KR102394062B1 - Device For Tracing Underwater Object And Controlling Method Thereof - Google Patents
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Abstract
수중 위치추적장치 및 그 제어 방법에 대한 것으로 수중 위치추적장치는 수중 대상체의 음향신호를 수신하는 선배열 소나, 수신된 음향신호에 기초하여 수중 대상체의 위치 후보군의 집합인 곡선방위선을 산출하는 곡선방위선 산출부 및 입자들의 위치 및 속도를 포함하는 위치정보를 설정하고, 위치정보와 곡선방위선 사이의 거리인 입자 별 목적함수를 산출하여 최적입자를 산출하고, 최적입자의 위치정보를 수중 대상체의 위치정보로 결정하는 운동 분석부를 포함할 수 있다.An underwater positioning device and a control method therefor, the underwater positioning device calculating a curved bearing line that is a set of position candidates of an underwater object based on a senior row sonar that receives an acoustic signal of an underwater object, and the received acoustic signal The calculator sets the position information including the position and velocity of the particles, calculates the objective function for each particle that is the distance between the position information and the curved azimuth line, calculates the optimal particle, and sets the position information of the optimal particle to the position information of the underwater object It may include a motion analysis unit to determine.
Description
수중 대상체의 음향신호를 수신 후 운동을 분석하여 수중 대상체의 위치정보를 추적하는 수중 위치추적장치 및 그 제어방법에 대한 것이다.To an underwater location tracking device and a method for controlling the same for tracking the location information of the underwater object by analyzing the motion after receiving the sound signal of the underwater object.
일반적으로 수동 선배열 소나는 수중 대상체의 음향신호를 수신하여 수중 대상체의 방위를 추적하여 수중 대상체의 위치를 추정하는 표적운동분석(TMA, Target Motion Analysis)을 수행한다. 이러한 수동 선배열 소나는 수면 또는 해저면에 반사가 되지 않은 수평 방위각을 이용하여 수중 대상체의 위치를 추정하였으나, 이는 탐지 거리가 짧았다. 또한, 수평 방위각을 이용한 수동 소나의 위치 추정은 음향신호가 수중 대상체로부터 위치추적장치까지 직선 경로를 통하여 전파된다고 가정하나, 수온 및 수심에 따라 음속이 상이하여 음향신호가 굴절 및 반사되어 다중 경로로 전달되는 것을 고려하지 않아 정확한 추정이 힘들다.In general, a passive senior heat sonar receives an acoustic signal of an underwater object, tracks the orientation of the underwater object, and performs target motion analysis (TMA) to estimate the position of the underwater object. These passive sonars estimated the position of the underwater object using the horizontal azimuth without reflection on the water surface or the seabed, but the detection distance was short. In addition, the location estimation of the passive sonar using the horizontal azimuth assumes that the acoustic signal is propagated through a straight path from the underwater object to the location tracking device, but the sound speed is different depending on the water temperature and depth, so the acoustic signal is refracted and reflected to multi-path It is difficult to make an accurate estimate because transmission is not taken into account.
이에 최근 수면 또는 해저면에 반사되는 음향신호를 고려한 수직 방위각을 이용한 수중 대상체의 위치추적에 대한 연구가 활발히 진행 중이다.Accordingly, recently, research on the location tracking of an underwater object using a vertical azimuth angle in consideration of an acoustic signal reflected on the water surface or the seabed is being actively conducted.
방위각 이외의 표적거리를 고려하는 곡선 방위선을 이용하여 수중 대상체의 위치 및 속도를 추적하는 수중 위치추적장치 및 그 제어 방법을 제공한다.Provided are an underwater positioning device for tracking the position and speed of an underwater object using a curved azimuth line that considers a target distance other than the azimuth, and a method for controlling the same.
수중 위치추적장치의 일 실시예는 수중 대상체의 음향신호를 수신하는 선배열 소나, 수신된 음향신호에 기초하여 수중 대상체의 위치 후보군의 집합인 곡선방위선을 산출하는 곡선방위선 산출부 및 입자들의 위치 및 속도를 포함하는 위치정보를 설정하고, 위치정보와 곡선방위선 사이의 거리인 입자 별 목적함수를 산출하여 최적입자를 산출하고, 최적입자의 위치정보를 수중 대상체의 위치정보로 결정하는 운동 분석부를 포함할 수 있다.An embodiment of the underwater location tracking device includes a line sonar for receiving an acoustic signal of an underwater object, a curved bearing line calculating unit that calculates a curved bearing line that is a set of position candidates of an underwater object based on the received acoustic signal, and the position of particles and It includes a motion analysis unit that sets position information including velocity, calculates an objective function for each particle that is the distance between position information and a curved azimuth, and determines the optimal particle position information as the position information of the underwater object can do.
또한, 일 실시예에 따라서 운동 분석부는 목적함수가 가장 작은 입자를 최적입자로 산출할 수 있다.Also, according to an embodiment, the motion analyzer may calculate a particle having the smallest objective function as an optimal particle.
또한, 일 실시예에 따라서 운동 분석부는 최적입자 산출 후 다음세대 입자들의 위치정보를 설정하여 목적함수를 재산출하여 최적입자를 재산출할 수 있다.In addition, according to an embodiment, the motion analyzer may recalculate the optimal particle by recalculating the objective function by setting the position information of the next-generation particles after calculating the optimal particle.
또한, 일 실시예에 따라서 운동 분석부는 입자들의 위치정보 중 위치를 곡선방위선으로 설정할 수 있다.In addition, according to an embodiment, the motion analyzer may set the position among the position information of the particles as a curved azimuth line.
또한, 일 실시예에 따라서 운동 분석부는 입자들의 위치정보 중 속도를 미리 설정된 범위 내에서 무작위로 설정할 수 있다.In addition, according to an embodiment, the motion analyzer may randomly set the speed among the position information of the particles within a preset range.
또한, 일 실시예에 따라서 미리 설정된 범위는 수중 대상체의 평균속도를 고려하여 설정할 수 있다.Also, according to an embodiment, the preset range may be set in consideration of the average speed of the underwater object.
또한, 일 실시예에 따라서 운동 분석부는 최적입자 산출 시 개인 최적입자 및 군집 최적입자를 산출하고 군집 최적입자의 위치정보를 수중 대상체의 위치정보로 결정할 수 있다.In addition, according to an embodiment, the motion analyzer may calculate the optimal individual particles and the optimal cluster particles when calculating the optimal particles, and determine the location information of the cluster optimal particles as the location information of the underwater object.
또한, 일 실시예에 따라서 운동 분석부는 입자들의 위치정보, 개인 최적입자 및 군집 최적입자에 기초하여 다음세대 입자들의 위치정보를 설정할 수 있다.Also, according to an embodiment, the motion analyzer may set the position information of the next-generation particles based on the position information of the particles, the individual optimal particles, and the cluster optimal particles.
또한, 일 실시예에 따라서 운동 분석부는 입자 별 목적함수의 표준편차를 산출하여 산출된 표준편차가 미리 설정된 값 이하이면 최적입자의 위치정보를 수중 대상체의 위치정보로 결정할 수 있다.In addition, according to an embodiment, the motion analyzer calculates the standard deviation of the objective function for each particle, and if the calculated standard deviation is less than or equal to a preset value, the position information of the optimal particle may be determined as the position information of the underwater object.
또한, 일 실시예에 따라서 운동 분석부는 입자 별 목적함수의 표준편차를 산출하여 산출된 표준편차가 미리 설정된 값을 초과하면 다음세대 입자들의 위치정보를 설정하여 목적함수를 재산출하여 최적입자를 재산출할 수 있다.In addition, according to an embodiment, the motion analysis unit calculates the standard deviation of the objective function for each particle and, if the calculated standard deviation exceeds a preset value, sets the position information of the next generation particles to recalculate the objective function to recalculate the optimal particle can go out
또한, 일 실시예에 따라서 수중 대상체의 음향신호는 반사 음향신호를 포함할 수 있다.Also, according to an embodiment, the acoustic signal of the underwater object may include a reflected acoustic signal.
수중 위치추적장치의 제어 방법의 일 실시예는 수신된 수중 대상체의 음향신호에 기초하여 수중 대상체의 위치 후보군의 집합인 곡선방위선을 산출하는 단계, 입자들의 위치 및 속도를 포함하는 위치정보를 설정하는 단계, 위치정보와 곡선방위선 사이의 거리인 입자 별 목적함수를 산출하여 최적입자를 산출하는 단계 및 산출된 최적입자의 위치정보를 수중 대상체의 위치정보로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.An embodiment of the control method of the underwater location tracking device includes the steps of calculating a curved azimuth line that is a set of position candidates of the underwater object based on the received acoustic signal of the underwater object, and setting the location information including the location and speed of the particles It may include the steps of calculating the objective function for each particle, which is the distance between the position information and the curved bearing line, to calculate the optimal particle, and determining the calculated position information of the optimal particle as the position information of the underwater object.
또한, 일 실시예에 따라서 수중 위치추적장치의 제어 방법은 최적입자 산출하는 단계 이후, 다음세대 입자들의 위치정보를 설정하여 상기 목적함수를 재산출하여 최적입자를 재산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, the control method of the underwater location tracking device according to an embodiment may further include the step of re-calculating the optimal particle by re-calculating the objective function by setting the position information of the next generation particles after the step of calculating the optimal particle there is.
또한, 일 실시예에 따라서 위치정보를 설정하는 단계는 입자들의 위치를 곡선방위선으로 설정하고, 입자들의 속도를 수중 대상체의 평균속도를 고려하여 설정한 미리 설정된 범위 내에서 무작위로 설정하는 것을 특징으로 할 수 있다.In addition, the step of setting the location information according to an embodiment is characterized in that the location of the particles is set as a curved azimuth line, and the speed of the particles is set randomly within a preset range set in consideration of the average speed of the underwater object. can do.
또한, 일 실시예에 따라서 최적입자를 산출하는 단계는 개인 최적입자 및 군집 최적입자를 산출하고, 수중 대상체의 위치정보를 결정하는 단계는 군집 최적입자의 위치정보를 수중 대상체의 위치정보로 결정하고, 최적입자를 재산출하는 단계는 입자들의 위치정보, 개인 최적입자 및 군집 최적입자에 기초하여 다음세대 입자들의 위치정보를 설정할 수 있다.In addition, the step of calculating the optimal particle according to an embodiment calculates the individual optimal particle and the cluster optimal particle, and the step of determining the position information of the underwater object determines the position information of the cluster optimal particle as the position information of the underwater object, , the step of re-calculating the optimal particles may set the position information of the next-generation particles based on the position information of the particles, the individual optimal particles, and the cluster optimal particles.
상술한 수중 위치추적장치 및 그 제어 방법에 의하면, 곡선 방위선을 이용한 표적운동분석으로 수중 대상체의 위치, 진행 방향 및 속력을 추적할 수 있다.According to the above-described underwater location tracking device and its control method, it is possible to track the position, moving direction and speed of an underwater object by target motion analysis using a curved azimuth line.
도 1는 일 실시예에 따른 수중 위치추적장치 및 수중 대상체의 개념을 도시하고 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 수중 위치추적장치의 개략적인 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 수중 위치추적장치의 상세한 블록도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 수중 위치추적장치의 수중 대상체 위치추적을 방위정보를 도시하고 있다.
도 5a는 일 실시예에 따른 비반사 및 반사된 음파의 경로를 도시하고 있다.
도 5b는 일 실시예에 따른 수심에 따른 음속을 도시하고 있다.
도 6a는 일 실시예에 따른 반사된 음향신호의 수직각정보를 도시하고 있다.
도 6b는 일 실시예에 따른 반사된 음향신호의 방위정보 및 곡선 방위선을 도시하고 있다.
도 7은 일 실시예의 시간에 따른 음향신호의 방위정보 및 곡선 방위선의 변화를 도시하고 있다.
도 8은 일 실시예에 따라 시간 별 수중 위치측정장치 및 수중 대상체의 이동에 따른 곡선 방위선의 변화를 도시하고 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 PSO 알고리즘의 설정값을 도시하고 있다.
도 10a는 일 실시예에 따른 PSO 알고리즘 입자들의 초기 설정된 위치를 도시하고 있다.
도 10b는 일 실시예에 따른 PSO 알고리즘 입자들의 초기 설정된 속도를 도시하고 있다.
도 10c는 일 실시예에 따른 PSO 알고리즘 입자들의 4번째 세대에서 설정된 위치를 도시하고 있다.
도 10d는 일 실시예에 따른 PSO 알고리즘 입자들의 4번째 세대에서 설정된 속도를 도시하고 있다.
도 10e는 일 실시예에 따른 PSO 알고리즘 입자들의 8번째 세대에서 설정된 위치를 도시하고 있다.
도 10f는 일 실시예에 따른 PSO 알고리즘 입자들의 8번째 세대에서 설정된 속도를 도시하고 있다.
도 10g는 일 실시예에 따른 PSO 알고리즘 입자들의 마지막 세대에서 설정된 위치를 도시하고 있다.
도 10h는 일 실시예에 따른 PSO 알고리즘 입자들의 마지막 세대에서 설정된 속도를 도시하고 있다.
도 11은 일 실시예에 따른 수중 위치추적장치의 제어방법의 플로우 차트이다.
도 12a는 일 실시예에 따른 방위정보의 추적 시간을 도시하고 있다.
도 12b는 다른 실시예에 따른 방위정보의 추적 시간을 도시하고 있다.
도 12c는 또 다른 실시예에 따른 방위정보의 추적 시간을 도시하고 있다.
도 13a는 제 1 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 추적한 수중 대상체의 위치를 도시하고 있다.
도 13b는 제 1 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 추적한 수중 대상체의 속도를 도시하고 있다.
도 14a는 제 2 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 추적한 수중 대상체의 위치를 도시하고 있다.
도 14b는 제 2 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 추적한 수중 대상체의 속도를 도시하고 있다.
도 15a는 제 3 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 추적한 수중 대상체의 위치를 도시하고 있다.
도 15b는 제 3 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 추적한 수중 대상체의 속도를 도시하고 있다.
도 16은 제 1 실시예 내지 제 3 실시에 따른 수중 대상체 위치정보 추적의 결과 비교표를 도시하고 있다.
도 17a는 제 4 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 추적한 수중 대상체의 위치를 도시하고 있다.
도 17b는 제 4 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 추적한 수중 대상체의 속도를 도시하고 있다.
도 18a는 제 5 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 추적한 수중 대상체의 위치를 도시하고 있다.
도 18b는 제 5 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 추적한 수중 대상체의 속도를 도시하고 있다.
도 19a는 제 6 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 추적한 수중 대상체의 위치를 도시하고 있다.
도 19b는 제 6 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 추적한 수중 대상체의 속도를 도시하고 있다.
도 20은 제 4 실시예 내지 제 6 실시에 따른 수중 대상체 위치정보 추적의 결과 비교표를 도시하고 있다.1 shows the concept of an underwater location tracking device and an underwater object according to an embodiment.
Figure 2 is a schematic block diagram of an underwater location tracking device according to an embodiment.
3 is a detailed block diagram of an underwater positioning device according to an embodiment.
Figure 4 shows the orientation information of the underwater object location tracking of the underwater location tracking device according to an embodiment.
5A illustrates the paths of non-reflected and reflected sound waves according to an embodiment.
5B illustrates the speed of sound according to water depth according to an exemplary embodiment.
6A illustrates vertical angle information of a reflected sound signal according to an exemplary embodiment.
6B illustrates azimuth information and curved azimuth lines of a reflected sound signal according to an exemplary embodiment.
7 illustrates changes in azimuth information and curved azimuth lines of an acoustic signal according to time according to an exemplary embodiment.
8 is a diagram illustrating a change in a curved azimuth line according to the movement of an underwater position measuring device and an underwater object according to time according to an embodiment.
9 illustrates a set value of a PSO algorithm according to an embodiment.
10A illustrates initially set positions of particles in a PSO algorithm according to an embodiment.
10B illustrates an initially set velocity of particles in a PSO algorithm according to an embodiment.
10C illustrates a location established in a fourth generation of PSO algorithm particles according to an embodiment.
10D illustrates the speed established in the fourth generation of PSO algorithm particles according to one embodiment.
10E illustrates a location established in the eighth generation of PSO algorithm particles according to an embodiment.
10F illustrates the speed set in the eighth generation of PSO algorithm particles according to one embodiment.
10G illustrates the location established in the last generation of PSO algorithm particles according to one embodiment.
10H illustrates the speed established in the last generation of PSO algorithm particles according to one embodiment.
11 is a flowchart of a control method of an underwater location tracking device according to an embodiment.
12A illustrates a tracking time of azimuth information according to an embodiment.
12B illustrates a tracking time of orientation information according to another embodiment.
12C shows a tracking time of orientation information according to another embodiment.
13A illustrates a position of an underwater object tracked by the PSO algorithm according to the first embodiment.
13B illustrates the velocity of an underwater object tracked by the PSO algorithm according to the first embodiment.
14A illustrates the position of the underwater object tracked by the PSO algorithm according to the second embodiment.
14B illustrates the velocity of an underwater object tracked by the PSO algorithm according to the second embodiment.
15A illustrates the position of the underwater object tracked by the PSO algorithm according to the third embodiment.
15B illustrates the velocity of an underwater object tracked by the PSO algorithm according to the third embodiment.
16 shows a comparison table of results of tracking the location information of an underwater object according to the first to third embodiments.
17A illustrates the position of the underwater object tracked by the PSO algorithm according to the fourth embodiment.
17B shows the velocity of an underwater object tracked by the PSO algorithm according to the fourth embodiment.
18A illustrates the position of the underwater object tracked by the PSO algorithm according to the fifth embodiment.
18B shows the velocity of an underwater object tracked by the PSO algorithm according to the fifth embodiment.
19A illustrates the position of the underwater object tracked by the PSO algorithm according to the sixth embodiment.
19B illustrates the velocity of an underwater object tracked by the PSO algorithm according to the sixth embodiment.
20 shows a comparison table of results of tracking the location information of an underwater object according to the fourth to sixth embodiments.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 기술되는 실시예를 통하여 발명을 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 상세히 기술하기로 한다. 다만, 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 발명 실시예들의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.Hereinafter, the present invention will be described in detail so that those skilled in the art can easily understand and reproduce the invention through the embodiments described with reference to the accompanying drawings. However, when it is determined that a detailed description of a known function or configuration related to the invention may unnecessarily obscure the gist of the embodiments of the invention, the detailed description thereof will be omitted.
이하에서 사용되는 용어들은 실시예에서의 기능을 고려하여 선택된 용어들로서, 그 용어의 의미는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 후술하는 실시예들에서 사용된 용어의 의미는, 이하에서 구체적으로 정의된 경우에는 그 정의에 따르며, 구체적인 정의가 없는 경우는 통상의 기술자들이 일반적으로 인식하는 의미로 해석되어야 할 것이다.The terms used below are terms selected in consideration of functions in the embodiment, and the meaning of the terms may vary according to the intention or custom of the user or operator. Therefore, the meaning of the terms used in the embodiments to be described below, when specifically defined below, follow the definition, and when there is no specific definition, it should be interpreted as a meaning generally recognized by those skilled in the art.
아울러, 이하에서 선택적으로 기재된 양상이나 선택적으로 기재된 실시예의 구성들은 비록 도면에서 단일의 통합된 구성으로 도시되었다 하더라도 달리 기재가 없는 한, 통상의 기술자에게 기술적으로 모순인 것이 명백하지 않다면 상호간에 자유롭게 조합될 수 있는 것으로 이해하여야 한다.In addition, the aspects or configurations of the embodiments selectively described below can be freely combined with each other, unless it is clear that there is a technical contradiction to those skilled in the art, unless otherwise stated, even if shown as a single integrated configuration in the drawings. should be understood as possible.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 수중 위치추척장치 및 수중 위치추적장치의 제어방법의 일 실시예에 대해서 설명하도록 한다.Hereinafter, an embodiment of an underwater positioning device and a control method of the underwater positioning device will be described with reference to the accompanying drawings.
이하, 도 1 내지 도 3을 참조하여 수중 위치추적장치의 일 실시예에 대해서 설명하도록 한다.Hereinafter, an embodiment of the underwater location tracking device will be described with reference to FIGS. 1 to 3 .
도 1는 수중 위치추적장치 및 수중 대상체의 개념을 도시하고 있고, 도 2는 수중 위치추척장치의 개략적인 블록도이고, 도 3은 수중 위치추적장치의 상세한 블록도이다.1 shows the concept of an underwater positioning device and an underwater object, FIG. 2 is a schematic block diagram of the underwater positioning device, and FIG. 3 is a detailed block diagram of the underwater positioning device.
도 1을 참조하면, 수중 위치추적장치(1)는 수중 또는 수면에 위치하여 수중 대상체(ob)의 위치정보를 추적할 수 있다. 위치정보를 추적하는 수중 대상체(ob)는 주로 잠수함과 같은 수중의 선박(ob1)이나, 고래 및 어군과 같은 수중 생명체(ob2)일 수 있다. 수중 위치추적장치(1)는 은밀성을 보장하기 위해 음파를 방사하여 수중 대상체(ob)를 탐지하는 능동형 소나 시스템이 아닌 수중 대상체(ob)에서 방사되는 음향신호를 수신하여 탐지하는 수동형 소나 시스템이며, 선배열 소나(10)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , the underwater
도 2을 참조하면, 수중 위치추적장치(1)는 선배열 소나(10), 곡선방위선 산출부(20), 운동 분석부(30), 전원부, 출력부, 입력부 및 메모리를 포함할 수 있다. 또한, 선배열 소나(10), 곡선방위선 산출부(20), 운동 분석부(30), 전원부, 출력부, 입력부 및 메모리는 버스를 통해 연결될 수 있다.Referring to FIG. 2 , the underwater
선배열 소나(10)는 수중 대상체(ob)의 음향신호를 수신하고, 이를 디지털 신호로 변환할 수 있다. 선배열 소나(10)는 수중 위치추적장치(1)의 외면에 구비되어 수중 환경에서 직진, 굴절, 반사된 수중 대상체(ob)의 음향신호를 수신할 수 있다.The
곡선방위선 산출부(20)는 선배열 소나(10)에서 수신된 음향 신호에 기초하여 곡선방위선을 산출하고, 운동 분석부(30)는 곡선 방위선을 분석하여 수중 대상체(ob)의 위치정보를 추적할 수 있다. 곡선방위선 산출부(20) 및 운동 분석부(30)는 이하의 도 3와 함께 설명한다.The curved
전원부는 수중 위치추적장치(1)의 구성들이 동작할 수 있는 전원을 공급할 수 있다. 전원부는 GRID 전원 및 DC LINK 전원을 포함할 수 있다. GRID 전원은 DC LINK 전원 등으로 교류 전원을 제공하는 전원 장치이다. GRID 전원은 외부에서 전원을 제공받아 DC LINK 전원으로 전달하거나, 베터리와 같이 화학 에너지를 전기 에너지로 변환하여 DC LINK 전원으로 전달할 수 있다. DC LINK 전원은 GRID 전원으로부터 제공받은 교류 전원을 직류 전원으로 변환하여 수중 위치추적장치(1)의 구동에 필요한 전기 에너지를 제공한다. DC LINK 전원은 정류 회로, 역률 보상 회로 및 평활 회로를 포함할 수 있다. 정류 회로는 GRID 전원에서 공급하는 교류 전원을 직류 형태의 전원으로 변환할 수 있다. 정류 회로는 풀 브릿지 형태의 4개의 다이오드가 배치된 형태일 수도 있고, 하프 브릿지 형태의 2개의 다이오드 및 2개의 커패시터가 배치된 형태일 수도 있다. 이외에도, 교류 형태의 전원을 직류 형태의 전원으로 변환시킬 수 있는 다양한 형태의 회로 구성이 정류 회로의 일례로 이용될 수 있을 것이다. 역률 보상 회로는 직류 형태로 변환된 전원의 크기를 조절할 수 있다. 구체적으로, 역률 보상 회로는 결정한 보상값 또는 직류 전원 지령을 입력 받아 전력 변환부의 손실을 줄이기 위해 직류 전원의 크기를 조절할 수 있다. 평활 회로는 역률 보상 회로에서 보상한 직류 전원의 노이즈를 제거할 수 있다. 구체적으로, 평활 회로는 저역 통과 필터로 구성되어 고주파의 노이즈를 제거할 수 있다. 예를 들어, 평활 회로는 2개의 노드에 커패시터가 병렬로 연결된 형태일 수도 있고, 커패시터에 버퍼가 병렬로 연결된 형태일 수도 있다. 이외에도, 직류 전원의 노이즈를 제거하기 위한 다양한 형태의 회로 구성이 평활 회로의 일례로 이용될 수 있을 것이다.The power supply unit may supply power to operate the components of the underwater positioning device (1). The power supply may include GRID power and DC LINK power. The GRID power supply is a power supply device that provides AC power, such as a DC link power supply. GRID power can receive external power and deliver it as DC LINK power, or convert chemical energy into electrical energy like a battery and deliver it to DC LINK power. The DC LINK power supply converts the AC power supplied from the GRID power source into a DC power source to provide the electrical energy required to drive the underwater positioning device (1). The DC LINK power supply may include a rectifier circuit, a power factor correction circuit, and a smoothing circuit. The rectifier circuit may convert AC power supplied from GRID power into DC power. The rectifier circuit may have a form in which four diodes of a full-bridge form are disposed, or a form in which two diodes and two capacitors of a half-bridge form are disposed. In addition, various types of circuit configurations capable of converting AC power to DC power may be used as an example of the rectifying circuit. The power factor correction circuit may adjust the size of the power converted into the DC type. Specifically, the power factor correction circuit may receive the determined compensation value or the DC power command and adjust the size of the DC power to reduce the loss of the power converter. The smoothing circuit may remove noise of the DC power compensated by the power factor correction circuit. Specifically, the smoothing circuit may be configured as a low-pass filter to remove high-frequency noise. For example, the smoothing circuit may have a type in which a capacitor is connected to two nodes in parallel, or a type in which a buffer is connected to the capacitor in parallel. In addition, various types of circuit configurations for removing noise from the DC power supply may be used as an example of the smoothing circuit.
출력부는 수중 위치추적장치(1)가 수중 대상체(ob)의 위치정보를 추적하는 과정 및 결과를 시각적, 청각적으로 제공할 수 있다. 예를 들어, 출력부는 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이는 음극선관(Cathode Ray Tube: CRT), 디지털 광원 처리(Digital Light Processing: DLP) 패널, 플라즈마 디스플레이 패널(Plasma Display Penal), 액정 디스플레이(Liquid Crystal Display: LCD) 패널, 전기 발광(Electro Luminescence: EL) 패널, 전기영동 디스플레이(Electrophoretic Display: EPD) 패널, 전기변색 디스플레이(Electrochromic Display: ECD) 패널, 발광 다이오드(Light Emitting Diode: LED) 패널 또는 유기 발광 다이오드(Organic Light Emitting Diode: OLED) 패널 등으로 마련될 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 또한, 출력부는 마이크로프로세서 등으로 구현된 중앙 처리 장치(Central Processing Unit; CPU), 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit; GPU) 및 다양한 종류의 저장 장치를 포함할 수 있으며, 이와 같은 장치들은 내장된 인쇄 회로 기판(Printed Circuit Borard; PCB)에 마련될 수 있다.The output unit may visually and aurally provide the process and result of the underwater
입력부는 수중 위치추적장치(1)의 동작을 선택하기 위한 다수의 조작 버튼의 조합이다. 입력부는 조작 버튼을 푸시 버튼 형태로 누르는 형태일 수도 있고, 슬라이드 스위치와 같이 사용자가 원하는 수중 위치추적장치(1)의 동작을 조작할 수도 있으며, 터치 형식으로 사용자가 원하는 동작을 입력할 수도 있다. 이외에도 사용자가 원하는 수중 위치추적장치(1)의 동작을 입력하기 위한 다양한 종류의 입력 장치가 입력부의 일례로 이용될 수 있을 것이다.The input unit is a combination of a plurality of operation buttons for selecting the operation of the underwater positioning device (1). The input unit may be in the form of pressing the operation button in the form of a push button, may operate the operation of the underwater
메모리는 선배열 소나(10)에서 감지한 음향신호, 곡선방위선 산출부(20)가 산출과정에서 산출된 변수 및 곡선방위선, 운동 분석부(30)가 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 수행하는데 사용된 변수 및 미리 설정된 값 등을 저장할 수 있다. 메모리는 롬(ROM), 고속 랜덤 액세스 메모리(RAM), 자기 디스크 저장 장치, 플래시 메모리 장치와 같은 불휘발성 메모리 또는 다른 불휘발성 반도체 메모리 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리는 반도체 메모리 장치로서 SD(Secure Digital) 메모리 카드, SDHC(Secure Digital High Capacity) 메모리 카드, mini SD 메모리 카드, mini SDHC 메모리 카드, TF(Trans Flach) 메모리 카드, micro SD 메모리 카드, micro SDHC 메모리 카드, 메모리 스틱, CF(Compact Flach), MMC(Multi-Media Card), MMC micro, XD(eXtreme Digital) 카드 등이 이용될 수 있다. 또한, 메모리는 네트워크를 통하여 액세스되는 네트워크 부착형(attached) 저장 장치를 포함할 수도 있다.The memory is used to perform the acoustic signal detected by the
이하에서는, 도 3을 참조하여 곡선방위선 산출부(20) 및 운동 분석부(30)에 대해서 구체적인 설명을 하도록 한다.Hereinafter, with reference to FIG. 3 , the curved bearing
도 3을 참조하면, 수중 위치추적장치(1)는 곡선방위선 산출부(20) 및 운동 분석부(30)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3 , the underwater
곡선방위선 산출부(20)는 선배열 소나(10)에서 수신된 음향 신호에 기초하여 곡선방위선을 산출할 수 있다. 곡선방위선 산출부(20)의 곡선방위선을 산출하는 방법은 이하의 도 4 내지 도 8을 통하여 구체적으로 설명한다.The curved
도 4는 수중 위치추적장치의 수중 대상체 위치추적을 방위정보를 도시하고 있고, 도 5a는 비반사 및 반사된 음파의 경로를 도시하고 있고, 도 5b는 수심에 따른 음속을 도시하고 있고, 도 6a는 반사된 음향신호의 수직각정보를 도시하고 있고, 도 6b는 반사된 음향신호의 방위정보 및 곡선 방위선을 도시하고 있고, 도 7은 음향신호의 방위정보 및 곡선 방위선의 변화를 도시하고 있고, 도 8은 시간 별 수중 위치측정장치 및 수중 대상체의 이동에 따른 곡선 방위선의 변화를 도시하고 있다.Figure 4 shows the azimuth information for the underwater object location tracking of the underwater positioning device, Figure 5a shows the path of the non-reflected and reflected sound waves, Figure 5b shows the speed of sound according to the water depth, Figure 6a shows the vertical angle information of the reflected acoustic signal, FIG. 6B shows the azimuth information and the curved azimuth of the reflected acoustic signal, and FIG. 7 shows the azimuth information and the change in the curved azimuth of the acoustic signal, FIG. 8 shows changes in a curved azimuth line according to the movement of an underwater positioning device and an underwater object for each time.
도 4를 참조하면, 도4는 방위정보를 도시하고 있고, 수중 대상체(ob)의 정북 방위각(azimuth angle)은 수중 대상체(ob)가 수중 위치추적장치(1)를 기준으로 북의 축과 이루는 각도로 으로 표현되고, 수중 위치추적장치(1)가 움직이는 방향과 북의 축이 이루는 각도인 선수각(heading angle)은 로 표현될 수 있다. 수중 위치추적장치(1)의 선수각으로부터 수중 대상체(ob)의 상대 방위각은 로 표현되고, 수학식 1에 의해 시간 k에 대한 상대 방위각이 산출될 수 있다.Referring to FIG. 4 , FIG. 4 shows azimuth information, and the true north azimuth angle of the underwater object ob is formed with the axis of the north of the underwater object ob with respect to the underwater
또한, 수중 대상체(ob)의 음향신호가 해저면을 통해 반사되어 수중 위치추적장치(1)로 입사되어 수평면과 이루는 각인 수직각(elevation angle)은 로 표현되고, 음향신호가 해저면에 반사되어 수중 위치추척장치로 입사되는 선과 수중 위치추적장치(1)의 진행방향과 이루는 원뿔각(conical angle)은 로 표현되고, 수학식 2에 의해 시간 k에 대한 원뿔각이 산출될 수 있다. 여기서 는 측정 노이즈로 표현될 수 있다.In addition, the acoustic signal of the underwater object ob is reflected through the seabed and is incident on the underwater
도4에서 수중 대상체(ob)와 수중 위치추적장치(1)의 수직 단면으로 음파 경로를 표현한 것이 도 5a로서, 총 수심 2,000m, 거리에 따라 동일한 음속구조, 수중 위치추적장치(1)와 수중 대상체(ob)의 수심을 200m로 가정하여 도시하였다. 도 5a를 참조하면 수중 대상체(ob)에서 방사되어 수중 위치추적장치(1)로 수신되는 음파는 해저면을 통해 반사되어 수신되는 음향신호이다. 또한, 도 5b를 참조하면, 수심 별 음향신호의 음속의 변화를 알 수 있다. 이는 수심 별 압력과 온도가 상이하여 발생하는 것으로, 음파는 음속이 빠른 곳에서 낮은 쪽으로 굴절이 일어난다. 이로 인해 도 5a의 음향신호의 경로가 수중 대상체(ob)에서 최단경로인 직선으로 전달되는 것이 아닌 굴절되어 곡선으로 전달되거나 해저면에 반사되어 전달될 수 있다. 반사되지 않고 직접 수중 위치추적장치(1)에 전달되는 음향신호는 수평방위각을 통해 방위를 산출할 수 있으나, 해저면에 반사되어 전달되는 음향신호는 수평방위각을 통해 산출될 수 없다. 또한, 직접 수중 위치추적장치(1)에 전달되는 음향신호는 도 5a에서 볼 수 있듯이 수중 200m기준으로 약 3km가 최대 추적거리로서 수평방위각을 통해 방위산출 시 여러가지 문제가 있어 곡선방위선으로 수중 대상체(ob) 위치정보를 결정하는 것이 이점이 있다.In Fig. 4, the sound wave path is expressed in a vertical section of the underwater object ob and the
도 6a와 같이 식별자 i의 방위각에서 수직각 에 대한 음향신호 경로와 수중 대상체(ob)의 수심을 고려하여 수중 대상체(ob)의 거리를 도출할 수 있다. 수중 대상체(ob)의 수심을 연결한 수평선(L1)과 음향신호 경로의 교차점이 수중 대상체(ob)의 위치 를 의미하며, 수중 대상체(ob)에서 해저면에 수직한 방향으로의 수직선(L2)이 해저면과 만나는 거리를 로 표현할 수 있다. 또한, 도 6b와 같이 수중 대상체(ob)가 식별자 i일 경우, 상대 방위각은 로 표현되고, 원뿔각은 로, 원뿔각을 2차원 평면상에서 선으로 표현한 원뿔각선은 L3로 표현된다. 이 경우, 개별 후보군 식별자 i에 대한 수중 대상체(ob)의 위치 가 파악되고 이를 식별자 i 별로 연결한 것이 곡선방위선(L4)이다. 여기서 곡선방위선은 특정 시간에 수중 대상체(ob)가 위치할 수 있는 후보군의 집합을 의미한다. 구체적으로, 곡선방위선은 수학식 3과 같은 2x1의 행렬의 집합으로 표현될 수 있다. 수학식 3에서 d는 행렬의 성분을 의미한다. 구체적으로, d가 1이면 x축, d가 2이면 y축을 의미한다. 또한, k는 시간, i는 개별 후보군의 식별자를 의미한다. 또한, x축 상의 위치는 , y축 상의 위치는 로 표현될 수 있다.As shown in Fig. 6a, the vertical angle in the azimuth of the identifier i The distance of the underwater object ob may be derived in consideration of the acoustic signal path and the depth of the underwater object ob. The position of the underwater object ob at the intersection of the horizontal line L1 connecting the water depth of the underwater object ob and the sound signal path means the distance where the vertical line (L2) in the direction perpendicular to the sea floor in the underwater object (ob) meets the sea floor can be expressed as In addition, when the underwater object ob is the identifier i as shown in FIG. 6b , the relative azimuth is is expressed as, and the cone angle is As a result, the cone angle line, which expresses the cone angle as a line on a two-dimensional plane, is expressed as L3. In this case, the position of the underwater object ob with respect to the individual candidate group identifier i is identified and connected by identifier i is the curved bearing line (L4). Here, the curved azimuth line means a set of candidate groups in which the underwater object ob can be located at a specific time. Specifically, the curved azimuth line may be expressed as a set of 2x1 matrices as in Equation (3). In
또한, 수중 위치추적장치(1)의 시간 k에 따른 x, y좌표상의 위치는 수학식 4와 같은 2x1의 행렬로 표현될 수 있다.In addition, the position on the x, y coordinates according to time k of the
도 7을 참조하면 도 6b에서 설명한 곡선방위선의 시간 k에 따른 변화를 알 수 있다. 시간 k=1일 때, 원뿔각선(L31)과 곡선방위선(L41)은 기울기가 가파르고, 가로축(X축) 보다는 세로축(Y축)의 범위가 큰데 반해, 시간 k=K일 때, 수중 대상체(ob)와 수중 위치추적장치(1)가 이동함에 따라 원뿔각선(L3K)과 곡선방위선(L4K)은 기울기가 완만하고, 세로축(Y축)보다는 가로축(X축)의 범위가 크게 변화한 것을 알 수 있다.Referring to FIG. 7 , a change according to time k of the curved azimuth line described in FIG. 6B can be seen. At time k = 1, the cone angle L31 and the curved azimuth line L41 have a steep slope, and the vertical axis (Y axis) has a larger range than the horizontal axis (X axis), whereas at time k = K, the underwater object ( ob) and the underwater positioning device (1) move, the cone angle (L3K) and the curved bearing line (L4K) have a gentle slope, and it can be seen that the range of the horizontal axis (X-axis) rather than the vertical (Y-axis) has changed significantly. can
도 8을 참조하면 일정시간 간격마다 수중 대상체(ob)와 수중 위치추적장치(1)의 이동에 따른 곡선방위선의 예시를 알 수 있다. 해당 곡선 방위선은 수중 대상체(ob)의 x축 초기 위치는 0m, y축 초기 위치는 3,000m, x축 초기 속도는 0m/s, y축 초기 속도는 -3m/s이고, 수중 위치추척장치의 x축 초기 위치는 2,000m, y축 초기 위치는 -7,000m, x축 초기 속도는 2.6m/s, y축 초기 속도는 1.5m/s이다. 또한, 수중 위치추적장치(1)는 0초에서 540초까지 60초의 샘플시간 주기로 10번의 신호를 측정하였고, 수중 대상체(ob)의 관측성을 확보하기 위해 180초 마다 진행 방향을 방위 60°에서 방위 30°로 한번 변침하는 것으로 가정하여 곡선방위선을 산출하였다.Referring to FIG. 8 , an example of a curved azimuth line according to the movement of the underwater object ob and the underwater
다시 도 3을 참조하면, 운동 분석부(30)는 곡선 방위선을 분석하여 수중 대상체(ob)의 위치정보를 추적할 수 있다. 여기서 수중 대상체(ob)의 위치정보는 수중 대상체(ob)의 위치, 진행 방향, 속력을 포함할 수 있다. 구체적으로, 운동 분석부(30)는 입자산출부(31), 목적함수 연산부(32), PSO 수행부(33) 및 운동 결정부(34)를 포함할 수 있다.Referring again to FIG. 3 , the
입자산출부(31)는 곡선방위선 산출부(20)에서 산출된 곡선방위선을 PSO 알고리즘의 초기(1세대) 입자 위치 정보로 설정하고 수중 대상체(ob)의 최대 속도, 평균 속도에 기초하여 미리 설정된 범위 내의 속도를 무작위로 선정하여 초기(1 세대) 입자 속도 정보로 설정한다. 또한, 입자산출부(31)는 개인 최적입자 및 군집 최적입자, 현재 세대의 입자들의 위치정보에 기초하여 다음세대 입자들의 위치 및 속도를 설정할 수 있다.The
구체적으로, 입자산출부(31)는 수학식 5와 같은 1x4의 행렬로 표현될 수 있다. 수학식 5에서 n은 세대수, m은 입자의 번호, d는 행렬의 성분을 의미한다. 즉, d가 1이면 x축상 위치인 이고, d가 2이면 y축상 위치인 이고, d가 3이면 x축상 속도인 이고, d가 4이면 y축상 속도인 이다.Specifically, the
또한, 입자산출부(31)는 수학식 6내지 9과 같이 다음세대의 입자들의 위치 및 속도를 설정할 수 있다. 수학식 6내지 9에서 , 및 는 입자 속도 가중치, 및 는 0에서 1사이의 임의의 값을 의미한다. 또한, 는 목적함수 연산부(32)에서 선정한 개인 최적입자, 는 목적함수 연산부(32)에서 선정한 군집 최적입자를 의미한다.In addition, the
목적함수 연산부(32)는 입자 산출부가 설정한 현재 세대의 입자들의 위치, 속도에 따라 미리 설정된 목적함수를 입자별로 수행하여 현재 세대의 목적함수 값을 산출할 수 있다. The objective
구체적으로, 목적함수 연산부(32)는 설정된 입자 별 x, y 축 상의 위치에서 곡선방위선에 수직인 최소 거리를 시간 대 별로 합산한 값을 목적함수로 산출할 수 있다. 또한, 실시예에 따라 분모로 입자 별 x, y 축 상의 위치와 수중 위치추적장치(1) 사이의 거리를 포함한 목적함수를 연산할 수도 있다. 수학식 10은 일 실시예에 따른 목적함수 연산부(32)가 산출하는 목적함수를 표현한 수식이고, 수학식 11은 다른 실시예에 따른 목적함수 연산부(32)가 산출하는 목적함수를 표현한 수식이다.Specifically, the objective
PSO 수행부(33)는 목적함수 연산부(32)에서 산출한 입자 별 목적함수를 분석하여 개인 최적입자, 군집 최적입자를 선정하고, PSO 알고리즘 수행을 현재 세대에서 종료할지 아니면 다음 세대의 PSO 알고리즘 수행을 할지 여부를 결정할 수 있다. 구체적으로 PSO 수행부(33)는 입자 별 목적함수의 표준편차를 산출하여 산출된 표준편차가 미리 설정된 값 이하인 경우 PSO 알고리즘을 현재 세대로 종료하고, 산출된 표준편차가 미리 설정된 값을 초과하는 경우 PSO 알고리즘을 다음 세대의 PSO 알고리즘을 수행하도록 결정할 수 있다. PSO 수행부(33)는 산출된 표준편차가 미리 설정된 값을 초과하여 다음 세대의 PSO 알고리즘 수행이 필요하다고 판단되면 입자산출부(31)에 다음 세대 입자를 설정하도록 지시할 수 있다. 이 경우 미리 설정된 값은 수중 위치추적장치(1)의 설계 또는 제조시 세팅값으로 실험을 통해 경험적으로 설정된 값으로, 예시로 위치에 대한 표준편차는 100m, 속도에 대한 표준편차는 0.2m/s 일 수 있고, 이외에도 다양한 설정된 값이 세팅될 수 있다.The
운동 결정부(34)는 PSO 수행부(33)에서 표준편차가 미리 설정된 값 이하로 현재 세대로 PSO 알고리즘을 종료한다고 결정하면, 현재 세대의 PSO 알고리즘을 통해 결정된 군집 최적입자의 위치, 속도를 포함하는 위치정보를 수중 대상체(ob)의 위치정보로 결정할 수 있다.When the
이와 같은 곡선방위선 산출부(20) 및 운동 분석부(30)는 메모리로부터 불러온 제어 프로그램 및 제어 데이터를 기억하는 메모리, 메모리에 기억된 제어 프로그램 및 제어 데이터에 따라 연산 동작을 수행하는 마이크로 프로세서를 포함할 수 있다. 메모리는 S램, D랩 등의 휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 경우에 따라서 메모리는 플래시 메모리, EPROM (erasable programmable read only memory) 등의 비휘발성 메모리를 포함할 수도 있다.The curve bearing
마이크로 프로세서는 메모리에 저장된 제어 프로그램 및 제어 데이터에 따라 수중 위치추적장치(1)에 포함된 각종 구성을 제어하기 위한 연산 동작을 수행한다. 또한, 마이크로 프로세서는 적어도 하나의 실리콘 칩에 산술 논리 연산기, 레지스터, 프로그램 카운터, 명령 디코더나 제어 회로 등이 마련되어 있는 처리 장치일 수 있다.The microprocessor performs an arithmetic operation for controlling various components included in the underwater
또한, 마이크로 프로세서는 이미지 또는 비디오의 그래픽 처리를 위한 그래픽 프로세서(Graphic Processing Unit, GPU)를 포함할 수 있다. 마이크로 프로세서는 코어(core)와 GPU를 포함하는 SoC(System On Chip) 형태로 구현될 수 있다. 마이크로 프로세서는 싱글 코어, 듀얼 코어, 트리플 코어, 쿼드 코어 및 그 배수의 코어를 포함할 수 있다.In addition, the microprocessor may include a graphic processing unit (GPU) for graphic processing of an image or video. The microprocessor may be implemented in the form of a system on chip (SoC) including a core and a GPU. A microprocessor may include single-core, dual-core, triple-core, quad-core and multiple cores thereof.
이하 도 9 내지 도 10h를 참조하여 운동 분석부(30)가 곡선방위선과 PSO 알고리즘을 통해 수중 대상체(ob)의 위치정보를 결정하는 과정을 예시를 통해 설명하도록 한다.Hereinafter, a process in which the
도 9는 PSO 알고리즘의 설정값을 도시하고 있다. 도 9와 같이 PSO 알고리즘 수행을 위해 예시의 입자수 m은 총 200개, 행렬 성분 d는 4개, 세대수는 n으로 표현하고, 위치에 대한 표준편차의 미리 설정된 값은 100m, 속도에 대한 표준편차의 미리 설정된 값은 0.2m/s, 입자 속도 가중치 은 0.79, 입자 속도 가중치 는 0.1, 입자 속도 가중치 는 0.2, 임의의 값 , 는 0에서 1까지의 임의의 수로 설정하였다.9 shows the set values of the PSO algorithm. As shown in FIG. 9 , the number of particles m in an example for performing the PSO algorithm is 200, matrix component d is 4, and the number of generations is expressed as n, the preset value of the standard deviation for the position is 100 m, and the standard deviation for the speed Preset value of 0.2m/s, particle velocity weighted is 0.79, particle velocity weighted is 0.1, the particle velocity weighted is 0.2, any value , is set to any number from 0 to 1.
먼저, 도 10a 및 도 10b로 1번째 세대의 PSO 알고리즘 결과를 설명하도록 한다. 도 10a는 PSO 알고리즘 입자들의 1번째 세대에서 설정된 위치를 도시하고 있고, 도 10b는 PSO 알고리즘 입자들의 1번째 세대에서 세대 설정된 속도를 도시하고 있다.First, the results of the first generation PSO algorithm will be described with reference to FIGS. 10A and 10B . Fig. 10a shows the position established in the first generation of PSO algorithm particles, and Fig. 10b shows the generation established velocity in the first generation of PSO algorithm particles.
입자 산출부는 도 10a와 같이 1번째 세대의 입자 별 위치를 곡선방위선 산출부(20)에서 산출된 곡선방위선으로 설정하여 도 8과 같은 형태의 입자 별 위치 패턴을 가진다. 도 10a에서 PSO 알고리즘 1번째 세대 수행을 통해 목적함수가 가장 작은 입자인 군집 최적입자의 위치(OP)는 실재 수중 대상체(ob)의 위치(FP)와 차이가 있음을 알 수 있다. 또한, 입자 산출부는 도 10b와 같이 1번째 세대의 입자 별 속도를 미리 설정된 범위의 속도를 입자 별 속도로 설정하여 원형의 패턴을 가진다. 또한, 속도 역시 위치와 같이 PSO 알고리즘 1번째 세대 수행을 통해 목적함수가 가장 작은 입자인 군집 최적입자의 속도(OV)는 실재 수중 대상체(ob)의 속도(FV)와 차이가 있음을 알 수 있다.The particle calculation unit sets the position of each particle of the first generation as the curved bearing line calculated by the curved bearing
다음으로, 도 10c 및 도 10d로 4번째 세대의 PSO 알고리즘 결과를 설명하도록 한다. 도 10c는 PSO 알고리즘 입자들의 4번째 세대에서 설정된 위치를 도시하고 있고, 도 10d는 PSO 알고리즘 입자들의 4번째 세대에서 설정된 속도를 도시하고 있다.Next, a fourth generation PSO algorithm result will be described with reference to FIGS. 10C and 10D . Fig. 10c shows the position established in the fourth generation of PSO algorithm particles, and Fig. 10d shows the velocity established in the fourth generation of PSO algorithm particles.
입자 산출부는 도 10c와 같이 4번째 세대의 입자 별 위치를 3번째 세대의 위치, 개별 최적입자의 위치, 군집 최적입자의 위치에 기초하여 4번째 세대의 입자 별 위치로 설정하여 곡선 방위선과 다소 상이한 입자 별 위치 패턴을 가진다. 도 10c에서 PSO 알고리즘 4번째 세대 수행을 통해 목적함수가 가장 작은 입자인 군집 최적입자의 위치(OP)와 실재 수중 대상체(ob)의 위치(FP)의 차이는 1번째 세대에 비해 인접해진 것을 알 수 있다. 또한, 입자 산출부는 도 10d와 같이 4번째 세대의 입자 별 속도를 3번째 세대의 위치, 개별 최적입자의 위치, 군집 최적입자의 위치에 기초하여 4번째 세대의 입자 별 속도로 설정하여 1번째 세대의 패턴에 비해 집중된 패턴을 가진다. 또한, 속도 역시 위치와 같이 PSO 알고리즘 4번째 세대 수행을 통해 목적함수가 가장 작은 입자인 군집 최적입자의 속도(OV)와 실재 수중 대상체(ob)의 속도(FV)의 차이는 1번째 세대에 비해 인접해진 것을 알 수 있다.The particle calculation unit sets the position of each particle of the fourth generation as the position of each particle of the fourth generation based on the position of the third generation, the position of individual optimal particles, and the position of the cluster optimal particle as shown in FIG. Each particle has a location pattern. In Fig. 10c, through the fourth generation of the PSO algorithm, it was found that the difference between the position (OP) of the cluster optimal particle, which is the particle with the smallest objective function, and the position (FP) of the actual underwater object (ob) was closer than that of the first generation. can In addition, as shown in FIG. 10D , the particle calculation unit sets the speed for each particle of the fourth generation as the speed for each particle of the fourth generation based on the position of the third generation, the position of each optimal particle, and the position of the cluster optimal particle, and sets the velocity for the first generation. has a more concentrated pattern than that of Also, like the position, the difference between the velocity (OV) of the cluster optimal particle, which is the particle with the smallest objective function, and the velocity (FV) of the actual underwater object (ob) through the 4th generation of the PSO algorithm, compared to the first generation. It can be seen that they are adjacent.
다음으로, 도 10e 및 도 10f로 8번째 세대의 PSO 알고리즘 결과를 설명하도록 한다. 도 10e는 PSO 알고리즘 입자들의 8번째 세대에서 설정된 위치를 도시하고 있고, 도 10f는 PSO 알고리즘 입자들의 8번째 세대에서 설정된 속도를 도시하고 있다.Next, the results of the 8th generation PSO algorithm will be described with reference to FIGS. 10E and 10F . Fig. 10e shows the position established in the 8th generation of PSO algorithm particles, and Fig. 10f shows the velocity established in the 8th generation of PSO algorithm particles.
입자 산출부는 도 10e와 같이 8번째 세대의 입자 별 위치를 7번째 세대의 위치, 개별 최적입자의 위치, 군집 최적입자의 위치에 기초하여 8번째 세대의 입자 별 위치로 설정하여 곡선 방위선과 다소 상이한 입자 별 위치 패턴을 가진다. 도 10e에서 PSO 알고리즘 8번째 세대 수행을 통해 목적함수가 가장 작은 입자인 군집 최적입자의 위치(OP)와 실재 수중 대상체(ob)의 위치(FP)의 차이는 4번째 세대에 비해 인접해진 것을 알 수 있다. 또한, 입자 산출부는 도 10f와 같이 8번째 세대의 입자 별 속도를 7번째 세대의 위치, 개별 최적입자의 위치, 군집 최적입자의 위치에 기초하여 8번째 세대의 입자 별 속도로 설정하여 4번째 세대의 패턴에 비해 집중된 패턴을 가진다. 또한, 속도 역시 위치와 같이 PSO 알고리즘 8번째 세대 수행을 통해 목적함수가 가장 작은 입자인 군집 최적입자의 속도(OV)와 실재 수중 대상체(ob)의 속도(FV)의 차이는 4번째 세대에 비해 인접해진 것을 알 수 있다.The particle calculation unit sets the position of each particle of the 8th generation as the position of each particle of the 8th generation based on the position of the 7th generation, the position of each optimal particle, and the position of the optimal cluster particle as shown in FIG. Each particle has a location pattern. In Fig. 10e, through the performance of the 8th generation of the PSO algorithm, it was found that the difference between the position (OP) of the cluster optimal particle, which is the particle with the smallest objective function, and the position (FP) of the actual underwater object (ob) was closer than that of the 4th generation. can In addition, the particle calculation unit sets the velocity of each particle of the 8th generation as the velocity of each particle of the 8th generation based on the position of the 7th generation, the position of each optimal particle, and the position of the cluster optimal particle as shown in FIG. has a more concentrated pattern than that of Also, like the position, the difference between the velocity (OV) of the cluster optimal particle, which is the particle with the smallest objective function, and the velocity (FV) of the actual underwater object (ob), through the performance of the 8th generation of the PSO algorithm, compared to the 4th generation. It can be seen that they are adjacent.
마지막으로, 도 10g 및 도 10h로 마지막(31번째) 세대의 PSO 알고리즘 결과를 설명하도록 한다. 도 10g는 PSO 알고리즘 입자들의 마지막 세대에서 설정된 위치를 도시하고 있고, 도 10h는 PSO 알고리즘 입자들의 마지막 세대에서 설정된 속도를 도시하고 있다.Finally, the results of the PSO algorithm of the last (31st) generation will be described with reference to FIGS. 10G and 10H. Fig. 10g shows the position established in the last generation of PSO algorithm particles, and Fig. 10h shows the velocity established in the last generation of PSO algorithm particles.
입자 산출부는 도 10g와 같이 31번째 세대의 입자 별 위치를 30번째 세대의 위치, 개별 최적입자의 위치, 군집 최적입자의 위치에 기초하여 31번째 세대의 입자 별 위치로 설정하여 곡선 방위선과 다소 상이한 입자 별 위치 패턴을 가진다. 도 10h에서 PSO 알고리즘 31번째 세대 수행을 통해 목적함수가 가장 작은 입자인 군집 최적입자의 위치(OP)는 실재 수중 대상체(ob)의 위치(FP)와 거의 동일해진 것을 알 수 있다. 또한, 입자 산출부는 도 10g와 같이 31번째 세대의 입자 별 속도를 30번째 세대의 위치, 개별 최적입자의 위치, 군집 최적입자의 위치에 기초하여 31번째 세대의 입자 별 속도로 설정하여 8번째 세대의 패턴에 비해 집중된 패턴을 가진다. 또한, 속도 역시 위치와 같이 PSO 알고리즘 31번째 세대 수행을 통해 목적함수가 가장 작은 입자인 군집 최적입자의 속도(OV)는 실재 수중 대상체(ob)의 속도(FV)와 거의 동일해진 것을 알 수 있다. 이 경우, PSO 수행부(33)는 위치 및 속도의 표준편차가 미리 설정된 값 이하인 경우라고 판단하여 PSO 수행을 종료하고, 운동 결정부(34)는 군집 최적입자의 위치 및 속도를 수중 대상체(ob)의 위치 및 속도로 결정할 수 있다.The particle calculation unit sets the position of each particle of the 31st generation as the position of each particle of the 31st generation based on the position of the 30th generation, the position of each optimal particle, and the position of the optimal cluster particle as shown in FIG. Each particle has a location pattern. In FIG. 10H , it can be seen that the position OP of the cluster optimal particle, which is the particle having the smallest objective function, is substantially the same as the position FP of the actual underwater object ob through the 31st generation of the PSO algorithm. In addition, the particle calculation unit sets the speed of each particle of the 31st generation to the speed of each particle of the 31st generation based on the position of the 30th generation, the position of each optimal particle, and the position of the cluster optimal particle as shown in FIG. has a more concentrated pattern than that of Also, it can be seen that the velocity (OV) of the optimal particle cluster, which is the particle with the smallest objective function, becomes almost the same as the velocity (FV) of the underwater object ob through the performance of the 31st generation of the PSO algorithm. . In this case, the
이하 도 11을 참조하여 수중 위치추적장치(1)의 제어방법에 대해서 설명하고자 한다.Hereinafter, a method of controlling the underwater
도 11은 수중 위치추적장치의 제어방법의 플로우 차트이다. 도 11을 참조하면 먼저 곡선방위선 산출부(20)는 선배열 소나(10)가 수신한 수중 대상체(ob)의 음향 신호로 수중 대상체(ob)가 위치할 수 있는 후보군의 집합인 곡선 방위선을 시간 별로 산출(S 100)할 수 있다.11 is a flowchart of a control method of an underwater positioning device. Referring to FIG. 11 , first, the curved azimuth
그리고, 입자 산출부는 초기 세대의 입자 별 위치 및 속도를 포함하는 위치정보를 설정(S200)할 수 있다. 이 경우, 입자 산출부는 입자 별 위치는 곡선 방위선 상의 위치를 초기 입자 별 위치로 설정하고, 수중 대상체(ob)의 최대, 평균속도를 고려하여 미리 설정된 범위 이내의 속도를 무작위로 입자 별 속도로 설정할 수 있다.In addition, the particle calculator may set position information including the position and velocity of each particle of the initial generation ( S200 ). In this case, the particle calculation unit sets the position on the curved azimuth line as the initial particle position for the position of each particle, and sets the velocity within a preset range as the velocity for each particle at random in consideration of the maximum and average velocity of the underwater object ob. can
그리고, 목적함수 연산부(32)는 입자 별로 시간에 따른 목적함수를 산출(S300)할 수 있다. 여기서 목적함수는 입자 별 위치정보와 곡선방위선 사이의 최소 거리를 시간 별로 산출하여 합산한 값일 수 있다.In addition, the objective
PSO 수행부(33)는 현재 세대의 입자별 개인 최적입자와 군집 최적입자를 선정(S400)하고, 입자 별, 위치정보 별 표준편차를 산출(S500)할 수 있다. 또한 PSO 수행부(33)는 산출된 표준편차를 미리 설정된 값과 비교(S600)하여 산출된 표준편차가 미리 설정된 값을 초과하면 입자 산출부에 다음 세대 입자 설정을 하도록 지령을 송신하여 입자 산출부가 현재 세대의 입자 별 위치정보, 개인 최적입자, 군집 최적입자에 기초하여 다음 세대 입자를 설정(S250)하도록 할 수 있다. 또한, PSO 수행부(33)는 산출된 표준편차를 미리 설정된 값과 비교(S600)하여 산출된 표준편차가 미리 설정된 값 이하이면 운동 결정부(34)에 지령을 송신하고, 운동 결정부(34)는 현재 세대의 군집 최적입자의 위치정보를 수중 대상체(ob)의 위치정보로 결정(S700)할 수 있다.The
이하에서는 도 12a 내지 도 16으로 측정 노이즈 별 PSO 알고리즘으로 추적한 수중 대상체(ob) 위치추적 결과에 대해서 설명하기로 한다.Hereinafter, the results of tracking the position of the underwater object ob tracked by the PSO algorithm for each measurement noise will be described with reference to FIGS. 12A to 16 .
도 12a 내지 도 12c는 실시예 별 방위정보의 추적 시간을 도시하고 있다. 도 12a는 측정 노이즈의 표준편차가 0.2°인 경우의 방위각 정보를 도시하고 있고, 도 12b는 측정 노이즈의 표준편차가 0.4°인 경우의 방위각 정보를 도시하고 있고, 도 12c는 측정 노이즈의 표준편차가 0.6°인 경우의 방위각 정보를 도시하고 있다. 이를 살펴보면 측정 노이즈의 표준편차가 낮을수록 원뿔각의 변동이 작기 때문에 방위각 추정값이 규칙성을 가져 정확도가 높은 것을 알 수 있다.12A to 12C show tracking times of azimuth information for each embodiment. 12A shows azimuth information when the standard deviation of the measurement noise is 0.2°, FIG. 12B shows the azimuth information when the standard deviation of the measurement noise is 0.4°, and FIG. 12C shows the standard deviation of the measurement noise Azimuth angle information is shown when is 0.6°. Looking at this, it can be seen that the lower the standard deviation of the measurement noise, the smaller the fluctuation of the cone angle, so the azimuth estimate has regularity and thus the accuracy is high.
도 13a는 제 1 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 총 1,000번 추적한 수중 대상체(ob)의 위치를 도시하고 있고, 도 13b는 제 1 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 총 1,000번 추적한 수중 대상체(ob)의 속도를 도시하고 있다. 또한, 도 14a는 제 2 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 총 1,000번 추적한 수중 대상체(ob)의 위치를 도시하고 있고, 도 14b는 제 2 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 총 1,000번 추적한 수중 대상체(ob)의 속도를 도시하고 있다. 또한, 도 15a는 제 3 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 총 1,000번 추적한 수중 대상체(ob)의 위치를 도시하고 있고, 도 15b는 제 3 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 총 1,000번 추적한 수중 대상체(ob)의 속도를 도시하고 있다. 여기서 제 1 실시예는 측정 노이즈의 표준편차가 0.2°, 제 2 실시예는 측정 노이즈의 표준편차가 0.4°, 제 3 실시예는 측정 노이즈의 표준편차가 0.6°인 경우이다. 도 13a 내지 도 15b를 살펴보면 개별 입자 별 위치(EP), 속도(EV)는 표준 편차가 작을수록 집중되고, 실재 위치(TP) 및 실재 속도(TV)와 추적 위치 및 추적 속도를 비교하면 추적 위치 및 추적 속도는 측정 노이즈의 표준편차가 작을수록 더 인접하게 추적되는 것으로 보인다. 이를 수치화 하여 검토하면 도 16의 표에서 측정 노이즈의 표준편차가 작을수록 우측의 평균위치가 실재위치에 가깝고, 분산이 작은 것으로 판단할 수 있다.13A shows the position of an underwater object ob tracked a total of 1,000 times by the PSO algorithm according to the first embodiment, and FIG. 13B is an underwater object ob tracked a total of 1,000 times by the PSO algorithm according to the first embodiment. ) is shown for the speed. 14A shows the position of the underwater object ob tracked a total of 1,000 times by the PSO algorithm according to the second embodiment, and FIG. 14B is an underwater object tracked a total of 1,000 times by the PSO algorithm according to the second embodiment. The speed of (ob) is shown. 15A shows the position of the underwater object ob tracked a total of 1,000 times by the PSO algorithm according to the third embodiment, and FIG. 15B is an underwater object tracked a total of 1,000 times by the PSO algorithm according to the third embodiment. The speed of (ob) is shown. Here, in the first embodiment, the standard deviation of the measurement noise is 0.2°, in the second embodiment, the standard deviation of the measurement noise is 0.4°, and in the third embodiment, the standard deviation of the measurement noise is 0.6°. 13A to 15B, the position (EP) and velocity (EV) of individual particles are concentrated as the standard deviation is smaller, and when the actual position (TP) and actual velocity (TV) are compared with the tracking position and the tracking speed, the tracking position and tracking speed seem to be tracked more closely as the standard deviation of the measurement noise is smaller. When this is quantified and examined, it can be determined that the average position on the right is closer to the actual position and the variance is small as the standard deviation of the measurement noise is smaller in the table of FIG. 16 .
이하에서는 도 17a 내지 도 20으로 스캔횟수에 따른 PSO 알고리즘으로 추적한 수중 대상체(ob) 위치추적 결과에 대해서 설명하기로 한다.Hereinafter, a result of tracking the position of the underwater object ob tracked by the PSO algorithm according to the number of scans will be described with reference to FIGS. 17A to 20 .
도 17a는 제 4 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 총 1,000번 추적한 수중 대상체의 위치를 도시하고 있고, 도 17b는 제 4 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 총 1,000번 추적한 수중 대상체의 속도를 도시하고 있다. 또한, 도 18a는 제 5 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 총 1,000번 추적한 수중 대상체의 위치를 도시하고 있고, 도 18b는 제 5 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 총 1,000번 추적한 수중 대상체의 속도를 도시하고 있다. 또한, 도 19a는 제 6 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 총 1,000번 추적한 수중 대상체의 위치를 도시하고 있고, 도 19b는 제 6 실시예에 따른 PSO 알고리즘으로 총 1,000번 추적한 수중 대상체의 속도를 도시하고 있다. 여기서 선배열 소나(10)는 총 스캔시간은 0초부터 540초까지 상이한 횟수의 음향신호를 측정하였고, 제 4 실시예는 스캔횟수가 15회, 스캔주기가 40초이고, 제 5 실시예는 스캔횟수가 30회, 스캔주기가 20초이고, 제 6 실시예는 스캔횟수가 60회, 스캔주기가 10초인 경우이다. 도 17a 내지 도 19b를 살펴보면 PSO 알고리즘으로 추적된 위치(EP), 속도(EV)는 스캔횟수가 많을수록 집중되고, 실재 위치(TP) 및 실재 속도(TV)와 추적 위치 및 추적 속도를 비교하면 추적 위치 및 추적 속도는 스캔횟수가 많을수록 더 인접하게 추적되는 것으로 보인다. 이를 수치화 하여 검토하면 도 20의 표에서 스캔횟수가 많을수록 평균위치가 실재위치에 가깝고, 분산이 작은 것으로 판단할 수 있다.17A shows the position of the underwater object tracked a total of 1,000 times by the PSO algorithm according to the fourth embodiment, and FIG. 17B shows the speed of the underwater object tracked a total of 1,000 times by the PSO algorithm according to the fourth embodiment, there is. In addition, FIG. 18A shows the position of the underwater object tracked a total of 1,000 times by the PSO algorithm according to the fifth embodiment, and FIG. 18B is the speed of the underwater object tracked a total of 1,000 times by the PSO algorithm according to the fifth embodiment. is showing In addition, FIG. 19a shows the position of the underwater object tracked a total of 1,000 times by the PSO algorithm according to the sixth embodiment, and FIG. 19b is the speed of the underwater object tracked a total of 1,000 times by the PSO algorithm according to the sixth embodiment. is showing Here, the
상기의 설명은 기술적 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 상기에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 기술적 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술적 사상은 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The above description is merely illustrative of the technical idea, and various modifications, changes and substitutions will be possible without departing from the essential characteristics by those skilled in the art of the present invention. Accordingly, the embodiments disclosed above and the accompanying drawings are for explanation rather than limiting the technical idea, and the scope of the technical idea is not limited by these embodiments and the accompanying drawings. The scope of protection should be construed by the following claims, and all technical ideas within the scope equivalent thereto should be construed as being included in the scope of rights.
ob : 수중 대상체
1 : 수중 위치추적장치
10 : 선배열 소나
20 : 곡선방위선 산출부
30 : 운동 분석부
31 : 입자산출부
32 : 목적함수 연산부
33 : PSO 수행부
34 : 운동 결정부ob : underwater object
1: Underwater location tracking device
10 : Seonyeol Sona
20: curve bearing line calculation unit
30: motion analysis unit
31: particle calculation unit
32: objective function operator
33: PSO execution unit
34: movement decision unit
Claims (15)
상기 수신된 음향신호에 기초하여 상기 수중 대상체의 위치 후보군의 집합인 곡선방위선을 산출하는 곡선방위선 산출부; 및
입자들의 위치 및 속도를 포함하는 위치정보를 설정하고, 상기 위치정보와 상기 곡선방위선 사이의 거리인 입자 별 목적함수를 산출하여 최적입자를 산출하고, 상기 최적입자의 위치정보를 상기 수중 대상체의 위치정보로 결정하는 운동 분석부;
를 포함하는 수중 위치추적장치.Seon-yeol Sona receiving an acoustic signal of an underwater object;
a curved azimuth line calculating unit for calculating a curved azimuth line that is a set of position candidates for the underwater object based on the received sound signal; and
Set the position information including the position and speed of the particles, calculate the objective function for each particle that is the distance between the position information and the curved azimuth line to calculate the optimal particle, and the position information of the optimal particle to the position of the underwater object a motion analysis unit to determine information;
An underwater positioning device comprising a.
상기 운동 분석부는 목적함수가 가장 작은 입자를 최적입자로 산출하는 것을 특징으로 하는 수중 위치추적장치.According to claim 1,
The motion analysis unit underwater location tracking device, characterized in that for calculating the smallest particle of the objective function as an optimal particle.
상기 운동 분석부는 최적입자 산출 후 다음세대 입자들의 위치정보를 설정하여 상기 목적함수를 재산출하여 최적입자를 재산출하는 수중 위치추적장치.According to claim 1,
The motion analysis unit sets the position information of the next generation of particles after calculating the optimal particle, and recalculates the objective function to recalculate the optimal particle underwater position tracking device.
상기 운동 분석부는 상기 입자들의 위치정보 중 상기 위치를 상기 곡선방위선으로 설정하는 수중 위치추적장치.According to claim 1,
The motion analysis unit an underwater position tracking device for setting the position of the position information of the particles to the curved azimuth line.
상기 운동 분석부는 상기 입자들의 위치정보 중 상기 속도를 미리 설정된 범위 내에서 무작위로 설정하는 수중 위치추적장치.According to claim 1,
The motion analysis unit is an underwater location tracking device for randomly setting the speed within a preset range among the location information of the particles.
상기 미리 설정된 범위는 상기 수중 대상체의 평균속도를 고려하여 설정하는 것을 특징으로 하는 수중 위치추적장치.6. The method of claim 5,
The preset range is an underwater location tracking device, characterized in that it is set in consideration of the average speed of the underwater object.
상기 운동 분석부는 상기 최적입자 산출 시 개인 최적입자 및 군집 최적입자를 산출하고 군집 최적입자의 위치정보를 상기 수중 대상체의 위치정보로 결정하는 것을 특징으로 하는 수중 위치추적장치.4. The method of claim 3,
The motion analysis unit calculates individual optimal particles and optimal cluster particles when calculating the optimal particles, and determines the position information of the optimal cluster particles as the position information of the underwater object.
상기 운동 분석부는 상기 입자들의 위치정보, 상기 개인 최적입자 및 상기 군집 최적입자에 기초하여 다음세대 입자들의 위치정보를 설정하는 것을 특징으로 하는 수중 위치추적장치.8. The method of claim 7,
The motion analysis unit underwater location tracking device, characterized in that for setting the location information of the next generation of particles based on the location information of the particles, the individual optimal particles and the cluster optimal particles.
상기 운동 분석부는 입자 별 목적함수의 표준편차를 산출하여 상기 산출된 표준편차가 미리 설정된 값 이하이면 상기 최적입자의 위치정보를 상기 수중 대상체의 위치정보로 결정하는 수중 위치추적장치.According to claim 1,
The motion analysis unit calculates the standard deviation of the objective function for each particle, and if the calculated standard deviation is less than or equal to a preset value, the underwater position tracking device for determining the position information of the optimal particle as the position information of the underwater object.
상기 운동 분석부는 입자 별 목적함수의 표준편차를 산출하여 상기 산출된 표준편차가 미리 설정된 값을 초과하면 다음세대 입자들의 위치정보를 설정하여 상기 목적함수를 재산출하여 최적입자를 재산출하는 수중 위치추적장치.According to claim 1,
The motion analysis unit calculates the standard deviation of the objective function for each particle, and when the calculated standard deviation exceeds a preset value, sets the position information of the next generation particles to recalculate the objective function to recalculate the optimal particle underwater position tracking device.
상기 수중 대상체의 음향신호는 반사 음향신호를 포함하는 수중 위치추적장치.According to claim 1,
The acoustic signal of the underwater object is an underwater location tracking device including a reflected acoustic signal.
입자들의 위치 및 속도를 포함하는 위치정보를 설정하는 단계;
상기 위치정보와 상기 곡선방위선 사이의 거리인 입자 별 목적함수를 산출하여 최적입자를 산출하는 단계; 및
상기 산출된 최적입자의 위치정보를 상기 수중 대상체의 위치정보로 결정하는 단계;
를 포함하는 수중 위치추적장치의 제어방법.calculating a curved azimuth line that is a set of position candidates of the underwater object based on the received acoustic signal of the underwater object;
setting position information including positions and velocities of particles;
calculating an optimal particle by calculating an objective function for each particle that is a distance between the position information and the curved azimuth line; and
determining the calculated position information of the optimal particle as the position information of the underwater object;
A control method of an underwater positioning device comprising a.
상기 최적입자 산출하는 단계 이후,
다음세대 입자들의 위치정보를 설정하여 상기 목적함수를 재산출하여 최적입자를 재산출하는 단계;
를 더 포함하는 수중 위치추적장치의 제어방법.13. The method of claim 12,
After calculating the optimal particle,
re-calculating the optimal particle by re-calculating the objective function by setting the position information of the next-generation particles;
Control method of the underwater positioning device further comprising a.
상기 위치정보를 설정하는 단계는 상기 입자들의 상기 위치를 상기 곡선방위선으로 설정하고, 상기 입자들의 상기 속도를 상기 수중 대상체의 평균속도를 고려하여 설정한 미리 설정된 범위 내에서 무작위로 설정하는 것을 특징으로 하는 수중 위치추적장치의 제어방법.13. The method of claim 12,
In the step of setting the position information, the position of the particles is set as the curved azimuth line, and the velocity of the particles is randomly set within a preset range set in consideration of the average velocity of the underwater object, characterized in that A control method of an underwater location tracking device.
상기 최적입자를 산출하는 단계는 개인 최적입자 및 군집 최적입자를 산출하고,
상기 수중 대상체의 위치정보를 결정하는 단계는 군집 최적입자의 위치정보를 상기 수중 대상체의 위치정보로 결정하고,
상기 최적입자를 재산출하는 단계는 상기 입자들의 위치정보, 상기 개인 최적입자 및 상기 군집 최적입자에 기초하여 다음세대 입자들의 위치정보를 설정하는 것을 특징으로 하는 수중 위치추적장치의 제어방법.14. The method of claim 13,
The step of calculating the optimal particle is calculating the individual optimal particle and the group optimal particle,
The step of determining the position information of the underwater object determines the position information of the optimal particle cluster as the position information of the underwater object,
The step of re-calculating the optimal particles is a control method of an underwater location tracking device, characterized in that for setting the position information of the next generation particles based on the position information of the particles, the individual optimal particles and the cluster optimal particles.
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