KR100236249B1

KR100236249B1 - 자력계 데이터의 공간적 및 시간적 프로세싱을 사용한 자기 쌍극자의 로컬라이징

Info

Publication number: KR100236249B1
Application number: KR1019970007231A
Authority: KR
Inventors: 스탠리 오. 애크스; 커크 코흐넨
Original assignee: 글렌 에이치. 렌젠, 주니어; 레이티언 캄파니
Priority date: 1996-03-05
Filing date: 1997-03-05
Publication date: 1999-12-15
Also published as: GB9704379D0; KR970066604A; NO970989D0; US5684396A; NO970989L; JP2954064B2; NO318298B1; JPH1019505A; GB2310931B; GB2310931A

Abstract

본 발명은 자력계 센서들의 어레이(11)로부터 도출된 자력계 데이터를 프로세스하고 자기 쌍극자(13)의 위치 및 속도를 출력하는 프로세싱 방법(20) 및 장치(10)에 관한 것이다. 이 방법(20) 및 장치(10)에 있어서, 자기 센서들의 어레이(11)를 사용하여 자기 쌍극자의 한 세트의 실제 자기장 측정량들이 수집된다. 다음으로 (b), 자기 쌍극자의 궤도가 가정된다(22). 다음으로, (c) 가정된 궤도를 따라 이동하는 자기 쌍극자에 의해 형성될 추정된 한 세트의 자기장 측정량이 결정된다. 다음으로, (d) 실제 자기장 측정량은 추정된 자기장 측정량과 비교된다. 다음으로, (e) 상기 비교에 따라, 자기 쌍극자에 대한 새로운 궤도가 가정된다. 단계(c) 내지 단계 (e)는 실제 자기장 측정량 및 추정 자기장 측정량 간의 일치가 충분히 근접한다고 판정될 때까지 반복된다. 궤도가 디스플레이(17) 상에 디스플레이 된다(27).

Description

자력계 데이터의 공간적 및 시간적 프로세싱을 사용한 자기 쌍극자의 로컬라이징

본 발명은 일반적으로 자기 쌍극자를 로컬라이징(localizing)하는 자력계 데이터 프로세싱 방법 및 장치에 관한 것으로서, 특히 자기 쌍극자를 로컬라이즈(localize)하고 쌍극자의 위치 및 속도를 제공하기 위한 자력계 데이터의 공간적 및 시간적 프로세싱을 채용하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

예를 들어, 소화기, 자동차, 배, 및 잠수함 같은 금속 물체들은 자기 쌍극자 모멘트를 갖고 있어서 그것들을 검출하기 위해 사용될 수 있다. 역대로, 그러한 물체들을 검출하기 위해(위치 판별은 아님) 자기장 센서가 사용되었다. 본 발명의 양수인에 의해 개발된 자기 쌍극자 검출기는 2가지 방법으로 물체들을 로컬라이즈 하기 위해 사용되었다. 한 방법은 자기 쌍극자를 로컬라이즈하기 위해 싱글 센서를 사용하고 시간 기간 동안에 데이터가 센스된다. 다른 방법은 센서들의 어레이를 사용하며, 각 센서 출력의 로컬 타임 평균이 결정된다. 이 데이터는 쌍극자의 위치(속도는 아님)를 결정하도록 프로세스된다. 이 2번째 기술은 대상이 되는 쌍극자가 측정이 이행되는 동안에도 비교적 안정하게 된다는 것을 암시적으로 가정한다.

본 발명에 관련된 종래 기술은 본 발명의 양수인에게 양도된 미국 특허 제5,239,474호 "Dipole Moment Detection and Localization"에 개시되어 있다. 상기 발명은 상기 쌍극자를 로컬라이즈하기 위해 자력계 데이터를 프로세스하기 위해 사용된 쌍극자 모멘트 검출 및 로컬리제이션 알고리즘을 개시한다. 그러나, 이 알고리즘은 상기 발명이 상기 쌍극자의 속도의 표시를 그 직접 출력으로서 제공하지 않는다는 것을 설명한다. 본 발명은 상기 발명의 교시를 향상시키는 프로세싱 방법 및 알고리즘을 제공한다.

따라서, 자기 쌍극자를 로컬라이즈하고 이 쌍극자의 위치 및 속도를 제공하기 위해 자력계 데이터의 공간적 및 시간적 프로세싱을 채용하는 방법 및 장치를 제공하는 것이 본 발명의 목적이다.

상기 목적 및 다른 목적들에 부합하기 위해, 본 발명은 자력계 센서들로부터 도출된 자력계 데이터를 프로세스하고 그 직접 출력으로서 자기 쌍극자의 위치 및 속도 양자를 출력하는 프로세싱 방법 및 장치를 제공한다. 물리적으로 분포된 자력계 센서들의 어레이는 자기 쌍극자의 자기 징후(signature)를 센스하기 위해 사용된다. 물리적으로 분포된 자력계 센서들의 어레이로부터 도출된 한 세트의 자력계 리딩(reading)이 소정의 시간동안 샘플된다. 한 세트의 자력계 리딩은 자기 쌍극자의 궤도(위치 및 속도 포함)를 추정하도록 프로세스된다. 본 발명은 자기 쌍극자의 운동으로 인한 측정량의 변화를 고려하여 자기 센서들로부터의 데이터를 프로세스한다. 결과적으로, 본 발명의 잡음의 면역성은 이전에 개발된 알고리즘 또는 장치보다 크다.

본 발명에서, (a) 자기 쌍극자의 한 세트의 실제 자기장 측정량은 다수의 자기 센서들을 사용하여 수집된다. 다음으로 (b) 자기 쌍극자의 궤도가 가정된다. 다음으로 (c) 가정된 궤도를 따라 이동하는 자기 쌍극자에 의해 형성되 한 세트의 추정된 자기장 측정량이 결정된다. 다음으로, (d) 실제 자기장 측정량은 추정된 자기장 측정량과 비교된다. 다음으로, (e) 상기 비교에 따라, 자기 쌍극자에 대한 새로운 궤도가 가정된다. 단계 (c) 내지 단계(e)는 실제 자기장 측정량 및 추정 자기장 측정량 간의 일치가 충분히 근접한다고 판정될 때까지 반복된다.

본 발명의 프로세싱 방법 및 장치는 미국 특허 제5,239,474호에 개시된 프로세싱 기술에 대한 실질적인 향상을 제공한다. 본 발명의 프로세싱 방법 및 장치는 트랙된(tracked) 자기 쌍극자의 위치 및 속도 양자의 추정치를 제공한다. 예를 들어 운송 수단을 추적(tracking)할 때와 같은 많은 응용에서, 자기 쌍극자의 속도를 아는 것은 가장 중요하다. 부가적으로, 본 프로세싱 방법 및 장치는 싱글 타임 슬라이스, 또는 한 세트의 시평균 데이터에 적용된 미국 특허 제5,239,474호에 개시된 종래의 기술보다 더 나은 잡음 면역성을 갖는다.

본 발명의 공간적 및 시간적 프로세싱 방법들 및 장치는 자기장을 사용하여 대상을 수동적으로 검출하고, 위치 설정하고, 분류하려 하는 어떤 시스템에도 사용될 수 있다. 본 발명의 프로세싱 방법 또는 알고리즘은 비음향 대잠수함 감시(non-acoustic anti-submarine surveillance) 및 전쟁 시스템(warfare system), 공한 그라운드-교통 관제 시스템(airport ground-traffic system), 고속도로 교통 모니터 시스템, 및 개인용 무기 검출 시스템에 채용될 수 있으며, 예를 들어 적경계선(enemy line) 너머의 군사 활동을 은밀하게 모니터할 수 있게 한다.

도1은 본 발명의 원리에 따른 자기 쌍극자 검출 장치의 도면.

도2는 도1의 장치에 채용된 본 발명에 따른 프로세싱 방법 또는 알고리즘을 도시하는 흐름도.

도3은 본 발명을 사용함으로써 얻어진 트랙의 도면.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

10 : 자기 검출 장치 11a : 센서

13 : 자기 쌍극자 16 : 프로세서

17 : 디스플레이

도면들을 참조하면, 도1은 본 발명의 원리에 따른 자기 쌍극자 검출 장치의 도면이다. 자기 쌍극자 검출 장치(10)는 임의 배치되고 프로세싱 장치(16)에 결합된 자기 센서들의 어레이(11)를 포함하여서 본 발명에 따른 프로세싱 방법(20)을 구현한다. 자기 센서들의 어레이(11)의 센서들(11a)은 하드 와이어 커플링(hard wire coupling), RF 데이터 링크, 마이크로파 데이터 링크, 또는 다른 적합한 수단들을 사용하여 프로세싱 장치(16)에 결합될 수 있다. 자기 쌍극자(13)(또는 타겟(13))는 자기 센서들의 어레이(11)의 검출 범위 내에 배치된다. 자기 백터들(14)을 나타내는 다수의 화살표는 자기 센서들의 어레이(11)의 각 센서(11a)로부터 이동하는 쌍극자(13)의 위치로 향하여 연장하는 것을 도시한다. 각 센서(11a)로부터의 리딩은 센서 데이터가 해석을 위해 모여지는 동안의 시간 기간 동안에 쌍극자(13)의 위치를 표시한 한 세트의 데이터를 포함한다. 본 명세서에 설명된 프로세싱 방법(20) 또는 알고리즘은 타겟의 운동이 수집된 데이터의 서브세트에 대한 정속도 운동으로 근사시키고 이 운동에 상응하는 쌍극자(13)의 실제 위치가 추정되게 하는 기술을 제공한다. 자기 센서들의 어레이(11)로부터의 센서 데이터는 쌍극자(13)에 관한 위치 및 속도 정보를 발생시키기 위해 프로세스되며 계속해서 이 데이터는 디스플레이(17)상에 디스플레이 된다.

도2는 도1의 장치(10)에 채용된 본 발명에 따른 프로세싱 방법 또는 알고리즘을 도시하는 흐름도이다. 프로세싱 방법(20)은 프로세싱 장치(16) 내에서 구현되며 다음의 단계들을 포함한다. 제1 단계(a)는 다수의 자기 센서들(11a)을 사용하여 자기 쌍극자(13)의 한 세트의 실제 자기장 측정량을 수집하는 단계(21)를 포함한다.

선택적으로, 실제 자기장 측정량은 단계(28)에 도시된 바와 같이 소정의 필터에 의해 필터될 수 있다. 다음 단계(b)에서, 자기 쌍극자(13)에 대한 궤도가 가정된다(22). 다음 단계(c)에서, 가정된 궤도를 따라 이동하는 자기 쌍극자에 의해 형성될 한 세트의 추정된 자기장 측정량이 결정된다(23). 실제 자기장 측정량이 소정의 필터에 의해 필터되는 경우, 단계(29)에 도시된 바와 같이 추정된 자기장 측정량도 또한 소정의 필터에 의해 필터된다. 다음으로, 단계(d)에서, 실제 자기장 측정량(또는 실제 측정량)은 추정된 자기장 측정량(또는 필터된 측정량)과 비교된다(24). 다음으로 단계(e)에서, 상기 비교에 기초하여, 자기 쌍극자의 새로운 궤도가 가정된다(25). 단계(c) 내지 단계(e)가 실제 자기장 측정량과 추정된 자기장 측정량 간의 일치가 충분히 근사하다고 판정될 때까지 반복된다(26). 궤도가 디스플레이(17) 상에 디스플레이된다(27).

본 발명에 의해 이행되는 공간적 및 시간적 프로세싱은 다음과 같이 수학적으로 설명된다. 자기 쌍극자(13)의 존재로 인한 공간 내의 지점에서의 자기장은 기본 식으로 주어진다.

여기서, B는 다음과 같이 주어진 자기장 벡터이고,

m은 다음과 같이 주어진 자기 쌍극자이고,

r은 다음과 같이 주어진 위치 벡터이고,

r(t)는 다음과 같이 주어진 자기 쌍극자의 위치에 대한 자기장의 위치이고,

r_s는 자기장이 B와 일치하는 위치이며, r_d(t)는 시간 t에서의 쌍극자 모멘트의 위치이다.

벡터 성분들을 치환하고 간략화한 후에, 상기 기본식은 다음과 같이 된다.

위치 매트릭스는 다음과 같이 정의될 수 있다.

다음으로, 치환하면,

위치 매트릭스, R은 자기 쌍극자(13)와 자기장이 B와 일치하는 공간 내의 지점의 상대적인 위치의 함수이다.

자기 센서들의 어레이(11)는 도1에 도시된 것과 같은 3차원 공간에 임의적으로 배치되어 있다고 가정한다. 어레이(11)의 각 센서는 지엽적인 자기장의 3 성분을 측정한다. 어레이(11)의 센서들은 각자의 축들이 서로 평행하게 되도록 배치된다. 또한, 쌍극자(13)가 다음과 같이 주어진 3차원 궤도를 따라 이동하고 있다고 가정한다.

센서들의 어레이(11)에서의 자기장의 측정량을 복합 벡터로서 정의하면,

여기서 N은 센서 데이터 채널들의 개수이며, T는 센서들(11)이 샘플된 횟수이다.

어레이(11)에 대한 위치 매트릭스는 복합 매트릭스로 정의될 수 있다.

다음으로 어레이에 대해서, 식 9를 연장하면 다음과 같이 된다.

를 따라 이동하는 싱글 자기 쌍극자(13)의 자기장을 나타내는 한 세트의 측정량들이라면, m에 대해서 식 13을 푸는 것은 자기 쌍극자 벡터의 추정치를 제공한다. 쌍극자(13)의 궤도는 이러한 형태에 한정되는 것은 아니며, 어떤 연속적인 함수일 수 있다. 여기서, 다른 지구의 자기장 및 지엽적인 지자기 왜곡들 같은 다른 중요한 자기원들이 측정량으로부터 감산되었다고 가정한다. 다음과 같은 어레이 위치 매트릭스의 의사-역(pseudo-inverse)을 정의한다.

다음으로 추정된 쌍극자 벡터는 :

다음으로 상관 계수가 도출될 것이다. 자기 쌍극자(13)의 추정된 쌍극자 벡터의 좋은점은 실제 센서 측정량과 추정된 쌍극자 벡터로부터 도출된 이상적인 센서 측정량 간의 상관 계수로서 추정된다. 이상적인 한 세트의 측정량들을 다음과 같이 정의한다.

실제 및 이상적인 한 세트의 측정량들로부터의 평균을 감산함으로써, 제로-평균 벡터들이 다음과 같이 주어진다.

다음으로, 상관 계수는 다음과 같다.

다음으로, 측정량의 추정치를 논의한다. B₁은 실제 센서 측정량 B_R에 가장 부합하는 센서에서의 실현 가능한 측정량들의 추정치이다. m_est에 대한 표현이 B₁에 대한 식으로 대체되는 경우, 이상적 측정량의 직접 추정이 다음과 같이 획득된다.

측정량 추정 매트릭스를 정의하면,

이고, 그 확장된 형태는,

다음으로, 식 21을 식 20으로 치환하면 다음의 식을 얻게 된다.

S는 센서 위치 및 가정된 쌍극자 위치의 함수이다. 이것은 다음과 같은 대칭적이고 최적화되는 특성을 갖는다.

식 24는 에스터메이터 S(estimator S)가 이상적인 측정량들 B_I의 세트에 적용되는 경우, 최적의 추정으로서 이상적인 한 세트의 측정량을 발생시킨다는 것을 도시한다.

쌍극자(13)의 궤도를 추정하기 위해,

는 쌍극자(13)의 궤도를 정의하는 다음과 같은 6개의 파라미터의 값을 변환시킴으로써 최대화된다.

다중 쌍극자(13)의 경우, 쌍극자 에스터메이터의 선형적 형태는 다중 쌍극자(13)로부터 도출된 데이터의 동시 프로세싱을 간략화시킨다. R₁및 R₂로 특징지워지는 2개의 상이한 위치에서, 2개의 자기 쌍극자(13), m₁및 m₂를 가정하자. 센서들의 어레이(11)이 m₁및 m₂양자를 측정하기 위해 사용된다는 것을 가정하자. 식9가 선형이기 때문에, 그리고 자기장이 선형적으로 합산될 수 있기 때문에, 센서 측정량 상의 2개의 쌍극자(13)의 효과는 선형적으로 합산될 수 있다.

상기 식은 다음과 같이 간략화된다.

식 26은 가정된 위치들에서의 다중 쌍극자(13)은 한 세트의 측정량들로부터 동시에 추정될 수 있다는 것을 보여준다. 일반적인 경우에, 다음과 같이 정의하는데,

여기서, M은 쌍극자들(13)의 개수이며, 또한 다음을 정의한다.

따라서, 식 29는 다음과 같이 된다.

이것은 M 쌍극자원들의 위치들의 동시 추정치를 유도하고,

여기서,

는 식 14의 R_T의 의사-역이다.

상기 언급된 바와 같이, 본 방법(20)은 또한 잡음에 대해서 측정량들을 필터하는, 실제 및 추정 자기장 특정을 필터링하는 단계를 계획한다. 필터링 실시예에서, 수집된 데이터는 정방 행렬에 의해 승산되어서 필터를 구현하고 잡음의 효과를 감소시킨다. 가정된 쌍극자 궤도로부터의 자기장 벡터들은 동일한 정방행렬로 승산된다. 이 매트릭스는 잡음에 대해서 이 방법의 성능을 향상시키기 위해 선택된다.

다음의 식들은 본 발명을 필터링으로 설명한다.

FB_R= FR_Rm,

도3은 본 발명의 방법(20)을 사용하여 자력계 데이터를 프로세싱함으로써 얻어진 트랙의 도면이다. 8개의 3-축 어레이를 사용하여, 본 발명의 공간적 시간적 프로세싱 방법(20)은 도1에 도시된 예에 대해서 큰 유람선에 대해서 같은 쌍극자의 3차원 트랙을 제공한다.

따라서, 자기 쌍극자를 로컬라이즈하기 위해 자력계 데이터의 공간적 및 시간적 프로세싱을 채용하고 쌍극자에 관한 궤도 데이터를 출력하는 향상된 방법 및 장치가 개시되었다. 상술된 실시예들은 본 발명의 원리의 응용을 나타내는 많은 특정 실시예들 중에 일부를 설명한 것에 불과하다는 것을 이해해야 한다. 분명히, 당분야의 숙련자들이라면 본 발명의 범위를 벗어남 없이 수없이 많고 다양한 다른 배치들이 용이하게 고안될 수 있다.

Claims

공간적으로 분포된 자기 센서들의 어레이(11)를 사용하여 자기 쌍극자(13)를 검출하고 로컬라이징하는 방법(20)에 있어서,

a) 다수의 자기 센서들을 사용하여 자기 쌍극자의 한 세트의 실제 자기장 측정량을 수집하는 단계(21) ;

b) 상기 자기 쌍극자에 대한 궤도를 가정하는 단계(22) ;

c) 상기 가정된 궤도를 따라 이동하는 자기 쌍극자에 의해 형성될 한 세트의 추정된 자기장 측정량이 결정하는 단계(23) ;

d) 상기 실제 자기장 측정량을 상기 추정된 자기장 측정량과 비교하는 단계(24) ;

e) 상기 비교에 기초하여, 자기 쌍극자에 대한 새로운 궤도를 가정하는 단계 (25) ; 및

f)상기 실제 자기장 측정량과 상기 추정된 자기장 측정량 간의 일치가 충분히 근사하다고 판정될 때까지 단계(c) 내지 단계(e)를 반복하는 단계(26)

를 포함하는 것을 특징으로 하는 자기 쌍극자 검출 및 로컬라이징 방법.
제1항에 있어서, 상기 궤도 데이터를 디스플레이하는 단계(27)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자기 쌍극자 검출 및 로컬라이징 방법.
제1항에 있어서, 상기 실제 자기장 측정량과 상기 추정된 자기장 측정량 간의 일치가 충분히 근사하다고 판정될 때가지 단계(c) 내지 단계(e)를 반복하는 단계(26)는,

상기 추정된 자기장값과 상기 측정된 자기장값을 승산하고 그 결과를 상기 센서들의 어레이에 대해 합산함으로써, 상기 측정된 자기장값을 상기 센서들의 어레이에 대한 각각의 추정된 자기장값과 상관시키는 단계 ; 및

상기 결과적인 상관 중에 하나가 다른 것보다 대단히 큰 값을 가지며 소정의 임계값보다 더 큰 경우, 더 큰 상관값을 발생시킨 계산값에 상응하는 위치에 대한 검출을 표시하는

단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자기 쌍극자 검출 및 로컬라이징 방법.
제3항에 있어서, 상기 궤도 데이터를 디스플레이하는 단계(27)을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자기 쌍극자 검출 및 로컬라이징 방법.
공간적으로 분포된 자기 센서들의 어레이(11)를 사용하여 자기 쌍극자(13)를 검출하고 로컬라이징하는 방법(20)에 있어서,

a) 다수의 자기 센서들을 사용하여 자기 쌍극자의 한 세트의 실제 자기장 측정량을 수집하는 단계(21) ;

b) 소정의 필터를 사용하여 상기 실제 자기장 측정량을 필터링하는 단계(28) ;

c) 상기 자기 쌍극자에 대한 궤도를 가정하는 단계(22) ;

d) 상기 가정된 궤도를 따라 이동하는 자기 쌍극자에 의해 형성될 한 세트의 추정된 자기장 측정량이 결정하는 단계(23) ;

e) 상기 동일한 소정의 필터를 사용하여 상기 추정된 자기장 측정량을 필터링하는 단계(29) ;

f) 상기 실제 자기장 측정량과 상기 추정된 자기장 측정량과 비교하는 단계(24) ;

g) 상기 비교에 기초하여, 상기 자기 쌍극자에 대한 새로운 궤도를 가정하는 단계 (25) ; 및

h) 상기 실제 자기장 측정량과 상기 추정된 자기장 측정량 간의 일치가 충분히 근사하다고 판정될 때까지 단계(d) 내지 단계(g)를 반복하는 단계(26)

를 포함하는 것을 특징으로 하는 자기 쌍극자 검출 및 로컬라이징 방법.
제5항에 있어서, 상기 궤도 데이터를 디스플레이하는 단계(27)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자기 쌍극자 검출 및 로컬라이징 방법.
자기 쌍극자(13)를 검출하고 로컬라이징하는 장치(10)에 있어서,

자기 센서들의 어레이(11) ;

상기 자기 센서들의 어레이(11)에 결합되어, 기초적인 상기 쌍극자 공식에 의해 표현되는 추정된 자기장 신호들의 어레이를 제공하기 위해 다수의 위치들 각각에서 상기 센서들의 어레이(11)에 의해 검출될 자기장 징후(signature)의 추정치를 저장하고(23), 측정된 자기장값들을 제공하기 위해 검출된 상기 자기 쌍극자(13)의 존재하에서 상기 센서들 각각에서 측정된 상기 자기장을 표시하는 자기장 신호들을 수집하고(21), 상기 측정된 자기장 신호들을 시간적으로 및 공간적으로 필터링함으로써 상기 센서들(11) 각각에서 측정된 상기 자기장의 공간적 및 시간적 변화를 제거하고, 상기 추정된 자기장값과 상기 측정된 자기장값을 승산하고 그 결과를 상기 센서들의 어레이(11)에 대해 합산함으로써 상기 센서들의 어레이(11)에 대한 상기 추정된 자기장값들 각각과 상기 측정된 자가장값을 상관시키고(24), 상기 상관 중에 하나가 다른 것보다 현저하게 큰 값을 가지며 소정의 임계값보다 큰 경우 그리고 상기 쌍극자의 궤도가 상기 현저하게 큰 값으로 발생된 상기 측정된 자기장 신호들에 의해 표시된 위치에 상응하는 경우 상기 쌍극자의 상기 궤도를 식별하는 프로세싱 수단(16) ; 및

상기 식별된 쌍극자(13)의 위치 및 속도를 디스플레이하는 디스플레이 수단(17)

을 포함하는 것을 특징으로 하는 자기 쌍극자 검출 및 로컬라이징하는 장치.