KR20170129116A - 레이더 유도 추적 헤드로부터 차량 및/또는 물체를 보호하기 위해 더미 표적을 제공하는 방법 및 장치 - Google Patents

레이더 유도 추적 헤드로부터 차량 및/또는 물체를 보호하기 위해 더미 표적을 제공하는 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

레이더 유도 미사일(2)로부터 차량 및/또는 물체(1)를 보호하기 위해 유인체 채프(decoy chaff)에 의해 더미 표적을 제공하는 방법 및 장치(100)가 제안된다. 레이더 유도 미사일(2)의 식별 및 유인체 채프 패턴(20)의 계산에 따라, 유인체 채프 패턴(20)은 발포에 따른 극좌표 형태의 더미 표적의 붕괴 또는 폭발 포인트의 포인트 클라우드로서 제시되고, 그 후에 방어 반경(Pr)의 결정을 위한 "컷오프(cut-off)" 거리가 이들 극좌표로 형성되고, 방어 반경(Pr) 이내의 붕괴 또는 폭발 포인트들 사이의 최소 거리가 자유롭게 선택 가능한 방식으로 설정된다. 그 후, 더미 표적(10)은 "컷오프" 거리와 붕괴 또는 폭발 포인트들 간의 최소 거리에 기초하여 최적화된다. 이러한 계산 결과, 조건을 충족하는, 즉 최적화 더미 표적(10)에서 방어 반경(Pr) 내의 붕괴 또는 폭발 포인트들 사이의 최소 거리를 갖는 유인체 채프(9)만이 전개된다.

Description

레이더 유도 추적 헤드로부터 차량 및/또는 물체를 보호하기 위해 더미 표적을 제공하는 방법 및 장치
본 발명은 레이더 유도 추적 헤드로부터 차량 및/또는 물체를 보호하기 위해 더미 표적을 제공하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명은 특히 코벳트 함, 호위함, 순찰선, 해안 경비대, 공급선 등과 같은 해상 유닛(선박)을 위한, 그리고 또한 항공기 및 육상 차량과 보호할 가치가 있는 다른 대상, 특히 빌딩, 군수 시설 및/또는 산업 시설 등을 위한 해상에서의 미사일 방어에 관한 것이다.
주로 레이더 범위(RF)와 적외선 범위(IR)에서 작동하는 최첨단 표적 추적 시스템을 가진 미사일의 위협은 선박이나 기타 물체에 대해 계속 증가하고 있다. 이 경우, 미사일은 표적 발견 및 표적 추적을 위해 레이더 후방 산란(backscatter) 거동과, 또한 선박, 항공기, 탱크, 차량 등과 같은 표적으로부터의 특정 적외선 방사를 이용한다. 이러한 미사일에 대한 적절한 보호 방법을 찾아내는 데는 많은 노력이 필요하다.
EP 1 026 473 B1에는 더미 표적 및 그 내부에서 사용 가능한 유인체 발사체(decoy projectile)를 제공하는 방법이 개시되어 있으며, 이 방법에서 유효 질량체들은 유인체 발사체의 중앙에 배치된 점화 및 배출 유닛 형태의 활성화 및 분배 장치에 의해 점화되고, 발사 후 공기 중에 분포된다. 이러한 목적으로, 유효 질량체들은 발사체의 종방향에서 앞뒤로 배치된다.
EP 1 845 332 A1는 레이더 시스템을 위한 보호 장치 및 보호 방법을 개시한다. 이러한 능동 보호 방법은 반사 원리에 따라 작동하는 수동 이미터 및/또는 유인체를 사용하여 실시된다. 이 경우, 레이더 장치, 바람직하게는 선박 자체 레이더가 유인체를 조사(照射)한다. 이 경우에 유인체에서 ARM(Anti-Radiation-Missile; 레이더 방지용 미사일) 방향으로 반사된 방사선은 레이더 자체의 직접 방사와 동일한 특성을 갖는다. 그 결과, ARM은 유인체가 관련되어 있는지 또는 올바른 레이더가 관련되어 있는지 구분할 수 없다. 클라우드 자체는 표적보다 상대적으로 큰 물체를 나타내고, 이에 따라 미사일을 더 유인하므로 ARM을 목표물에서 멀어지거나 목표물을 지나치게 한다.
DE 103 46 001 B4는 선박을 말단 유도 미사일(end-phase-guided missile)로부터 보호하기 위한 유인체의 사용을 개시한다. 여기에서 제안하는 장치는 적어도 하나의 컴퓨터, 접근하는 말단 유도 미사일을 감지하는 센서, 접근 방향, 미사일의 거리 및 속도를 감지하는 센서, 나아가서는 선박 자체의 데이터 검출하는 동작 및/또는 내비게이션 센서, 적어도 하나의 발사 제어 컴퓨터 및 선박에 배치되고 방위각 및 고도에 있어서 지시 가능한 적어도 하나의 유인체 발사기(decoy launcher)를 포함한다. 각각의 미사일 타입에 적합한 유인체 패턴이 컴퓨터의 데이터베이스에 저장된다. 미사일 타입과 측정된 풍향 및 풍속에 따라, 매우 단시간 내에 유인체 형성 또는 패턴이 생성되며, 이것은 형상 및 크기에 관하여 그리고 전개 거리, 전개 자세, 전개 방향 및 시간에 대해 유연하다. 이 경우, 미사일 방어에 필요한 유인체 개수에 관한 최적의 유인체 패턴과 그 공간 및 시간 설정점 좌표를 확인하는 것은 센서에 의해 확인된 미사일 및 선박 데이터에 따라 실행된다. 다음의 파라메터를 고려하여 유연한 유인체 패턴 형성이 자발적으로 생성된다:
● 유인체탄(decoy munition) 타입(IR, RF, IR/RF)
● 상이한 타입의 유인체탄의 개수
● 개별 유인체들의 전개 사이의 시간 간격
● 유인체 형성의 운동학 및 유인체 형성의 형상 및 크기
해당 장치는 보호 대상 선박의 공간 시그너쳐(spatial signature)를 모의할 수 있도록 더미 표적(dummy target) 직경이 각각 약 10m 내지 20m에 해당하는 유인체탄을 사용한다.
이러한 접근법으로부터 진행하여, 본 발명은 레이더 유도 미사일에 대해 최적화된 더미 표적 또는 최적화된 유인체 클라우드를 형성하는 최적화에 관한 문제를 해결한다.
상기 문제는 특허 청구항 1에서 청구하는 방법과 특허 청구항 6에서 청구하는, 상기 방법을 실행하는 장치에 의해 해결된다. 유익한 실시예가 종속항에 제시된다.
효과적인 더미 표적 또는 효과적인 유인체 클라우드를 위한 더미 표적/유인체의 최대 개수는 개별 또는 각각의 주파수 대역에서의 물체의 최대 반사 시그너쳐, 미사일의 추적 헤드에 대한 물체의 어스팩트 각(aspect angle), 즉 물체에 대한 추적 헤드의 경사 및/또는 접근각 및 물체의 크기 등에 의해 결정된다. 실제로, 이에 따라 호위함을 보호하기 위해 유인체 클라우드/더미 표적에 대해 요구되는 유인체의 최대 개수는 코벳트 함 등을 보호하는 데 효과적인 더미 표적에 대해 요구되는 개수와 상이하다.
이에 따라, 본 발명은 하나 및/또는 복수의 발사기(들)를 포함하는 유인체 발사 시스템(DLS; Decoy Launch System)으로부터 소위 일제 사격(volley)으로 유인체를 발사할 때, 일제 사격의 회수 그리고 또한 일제 사격 당 발사되는 유인체의 개수가 사용자에 의해 자유롭게 규정될 수 있다는 개념을 기초로 한다. 이 경우, 자유 규정은 보호 대상 물체의 크기와 미사일 타입에 따라 이루어진다. 일제 사격 회수의 변화 그리고 또한 일제 사격(들) 내에서 전개되는 유인체의 개수의 변화에 대한 이러한 가능성은 유인체/더미 표적의 최적화된 전개에 의한 보호 방법의 최적화를 유도한다. 제공되는 방법은 물체의 코스 및 속도, 풍향, 풍속, 레이더 유도 미사일의 속도 및 접근각과 같은 환경 영향을 고려하여 작동 시기에 또는 실시간으로 작동한다. 유인체 클라우드 또는 더미 표적 자체는 채프(chaff) 재료와 플레어(flare)(IR)로 이루어지며, 종국에는 적린 연소(burning red phosphorus)로 구성된다.
예상되는 최적화는 여기에서 적어도 2가지 조건의 영향을 받고, 특히 유인체 클라우드를 형성하는 데 필요한 더미 표적/유인체의 최대 개수의 최적화에 관련된다. 다시 말해, 최적화 결과로서, 단지 더미 표적 및/또는 더미 표적을 형성하는 데 필요한 유인체만을 형성하는 데 요구되는 만큼 많은 유인체만이 발사된다.
한가지 조건은, 발사 시에 표적으로부터(미사일의 뷰포인트로부터) 또는 보호 대상 물체로부터(DLS의 뷰포인트로부터) 너무 멀리 발사되거나 분사되는 유인체는 발사되지 않는다는 것이다. 이것은 유인체가, 공격 미사일로부터의 보호가 더 이상 유효하지 않은 구역으로 전개되는 것을 방지하려는 것이다(“컷오프” 조건). 다른 조건은, 유인체가 유효 구역 내에서, 즉 유인체에 의한 보호가 유효한 것으로 분류되는 구역에서 서로 너무 근접하지 않아야만 한다는 것이다(최소 거리 조건). 이러한 조치는, 실제로 알려져 있고, 유인체의 붕괴 또는 폭발 포인트가 서로 너무 근접한 경우에 발생하는 단점을 회피하려는 것이다. 유인체 형성에 있어서 유인체의 붕괴 또는 폭발 포인트가 서로 너무 근접하면, 즉 더미 표적이 중첩되면, 이것은 커플링을 그리고 이와 관련하여 개별 유인체들의 효과의 약화를 초래한다. 유인체들 간의 최소 거리는 종국에는 유인체 클라우드 형성을 위해 사용되거나 발사되는 탄약 또는 유인체에 좌우된다. 생성된 더미 표적 직경이 대략 18 m이면, 이에 따라 최소 거리 조건은 18 m가 되고, 생성된 더미 표적 직경이 대략 10 m이면, 최소 거리 조건은 단지 10 m이다. 이에 따라, 최소 거리는 사용되는 탄약/사용되는 유인체의 직경에 좌우된다.
상기 방법은, 사용자에 의해 규정 가능한 파라메터를 사용하여 지시 가능한 발사 시스템, 예컨대 2축 유인체 발사 시스템의 유인체의 발사를 결정하거나 산출하는 발사기 시스템에서의 특정 순서나 시퀀스에 기초한다. 대응하는 발사 솔루션의 계산은 작동 시기에 실행되어, 지시 가능한 발사기의 경우에는 (예컨대, 방위각 및/또는 고도에서의) 발사기 정렬 및 DLS의 매거진 내에서의 유인체의 개시를 위해서 그리고 지시 불가한 발사기의 경우에는 단지 DLS의 매거진 내에서의 유인체의 개시를 위해서 유인체 발사 시스템(DSL)의 프로그램 가능한 로직 컨트롤러(PLC)로 전달된다.
사실상 관행대로, 보호 방법-유인체 클라우드의 형성은 레이더 유도 미사일 공격을 탐지한 후에 개시된다. 탐지 시퀀스 등에 관하여, 여기에서는 명백히 DE 103 46 001 B4를 참고한다.
탐지 후, 레이더 유도 미사일이 식별된다. 예컨대, ESM 시스템(Electronic Support Measures; 전자전 지원책)은 그러한 미사일을 식별하는 데 사용 가능하며, 상기 시스템은 미사일의 추적 헤드의 레이더 신호(주파수, 신호 파형 등)를 수신할 수 있다. 이 경우, 각각의 레이더 추적 헤드는 그 자체의 특정 시그너쳐를 갖는다는 사실에 의존해야만 한다. 추적 헤드의 타입을 결정하기 위해, 입수한 정보를 ESM 시스템의 데이터베이스에 저장된 값과 비교한다. 입수한 정보는 여기에서 직접 또는 전투 관리 시스템(CMS; Combat Management System)을 통해 DLS에 전달된다. 마찬가지로 DLS는 미사일 관련 정보를 포함하는 데이터베이스를 갖고, 이 데이터베이스를 수신된 정보와 비교한다. DLS는 미사일 타입에 대한 지식을 바탕으로 유인체 패턴을 특정하며, 이 경우에 DLS에 존재하는 유인체의 붕괴 또는 폭발 포인트가 계산에 따른 발포에 대응하는 유인체 패턴이다. 이러한 붕괴 또는 폭발 포인트의 표현은 극좌표계에서 이루어진다. 유인체 클라우드를 최적화하는 제1 단계는 보호 대상 물체/표적 주위의 반경, 소위 보호 또는 유효 반경을 형성 또는 규정하는 것을 수반한다. 이러한 반경은 공격 미사일 또는 추적기의 레이더 로브의 최대 탐색 반경으로부터 산출되거나 규정되어 결정된다. 유효 반경을 결정하거나 규정한 후, 다음에 제2 단계는 유인체 클라우드 형성 시에 반경 내에 놓이는 유인체를 확인하는 것을 포함한다. 이것은 또한 어느 유인체가 전개 시에 그 영향면에서 중첩되는지를 체크하는 것을 수반한다. 유인체 클라우드의 최적 효과를 발생시키기 위해, 붕괴 또는 폭발 포인트들 간의 거리는 특정값 미만으로 떨어져서는 안 된다. 이미 설명한 바와 같이 상기 거리는 형성되는 더미 표적의 직경에 좌우된다. 따라서, 붕괴 또는 폭발 포인트들 간의 과도하게 작은 거리를 회피하기 위해, 사용자가 자유롭게 규정하는 거리는 상기 포인트들 간의 최소 거리로서 고려된다. 붕괴 또는 폭발 포인트들이 형성될 때에 이러한 거리가 언더슛(undershoot)이면, 이들 대응하는 붕괴 또는 폭발 포인트들은 폐기된다.
그 결과, 이러한 방식으로 최적화되는 유인체 클라우드는 DLS의 유인체의 일부의 표적 사용을 제공하며, 폐기된 유인체는 전개되지 않는다. 이 결과는 DLS의 PLC에 제공되고, 레이더 유도 미사일에 대한 유인체 클라우드를 형성하는 데 요구되는 유인체는 이에 상응하게 점화된다.
전술적으로 편리한 해법은 이에 따라 상대 기류(relative wind drift), 추적 헤드 정보, 미사일 속도, 거리 및 접근각(어스팩트 각)을 고려하여 산출된다. 결과는 X/Y 좌표 목록이며, 계산 결과로서 특정 Z 좌표에 대해 유인체 클라우드에 대한 적절한 위치가 확인된다. 이 경우, 미리 규정된 조건 하에서의 계산은, 더미 표적 및 DLS에 대한 물리적 실현 가능 조건이 이 더미 표적을 생성할 수 있을 때까지 반복된다.
특히, 레이더 유도 미사일을 식별하여 유인체 패턴을 계산한 후, 샷의 발사에 따라 유인체 패턴이 극좌표 형태로 더미 표적의 붕괴 또는 폭발 포인트의 포인트 클라우드로서 표현되는 방법이 제안된다. 이러한 극좌표로, 방어 반경을 결정하기 위한 "컷오프” 거리가 형성되거나 규정되며, 방어 반경 내의 붕괴 또는 폭발 포인트들 사이의 최소 거리는 자유롭게 선택 가능한 방식으로 규정된다. 그 후, 더미 표적의 최적화는 “컷오프” 거리와 붕괴 또는 폭발 포인트들 간의 최소 거리에 기초하여 실시된다. 이러한 계산의 결과로서, 발사되는 유인체는, 최적화 더미 표적에서의 방어 반경 내의 붕괴 또는 폭발 포인트들 간의 최소 거리를 갖는 조건을 이행하는 것이다. 다른 유인체는 폐기된다.
본 발명은 도면과 함께 예시적인 실시예를 기초로 하여 보다 상세히 설명될 것이다. 도면은 개략적이며 보다 양호한 이해를 돕는다.
도 1은 레이더 유도 미사일에 대한 보호 장치의 필수 조립체를 블럭선도로 보여주는 도면이고,
도 2a 및 도 2b는 일제 사격에서 전개되는 유인체의 도면이며,
도 3a, 도 3b, 도 4a 및 도 4b는 유인체를 전개하는 최적 시퀀스의 도면이고,
도 5는 북쪽으로부터 60°의 접근 방향을 고려했을 때 위에서 본 도면이며,
도 6은 도 4a의 도면에 따른 유인체의 관점에서 본 도면이다.
도 1은 레이더 유도 미사일(2)에 대해 물체(1)(도 5), 여기에서는 선박을 보호하는 보호 장치(100)의 필수적인 조립체를 예시한다. 보호 장치(100)는 미사일(2)을 인식 또는 식별하는 적어도 하나의 센서(3)와, 주위 데이터 등을 제공하는 다양한 센서(4, 5)들을 포함한다. 물체(1)를 공격하는 미사일(2)을 탐지하는 수단은 알려져 있기 때문에 더 상세히 설명하지 않는다.
센서(3)는 바람직하게는 미사일(2)에 있는 추적 헤드(2.1)의 레이더 신호(주파수, 신호 파형)를 확인할 수 있는 ESM 시스템이다. ESM 시스템에 저장된 데이터베이스의 지원으로, 미사일(2)의 미사일 타입이 평가부에서 확인된다. 센서 또는 센서(4)들은 풍향, 풍속 등과 같은 환경 데이터를 제공한다. 선박의 내비게이션 데이터는 센서(5)를 통해 제공된다. 이와 같이 유인체 클라우드를 제공하기 위한 정보를 통합하고 고려하는 것은 알려져 있으며, 여기에 인용되는 DE 103 46 001 B4를 명백히 참고한다.
보호 장치(100)는, 그 일부에 있어서 적어도 하나의 발사기(8)를 갖는 적어도 1대의 유인체 발사 시스템(DSL)(7)을 포함한다. 그러나, DSL(7)은 또한, 마찬가지로 방위각 및/또는 고도에 있어서 지시 가능하거나 지시 불가한 2대 또는 복수 대의 발사기(8)를 가질 수도 있다. 각각 8대의 매거진(12)을 구비하고, 물체(1) 상에 포함되는 4대의 발사기(8)(도 6)가 바람직하다. DSL(7)은, 선박의 시스템(예컨대, CMS, ESM, 다양한 센서)과 발사기(8)의 DLS(7)의 제어 유닛이 전기 접속되는 발사 제어 시스템(상세히 도시하지 않음)을 포함한다. 이러한 접속은 DLS(7)의 발사기(들)(8)에 명령하는 제어 신호(방위각 및/또는 고도에서의 활성화 신호)와 유인체 클라우드(10)를 형성하기 위해 유인체(9)를 개시하는 신호의 전송을 실행하는 데 사용되며, 상기 유인체는 DLS(7) 또는 발사기(8)에 배치된다.
데이터베이스(7.1)는 DLS(7) 내에서 다수의 기지의 레이더 추적 헤드에 관한 정보를 구현하며, 이 정보는 상기 데이터베이스 내에 저장된다. DLS(7)는 직접 또는 CMS(전투 관리 시스템)(6)을 통해 ESM 시스템(3)에 전기적으로 링크된다. 상기 CMS(6)는 센서(3, 4, 5)들의 모든 정보와 함께 선박 상의 조립체들을 실시간으로 고려하고 평가하며, 이러한 평가들을 전송하는 능력을 갖는다. CMS(6)이 생략되는 경우, 이러한 기능은 DLS(7)의 발사 제어 시스템에 의해 수행된다. 본 예시적인 실시예에서는 DLS(7)에 8대의 매거진(12)(12.1 내지 12. 4)이 장착된다. 그러나, 매거진의 개수가 8대로 제한되는 것으로 간주되어서는 안 된다.
해당 방법은 다음과 같이 진행한다:
미사일(2) 탐지 시에, 센서(3)는 미사일(2)의 식별을 수행한다. 식별 후, 이 정보는 CMS(6) - 센서(4, 5)의 데이터도 또한 확인함 - 에 전송된다. 센서(4, 5)의 데이터와 조합하여, DLS(7)는 유인체 패턴(포인트 클라우드)(20)(도 2a, 도 2b)을 제안한다.
DLS의 발사 제어 시스템에서, 유인체(9)의 전개가 그 후 최적화되며, 이것은 작동 시기에 일제 사격의 요구되는 길이를 결정하고, 일제 사격 당 얼마나 많은 유인체가 전개되거나 점화되어야 하는지를 결정하는 것을 포함한다. 일제 사격의 회수 및 일체 사격 당 유인체(9)의 개수는 사용자에 의해 자유롭게 규정 가능하며, 보호 대상 물체로부터 유도된다.
포인트 클라우드(20)를 생성하고, 이에 따라 최적화를 보다 효율적으로 수행 가능하게 하기 위해, 최적화 유인체 클라우드(10)에 요구되는 유인체(9)에 관한 이러한 계산은 X-Y 좌표계(최소 거리 조건을 위함)와 극좌표(“컷오프” 조건) 형태 양자 모두에서 실시된다. 최적화된 포인트 클라우드(20)는 이때 그 일부에 있어서 미사일(2)에 따라 규정된 레이더 로브(점선) 내에 놓인다.
DLS(7)의 발사 제어 시스템에서, 포인트 클라우드는 포인트 클라우드(20)의 크러스터 분석의 지원에 의해 최적화된다. 여기서 알려진 분석은 DBSCAN이다(출처 : Ester, Martin, Kriegel, Hans-Peter, Sander, Jorg, Xu, Xiaowei (1996년). Simoudis, Evangelos; Han, Jiawei; Fayyad, Usama M., 편집자 "노이즈가 있는 대규모 공간 데이터베이스에서 클러스터를 발견하기위한 밀도 기반 알고리즘(A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise)” 제2 회 지식 발견 및 데이터 마이닝 회의 (KDD-96). AAAI Press. 226-231쪽). 포인트 클라우드(20)는 클러스터 분석으로 인해 최적화된다.
도 2a 및 도 2b는 4회의 일제 사격 [1] 내지 [4]에서의 유인체(9) 발사를 보여주며, 이 경우에 일제 사격 당 8개의 유인체(9)가 발사된다. 4회의 일제 사격 [1] 내지 [4] 발사를 위해, 적어도 하나의 DLS(7)는 각각 4개의 유인체가 도입되는 8대의 매거진(12)을 갖는다. 이들 매거진은 본 예시적인 실시예에 있어서 전체 더미 표적으로서 32개의 더미 표적을 생성한다. 도 2a 및 도 2b는 여기에서 최적화 없이, 접근하는 레이더 유도 미사일(2)로부터의 패턴[유인체 패턴(20)]의 뷰포인트를 예시한다. 물체(1)의 보호를 보장하기 위해 전개되어야만 하는, 미리 정해진 최소 개수의 더미 표적(준수되는 선박의 시그너쳐값에 기인함), 예컨대 (호위함을 위한) 20개의 더미 표적을 고려하여, 이때 최적화를 위한 허용 범위(latitude)는 20개 내지 32개의 더미 표적이다.
도 3a에 따라 더미 표적을 최적화하기 위해, 2개의 연속하는 일제 사격들 간의 수직방향 거리는 사용자에 의해 자유롭게 규정된다. 수직방향 거리는 일제 사격의 중심에서 측정된다. 일제 사격의 중심은 우외측 매거진과 좌외측 매거진(12) 사이의 거리의 절반으로 결정된다. 이때, 포인트 클라우드(20)(유인체 패턴)의 중심의 높이는 자유롭게 규정된다(도 3b). 높이(H)는 최고 일제 사격[1] 높이와 최저 일제 사격[4] 높이의 평균값으로 얻어진다. 일제 사격 높이는 일제 사격의 중심으로부터 측정된, 일제 사격의 수평방향 중심점으로 규정된다. 일제 사격의 중심은 최우측 매거진(12.1)과 최좌측 매거진(12.4) 사이의 각도의 절반으로 결정된다.
이들 값에 기초하여, 극좌표 반경(방어 반경)(Pr), 즉 “컷오프” 거리, 확인된 미사일(2)로부터의 위협이 예상되는 포인트 클라우드(20)의 중심점으로부터의 거리가 정해진다. 이 규정 반경(Pr) 외측에 놓인 개별 유인체(9)의 붕괴 또는 폭발 포인트는 계산에서 더 고려되지 않으며, 오히려 폐기된다. 극좌표(원형 좌표)에서의 이 거리 표현은 데카르트 좌표에서의 표현보다 큰 이점이 있다. 구체적으로, 소위 레이더 유도 미사일(2)의 레이더 로브는 단면에 있어서 도 4a에 도시한 점선에 대응한다. 개별 유인체(9)의 붕괴 또는 폭발 포인트가 상기 레이더 로브 내에 배치되면, 더미 표적 또는 유인체 클라우드(10)의 상응하는 효과가 보장된다.
더미 표적의 효과는 개별 붕괴 또는 폭발 포인트들 사이의 각각의 거리에 의해 더 악화된다. 더미 표적 또는 유인체 클라우드의 최적 효과를 발생시키기 위해, 붕괴 또는 폭발 포인트들 간의 거리는 특정값 미만으로 떨어져서는 안 된다. 붕괴 또는 폭발 포인트는 발포에 따라 계산 후 서로로부터 특정 거리에 위치한다. 상기 거리는 레이더 유도 미사일(2)의 비행각에 따라 변할 수 있다. 붕괴 또는 폭발 포인트들 간의 과도하게 작은 거리를 회피하기 위해, 사용자가 자유롭게 규정하는 거리는 상기 포인트들 간의 최소 거리로서 고려된다. 이 경우, 규정되는 거리는 레이더 유도 미사일(2)의 뷰포인트로부터 측정된다. 붕괴 또는 폭발 포인트들이 형성될 때에 이러한 거리가 언더슛이면, 이들 대응하는 붕괴 또는 폭발 포인트들은 계산 알고리즘에 의해 폐기된다(도 4b).
DBSCAN, 클러스터 알고리즘은 붕괴 또는 폭발 포인트들 사이의 최소 거리의 언더슛을 인식하기 위한 계산 알고리즘으로 사용된다. 클러스터 인식은 DBSCAN 지원으로 수행되도록 되어 있다.
DBSCAN의 결과는 "컷오프” 거리의 정의와 함께, 더미 표적 또는 유인체 클라우드(10)의 클러스터를 바깥 쪽에서 안쪽으로 점차적으로 해산시키는 데 이용된다. 이 경우, 폐기되는 붕괴 또는 폭발 포인트의 개수와 생략되는 유인체(9)는 가능한 한 소수지만, 필요한 만큼 많다. 작동 시기에, 물체(1)의 코스 및 속도와, 풍향, 풍속, 그리고 레이더 유도 미사일(2)의 접근각과 같은 환경적인 영향이 계산에 고려된다. 결과적인 더미 표적 또는 결과적이고 최적화된 유인체 클라우드(10)는 항시 위협에 대해 직각[물체(1)에 대한 레이더 유도 미사일(2)의 접근각]으로 가능한 한 멀리 계산된다. 계산 결과는 DLS(7)의 PLC로 전달되며, DLS(7)는 개별 유인체(9)의 발사 및 DLS(7) 또는 그 발사기를 축으로 지향시키는 것을 수행한다(도 5).
미사일(2) 자체에 대해 유인체 클라우드(10)를 최적화하는 방법은 또한 DLS(7)의 복수의 발사기(8)가 주어진다면 효과적이며, DLS(7)은 원하는 더미 표적 또는 유인체 클라우드(10)를 협력하여 생성한다(도 5). 이를 위해, DLS(7)의 모든 발사기(8)는 해당 일제 사격에 대한 달성 가능한 붕괴 또는 폭발 포인트를 보고한다. 모든 붕괴 또는 폭발 포인트는 “컷오프”와 최소 거리 조건을 위해 이용된다. 이것은 필요하고 가능한 붕괴 또는 폭발 포인트의 개수 감소를 초래한다.
추가로, 여기에서는 규정된 붕괴 또는 폭발 포인트의 총 개수(일제 사격 회수 X 일제 사격 당 유인체 개수)에 대한 탄약 최소 조건의 확인도 또한 실시된다. 남아 있는 붕괴 또는 폭발 포인트의 개수가 요구되는 개수보다 많으면, “컷오프” 조건과 최소 거리 조건(최대 18 m 이하)은 이에 상응하게 대안으로서, 붕괴 또는 폭발 포인트의 요구되는 개수(규정된 더미 표적의 개수)가 달성될 때까지 감소된다. 예컨대, 40개의 붕괴 또는 폭발 포인트가 달성 가능하지만 32개만이 요망되고 최소 20개가 필요하면, 32개 내지 20개의 유인체 클라우드 또는 더미 표적의 최적화가 실시된다. 이러한 최적화 가능성은 또한 DLS(7)의 개별 발사기에 대해서도 마찬가지이다.
최적화 결과로서, 도 6에 도시한 바와 같은 보호 대상 물체(1)를 위한 더미 표적 클라우드가 발생한다.

Claims (10)

  1. 레이더 유도 미사일(2)로부터 차량 및/또는 물체(1)를 보호하기 위해 유인체(decoy)(9)에 의해 더미 표적(dummy target)을 제공하는 방법으로서,
    a) 레이더 유도 미사일(2)에 의한 공격을 탐지하는 단계,
    b) 레이더 유도 미사일(2)을 식별하는 단계,
    c) 발포에 따른 유인체 패턴(20)을 계산하는 단계,
    d) 유인체 패턴(20)을 극좌표 형태로 더미 표적의 붕괴 또는 폭발 포인트의 포인트 클라우드로서 나타내는 단계,
    e) 방어 반경(Pr)을 결정하기 위한 “컷오프(cut-off)” 거리를 형성 또는 규정하는 단계,
    f) 방어 반경(Pr) 내에서 붕괴 또는 폭발 포인트들 사이의 최소 거리를 정하는 단계,
    g) 더미 표적(10)을 “컷오프” 거리와 붕괴 또는 폭발 포인트들 간의 최소 거리에 기초하여 최적화하는 단계, 및
    h) 방어 반경(Pr) 내의 붕괴 또는 폭발 포인트들 간의 최소 거리를 갖는 유인체(9)만을 최적화된 더미 표적(10)으로 전개하는 단계
    를 포함하는 더미 표적 제공 방법.
  2. 제1항에 있어서, 유인체 패턴(20)에서 붕괴 또는 폭발 포인트로 이루어진 포인트 클라우드의 클러스터 인식이 클러스터 알고리즘(여기에서는 DBSCAN)의 적용에 의해 실시되는 것을 특징으로 하는 더미 표적 제공 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 더미 표적(10)의 인식된 클러스터는 외측으로부터 내측으로 해산되는 것을 특징으로 하는 더미 표적 제공 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 더미 표적(10)은 위협에 대해 직각으로, 즉 물체(1)에 대한 레이더 유도 미사일(2)의 접근각으로 형성되는 것을 특징으로 하는 더미 표적 제공 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 물체(1)의 코스 및 속도와, 풍향, 풍속, 그리고 레이더 유도 미사일(2)의 접근각과 같은 적어도 환경적인 영향이 작동 시기에 고려되는 것을 특징으로 하는 더미 표적 제공 방법.
  6. 레이더 유도 미사일(2)로부터 차량 및/또는 물체(1)를 보호하기 위해 유인체(9)에 의해 더미 표적을 제공하는 장치(100)로서,
    상기 미사일(2)에 의한 공격을 탐지한 후에 미사일(2)을 식별하는 적어도 하나의 센서(3)와, 적어도 하나의 발사기(8)를 갖는 적어도 하나의 유인체 발사 시스템(7)을 포함하는 더미 표적 제공 장치에 있어서,
    유인체 발사 시스템(Decoy Launch System; DLS)(7)은 직접 또는 전투 운영 시스템(6)을 통해 센서(3)에 접속되고, DLS에 데이터베이스(7.1)가 구축되며, 이 데이터베이스에 다수의 기지의 미사일(2)에 관한 정보가 저장되고, 미사일(2) 타입의 지식을 바탕으로, DLS는 계산에 따르면 DLS(7)에 존재하는 유인체(9)의 붕괴 또는 폭발 포인트를 발포에 대응하는 유인체 패턴으로 특정하며, 붕괴 또는 폭발은 극좌표계로 표현되고, DLS(7)의 발사 제어 시스템에서, 포인트 클라우드는 포인트 클라우드(20)의 클러스터 분석의 지원에 의해 최적화되는 것인 더미 표적 제공 장치.
  7. 제6항에 있어서, 센서(3)는 ESM 시스템인 것을 특징으로 하는 더미 표적 제공 장치.
  8. 제6항 또는 제7항에 있어서, 유인체 발사 시스템(7)은 방위각 및/또는 고도에 있어서 지시 가능하거나 지시 불가한 것을 특징으로 하는 더미 표적 제공 장치.
  9. 제6항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 유인체 발사 시스템(7)은 1개, 2개 또는 복수 개의 발사기(8)를 포함하는 것을 특징으로 하는 더미 표적 제공 장치.
  10. 제9항에 있어서, 물체(1)에 포함되는 복수 개의 발사기(8)가 사용되는 것을 특징으로 하는 더미 표적 제공 장치.
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