KR101887877B1 - Ｆｍ 방송망을 이용한 멀티스태틱 ｐｃｌ 표적 위치 추정 시스템 - Google Patents

Ｆｍ 방송망을 이용한 멀티스태틱 ｐｃｌ 표적 위치 추정 시스템 Download PDF

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Abstract

FM 방송망을 이용한 멀티스태틱 PCL 표적 위치 추정 시스템 및 방법이 개시된다. FM 방송망과 연결된 지상에 분포하는 다수의 수신기 중에서 표적의 위치를 추정하기 위한 최적의 수신기를 선택하는 수신기 선택 모듈; 상기 수신기 선택 모듈에서 선택된 수신기에서 각각 수신되는 FM 신호의 TDOA(time difference of arrival) 정보를 이용하여 표적의 위치를 추정하는 표적 위치 추정 모듈; 상기 표적 위치 추정 모듈에서 추정된 표적의 위치를 필터링하여 출력하는 필터링 모듈을 구성한다. 상술한 FM 방송망을 이용한 멀티스태틱 PCL 표적 위치 추정 시스템 및 방법에 의하면, 복잡한 상용 방송망 환경에서 표적의 3차원 위치 정보를 정확하게 실시간 산출하도록 구성됨으로써, 기존의 인프라(infra) 방송망을 이용하여 광범위한 영역에서 정확한 표적 정보를 획득할 수 있는 효과가 있다. 특히, 비용 절감은 물론 그 구현이 용이하다는 장점이 있다. 특히, 방송망의 여러 수신기 중에서 표적 위치 정보 산출을 위한 최적의 수신기를 실시간으로 산출하고 이를 이용하여 3차원 위치 정보를 산출하도록 구성됨으로써, 표적 정보 산출의 정확도와 효율성을 높일 수 있는 효과가 있다.

Description

ＦＭ 방송망을 이용한 멀티스태틱 ＰＣＬ 표적 위치 추정 시스템 및 방법{MULTISTATIC PASSIVE COHERENT LOCATION SYSTEM AND METHOD FOR ESTIMATING TARGET LOCATION USING FM NETWORK}
본 발명은 표적 위치 추정 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 상용 방송망을 이용한 표적 위치 추정 시스템 및 방법에 관한 것이며, 좀 더 구체적으로는 FM 방송망을 이용한 멀티스태틱 PCL 표적 위치 추정 시스템 및 방법에 관한 것이다.
PCL(passive coherent location) 방식에 의해 상용 방송망의 방송 신호를 이용하여 표적(target)의 위치를 파악하는 기술이 관심을 끌고 있다.
FM 방송과 같은 방송 신호의 수신기에서 표적으로부터 반사되는 간섭 신호를 수신하게 되는데, 이러한 간섭 신호에 의한 TDOA(Time Diffirect of Arrival)를 이용하여 표적의 위치를 추정할 수 있다.
아직은 그 기술의 구현 단계라고 보기 어렵지만, 이론적으로는 충분히 표적 위치 추정이 가능하다.
기존에는 하나의 방송국 기지국과 여러 수신기로 구성되는 방송망에서 표적 주위의 어느 수신기를 선택하여 표적의 위치를 추정할 지에 아직까지 구체적인 기술이 구현되어 있지 않다.
표적 위치 추정에 가장 적합한 수신기를 실시간으로 선택하기 위한 적절한 알고리즘이 요구되고 있다.
또한, FM 방송 수신기와 같은 상용 방송망의 수신기는 대개 지상에 설치되는 데, 3차원 공간 상의 표적의 위치를 추적하기 위해서는 수신기에서 표적 정보를 3차원 위치 정보로 모델링(modeling)할 필요가 있다.
이와 같이, 복잡한 방송망 환경에서 수신기의 선택과 3차원 위치 정보의 모델링과 같은 구체적인 최적화된 알고리즘에 의해 정확한 표적 정보를 실시간으로 산출하는 수단이 요구된다.
10-0791239 10-1668478
본 발명의 목적은 FM 방송망을 이용한 멀티스태틱 PCL 표적 위치 추정 시스템을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 FM 방송망을 이용한 멀티스태틱 PCL 표적 위치 추정 방법을 제공하는 데 있다.
상술한 본 발명의 목적에 따른 FM 방송망을 이용한 멀티스태틱 PCL 표적 위치 추정 시스템은, FM 방송망과 연결된 지상에 분포하는 다수의 수신기 중에서 표적의 위치를 추정하기 위한 최적의 수신기를 선택하는 수신기 선택 모듈; 상기 수신기 선택 모듈에서 선택된 수신기에서 각각 수신되는 FM 신호의 TDOA(time difference of arrival) 정보를 이용하여 표적의 위치를 추정하는 표적 위치 추정 모듈; 상기 표적 위치 추정 모듈에서 추정된 표적의 위치를 필터링하여 출력하는 필터링 모듈을 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, 상기 수신기 선택 모듈은, 상기 지상에 분포하는 다수의 수신기 중에서 신호 대 잡음비가 큰 순서대로 수신기를 추출하고, 추출된 수신기 중에서 최고 고도 높이의 제1 수신기 및 최저 고도 높이의 제2 수신기를 선택하고, 상기 최고 고도 높이 및 상기 최저 고도 높이의 고도 차이 값을 3등분하고, 3등분된 고도의 하위 1분위 지점을 기준으로 높이 편차값 이내의 수신기 중 신호 대 잡음비가 가장 높은 제3 수신기를 선택하고 3등분된 고도의 하위 2분위 지점을 기준으로 높이 편차값 이내의 수신기 중 신호 대 잡음비가 가장 높은 제4 수신기를 선택하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 표적 위치 추정 모듈은, 상기 수신된 TDOA 정보를 바이스태틱(bistatic) 평면의 TDOA 정보에서 XY 평면 및 YZ 평면의 3차원 직교 좌표계의 TDOA 정보로 변환하여 표적의 위치를 추정하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 필터링 모듈은, X 좌표, Y 좌표 및 Z 좌표를 각각 독립적으로 고려하는 디커플 필터링(decoupled filtering)을 적용하도록 구성될 수 있다.
상술한 본 발명의 다른 목적에 따른 FM 방송망을 이용한 멀티스태틱 PCL 표적 위치 추정 방법은, 수신기 선택 모듈이 FM 방송망과 연결된 지상에 분포하는 다수의 수신기 중에서 표적의 위치를 추정하기 위한 최적의 수신기를 선택하는 단계; 표적 위치 추정 모듈이 상기 수신기 선택 모듈에서 선택된 수신기에서 각각 수신되는 FM 신호의 TDOA(time difference of arrival) 정보를 이용하여 표적의 위치를 추정하는 단계; 필터링 모듈이 상기 표적 위치 추정 모듈에서 추정된 표적의 위치를 필터링하여 출력하는 단계를 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, 상기 수신기 선택 모듈이 FM 방송망과 연결된 지상에 분포하는 다수의 수신기 중에서 표적의 위치를 추정하기 위한 최적의 수신기를 선택하는 단계는, 상기 지상에 분포하는 다수의 수신기 중에서 신호 대 잡음비가 큰 순서대로 수신기를 추출하고, 추출된 수신기 중에서 최고 고도 높이의 제1 수신기 및 최저 고도 높이의 제2 수신기를 선택하고, 상기 최고 고도 높이 및 상기 최저 고도 높이의 고도 차이 값을 3등분하고, 3등분된 고도의 하위 1분위 지점을 기준으로 높이 편차값 이내의 수신기 중 신호 대 잡음비가 가장 높은 제3 수신기를 선택하고 3등분된 고도의 하위 2분위 지점을 기준으로 높이 편차값 이내의 수신기 중 신호 대 잡음비가 가장 높은 제4 수신기를 선택하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 표적 위치 추정 모듈이 상기 수신기 선택 모듈에서 선택된 수신기에서 각각 수신되는 FM 신호의 TDOA(time difference of arrival) 정보를 이용하여 표적의 위치를 추정하는 단계는, 상기 수신된 TDOA 정보를 바이스태틱(bistatic) 평면의 TDOA 정보에서 XY 평면 및 YZ 평면의 3차원 직교 좌표계의 TDOA 정보로 변환하여 표적의 위치를 추정하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 필터링 모듈이 상기 표적 위치 추정 모듈에서 추정된 표적의 위치를 필터링하여 출력하는 단계는, X 좌표, Y 좌표 및 Z 좌표를 각각 독립적으로 고려하는 디커플 필터링(decoupled filtering)을 적용하도록 구성될 수 있다.
상술한 FM 방송망을 이용한 멀티스태틱 PCL 표적 위치 추정 시스템 및 방법에 의하면, 복잡한 상용 방송망 환경에서 표적의 3차원 위치 정보를 정확하게 실시간 산출하도록 구성됨으로써, 기존의 인프라(infra) 방송망을 이용하여 광범위한 영역에서 정확한 표적 정보를 획득할 수 있는 효과가 있다. 특히, 비용 절감은 물론 그 구현이 용이하다는 장점이 있다.
특히, 방송망의 여러 수신기 중에서 표적 위치 정보 산출을 위한 최적의 수신기를 실시간으로 산출하고 이를 이용하여 3차원 위치 정보를 산출하도록 구성됨으로써, 표적 정보 산출의 정확도와 효율성을 높일 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 FM 방송망을 이용한 멀티스태틱 PCL 표적 위치 추정 알고리즘의 모식도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 FM 방송망을 이용한 멀티스태틱 PCL 표적 위치 추정 시스템의 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 표적 정보의 프로젝션 모델링에 대한 모식도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 FM 방송망을 이용한 멀티스태틱 PCL 표적 위치 추정 방법의 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 FM 방송망을 이용한 멀티스태틱 PCL 표적 위치 추정 알고리즘의 모식도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 FM 방송망을 이용한 멀티스태틱 PCL 표적 위치 추정 시스템(100)은 FM 방송망과 같은 상용 방송망을 이용하여 표적의 3차원 위치 정보를 정확하게 실시간 산출하도록 구성된다.
구체적으로는 표적 위치 추정을 위한 최적의 수신기(10)의 선택, 표적 위치 추정, 필터링의 3 단계를 거치도록 구성된다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 FM 방송망을 이용한 멀티스태틱 PCL 표적 위치 추정 시스템의 블록 구성도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 표적 정보의 프로젝션 모델링에 대한 모식도이다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 FM 방송망을 이용한 멀티스태틱 PCL 표적 위치 추정 시스템(100)은 수신기 선택 모듈(110), 표적 위치 추정 모듈(120) 및 필터링 모듈(130)을 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
수신기 선택 모듈(110)은 FM 방송망과 연결된 지상에 분포하는 다수의 수신기(10) 중에서 표적의 위치를 추정하기 위한 최적의 수신기를 선택하도록 구성될 수 있다.
구체적으로는 1개의 상용 방송망 기지국과 연결되는 지상의 64개의 수신기(10) 중에서 4 개의 수신기(10)를 선택하도록 구성될 수 있다.
수신기 선택 모듈(110)은 표적의 고도 변화에 따른 최적의 수신기(10)를 선택하도록 구성되며, 표적이 탐지 영역에 진입하는 경우 지상의 수신기(10) 중에서 표적 위치 추정에 필요한 최적의 4 개의 수신기(10)를 선택하도록 구성될 수 있다.
지상에 임의로 분포되어 있는 수신기(10)를 고려할 때 XY 평면에서는 수신기(10)가 상용 방송망 기지국의 서비스 반경 대략 20 km 이내에 위치하게 되어 각각의 수신기(10) 사이의 거리가 충분히 크다. 반면, 수신기(10)의 고도 정보인 Z 좌표는 지리적 고도의 제한으로 인해 XY 평면에서의 거리 차이 값보다 매우 작은 것을 알 수 있다. 여기서, 지리적 고도의 제한은 계룡산(고도 846m)과 같은 높은 산의 고도가 그 예가 될 수 있다.
표적의 위치 정보를 정확히 추정하기 위해서는 신호 대 잡음비가 높은 수신기(10)를 선택하는 것과 동시에 수신기(10)의 고도 분포를 고려하여 선택해야 한다.
다음은 고도 다변화에 따른 수신기(10) 선택의 알고리즘을 설명한다.
먼저 수신기 선택 모듈(110)은 표적 탐지 기준이 되는 신호 대 잡음비
Figure 112017023509933-pat00001
, 수신기 집합
Figure 112017023509933-pat00002
, 높이 편차 값
Figure 112017023509933-pat00003
를 입력받도록 구성될 수 있다.
수신기 선택 모듈(110)은 먼저 표적 탐지 기준이 되는 신호 대 잡음비
Figure 112017023509933-pat00004
보다 신호 대 잡음비가 더 큰 수신기(10)의 집합을 추출하도록 구성될 수 있다.
이에 따른 탐지 가능한 수신기 집합은 다음 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112017023509933-pat00005
신호 대 잡음비가 큰 순서대로 정렬하면 다음 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112017023509933-pat00006
여기서, 수신기 선택 모듈(110)은 앞서 추출된 수신기 집합 중에서 최고 고도 높이의 제1 수신기 및 최저 고도 높이의 제2 수신기를 선택하도록 구성될 수 있다. 이들은 수학식 3 및 수학식 4에 의해 각각 선택될 수 있다.
Figure 112017023509933-pat00007
Figure 112017023509933-pat00008
그리고 최고 고도와 최저 고도 간의 높이차의 3등분 값은 다음 수학식 5와 같이 산출될 수 있다.
Figure 112017023509933-pat00009
한편, 수신기 선택 모듈(110)은 앞서 3등분된 고도의 하위 1분위 지점을 기준으로 높이 편차값
Figure 112017023509933-pat00010
이내의 수신기(10)를 다음 수학식 6과 같이 선택하고, 선택된 수신기(10) 중에서 신호 대 잡음비가 가장 높은 제3 수신기를 수학식 7과 같이 선택하도록 구성될 수 있다.
Figure 112017023509933-pat00011
Figure 112017023509933-pat00012
그리고 수신기 선택 모듈(110)은 앞서 3등분된 고도의 하위 2분위 지점을 기준으로 높이 편차값
Figure 112017023509933-pat00013
이내의 수신기(10)를 다음 수학식 8과 같이 선택하고, 선택된 수신기(10) 중에서 신호 대 잡음비가 가장 높은 제4 수신기를 수학식 9와 같이 선택하도록 구성될 수 있다.
Figure 112017023509933-pat00014
Figure 112017023509933-pat00015
표적 위치 추정 모듈(120)은 수신기 선택 모듈(110)에서 선택된 수신기(10)에서 각각 수신되는 FM 신호의 TDOA(time difference of arrival) 정보를 이용하여 표적의 위치를 추정하도록 구성될 수 있다.
구체적으로는 표적 위치 추정 모듈(120)이 수신기 선택 모듈(110)에서 수신된 TDOA 정보를 바이스태틱(bistatic) 평면의 TDOA 정보에서 XY 평면 및 YZ 평면의 3차원 직교 좌표계의 TDOA 정보로 변환하여 표적의 위치를 추정하도록 구성될 수 있다.
기존에는 바이스태틱(bistatic) 평면에서 TDOA 정보를 획득하였으나, 본 발명에서는 표적 위치 추정을 위해 3차원 좌표 정보를 필요로 한다. 2차원 바이스태틱 평면에서 모델링한 TDOA 정보를 3차원 직교 좌표계의 정보로 변환하도록 구성될 수 있다.
도 2에서 송신기(미도시), 수신기(10) 및 표적의 위치 정보를 각각
Figure 112017023509933-pat00016
,
Figure 112017023509933-pat00017
,
Figure 112017023509933-pat00018
로 정의하면, 수신기(10)와 표적 사이의 길이 벡터(vector)
Figure 112017023509933-pat00019
및 송신기와 수신(10) 간의 길이 벡터
Figure 112017023509933-pat00020
은 다음 수학식 10 및 수학식 11과 같이 정의될 수 있다.
Figure 112017023509933-pat00021
Figure 112017023509933-pat00022
XY 평면 법벡터, YZ평면의 법벡터를 각각
Figure 112017023509933-pat00023
,
Figure 112017023509933-pat00024
로 정의하면, 각각의 길이 벡터
Figure 112017023509933-pat00025
와 XY 평면, YZ 평면이 이루는 각은 제2코사인 법칙을 적용하여 다음 수학식 12 내지 수학식 14와 같이 산출될 수 있다.
Figure 112017023509933-pat00026
Figure 112017023509933-pat00027
Figure 112017023509933-pat00028
여기서,
Figure 112017023509933-pat00029
,
Figure 112017023509933-pat00030
는 바이스태틱 평면에서의 길이 벡터
Figure 112017023509933-pat00031
과 XY 평면, 길이 벡터
Figure 112017023509933-pat00032
과 YZ 평면이 이루는 각을 나타내고,
Figure 112017023509933-pat00033
,
Figure 112017023509933-pat00034
는 바이스태틱 평면에서의
Figure 112017023509933-pat00035
과 XY 평면 및 YZ평면이 이루는 각을 나타낸다.
이와 같이 산출한 각도를 기반으로 XY 평면 및 YZ 평면에서의 TDOA 정보를 수학식 15 내지 수학식 18과 같이 획득할 수 있다.
Figure 112017023509933-pat00036
Figure 112017023509933-pat00037
Figure 112017023509933-pat00038
필터링 모듈(130)은 표적 위치 추정 모듈(120)에서 추정된 표적의 위치를 필터링하여 출력하도록 구성될 수 있다.
필터링 모듈(130)은 X 좌표, Y 좌표 및 Z 좌표를 각각 독립적으로 고려하는 디커플 필터링(decoupled filtering)을 적용하도록 구성될 수 있다.
알파-베타(alpha-beta) 필터와 칼만(kalman) 필터가 있으나, 알파-베타 필터는 복잡도가 낮은 대신 표적의 위치를 추정하는 성능이 떨어지며, 칼만 필터는 표적의 위치 추정 성능이 좋은 반면에 복잡도가 매우 높다는 단점이 있다. 이러한 트레이드-오프(trade-off)를 해결하기 위해서 [8]에서 제안하는 것처럼 디커플 칼만 필터를 이용한다.
디커플 칼만 필터는 X 좌표, Y 좌표, Z 좌표의 정보를 동시에 고려하는 칼만 필터와 다르게 X 좌표, Y 좌표, Z 좌표의 정보를 각각 독립적으로 고려하는 칼만 필터 중 복잡도를 낮춘 필터이다. 시간
Figure 112017023509933-pat00039
에서 표적의 X 좌표를 추정할 때(Y 좌표 및 Z 좌표도 동일), 뉴턴의 운동 법칙을 적용하면 다음 수학식 19의 상태 방정식을 얻을 수 있다.
Figure 112017023509933-pat00040
여기서, 상태 벡터
Figure 112017023509933-pat00041
, 상태 변이 행렬
Figure 112017023509933-pat00042
, 노이즈 벡터
Figure 112017023509933-pat00043
는 다음 수학식 20 내지 수학식 22로 정의된다.
Figure 112017023509933-pat00044
Figure 112017023509933-pat00045
이때,
Figure 112017023509933-pat00046
,
Figure 112017023509933-pat00047
,
Figure 112017023509933-pat00048
는 각각 X 축에서 표적의 위치, X 축에서 표적의 속도, 표적의 정보를 얻는 시간 간격, 필터 튜닝 파라미터를 나타낸다.
디커플 칼만 필터를 적용하기 전에 표적의 X 좌표를 측정한 값은 다음 수학식 23과 같이 정의된다.
Figure 112017023509933-pat00049
여기서,
Figure 112017023509933-pat00050
로 첫번째 원소 (1,1)은 표적 추정 알고리즘을 적용하여 얻은 표적의 X 좌표값을 나타내고, 두번째 원소 (2,1)은 0으로 정의한다.
Figure 112017023509933-pat00051
은 상태 이전 행렬,
Figure 112017023509933-pat00052
는 위치 측정 에러(error)값이며
Figure 112017023509933-pat00053
의 성질을 가지며,
Figure 112017023509933-pat00054
는 측정을 통해 구해진 표적의 X 축 좌표를 나타낸다.
이를 바탕으로 상태 업데이트 방정식은 다음 수학식 24와 같이 정의된다.
Figure 112017023509933-pat00055
여기서,
Figure 112017023509933-pat00056
는 위치 측정 후 현재 상태 벡터로 첫번째 원소 (1,1) 성분은 표적의 X 좌표값을 나타내고, 두번째 원소 (1,2) 성분은 X 축에서의 표적의 속도를 나타낸다. 마찬가지로
Figure 112017023509933-pat00057
는 위치 측정 전 예측 상태 벡터를 나타내고,
Figure 112017023509933-pat00058
는 칼만 필터 이득을 나타낸다.
위치 측정 값
Figure 112017023509933-pat00059
와 위치 측정 전 예측 상태 벡터
Figure 112017023509933-pat00060
중 더 신뢰성이 높은 값을 구하기 위해, 두 개 값의 차이에 칼만 필터 이득을 곱하여 상태 업데이트 방정식을 업데이트 하게 된다.
칼만 필터 이득을 구하기 위해 이노베이션(innovation) 공분산 방정식, 상태 공분산 예측 방정식, 상태 공분산 업데이트 방정식을 정의해야 한다. 각각의 방정식은 다음 수학식 25 내지 수학식 27과 같이 정의 된다.
Figure 112017023509933-pat00061
Figure 112017023509933-pat00062
Figure 112017023509933-pat00063
여기서, 이노베이션(=
Figure 112017023509933-pat00064
)은 위치 측정 값과 위치 추정 전 예측 상태 값의 차이로 정의되고, 이노베이션 공분산 값
Figure 112017023509933-pat00065
은 위치 추정 에러 값,
Figure 112017023509933-pat00066
는 위치 측정 전 예측 상태의 공분산,
Figure 112017023509933-pat00067
는 위치 측정 후 현재 상태의 공분산을 나타낸다.
각각의 이노베이션 공분산, 위치 추정 전후의 상태 공분산, 칼만 필터 이득은 다음 수학식 28 내지 수학식 31과 같이 계산된다.
Figure 112017023509933-pat00068
Figure 112017023509933-pat00069
Figure 112017023509933-pat00070
Figure 112017023509933-pat00071
주어진 칼만 필터 이득은 벡터의 곱이 아닌 스칼라의 곱에 의해 기존의 커플 칼만 필터(coupled Kalman filter) 이득을 구할 때 발생하는 복잡도를 줄일 수 있다. 최종적으로는 상태 업데이트 방정식에서 얻는 위치 측정 후 현재 상태 벡터
Figure 112017023509933-pat00072
의 첫번째 원소 값으로 표적 추정 X 좌표를 얻을 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 FM 방송망을 이용한 멀티스태틱 PCL 표적 위치 추정 방법의 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 수신기 선택 모듈(110)이 FM 방송망과 연결된 지상에 분포하는 다수의 수신기(10) 중에서 표적의 위치를 추정하기 위한 최적의 수신기(10)를 선택한다(S101).
이때, 수신기 선택 모듈(110)은 지상에 분포하는 다수의 수신기(10) 중에서 신호 대 잡음비가 큰 순서대로 수신기(10)를 추출하고, 추출된 수신기(10) 중에서 최고 고도 높이의 제1 수신기 및 최저 고도 높이의 제2 수신기를 선택하고, 상기 최고 고도 높이 및 상기 최저 고도 높이의 고도 차이 값을 3등분하고, 3등분된 고도의 1분위 지점을 기준으로 높이 편차값 이내의 수신기(10) 중 신호 대 잡음비가 가장 높은 제3 수신기를 선택하고 3등분된 고도의 2분위 지점을 기준으로 높이 편차값 이내의 수신기(10) 중 신호 대 잡음비가 가장 높은 제4 수신기를 선택하도록 구성될 수 있다.
다음으로, 표적 위치 추정 모듈(120)이 상기 수신기 선택 모듈(110)에서 선택된 수신기(10)에서 각각 수신되는 FM 신호의 TDOA(time difference of arrival) 정보를 이용하여 표적의 위치를 추정한다(S102).
이때, 표적 위치 추정 모듈(120)은 수신기 선택 모듈(110)에서 수신된 TDOA 정보를 바이스태틱(bistatic) 평면의 TDOA 정보에서 XY 평면 및 YZ 평면의 3차원 직교 좌표계의 TDOA 정보로 변환하여 표적의 위치를 추정하도록 구성될 수 있다.
다음으로, 필터링 모듈(130)이 상기 표적 위치 추정 모듈(120)에서 추정된 표적의 위치를 필터링하여 출력한다(S103).
이때, 필터링 모듈(130)은 X 좌표, Y 좌표 및 Z 좌표를 각각 독립적으로 고려하는 디커플 필터링(decoupled filtering)을 적용하도록 구성될 수 있다.
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
110: 수신기 선택 모듈
120: 표적 위치 추정 모듈
130: 필터링 모듈

Claims (8)

  1. FM 방송망과 연결된 지상에 분포하는 다수의 수신기 중에서 표적의 위치를 추정하기 위한 최적의 수신기를 선택하는 수신기 선택 모듈;
    상기 수신기 선택 모듈에서 선택된 수신기에서 각각 수신되는 FM 신호의 TDOA(time difference of arrival) 정보를 이용하여 표적의 위치를 추정하는 표적 위치 추정 모듈;
    상기 표적 위치 추정 모듈에서 추정된 표적의 위치를 필터링하여 출력하는 필터링 모듈을 포함하고,
    상기 수신기 선택 모듈은,
    상기 지상에 분포하는 다수의 수신기 중에서 신호 대 잡음비가 큰 순서대로 수신기를 추출하고, 추출된 수신기 중에서 최고 고도 높이의 제1 수신기 및 최저 고도 높이의 제2 수신기를 선택하고, 상기 최고 고도 높이 및 상기 최저 고도 높이의 고도 차이 값을 3등분하고, 3등분된 고도의 하위 1분위 지점을 기준으로 높이 편차값 이내의 수신기 중 신호 대 잡음비가 가장 높은 제3 수신기를 선택하고 3등분된 고도의 하위 2분위 지점을 기준으로 높이 편차값 이내의 수신기 중 신호 대 잡음비가 가장 높은 제4 수신기를 선택하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 FM 방송망을 이용한 멀티스태틱 PCL(multistatic passive coherent location) 표적 위치 추정 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 상기 표적 위치 추정 모듈은,
    상기 수신된 TDOA 정보를 바이스태틱(bistatic) 평면의 TDOA 정보에서 XY 평면 및 YZ 평면의 3차원 직교 좌표계의 TDOA 정보로 변환하여 표적의 위치를 추정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 FM 방송망을 이용한 멀티스태틱 PCL 표적 위치 추정 시스템.
  4. 제1항에 있어서, 상기 필터링 모듈은,
    X 좌표, Y 좌표 및 Z 좌표를 각각 독립적으로 고려하는 디커플 필터링(decoupled filtering)을 적용하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 FM 방송망을 이용한 멀티스태틱 PCL 표적 위치 추정 시스템.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 삭제
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