで
きるので、失探の可能性を低減しソーナーの信頼性を高
めることができる。また、探知範囲を立体的な形状とし
て可視化できるので、見やすく、分かりやすいものとな
る。さらに、可視化された予察パターン内でソーナーが
探知した目標位置をシンボルマークで表示することによ
り、目標が認識し易くなり、迅速に対応することができ
る。また、ソーナー自身の位置をシンボルマークで表示
することにより、探知現場におけるソーナーの位置を知
ることができる。
ーナーの探知範囲を高精度に３次元で予察することがで
きるので、失探の可能性を低減しソーナーの信頼性を高
めることができる。また、探知範囲を立体的な形状とし
て可視化できるので、見やすく、分かりやすいものとな
る。さらに、可視化された予察パターン内でソーナーが
探知した目標位置をシンボルマークで表示することによ
り、目標が認識し易くなり、迅速に対応することができ
る。また、ソーナー自身の位置をシンボルマークで表示
することにより、探知現場におけるソーナーの位置を知
ることができる。
【図１】 本発明の実施の形態によるソーナー探知範囲
予察システムを示すブロック図である。
予察システムを示すブロック図である。
【図２】 図１の音響因子計算部の構成を示すブロック
図である。
図である。
【図３】 ３次元探知予察計算により距離データを得る
様子を示す構成図である。
様子を示す構成図である。
【図４】 本発明で用いられるソーナー探知予察に関す
る音響因子及び音響因子に係わる外乱因子をツリー状に
示す構成図である。
る音響因子及び音響因子に係わる外乱因子をツリー状に
示す構成図である。
【図５】 従来のソーナー探知範囲を予察する手順を示
す構成図である。
す構成図である。
【図６】 実際のソーナー探知範囲を示す構成図であ
る。
る。
１０ データベース部
１１ 海洋ＤＢ
１２ 音響ＤＢ
２０ 予測モデル部
２１ プラットホーム運動モデル
２２ 海洋循環モデル
２３ 波浪モデル
２４ 風モデル
３０ 外乱因子計算部
３１ 実際の海洋・音響環境情報
３２ 実測情報
４０ 現場同化処理部
５０ 音響因子変換部
６０ 音響因子計算部
６５ 伝搬損失算出部
６９ 残響算出部
８２ 雑音算出部
９０ 目標音源モデル部
１００ ３次元探知予察計算部
１１０ 表示処理部
１２０ 表示装置
１５０、１６０ シンボルマーク
Ａ ソーナーの探知範囲
Ｒ 距離データ
Claims (10)
- 【請求項１】 海洋・気象及び音響に関する定常的な統
計値を取得すると共に、海洋・気象及び音響に関する非
定常的な影響因子の予測モデルから予測情報を取得する
情報取得処理と、 現場海域における実際の海洋・気象・音響環境情報と、
ソーナー及びソーナーを搭載するプラットホームに関す
る実測情報とを収集する計測値収集手段と、 前記収集された実際の海洋・気象・音響情報を用いて前
記取得した統計値及び予測情報に対して同化処理を施す
同化処理手段と、 前記同化処理された環境情報と前記実測情報に基づいて
所定の音響因子を算出する音響因子計算手段と、 想定される目標の位置・深度を入力し、ソーナーの音響
的な特徴をモデルを用いて算出する目標音源モデル手段
と、 前記算出された所定の音響因子と前記ソーナーの音響的
な特徴と前記実測情報からソーナー探知範囲を３次元的
に予察計算する探知予察計算手段とを備えたことを特徴
とするソーナー探知範囲予察システム。 - 【請求項２】 前記所定の音響因子は、伝搬損失、残
響、雑音の少なくとも１つであることを特徴とする請求
項１記載のソーナー探知範囲予察システム。 - 【請求項３】 前記実際の海洋・気象・音響環境情報
は、ソーナーが搭載されたプラットホームの運動情報を
含むことを特徴とする請求項１記載のソーナー探知範囲
予察システム。 - 【請求項４】 前記実測情報は、プラットホームが有す
る機器の運転状況情報、機器の運転モニタ情報、ソーナ
ー運転情報、ソーナーの位置情報の何れかであることを
特徴とする請求項１、２又は３記載のソーナー探知範囲
予察システム。 - 【請求項５】 前記音響因子計算手段は、前記運転モニ
タ情報と音響に関する定常的な統計値に基づいて前記機
器から発生する雑音情報を算出すると共に、前記運転状
況情報からソーナーパラメータを抽出する音響因子変換
手段と、前記雑音情報とソーナーパラメータに基づいて
前記所定の音響因子を算出する算出手段とを有すること
を特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載のソーナ
ー探知範囲予察システム。 - 【請求項６】 前記ソーナーパラメータは、ソーナーの
周波数、送波レベル、信号処理利得、指向性利得の何れ
かであることを特徴とする請求項５記載のソーナー探知
範囲予察システム。 - 【請求項７】 前記探知予察計算手段により算出された
３次元情報としてのソーナー探知範囲を予察パターンと
して３次元表示する表示手段を設けたことを特徴とする
請求項１〜６の何れか１項に記載のソーナー探知範囲予
察システム。 - 【請求項８】 前記表示手段は、前記予察パターン内に
おいてソーナーが探知した対象物及び／又はソーナー自
身の位置をシンボルマークとして表示することを特徴と
する請求項７記載のソーナー探知範囲予察システム。 - 【請求項９】 海洋・気象及び音響に関する定常的な統
計値を取得すると共に、海洋・気象及び音響に関する非
定常的な影響因子の予測モデルから予測情報を取得し、
現場海域における実際の海洋・気象・音響環境情報とソ
ーナー及びソーナーを搭載するプラットホームに関する
実測情報とを収集し、収集した実際の海洋・気象・音響
情報を用いて前記取得した統計値及び予測情報に対して
同化処理を施し、同化処理された環境情報と前記実測情
報に基づいて所定の音響因子を算出し、想定される目標
の位置・深度を入力してソーナーの音響的な特徴をモデ
ルを用いて算出し、前記算出された所定の音響因子と前
記ソーナーの音響的な特徴と前記実測情報からソーナー
探知範囲を３次元的に予察計算することを特徴とするソ
ーナー探知範囲予察方法。 - 【請求項１０】 海洋・気象及び音響に関する定常的な
統計値を取得すると共に、海洋・気象及び音響に関する
非定常的な影響因子の予測モデルから予測情報を取得す
る情報取得処理と、 現場海域における実際の海洋・気象・音響環境情報とソ
ーナー及びソーナーを搭載するプラットホームに関する
実測情報とを収集する計測値収集処理と、 前記収集された実際の海洋・気象・音響情報を用いて前
記取得した統計値及び予測情報に対して行う同化処理
と、 前記同化処理された環境情報と前記実測情報に基づいて
所定の音響因子を算出する音響因子計算処理と、 想定される目標の位置・深度を入力し、ソーナーの音響
的な特徴をモデルを用いて算出する目標音源モデル処理
と、 前記算出された所定の音響因子と前記ソーナーの音響的
な特徴と前記実測情報からソーナー探知範囲を３次元的
に予察計算する探知予察計算処理とをコンピュータに実
行させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001191464A JP3562493B2 (ja) | 2001-06-25 | 2001-06-25 | ソーナー探知範囲予察システム、方法及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001191464A JP3562493B2 (ja) | 2001-06-25 | 2001-06-25 | ソーナー探知範囲予察システム、方法及びプログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003004847A true JP2003004847A (ja) | 2003-01-08 |
| JP3562493B2 JP3562493B2 (ja) | 2004-09-08 |
Family
ID=19030081
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
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|---|---|
| JP (1) | JP3562493B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103499849A (zh) * | 2013-09-27 | 2014-01-08 | 中国船舶重工集团公司第七一〇研究所 | 一种声纳信号反射器 |
| JP2014074689A (ja) * | 2012-10-05 | 2014-04-24 | Nec Soft Ltd | 表示装置、表示方法およびプログラム |
| CN110441761A (zh) * | 2019-09-18 | 2019-11-12 | 哈尔滨工程大学 | 基于分布式浮标探测的多源信息融合方法 |
| CN115294832A (zh) * | 2022-07-06 | 2022-11-04 | 中国船舶重工集团公司第七一五研究所 | 一种声呐设备训练数据生成方法 |
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|---|---|---|---|---|
| CN103499455B (zh) * | 2013-09-04 | 2015-07-29 | 武汉船用机械有限责任公司 | 一种自升式海洋平台的试验装置 |
-
2001
- 2001-06-25 JP JP2001191464A patent/JP3562493B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014074689A (ja) * | 2012-10-05 | 2014-04-24 | Nec Soft Ltd | 表示装置、表示方法およびプログラム |
| CN103499849A (zh) * | 2013-09-27 | 2014-01-08 | 中国船舶重工集团公司第七一〇研究所 | 一种声纳信号反射器 |
| CN110441761A (zh) * | 2019-09-18 | 2019-11-12 | 哈尔滨工程大学 | 基于分布式浮标探测的多源信息融合方法 |
| CN110441761B (zh) * | 2019-09-18 | 2023-04-11 | 哈尔滨工程大学 | 基于分布式浮标探测的多源信息融合方法 |
| CN115294832A (zh) * | 2022-07-06 | 2022-11-04 | 中国船舶重工集团公司第七一五研究所 | 一种声呐设备训练数据生成方法 |
| CN115294832B (zh) * | 2022-07-06 | 2024-02-27 | 中国船舶重工集团公司第七一五研究所 | 一种声呐设备训练数据生成方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3562493B2 (ja) | 2004-09-08 |
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