KR102497836B1 - 견실한 협대역 표적 자동추적개시 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 협대역 표적 자동추적개시 장치는 해양 표적으로부터 방사되는 음향 신호를 수신하는 수동 소나로부터 디지털 센싱 신호를 수신하는 센싱 신호 수신부, 상기 디지털 센싱 신호를 신호 처리하여 협대역 탐지 데이터를 생성하는 신호 처리부, 및 상기 협대역 탐지 데이터를 기초로 미리 설정된 그리드들 각각의 정보 엔트로피 값를 산출하고, 상기 정보 엔트로피 값의 연속성에 기초하여 표적 자동추적개시의 여부를 결정하도록 구성되는 정보 처리부를 포함한다.

Description

견실한 협대역 표적 자동추적개시 장치 및 방법{Apparatus and method for robust automatic initiation of narrowband target tracking}
본 발명은 견실한 협대역 표적 자동추적개시 장치 및 방법에 관한 것이다. 더욱 구체적으로는, 수중음향체계 수동소나에서 클러터를 배제하면서 표적 자동추적개시의 강인성을 향상시킬 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.
수상 및 수중 플랫폼에서 능동소나 및 관련 신호처리 기술이 도약적으로 발전하고 있지만, 여전히 수동소나의 효용성은 중요한 위치를 차지하고 있다. 특히, 수중 플랫폼의 경우에는 능동소나 운용에 제한을 받기 때문에 수동소나를 활용한 수상 및 수중 관심표적 탐지 및 추적이 더욱 중요하다. 그러나, 계절 및 시간에 따라 해양환경이 두드러지게 변화하고 음파전달특성에 영향을 많이 주는 해역에서는 운용자가 관심표적 외의 신호, 즉, 클러터가 많이 발생하며 관심표적을 구별하는 데에 어려움이 있다. 특히, 관심표적 및 다수의 클러터 발생 시에 운용자는 해당 방사소음에 추적을 초기화, 즉 개시 및 해당 추적표적에 대해 분석하며, 이에 따라 운용자의 운용 업무가 과중된다.
주파수선을 추적하는 협대역 표적추적에서 표적추적을 개시하는 방법으로는 대표적으로 2가지 방법이 있다. 운용자가 관심표적에 직접 표적추적을 초기화 또는 개시하는 방법과 표적 자동추적개시 알고리즘을 이용하여 표적으로 판별되는 신호에 대한 표적추적을 자동개시하는 방법이다. 표적추적 개시 방법에 따라 장단점이 존재한다. 자동추적개시 방법은 해양환경변화가 복잡하고, 이로 인해 표적으로 오인식할 수 있는 클러터가 많이 발생하는 대한민국 해역에서 활용되기 어렵다. 표적추적 자동개시 방법은 클러터를 표적으로 오인식하여 추적 개시를 하는 단점을 보완한다면, 대한민국 해역특성 상 다수의 표적에 대한 추적개시관리에 많은 이점을 가질 수 있다.
수상함 등의 기존의 다른 음향체계에서는 협대역 표적추적의 자동개시를 위해 해양 표적의 물리적인 기동특성을 고려한 크기를 갖는 그리드 내에서 토널 측정치의 연속성을 이용한다. 이러한 기법은 표적의 자동추적개시를 유지하는 데에 도움이 되지만, 표적 외에 클러터의 자동추적개시를 야기하기도 한다.
견실한 협대역 표적 자동추적개시를 위해서는 응용분야에 따라 적용하는 자료결합 기법이 중요한 역할을 하며, 자동추적개시 및 자동추적 절차에서 표적 확인(target confirmation) 전에 자동추적개시를 위한 초기값 설정을 기반으로 내부추적을 실시한다. 이러한 자동추적개시 및 자동추적 절차 내의 내부추적을 위한 자료결합 방법으로 다음과 같은 다양한 연계 기법이 있다.
X. R. Li and Y. Bar-Shalom(Tracking in clutter with nearest neighbor filters: analysis and performance, IEEE Trans. Aero. Elec. Sys, 1996)와 T. L. Song and S. J. Shin(A probabilistic nearest neighbor filter for m validated measurements, IEEE Trans. Signal. Proc, 2006)는 필터의 예측값과 예측값을 기준으로 연계 게이트 내에서 가장 가까이 위치하는 측정치를 연계하는 Nearest Neighbor association Filter(NNF)와 회귀적인 NNF에 확률 개념을 적용한 Probabilistic Nearest Neighbor association Filter(PNNF)를 각각 제안하였고, 이러한 기법들은 폭넓게 적용된다.
또한, X. R. Li(Tracking in clutter with strongest neighbor measurements-part I: theoretical analysis, IEEE Trans. Autom. Control, 1998)와 T. L. Song, Y. T. Lim, and D. G. Lee(A probabilistic strongest neighbor filter algorithm for m validated measurements, IEEE Trans. Aero. Elec. Sys, 2009)는 필터의 예측값을 기준으로 연계 게이트 내에서 신호 준위가 가장 큰 측정치를 연계하는 Strongest Neighbor association Filter(SNF)와 PNNF와 동일한 관점에서 접근한 Probabilistic Strongest Neighbor association Filter(PSNF)를 각각 다른 대안으로 제안하였다.
PNNF 및 PSNF에 대비하며 표적추적 자동개시 및 자동추적의 견실성을 향상시키기 위해 T. Kirubarajan and Y. Bar-shalom(Probabilistic data association techniques for target tracking in clutter, in Proc. IEEE, 92, 536-557 2004)는 연계 게이트 내에서 추출한 모든 측정치의 정보에 가중치를 적용하는 Probabilistic Data Association Filter(PDAF)를 제안하였다.
그러나, 이러한 기법들은 기본적으로 측정치의 방위 및 방위 변화율 또는 주파수 및 주파수 변화율 등의 위치 정보만을 이용한다. 또한, 표적의 자동추적개시 및 자동추적을 유지하는 데에 도움이 되지만, 표적 외의 다수의 클러터에 대해 자동추적개시를 야기한다는 단점이 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 견실한 협대역 표적추적 자동개시 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명은 다수의 클러터가 존재하는 해양에서 클러터를 배제하고, 표적의 협대역 방사소음을 견실하게 자동추적개시하는 협대역 표적 자동추적개시 장치 및 방법에 관한 것이다.
일 실시예에 따른 협대역 표적 자동추적개시 장치는 해양 표적으로부터 방사되는 음향 신호를 수신하는 수동 소나로부터 디지털 센싱 신호를 수신하는 센싱 신호 수신부, 상기 디지털 센싱 신호를 신호 처리하여 협대역 탐지 데이터를 생성하는 신호 처리부, 및 상기 협대역 탐지 데이터를 기초로 미리 설정된 그리드들 각각의 정보 엔트로피 값를 산출하고, 상기 정보 엔트로피 값의 연속성에 기초하여 표적 자동추적개시의 여부를 결정하도록 구성되는 정보 처리부를 포함한다.
일 실시예에 따른 협대역 표적 자동추적개시 방법은 해양 표적으로부터 방사되는 음향 신호를 수신하는 수동 소나로부터 디지털 센싱 신호를 수신하는 단계, 상기 디지털 센싱 신호를 신호 처리하여 협대역 탐지 데이터를 생성하는 단계, 상기 협대역 탐지 데이터를 기초로 미리 설정된 그리드들 각각의 정보 엔트로피 값를 산출하는 단계, 및 상기 정보 엔트로피 값의 연속성에 기초하여 표적 자동추적개시의 여부를 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 협대역 표적 자동추적개시 장치 및 방법에 따르면 협대역 표적추적의 자동개시 시에 다수의 해양 클러터를 배제하고 관심표적에 대해서는 견실하게 자동추적을 개시할 수 있다.
다수의 클러터를 배제하고 관심표적에 대해서는 강인하게 자동추적개시를 유지함으로써, 계절 및 시간에 따라 해양환경이 두드러지게 변화하는 해역에서 운용자가 클러터와 관심표적을 일일이 분석 및 구별해야하는 어려움을 감소시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라서 고밀도 클러터 환경에서의 견실한 협대역 표적 자동추적개시를 위한 협대역 표적 자동추적개시 장치의 개략적인 블록도를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 협대역 표적 자동추적개시 장치의 정보 처리부의 세부 구성을 도시한다.
도 3은 도 2의 특징정보 산출부(131)의 세부 구성을 도시한다.
도 4는 도 2의 특징정보 판별부(136)의 세부 구성을 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라서 고밀도 클러터 환경에서의 견실한 협대역 표적 자동추적개시를 위한 협대역 표적 자동추적개시 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 관심표적의 주파수선을 포함하지 않는 그리드에 대한 신호준위 분포를 나타낸다.
도 7은 관심표적의 주파수선을 포함하는 그리드에 대한 신호준위 분포를 나타낸다.
도 8은 클러터에 대한 정보 엔트로피의 분포를 나타낸다.
도 9는 관심표적에 대한 정보 엔트로피의 분포를 나타낸다.
도 10은 수중음향체계 협대역 탐지 표적에서 종래 방법에 따른 자동추적개시 결과를 나타낸다.
도 11은 수중음향체계 협대역 탐지 표적에서 본 발명의 방법에 따른 자동추적개시 결과를 나타낸다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따라서 협대역 표적 자동추적개시 장치로 동작할 수 있는 컴퓨팅 장치의 블록도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 다양한 실시예들을 상세히 설명한다. 그러나 본 개시의 기술적 사상은 다양한 형태로 변형되어 구현될 수 있으므로 본 명세서에 제시하는 실시예들로 제한되지 않는다. 본 명세서에 제시하는 실시예들을 설명함에 있어서 관련 공지 기술을 구체적으로 설명하는 것이 본 개시의 기술적 사상의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 공지 기술에 대한 구체적인 설명을 생략한다. 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
본 명세서에서 어떤 요소가 다른 요소와 "연결"되어 있다고 기술될 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라 그 중간에 다른 요소를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 어떤 요소가 다른 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 요소 외에 또 다른 요소를 배제하는 것이 아니라 또 다른 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
일부 실시예들은 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 설명될 수 있다. 이러한 기능 블록들의 일부 또는 전부는 특정 기능을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 및/또는 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 개시의 기능 블록들은 하나 이상의 마이크로프로세서들에 의해 구현되거나, 소정의 기능을 위한 회로 구성들에 의해 구현될 수 있다. 본 개시의 기능 블록들은 다양한 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 본 개시의 기능 블록들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 본 개시의 기능 블록이 수행하는 기능은 복수의 기능 블록에 의해 수행되거나, 본 개시에서 복수의 기능 블록이 수행하는 기능들은 하나의 기능 블록에 의해 수행될 수도 있다. 또한, 본 개시는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라서 고밀도 클러터 환경에서의 견실한 협대역 표적 자동추적개시를 위한 협대역 표적 자동추적개시 장치의 개략적인 블록도를 도시한다.
도 1을 참조하면, 협대역 표적 자동추적개시 장치(100)는 센싱 신호 수신부(110), 신호 처리부(120) 및 정보 처리부(130)를 포함한다.
협대역 표적 자동추적개시 장치(100)는 표적의 토널 측정치의 위치정보 및 토널 분포에 대한 정보 엔트로피를 산출함과 동시에 위치정보 및 정보 엔트로피의 연속성을 산출하여 표적 자동추적개시 여부를 결정한다.
센싱 신호 수신부(110)는 해양 표적으로부터 방사되는 음향 신호를 수신하는 수동 소나(10)로부터 디지털 센싱 신호를 수신할 수 있다. 수동 소나(10)는 음향 신호를 수신하기 위해 어레이 형태로 배열된 센서들을 포함할 수 있다. 수동 소나(10)는 센서들에 의해 수신된 아날로그 음향 신호를 디지털로 변환하여 디지털 센싱 신호을 생성할 수 있다. 센싱 신호 수신부(110)는 수동 소나(10)의 센서들에 의해 수신된 아날로그 음향 신호가 디지털로 변환된 디지털 센싱 신호를 수신할 수 있다.
일 예에 따르면 디지털 센싱 신호는 수동 소나(10)의 센서들의 개수와 동일한 개수일 수 있다. 디지털 센싱 신호들 각각은 시간에 대해 순차적인 신호 준위 값들을 가질 수 있다.
다른 예에 따르면, 센싱 신호 수신부(110)는 해양 표적에 의하여 생성되는 방사소음을 수동 소나(10)를 이용하여 수신하고, 수신된 방사 소음을 디지털 센싱 데이터로 변환할 수 있다.
신호 처리부(120)는 센싱 신호 수신부(110)에 의해 수신된 디지털 센싱 신호를 신호 처리하여 협대역 탐지 데이터를 생성할 수 있다. 신호 처리부(200)는 디지털 센싱 신호들에 대하여 빔형성을 수행하여 주파수와 방위에 대한 신호 준위에 관한 데이터인 협대역 탐지 데이터를 생성할 수 있다. 협대역 탐지 데이터는 주파수와 방위에 대한 신호 준위 값들을 가질 수 있다.
협대역 탐지 데이터는 주파수 축과 방위 축과 신호 준위 축을 갖는 3차원 데이터 집합으로 이해될 수 있다. 협대역 탐지 데이터는 주파수 축과 방위 축에 따라 2차원으로 배열되는 복수의 그리드들로 구분될 수 있고, 이러한 그리드들은 방위 빔(beam)들과 주파수 빈(bin)들이 모여 형성할 수 있다. 즉, 특정 방위의 빔(beam)은 해당 방위의 그리드들로 구분되고, 특정 주파수의 빈(bin)은 해당 주파수의 그리드들로 구분될 수 있다. 협대역 탐지 데이터를 구분하는 그리드들은 미리 설정된 주파수 크기와 미리 설정된 방위 크기를 가질 수 있다.
방위는 수동 소나(10)의 센서들의 배치에 의해 결정될 수 있다. 일 예에 따르면, 방위는 수평으로 0도에서 360도의 범위를 가질 수 있다. 그리드의 방위 크기는 해양 표적이 시간 샘플링 주기동안 물리적으로 기동 가능한 범위에 기초하여 미리 설정될 수 있다. 방위 크기는 예컨대 1도로 미리 설정될 수 있다. 그러나 방위 크기로 예시된 1도는 오로지 예시적이며, 수동 소나(10)를 이용하여 탐지하고자 하는 해양 표적의 물리적 기동 속도에 기초하여 1도보다 작거나 크게 설정될 수 있다.
정보 처리부(130)는 신호 처리부(120)에 의해 생성된 협대역 탐지 데이터를 기초로 그리드들 각각의 정보 엔트로피 값를 산출하고, 정보 엔트로피 값의 연속성에 기초하여 표적 자동추적개시의 여부를 결정하도록 구성될 수 있다.
일 예에 따르면, 정보 처리부(130)는 협대역 탐지 데이터를 기반으로 방위-주파수 영역에서의 토널 분포에 대한 정보 엔트로피 값을 산출하고, 산출된 정보 엔트로피 값을 이용하여 강인한 표적 자동추적개시를 실시하도록 구성될 수 있다.
일 예에 따르면, 정보 처리부(130)는 표적 추적의 표적 자동추적개시 단계에서 미리 설정된 그리드 크기 초기값에 따라 샘플링 시간 경과에 대한 토널 측정치의 위치 정보를 산출한다. 정보 처리부(130)는 상기 그리드 크기 초기값에 따라 협대역 탐지 데이터의 방위-주파수 영역에서의 토널 분포에 대한 정보 엔트로피를 산출한다. 정보 처리부(130)는 샘플링 시간 경과에 대한 상기 산출한 토널 측정치의 위치정보 연속성에 대한 성능지수를 산출하고, 샘플링 시간 경과에 대한 상기 산출한 토널 분포의 정보 엔트로피 연속성에 대한 성능지수를 산출한다. 정보 처리부(130)는 상기 상기 위치정보 연속성에 대한 성능지수와 상기 정보 엔트로피 연속성에 대한 성능지수가 모두 미리 설정된 조건을 만족하는 경우, 표적 자동추적개시 후보군에 대하여 내부추적을 수행하고, 내부추적 결과 미리 설정된 조건을 만족하는 경우 해당 조건을 만족하는 표적에 대하여 자동추적개시를 결정할 수 있다.
일 예에 따르면, 토널 측정치의 위치정보 연속성 산출을 위한 그리드 크기는 방위 변화율 및 주파수 변화율과 같은 해양 관심표적의 물리적인 기동 특성에 기반하여 설정될 수 있다. 다른 예에 따르면, 토널 분포에 대한 정보 엔트로피의 연속성 산출을 위한 그리드 크기는 협대역 토널 탐지를 실시하는 신호처리 단위의 주파수 부대역 크기로 설정될 수 있다. 또 다른 예에 따르면, 토널 측정치의 연속성 산출을 그리드 크기와 토널 분포에 대한 정보 엔트로피의 연속성 산출을 위한 그리드 크기는 서로 다를 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 정보 처리부(130)는 토널 측정치의 위치정보 연속성에 대한 성능지수와 토널 분포에 대한 정보 엔트로피의 연속성에 대한 성능지수를 각각 별도의 확률적인 방법론에 근거하여 산출하도록 구성될 수 있다.
정보 처리부(130)에 대하여 도 2 내지 도 4를 참조로 더욱 자세히 설명한다.
협대역 표적 자동추적개시 장치(100)는 화면 처리부(140)를 더 포함할 수 있다. 화면 처리부(140)는 정보 처리부(130)에 의해 탐지된 표적 및 이를 추적하는 정보를 표시할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 협대역 표적 자동추적개시 장치(100)는 클러터 밀도가 높은 해양 환경에서 협대역 신호에서 탐지 토널 분포의 엔트로피를 이용함으로써 클러터에 대한 자동추적개시를 배제하고 관심표적에 대한 자동추적개시를 강인하게 유지할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 협대역 표적 자동추적개시 장치의 정보 처리부의 세부 구성을 도시한다.
도 2를 참조하면, 정보 처리부(130)는 특징정보 산출부(131)와 특징정보 판별부(136)를 포함할 수 있다.
특징정보 산출부(131)는 신호 처리부(120)에 의해 생성된 협대역 탐지 데이터를 기초로 그리드들 각각의 정보 엔트로피 값를 산출할 수 있다. 특징정보 산출부(131)는 협대역 탐지 데이터를 기초로 표적의 토널 측정치의 위치정보 및 연계와 토널 분포에 대한 정보 엔트로피를 산출할 수 있다.
특징정보 판별부(136)는 특징정보 산출부(131)에 의해 산출된 그리드들 각각의 정보 엔트로피 값의 연속성에 기초하여 그리드들 각각의 정보 엔트로피 성능지수를 산출할 수 있다. 특징정보 판별부(136)는 그리드들 각각의 정보 엔트로피 성능지수를 미리 설정된 정보 엔트로피 기준치와 비교할 수 있다. 특징정보 판별부(136)는 비교 결과에 기초하여 표적 자동추적개시의 여부를 결정할 수 있다. 일 예에 따르면, 특징정보 판별부(136)는 미리 설정된 정보 엔트로피 기준치 이상의 정보 엔트로피 성능지수를 갖는 그리드에 표적이 존재하는 것으로 결정하고, 해당 그리드 내의 표적에 대하여 내부추적이 수행되도록 해당 그리드의 위치 정보를 출력할 수 있다.
다른 예에 따르면, 특징정보 판별부(136)는 미리 설정된 정보 엔트로피 기준치 이상의 정보 엔트로피 성능지수를 갖는 그리드에 대하여, 해당 그리드에 관한 정보를 특징정보 산출부(131)에 제공할 수 있으며, 특징정보 산출부(131)는 해당 그리드의 신호 준위 값을 산출하고, 신호 준위 값의 연속성에 기초하여 연계 성능지수를 산출할 수 있다. 산출된 연계 성능지수는 특징정보 판별부(136)가 표적 자동추적개시의 여부를 결정하는데 사용될 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 특징정보 산출부(131)는 신호 처리부(120)에 의해 생성된 협대역 탐지 데이터를 기초로 그리드들 각각의 신호 준위 값를 산출할 수 있다. 특징정보 판별부(136)는 특징정보 산출부(131)에 의해 산출된 그리드들 각각의 신호 준위 값의 연속성에 기초하여 그리드들 각각의 연계 성능지수를 산출할 수 있다. 특징정보 판별부(136)는 그리드들 각각의 연계 성능지수를 미리 설정된 연계 기준치와 비교할 수 있다. 특징정보 판별부(136)는 비교 결과에 기초하여 표적 자동추적개시의 여부를 결정할 수 있다. 일 예에 따르면, 특징정보 판별부(136)는 미리 설정된 연계 기준치 이상의 연계 성능지수를 갖는 그리드에 표적이 존재하는 것으로 결정하고, 해당 그리드 내의 표적에 대하여 내부추적이 수행되도록 해당 그리드의 위치 정보를 출력할 수 있다.
다른 예에 따르면, 특징정보 판별부(136)는 미리 설정된 연계 기준치 이상의 연계 성능지수를 갖는 그리드에 대하여, 해당 그리드에 관한 정보를 특징정보 산출부(131)에 제공할 수 있으며, 특징정보 산출부(131)는 해당 그리드의 정보 엔트로피 값을 산출하고, 정보 엔트로피 값의 연속성에 기초하여 정보 엔트로피 성능지수를 산출할 수 있다. 산출된 정보 엔트로피 성능지수는 특징정보 판별부(136)가 표적 자동추적개시의 여부를 결정하는데 사용될 수 있다.
정보 처리부(130)는 특징정보 산출부(131)와 특징정보 판별부(136)뿐만 아니라 내부 추적부 및 자동추적개시부를 더 포함할 수 있다. 내부 추적부는 표적추적 자동개시를 더욱 견실하게 실행하기 위해서 표적번호가 할당되지 않은 상태에서의 내부적인 추적을 수행하도록 구성되며, 이산 선형 칼만필터를 이용할 수 있다. 자동추적개시부는 추적할 표적이 결정되면 표적번호를 할당하여 자동추적을 개시하도록 구성된다. 자동추적개수부는 할당된 표적번호와 해당 표적에 관한 정보를 표적추적장치에 출력할 수 있다. 추적할 표적이 결정되어 자동추적이 개시되면, 표적추적장치는 이산 선형 칼만필터를 이용하여 표적을 추적할 수 있다.
도 3은 도 2의 특징정보 산출부(131)의 세부 구성을 도시한다.
도 3을 참조하면, 특징정보 산출부(131)는 연계 초기값 산출부(132)와 정보 엔트로피 산출부(133)를 포함한다.
연계 초기값 산출부(132)는 협대역 탐지 데이터를 기반으로 그리드들 각각의 신호 준위 값을 산출할 수 있다. 일 예에 따르면, 연계 초기값 산출부(132)는 협대역 토널 측정치의 위치정보 초기값을 산출할 수 있다.
연계 초기값 산출부(132)는 시간 샘플링 단위 간격으로 해양 표적의 물리적인 기동가능 범위 기초로 설정된 크기를 갖는 그리드들 각각에 대하여, 2-포인트 초기화(2-point initialization) 기법을 적용하여 위치정보의 초기값을 산출할 수 있다.
연계 초기값 산출부(132)는 다음의 수식들을 사용하여 2-포인트 초기화(2-point initialization) 기법을 적용할 수 있다.
Figure 112021084236583-pat00001
Figure 112021084236583-pat00002
Figure 112021084236583-pat00003
여기서,
Figure 112021084236583-pat00004
에서
Figure 112021084236583-pat00005
는 추정한 상태 변수, k는 샘플링 시간 인덱스, zk는 측정치 변수를 나타낸다. ΔT는 샘플링 시간 인덱스 간의 시간 차, 즉, 시간 샘플링 단위 간격을 의미한다.
Figure 112021084236583-pat00006
는 오차 공분산이고, Rk는 측정 오차로서 미리 설정될 수 있다. σk는 샘플링 시간 인덱스 별 측정치들 간 유클리드 거리(Euclidean distance) 오차를 나타낸다. 유클리드 거리 오차(σk)는 제k 샘플링 시간의 측정치(zk)와 제(k-1) 샘플링 시간의 측정치(zk-1)의 차로 정의된다.
연계 초기값 산출부(132)는 표적이 물리적으로 기동 가능한 범위 내에서 동일 표적임을 판단하기 위한 기본 정보를 획득할 수 있다.
정보 엔트로피 산출부(133)는 협대역 탐지 데이터를 기초로, 시간 샘플링 단위 간격에서 주파수 부대역 범위로 미리 설정된 크기를 갖는 그리드들 각각에 대하여 정보 엔트로피 값을 산출할 수 있다.
정보 엔트로피 산출부(133)는 다음의 수식들을 사용하여 그리드들 각각의 정보 엔트로피 값을 산출할 수 있다.
Figure 112021084236583-pat00007
Figure 112021084236583-pat00008
여기서,
Figure 112021084236583-pat00009
는 빔 및 그리드별 신호 준위를 의미하고, 협대역 탐지 데이터로부터 얻을 수 있다.
Figure 112021084236583-pat00010
는 빔별 그리드 각각의 정규화된 신호 준위를 의미한다. M은 빔별 그리드의 총 개수를 나타낸다.
다른 예에 따르면, 정보 엔트로피 산출부(133)는 다음의 수식들을 사용하여 그리드들 각각의 정보 엔트로피 값을 산출할 수 있다.
Figure 112021084236583-pat00011
Figure 112021084236583-pat00012
여기서,
Figure 112021084236583-pat00013
는 빔별 그리드 각각의 2차 정규화된 신호 준위를 의미하며, 빔별 그리드 각각의 정규화된 신호 준위(
Figure 112021084236583-pat00014
)에 기초하여 산출될 수 있다.
신호 준위에 대한 정보 엔트로피는 빔별 스펙트럼에서 추출한 측정치에 대해 미리 설정된 빔 및 그리드 별로 산출될 수 있다.
도 4는 도 2의 특징정보 판별부(136)의 세부 구성을 도시한다.
도 4를 참조하면, 특징정보 판별부(136)는 신호 준위 값 연속성 판별부(137) 및 정보 엔트로피 연속성 판별부(138)를 포함한다.
신호 준위 값 연속성 판별부(137)는 연계 초기값 산출부(132)에 의해 산출된 그리드들 각각의 신호 준위 값의 연속성에 기초하여 그리드들 각각의 연계 성능지수를 산출할 수 있다.
신호 준위 값 연속성 판별부(137)는 예컨대 최근접 이웃 연계(NNA, Nearest Neighbor Association) 기법을 이용하여 위치정보 초기값들 간의 연계를 실시함으로써, 그리드들 각각의 연계 성능지수를 산출할 수 있다.
그리드들 각각의 연계 성능지수(Lk)는 다음의 수식들을 사용하여 산출될 수 있다.
Figure 112021084236583-pat00015
Figure 112021084236583-pat00016
Figure 112021084236583-pat00017
Figure 112021084236583-pat00018
여기서, L0는 연계 성능지수 초기값이며, Pr0(H1)은 해당 그리드에 표적이 존재할 가능성을 나타내는 초기 값으로 미리 설정되고, Pr0(H0)은 해당 그리드에 표적이 존재하지 않을 가능성을 나타내는 초기 값으로 미리 설정될 수 있다. H1은 표적 존재 가설을 의미하고, H0은 표적 미존재 가설을 의미한다.
k는 샘플링 시간 인덱스를 나타내며, ΔLk는 제k 샘플링 시간의 연계 성능지수 값을 나타내며, 표적 트랙 연계 성능지수(
Figure 112021084236583-pat00019
)와 클러터 트랙 연계 성능지수(
Figure 112021084236583-pat00020
)에 기초하여 산출될 수 있다.
ΔLk'는 제k 샘플링 시간의 연계 성능지수 가산 값으로서, 트랙이 갱신되는 경우와 그렇지 않은 경우에 따라 달라진다. 트랙이 갱신되는 경우에는 제k 샘플링 시간의 연계 성능지수 가산 값(ΔLk')은 제k 샘플링 시간의 연계 성능지수 값(ΔLk)과 동일하며, 그렇지 않은 경우에는 연계 성능지수 가산 값(ΔLk')은 ln(1-PD)이 되면, 제(k-1) 샘플링 시간의 연계 성능지수(Lk-1)에 가산된다. 여기서, PD는 탐지 확률로서 미리 설정될 수 있다.
표적 트랙 연계 성능지수 (
Figure 112021084236583-pat00021
)는 아래의 수식들에 따라 산출될 수 있다.
Figure 112021084236583-pat00022
Figure 112021084236583-pat00023
여기서, σk는 전술한 바와 같이 샘플링 시간 인덱스 별 측정치들 간 유클리드 거리(Euclidean distance) 오차를 나타낸다. 유클리드 거리 오차(σk)는 제k 샘플링 시간의 측정치(zk)와 제(k-1) 샘플링 시간의 측정치(zk-1)의 차이다.
N(0, σk)는 평균값 0과 분산 σk의 가우시안 분포를 나타내고, VG는 연계 과정에서의 표적이 기동가능한 범위를 의미하는 타원형 연계 측정치 게이트로서, 제1 축의 반경이 a이고 제2 축의 반경이 b인 타원형의 면적으로 정의될 수 있다. a는 타원형 연계 측정치 게이트(VG)의 방위축 반경 길이이고, b는 타원형 연계 측정치 게이트(VG)의 주파수축 반경 길이이다.
Prk는 트랙 연계 성능지수에 대한 확률적 표현이다. trk는 표적을 의미하고, H0은 표적 미존재 가설이고, H1은 표적 존재 가설이다.
클러터 트랙 연계 성능지수(
Figure 112021084236583-pat00024
)는 아래의 수식에 따라 산출될 수 있다.
Figure 112021084236583-pat00025
여기서, PD는 탐지 확률을 나타내는 미리 설정된 값이고, PFA는 오탐지 확률을 나타내는 미리 설정된 값이다. Prk는 트랙 연계 성능지수에 대한 확률적 표현이고, H0은 표적 미존재 가설이고, H1은 표적 존재 가설이다. clt는 클러터를 의미하고, Det는 탐지됨을 의미할 수 있다.
다른 예에 따르면, 그리드들 각각의 연계 성능지수(Lk)는 아래의 수식과 같이 트랙 연계 성능지수에 대한 확률적 표현(Prk)으로 나타낼 수 있다.
Figure 112021084236583-pat00026
신호 준위 값 연속성 판별부(137)는 전술한 바와 같이 산출된 그리드들 각각의 연계 성능지수를 미리 설정된 연계 기준치와 비교하고, 비교 결과에 기초하여 표적 자동추적개시의 여부를 결정할 수 있다. 예를 들면, 연계 기준치 이상의 연계 성능지수를 갖는 그리드에 대하여 후처리를 수행한 후 표적 자동추적개시를 결정할 수 있다.
신호 준위 값 연속성 판별부(137)는 미리 설정된 그리드들 각각에서 연계되는 위치정보의 성능지수를 산출하고, 산출된 위치정보의 성능지수가 미리 설정된 연계 기준치 이상으로 유지되는 경우, 정보 엔트로피 연속성 판별을 실시하도록 구성될 수 있다.
정보 엔트로피 연속성 판별부(138)는 정보 엔트로피 산출부(131)에 의해 산출된 그리드들 각각의 정보 엔트로피 값의 연속성에 기초하여 그리드들 각각의 정보 엔트로피 성능지수를 산출할 수 있다.
그리드들 각각의 정보 엔트로피 성능지수는 정보 엔트로피 성능지수 초기값(L0) 및 제k 샘플링 시간의 정보 엔트로피 성능지수 값(ΔLk)에 기초하여 아래의 수식에 따라 산출될 수 있다.
Figure 112021084236583-pat00027
여기서, k는 샘플링 시간 인덱스를 나타낸다. Lk-1는 제k-1 샘플링 시간의 정보 엔트로피 성능지수를 의미하고, Lk는 제k 샘플링 시간의 정보 엔트로피 성능지수를 의미한다.
정보 엔트로피 성능지수 초기값(L0)는 아래의 수식에 따라 산출될 수 있다.
Figure 112021084236583-pat00028
여기서, Pr0(H1)은 해당 그리드에 표적이 존재할 가능성을 나타내는 초기 값으로 미리 설정되고, Pr0(H0)은 해당 그리드에 표적이 존재하지 않을 가능성을 나타내는 초기 값으로 미리 설정될 수 있다.
제k 샘플링 시간의 정보 엔트로피 성능지수 값(ΔLk)은 표적 스펙트럼 정보 엔트로피 성능지수(
Figure 112021084236583-pat00029
)와 클러터 스펙트럼 정보 엔트로피 성능지수(
Figure 112021084236583-pat00030
)에 기초하여 아래의 수식에 따라 산출될 수 있다.
Figure 112021084236583-pat00031
표적 스펙트럼 정보 엔트로피 성능지수(
Figure 112021084236583-pat00032
)는 아래의 수식들에 따라 산출될 수 있다.
Figure 112021084236583-pat00033
Figure 112021084236583-pat00034
Figure 112021084236583-pat00035
여기서, σk는 제k 샘플링 시간의 해당 그리드의 정보 엔트로피 값(entk)과 제(k-1) 샘플링 시간의 해당 그리드의 정보 엔트로피 값(entk-1)의 차이로 정의될 수 있다. N(0, σk)는 평균값 0과 분산 σk의 가우시안 분포를 나타내며, VG는 해당 그리드의 방위 샘플링 크기(a)의 2배의 크기를 갖는 정보 엔트로피 게이트를 의미한다.
Prk는 스펙트럼 정보 엔트로피 성능지수에 대한 확률적 표현이고, H0은 표적 스펙트럼 정보 엔트로피 미존재 가설이고, H1은 표적 스펙트럼 정보 엔트로피 존재 가설이며, trk는 표적을 의미한다.
클러터 스펙트럼 정보 엔트로피 성능지수(
Figure 112021084236583-pat00036
)는 아래 수식에 따라 산출될 수 있다.
Figure 112021084236583-pat00037
여기서, PD는 표적 스펙트럼 정보 엔트로피 탐지 확률을 나타내는 미리 설정된 값이고, PFA는 표적 스펙트럼 정보 엔트로피 오탐지확률을 나타내는 미리 설정된 값이다. Prk는 스펙트럼 정보 엔트로피 성능지수에 대한 확률적 표현이며, H0은 표적 스펙트럼 정보 엔트로피 미존재 가설이고, H1은 표적 스펙트럼 정보 엔트로피 존재 가설이고, clt는 클러터를 의미하고, Sati는 조건만족을 의미한다.
다른 예에 따르면, 그리드들 각각의 정보 엔트로피 성능지수(Lk)는 아래의 수식과 같이 정보 엔트로피 성능지수에 대한 확률적 표현(Prk)으로 나타낼 수 있다.
Figure 112021084236583-pat00038
정보 엔트로피 연속성 판별부(138)는 그리드들 각각의 정보 엔트로피 성능지수를 미리 설정된 정보 엔트로피 기준치와 비교할 수 있다. 정보 엔트로피 연속성 판별부(138)는 비교 결과에 기초하여 표적 자동추적개시의 여부를 결정할 수 있다. 일 예에 따르면, 특징정보 판별부(136)는 미리 설정된 정보 엔트로피 기준치 이상의 정보 엔트로피 성능지수를 갖는 그리드에 표적이 존재하는 것으로 결정하고, 해당 그리드 내의 표적에 대하여 내부추적이 수행되도록 해당 그리드의 위치 정보를 출력할 수 있다.
정보 엔트로피 연속성 판별부(138)는 사전 설정한 그리드 내에서 협대역 탐지데이터 토널 측정치의 정보 엔트로피의 성능지수를 산출하고 사전 설정한 값 이상으로 유지 시, 협대역 표적 자동추적개시를 위한 후처리 및 표적 추적을 실시하도록 구성될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라서 고밀도 클러터 환경에서의 견실한 협대역 표적 자동추적개시를 위한 협대역 표적 자동추적개시 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 1 내지 도 4와 함께 도 5를 참조하면, 센싱 신호 수신부(도 1의 110)가 음향 신호를 수신한 수동 소나(도 1의 10)로부터 디지털 센싱 신호를 수신한다(S10). 이후, 신호 처리부(도 1의 120)가 디지털 센싱 신호를 신호 처리하여 협대역 탐지 데이터를 생성한다(S20). 신호 처리의 결과로서 협대역 탐지 데이터가 화면 처리부(140)를 통해 표시될 수 있다(S120).
정보 처리부(도 1의 130)는 협대역 탐지 데이터를 기초로, 시간 샘플링 단위 간격으로 해양 표적의 물리적인 기동가능 범위 기초로 설정된 크기를 갖는 그리드들 각각에 대하여, 2-포인트 초기화(2-point initialization) 기법을 적용하여 위치정보 초기값을 산출할 수 있다(S30).
정보 처리부(130)는 협대역 탐지 데이터를 기초로, 시간 샘플링 단위 간격에서 주파수 부대역 범위로 미리 설정된 크기를 갖는 그리드들 각각에 대하여 정보 엔트로피 값을 산출할 수 있다(S40).
정보 처리부(130)는 그리드들 각각의 신호 준위 값의 연속성에 기초하여, 최근접 이웃 연계(NNA, Nearest Neighbor Association) 기법을 이용하여 그리드들 각각의 연계 성능지수를 산출할 수 있다(S50).
정보 처리부(130)는 어느 한 그리드에 대하여 산출된 연계 성능지수를 미리 설정된 연계 기준치와 비교하여, 산출된 연계 성능지수가 연계 기준치 이상인지의 여부를 결정할 수 있다(S60). 산출된 연계 성능지수가 연계 기준치 미만인 경우, 해당 그리드에 대해서는 표적이 없는 것으로 결정하고 다른 그리드에 대하여 단계(S30)를 진행할 수 있다.
해당 그리드에 대하여 산출된 연계 성능지수가 연계 기준치 이상으로 유지되는 경우, 정보 처리부(140)는 해당 그리드에 대하여 협대역 토널 측정치의 정보 엔트로피 연속성 판별을 실시할 수 있다. 정보 처리부(140)는 정보 엔트로피 값의 연속성에 기초하여 해당 그리드의 정보 엔트로피 성능지수를 산출할 수 있다(S70).
정보 처리부(130)는 해당 그리드에 대하여 산출된 정보 엔트로피 성능지수를 미리 설정된 정보 엔트로피 기준치와 비교하여, 산출된 정보 엔트로피 성능지수가 정보 엔트로피 기준치 이상인지의 여부를 결정할 수 있다(S80). 산출된 정보 엔트로피 성능지수가 정보 엔트로피 기준치 미만인 경우, 해당 그리드에 대해서는 표적이 없는 것으로 결정하고 다른 그리드에 대하여 단계(S30)를 진행할 수 있다.
해당 그리드에 대하여 산출된 정보 엔트로피 성능지수가 정보 엔트로피 기준치 이상으로 유지되는 경우, 해당 그리드를 표적 자동추적개시 후보군으로 결정할 수 있다.
정보 처리부(140)는 자동추적개시를 위한 표적 내부추적을 실시하고 성능지수를 산출할 수 있다(S90). 표적 내부추적의 과정은 화면 처리부(140)를 통해 표시될 수 있다(S120).
미리 설정된 시간 샘플링 기간 동안에 표적 자동추적개시 후보군의 위치정보에 대한 성능지수가 미리 설정된 성능지수 이상을 유지하는지의 여부를 결정할 수 있다(S100). 단계(S100)에서는 내부 추적 중인 추적표적의 성능지수를 필터 갱신 시 마다 확률적으로 계산할 수 있다.
미리 설정된 성능지수 이상을 유지하지 못하는 경우 해당 그리드에 표적이 없는 것으로 결정하고 다른 그리드에 대하여 단계(S30)를 진행할 수 있다. 해당 조건을 만족하는 경우, 정보 처리부(130)는 자동추적을 개시하고 표적 추적을 실시할 수 있다(S110). 성능지수가 사전 설정한 일정 문턱값 이상이 되면, 추적 중인 표적을 자동개시하고, 표적번호를 할당할 수 있다. 표적이 자동개시되면 이산 선형 칼만 필터를 적용하여 추적을 실시할 수 있다. 표적을 추적한 결과는 화면 처리부(140)를 통해 표시될 수 있다(S120). 화면 처리부(140)는 탐지 및 추적 정보를 화면에 표시할 수 있다.
단계(S90)의 내부추적은 자동추적개시를 견실하게 실해?旁? 위하여 표적번호가 할당되지 않은 상태에서 시작될 수 있다. 내부추적은 이산 선형 칼만필터를 이용하여 수행될 수 있으며, 자료 결합으로서 예컨대 SNF(Strongest Neighbor association Filter)와 PNNF(Probabilistic Nearest Neighbor association Filter)가 사용될 수 있다.
일 예에 따르면, 필터 초기안정화 이전에는 자료결합으로서 SNF가 사용되고, 필터 안정화 이후에는 PNNF가 사용될 수 있다. 필터 초기안정화 이전에 NNF 계열의 자료결합을 사용하는 경우, 클러터를 연계 및 내부추적하는 상황이 발생할 수 있으므로, 연계 게이트 내 신호크기가 큰 측정치를 기준으로 연계하는 SNF가 사용될 수 있다.
PNNF의 예측과정은 이산 시간 칼만 필터의 예측 과정과 실질적으로 동일하며, 갱신 과정에서 연계 게이트 내에 측정치가 없는 경우와 측정치가 있는 경우로 나누어 예측 과정이 수행될 수 있다.
PNNF는 필터의 예측값과 예측값으로부터 가장 근접해 있는 측정치를 확률에 기반하여 회귀적으로 연계하며, 연계 게이트 범위를 측정치 연계여부 및 클러터 밀도에 따라 가변적으로 적용할 수 있다.
도 5에 도시된 순서도에 도시된 처리 순서는 예시적이며, 설계에 따라 일부 변경될 수 있다. 예를 들면, 정보 엔트로피를 산출하는 단꼐(S40)는 단계(S60)와 단계(S70) 사이에 수행될 수 있다. 또한, 단계들(S50, S60)과 단계들(S70, S80)의 순서는 서로 바뀌어, 단계들(S70, S80)이 단계들(S50, S60)보다 먼저 수행될 수 있다. 또한, 단계들(S50, S60)과 단계들(S70, S80)가 병렬적으로 수행될 수도 있다.
아래에서는 본 발명에 따른 협대역 표적 자동추적개시 장치 및 방법의 효과에 대하여 설명한다.
도 6은 관심표적의 주파수선을 포함하지 않는 그리드에 대한 신호준위 분포를 나타낸다. 도 6의 (a)는 주파수와 방위에 대한 신호 준위를 나타내고, (b)는 특정 방위에서의 주파수에 대한 신호 준위를 나타낸다.
도 7은 관심표적의 주파수선을 포함하는 그리드에 대한 신호준위 분포를 나타낸다. 도 7의 (a)는 주파수와 방위에 대한 신호 준위를 나타내고, (b)는 특정 방위에서의 주파수에 대한 신호 준위를 나타낸다. 도 7의 (a)에 도시된 바와 같이 관심표적의 주파수선이 밝게 표시되며, (b)에는 해당 주파수에서 피크가 발생하는 것이 표시된다.
도 8은 클러터에 대한 정보 엔트로피의 분포를 나타내고, 도 9는 관심표적에 대한 정보 엔트로피의 분포를 나타낸다. 도 8과 도 9를 참조하면, 클러터에 대한 정보 엔트로피의 분포와 관심표적에 대한 정보 엔트로피의 분포가 분리되어 식별될 수 있음을 알 수 있다.
도 10은 수중음향체계 협대역 탐지 표적에서 종래 방법에 따른 자동추적개시 결과를 나타낸다. 도 10을 참조하면, 표적 외 다수의 클러터에 대한 자동추적개시가 발생하였음을 알 수 있다. 도 10(b)의 역삼각형 심볼이 자동추적을 개시한 대상을 나타내며, 이 대상에는 표적뿐만 아니라 다수의 클러터들이 포함되어 있다.
도 11은 수중음향체계 협대역 탐지 표적에서 본 발명의 방법에 따른 자동추적개시 결과를 나타낸다. 도 11을 참조하면, 표적 외 클러터에 대한 자동추적개시가 상당 부분 감소하였고, 동시에 표적의 자동추적개시는 그대로 유지하였음을 알 수 있다. 도 11(b)의 역삼각형 심볼이 자동추적을 개시한 대상을 나타내며, 이 대상에는 표적만이 포함되었다.
따라서, 본 발명의 방법이 종래 방법에 대비하여 관심표적에 대한 표적추적 자동개시는 유지하면서 클러터에 대한 표적추적 자동개시는 억제하는 효과가 있음을 알 수 있다.
본 발명은 수중음향체계 협대역 탐지 데이터를 활용하여 추적하는 수중 플랫폼으로, 예를 들어 잠수함, 무인 잠수함, 어뢰 등에 사용될 수 있다.
본 발명은 잠수함 등의 플랫폼에서 협대역 표적에 대해 다수의 클러터를 배제하면서 표적에 대한 자동추적개시의 견실성 유지를 향상시키는 효과가 있다. 추적 견실성 향상에 기인하여 추가적으로 해당 표적에 대한 분석을 용이하게 수행할 수 있도록 지원한다. 따라서, 군사용 수중 플랫폼에 적용할 수 있을 것이다.
도 9은 본 발명의 일 실시예에 따라서 협대역 표적 자동추적개시 장치로 동작할 수 있는 컴퓨팅 장치의 블록도이다.
일 실시예에서 컴퓨팅 장치(200)는 메모리(210), 프로세서(220), 통신 모듈(230) 및 입출력 인터페이스(240)를 포함할 수 있다.
메모리(210)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 일 예에 따르면, 메모리(210)에는 협대역 표적 자동추적개시 장치(100)를 제어하기 위한 프로그램 코드가 일시적 또는 영구적으로 저장될 수 있다.
프로세서(220)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(210) 또는 통신 모듈(230)에 의해 프로세서(220)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(220)는 메모리(210)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.
통신 모듈(230)은 네트워크를 통해 외부 장치(예컨대, 수동 소나(10))와 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 협대역 표적 자동추적개시 장치(100)의 프로세서(220)는 통신 모듈(230)을 통해 수동 소나(10)로부터 디지털 센싱 신호를 수신하도록 구성될 수 있다.
통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
또한, 통신 모듈(230)은 외부 서버와 네트워크를 통해 통신할 수 있다. 통신 방식은 제한되지 않지만, 네트워크는 근거리 무선통신망일 수 있다. 예를 들어, 네트워크는 블루투스(Bluetooth), BLE(Bluetooth Low Energy), Wifi 통신망일 수 있다.
일 예에 따르면, 협대역 표적 자동추적개시 장치(100)의 프로세서(220)는 통신 모듈(230)을 통해 수동 소나로부터 디지털 센싱 신호를 수신하고, 디지털 센싱 신호를 신호 처리하여 협대역 탐지 데이터를 생성하고, 협대역 탐지 데이터를 기초로 미리 설정된 그리드들 각각의 정보 엔트로피 값를 산출하고, 상기 정보 엔트로피 값의 연속성에 기초하여 표적 자동추적개시의 여부를 결정하도록 구성될 수 있다.
입출력 인터페이스(240)는 입출력 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 키보드 또는 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 어플리케이션의 통신 세션을 표시하기 위한 디스플레이와 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(240)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 협대역 표적 자동추적개시 장치(100)의 프로세서(220)는 메모리(210)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어서 생성되는 정보처리 결과물들을 입출력 인터페이스(240)를 통해 디스플레이에 표시할 수 있다.
한편, 본 실시예와 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기된 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 방법들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (14)

  1. 해양 표적으로부터 방사되는 음향 신호를 수신하는 수동 소나로부터 디지털 센싱 신호를 수신하는 센싱 신호 수신부;
    상기 디지털 센싱 신호를 신호 처리하여 협대역 탐지 데이터를 생성하는 신호 처리부; 및
    상기 협대역 탐지 데이터를 기초로 미리 설정된 그리드들 각각의 정보 엔트로피 값를 산출하고, 상기 정보 엔트로피 값의 연속성에 기초하여 표적 자동추적개시의 여부를 결정하도록 구성되는 정보 처리부를 포함하는 협대역 표적 자동추적개시 장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 협대역 탐지 데이터는 주파수와 방위에 대한 신호 준위에 관한 데이터이고,
    상기 협대역 탐지 데이터는 미리 설정된 주파수 크기와 미리 설정된 방위 크기를 갖는 상기 그리드들로 구분되는 것을 특징으로 하는 협대역 표적 자동추적개시 장치.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 미리 설정된 방위 크기는 상기 해양 표적이 시간 샘플링 주기동안 물리적으로 기동 가능한 범위에 기초하여 미리 설정되는 것을 특징으로 하는 협대역 표적 자동추적개시 장치.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 그리드들 각각의 정보 엔트로피 값(
    Figure 112021084236583-pat00039
    )은 빔별 그리드 각각의 정규화된 신호 준위(
    Figure 112021084236583-pat00040
    )에 기초하여 하기 수식에 따라 산출되는 것을 특징으로 하는 협대역 표적 자동추적개시 장치.
    Figure 112021084236583-pat00041
  5. 제4 항에 있어서,
    상기 빔별 그리드 각각의 정규화된 신호 준위(
    Figure 112021084236583-pat00042
    )는 빔 및 그리드별 신호 준위(
    Figure 112021084236583-pat00043
    )에 기초하여 하기 수식에 따라 산출되는 것을 특징으로 하는 협대역 표적 자동추적개시 장치.
    Figure 112021084236583-pat00044

    여기서, M은 빔별 그리드의 총 개수를 나타냄.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 정보처리부는,
    상기 그리드들 각각의 정보 엔트로피 값의 연속성에 기초하여 상기 그리드들 각각의 정보 엔트로피 성능지수를 산출하고,
    상기 그리드들 각각의 정보 엔트로피 성능지수를 미리 설정된 정보 엔트로피 기준치와 비교하고,
    상기 비교 결과에 기초하여 상기 표적 자동추적개시의 여부를 결정하도록 구성되는 협대역 표적 자동추적개시 장치.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 그리드들 각각의 정보 엔트로피 성능지수는 정보 엔트로피 성능지수 초기값(L0) 및 제k 샘플링 시간의 정보 엔트로피 성능지수 값(ΔLk)에 기초하여 하기 수식 1에 따라 산출되고,
    상기 정보 엔트로피 성능지수 초기값(L0)는 하기 수식 2에 따라 산출되고,
    상기 제k 샘플링 시간의 정보 엔트로피 성능지수 값(ΔLk)은 표적 스펙트럼 정보 엔트로피 성능지수(
    Figure 112021084236583-pat00045
    )와 클러터 스펙트럼 정보 엔트로피 성능지수(
    Figure 112021084236583-pat00046
    )에 기초하여 하기 수식 3에 따라 산출되는 것을 특징으로 하는 협대역 표적 자동추적개시 장치.
    <수식 1>
    Figure 112021084236583-pat00047

    여기서, k는 샘플링 시간 인덱스를 나타냄.
    <수식 2>
    Figure 112021084236583-pat00048

    여기서, Pr0(H1)은 해당 그리드에 표적이 존재할 가능성을 나타내는 초기 값으로 미리 설정되고, Pr0(H0)은 해당 그리드에 표적이 존재하지 않을 가능성을 나타내는 초기 값으로 미리 설정됨.
    <수식 3>
    Figure 112021084236583-pat00049
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 표적 스펙트럼 정보 엔트로피 성능지수(
    Figure 112021084236583-pat00050
    )는 하기 수식 1 내지 수식 3에 따라 산출되는 것을 특징으로 하는 협대역 표적 자동추적개시 장치.
    <수식 1>
    Figure 112021084236583-pat00051

    <수식 2>
    Figure 112021084236583-pat00052

    <수식 3>
    Figure 112021084236583-pat00053

    여기서, σk는 제k 샘플링 시간의 해당 그리드의 정보 엔트로피 값(entk)과 제(k-1) 샘플링 시간의 해당 그리드의 정보 엔트로피 값(entk-1)의 차이고,
    N(0, σk)는 평균값 0과 분산 σk의 가우시안 분포를 나타내고,
    VG는 해당 그리드의 방위 샘플링 크기(a)의 2배의 크기를 갖는 정보 엔트로피 게이트를 의미하고,
    Prk는 스펙트럼 정보 엔트로피 성능지수에 대한 확률적 표현이고,
    H0은 표적 스펙트럼 정보 엔트로피 미존재 가설이고,
    H1은 표적 스펙트럼 정보 엔트로피 존재 가설이고,
    trk는 표적을 의미함.
  9. 제7 항에 있어서,
    상기 클러터 스펙트럼 정보 엔트로피 성능지수(
    Figure 112021084236583-pat00054
    )는 하기 수식에 따라 산출되는 것을 특징으로 하는 협대역 표적 자동추적개시 장치.
    Figure 112021084236583-pat00055

    여기서, PD는 표적 스펙트럼 정보 엔트로피 탐지 확률을 나타내는 미리 설정된 값이고,
    PFA는 표적 스펙트럼 정보 엔트로피 오탐지확률을 나타내는 미리 설정된 값이고,
    Prk는 스펙트럼 정보 엔트로피 성능지수에 대한 확률적 표현이고,
    H0은 표적 스펙트럼 정보 엔트로피 미존재 가설이고,
    H1은 표적 스펙트럼 정보 엔트로피 존재 가설이고,
    clt는 클러터를 의미하고,
    Sati는 조건만족을 의미함.
  10. 제6 항에 있어서,
    상기 정보처리부는 상기 정보 엔트로피 기준치 이상의 상기 정보 엔트로피 성능지수를 갖는 그리드에 대하여 내부 추적을 실시하도록 구성되는 협대역 표적 자동추적개시 장치.
  11. 제1 항에 있어서,
    상기 정보 처리부는 상기 협대역 탐지 데이터를 기반으로 상기 그리드들 각각의 신호 준위 값을 산출하고, 상기 신호 준위 값의 연속성에 기초하여 상기 표적 자동추적개시의 여부를 결정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 협대역 표적 자동추적개시 장치.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 정보처리부는,
    상기 그리드들 각각의 신호 준위 값의 연속성에 기초하여 상기 그리드들 각각의 연계 성능지수를 산출하고,
    상기 그리드들 각각의 연계 성능지수를 미리 설정된 연계 기준치와 비교하고,
    상기 비교 결과에 기초하여 상기 표적 자동추적개시의 여부를 결정도록 구성되는 협대역 표적 자동추적개시 장치.
  13. 제12 항에 있어서,
    상기 정보처리부는 상기 연계 기준치 이상의 상기 연계 성능지수를 갖는 그리드에 대하여, 상기 정보 엔트로피 값의 연속성에 기초하여 상기 그리드들 각각의 정보 엔트로피 성능지수를 산출하고, 상기 그리드들 각각의 정보 엔트로피 성능지수에 기초하여 상기 표적 자동추적개시의 여부를 결정하도록 구성되는 협대역 표적 자동추적개시 장치.
  14. 해양 표적으로부터 방사되는 음향 신호를 수신하는 수동 소나로부터 디지털 센싱 신호를 수신하는 단계;
    상기 디지털 센싱 신호를 신호 처리하여 협대역 탐지 데이터를 생성하는 단계;
    상기 협대역 탐지 데이터를 기초로 미리 설정된 그리드들 각각의 정보 엔트로피 값를 산출하는 단계; 및
    상기 정보 엔트로피 값의 연속성에 기초하여 표적 자동추적개시의 여부를 결정하는 단계를 포함하는 협대역 표적 자동추적개시 방법.
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101242715B1 (ko) 2011-10-24 2013-03-12 대우조선해양 주식회사 잠수함의 수중 위치정보 보정 시스템
KR101522204B1 (ko) 2013-12-27 2015-05-21 국방과학연구소 협대역 분석에서 주파수선 자동 추적 방법
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Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101130574B1 (ko) * 2010-01-29 2012-03-30 국방과학연구소 표적 식별 방법 및 그 장치
KR102250835B1 (ko) * 2019-08-05 2021-05-11 국방과학연구소 수동 소나의 협대역 신호를 탐지하기 위한 lofar 또는 demon 그램의 압축 장치

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101242715B1 (ko) 2011-10-24 2013-03-12 대우조선해양 주식회사 잠수함의 수중 위치정보 보정 시스템
KR101522204B1 (ko) 2013-12-27 2015-05-21 국방과학연구소 협대역 분석에서 주파수선 자동 추적 방법
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