KR20230059053A - 수중에서 기동하는 표적의 위치를 추정하는 방법 및 장치 - Google Patents

수중에서 기동하는 표적의 위치를 추정하는 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 수중 표적의 위치 추정 장치는 수중에서 기동하는 표적의 수중방사소음을 감지하여 제1 내지 제3 센싱 신호를 생성하는 제1 내지 제3 센서, 및 상기 제1 내지 제3 센싱 신호를 이용하여 상기 표적의 위치를 추정하도록 구성된 프로세서를 포함한다. 상기 프로세서는 상기 제1 내지 제3 센싱 신호로부터 시간 영역의 제1 내지 제3 센싱 데이터를 생성하는 수중방사소음 측정부, 상기 제1 내지 제3 센싱 데이터로부터 주파수 영역의 제1 내지 제3 주파수 데이터를 생성하는 변환부, 상기 제1 및 제3 주파수 데이터에 기초하여, 상기 제2 센서에서 상기 표적으로의 방위를 탐지하여 상기 표적의 실측 방위 데이터를 생성하는 방위 탐지부, 상기 제2 주파수 데이터로부터 상기 표적의 속도를 산출하는 속도 산출부, 상기 표적의 상기 속도와 상기 실측 방위 데이터에 기초하여, 상기 표적이 지나가는 수평점과 상기 제2 센서 사이의 수평 거리를 산출하는 수평 거리 산출부, 및 상기 수평점을 지나면서 미리 설정된 복수의 방위로 각각 이동하는 것으로 가정된 복수의 가상 표적에 대한 상기 제2 센서로부터의 복수의 가상 방위 데이터를 각각 산출하고, 상기 복수의 가상 방위 데이터와 상기 실측 방위 데이터를 비교하여 상기 표적의 헤딩 방향을 추정하는 헤딩 방향 추정부를 포함한다.

Description

수중에서 기동하는 표적의 위치를 추정하는 방법 및 장치{Method and apparatus for estimating location of moving underwater target}
본 발명은 수중에서 기동하는 표적의 위치를 추정하는 방법 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 구체적으로는 수중방사소음을 측정하는 선 배열 센서를 이용하여 근접 고속 직선 기동하는 수중 표적의 헤딩 방향을 추정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
수중에서 기동하는 표적의 수중방사소음 준위를 확인 및 평가하기 위해서는 측정 시스템과 표적 간의 거리가 정확하게 계산되어야 한다. 소나 방정식(Sonar equation)을 이용하여 산출된 측정 시스템과 표적 간의 거리 값은 전달손실(TL, Transmission Loss)을 보상하기 위해 사용된다. 측정 시스템과 표적 간의 거리를 산출하는데 쌍곡선 방정식 또는 능동 및 수동 소나 기반의 도플러 추정 기법이 사용되고 있다.
선행문헌 1 및 2와 같이, 능동 신호를 발생하지 않고 표적의 수중방사소음을 이용하여 표적까지의 거리 값을 계산하는 쌍곡선 방정식은 표적으로부터 측정 시스템에 도달하는 수중방사소음의 도달지연시간차(TDoA, Time Difference of Arriva) 값을 이용한다. 이때, 표적이 측정 시스템으로 근접 고속으로 직선 기동하여 도플러가 크게 발생할 경우 수신기 간격을 좁게 설치해야 상관관계가 높아져 TDoA 성능이 향상되지만, 수신기 간격이 좁은 상태에서 쌍곡선 방정식을 적용하면 작은 TDoA 오차도 큰 거리 오차로 귀결된다는 문제가 있다.
선행문헌 3 및 4와 같이, 능동 소나 기반의 도플러 추정 기법을 사용하게 되면, 소나의 능동신호로 인하여 수중 표적의 방사소음이 오염되어 정확한 준위 확인이 어려울 뿐만 아니라, 능동 신호 발생기를 별도 제작 및 설치해야 하므로 시스템 구축 시 복잡성이 증가된다는 문제가 있다.
선행문헌 5와 같이, 수동 소나 기반의 도플러 추정 기법 적용 시, 근접 고속 직선 기동하는 표적이 CPA(Closest Point Approach, 최근접점)에 위치할 때 측정 시스템과 표적 간의 거리 계산은 전술한 두가지 방법보다 효과적이다. 그러나, 표적의 헤딩 방향을 알 수 없기 때문에, CPA에 도달하기 전이나 CPA에 도달한 후의 표적까지의 거리 또는 표적의 위치를 알 수 없고, 이로 인해 전달손실(TL) 보상이 어렵게 된다.
특히, 수중 표적의 경우 프로펠러의 위치, 추진기 등의 영향으로 CPA 이전, CPA, 그리고 CPA 이후의 수중방사소음 준위가 크게 다르기 때문에, 표적의 헤딩 방향을 정확하게 추정해야 한다. 이렇게 추정된 헤딩 방향을 기초로 표적의 위치를 정확하게 파악하고, 표적의 위치에 따른 표적의 수중방사소음 준위를 정확하게 계산할 수 있다.
선행문헌 1: 대한민국 공개특허 제2015-0103574호 (발명의 명칭: 장거리 음향표적 위치추정 장치 및 방법) 선행문헌 2: 대한민국 공개특허 제2017-0072543호 (발명의 명칭: 수동 거리측정 소나에서 중복성을 가지는 입체배열 센서를 이용한 표적 위치추정방법) 선행문헌 3: 대한민국 공개특허 제2019-0138445호 (발명의 명칭: 표적의 거리 및 도플러 추정을 위한 송수신 방법 및 장치) 선행문헌 4: 미국 등록특허 제5525995호 (발명의 명칭: Doppler detection system for determining initial position of a maneuvering target)
선행문헌 5: 도플러 천이/도달지연시간차 하이브리드 기법을 이용한 수중 고속 기동 표적의 속도 및 거리 추정 기법(논문, ISSN 2234-8352 Journal of the Korea Society of Marine Engineering, Vol. 41, No. 9 pp. 884~889, 2017)
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 선 배열 센서를 이용하여 수중에서 기동하는 표적의 헤딩 방향을 추정하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는 수중에서 기동하는 표적의 헤딩 방향을 추정하는 장치를 제공하는 것이다.
상술한 기술적 과제들을 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 측면에 따른 수중 표적의 위치 추정 장치는 일렬로 배열되고 수중에서 기동하는 표적의 수중방사소음을 각각 감지하여 제1 내지 제3 센싱 신호를 각각 생성하는 제1 내지 제3 센서, 및 상기 제1 내지 제3 센싱 신호를 이용하여 상기 표적의 위치를 추정하도록 구성된 프로세서를 포함한다. 상기 프로세서는 상기 제1 내지 제3 센싱 신호로부터 시간 영역의 제1 내지 제3 센싱 데이터를 각각 생성하는 수중방사소음 측정부, 상기 제1 내지 제3 센싱 데이터로부터 주파수 영역의 제1 내지 제3 주파수 데이터를 생성하는 변환부, 상기 제1 및 제3 주파수 데이터에 기초하여, 상기 제2 센서에서 상기 표적으로의 방위를 탐지하여 상기 표적의 실측 방위 데이터를 생성하는 방위 탐지부, 상기 제2 주파수 데이터로부터 상기 표적의 속도를 산출하는 속도 산출부, 상기 표적의 상기 속도와 상기 실측 방위 데이터에 기초하여, 상기 표적이 지나가는 수평점과 상기 제2 센서 사이의 수평 거리를 산출하는 수평 거리 산출부, 및 상기 수평점을 지나면서 미리 설정된 복수의 방위로 각각 이동하는 것으로 가정된 복수의 가상 표적에 대한 상기 제2 센서로부터의 복수의 가상 방위 데이터를 각각 산출하고, 상기 복수의 가상 방위 데이터와 상기 실측 방위 데이터를 비교하여 상기 표적의 헤딩 방향을 추정하는 헤딩 방향 추정부를 포함한다.
일 예에 따르면, 상기 헤딩 방향 추정부는 상기 복수의 가상 표적의 위치로부터 상기 제1 센서 및 상기 제3 센서까지의 거리 차를 기초로, 상기 제2 센서에서 상기 가상 표적의 위치로의 가상 방위를 산출함으로써 상기 복수의 가상 방위 데이터를 산출할 수 있다.
다른 예에 따르면, 상기 헤딩 방향 추정부는 상기 복수의 방위 중에서, 상기 실측 방위 데이터와 오차가 가장 작은 가상 방위 데이터에 대응하는 방위의 각도를 상기 표적의 헤딩 방향으로 결정할 수 있다.
또 다른 예에 따르면, 상기 헤딩 방향 추정부는 상기 복수의 방위 중에서, 상기 실측 방위 데이터와 상관도가 가장 높은 가상 방위 데이터에 대응하는 방위의 각도를 상기 표적의 헤딩 방향으로 결정할 수 있다.
또 다른 예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 수평점 및 상기 표적의 헤딩 방향을 기초로 상기 표적의 위치를 추정하는 위치 추정부를 더 포함할 수 있다.
또 다른 예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 위치 추정부에 의해 추정된 상기 표적의 위치를 기초로 전달손실을 보상함으로써 상기 수중방사소음의 준위를 산출하는 수중방사소음 준위 산출부를 더 포함할 수 있다.
또 다른 예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 제2 주파수 데이터로부터 상기 표적의 기동에 따른 주파수 편이를 탐지하는 도플러 탐지부를 더 포함할 수 있다. 상기 속도 산출부는 상기 주파수 편이에 기초하여 상기 표적의 속도를 산출할 수 있다.
또 다른 예에 따르면, 상기 수평점은 상기 표적에서 방사된 상기 수중방사소음이 상기 제1 센서와 상기 제3 센서에 도달하는 시간이 서로 동일할 때의 상기 표적의 위치일 수 있다.
또 다른 예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 제1 내지 제3 센싱 데이터를 미리 설정된 특정 대역으로 필터링함으로써 제1 내지 제3 필터링 데이터를 생성하는 필터링부를 더 포함할 수 있다. 상기 변환부는 상기 제1 내지 제3 필터링 데이터를 고속 푸리에 변환(FFT)함으로써 상기 제1 내지 제3 주파수 데이터를 생성할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따라서, 일렬로 배열되고 수중에서 기동하는 표적의 수중방사소음을 각각 감지하여 제1 내지 제3 센싱 신호를 각각 생성하는 제1 내지 제3 센서와 연결된 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법이 제공된다. 상기 수중 표적의 위치 추정 방법은 상기 제1 내지 제3 센싱 신호로부터 시간 영역의 제1 내지 제3 센싱 데이터를 각각 생성하는 단계, 상기 제1 내지 제3 센싱 데이터로부터 주파수 영역의 제1 내지 제3 주파수 데이터를 생성하는 단계, 상기 제1 및 제3 주파수 데이터에 기초하여, 상기 제2 센서에서 상기 표적으로의 방위를 탐지하여 상기 표적의 실측 방위 데이터를 생성하는 단계, 상기 제2 주파수 데이터로부터 상기 표적의 속도를 산출하는 단계, 상기 표적의 상기 속도와 상기 실측 방위 데이터에 기초하여, 상기 표적이 지나가는 수평점과 상기 제2 센서 사이의 수평 거리를 산출하는 단계, 상기 수평점을 지나면서 미리 설정된 복수의 방위로 각각 이동하는 것으로 설정된 복수의 가상 표적에 대한 상기 제2 센서로부터의 복수의 가상 방위 데이터를 각각 산출하는 단계, 및 상기 복수의 가상 방위 데이터와 상기 실측 방위 데이터를 비교하여 상기 표적의 헤딩 방향을 추정하는 단계를 포함한다.
일 예에 따르면, 상기 수중 표적의 위치 추정 방법은 상기 수평점 및 상기 표적의 헤딩 방향을 기초로 상기 표적의 위치를 추정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
다른 예에 따르면, 상기 수중 표적의 위치 추정 방법은 상기 표적의 위치를 기초로 전달손실을 보상함으로써 상기 수중방사소음의 준위를 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 일렬로 배열되고 상기 표적의 수중방사소음을 각각 감지하여 제1 내지 제3 센싱 신호를 각각 생성하는 제1 내지 제3 센서와 연결된 컴퓨팅 장치를 이용하여 상기 수중 표적의 위치 추정 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다.
본 발명에 따른 수중 표적의 위치 추정 장치 및 방법은 수중에서 별도의 송신 시스템을 사용하지 않고 표적의 수중방사소음을 이용하여 수중 표적의 위치를 추정할 수 있다.
본 발명에 따르면, 수중에서 표적이 근접하여 고속 직선 기동하는 환경에서 발생할 수 있는 여러 문제점을 극복하고, 표적의 헤딩 방향 및 위치 정보를 정확하게 산출할 수 있다.
본 발명에 따르면, 최소한의 구성, 예컨대, 3개의 수중 청음 센서로 표적의 위치를 추정할 수 있기 때문에 비용을 절감할 수 있으며, 위치 추정 장치를 탑재한 함선의 GPS 정보를 이용하여 표적의 절대 위치를 산출할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 수중 표적의 위치 추정 장치의 내부 구성을 개략적으로 도시한다.
도 2는 본 발명의 위치 추정 장치의 프로세서의 내부 구성을 도시한다.
도 3은 본 발명에 따라서 표적의 방위, 속도 및 수평 거리를 산출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명에 따라서 표적의 헤딩 방향을 추정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5 내지 도 13은 본 발명의 위치 추정 장치를 이용하여 근접 고속 직선 기동하는 수중 표적에 대해 수행한 해상 실험의 결과를 설명하기 위한 도면들이다.
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 명세서에서 설명하는 실시예들로 제한되지 않는다. 본 명세서에 개시된 실시예들을 설명함에 있어서 관련된 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 발명에 따른 수중 표적의 위치 추정 장치의 내부 구성을 개략적으로 도시한다.
도 1을 참조하면, 위치 추정 장치(100)는 선 배열 센서(110), 프로세서(120), 및 메모리(140)를 포함한다.
선 배열 센서(110)는 선 배열 센서(110)는 수중에서 기동하는 표적이 방사하는 수중방사소음을 감지할 수 있다. 선 배열 센서(110)는 일렬로 배열되는 제1 내지 제3 센서(111, 112, 113)를 포함할 수 있다. 제1 내지 제3 센서(111, 112, 113)는 수중 소음을 감지할 수 있는 수중청음 센서일 수 있다. 도 1에서 선 배열 센서(110)가 3개의 센서(111, 112, 113)를 포함하는 것으로 도시되지만, 선 배열 센서(110)는 4개 이상의 센서를 포함할 수도 있다.
제2 센서(112)는 제1 센서(111)와 제3 센서(113) 사이에 위치할 수 있다. 제1 내지 제3 센서(111, 112, 113)는 동일한 간격으로 이격될 수 있다. 제1 센서(111)와 제2 센서(112) 간의 이격 거리와 제2 센서(112)와 제3 센서(113) 간의 이격 거리는 서로 동일할 수 있다. 다른 예에 따르면, 제1 센서(111)와 제2 센서(112) 간의 이격 거리와 제2 센서(112)와 제3 센서(113) 간의 이격 거리는 동일하지 않을 수도 있다.
프로세서(120)는 위치 추정 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(120)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행한다. 예컨대, 프로세서(120)는 메모리(140)에 저장된 프로그램 코드를 실행할 수 있다. 프로세서(120)는 하나 또는 둘 이상의 집적회로 칩으로 구현될 수 있다.
프로세서(120)는 제1 내지 제3 센서(111, 112, 113)를 이용하여 표적의 위치를 추정하도록 구성될 수 있다. 프로세서(120)의 자세한 동작에 대해서는 도 2를 참조하여 아래에서 더욱 자세히 설명한다.
메모리(140)는 프로세서(120)가 판독할 수 있는 기록 매체로서, RAM, ROM 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 메모리(140)에는 적어도 하나의 프로그램 또는 어플리케이션 코드가 저장될 수 있다. 메모리(140)에는 프로세서(120)가 수중 표적의 위치를 추정하는 동작을 수행할 수 있도록 하는 컴퓨터 프로그램이 저장될 수 있다. 메모리(140)에는 제1 내지 제3 센서가 감지한 제1 내지 제3 센싱 데이터, 제1 내지 제3 센싱 데이터를 처리하여 생성된 제1 내지 제3 주파수 데이터, 표적의 실측 방위 데이터, 표적의 속도 데이터, 복수의 가상 방위 데이터 등이 저장될 수 있다.
도 2는 본 발명의 위치 추정 장치의 프로세서의 내부 구성을 도시한다. 도 3은 본 발명에 따라서 표적의 방위, 속도 및 수평 거리를 산출하는 방법을 설명하기 위한 도면이고, 도 4는 본 발명에 따라서 표적의 헤딩 방향을 추정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2 내지 도 4를 참조하면, 프로세서(120)는 수중방사소음 측정부(121), 필터링부(122), 변환부(123), 방위 탐지부(124), 도플러 탐지부(125), 속도 산출부(126), 수평 거리 산출부(127), 헤딩 방향 추정부(128), 위치 추정부(129) 및 수중방사소음 준위 산출부(130) 중 적어도 일부를 포함할 수 있으며, 이들 기능부(121-130)의 기능을 수행하도록 구성될 수 있다.
프로세서(120)는 수중방사소음 측정부(121), 변환부(123), 방위 탐지부(124), 속도 산출부(126), 수평 거리 산출부(127), 헤딩 방향 추정부(128)를 포함한다. 프로세서(120)는 필터링부(122), 도플러 탐지부(125), 위치 추정부(129) 및 수중방사소음 준위 산출부(130) 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
수중방사소음 측정부(121)는 선 배열 센서(110), 예컨대, 제1 내지 제3 센서(111, 112, 113)의 제1 내지 제3 센싱 신호(SS1, SS2, SS3)로부터 시간 영역의 제1 내지 제3 센싱 데이터(SD1, SD2, SD3)를 각각 생성할 수 있다.
제1 내지 제3 센서(111, 112, 113)는 미리 설정된 샘플링 주파수에 따라 수중 소음의 레벨을 측정하여 제1 내지 제3 센싱 신호(SS1, SS2, SS3)를 각각 생성한다. 제1 내지 제3 센서(111, 112, 113)에 의해 감지되는 수중 소음에는 표적(T)에서 방사된 수중방사소음이 포함될 수 있다.
수중방사소음 측정부(121)는 제1 내지 제3 센싱 신호(SS1, SS2, SS3)를 수신하고, 제1 내지 제3 센싱 신호(SS1, SS2, SS3)를 디지털화하여 제1 내지 제3 센싱 데이터(SD1, SD2, SD3)를 각각 생성할 수 있다. 제1 내지 제3 센싱 데이터(SD1, SD2, SD3)는 시간 영역의 데이터일 수 있다.
제1 내지 제3 센싱 데이터(SD1, SD2, SD3)는 xi[n]=s[n]*αi·hi[n]+pi[n]와 같이 나타낼 수 있다. 여기서, i는 1, 2, 3 중 하나로서, 제1 내지 제3 센서(111, 112, 113)의 식별 번호, 즉 제i 센서를 의미한다.
xi[n]는 제i 센서(111, 112, 113)에서 수신된 표적(T)의 신호를 나타내며, 표적의 원 신호(s[n])와 크기가 αi인 채널 임펄스 응답(hi[n])과의 컨볼루션(*)으로 표현될 수 있다. hi[n]는 hi[n]=δ[n-mi]와 같이 델타 함수와 같고, 제i 센서의 시간지연 정보(mi)에서 1의 피크 값을 갖는다. pi[n]는 해양 환경의 다양한 잡음(신호 간섭, 환경소음, 다중경로 등)을 의미한다.
필터링부(122)는 제1 내지 제3 센싱 데이터(SD1, SD2, SD3)를 미리 설정된 특정 대역으로 필터링함으로써 제1 내지 제3 필터링 데이터(RD1, RD2, RD3)를 생성할 수 있다.
필터링부(122)는 표적(T)에서 방사되는 수중방사소음 이외의 외부 소음을 억제하기 위해 특정 대역의 필터링을 수행할 수 있다. 필터링부(122)는 제1 내지 제3 센싱 데이터(SD1, SD2, SD3)의 사이드 로브 경감 등을 위해 제1 내지 제3 센서(111, 112, 113) 간 분포에 따른 해밍(hamming) 윈도윙을 수행할 수 있다.
변환부(123)는 제1 내지 제3 센싱 데이터(SD1, SD2, SD3)로부터 주파수 영역의 제1 내지 제3 주파수 데이터(FD1, FD2, FD3)를 생성할 수 있다. 변환부(123)는 계산량을 감소시키고, 신호처리를 쉽게 하기 위하여, 제1 내지 제3 센서(111, 112, 113)의 제1 내지 제3 센싱 신호(SS1, SS2, SS3)에 기초하여 생성된 시간 영역의 데이터 신호에 대하여 고속 푸리에 변환(FFT, Fast Fourier Transform)을 이용하여 주파수 제1 내지 제3 주파수 데이터(FD1, FD2, FD3)를 생성할 수 있다.
일 예에 따르면, 변환부(120)는 필터링부(122)에서 생성된 제1 내지 제3 필터링 데이터(RD1, RD2, RD3)를 고속 푸리에 변환(FFT)함으로써 제1 내지 제3 주파수 데이터(FD1, FD2, FD3)를 생성할 수 있다. 제i 센서(111, 112, 113)에서 수신된 표적(T)의 신호(xi[n])에 고속 푸리에 변환을 이용하여 주파수 영역의 신호(Xi[k])로 FFT(xi[n])=Xi[k]=S[k]|Hi[k]|e-j(2πkmi)+Pi[k]와 같이 변환될 수 있다.
제1 센서(111)에서 수신된 표적(T)의 주파수 영역의 신호(X1[n])는 X1[k]=S[k]|H1[k]|e-j(2πkm1)+P1[k]로 나타내고, 제3 센서(113)에서 수신된 표적(T)의 주파수 영역의 신호(X3[n])는 X3[k]=S[k]|H3[k]|e-j(2πkm3)+P3[k]로 나타낼 수 있다.
방위 탐지부(124)는 제1 및 제3 주파수 데이터(FD1, FD3)에 기초하여, 제2 센서(112)에서 표적(T)으로의 방위(θ1)를 탐지하여 표적(T)의 실측 방위 데이터를 생성할 수 있다. 방위 탐지부(124)는 미리 설정된 시간(예컨대, 1초)마다 제2 센서(112)에서 표적(T)으로의 방위(θ1)를 탐지함으로써, 시계열적인 실측 방위 데이터를 생성하고 메모리(도 1의 140)에 저장할 수 있다.
제2 센서(112)에서 표적(T)으로의 방위(θ1)는 θ1=arcsin(Δt × c / d31)와 같이 산출될 수 있다. 방위(θ1)는 제2 센서(112)에서 바라본 표적(T)의 방위를 의미하며, 방위(θ1)는 도 3의 x축을 기준으로 결정될 수 있다. c는 제1 내지 제3 센서(111, 112, 113)가 위치하는 수심에서의 수중음속이고, d31는 제3 센서(113)와 제1 센서(111) 사이의 거리이다. Δt는 표적(T)의 수중방사소음이 제1 센서(111)와 제3 센서(113)에 도달하는 시간차(Δt), 즉, 도달지연시간차를 의미한다.
시간차(Δt)는 IFFT{X1[n]X3 *[n]/|X1[n]||X3 *[n]|}를 이용하여 산출될 수 있다. X3 *[n]는 X3[n]의 컨쥬게이트이고, IFFT는 역 고속 푸리에 변환을 의미한다.
시간차(Δt)는 PHAT 상호상관(PHAT CC, Phase Transform Cross Correlation)을 이용하여 산출될 수 있다. 상호 파워 스펙트럼(Y[k])는 Y[k]= X1[n]X3 *[n]= (S[k]|H1[k]|e-j(2πkm1)+P1[k])(S*[k]|H3[k]|ej(2πkm3)+P3 *[k])= S[k]S*[k]|H1[k]||H3[k]|e-j(2πk(m1-m3)) + S[k]|H1[k]|e-j(2πkm1) P3 *[k] + S*[k]|H3[k]|ej(2πkm3) P1[k] + P1[k]P3 *[k]와 같이 나타낼 수 있다.
S[k]와 Pi[k]가 독립적이라 서로 상관성이 없다면, Y[k]= S[k]S*[k]|H1[k]||H3[k]|e-j(2πk(m1-m3)) + P1[k]P3 *[k]와 같이 나타낼 수 있다.
충분히 좋은 SNR(Signal to Noise Ratio) 환경 조건이라면, P1[k]P3 *[k]는 무시할 수 있으므로, Y[k]= S[k]S*[k]|H1[k]||H3[k]|e-j(2πk(m1-m3))와 같이 나타낼 수 있다.
S[k]S*[k]를 크기 항과 위상 항으로 분리한 후 곱을 취하면, 컨쥬게이트에 의해 위상 항은 제거되므로, Y[k]= |S[k]||S[k]||H1[k]||H3[k]|e-j(2πk(m1-m3))와 같이 신호의 크기 항과 도달지연시간차 정보만 남게 된다.
PHAT 가중치 함수(WF)는 WF=1/|X1[n]||X3 *[n]|= 1/|S[k]||S[k]||H1[k]||H3[k]|와 같으며, Z[k]= Y[k]WF = e-j(2πk(m1-m3))와 같다. Z[k]에 IFFT를 취하면, Δt=m3-m1에서 1의 피크 값이 계산된다. 즉, Z[k]에 IFFT를 취한 y[m]는 y[m]=IFFT(Z[k])= δ(m-(m3-m1))와 같다. y[m]을 통해 시간차(Δt)가 Δt=m3-m1와 같이 산출될 수 있다.
속도 산출부(126)는 제2 주파수 데이터(FD2)로부터 표적(T)의 속도를 산출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 도플러 탐지부(125)는 제2 주파수 데이터(FD2)로부터 표적(T)의 기동에 따른 주파수 편이(f1, f2)를 탐지할 수 있다. 도플러 탐지부(125)는 최근접점(CPA, Closest Point Approach)의 전과 후에 제2 센서(112)에서 수신된 표적(T)의 주파수 영역의 신호(X2[k])에서 특정 세기 이상의 기계류 소음(f0)을 탐지하고, 표적(T)이 접근할 때 발생하는 제1 주파수(f1)와 표적(T)이 멀어질 때 발생하는 제2 주파수(f2)를 계측할 수 있다.
제1 주파수(f1)를 계측한 제1 시점은 표적(T)이 최근접점(CPA)에 접근한 시점(t0)을 기준으로 미리 설정된 시간(t1) 전이고, 제2 주파수(f2)를 계측한 시점은 표적이 최근접점(CPA)에 접근한 시점을 기준으로 미리 설정된 시간(t1) 후이다. 즉, 표적이 최근접점(CPA)에 접근한 시점(t0)은 제1 주파수(f1)를 계측한 제1 시점(t0-t1)과 제2 주파수(f2)를 계측한 제2 시점(t0+t1)의 중간이다. 예를 들면, 제2 주파수(f2)를 계측한 제2 시점에 제2 센서(112)가 바라본 표적(T)의 방위가 θ1이라면, 제1 주파수(f1)를 계측한 시점에 제2 센서(112)가 바라본 표적(T)의 방위는 -θ1이다.
속도 산출부(126)는 주파수 편이(f1, f2)에 기초하여 표적(T)의 속도(Vv)를 산출할 수 있다. 도플러 방정식에 따르면, 표적(T)의 움직임에 따라 변화된 도플러 천이 주파수(f')는 f'=(c+V0)/(c+Vs)×f0와 같다. V0는 관측자의 속도이고, Vs는 표적(T)의 관측자 방향의 속도이며, c는 수중음속이다. 제1 내지 제3 센서가 정지한 경우 V0는 0이고, Vs≪c이므로, f1= f0+Vs/c×f0, f2= f0-Vs/c×f0와 같이 나타낼 수 있다.
연립 방정식을 통해 표적(T)에서 방사되는 소음의 원주파수(f0)를 제거하면, Vs=|Vv|cos(90˚-θ1)=(f1-f2)/(f1+f2)와 같다. 방위 탐지부(124)에 의해 제2 센서(112)에서 바라본 표적(T)의 방위(θ1)를 산출할 수 있고, 제1 및 제2 주파수(f1, f2)는 제2 주파수 데이터(FD2)에 기초하여 계측이 가능하므로, 표적(T)의 속도(Vv)가 산출될 수 있다.
수평 거리 산출부(127)는 표적의 속도(Vv)와 실측 방위 데이터에 기초하여, 표적(T)이 지나가는 수평점(HP)과 제2 센서(112) 사이의 수평 거리(dHP)를 산출할 수 있다. 수평점(HP)은 표적(T)에서 방사된 수중방사소음이 제1 센서(111)와 제3 센서(113)에 도달하는 시간이 서로 동일할 때의 표적(T)의 위치이다. 즉, 도 3에 도시된 바와 같이 제2 센서(112)를 기준으로 x축과 y축이 정의되고, 제1 센서(111)와 제3 센서(113)가 y축 상에 위치하는 경우, 수평점(HP)은 표적(T)이 x축과 만나는 점으로 이해될 수 있다. 표적(T)이 y축과 평행하게 이동하는 경우, 즉, 표적(T)의 헤딩 방향의 각도(θ2)가 도 3에 도시된 바와 같이 90˚인 경우, 수평점(HP)과 최근접점(CPA)은 서로 동일하다.
수평 거리 산출부(127)는 제1 및 제3 주파수 데이터(FD1, FD3)에 기초하여 표적(T)이 수평점(HP)에서 방위(θ1)에 해당하는 위치(P1)까지 이동한 시간(t1)을 얻을 수 있다.
수평점(HP)과 방위(θ1)에 해당하는 위치(P1) 사이의 거리(L)는 속도 산출부(126)에 의해 산출된 표적의 속도(Vv)와 시간(t1)의 곱으로, L=Vv×t1와 같이 산출될 수 있다. 제2 센서(112)와 수평점(HP) 사이의 수평 거리(dHP)는 tan(θ1)= L/dHP = Vv×t1/dHP에 의해 산출될 수 있다.
제2 센서(112)와 방위(θ1)에 해당하는 위치(P1) 사이의 사선 거리(R2)는 sin(θ1)= L/R2 = Vv×t1/R2에 의해 산출될 수 있다. 이때, 제2 센서(112)와 수평점(HP) 사이의 수평 거리(dHP)는 dHP = (R2 2-L2)1/2와 같이 산출될 수도 있다.
표적(T)은 도 3과 같이 y축과 평행하게 이동할 수도 있지만, 도 4와 같이 x축에 대하여 소정의 각도(θ2)로 이동할 수 있으며, 이 각도(θ2)는 표적(T)의 헤딩 방향으로 지칭된다.
헤딩 방향 추정부(128)는 수평점(HP)을 지나면서 미리 설정된 복수의 방위로 각각 이동하는 것으로 가정된 복수의 가상 표적에 대한 제2 센서(112)로부터의 복수의 가상 방위 데이터를 각각 산출하고, 복수의 가상 방위 데이터와 실측 방위 데이터를 비교하여 표적(T)의 헤딩 방향을 추정할 수 있다. 미리 설정된 복수의 방위는 1˚의 간격을 갖는 360개의 방위일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 헤딩 방향 추정부(128)는 복수의 가상 표적의 위치로부터 제1 센서(111) 및 제3 센서(113)까지의 거리 차(R1-R3)를 기초로, 제2 센서(122)에서 가상 표적의 위치로의 가상 방위를 산출함으로써 복수의 가상 방위 데이터를 산출할 수 있다.
아래에서는 헤딩 방향 추정부(128)가 표적(T)의 속도(Vv), 수평 거리(dHP), 및 실측 방위 데이터를 기초로 표적(T)의 헤딩 방향(θ2)을 추정하는 방법을 설명한다.
m개의 가상 표적의 x방향 속도와 y방향 속도를 각각 나타내는 m×1 행렬(Vx)과 m×1 행렬(Vy)이 사용될 수 있다. m×1 행렬(Vx)과 m×1 행렬(Vy)의 원소 값들은 아래의 수학식 1 및 2와 같이 각각 정의된다.
[수학식 1]
Figure pat00001
[수학식 2]
Figure pat00002
Vxi1은 헤딩 방향이 i/m×2π인 제i 가상 표적의 x방향 속도를 의미하고, Vyi1은 헤딩 방향이 i/m*2π인 제i 가상 표적의 y방향 속도를 의미한다. 행렬 Vx와 행렬 Vy의 행을 의미하는 i는 i∈{1, 2, ..., m}로서 방위 인덱스이며, i/m×2π은 방위 인덱스(i)에 대응하여 2π/m(rad)부터 2π(rad)까지의 헤딩 방향을 나타낸다. m은 2 이상의 자연수로서, 예컨대, 360일 수 있다. |Vv|는 표적(T)의 속도(Vv)의 절대값으로서, 표적(T)의 속력을 의미할 수 있다.
n초 동안의 m개의 가상 표적의 좌표를 m×n 행렬인 CVx와 CVy로 나타낼 수 있다. m개의 가상 표적들은 모두 0초에 HP(Horizontal Point) 지점을 지나는 것으로 가정된다. n초는 -n1초에서 n2초까지를 의미하며, n2-n1+1=n을 만족한다. n1과 n2는 자연수이며, 서로 동일할 수도 있다. 예컨대, n1과 n2는 모두 20일 수 있다. 이 경우, n은 41이며, CVx와 CVy는 각각 360×41 행렬일 수 있다.
이를 위해, 1×n 행렬인 시간 행렬(TM)은 TM = [-n1 -n1+1 ... -1 0 1 n2-1 n2]과 같이 나타낼 수 있다. 시간 행렬(TM)의 j열 원소 값은 TM1j = j-1-n1와 같이 나타낼 수 있다.
n초 동안의 m개의 가상 표적의 x축 좌표와 y축 좌표를 각각 나타내는 m×n 행렬 CVx와 m×n 행렬 CVy는 시간 행렬(TM)과 가상 표적의 속도 행렬(Vx, Vy)를 이용하여 아래의 수학식 3 및 4와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00003
[수학식 4]
Figure pat00004
CVxij와 CVyij는 각각 j-1-n1초에 헤딩 방향이 i/m×2π인 제i 가상 표적의 x축 좌표 및 y축 좌표를 나타낸다. 여기서 dHP는 제2 센서(112)와 수평점(HP) 사이의 수평 거리이며, 수평점(HP)의 x좌표로 이해될 수 있다. 행렬(CVx, CVy)의 열을 의미하는 j는 j∈{1, 2, ..., n}로서, -n1초에서 n2초 사이의 시간을 의미한다.
n초 동안에 m개의 가상 표적 각각으로부터 방사되는 수중방사소음이 제1 및 제3 센서(111, 113)에 수신되는 시간을 계산하기 위해, 가상 표적과 제1 센서(111) 사이의 제1 사선 거리(R1)와 가상 표적과 제3 센서(113) 사이의 제3 사선 거리(R3)가 계산될 수 있다.
제1 사선 거리(R1)와 제3 사선 거리(R3)는 각각 m×n 행렬인 R1과 R3로 나타낼 수 있다. 제1 센서(111)의 좌표를 (x1, y1)라고 하고, 제3 센서(113)의 좌표를 (x3, y3)라고 한다. 제1 센서(111)와 제3 센서(113)는 y축 상에 위치하고, 제1 센서(111)와 제2 센서(112) 사이의 거리를 d1라 하고, 제2 센서(112)와 제3 센서(113) 사이의 거리를 d3라고 하면, 제1 센서(111)의 좌표는 (0, -d1)로 나타내고, 제3 센서(113)의 좌표는 (0, d3)로 나타낼 수 있다. 제1 사선 거리 행렬 R1과 제3 사선 거리 행렬 R3은 가상 표적의 x축 및 y축 좌표 행렬(CVx, CVy)를 이용하여 아래의 수학식 5 및 6과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 5]
Figure pat00005
[수학식 6]
Figure pat00006
R1ij는 j-1-n1초에 헤딩 방향이 i/m×2π인 제i 가상 표적과 제1 센서(111) 사이의 제1 사선 거리(R1)를 나타내고, R3ij는 j-1-n1초에 헤딩 방향이 i/m×2π인 제i 가상 표적과 제3 센서(113) 사이의 제3 사선 거리(R3)를 나타낸다.
각각 시간에 m개의 가상 표적 각각으로부터 방사되는 수중방사소음이 제1 및 제3 센서(111, 113)에 수신되는 시간차는 m×n 행렬인 Vtoda로 나타낼 수 있다. 가상 표적으로부터 방사된 수중방사소음이 제1 센서(111)에 도달하는데 소요되는 시간은 R1ij/c로 나타낼 수 있고, 가상 표적으로부터 방사된 수중방사소음이 제3 센서(113)에 도달하는데 소요되는 시간은 R3ij/c로 나타낼 수 있다. 여기서, c는 수중음속으로서, 예컨대, 1,500m/s일 수 있다. 시간차 행렬 Vtdoa는 제1 및 제3 사선 거리 행렬 R1과 R3을 이용하여 아래 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 7]
Figure pat00007
Vtdoaij는 j-1-n1초에 헤딩 방향이 i/m×2π인 제i 가상 표적으로부터 방사된 수중방사소음이 제1 센서(111)과 제3 센서(113)에 도달하는 시간차를 나타낸다.
제2 센서(112)에서 바라본 n초 동안에 m개의 가상 표적 각각의 방위각은 m×n 행렬인 가상방위 행렬 Vθ로 나타낼 수 있다. 가상방위 행렬 Vθ은 가상 표적의 수중방사소음이 제1 센서(111)와 제3 센서(113)에 도달하는 시간차 행렬 Vtdoa를 이용하여 아래 수학식 8과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 8]
Figure pat00008
여기서 d31은 제1 센서(111)와 제3 센서(113) 사이의 거리이며, 제1 센서(111)와 제2 센서(112) 사이의 거리(d1)와 제2 센서(112)와 제3 센서(113) 사이의 거리(d3)의 합으로 나타낼 수 있다.
제2 센서(112)에서 바라본 n초 동안에 m개의 가상 표적 각각의 방위각을 나타내는 가상방위 행렬 Vθ은 가상 방위 데이터로서 메모리(도 1의 140)에 저장될 수 있다.
전술한 바와 같이, 방위 탐지부(124)는 제1 및 제3 주파수 데이터(FD1, FD3)에 기초하여, 제2 센서(112)에서 표적(T)으로의 방위(θ1)를 탐지하여 표적(T)의 실측 방위 데이터를 생성하고, 실측 방위 데이터를 메모리(도 1의 140)에 저장할 수 있다. 실측 방위 데이터는 제2 센서(112)에서 바라본 n초 동안의 실제 표적(T)의 방위각(θ1)에 관한 데이터이다. 실측 방위 데이터는 1×n 행렬인 θreal로 나타낼 수 있다. 실측 방위 행렬 θreal의 j열 값(θrealij)은 j-1-n1초에 제2 센서(112)에서 바라본 표적(T)의 방위각(θ1)을 나타낸다.
헤딩 방향 추정부(128)는 가상 방위 데이터와 실측 방위 데이터를 비교하여 표적(T)의 헤딩 방향을 추정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 헤딩 방향 추정부(128)는 복수의 방위 중에서, 실측 방위 데이터와 오차가 가장 작은 가상 방위 데이터에 대응하는 방위의 각도를 표적(T)의 헤딩 방향으로 결정할 수 있다. 예를 들면, 헤딩 방향 추정부(128)는 가상방위 행렬(Vθ)의 m개의 행 중에서 실측 방위 행렬(θreal)과 오차가 가장 작은 행에 해당하는 방위, 즉, i/m×2π를 표적(T)의 헤딩 방향으로 결정할 수 있다.
일 예에 따르면, j=1일 때, 즉, -n1초일 때, 복수의 가상 표적 중에서 표적(T)의 실측 방위와 가장 오차가 작은 가상 방위를 갖는 가상 표적에 대응하는 헤딩 방향을 표적(T)의 헤딩 추정값(θ*)으로 결정할 수 있다. 즉, 헤딩 추정 인덱스(i*)는 가상방위 행렬(Vθ)과 실측 방위 행렬(θreal)을 이용하여 아래 수학식 9와 같이 산출될 수 있다.
[수학식 9]
Figure pat00009
헤딩 추정 인덱스(i*)가 결정되면, 헤딩 추정 인덱스(i*)를 기초로 헤딩 추정값(θ*)은 θ* = i*/m×2ð와 같이 결정될 수 있다.
다른 예에 따르면, j=n일 때, 즉, n2초일 때, 복수의 가상 표적 중에서 표적(T)의 실측 방위와 가장 오차가 작은 가상 방위를 갖는 가상 표적에 대응하는 헤딩 방향을 표적(T)의 헤딩 추정값(θ*)으로 결정할 수 있다. 즉, 헤딩 추정 인덱스(i*)는 가상방위 행렬(Vθ)과 실측 방위 행렬(θreal)을 이용하여 아래 수학식 10과 같이 산출될 수 있다.
[수학식 10]
Figure pat00010
헤딩 추정값(θ*)은 헤딩 추정 인덱스(i*)를 기초로 θ* = i*/m×2ð와 같이 결정될 수 있다.
또 다른 예에 따르면, 헤딩 추정 인덱스(i*)는 가상방위 행렬(Vθ)과 실측 방위 행렬(θreal)을 이용하여 아래 수학식 11과 같이 산출될 수 있다.
[수학식 11]
Figure pat00011
헤딩 추정값(θ*)은 헤딩 추정 인덱스(i*)를 기초로 θ* = i*/m×2ð와 같이 결정될 수 있다.
또 다른 예에 따르면, 헤딩 추정 인덱스(i*)는 가상방위 행렬(Vθ)과 실측 방위 행렬(θreal)을 이용하여 아래 수학식 12과 같이 산출될 수 있다.
[수학식 12]
Figure pat00012
헤딩 추정값(θ*)은 헤딩 추정 인덱스(i*)를 기초로 θ* = i*/m×2ð와 같이 결정될 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 헤딩 방향 추정부(128)는 복수의 방위 중에서, 실측 방위 데이터와 상관도가 가장 높은 가상 방위 데이터에 대응하는 방위의 각도를 표적(T)의 헤딩 방향으로 결정할 수 있다. 예를 들면, 헤딩 방향 추정부(128)는 가상방위 행렬(Vθ)과 실측 방위 행렬(θreal)을 이용하여 헤딩 추정 인덱스(i*)를 아래 수학식 13과 같이 결정할 수 있다.
[수학식 13]
Figure pat00013
여기서, correlation(Vθij, θreal1j)은 가상방위 행렬(Vθ)을 i번째 행과 실측 방위 행렬(θreal)의 상관도를 산출하는 함수이다. 헤딩 추정 인덱스(i*)는 가상방위 행렬(Vθ)을 m개의 행 중에서 실측 방위 행렬(θreal)과 가장 높은 상관도를 갖는 행의 인덱스 번호를 나타낸다. 헤딩 추정값(θ*)은 헤딩 추정 인덱스(i*)를 기초로 θ* = i*/m×2ð와 같이 결정될 수 있다. 헤딩 추정값(θ*)은 제2 센서(112)를 기준으로 설정된 x축에 대한 방위이다.
위치 추정부(129)는 수평점(HP) 및 표적(T)의 헤딩 방향(θ*)을 기초로 표적(T)의 위치(PC)를 추정할 수 있다. 헤딩 방향(θ*)은 헤딩 방향 추정부(128)에 의해 결정될 수 있다.
시간 t일 때, 표적(T)의 x축 좌표는 dHP+|Vv|cos(θ*)×t 와 같이 결정되고, y축 좌표는 |Vv|sin(θ*)×t와 같이 결정될 수 있다. 표적(T)의 x축 좌표와 y축 좌표는 제2 센서(112)에 대한 표적(T)의 상대 위치이다.
제1 내지 제3 센서(111, 112, 113)는 함선에 탑재될 수 있다. 위치 추정부(129)는 함선에 설치된 위성항법장치(GPS, Global Positioning System)를 이용하여 함선의 절대 위치 및 헤딩 방향을 결정할 수 있다. 위치 추정부(129)는 함선의 절대 위치 및 헤딩 방향을 기초로 표적(T)의 절대 위치(PC) 및 절대 헤딩 방향을 결정할 수 있다. 표적(T)의 절대 위치(PC)는 함선의 절대 위치에 제2 센서(112)에 대한 표적(T)의 상대 위치를 더함으로써 결정될 수 있다. 표적(T)의 절대 헤딩 방향은 함선의 헤딩 방향에 표적(T)의 헤딩 추정값(θ*)을 더함으로써 결정될 수 있다.
표적(T)의 절대 위치(PC)를 표시할 때, 함선과 표적(T) 간의 거리가 가까우면 경위도 값을 소수점까지 표시해야 되기 때문에 함선의 절대 좌표만 표시하고, 함선과 표적(T) 간의 거리는 헤딩 추정값(θ*)에 따라 사선 거리가 보정된 상대 거리로 표시할 수도 있다.
수중방사소음 준위 산출부(130)는 위치 추정부(129)에 의해 추정된 표적의 위치를 기초로 전달손실을 보상함으로써 수중방사소음의 준위(SL)를 산출할 수 있다. 전달손실의 보상 값은 표적(T)과 제2 센서(112) 사이의 거리에 기초하여 결정된다. 표적(T)과 제2 센서(112) 사이의 거리는 위치 추정부(129)에 의해 추정된 표적(T)의 좌표를 이용하여 정확하게 산출될 수 있다. 전달손실의 보상 값은 표적(T)과 제2 센서(112) 사이의 거리, 표적(T)과 제2 센서(112)의 수심 깊이, 수중방사소음의 주파수 등을 이용하여 더욱 정확하게 산출될 수 있다.
표적(T)에서 방사된 수중방사소음의 준위(SL)는 제2 센서(112)에서 수신된 제2 센싱 신호(SS2)의 레벨 및 전달손실 보상 값을 기초로 결정될 수 있다.
수중방사소음 준위 산출부(130)는 제1 내지 제3 센서(111, 112, 113)가 탑재된 함선의 절대 위치와 표적(T)의 절대 위치 또는 헤딩 방향이 보정된 상대 거리 간 차이를 이용하여 전달손실(TL, Transmission Loss)을 계산할 수 있으며, 이를 이용하여 원하는 위치에서의 표적(T)의 수중방사소음 준위(SL)를 계산할 수 있다.
아래에서는 본 발명의 위치 추정 장치를 이용하여 근접 고속 직선 기동하는 수중 표적에 대해 수행한 해상 실험의 결과에 대하여 설명한다.
도 5 내지 도 13은 본 발명의 위치 추정 장치를 이용하여 근접 고속 직선 기동하는 수중 표적에 대해 수행한 해상 실험의 결과를 설명하기 위한 도면들이다.
도 5는 표적(T)의 기계류 소음에 대한 도플러 변화량을 도시한다. 도 5에 도시된 도플러 변화량은 제2 센서(112)에서 수신된 표적(T)의 기계류 소음으로부터 측정된 것이다. 약 40초 동안 계측된 것이며, 표적(T)이 제2 센서(112)로부터 가까워졌다가 멀어짐에 따라 도플러 현상이 발생하며, 도플러 변화량이 감소하였다.
도 6은 제1 및 제3 센서들(111, 113)에서 측정된 표적(T)의 수중방사소음에 PHAT 상호상관을 적용하여 도달지연시간차(TDoA, Time Difference of Arriva) 값을 계산한 후, 이를 방위 값으로 치환한 결과를 도시하는 그래프이다. 제2 센서(112)에서 바라본 표적(T)의 방위는 서서히 감소하였으며, 약 19초에서 표적(T)은 최근접점(CPA)에 위치하였음을 알 수 있다.
도 7은 도 5의 도플러 변화량과 도 6의 표적(T)의 방위를 이용하여 계산된 표적(T)의 위치 정보를 나타낸다. 도 7의 표적(T)의 위치는 헤딩 방향을 보정하기 전의 위치이며, 표적(T)의 헤딩 방향을 90도로 가정하였다.
도 8은 본 발명에 따라 표적의 헤딩 방향을 추정한 결과를 나타낸다. 표적(T)의 헤딩 방향을 90도로 가정하였을 때, 실측된 방위 기울기 값(Real Bearing Data)과 차이가 크게 발생하지만, 헤딩 방향을 114도로 가정하였을 때 실측된 방위 기울기 값과 상관 관계가 1에 가장 가까웠다. 따라서, 표적(T)의 헤딩 방향을 114도로 추정하였다.
도 9는 도 8을 참조로 설명된 바와 같이 헤딩 방향을 114도로 추정한 표적(T)의 위치를 나타낸다. 표적(T)이 북서쪽에서 동남쪽으로 사선으로 기동하는 것을 확인할 수 있다.
도 10에 함선의 GPS를 이용하여 계산된 경위도 좌표를 표시하였으며, 함선의 헤딩 방향(도 10에서 30도)을 반영한 표적(T)의 절대 위치를 도시한다.
도 11은 표적(T)의 내부에서 자체적으로 위치 정보를 계산할 수 있는 INS(Inertial Navigation System) 정보와 도 10의 표적(T)의 절대 위치를 비교한 것으로서, 표적(T)의 헤딩 방향에 약 1도 내외의 오차가 발생하였다.
도 12는 표적(T)이 수평점(HP)의 10초 전에 위치해 있을 때 헤딩 방향(위의 예에서 114도)를 보상하기 전과 후의 조건에서 계산된 수중방사소음 준위를 나타낸 것이다. 헤딩 방향을 114도로 보상하기 전과 후에 평균 3 dB 내외의 차이가 발생하였다.
도 13은 표적(T)이 수평점(HP)의 10초 후에 위치해 있을 때 헤딩 방향(위의 예에서 114도)를 보상하기 전과 후의 조건에서 계산된 수중방사소음 준위를 나타낸 것이다. 헤딩 방향을 114도로 보상하기 전과 후에 평균 2 dB 내외의 차이가 발생하였다.
일반적으로 소음 준위에 3 dB만큼 차이가 발생하면, 전력 관점에서 2배 차이가 발생한 것이다. 본 발명에 따르면, 소음 준위의 오차를 줄일 수 있으며, 수중표적의 수중방사소음 준위를 더욱 정확하게 산출할 수 있다.
이상 설명된 다양한 실시예들은 예시적이며, 서로 구별되어 독립적으로 실시되어야 하는 것은 아니다. 본 명세서에서 설명된 실시예들은 서로 조합된 형태로 실시될 수 있다.
이상 설명된 다양한 실시예들은 컴퓨터 상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.
본 명세서에서, "부", "모듈" 등은 프로세서 또는 회로와 같은 하드웨어 구성(hardware component), 및/또는 프로세서와 같은 하드웨어 구성에 의해 실행되는 소프트웨어 구성(software component)일 수 있다. 예를 들면, "부", "모듈" 등은 소프트웨어 구성 요소들, 객체 지향 소프트웨어 구성 요소들, 클래스 구성 요소들 및 태스크 구성 요소들과 같은 구성 요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들에 의해 구현될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (13)

  1. 일렬로 배열되고 수중에서 기동하는 표적의 수중방사소음을 각각 감지하여 제1 내지 제3 센싱 신호를 생성하는 제1 내지 제3 센서; 및
    상기 제1 내지 제3 센싱 신호를 이용하여 상기 표적의 위치를 추정하도록 구성된 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는,
    상기 제1 내지 제3 센싱 신호로부터 시간 영역의 제1 내지 제3 센싱 데이터를 각각 생성하는 수중방사소음 측정부;
    상기 제1 내지 제3 센싱 데이터로부터 주파수 영역의 제1 내지 제3 주파수 데이터를 생성하는 변환부;
    상기 제1 및 제3 주파수 데이터에 기초하여, 상기 제2 센서에서 상기 표적으로의 방위를 탐지하여 상기 표적의 실측 방위 데이터를 생성하는 방위 탐지부;
    상기 제2 주파수 데이터로부터 상기 표적의 속도를 산출하는 속도 산출부;
    상기 표적의 상기 속도와 상기 실측 방위 데이터에 기초하여, 상기 표적이 지나가는 수평점과 상기 제2 센서 사이의 수평 거리를 산출하는 수평 거리 산출부; 및
    상기 수평점을 지나면서 미리 설정된 복수의 방위로 각각 이동하는 것으로 가정된 복수의 가상 표적에 대한 상기 제2 센서로부터의 복수의 가상 방위 데이터를 각각 산출하고, 상기 복수의 가상 방위 데이터와 상기 실측 방위 데이터를 비교하여 상기 표적의 헤딩 방향을 추정하는 헤딩 방향 추정부를 포함하는 수중 표적의 위치 추정 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 헤딩 방향 추정부는 상기 복수의 가상 표적의 위치로부터 상기 제1 센서 및 상기 제3 센서까지의 거리 차를 기초로, 상기 제2 센서에서 상기 가상 표적의 위치로의 가상 방위를 산출함으로써 상기 복수의 가상 방위 데이터를 산출하는 수중 표적의 위치 추정 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 헤딩 방향 추정부는 상기 복수의 방위 중에서, 상기 실측 방위 데이터와 오차가 가장 작은 가상 방위 데이터에 대응하는 방위의 각도를 상기 표적의 헤딩 방향으로 결정하는 수중 표적의 위치 추정 장치.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 헤딩 방향 추정부는 상기 복수의 방위 중에서, 상기 실측 방위 데이터와 상관도가 가장 높은 가상 방위 데이터에 대응하는 방위의 각도를 상기 표적의 헤딩 방향으로 결정하는 수중 표적의 위치 추정 장치.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 수평점 및 상기 표적의 헤딩 방향을 기초로 상기 표적의 위치를 추정하는 위치 추정부를 더 포함하는 수중 표적의 위치 추정 시스템.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 위치 추정부에 의해 추정된 상기 표적의 위치를 기초로 전달손실을 보상함으로써 상기 수중방사소음의 준위를 산출하는 수중방사소음 준위 산출부를 더 포함하는 수중 표적의 위치 추정 시스템.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 제2 주파수 데이터로부터 상기 표적의 기동에 따른 주파수 편이를 탐지하는 도플러 탐지부를 더 포함하고,
    상기 속도 산출부는 상기 주파수 편이에 기초하여 상기 표적의 속도를 산출하는 수중 표적의 위치 추정 장치.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 수평점은 상기 표적에서 방사된 상기 수중방사소음이 상기 제1 센서와 상기 제3 센서에 도달하는 시간이 서로 동일할 때의 상기 표적의 위치인 수중 표적의 위치 추정 장치.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 제1 내지 제3 센싱 데이터를 미리 설정된 특정 대역으로 필터링함으로써 제1 내지 제3 필터링 데이터를 생성하는 필터링부를 더 포함하고,
    상기 변환부는 상기 제1 내지 제3 필터링 데이터를 고속 푸리에 변환(FFT)함으로써 상기 제1 내지 제3 주파수 데이터를 생성하는 수중 표적의 위치 추정 시스템.
  10. 일렬로 배열되고 수중에서 기동하는 표적의 수중방사소음을 각각 감지하여 제1 내지 제3 센싱 신호를 각각 생성하는 제1 내지 제3 센서와 연결된 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서,
    상기 제1 내지 제3 센싱 신호로부터 시간 영역의 제1 내지 제3 센싱 데이터를 각각 생성하는 단계;
    상기 제1 내지 제3 센싱 데이터로부터 주파수 영역의 제1 내지 제3 주파수 데이터를 생성하는 단계;
    상기 제1 및 제3 주파수 데이터에 기초하여, 상기 제2 센서에서 상기 표적으로의 방위를 탐지하여 상기 표적의 실측 방위 데이터를 생성하는 단계;
    상기 제2 주파수 데이터로부터 상기 표적의 속도를 산출하는 단계;
    상기 표적의 상기 속도와 상기 실측 방위 데이터에 기초하여, 상기 표적이 지나가는 수평점과 상기 제2 센서 사이의 수평 거리를 산출하는 단계;
    상기 수평점을 지나면서 미리 설정된 복수의 방위로 각각 이동하는 것으로 설정된 복수의 가상 표적에 대한 상기 제2 센서로부터의 복수의 가상 방위 데이터를 각각 산출하는 단계; 및
    상기 복수의 가상 방위 데이터와 상기 실측 방위 데이터를 비교하여 상기 표적의 헤딩 방향을 추정하는 단계를 포함하는 수중 표적의 위치 추정 방법.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 수평점 및 상기 표적의 헤딩 방향을 기초로 상기 표적의 위치를 추정하는 단계를 더 포함하는 수중 표적의 위치 추정 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 표적의 위치를 기초로 전달손실을 보상함으로써 상기 수중방사소음의 준위를 산출하는 단계를 더 포함하는 수중 표적의 위치 추정 방법.
  13. 일렬로 배열되고 상기 표적의 수중방사소음을 각각 감지하여 제1 내지 제3 센싱 신호를 각각 생성하는 제1 내지 제3 센서와 연결된 컴퓨팅 장치를 이용하여 제10항 내지 제12항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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