KR20100016191A - 타겟 마킹 방위 트랙을 생성하는 방법 - Google Patents

타겟 마킹 방위 트랙을 생성하는 방법 Download PDF

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KR20100016191A
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요르그 후르카
라이네르 프리츠흐
랄프 마이에르
울리흐 스타이멜
프랑크 볼크메르
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아틀라스 엘렉트로닉 게엠베하
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Abstract

본 발명은, 탐지되어 추적되는 각각의 타겟에 대해 연속하는 방위로 이루어진 센서 트랙을 각각 제공하는 복수의 센서에 의해 해양 영역 내의 복수의 발음 타겟에 대한 타겟 마킹 방위 트랙을 생성하는 방법에 관한 것이다. 복수의 방위 트랙을 전체 센서에 의해 탐지된 타겟과 동일한 개수의 타겟 마킹 방위 트랙만으로 감소시킬 뿐만 아니라, 시간상으로 오프셋된 트랙의 세그먼트들을 정확하게 연관짓기 위해, 소정 공통의 타겟으로부터 얻어진 복수의 센서의 센서 트랙들을 가장 정확한 센서의 센서 트랙으로부터 시작하여 접촉 트랙으로 병합함으로써 트랙간 병합을 형성하는 한편, 시간상으로 오프셋된 접촉 트랙들을 서로 연관될 확률에 대해 체크한다. 시간상으로 오프셋되고 서로에 연관될 확률이 높은 접촉 트랙들은 중단되지 않은 타겟 트랙으로서 간주한다.
음파 탐지기, 수중 안테나, 타겟, 방위, 추적, 센서, 잠수함

Description

타겟 마킹 방위 트랙을 생성하는 방법{METHOD FOR GENERATING TARGET-MARKING DIRECTIONAL TRACKS}
본 발명은, 청구항 1의 전제부에 기재한 바와 같이 수중 음파 수신 안테나를 갖는 복수의 센서에 의해 해양 영역에서 방위(bearing)가 탐지되는 복수의 발음 타겟(sound-emitting targets)에 대해 타겟 마킹 방위 트랙을 생성하는 방법에 관한 것이다.
음파 탐지기 기술 분야에서, 타겟이 수중에서 방출하는 음향에 의해 그 타겟을 검출하여, 검출된 타겟을 잃어버릴 때까지 추적함으로써 다소 정확한 타겟 데이터를 생성하는 다양한 형태의 센서가 예를 들면 잠수함이나 수상 선박과 같은 수송 수단으로부터 해양 영역에서의 수동적 타겟 감시(passive target surveillance)에 통상 이용되고 있다[L. Kuehnle의 "Classification and Identification - CAI - by Submarine Sonars"(Naval Forces, 1987년 11월호 27 내지 31면 참조)]. 이 경우, 센서는 예를 들면 원통 배열 음파 탐지기(cylindrical array sonar : CAS), 측면 배열 음파 탐지기(flank array sonar : FAS), 견인 배열 음파 탐지기(towed array sonar : TAS)와 같은 수중 안테나로도 불리는 수중 음파 수신 안테나뿐만 아니라, 광대역 검출(broadband detection: BDT), 데몬(Demon) 및 로파(Lofar)와 같은 하향 신호 처리 알고리즘을 의미한다. 따라서, 본 명세서에 이용되는 의미에서, 센서는 타겟에 대한 방위를 생성하는 CAS BDT, FAS BDT와, 타겟의 주파수선(frequency line)을 생성하는 CAS 데몬, FAS 데몬, TAS 데몬, FAS 로파, 및 TAS 로파이다. 이용되는 센서들 중 일부는 모든 타겟을 검출하는 한편, 일부의 센서는 일부의 타겟만을 검출하는 데, 이는 수신 안테나의 관련 구성에 의해 미리 결정되는 주파수 대역 및 그에 관련한 상이한 주파수 대역에 기인하거나, 깊이에 의존한 상이한 음향 전파 조건에 기인한다.
센서 CAS BDT, FAS BDT, TAS, BDT에 의해 생성되는 방위는 통상 각각의 타겟 및 각각의 센서에 대해 시간순으로 표시되어, 방위와 관련된 시간 축선이 수직으로 연장하고 가장 최근의 방위가 영상의 최상단에 항시 표시되는 소위 워터폴형 표시(waterfall display)로 센서 조작자에게 제공한다. 그러한 식으로 센서 데이터가 처리되어 표시되는 경우, 각각의 센서에 의해 방위가 탐지된 각각의 타겟에 대해 그 센서에 의해 생성된 방위 트랙을 이하의 설명에서 센서 트랙이라고 할 때에, 조작자는 복수의 센서 트랙을 지속적으로 추적해야만 한다. 특히, 센서 트랙들이 교차하거나 센서 트랙들이 이따금 중단되는 경우에 조작자가 중단 또는 교차 후에 계속되는 센서 트랙이 동일한 타겟을 추적하고 있는 지, 혹은 그 센서가 다른 타겟으로 전환되었는 지의 여부를 결정한다는 것은 실질적으로 불가능하다.
본 발명은, 전체 센서들에 의해 검출되는 타겟의 개수와 동일한 개수의 타겟 마킹 방위 트랙만을 생성할 뿐만 아니라, 하나의 동일한 타겟을 마킹하는 트랙 요소들을 그 타겟과 정확하게 연관지우는 타겟 마킹 방위 트랙을 생성하는 방법을 기술한다는 목적에 기초한다.
본 발명에 따르면, 이러한 목적은 청구항 1의 특징부에 의해 달성된다.
본 발명에 따른 방법은, 센서 트랙들을 병합하여 접촉 트랙(contact track)을 형성함으로써 타겟 트랙의 개수를 하나의 동일한 검출된 타겟을 어느 센서들이 추적하고 있는 지에 관계없이 그 타겟에 각각 기초한 타겟 트랙들만으로 감소시킬 수 있다는 이점을 갖는다. 따라서, 이로 인해 방위 트랙의 개수가 현저히 감소하기 때문에, 타겟의 모니터링, 타겟의 추적 및 타겟의 선택에 있어서의 음향 탐지기 조작자의 스트레스를 매우 크게 감소시킨다. 접촉 트랙 및 타겟 트랙만이 바람직하게는 상이한 색상으로 표시되는 조작자에 의해 관찰되는 표시 사항은 조작자에 대해 보다 명확해지며, 개별 타겟은 분 단위 범위의 비교적 긴 관찰 중단 후에라도 조작자가 용이하게 다시 확인할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 방법은, 타겟의 위치뿐만 아니라 타겟의 이동 방향과 이동 속도를 수동(passive)적으로 결정된 방위로부터 타겟 데이터로서 추정하는 소위 TMA(Target Motion Analysis : 타겟 운동 분석) 함수에 의해 해양 영역에서 위치 확인하는 것에 대한 현저한 이점을 제공할 수 있다. 본 발명에 따른 방법이 종료되었다가 소정 시간의 경과 후에 다시 나타나는 한편 하나의 동일한 타겟의 방위를 나타내는 접촉 트랙들의 신뢰성 있는 연관성(association)을 제공하기 때문에, TMA 함수는 종료된 접촉 트랙으로부터의 방위뿐만 아니라 다시 나타내는 접촉 트랙으로부터의 방위에 기초할 수 있다. 특히, 타겟 데이터는 수송 수단 자체가 기동하기 전에 존재하였던 동일한 타겟에 관한 방위를 이용함으로써 추정할 수 있는 데, 그 결과로서 수송 수단이 지나간 2개의 경로로부터 방위를 입수할 수 있다. 심지어 오랜 시간 전의 측정 시간으로부터 동일한 타겟에 대한 방위에 액세스함으로써, TMA 함수가 매우 훨씬 빨리 수렴되기 때문에, 현재의 방위와 더불어 타겟의 위치, 타겟의 속도 및 이동 방향의 신뢰성 있는 추정을 매우 짧은 시간에 달성할 수 있게 한다. TMA 함수에 대해서는 DE 101 29 726 A1 및 DE 103 52 738 A1을 참조할 수 있다.
연관된 접촉 트랙을 서로 연관짓고 조합하며 비교적 긴 기간의 시간에 걸쳐 빠진 방위들을 연결할 뿐만 아니라 후속 방위와 정확하게 연관지움으로써, 과거로부터도 타겟의 분류를 위해 타겟의 파라미터들을 연관지울 수 있게 하며, 예를 들면 기동 또는 속도 및/또는 경로 변경과 같은 타겟의 거동을 추론할 수 있게 한다.
본 발명에 따른 방법의 적절한 실시예뿐만 아니라, 본 발명의 유리한 발전 및 개선점은 다른 청구항들에 기재한다.
아래의 상세한 설명에서, 도면에 도시한 하나의 예시적인 실시예를 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명할 것이다.
도 1은 순차적인 트랙간 병합(track-to-track fusion)과 함께, 이로부터 얻어진 시간 t에 대한 방위각 B의 함수로서의 예시적인 접촉 트랙을 나타내는 블록도이고,
도 2는 센서 A의 NA개 센서 트랙과 센서 B의 NB개 센서 트랙의 트랙간 병합을 위한 비용 행렬(cost matrix)을 나타내는 도면이며,
도 3은 센서 A의 3개의 센서 트랙과 센서 B의 3개의 센서 트랙에 대한 도 2의 비용 행렬의 수치적 예를 나타내는 도면이고,
도 4는 센서 A 및 B 각각의 3개의 센서 트랙뿐만 아니라, 도 3에 도시한 바와 같은 비용 행렬을 통해 센서 트랙들의 트랙간 병합으로 인해 센서 트랙들이 서로 병합되고 연관지어져 형성된 접촉 트랙(파선으로 도시함)을 개략적으로 나타내는 그래프이며,
도 5는 도 1의 블록도에 개략적으로 도시한 바와 같은 4개의 신 접촉 트랙(NT)과 3개의 구 접촉 트랙(OT) 간의 연관성을 체크하기 위한 비용 행렬이다.
도면에 예시한 바와 같은 방법을 이용하여, 센서 트랙으로도 지칭되는 복수의 센서에 의한 복수의 타겟의 연속적인 방위(방위각 B)를 처리함으로써, 단지 여전히 존재하는 트랙들만이 각각 어느 센서에 의해 생성되는지는 관계없이 하나의 동일한 타겟의 방위들만을 여전히 포함하는 트랙이게 한다. 이 경우, 센서 트랙은 상이한 타겟들로부터의 요소로서 시작하거나 단지 노이즈 요소만을 포함할 수 있으며, 또한 때때로 중단될 수도 있다. 이를 위해, 제1 방법 단계에서, 도 1에서 가장 정확한 센서, 예를 들면 센서 A로부터 시작하여 A, B, C, … Y로 표기한 복수의 센서(10)로부터의 센서 트랙은 접촉 트랙을 형성하도록 순차적인 트랙간 병합 프로 세스에서 병합된다. 이들 접촉 트랙은 타겟의 특성을 나타내는 것으로, 다시 말해 각각의 접촉 트랙은 하나의 동일한 타겟을 대해 기준 방향에 대한 각도 항목의 형태의 방위만을 포함한다. 예를 들어, 타겟을 잃어버려 구 타겟 또는 신 타겟을 새로이 검출하게 됨으로써 센서 트랙이 여기저기서 중단될 수 있기 때문에, 일정 시간에 종료되는 접촉 트랙이 생성될 수 있는 한편, 다른 일정 시간에 시작하는 접촉 트랙이 생성될 수도 있다. 따라서, 이러한 시간상으로 오프셋된 접촉 트랙들은 제2 방법 단계에서 쌍을 이루어 체크함으로써, 그들이 서로 연관성이 있는 지, 다시 말해 새로 시작된 접촉 트랙이 이전에 종료된 접촉 트랙에 이어지는 것인지 혹은 새로이 검출된 타겟을 나타내는 것인지를 결정한다. 이러한 체크로 인해 접촉 트랙들이 서로 연관성이 있을 확률의 수준이 높은 것으로 드러나면, 제3 방법 단계에서 연관성 프로세스(association process)를 수행하고, 서로 연관성이 있는 접촉 트랙들을 타겟 트랙으로서 간주한다. 이 경우, 2개의 서로 연관성이 있는 접촉 트랙들의 시작 지점과 종료 지점은 바람직하게는 선으로 서로 연결하여 그래픽 표시 장치에서 타겟 트랙을 형성하며, 이에 따라 중단되지 않은 타겟 트랙이 얻어져 음파 탐지기 조작자가 개별 타겟 트랙들이 교차한 후더라도 그 트랙을 용이하게 추적할 수 있게 한다. 그와 같은 연결선은 도 1에 파선으로 표시되어 있다. 도 1에서, 타겟 트랙은 NT1/OT3, NT2/OT2, NT3/OT1, 및 NT4이다.
예를 들면, 도 1 내지 도 4에서는 접촉 트랙을 결과물로서 생성하는 순차적인 트랙간 병합을 예시하고 있다. 도 1의 센서(10) 각각은 해양 영역에서의 하나 이상의 타겟의 방위를 탐지하여, 방위로도 지칭하는 해당 방위각 B를 시간순으로 생성하며, 이러한 방위가 시간순으로 배열될 때에, 간단히 센서 트랙으로도 지칭하는 센서(10)의 방위 트랙이 얻어진다. 가장 정확한 센서, 예를 들면 CAS BDT 센서인 센서 A로부터 시작하면, 센서 A의 모든 센서 트랙이 중앙 트랙 파일(11)에 기록된다. 이 때, 트랙 파일(11)에 수용된 센서 트랙은 중앙 트랙으로서 지칭된다. 우선, 제2 센서, 예를 들면 센서 B의 센서 트랙을 공통 타겟과의 연관성에 관해 트랙 파일(11) 내의 중앙 트랙에 대해 체크하여, 연관성 확률이 충분히 높은 경우, 해당 중앙 트랙에 연관지우고 그 중앙 트랙과 병합한다. 이는 "연관 및 병합 블록(associaton and fusion block)(12)"에서 행해진다. 병합 트랙을 생성한 중앙 트랙은 그 병합 트랙으로 트랙 파일(11) 내에 덮어쓰기된다. 센서 B로부터의 어떠한 센서 트랙과도 연관지워지지 않은 중앙 트랙은 중앙 트랙 파일(11) 내에 유지된다. 중앙 트랙 중 하나와 병합되지 않은 센서 B에 대한 센서 트랙은 트랙 파일(11)에 추가적으로 기록된다. 따라서, 트랙 파일(11)은 업데이트된다. 이어서, 센서 C로부터의 센서 트랙을 업데이트된 트랙 파일(11) 내에 수용된 모든 중앙 트랙과의 연관성에 대해 체크하고 공통 타겟과의 연관성에 대해 체크한다. 연관성 확률이 충분히 높은 경우, 센서 C로부터의 센서 트랙을 해당 중앙 트랙에 연관지우고 그 중앙 트랙과 병합한다. 이러한 병합 트랙을 생성한 중앙 트랙은 그 병합 트랙으로 트랙 파일(11) 내에 덮어쓰기된다. 병합되지 않은 센서 C로부터의 센서 트랙은 추가로 트랙 파일(11)에 기록한다. 이러한 프로세스는 그 다음 센서에서부터 센서 Y에 이르기까지 모든 센서 트랙들에 대해 업데이트된 트랙 파일(11)이 모든 센서 트랙을 중앙 트랙으로서 수용할 때까지 반복된다. 이어서, 가장 최근에 업데이트된 트랙 파일(11) 내에 수용된 중앙 트랙이 접촉 트랙으로서 방출되어, 표시 장치(13) 상에서 음파 탐지기 조작자에게 그래픽으로 표시되며, 이 경우 하나의 타겟이 각 접촉 트랙마다 마킹되고 시간 t에 대한 방위각 B의 함수로 표시된다. 도 1에 도시한 전환 스위치(14, 15, 16)는 전술한 방법 단계들의 순서만을 나타내는 데, 전환 스위치(14)는 센서 A로부터의 센서 트랙을 트랙 파일(11)에 기록하도록 닫혔다가 다시 개방되고, 전환 스위치(15)는 다른 센서(10)로부터의 센서 트랙들에 대해 체크하기 위해 트랙 파일(11)로부터 중앙 트랙을 읽어들이도록 블록(12)에 연결되는 한편, 가장 최근에 업데이트된 트랙 파일(11)을 읽도록 표시 장치(13)로 전환되며, 이어서 전환 스위치(16)는 각각의 센서 B, C, …Y에 연결되어, 이들 센서 B, C, …Y로부터의 센서 트랙을 블록(12)에 제공하게 된다. 블록(17)은 전환 스위치(14, 15, 16)의 상응하는 제어를 담당하는 것으로, 적절한 방법 단계들의 시작을 나타낸다.
중앙 트랙과 센서(10)에 의해 생성된 센서 트랙의 연관성을 체크하는 데에는 대역적 최근접 이웃 방법(global nearest neighbor method : GNN 법)을 이용한다. 이러한 GNN 법의 목표는 각각의 분할 시간에서 신규의 트랙 데이터를 이용하여 2개의 센서로부터의 트랙들의 가장 유망한 연관성을 결정하는 데에 있다. 이를 위해, 연관성 부분과 비연관성 부분을 갖는 2부분형 비용 행렬이 업데이트된 중앙 트랙 파일(11)의 i개 중앙 트랙과 임의의 원하는 센서(10)의 j개 센서 트랙을 이용하여 생성된다. i개 중앙 트랙과 해당 센서(10)의 j개 센서 트랙에 대한 각각의 연관성 의 비용이 연관성 부분에 입력되고, 중앙 트랙의 비연관성의 비용이 비연관성 부분에 입력된다. 도 2는, 중앙 트랙 파일(11)이 센서 A로부터의 센서 트랙 1 내지 NA만을 수용하고 있고 이들 트랙이 센서 B의 센서 트랙 1 내지 NB에 대해 체크되어 적절한 경우에 그 센서 트랙과 블록(12)에서의 "연관 및 병합"에 의해 중앙 트랙으로서 병합된다는 가정에 기초한 비용 행렬을 도시하고 있다.
도 2의 연관성 비용 Ci ,j, 즉 C11, C12, …CNA , NB는 시간 tk에 있어서의 방위들 사이의 정규 통계 구간(normalized statistical intervals)의 제곱의 합과, 방위 변화율사이의 정규 통계 구간의 합으로서 계산되며, 이 경우 방위 변화율 사이의 구간을 포함시키지 않을 수도 있다. Θ가 방위이고
Figure 112009067590808-PCT00001
가 방위 변화율이며, σ가 각각의 표준 편차라 하면, 연관성 비용 Ci ,j은 아래와 같이 주어지며,
Figure 112009067590808-PCT00002
(1)
여기서, 합산 프로세스는 길이 b1인 슬라이딩 시간 윈도우(sliding time window)에 걸쳐 행해진다. α가 0이도록 선택되는 경우, 비용 계산에는 방위 변화율이 포함되지 않는다. α가 1이도록 선택되는 경우, 방위 변화율도 비용 계산에 포함된다. 모든 i개 중앙 트랙(본 예에서 센서 A로부터의 센서 트랙)과 센서 B로부터의 센서 트랙의 비연관성에 대한 비용은 트랙 파일(11) 내의 모든 i개 중앙 트랙에 대해 동일한 값 CN으로 미리 설정된다. 비연관성 부분에 포함되지만 금지되거 나 불가능한 센서 트랙들의 조합 옵션은 매우 큰 값을 나타내는 X로 표기된다.
도 3은 도 4에서 그래프 형태로 도시한 바와 같은 센서 A로부터의 3개의 센서 트랙과 센서 B로부터의 3개의 센서 트랙을 체크하기 위해 식 (1)을 이용하여 계산된 비용들의 수치적 예를 나타내고 있다. 센서 A로부터의 3개의 센서 트랙과 센서 B로부터의 각각의 센서 트랙의 비연관성에 대한 소위 게이트 값(gate value)으로 불리는 비용은 "9"로 미리 설정된다. 이러한 게이트 값은 2개의 연관 트랙 또는 센서 트랙들이 "9"보다 큰 비용 값을 야기할 확률은 단지 0.27%라는 고려에 기초한다. 이러한 확률 수준은 수많은 용례에 이용될 수 있다. 게이트 값은 물론 예를 들면 "12"와 같이 달리 선택할 수도 있다. 그러나, 그러한 높은 게이트 값을 이용하는 경우, 연관성이 훨씬더 부적합해질 수 있다.
이어서, 가해진 비용이 최소값을 초래하는 행렬 원소가 비용 행렬 내에서 정해지는 데, 다시 말해 비용 Ci,j이 최소 합을 초래하게 되는 센서 트랙의 쌍들이 결정된다. 비용 최소값의 계산은 옥션 알고리즘에 의해 수행되거나 JVC(Jonker Volgenant Castanon)법을 이용하여 수행된다. 이들 방법은 D.P. Bertsekas의 "Auction algorithms for network flow problems : A tutorial introduction, Computational, Optimization and Application(Vol. 1, 페이지 7-66, 1992년)"과, O.E. Drummond, D.A. Castanon, M.S. Bellovin의 "Comparison of 2-D assignment algorithms for rectangular, floating point cost matrices(Proc. of SDI Panls on Tracking, No. 4, 1990년 12월 페이지 81-97)"에 개시되어 있다.
도 3에 도시한 수치적 예에서, 비용 최소값은 도 3에서 원으로 표시한 행렬 원소에 대해 발생한다. 이러한 최저 비용을 갖는 행렬 원소들은 센서 트랙들의 연관 쌍을 결정한다. 따라서, 도 3의 예시적인 실시예에서, 쌍을 이루어 센서 트랙 A2 및 B2가 비용 C22=3에 의해 연과지워지고, 센서 트랙 A3 및 B1이 비용 C31=8에 의해 연관지워진다.
상호 연관된 센서 트랙들, 예를 들면 한편으로는 센서 트랙 A2와 B2, 다른 한편으로는 센서 트랙 A3과 B1의 병합 및 이에 따른 병합된 중앙 트랙의 생성은 볼록 가법(convex addtion)에 의해 수행된다. 예를 들면, X1이 하나의 센서 트랙의 상태 벡터이고 P1이 관련 공분산 행렬이며, X2가 다른 센서 트랙의 상태 벡터이고 P2가 관련 공분산 벡터라 하면, 병합 트랙의 상태 벡터는
X = P2(P1 + P2)-1X1 + P1(P1 + P2)-1X2 (2)
또는
X = P(P1 -1X1 + P2 -1X2) (3)
로 주어지며, 병합 트랙의 공분산 행렬 P는
P = P1(P1 + P2)-1P2 (4)
로 주어지며, 여기서 상태 벡터는
Figure 112009067590808-PCT00003
(5)
이고, 공분산 행렬은
Figure 112009067590808-PCT00004
(6)
이다.
예를 들면, 도 4에서는 도 3에 도시한 비용 행렬 내의 포함된 센서 트랙 A1, A2, A3, B1, B2, 및 B3을 시간 t에 대해 개략적으로 도시한 방위각 B의 함수로 나타내고 있다. 센서 A3과 B1의 병합 및 센서 A2와 B2의 병합으로부터 얻어진 접촉 트랙은 도 4에서 파선으로 도시되어 있다. 따라서, 중앙 트랙으로서 포함되었던 센서 트랙 A2와 A3은 병합된 트랙에 의해 트랙 파일(11)에 덮어쓰기되며, 센서 트랙 A1은 유지되고, 연관성이 없는 센서 트랙 B3 또한 중앙 트랙 파일에 또 다른 중앙 트랙으로서 기록된다. 다른 센서가 없다면, 중앙 트랙 파일(11) 내에 수용된 중앙 트랙이 이제 접촉 트랙으로서 방출되어, 접촉 트랙 A1 및 B3은 물론 병합 프로세스에 의해 얻어진 파선으로 도시한 접촉 트랙들을 확인할 수 있도록 도 4에 도시한 방식으로 음파 탐지기 조작자의 표시 장치에 표시된다.
타겟을 잃어버린 경우, 즉 하나 이상의 센서(10)가 더 이상 타겟을 검출하지 못하는 경우, 역시 접촉 트랙이 종료된다. 타겟이 센서(10)에 의해 다시 검출된 경우, 다시 검출된 타겟이 구 타겟인지 신 타겟을 검출한 것인지에 관계없이 도 1에서 표시 장치(13)에 도시한 바와 같이 신규의 접촉 트랙이 생성된다. 시간상으 로 오프셋된 이러한 접촉 트랙들이 이제 그 연관성의 확률에 대해 체크되는 데, 다시 말해 그 접촉 트랙들은 새로이 시작하는 접촉 트랙이 이전에 종료된 접촉 트랙에 이어지는 것인지, 새로이 시작하는 접촉 트랙이 새로이 검출된 타겟을 마킹하는 것인지를 결정하도록 체크된다. 이를 위해, 미리 정해진 시간 간격으로, 예를 들면 2분마다 현재 시간 ta(도 1 참조)에 존재하는 접촉 트랙은 신 접촉 트랙 NT로서 조사하는 한편, 현재 시간 ta 전에 트랙 종료가 발생한 모든 접촉 트랙은 구 접촉 트랙 OT로서 조사하며, 이들 모든 신구 접촉 트랙 NT 및 OT는 쌍을 이루어 서로의 연관성에 대한 비용 계산에 의해 체크된다. 도 1에 도시한 예에서, 현재 시간 ta에서는 신 접촉 트랙 NT1, NT2, NT3 및 NT4는 존재하고 구 접촉 트랙 OT1, OT2 및 OT3은 종료되었다. 현재 시간 ta에 발견된 모든 j개 신 접촉 트랙 NTj 및 i개 구 접촉 트랙 OTi을 이용하여 도 5에 도시한 바와 같이 연관성 부분과 비연관성 부분을 갖는 2부분형 비용 행렬을 생성한다. j개 신 접촉 트랙 NT와 i개 구 접촉 트랙 OT의 교체 연관성(alternate association)의 비용 Ci ,j를 연관성 부분에 입력하고, i개 구 접촉 트랙 OTi의 비연관성의 비용 Cn을 비연관성 부분에 입력한다. 비용 계산을 위해, 발견된 모든 신 접촉 트랙 NTj에 대해 신 접촉 트랙 NTj의 시작 시간과 구 접촉 트랙 OTi의 종료 시간 사이의 시간 간격 동안의 방위 Bj retro를 후향예측(retrodiction)하며, 발견된 모든 구 접촉 트랙 OTi에 대해 구 접촉 트랙 OTi의 종료 시간과 신 접촉 트랙 NTj의 시작 시간 사이의 시간 간격 동안의 방위 Bi pre를 전향예측(prediction)한다. 이로부터 시간 tk에서의 연관성 비용 Ck i,j가 이하의 식을 이용하여 계산된다.
Figure 112009067590808-PCT00005
(7)
σBpre 및 σBretro는 접촉 트랙쌍 OTi 및 NTj의 접촉 트랙들의 전향예측 및 후향예측 방위의 표준 편차이다. 그러면, 도 2에 도시한 비용 행렬에 입력되는 비용 Ci,j은 구 접촉 트랙 OTi의 종료 시간에 의해 정해지는 시간 t1, 신 접촉 트랙 NTj의 시작 시간에 의해 정해지는 시간 tNpre, 및 구 접촉 트랙의 종료 시간 t1과 신 접촉 트랙의 시작 시간 tNpre 간의 시간 차의 절반에 의해 정해지는 tNpre/2에 대한 아래식을 이용한 평균 비용이다.
Figure 112009067590808-PCT00006
(8)
신 접촉 트랙 NTj는 시간 간격 내로 방위의 후향예측 전에 후진 평활(back-directed smoothing)에 의해, 바람직하게는 Rauch-Tung-Striebel법을 이용하여 평활화된다. 구 접촉 트랙 OTi와 신 접촉 트랙 NTj의 비연관성에 대한 비용 원소 Cn이 각각 다시 고정 값으로 미리 설정되는 데, 예를 들면 Cn=9로 선택된다.
전술한 3가지 시간 t1, tNpre 및 tNpre/2에 관한 계산 대신에, 구 접촉 트랙의 종료 시간 t1과 신 접촉 트랙의 시작 시간 tNpre 사이의 복수의 바람직하게는 등간격의 시간 tk에 대해 연관성 비용을 계산하고, 이 연관성 비용 Ck i,j의 이하의 식을 이용한 평균 합을 비용 행렬의 연관성 부분에서 비용 원소 Ci,j로 사용할 수 있다.
Figure 112009067590808-PCT00007
(9)
이러한 연관성에 대한 비용 Ci,j가 비연관성에 대한 비용 Cn과 동일한 방식으로 도 5에 도시한 바와 같이 비용 행렬에 입력되면, 가해진 비용이 최소값을 초래하게 되는 행렬 원소 또는 접촉 트랙의 쌍을 다시 결정한다. 이를 위해 옥션 알고리즘 또는 JVC 알고리즘이 다시 이용된다. 가해진 비용이 최소값을 초래하게 되는 행렬 원소들은 서로 연관성이 있어 소정 타겟 트랙으로서 간주되는 접촉 트랙쌍 OTi, NTj를 형성한다. 이미 설명한 바와 같이, 도식적인 형태로 접촉 트랙을 나타내는 데에 있어서, 서로 연관된 구 접촉 트랙 OTi와 신 접촉 트랙 NTj 간의 시간 간격은 해당 구 접촉 트랙의 종료 지점과 해당 신 접촉 트랙의 시작 지점을 서로 연결하는 선으로 채워진다. 이들 선은 바람직하게는 직선이다. 서로 연결되는 연관된 접촉 트랙들과 중단된 접촉 트랙들은 하나의 타겟에 관련한 방위의 트랙을 각각 갖고 있는 타겟 트랙이다.
신 접촉 트랙 NT와 구 접촉 트랙 OT의 가능하지 않는 연관성을 배제시키는 한편, 비용 행렬로부터 비용 최소값에 대한 연산 시간을 감소시키기 위해, 신구 접촉 트랙들의 접촉 트랙쌍의 연관성에 대한 비용 행렬에 입력되는 비용 Ci,j는 신 접촉 트랙 NTj의 시작 시간과 구 접촉 트랙 OTi의 종료 시간 사이의 시간차가 미리 설정된 값, 예를 들면 10분보다 큰 경우에 임의로 미리 결정된 최대값으로 설정된다.
비용 계산을 위해, 후향예측 방위 및 전향예측 방위보다는 방위 변화율이 이용될 수도 있다. 이 경우, 발견된 모든 신 접촉 트랙 NTj에 대해 신 접촉 트랙 NTj의 시작 시간과 구 접촉 트랙 OTi의 종료 시간 사이의 시간 간격 동안의 방위 변화율 BRj retro를 후향예측하는 한편, 발견된 모든 구 접촉 트랙 OTi에 대해 구 접촉 트랙 OTi의 종료 시간과 신 접촉 트랙 NTj의 시작 시간 사이의 시간 간격 동안의 방위 변화율 BRi pre를 전향예측하여, 이하의 식을 이용하여 시간 tk에서의 연관성 비용을 계산한다.
Figure 112009067590808-PCT00008
(10)
σBRpre 및 σBRretro는 접촉 트랙쌍 OTi 및 NTj의 전향예측 및 후향예측 방위 변화율의 표준 편차이다. 그러면, 비용 Ci,j는 구 접촉 트랙 OTi의 종료 시간에 의해 정해지는 시간 k=t1 및 신 접촉 트랙 NTj의 시작 시간에 의해 정해지는 k=tNpre에 대 해 식 (10)을 이용하여 계산되는 연관성 비용 Ck i,j의 이하의 식을 이용한 평균으로서 비용 행렬에 입력된다.
Figure 112009067590808-PCT00009
(11)
방위를 이용하는 경우와 마찬가지로, 본 예의 경우에도 각각의 방위 변화율의 시간 간격 내로 후향예측 전에 후진 평활에 의해, 바람직하게는 Rauch-Tung-Striebel 법을 이용하여 평활화한다.
비용 계산에 대한 대안으로서, 이하의 설명에서 SNR로도 지칭하는 예를 들어 CAS BDT 센서로부터 얻어진 방위의 신호 대 노이즈 비(signal-to-noise ratio)를 속성(attribute)으로서 방위와 연관지음으로써 이용할 수도 있다. 이 경우, 발견된 모든 신 접촉 트랙 NTj에 대해 신 접촉 트랙 NTj의 시작 시간과 구 접촉 트랙 OTi의 종료 시간 사이의 시간 간격 동안의 SNR 값 SNRretero를 후향예측하는 한편, 발견된 모든 구 접촉 트랙 OTi에 대해 구 접촉 트랙 OTi의 종료 시간과 신 접촉 트랙 NTj의 시작 시간 사이의 시간 간격 동안의 SNR 값 SNRpre를 전향예측한다. 시간 tk에서의 연관성 비용 Ck i,j은 접촉 트랙쌍의 접촉 트랙들에 대한 시간 tk에서 전향예측된 SNR 값 SNRpre와 후향예측된 SNR값 SNRretro 간의 차와, 이들의 표준 편차 σSNRpre 및 σSNRretro로부터 이하의 식을 이용하여 계산된다.
Figure 112009067590808-PCT00010
(12)
그러면, 도 2에 도시한 비용 행렬에 입력될 비용 Ck i,j는, 접촉 트랙쌍에 대해 구 접촉 트랙 OTi의 종료 시간 t1과 신 접촉 트랙 NTj의 시작 시간 tNpre 사이의 복수의 바람직하게는 등간격의 시간 tk에 대해 식 (12)을 이용하여 계산된 연관성 비용 Ck i,j의 식 (9)을 이용한 평균 합이다. 대안적으로, 구 접촉 트랙 OTi의 종료 시간에 의해 정해지는 시간 k=t1 및 신 접촉 트랙 NTj의 시작 시간에 의해 정해지는 k=tNpre에 대해 식 (12)을 이용하여 계산되는 연관성 비용 Ck i,j로부터의 식 (11)에 따른 평균을 형성하는 비용 Ci,j가 또한 비용 행렬에 행렬 원소로 이용될 수도 있다.
대안적인 방법의 하나의 변형예에서, 발견된 모든 신 접촉 트랙 NTj과 구 접촉 트랙 OTi의 연관성에 대한 비용 계산을 위해 발견된 모든 신구 접촉 트랙 NTj 및 OTi의 주파수선 FLNT 및 FLOT를 조사하여, 이들 주파수선을 통상적으로 속성으로서 방위, 다시 말해 접촉 트랙과 연관짓는다. 이어서, 연관성 비용은 접촉 트랙쌍의 접촉 트랙들의 주파수선 FLOT와 FLNT 간의 주파수차와, 이들의 σFLOT 및 σFLNT로부터 이하의 식을 이용하여 계산한다.
Figure 112009067590808-PCT00011
(13)
접촉 트랙쌍의 각 접촉 트랙에서 주파수선의 개수 k(여기서, k=1, 2, … NFL)가 동일한 경우, 비용 행렬의 연관성 부분에서의 비용 원소를 위해 모든 k개 주파수선에 대해 계산된 연관성 비용의 합을 이하의 식을 이용하여 평균한다.
Figure 112009067590808-PCT00012
(14)
반면, 신구 접촉 트랙들이 상이한 개수의 주파수선을 갖는 경우, 연관성 비용 Ck i,j는 미리 설정된 값보다 작은 주파수차를 갖는 주파수선 쌍이 발생하게 되는 신구 접촉 트랙 OTi 및 NTj의 접촉 트랙쌍에 대해서만 계산된다. 이 경우, k=1, 2, … Npairs는 발견된 주파수선 쌍의 개수이다. 예를 들면, 2㎐의 주파수차를 미리 설정된 값이라 가정한다. 그러면, 연관성에 대한 비용 행렬의 연관성 부분에 입력될 비용 Ci,j은 이하의 식을 이용하여 발견된 주파수선 쌍의 개수의 제곱으로 나눈 모든 Npair개의 주파수선 쌍에 대해 계산된 연관성 비용의 평균 합으로부터 계산된다.
Figure 112009067590808-PCT00013
(15)
게다가, 그러한 주파수선 쌍을 갖고 있지 않은 모든 접촉 트랙쌍에 대한 비용은 비용 행렬의 연관성 부분에 임의의 최대 값으로 설정된다.
이러한 비용 행렬을 생성한 후에, 행렬 원소의 가해진 비용의 최소값이 옥션 알고리즘 또는 JVC 알고리즘을 이용하여 동일한 방식으로 결정되고, 접촉 트랙들의 연관이 전술한 바와 같이 이루어진다..

Claims (24)

  1. 수중 음파 수신 안테나를 갖는 복수의 센서에 의해 해양 영역에서 방위가 탐지되는 복수의 발음 타겟(sound-emitting targets)을 위한 타겟 마킹 방위 트랙을 생성하는 방법으로서, 각각의 센서는 검출된 각각의 타겟에 대해 시간상으로 연속하는 방위를 포함한 센서 트랙을 생성하는 것인 타겟 마킹 방위 트랙을 생성하는 방법에 있어서,
    - 공통의 타겟으로부터 얻어진 복수의 센서의 센서 트랙들을 순차적인 트랙간 병합 프로세스(sequential track-to-track fusion process)에서 가장 정확한 센서의 센서 트랙에 기초하여 접촉 트랙을 형성하도록 병합하며,
    - 서로 시간상으로 오프셋된 접촉 트랙들을 이들의 연관성의 확률에 대해 체크하고,
    - 시간상으로 오프셋되고 연관성 확률이 높은 접촉 트랙들을 서로 연관지우며,
    - 서로 연관지워진 접촉 트랙들을 연속하는 타겟 트랙으로서 간주하는 것을
    포함하는 것을 특징으로 하는 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방법.
  2. 제1항에 있어서, 각각 미리 정해진 시간 간격으로, 현재 시간 ta에 존재하는 모든 접촉 트랙을 신 접촉 트랙(NT)으로서 조사하고 현재 시간 ta 전에 종료가 이루 어진 모든 접촉 트랙을 구 접촉 트랙(OT)으로서 조사하여, 이들 모든 신구 접촉 트랙 NT 및 OT를 쌍을 이루어 서로 연관성에 대한 비용 계산에 의해 체크하는 것을 특징으로 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방법.
  3. 제2항에 있어서, 연관성 부분과 비연관성 부분을 갖는 2부분형 비용 행렬을 현재 시간 ta에 발견된 모든 j개 신 접촉 트랙과 i개 구 접촉 트랙을 이용하여 생성하되, 연관성 부분에는 j개 신 접촉 트랙 NT와 i개 구 접촉 트랙 OT의 교체 연관성(alternate association)의 비용 Ci,j를 입력하고 비연관성 부분에는 i개 구 접촉 트랙(OT)의 비연관성의 비용 Cn을 입력하며, 가해진 비용이 최소값을 초래하는 행렬 원소를 결정하고, 특정 행렬 원소에 의해 정해지는 접촉 트랙쌍의 신 접촉 트랙과 구 접촉 트랙을 서로 연관지우는 것을 특징으로 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방법.
  4. 제3항에 있어서, 비용 계산을 위해, 발견된 모든 신 접촉 트랙(NT)에 대해 신 접촉 트랙(NT)의 시간 시간과 구 접촉 트랙(OT)의 종료 시간 사이의 시간 간격 동안의 방위를 후향예측(retrodiction)하는 한편, 발견된 모든 구 접촉 트랙(OT)에 대해 구 접촉 트랙(OT)의 종료 시간과 신 접촉 트랙(NT)의 시작 사이의 시간 간격 동안의 방위를 전향예측(prediction)하여, 시간 tk에서의 연관성 비용을, 접촉 트랙쌍의 접촉 트랙들에 대한 시간 tk에서 전향예측 방위(Bpre)와 후향예측 방위(Bretro) 간의 차 및 이들의 표준 편차(σBpre; σBretro)로부터
    Figure 112009067590808-PCT00014
    을 이용하여 계산하는 것을 특징으로 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방법.
  5. 제4항에 있어서, 구 접촉 트랙(OT)의 종료 시간에 의해 정해지는 시간 t1, 신 접촉 트랙(NT)의 시작 시간에 의해 정해지는 시간 tNpre, 및 구 접촉 트랙의 종료 시간과 신 접촉 트랙의 시작 시간 사이의 시간차의 절반에 의해 정해지는 시간 tNpre/2에 대한 연관성 비용을 계산하고, 비용 행렬의 연관성 부분에서의 비용 원소를 위해 이들 계산된 연관성 비용의 합을 평균하는 것을 특징으로 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방법.
  6. 제3항에 있어서, 발견된 모든 신 접촉 트랙(NT)에 대해 신 접촉 트랙(NT)의 시작 시간과 구 접촉 트랙(OT)의 종료 시간 사이의 시간 간격 동안의 소음 대 노이즈 비의 값(SNR 값)을 후향예측하는 한편, 발견된 모든 구 접촉 트랙(OT)에 대해 구 접촉 트랙(OT)의 종료 시간과 신 접촉 트랙(NT)의 시작 시간 사이의 시간 간격 동안의 SNR 값을 전향예측하여, 시간 tk에서의 연관성 비용 Ck i,j을, 접촉 트랙쌍의 접촉 트랙들에 대한 시간 tk에서의 전향예측 SNR 값(SNRpre)과 후향예측 SNR 값(SNRretro) 간의 차와, 이들의 표준 편차(σSNRpre; σSNRretro)로부터
    Figure 112009067590808-PCT00015
    를 이용하여 계산하는 것을 특징으로 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방법.
  7. 제4항 또는 제6항에 있어서, 구 접촉 트랙(OT)의 종료 시간 t1과 신 접촉 트랙(NT)의 시작 시간 tNpre 사이의 복수의 바람직하게는 등간격의 시간 tk에 대해 연관성 비용을 계산하고, 비용 행렬의 연관성 부분에서의 비용 원소를 위해 이들 계산된 연관성 비용의 합을
    Figure 112009067590808-PCT00016
    이용하여 평균하는 것을 특징으로 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방법.
  8. 제3항에 있어서, 발견된 모든 신 접촉 트랙(NT)에 대해 신 접촉 트랙(NT)의 시작 시간과 구 접촉 트랙(OT)의 종료 시간 사이의 시간 간격 동안의 방위 변화율을 후향예측하는 한편, 발견된 모든 구 접촉 트랙(OT)에 대해 구 접촉 트랙(OT)의 종료 시간과 신 접촉 트랙(NT)의 시작 시간 사이의 시간 간격 동안의 방위 변화율를 전향예측하여, 시간 tk에서의 연관성 비용을, 접촉 트랙쌍의 접촉 트랙들에 대한 시간 tk에서의 전향예측 방위 변화율(BRpre)과 후향예측 방위 변화율(BRretro)들 간의 차와, 이들의 표준 편차(σBRpre; σBRretro)로부터
    Figure 112009067590808-PCT00017
    을 이용하여 계산하는 것을 특징으로 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방법.
  9. 제6항 또는 제8항에 있어서, 구 접촉 트랙(OT)의 종료 시간에 의해 정해지는 시간 t1 및 신 접촉 트랙(NT)의 시작 시간에 의해 정해지는 시간 tNpre에 대한 연관성 비용을 계산하고, 비용 행렬의 연관성 부분에서의 비용 원소를 위해 이들 계산된 연관성 비용의 합을 평균하는 것을 특징으로 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방법.
  10. 제4항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 시간 간격 내로 방위, 방위 변화율 및/또는 SNR 값의 후향예측 전에 상기 발견된 신 접촉 트랙(NT)을 후진 평활(back-directed smoothing)에 의해, 바람직하게는 Rauch-Tung-Striebel법을 이용하여 평활화하는 것을 특징으로 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방법.
  11. 제3항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 신 접촉 트랙의 시작 시간과 구 접촉 트랙의 종료 시간 사이의 시간차가 미리 설정된 값, 예를 들면 10분보다 큰 경우, 신 접촉 트랙 및 구 접촉 트랙의 접촉 트랙쌍들에 대한 연관성 비용을 임의로 미리 결정된 최대값으로 정하는 것을 특징으로 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방 법.
  12. 제3항에 있어서, 비용 계산을 위해, 속성으로서 연관지워지는 발견된 모든 신구 접촉 트랙들의 주파수선(frequency line)을 발견된 모든 신구 접촉 트랙들에 대해 조사하여, 관련성 비용을, 접촉 트랙쌍의 접촉 트랙들에 대한 주파수선(FLNT; FLOT)들 간의 주파수 차와, 이들의 표준 편차(σFLOT; σFLNT)로부터
    Figure 112009067590808-PCT00018
    을 이용하여 계산하는 것을 특징으로 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방법.
  13. 제12항에 있어서, 접촉 트랙쌍의 접촉 트랙들의 주파수선의 개수가 동일한 경우, 비용 행렬의 연관성 부분에서의 비용 원소를 위해,
    Figure 112009067590808-PCT00019
    를 이용하여, 모든 k개 주파수선(여기서, k = 1, 2, … NFL)에 대해 계산된 연관성 비용의 합을 하나의 접촉 트랙에 연관된 주파수선의 개수 NFL로 나누는 것을 특징으로 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방법.
  14. 제13항에 있어서, 접촉 트랙들의 주파수선의 개수가 상이한 경우, 연관성 비 용은 미리 설정된 값보다 작은 주파수차를 갖는 주파수선 쌍이 발생하게 되는 신구 접촉 트랙들의 접촉 트랙쌍에 대해서만 계산하며, 비용 행렬의 연관성 부분 내의 비용 원소를 위해,
    Figure 112009067590808-PCT00020
    을 이용하여, 모든 k개 주파수선 쌍(여기서, k = 1, 2 … Npairs)에 대해 계산된 연관성 비용의 합을 주파수선 쌍의 개수 Npairs의 제곱으로 나누며, 그러한 주파수선 쌍을 갖지 않은 접촉 트랙쌍의 경우, 비용 행렬의 연관성 부분에 입력되는 비용 원소를 임의의 최대값으로 설정하는 것을 특징으로 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방법.
  15. 제3항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서, 비용 행렬의 비연관성 부분의 비용 원소는 모든 구 접촉 트랙에 대해 동일하게 사전 설정되는 것을 특징으로 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방법.
  16. 제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 순차적 트랙간 병합 프로세스는, 가장 정확한 센서의 모든 센서 트랙을 중앙 트랙으로서 중앙 트랙 파일에 기록하고, 연속하는 시간에 관한 제2 센서의 센서 트랙들을 공통의 타겟에 대한 연관성에 대해 상기 중앙 트랙을 이용하여 체크하여 연관성의 확률이 충분히 높은 경 우 해당 중앙 트랙에 연관지워 그 중앙 트랙과 병합하고, 이 병합된 트랙에 의한 덮어쓰기를 행함과 아울러 추가적인 센서의 비연관 센서 트랙을 기록함으로써 트랙 파일을 업데이트하며, 이러한 과정들을 각각의 업데이트된 트랙 파일의 중앙 트랙과 각각의 추가적인 센서들의 센서 트랙들을 이용하여 모든 센서 트랙들이 중앙 트랙으로서 트랙 파일에 수용될 때까지 반복하며, 가장 최근에 업데이트된 트랙 파일 내의 중앙 트랙을 접촉 트랙으로서 방출하는 것을 특징으로 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방법.
  17. 제16항에 있어서, 대역적 최근접 이웃 방법(global nearest neighbor method : GNN 법)을 이용하여 중앙 트랙과 센서의 센서 트랙의 연관성 확률 및 연관성을 체크하는 것을 특징으로 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방법.
  18. 제17항에 있어서, 연관성 부분과 비연관성 부분을 갖는 2부분형 비용 행렬을 업데이트된 중앙 트랙 파일의 i개 중앙 트랙과 임의의 요구되는 센서의 j개 센서 트랙을 이용하여 생성하되, 2부분형 비용 행렬의 연관성 부분에는 i개 중앙 트랙과 j개 센서 트랙의 교체 연관성의 비용을 입력하고, 비연관성 부분에는 i개 중앙 트랙의 비연관성 비용을 입력하며, 이러한 행렬 요소들에서 가해진 비용이 최소값을 초래하게 되는 것을 결정하여, 특정 행렬 원소에 의해 정해지는 트랙쌍의 중앙 트랙과 센서의 센서 트랙을 서로 연관지우는 것을 특징으로 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방법.
  19. 제18항에 있어서, 시간 tk에서의 연관성 비용 Ci,j을, 방위들 간의 정규 통계 구간(normalized statistical intervals)의 제곱의 합과, 바람직하게는 추가적으로 방위 변화율들 간의 정규 통계 구간의 합으로서
    Figure 112009067590808-PCT00021
    을 이용하여 계산하며, 여기서, A는 중앙 트랙 파일이고 B는 임의의 원하는 센서이며, Θ 및
    Figure 112009067590808-PCT00022
    는 방위 및 방위 변화율이고, σ가 해당 표준 편차이며, α는 0 또는 1이도록 선택되고, 합산 프로세스는 길이 b1의 슬라이딩 시간 윈도우(sliding time window)에 걸쳐 행해지는 것을 특징으로 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방법.
  20. 제18항 또는 제19항에 있어서, 업데이트된 중앙 트랙 파일의 i개 중앙 트랙의 비연관성에 대한 비용은 모든 i개 중앙 트랙에 대해 동일하도록 미리 설정되는 것을 특징으로 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방법.
  21. 제18항 내지 제20항 중 어느 한 항에 있어서, 연관된 중앙 트랙과 센서 트랙의 병합은 볼록 가법(convex addtion)에 의해 수행되는 것을 특징으로 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방법.
  22. 제3항 내지 제21항 중 어느 한 항에 있어서, 비용 최소값은 옥션 알고리즘 또는 JVC(Jonker Volgenant Castanon)법을 이용하여 결정되는 것을 특징으로 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방법.
  23. 제1항 내지 제22항 중 어느 한 항에 있어서, 모든 접촉 트랙과 타겟 트랙을 시각화하는 것을 특징으로 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방법.
  24. 제23항에 있어서, 타겟 트랙의 시각화 중에, 타겟 트랙과 연관된 접촉 트랙들 간의 시간 간격은 접촉 트랙들을 서로 연결하는 선에 의해 채워지는 것을 특징으로 타겟 마킹 방위 트랙의 생성 방법.
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