KR102131718B1 - High mobility-space threat target processing system of next generation naval compat system - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 함정용 전투체계의 표적 처리 시스템에 관한 것으로서, 구체적으로는 차세대 함정용 전투체계의 고기동 우주 위협 표적 처리 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a target processing system for a combat system for ships, and more particularly, to a high-speed space threat target processing system for a next-generation ship combat system.
종래 구축함에서는 다양한 광학 센서와 레이더 센서를 이용하여 적을 탐지하고 있다. 그런데, 동일한 탐지체에 대하여도 여러 센서에 의해 탐지가 되고 원시 표적(primitive target)이 생성되기 때문에 이러한 원시 표적들을 취합하여 분석하고 하나의 전술 표적(tactical target)으로 출력하여야 한다.In conventional destroyers, enemies are detected using various optical sensors and radar sensors. However, since the same detector is detected by several sensors and a primitive target is generated, these primitive targets must be collected, analyzed, and output as one tactical target.
이러한 과정에서 수많은 원시 표적들을 비교하고 분석하여야 하므로, 전술 표적을 산출하는 데에는 어느 정도의 시간이 소요될 수밖에 없다.Since many primitive targets have to be compared and analyzed in this process, it takes some time to calculate the tactical targets.
그런데, 적의 탄도체는 항공기나 군함 등과 달리 그 속도가 매우 빠르고 매우 높은 고도에서 출현하여 탐지되기 때문에 일반 센서로는 탐지가 어려울 뿐만 아니라 탐지 후 대응할 여유도 매우 촉박하다는 문제점이 있다.However, the enemy ballistic body has a problem that, unlike an aircraft or a warship, since its speed is very fast and is detected at a high altitude, it is difficult to detect with a general sensor and has a very tight margin to respond after detection.
현재로서는 MFR(multi-function radar) 센서에 의해서나 탐지가 가능하며, 비교적 원거리에서도 좀 더 빠른 시간에 적의 탄도 미사일을 탐지할 수 있다.Currently, it can be detected only by a multi-function radar (MFR) sensor, and it can detect enemy ballistic missiles in a relatively short time at relatively long distances.
적의 탄도 미사일에 대해서는 전술 표적의 산출이라는 것이 매우 부적절하기도 하며, 이에 걸리는 시간으로 인해 신속한 대응에도 부적합하다는 문제점이 있다.For enemy ballistic missiles, the calculation of tactical targets is often inappropriate, and due to the time it takes, it is also unsuitable for rapid response.
이에, 일반적인 전술 표적 산출 알고리즘이 아닌 보다 신속하고 정확한 표적 산출 알고리즘이 요구되고 있다.Accordingly, a faster and more accurate target calculation algorithm is required than a general tactical target calculation algorithm.
본 발명의 목적은 차세대 함정용 전투체계의 고기동 우주 위협 표적 처리 시스템을 제공하는 데 있다.An object of the present invention is to provide a high-speed space threat target processing system of a next-generation warship combat system.
상술한 본 발명의 목적에 따른 차세대 함정용 전투체계의 고기동 우주 위협 표적 처리 시스템은, 탐지 정보를 생성하는 MFR(multi-function radar) 센서; 상기 MFR 센서에서 생성된 탐지 정보 중에서 위협 표적에 대해 알람을 출력하는 고기동 우주 위협 표적 알람 모듈을 포함하도록 구성될 수 있다.The high-speed space threat target processing system of the next-generation warship combat system according to the object of the present invention described above includes: a multi-function radar (MFR) sensor for generating detection information; It may be configured to include a high-motion space threat target alarm module for outputting an alarm for the threat target among the detection information generated by the MFR sensor.
여기서, 상기 고기동 우주 위협 표적 알람 모듈은, 데이터링크를 통해 아군 함정으로부터 수신되는 위협 표적에 대해 알람을 출력하도록 구성될 수 있다.Here, the high-motion space threat target alarm module may be configured to output an alarm for a threat target received from an allied trap through a data link.
그리고 상기 고기동 우주 위협 표적 알람 모듈은, 데이터링크를 통해 아군 함정으로부터 수신되는 위협 표적에 대해 알람을 출력하도록 구성될 수 있다.In addition, the high-motion space threat target alarm module may be configured to output an alarm for a threat target received from an allied trap through a data link.
상술한 본 발명의 목적에 따른 차세대 함정용 전투체계의 고기동 우주 위협 표적 처리 시스템은, MFR 센서의 탐지 정보를 이용하여 MFR 센서 원시 표적을 생성하고, 생성된 MFR 원시 표적을 분석하여 고기동 우주 위협 표적을 우선적으로 분류하여 생성하는 고기동 우주 위협 표적 분류 모듈; 상기 고기동 우주 위협 표적 분류 모듈에서 생성된 고기동 우주 위협 표적이 있는 경우 즉시 알람(alarm)을 출력하는 고기동 우주 위협 표적 알람 모듈; 다수의 자함 탐지 센서의 탐지 정보를 이용하여 동일 대상에 대한 다수의 자함 탐지 센서 원시 표적을 생성하는 자함 탐지 센서 원시 표적 생성 모듈; 상기 고기동 우주 위협 표적 분류 모듈에서 생성된 MFR 센서 원시 표적 및 상기 자함 탐지 센서 원시 표적 생성 모듈에서 생성된 다수의 자함 탐지 센서 원시 표적의 표적 융합을 수행하는 센서 융합 표적을 생성하는 표적 융합 모듈; 운용자에 의해 표적 생성을 위한 명령을 입력받는 운용자 입력 모듈; 상기 운용자 입력 모듈에서 입력받은 명령에 따라 운용자 원시 표적을 생성하는 운용자 원시 표적 생성 모듈; 상기 표적 융합 모듈에 의해 생성된 센서 융합 표적과 상기 운용자 원시 표적 생성 모듈에 의해 생성된 운용자 원시 표적의 표적 융합을 수행하여 시스템 표적을 생성하는 시스템 표적 생성 모듈; 아군 함정의 전술 표적을 데이터링크를 통해 수신하여 데이터링크 수신 표적을 생성하는 데이터링크 수신 표적 생성 모듈; 상기 시스템 표적 생성 모듈에서 생성된 시스템 표적과 상기 데이터링크 수신 표적 생성 모듈에서 생성된 데이터링크 수신 표적을 비교하여 일치 여부를 판단하는 표적 비교 일치 수행 모듈; 상기 표적 비교 일치 수행 모듈의 판단 결과에 따라 전술 표적을 생성하는 전술 표적 생성 모듈; 상기 전술 표적 생성 모듈에서 생성된 전술 표적을 데이터링크를 통해 아군 함정으로 송신하는 자함 전술 표적 송신 모듈; 상기 고기동 우주 위협 표적, 원시 표적, 데이터링크 수신 표적, 시스템 표적, 전술 표적을 상호 매칭하여 계층적으로 분류하는 표적 매칭 및 계층 분류 모듈; 상기 표적 매칭 및 계층 분류 모듈에서 상호 매칭되어 계층적으로 분류되는 표적을 이용하여 MFR 센서 및 해당하는 자함 탐지 센서의 센서별 탐지 여부 및 센서별 탐지율을 분석하는 센서별 탐지율 분석 모듈; 상기 표적 매칭 및 계층 분류 모듈에서 상호 매칭되어 계층적으로 분류되는 표적을 이용하여 센서별 탐지 위치 오차를 분석하는 센서별 탐지 위치 오차 분석 모듈; 상기 표적 매칭 및 계층 분류 모듈에서 상호 매칭되어 계층적으로 분류되는 표적을 이용하여 센서별 최초 탐지 시간 오차를 분석하는 센서별 탐지 시간 오차 분석 모듈; 상기 센서별 탐지율 분석 모듈에서 분석된 센서별 탐지 여부 및 센서별 탐지율, 상기 센서별 탐지 위치 오차 분석 모듈에서 분석된 센서별 탐지 위치 오차, 상기 센서별 탐지 시간 오차 분석 모듈에서 분석된 센서별 탐지 시간 오차를 상기 전술 표적 생성 모듈에서 전술 표적 생성에 이용할 수 있도록 피드백하는 탐지율/표적오차 피드백 모듈을 포함하도록 구성될 수 있다.The high-speed space threat target processing system of the next-generation warship combat system according to the above-described object of the present invention generates a MFR sensor primitive target using the detection information of the MFR sensor, analyzes the generated MFR primitive target, and targets the high-motion space threat target. High-motion space threat target classification module to generate by prioritizing classification; A high-motion space threat target alarm module that immediately outputs an alarm when there is a high-motion space threat target generated by the high-motion space threat target classification module; A self-detection sensor raw target generation module for generating a plurality of self-detection sensor raw targets for the same target using detection information of a plurality of self-detection detection sensors; A target fusion module that generates a sensor fusion target that performs target fusion of an MFR sensor primitive target generated by the high-motion space threat target classification module and a plurality of magnetization detection sensor primitive targets generated by the self-detection sensor primitive target generation module; An operator input module that receives a command for generating a target by an operator; An operator primitive target generation module that generates an operator primitive target according to a command input from the operator input module; A system target generation module that generates a system target by performing target fusion of a sensor fusion target generated by the target fusion module and an operator primitive target generated by the operator primitive target generation module; A data link reception target generation module for receiving a tactical target of a friendly ship through a data link and generating a data link reception target; A target comparison matching module that compares the system target generated by the system target generation module and the data link receiving target generated by the data link reception target generation module to determine whether or not a match exists; A tactical target generation module that generates a tactical target according to the determination result of the target comparison matching performance module; A self-contained tactical target transmission module that transmits the tactical target generated by the tactical target generation module to a friendly ship through a data link; A target matching and hierarchical classification module that hierarchically classifies the high-motion space threat target, primitive target, data link receiving target, system target, and tactical target; A detection rate analysis module for each sensor that analyzes whether a MFR sensor and a corresponding self-detection sensor detect each sensor and a detection rate for each sensor using targets that are mutually matched and hierarchically classified in the target matching and layer classification module; A detection position error analysis module for each sensor that analyzes a detection position error for each sensor using a target that is hierarchically classified by mutual matching in the target matching and hierarchical classification module; A detection time error analysis module for each sensor that analyzes an initial detection time error for each sensor by using a target that is hierarchically classified by mutual matching in the target matching and hierarchical classification module; Detection rate per sensor and detection rate per sensor analyzed in the detection rate analysis module for each sensor, detection position error per sensor analyzed in the detection position error analysis module for each sensor, detection time for each sensor analyzed in the error analysis module detection time for each sensor It may be configured to include a detection rate / target error feedback module to feedback the error to be used in the tactical target generation module in the tactical target generation module.
이때, 상기 고기동 우주 위협 표적 분류 모듈은, 상기 MFR 센서의 탐지 정보를 이용하여 MFR 센서 원시 표적을 생성하는 MFR 센서 원시 표적 생성부; 상기 MFR 센서 원시 표적 생성부에서 생성된 MFR 센서 원시 표적을 분석하여 자함으로부터 MFR 센서 원시 표적까지의 MFR 센서 표적 거리를 산출하는 MFR 센서 표적 거리 분석부; 상기 MFR 센서 원시 표적 생성부에서 생성된 MFR 센서 원시 표적을 분석하여 MFR 센서 표적 속도를 산출하는 MFR 센서 표적 속도 분석부; 상기 MFR 센서 원시 표적 생성부에서 생성된 MFR 센서 원시 표적을 분석하여 MFR 센서 표적 고도를 산출하는 MFR 센서 표적 고도 분석부; 상기 산출된 MFR 센서 표적 거리, MFR 센서 표적 속도 및 MFR 센서 표적 고도를 이용하여 해당 MFR 센서 원시 표적의 고기동 우주 위협 여부를 판단하는 고기동 우주 위협 표적 판단부; 상기 고기동 우주 위협 표적 판단부의 판단 결과에 따라 고기동 우주 위협 표적을 생성하는 고기동 우주 위협 표적 생성부; 상기 고기동 우주 위협 표적 생성부에서 생성된 고기동 우주 위협 표적의 궤적을 생성하는 고기동 우주 위협 표적 궤적 생성부; 상기 MFR 센서 표적 거리, MFR 센서 표적 속도 및 MFR 센서 표적 고도와 상기 고기동 우주 위협 표적 궤적 생성부에서 생성된 궤적을 이용하여 예상 궤적을 생성하는 고기동 우주 위협 표적 예상 궤적 생성부; 아군 함정의 위치 정보를 참조하여 상기 고기동 우주 위협 표적 예상 궤적 생성부에서 생성된 예상 궤적에 따른 타겟팅 아군 함정을 파악하는 타겟팅 아군 함정 파악부를 포함하도록 구성될 수 있다.In this case, the high-motion space threat target classification module includes: an MFR sensor primitive target generation unit generating a MFR sensor primitive target using detection information of the MFR sensor; An MFR sensor target distance analysis unit that analyzes the MFR sensor raw target generated by the MFR sensor raw target generation unit to calculate an MFR sensor target distance from the magnetic field to the MFR sensor raw target; An MFR sensor target speed analysis unit that analyzes the MFR sensor raw target generated by the MFR sensor raw target generation unit to calculate an MFR sensor target speed; An MFR sensor target elevation analysis unit that analyzes the MFR sensor raw target generated by the MFR sensor raw target generation unit to calculate an MFR sensor target elevation; A high-motion space threat target determination unit for determining whether a high-motion space threat of the MFR sensor primitive target is performed using the calculated MFR sensor target distance, MFR sensor target speed, and MFR sensor target altitude; A high-motion space threat target generation unit for generating a high-motion space threat target according to the determination result of the high-motion space threat target determination unit; A high-motion space threat target trajectory generator for generating a high-motion space threat target trajectory generated by the high-motion space threat target generator; A high-motion space threat target predicted trajectory generator for generating an expected trajectory using the MFR sensor target distance, MFR sensor target speed and MFR sensor target altitude and the trajectory generated by the high-motion space threat target trajectory generator; It may be configured to include a targeting friendly trap identification unit that identifies a targeting friendly trap according to the predicted trajectory generated by the high-speed space threat target predicted trajectory generation unit by referring to the location information of the friendly trap.
그리고 상기 고기동 우주 위협 표적 송신 모듈은, 상기 타겟팅 아군 함정 파악부에서 파악된 타겟팅 아군 함정에 대한 정보를 데이터링크를 통해 아군 함정으로 송신하도록 구성될 수 있다.In addition, the high-motion space threat target transmission module may be configured to transmit information on the targeted friendly trap identified by the targeted friendly trap capture unit to a friendly trap through a data link.
그리고 상기 전술 표적 생성 모듈은, 상기 생성된 전술 표적 간의 표적 연관을 수행하는 표적 연관 수행부; 상기 생성된 전술 표적 간의 표적 결합을 수행하는 표적 결합 수행부; 상기 생성된 전술 표적 간의 표적 페어링을 수행하는 표적 페어링(pairing) 수행부; 상기 생성된 전술 표적 간의 방위 교차를 측정하는 방위 교차 측정부; 상기 탐지율/표적오차 피드백 모듈에서 피드백되는 센서별 탐지 여부 및 탐지율, 센서별 탐지 위치 오차, 센서별 최초 탐지 시간 오차를 이용하여 딥러닝을 수행하여 전술 표적을 생성하는 탐지율/표적오차 딥러닝(deep learning) 적용부를 포함하도록 구성될 수 있다.And the tactical target generation module, a target association performing unit for performing a target association between the generated tactical targets; A target binding performing unit performing target binding between the generated tactical targets; A target pairing unit performing target pairing between the generated tactical targets; An azimuth crossing measurement unit for measuring azimuth crossing between the generated tactical targets; Detection rate/target error deep learning (deep learning) to generate a tactical target by performing deep learning using the detection rate and detection rate by sensor fed back from the detection rate/target error feedback module, detection position error by sensor, and initial detection time error by sensor learning) application.
상술한 차세대 함정용 전투체계의 고기동 우주 위협 표적 처리 시스템에 의하면, 탄도 미사일과 같은 고기동 우주 위협 표적에 대해서는 일반적인 전술 표적 산출 알고리즘을 이용하지 않고 원시 표적의 고기동성과 고도 등을 먼저 분석하여 고기동 우주 위협 표적을 선분류하도록 구성됨으로써, 탄도 미사일을 보다 빨리 인지하고 대응할 수 있는 효과가 있다.According to the high-speed space threat target processing system of the next-generation warship combat system, for high-speed space threat targets such as ballistic missiles, high-motion space threats are analyzed by first analyzing the high-mobility and altitude of the raw target without using a general tactical target calculation algorithm. By being configured to pre-classify the target, there is an effect that can recognize and respond to ballistic missiles more quickly.
특히, 고기동 우주 위협 표적에 대하여 아군 함정에게 신속하게 알림을 제공하여 아군 함정이 위협을 신속하게 인지하도록 하고, 타겟팅이 되는 아군 함정을 특정하여 알려주도록 구성됨으로써, MFR 센서가 없는 아군 함정에 대해서도 위협에 대처에 신속하게 대처할 수 있게 하는 효과가 있다.In particular, it is configured to promptly notify allied ships of high-motion space threat targets so that allied ships can quickly recognize the threats and to specify and notify targeted allied traps, threats against allied traps without MFR sensors It has the effect of being able to respond quickly to coping.
또한, 전술 표적, 시스템 표적, 데이터링크 수신 표적 그리고 센서별 수많은 원시 표적들을 계층화하여 서로 매칭시켜 저장 및 관리하도록 구성됨으로써, 동일한 대상에 대한 각 센서별로 탐지되는 표적의 오차와 센서별 탐지 여부 및 센서별 탐지율을 정확하게 산출하여 분석할 수 있는 효과가 있다.In addition, by configuring and storing and managing tactical targets, system targets, data link receiving targets, and numerous raw targets for each sensor by stratifying each other, errors of targets detected by each sensor for the same target and whether each sensor is detected or not and sensor It has the effect of accurately calculating and analyzing the star detection rate.
아울러, 이러한 표적 오차를 이용하여 딥러닝 알고리즘에 의해 전술 표적을 생성하도록 구성됨으로써, 전술 표적의 정확도와 신뢰도를 높이고 전술 표적의 산출 시간을 줄일 수 있는 효과가 있다.In addition, it is configured to generate a tactical target by a deep learning algorithm using the target error, thereby increasing the accuracy and reliability of the tactical target and reducing the calculation time of the tactical target.
특히, 딥러닝 알고리즘을 이용하여 원시 표적 중 모표적과 자표적을 센서마다 갖는 탐지 특성에 따라 자동으로 실시간 변경하여 모표적을 전환하도록 구성됨으로써, 전술 표적을 더 정확하고 빠르게 산출할 수 있는 효과가 있다.In particular, by using a deep learning algorithm, the target target is automatically changed in real time according to the detection characteristics of each target target and the target target, so that the target target can be converted more accurately and quickly. have.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차세대 함정용 전투체계의 고기동 우주 위협 표적 처리 시스템의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 고기동 우주 위협 표적의 알람창의 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 표적 간 상호 매칭 및 계층 분류를 나타내는 모식도이다.1 is a block diagram of a high-speed space threat target processing system of a next-generation warship combat system according to an embodiment of the present invention.
2 is an exemplary view of an alarm window of a high-motion space threat target according to an embodiment of the present invention.
3 is a schematic diagram showing cross-target matching and hierarchical classification between targets according to an embodiment of the present invention.
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.The present invention can be applied to various changes and can have various embodiments, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in detail for carrying out the invention. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and should be understood to include all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. In describing each drawing, similar reference numerals are used for similar components.
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.Terms such as first, second, A, and B may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from other components. For example, the first component may be referred to as a second component without departing from the scope of the present invention, and similarly, the second component may be referred to as a first component. The term and/or includes a combination of a plurality of related described items or any one of a plurality of related described items.
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.When an element is said to be "connected" or "connected" to another component, it is understood that other components may be directly connected or connected to the other component, but other components may exist in the middle. It should be. On the other hand, when a component is said to be "directly connected" or "directly connected" to another component, it should be understood that no other component exists in the middle.
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.The terms used in this application are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In this application, the terms "include" or "have" are intended to indicate the presence of features, numbers, steps, actions, components, parts or combinations thereof described herein, one or more other features. It should be understood that the existence or addition possibilities of fields or numbers, steps, operations, components, parts or combinations thereof are not excluded in advance.
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.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by a person skilled in the art to which the present invention pertains. Terms, such as those defined in a commonly used dictionary, should be interpreted as having meanings consistent with meanings in the context of related technologies, and should not be interpreted as ideal or excessively formal meanings unless explicitly defined in the present application. Does not.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차세대 함정용 전투체계의 고기동 우주 위협 표적 처리 시스템의 블록 구성도이다. 그리고 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 고기동 우주 위협 표적의 알람창의 예시도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 표적 간 상호 매칭 및 계층 분류를 나타내는 모식도이다.1 is a block diagram of a high-speed space threat target processing system of a next-generation warship combat system according to an embodiment of the present invention. And Figure 2 is an exemplary view of an alarm window of a high-motion space threat target according to an embodiment of the present invention, Figure 3 is a schematic diagram showing cross-matching and hierarchical classification between targets according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차세대 함정용 전투체계의 고기동 우주 위협 표적 처리 시스템(100)은 고기동 우주 위협 표적 분류 모듈(101), 고기동 우주 위협 표적 수신 모듈(102), 고기동 우주 위협 표적 알람 모듈(103), 고기동 우주 위협 표적 송신 모듈(104), 자함 탐지 센서 원시 표적 생성 모듈(105), 표적 융합 모듈(106), 운용자 입력 모듈(107), 운용자 원시 표적 생성 모듈(108), 시스템 표적 생성 모듈(109), 데이터링크 수신 표적 생성 모듈(110), 표적 비교 일치 수행 모듈(111), 전술 표적 생성 모듈(112), 자함 전술 표적 송신 모듈(113), 표적 데이터베이스(114), 표적 매칭 및 계층 분류 모듈(115), 센서별 탐지율 분석 모듈(116), 센서별 탐지 위치 오차 분석 모듈(117), 센서별 탐지 시간 오차 분석 모듈(118), 탐지율/표적오차 피드백 모듈(119)를 포함하도록 구성될 수 있다.Referring to Figure 1, the high-speed space threat
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.Hereinafter, a detailed configuration will be described.
고기동 우주 위협 표적 분류 모듈(101)은 MFR 센서(10)의 탐지 정보를 이용하여 MFR 센서 원시 표적을 생성하고, 생성된 MFR 원시 표적을 분석하여 고기동 우주 위협 표적을 우선적으로 분류하여 생성하도록 구성될 수 있다. 여기서, MFR 센서(10)는 마스트(mast)에 구비되어 자함에서 가장 원거리의 표적이나 가장 고도가 높은 표적을 탐지해 낼 수 있는 구성일 수 있다.The high-motion space threat
고기동 우주 위협 표적 분류 모듈(101)은 MFR 센서 원시 표적 생성부(101a), MFR 센서 표적 거리 분석부(101b), MFR 센서 표적 속도 분석부(101c), MFR 센서 표적 고도 분석부(101d), 고기동 우주 위협 표적 판단부(101e), 고기동 우주 위협 표적 생성부(101f), 고기동 우주 위협 표적 궤적 생성부(101g), 고기동 우주 위협 표적 예상 궤적 생성부(101h), 타겟팅 아군 함정 파악부(101i)를 포함하도록 구성될 수 있다. 이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.The high-motion space threat
MFR 센서 원시 표적 생성부(101a)는 MFR 센서(10)의 탐지 정보를 이용하여 MFR 센서 원시 표적(primitive target)을 생성하도록 구성될 수 있다. The MFR sensor
MFR 센서 표적 거리 분석부(101b)는 MFR 센서 원시 표적 생성부(101a)에서 생성된 MFR 센서 원시 표적을 분석하여 자함으로부터 MFR 센서 원시 표적까지의 MFR 센서 표적 거리를 산출하도록 구성될 수 있다.The MFR sensor target
MFR 센서 표적 속도 분석부(101c)는 MFR 센서 원시 표적 생성부에서 생성된 MFR 센서 원시 표적을 분석하여 MFR 센서 표적 속도를 산출하도록 구성될 수 있다. 표적 속도에는 방향 성분도 포함될 수 있다.The MFR sensor target velocity analysis unit 101c may be configured to calculate the MFR sensor target velocity by analyzing the MFR sensor raw target generated by the MFR sensor raw target generation unit. The target velocity may also include directional components.
MFR 센서 표적 고도 분석부(101d)는 MFR 센서 원시 표적 생성부(101a)에서 생성된 MFR 센서 원시 표적을 분석하여 MFR 센서 표적 고도를 산출하도록 구성될 수 있다.The MFR sensor target
고기동 우주 위협 표적 판단부(101e)는 앞서 산출된 MFR 센서 표적 거리, MFR 센서 표적 속도 및 MFR 센서 표적 고도를 이용하여 해당 MFR 센서 원시 표적의 고기동 우주 위협 여부를 판단하도록 구성될 수 있다.The high-motion space threat
여기서, 고기동(high mobility) 우주(space) 위협은 표적 자체의 이동성이 매우 높은 것으로서 속도가 매우 빠르고 변화가 많은 것이며, 우주는 매우 높은 고도에서 출현할 수 있는 것을 의미한다. 고기동 우주 위협 표적은 일반적으로 탄도체로서 탄도 미사일이 될 수 있다. 이러한 탄도체는 주로 구축함 등의 함정을 타겟팅(targeting)할 수 있다.Here, the high mobility space threat means that the mobility of the target itself is very high, and the speed is very fast and there are many changes, and the space can appear at a very high altitude. Targets for high-space space threats are usually ballistic and can be ballistic missiles. Such ballistics can primarily target traps such as destroyers.
고기동 우주 위협 표적 판단부(101e)는 최초 출현하여 MFR 센서(10)에 의해 포착될 때에는 다른 자함 탐지 센서(20)에 의해서는 포착되지 않는 경우가 대부분이기 때문에 해당 MFR 센서 원시 표적이 전술 표적으로 최종 출력되었는지 여부가 참고될 수 있다. 이에, 고기동 우주 위협 표적 판단부(101e)는 전술 표적 생성 모듈(112)에서 생성된 전술 표적에 해당하는지 여부를 참조하여 고기동 우주 위협 표적을 판단하며, 판단 결과 해당되는 전술 표적이 없는 경우 고기동 우주 위협 표적으로 판단하도록 구성될 수 있다.Since the high-speed space threat
고기동 우주 위협 표적 생성부(101f)는 고기동 우주 위협 표적 판단부(101e)의 판단 결과에 따라 고기동 우주 위협 표적을 생성하도록 구성될 수 있다. 일반적인 전투 체계에서 다양한 자함 탐지 센서(20)들로부터 수집되는 수많은 원시 표적들을 융합하여 시스템 표적을 생성하고, 시스템 표적과 다른 아군 함정의 데이터링크 수신 표적을 취합하여 다양한 알고리즘에 따른 연산을 거쳐 최종적인 전술 표적을 생성하고 콘솔(console)에 출력한다. 그러나, 본 발명에서는 원시 표적의 생성 단계에서 곧바로 고기동 우주 위협 표적 여부를 신속하게 판단하여 최종 표적으로 콘솔에 출력하도록 구성될 수 있다. 전술 표적에 비하여 상당히 빠르게 표적 산출이 되어 출력되므로, 고기동성의 탄도체에 대하여 대응할 수 있는 시간을 더 확보할 수 있는 장점이 있다. 고기동우주 탄도체의 경우에는 MFR 센서(10) 외의 다른 EOTS, 일반 레이더 등에 의해서는 탐지가 잘 되지 않기 때문에 MFT 센서(10)에 의해 신속한 표적 처리를 하도록 구성될 수 있다.The high dynamic space threat target generating unit 101f may be configured to generate a high dynamic space threat target according to the determination result of the high dynamic space threat
고기동 우주 위협 표적 궤적 생성부(101g)는 고기동 우주 위협 표적 생성부에서 생성된 고기동 우주 위협 표적의 궤적을 생성하도록 구성될 수 있다.The high dynamic space threat target trajectory generation unit 101g may be configured to generate a high dynamic space threat target trajectory generated by the high dynamic space threat target generation unit.
고기동 우주 위협 표적 예상 궤적 생성부(101h)는 MFR 센서 표적 거리, MFR 센서 표적 속도 및 MFR 센서 표적 고도와 고기동 우주 위협 표적 궤적 생성부(101g)에서 생성된 궤적을 이용하여 예상 궤적을 생성하도록 구성될 수 있다. The high-motion space threat target predicted
타겟팅 아군 함정 파악부(101i)는 아군 함정의 위치 정보를 참조하여 고기동 우주 위협 표적 예상 궤적 생성부(101h)에서 생성된 예상 궤적에 따른 타겟팅 아군 함정(200)을 파악하도록 구성될 수 있다. 궤적과 예상 궤적을 이용하여 어느 아군 함정(200)이 타겟팅이 되는지 알 수 있고, 타겟까지의 도달 시간도 산출할 수 있다.The targeting friendly trap detection unit 101i may be configured to identify the targeted
고기동 우주 위협 표적 수신 모듈(102)은 아군 함정(200)으로부터 데이터링크(datalink)를 통해 위 아군 함정(200)에서 생성된 고기동 우주 위협 표적을 수신하도록 구성될 수 있다.The high-motion space threat
고기동 우주 위협 표적 알람 모듈(103)은 고기동 우주 위협 표적 분류 모듈(101)에서 생성된 고기동 우주 위협 표적이 있거나 또는 고기동 우주 위협 표적 수신 모듈(102)에서 고기동 우주 위협 표적이 수신되는 경우 즉시 알람(alarm)을 출력하도록 구성될 수 있다. 즉, 고기동 우주 위협 표적에 대한 정보를 아군끼리 공유하며, 먼저 인지한 고기동 우주 위협 표적을 그대로 최종 표적으로 처리하여 출력하도록 구성될 수 있다.The high-speed space threat
고기동 우주 위협 표적 송신 모듈(104)은 고기동 우주 위협 표적 분류 모듈(101)에서 생성된 고기동 우주 위협 표적을 데이터링크를 통해 아군 함정(200)으로 송신하도록 구성될 수 있다.The high-speed space threat
자함 탐지 센서 원시 표적 생성 모듈(105)은 자함 탐지 센서(20)의 탐지 정보를 이용하여 자함 탐지 센서 원시 표적을 생성하도록 구성될 수 있다. 하나의 동일한 대상에 대하여도 다수의 자함 탐지 센서 원시 표적이 생성될 수 있다.The self-detection sensor raw
표적 융합 모듈(106)은 고기동 우주 위협 표적 분류 모듈(101)에서 생성된 MFR 센서 원시 표적 및 자함 탐지 센서 원시 표적 생성 모듈(105)에서 생성된 다수의 자함 탐지 센서 원시 표적의 표적 융합을 수행하는 센서 융합 표적을 생성하도록 구성될 수 있다. 즉, 동일한 대상체에 관하여 탐지된 원시 표적들을 하나의 표적으로 융합하도록 구성될 수 있다.The
운용자 입력 모듈(107)은 운용자에 의해 표적 생성을 위한 명령을 입력받도록 구성될 수 있다.The
운용자 원시 표적 생성 모듈(108)은 운용자 입력 모듈(107)에서 입력받은 명령에 따라 운용자 원시 표적을 생성하도록 구성될 수 있다. 자함 탐지 센서(20)에 의해 탐지가 되었지만 최종적인 전술 표적으로 출력되지 않는 경우, 운용자는 신속하게 수동으로 운용자 원시 표적을 생성할 수 있다.The operator primitive
시스템 표적 생성 모듈(109)은 표적 융합 모듈(106)에 의해 생성된 센서 융합 표적과 운용자 원시 표적 생성 모듈(108)에 의해 생성된 운용자 원시 표적의 표적 융합을 수행하여 시스템 표적을 생성하도록 구성될 수 있다.The system
데이터링크 수신 표적 생성 모듈(110)은 아군 함정(200)의 전술 표적을 데이터링크를 통해 수신하여 데이터링크 수신 표적을 생성하도록 구성될 수 있다.The data link receiving
표적 비교 일치 수행 모듈(111)은 시스템 표적 생성 모듈(109)에서 생성된 시스템 표적과 데이터링크 수신 표적 생성 모듈(110)에서 생성된 데이터링크 수신 표적을 비교하여 일치 여부를 판단하도록 구성될 수 있다.The target comparison matching
전술 표적 생성 모듈(112)은 표적 비교 일치 수행 모듈(111)의 판단 결과에 따라 전술 표적을 생성하도록 구성될 수 있다.The tactical
전술 표적 생성 모듈(112)은 표적 연관 수행부(112a), 표적 결합 수행부(112b), 표적 페어링(pairing) 수행부(112c), 방위 교차 측정부(112d), 탐지율/표적오차 딥러닝(deep learning) 적용부(112e)를 포함하도록 구성될 수 있다. 이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.The tactical
표적 연관 수행부(112a)는 전술 표적 간의 표적 연관을 수행하도록 구성될 수 있다.The target
표적 결합 수행부(112b)는 전술 표적 간의 표적 결합을 수행하도록 구성될 수 있다.The target binding performing
표적 페어링 수행부(112c)는 전술 표적 간의 표적 페어링을 수행하도록 구성될 수 있다.The target
방위 교차 측정부(112d)는 전술 표적 간의 방위 교차를 측정하도록 구성될 수 있다.The azimuth
탐지율/표적오차 딥러닝 적용부(112e)는 탐지율/표적오차 피드백 모듈(119)에서 피드백되는 센서별 탐지 여부 및 센서별 탐지율, 센서별 탐지 위치 오차, 센서별 최초 탐지 시간 오차를 이용하여 딥러닝을 수행하여 전술 표적을 생성하도록 구성될 수 있다.The detection rate/target error deep learning application unit 112e uses deep learning using the detection rate/target error feedback and detection rate per sensor, detection position error per sensor, and initial detection time error per sensor. It may be configured to perform a tactical target.
다시 얘기하면, 탐지율/표적오차 피드백 모듈(119)은 하나의 대상에 대한 다수의 원시 표적들이 있는 경우 상호 간의 위치 오차, 최초 탐지 시간의 오차, 센서별로 탐지가 되는지 여부 등의 정보를 탐지율/표적오차 딥러닝 적용부(112e)로 피드백하도록 구성될 수 있다.In other words, the detection rate/target
탐지율/표적오차 딥러닝 적용부(112e)는 이러한 하나의 대상에 대한 센서별 탐지 여부나 탐지율, 대상에 대한 탐지 위치 오차, 탐지 시간 오차 등을 이용하여 딥러닝을 수행함으로써, 전술 표적을 생성하는 시간과 효율을 높일 수 있다. 그리고 그러한 전술 표적에 대한 신뢰도와 정확도도 높일 수 있다.The detection rate/target error deep learning application unit 112e generates deep tactical targets by performing deep learning using a detection rate or detection rate for each one sensor, a detection position error for a target, and a detection time error. It can increase time and efficiency. And it can increase the reliability and accuracy of such tactical targets.
자함 전술 표적 송신 모듈(113)은 전술 표적 생성 모듈(112)에서 생성된 전술 표적을 데이터링크를 통해 아군 함정(200)으로 송신하도록 구성될 수 있다. 즉, 최종적인 전술 표적을 아군과 공유할 수 있다.The self-sealing tactical
표적 데이터베이스(114)는 고기동 우주 위협 표적, 원시 표적, 데이터링크 수신 표적, 시스템 표적, 전술 표적이 실시간 저장되도록 구성될 수 있다.The
표적 데이터베이스(114)는 고기동 우주 위협 표적 데이터베이스(114a), 원시 표적 데이터베이스(114b), 데이터링크 수신 표적 데이터베이스(114c), 시스템 표적 데이터베이스(114d), 전술 표적 데이터베이스(114e)를 포함하도록 구성될 수 있다. 이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.The
고기동 우주 위협 표적 데이터베이스(114a)에는 고기동 우주 위협 표적 분류 모듈(101)에서 우선적으로 생성된 고기동 우주 위협 표적이 저장되도록 구성될 수 있다.The high-motion space
원시 표적 데이터베이스(114b)에는 고기동 우주 위협 표적 분류 모듈(101)에서 생성된 MRF 센서 원시 표적, 자함 탐지 센서 원시 표적 생성 모듈(105)에서 생성된 자함 탐지 센서 원시 표적 및 운용자 원시 표적 생성 모듈(108)에서 생성된 운용자 원시 표적이 저장되도록 구성될 수 있다.In the
데이터링크 수신 표적 데이터베이스(114c)에는 데이터링크 수신 표적 생성 모듈(110)에서 생성된 데이터링크 수신 표적이 저장되도록 구성될 수 있다.The data link
시스템 표적 데이터베이스(114d)에는 시스템 표적 생성 모듈(109)에서 생성된 시스템 표적이 저장되도록 구성될 수 있다.The
전술 표적 데이터베이스(114e)에는 전술 표적 생성 모듈(112)에서 생성된 전술 표적이 저장되도록 구성될 수 있다.The
표적 매칭 및 계층 분류 모듈(115)은 표적 데이터베이스(114)에 실시간 저장되는 고기동 우주 위협 표적, 원시 표적, 데이터링크 수신 표적, 시스템 표적, 전술 표적을 상호 매칭하여 계층적으로 분류하도록 구성될 수 있다. 도 3은 하나의 전술 표적을 상위 노드로 하여 시스템 표적, 데이터링크 수신 표적을 하위 노드로 하고 시스템 표적의 하위 노드로서 센서별 다양한 원시 표적들을 계층화한 것을 나타내고 있다.The target matching and
표적 매칭 및 계층 분류 모듈(115)은 앞서 상호 매칭하여 계층적으로 분류한 고기동 우주 위협 표적, 원시 표적, 데이터링크 수신 표적, 시스템 표적, 전술 표적을 표적 데이터베이스(114)에 갱신하여 저장하도록 구성될 수 있다.The target matching and
기존에는 이러한 표적들이 개별적으로 저장되었으나, 본 발명에서는 하나의 대상에 관한 표적들을 계층화하고 서로 매칭하여 저장되어, 표적 정보들의 활용도를 높일 수 있다.In the past, these targets were individually stored, but in the present invention, targets related to one target are layered and matched to each other to be stored, thereby increasing the utilization of target information.
센서별 탐지율 분석 모듈(116)은 표적 매칭 및 계층 분류 모듈(115)에서 상호 매칭되어 계층적으로 분류되는 표적을 이용하여 MFR 센서(10) 및 해당하는 자함 탐지 센서(20)의 센서별 탐지 여부 및 센서별 탐지율을 분석하도록 구성될 수 있다. 어느 하나의 대상에 대하여 센서마다 탐지가 되는 경우가 있고 탐지가 되지 않는 경우가 있으며, 소정 범위 내의 센서별 탐지율을 보이는 경우도 있다. 이는 자함으로부터의 거리나 센서의 종류, 표적의 종류 등 여러 환경 조건에 따라 어떠한 일정한 패턴을 나타낼 수 있다.The detection rate analysis module for each
센서별 탐지 위치 오차 분석 모듈(117)은 표적 매칭 및 계층 분류 모듈(115)에서 상호 매칭되어 계층적으로 분류되는 표적을 이용하여 센서별 탐지 위치 오차를 분석하도록 구성될 수 있다. 센서마다 원시 표적의 탐지 위치에 조금씩 오차가 생기며, 이를 분석하도록 구성될 수 있다. 이는 자함으로부터의 거리나 표적의 종류 등 여러 환경 조건에 따라 어떠한 일정한 패턴을 나타낼 수 있다.The detection position error analysis module for each
센서별 탐지 시간 오차 분석 모듈(118)은 표적 매칭 및 계층 분류 모듈(115)에서 상호 매칭되어 계층적으로 분류되는 표적을 이용하여 센서별 최초 탐지 시간 오차를 분석하도록 구성될 수 있다. 즉, 하나의 동일한 대상에 대하여 센서마다 최초 탐지 시간이 다를 수 있고 최초 탐지 시간은 자함으로부터의 거리, 대공 표적, 대함 표적 등의 여러 환경 조건에 따라 어떠한 일정한 패턴을 나타낼 수 있다.The detection time error analysis module for each
탐지율/표적오차 피드백 모듈(119)은 센서별 탐지율 분석 모듈(116)에서 분석된 센서별 탐지 여부, 센서별 탐지율, 센서별 탐지 위치 오차 분석 모듈(117)에서 분석된 센서별 탐지 위치 오차, 센서별 최초 탐지 시간 오차 분석 모듈(118)에서 분석된 센서별 최초 탐지 시간 오차를 전술 표적 생성 모듈(112)에서 전술 표적 생성에 이용할 수 있도록 피드백하도록 구성될 수 있다.The detection rate/target
이때, 탐지율/표적오차 딥러닝 적용부(112e)는 탐지율/표적오차 피드백 모듈(119)에서 피드백되는 센서별 탐지 여부 및 센서별 탐지율, 센서별 탐지 위치 오차, 센서별 최초 탐지 시간 오차를 기반으로 딥러닝을 수행하여 전술 표적을 생성하도록 구성될 수 있다.At this time, the detection rate/target error deep learning application unit 112e is based on the detection rate/target detection rate and the detection rate error for each sensor, the detection position error for each sensor, and the initial detection time error for each sensor fed back from the detection rate/target
어느 거리 범위의 표적인지, 대공 표적인지 대함 표적인지, 어느 센서의 표적인지에 따라 원시 표적이 생성될 수도 있고, 생성되지 않을 수도 있으며, 그 탐지 위치 오차가 일정한 패턴을 보일 수 있고, 최초 탐지 시간 오차도 일정한 패턴을 나타낼 수 있다. 이처럼 원시 표적이 생성되지 않거나 오차가 발생하여도 딥러닝에 의해 빠르게 전술 표적 처리를 할 수 있다.Depending on which distance range target, anti-aircraft target, anti-ship target, or sensor target, a primitive target may or may not be generated, the detection position error may show a certain pattern, and the initial detection time Errors can also exhibit a certain pattern. Even if a raw target is not generated or an error occurs, it is possible to quickly perform tactical target processing by deep learning.
한편, 탐지율/표적오차 딥러닝 적용부(112e)는 위와 같은 패턴을 이용하여 원시 표적 중에서 특정 조건이나 패턴에 따라 가장 정확도가 높은 원시 표적을 모표적으로 자동 설정하고, 이러한 조건이나 패턴이 바뀌면 다시 가장 정확도가 높은 다른 원시 표적을 모표적으로 설정하여 전술 표적을 생성할 수 있다. 이에, 전술 표적의 정확도가 더욱 높아질 수 있다.On the other hand, the detection rate/target error deep learning application unit 112e uses the above pattern to automatically set the target with the highest accuracy according to a specific condition or pattern among targets automatically, and again when these conditions or patterns change Other primitive targets with the highest accuracy can be targeted to generate tactical targets. Thus, the accuracy of the tactical target can be further increased.
예를 들어, 도 3의 레이더에 의해 탐지된 원시 표적 #1이 모표적일 수 있지만, 자함으로부터의 거리가 가까워져 일정 범위 내에 진입하면 EOTS에 의해 탐지된 원시 표적 #2가 모표적으로 실시간 변경되어 전술 표적 처리가 수행될 수 있다.For example, the
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.Although described with reference to the above embodiments, those skilled in the art can understand that the present invention can be variously modified and changed within the scope not departing from the spirit and scope of the invention described in the claims below. There will be.
101: 위협 표적 분류 모듈
101a: MRF 센서 원시 표적 생성부
101b: MFR 센서 표적 거리 분석부
101c: MFR 센서 표적 속도 분석부
101d: MFR 센서 표적 고도 분석부
101e: 고기동 우주 위협 표적 판단부
101f: 고기동 우주 위협 표적 생성부
101g: 고기동 우주 위협 표적 궤적 생성부
101h: 고기동 우주 위협 표적 예상 궤적 생성부
101i: 타겟팅 아군 함정 파악부
102: 고기동-우주 위협 표적 수신 모듈
103: 고기동 우주 위협 표적 알람 모듈
104: 고기동 우주 위협 표적 송신 모듈
105: 자함 탐지 센서 원시 표적 생성 모듈
106: 표적 융합 모듈
107: 운용자 입력 모듈
108: 운용자 원시 표적 생성 모듈
109: 시스템 표적 생성 모듈
110: 데이터링크(datalink) 수신 표적 생성 모듈
111: 표적 비교 일치 수행 모듈
112: 전술 표적 생성 모듈
112a: 표적 연관 수행부
112b: 표적 결합 수행부
112c: 표적 페어링 수행부
112d: 방위 교차 측정부
112e: 탐지율/표적오차 딥러닝(deep learning) 적용부
113: 자함 전술 표적 송신 모듈
114: 표적 데이터베이스
114a: 고기동 우주 위협 표적 데이터베이스
114b: 원시 표적 데이터베이스
114c: 데이터링크 수신 표적 데이터베이스
114d: 시스템 표적 데이터베이스
114e: 전술 표적 데이터베이스
115: 표적 매칭 및 계층 분류 모듈
116: 센서별 탐지율 분석 모듈
117: 센서별 탐지 위치 오차 분석 모듈
118: 센서별 탐지 시간 오차 분석 모듈
119: 탐지율/표적오차 피드백 모듈101: threat target classification module
101a: MRF sensor raw target generator
101b: MFR sensor target distance analyzer
101c: MFR sensor target speed analyzer
101d: MFR sensor target altitude analysis unit
101e: High Meat Space Threat Target Judging Unit
101f: High-powered space threat target generator
101g: High motion space threat target trajectory generator
101h: Expected trajectory generation unit for high-powered space threat target
101i: Targeted Allied Trap Identification Unit
102: High-space-space threat target receiving module
103: High-motion space threat target alarm module
104: high-motion space threat target transmission module
105: self-detection sensor raw target generation module
106: target fusion module
107: operator input module
108: operator primitive target generation module
109: system target generation module
110: datalink (datalink) receiving target generation module
111: target comparison matching module
112: tactical target generation module
112a: target association performing unit
112b: target binding performing unit
112c: target pairing performing unit
112d: azimuth cross measurement
112e: Detection rate/target error deep learning application
113: self-propelled tactical target transmission module
114: target database
114a: Highland Space Threat Target Database
114b: Raw target database
114c: Datalink receiving target database
114d: System target database
114e: Tactical target database
115: Target matching and layer classification module
116: detection rate analysis module for each sensor
117: detection position error analysis module for each sensor
118: detection time error analysis module for each sensor
119: detection rate/target error feedback module
Claims (4)
상기 고기동 우주 위협 표적 분류 모듈에서 생성된 고기동 우주 위협 표적이 있는 경우 즉시 알람(alarm)을 출력하는 고기동 우주 위협 표적 알람 모듈;
다수의 자함 탐지 센서의 탐지 정보를 이용하여 동일 대상에 대한 다수의 자함 탐지 센서 원시 표적을 생성하는 자함 탐지 센서 원시 표적 생성 모듈;
상기 고기동 우주 위협 표적 분류 모듈에서 생성된 MFR 센서 원시 표적 및 상기 자함 탐지 센서 원시 표적 생성 모듈에서 생성된 다수의 자함 탐지 센서 원시 표적의 표적 융합을 수행하여 센서 융합 표적을 생성하는 표적 융합 모듈;
운용자에 의해 표적 생성을 위한 명령을 입력받는 운용자 입력 모듈;
상기 운용자 입력 모듈에서 입력받은 명령에 따라 운용자 원시 표적을 생성하는 운용자 원시 표적 생성 모듈;
상기 표적 융합 모듈에 의해 생성된 센서 융합 표적과 상기 운용자 원시 표적 생성 모듈에 의해 생성된 운용자 원시 표적의 표적 융합을 수행하여 시스템 표적을 생성하는 시스템 표적 생성 모듈;
아군 함정의 전술 표적을 데이터링크를 통해 수신하여 데이터링크 수신 표적을 생성하는 데이터링크 수신 표적 생성 모듈;
상기 시스템 표적 생성 모듈에서 생성된 시스템 표적과 상기 데이터링크 수신 표적 생성 모듈에서 생성된 데이터링크 수신 표적을 비교하여 일치 여부를 판단하는 표적 비교 일치 수행 모듈;
상기 표적 비교 일치 수행 모듈의 판단 결과에 따라 전술 표적을 생성하는 전술 표적 생성 모듈;
상기 전술 표적 생성 모듈에서 생성된 전술 표적을 데이터링크를 통해 아군 함정으로 송신하는 자함 전술 표적 송신 모듈;
상기 고기동 우주 위협 표적, 원시 표적, 데이터링크 수신 표적, 시스템 표적, 전술 표적을 상호 매칭하여 계층적으로 분류하는 표적 매칭 및 계층 분류 모듈;
상기 표적 매칭 및 계층 분류 모듈에서 상호 매칭되어 계층적으로 분류되는 표적을 이용하여 센서별 탐지 여부 및 센서별 탐지율을 분석하는 센서별 탐지율 분석 모듈;
상기 표적 매칭 및 계층 분류 모듈에서 상호 매칭되어 계층적으로 분류되는 표적을 이용하여 센서별 탐지 위치 오차를 분석하는 센서별 탐지 위치 오차 분석 모듈;
상기 표적 매칭 및 계층 분류 모듈에서 상호 매칭되어 계층적으로 분류되는 표적을 이용하여 센서별 최초 탐지 시간 오차를 분석하는 센서별 탐지 시간 오차 분석 모듈;
상기 센서별 탐지율 분석 모듈에서 분석된 센서별 탐지 여부 및 센서별 탐지율, 상기 센서별 탐지 위치 오차 분석 모듈에서 분석된 센서별 탐지 위치 오차, 상기 센서별 탐지 시간 오차 분석 모듈에서 분석된 센서별 탐지 시간 오차를 상기 전술 표적 생성 모듈에서 전술 표적 생성에 이용할 수 있도록 피드백하는 탐지율/표적오차 피드백 모듈을 포함하고,
상기 고기동 우주 위협 표적 분류 모듈은,
상기 MFR 센서의 탐지 정보를 이용하여 MFR 센서 원시 표적을 생성하는 MFR 센서 원시 표적 생성부;
상기 MFR 센서 원시 표적 생성부에서 생성된 MFR 센서 원시 표적을 분석하여 자함으로부터 MFR 센서 원시 표적까지의 MFR 센서 표적 거리를 산출하는 MFR 센서 표적 거리 분석부;
상기 MFR 센서 원시 표적 생성부에서 생성된 MFR 센서 원시 표적을 분석하여 MFR 센서 표적 속도를 산출하는 MFR 센서 표적 속도 분석부;
상기 MFR 센서 원시 표적 생성부에서 생성된 MFR 센서 원시 표적을 분석하여 MFR 센서 표적 고도를 산출하는 MFR 센서 표적 고도 분석부;
상기 산출된 MFR 센서 표적 거리, MFR 센서 표적 속도 및 MFR 센서 표적 고도를 이용하여 해당 MFR 센서 원시 표적의 고기동 우주 위협 여부를 판단하는 고기동 우주 위협 표적 판단부;
상기 고기동 우주 위협 표적 판단부의 판단 결과에 따라 고기동 우주 위협 표적을 생성하는 고기동 우주 위협 표적 생성부;
상기 고기동 우주 위협 표적 생성부에서 생성된 고기동 우주 위협 표적의 궤적을 생성하는 고기동 우주 위협 표적 궤적 생성부;
상기 MFR 센서 표적 거리, MFR 센서 표적 속도 및 MFR 센서 표적 고도와 상기 고기동 우주 위협 표적 궤적 생성부에서 생성된 궤적을 이용하여 예상 궤적을 생성하는 고기동 우주 위협 표적 예상 궤적 생성부;
아군 함정의 위치 정보를 참조하여 상기 고기동 우주 위협 표적 예상 궤적 생성부에서 생성된 예상 궤적에 따른 타겟팅 아군 함정을 파악하는 타겟팅 아군 함정 파악부를 포함하도록 구성되고,
상기 전술 표적 생성 모듈은,
상기 생성된 전술 표적 간의 표적 연관을 수행하는 표적 연관 수행부;
상기 생성된 전술 표적 간의 표적 결합을 수행하는 표적 결합 수행부;
상기 생성된 전술 표적 간의 표적 페어링을 수행하는 표적 페어링(pairing) 수행부;
상기 생성된 전술 표적 간의 방위 교차를 측정하는 방위 교차 측정부;
상기 탐지율/표적오차 피드백 모듈에서 피드백되는 센서별 탐지 여부 및 센서별 탐지율, 센서별 탐지 위치 오차, 센서별 최초 탐지 시간 오차를 이용하여 딥러닝을 수행하여 전술 표적을 생성하는 탐지율/표적오차 딥러닝(deep learning) 적용부를 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 차세대 함정용 전투체계의 고기동 우주 위협 표적 처리 시스템.A high-motion space threat target classification module for generating a MFR sensor primitive target using the detection information of the MFR sensor, and analyzing the generated MFR primitive target to preferentially classify and generate a high-motion space threat target;
A high-motion space threat target alarm module that immediately outputs an alarm when there is a high-motion space threat target generated by the high-motion space threat target classification module;
A self-detection sensor raw target generation module for generating a plurality of self-detection sensor raw targets for the same target using detection information of a plurality of self-detection detection sensors;
A target fusion module that generates a sensor fusion target by performing target fusion of a MFR sensor primitive target generated by the high-motion space threat target classification module and a plurality of magnetization detection sensor primitive targets generated by the self-detection sensor primitive target generation module;
An operator input module that receives a command for generating a target by an operator;
An operator primitive target generation module that generates an operator primitive target according to a command input from the operator input module;
A system target generation module for generating a system target by performing target fusion of the sensor fusion target generated by the target fusion module and the operator primitive target generated by the operator primitive target generation module;
A data link reception target generation module for receiving a tactical target of a friendly ship through a data link and generating a data link reception target;
A target comparison matching module that compares the system target generated by the system target generation module and the data link receiving target generated by the data link reception target generation module to determine whether or not a match exists;
A tactical target generation module that generates a tactical target according to the determination result of the target comparison matching performance module;
A self-contained tactical target transmission module that transmits the tactical target generated by the tactical target generation module to a friendly ship through a data link;
A target matching and hierarchical classification module that hierarchically classifies the high-motion space threat target, primitive target, data link receiving target, system target, and tactical target;
A detection rate analysis module for each sensor that analyzes whether each sensor is detected and a detection rate for each sensor by using a target that is hierarchically classified by the target matching and hierarchical classification module;
A detection position error analysis module for each sensor that analyzes a detection position error for each sensor using a target that is hierarchically classified by mutual matching in the target matching and hierarchical classification module;
A detection time error analysis module for each sensor that analyzes an initial detection time error for each sensor by using a target that is hierarchically classified by mutual matching in the target matching and hierarchical classification module;
Detection rate per sensor and detection rate per sensor analyzed in the detection rate analysis module for each sensor, detection position error per sensor analyzed in the detection position error analysis module for each sensor, detection time for each sensor analyzed in the error analysis module detection time for each sensor A detection rate/target error feedback module that feedbacks the error so that it can be used in the tactical target generation module in the tactical target generation module,
The high-motion space threat target classification module,
An MFR sensor primitive target generator for generating a MFR sensor primitive target using the detection information of the MFR sensor;
An MFR sensor target distance analysis unit that analyzes the MFR sensor raw target generated by the MFR sensor raw target generation unit to calculate an MFR sensor target distance from the magnetic field to the MFR sensor raw target;
An MFR sensor target speed analysis unit that analyzes the MFR sensor raw target generated by the MFR sensor raw target generation unit to calculate an MFR sensor target speed;
An MFR sensor target elevation analysis unit that analyzes the MFR sensor raw target generated by the MFR sensor raw target generation unit to calculate an MFR sensor target elevation;
A high-motion space threat target determination unit for determining whether a high-motion space threat of the MFR sensor primitive target is performed using the calculated MFR sensor target distance, MFR sensor target speed, and MFR sensor target altitude;
A high-motion space threat target generation unit for generating a high-motion space threat target according to the determination result of the high-motion space threat target determination unit;
A high-motion space threat target trajectory generator for generating a high-motion space threat target trajectory generated by the high-motion space threat target generator;
A high-motion space threat target predicted trajectory generator that generates an expected trajectory using the MFR sensor target distance, MFR sensor target speed, and MFR sensor target altitude and the trajectory generated by the high-motion space threat target trajectory generator;
It is configured to include a targeting friendly trap identification unit that identifies a targeting friendly trap according to the predicted trajectory generated by the predicted trajectory generation unit of the high-motion space threat target by referring to the location information of the friendly trap,
The tactical target generation module,
A target association performing unit performing target association between the generated tactical targets;
A target binding performing unit performing target binding between the generated tactical targets;
A target pairing unit performing target pairing between the generated tactical targets;
An azimuth crossing measurement unit for measuring azimuth crossing between the generated tactical targets;
Detection rate/target error deep learning to generate tactical targets by performing deep learning using the detection rate/detection rate for each sensor fed back from the detection rate/target error feedback module, the detection position error for each sensor, and the initial detection time error for each sensor (deep learning) High-performance space threat target processing system of the next-generation warship combat system, characterized in that it is configured to include an application unit.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200045824A KR102131718B1 (en) | 2020-04-16 | 2020-04-16 | High mobility-space threat target processing system of next generation naval compat system |
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KR1020200045824A KR102131718B1 (en) | 2020-04-16 | 2020-04-16 | High mobility-space threat target processing system of next generation naval compat system |
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Citations (3)
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KR101243150B1 (en) | 2011-01-31 | 2013-03-13 | 국방과학연구소 | System, apparatus and method for target information management |
KR101681530B1 (en) * | 2014-12-26 | 2016-12-02 | 주식회사 리얼타임테크 | Device for monitoring of no-fighting zone in naval vessel combat system |
KR20170053757A (en) * | 2015-11-06 | 2017-05-17 | 주식회사 리얼타임테크 | Method for calibrating target position of naval vessel combat system |
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2020
- 2020-04-16 KR KR1020200045824A patent/KR102131718B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101243150B1 (en) | 2011-01-31 | 2013-03-13 | 국방과학연구소 | System, apparatus and method for target information management |
KR101681530B1 (en) * | 2014-12-26 | 2016-12-02 | 주식회사 리얼타임테크 | Device for monitoring of no-fighting zone in naval vessel combat system |
KR20170053757A (en) * | 2015-11-06 | 2017-05-17 | 주식회사 리얼타임테크 | Method for calibrating target position of naval vessel combat system |
KR101751333B1 (en) | 2015-11-06 | 2017-06-28 | 주식회사 리얼타임테크 | Method for calibrating target position of naval vessel combat system |
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