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부유식 및 자항식 기만기의 혼합 운용을 고려한 수상함의 생존율에 대한 효과도 분석
신명인,조현진,이진호,임준석,이석진,김완진,김우식,홍우영,Shin, MyoungIn,Cho, Hyunjin,Lee, Jinho,Lim, Jun-Seok,Lee, Seokjin,Kim, Wan-Jin,Kim, Woo Shik,Hong, Wooyoung 한국시뮬레이션학회 2016 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.25 No.3
본 연구는 어뢰공격에 대비한 수상함의 생존율 향상을 위해 자항식 기만기와 부유식 기만기를 혼합적으로 적용한 시뮬레이션을 고려한다. 적의 공격어뢰는 수동 음향 추적 어뢰로써 어뢰의 표적 탐지거리 및 빔폭 내에서 수동 소나 방정식에 의해 신호이득을 계산하여 표적을 탐지, 추적하며, 수상함은 회피기동과 함께 자항식 및 부유식 기만기를 운용하여 어뢰공격에 대응하는 것으로 가정한다. 효과적인 기만기 혼합 운용을 위해 4가지의 기만기 운용 방안을 제안하며, 각각의 경우에 대하여 설정된 실험 환경 내에서 몬테카를로 시뮬레이션을 통한 수상함의 생존율에 대한 효과도 분석을 수행하였다. 또한 기만기의 속도 및 음원 준위, 함정의 어뢰 탐지거리, 어뢰의 표적 탐지거리를 변수로 설정하고 변수값의 변화에 따른 생존율의 변화 추이를 관찰하여 구성요소의 운용 성능에 대한 참고자료를 제시하였다. We consider simulation study combining static and mobile decoys for survivability of a surface warship against torpedo attack. It is assumed that an enemy torpedo is a passive acoustic homing torpedo and detects a target within its maximum target detection range and search beam angle by computing signal excess via passive sonar equation, and a warship conducts an evasive maneuvering with deploying static and mobile decoys simultaneously to counteract a torpedo attack. Suggesting the four different decoy deployment plans to achieve the best plan, we analyze an effectiveness for a warship's survival probability through Monte Carlo simulation, given a certain experimental environment. Furthermore, changing the speed and the source level of decoys, the maximum torpedo detection range of warship, and the maximum target detection range of torpedo, we observe the corresponding survival probabilities, which can provide the operational capabilities of an underwater defense system.
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위험제어 시나리오 기반의 무인잠수정 소나 센서 배열 선정을 위한 시뮬레이터 개발
신명인,이진호,홍우영,김우식,배호석,조현진,Shin, Myoungin,Lee, Jinho,Hong, Wooyoung,Kim, Woo Shik,Bae, Hoseuk,Cho, Hyunjin 한국시뮬레이션학회 2020 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.29 No.2
본 연구에서는 무인잠수정의 효과적인 대잠전 수행을 위해, 시나리오 기반의 무인잠수정 소나 센서 배열 선정을 위한 시뮬레이터를 개발하였다. 먼저, 대잠전 분야에서 무인잠수정의 임무 및 운용개념을 분석하고, 가장 주요한 임무 중 하나인 위험제어(Hold at Risk)를 시뮬레이션 시나리오로 선정하였다. 다음으로, 시뮬레이터 구성요소 모델을 위하여, 플랫폼별(무인잠수정, 표적 잠수함) 운동모델, 음향모델 및 환경모델을 제시하였다. 특히 음향모델에서는 센서 배열에 따른 빔패턴을 기반으로 수동 소나방정식을 이용하여 탐지여부를 판단하였다. 또한, 표적의 방위 및 고각 추정을 위하여 진폭기반 방위 추정법과 위상 모노펄스 추정기법을 각각 적용하였다. 개발된 시뮬레이터를 통해 센서 배열 변화에 따른 결과의 경향성이 기본적인 빔패턴 이론과 일치하는 것을 보여주며, 다양한 시나리오에 대한 적용 가능성을 시사한다. This study develops a simulator for determining the sonar sensor configuration of unmanned underwater vehicles (UUVs) based on a scenario, in order for UUVs to conduct an effective anti-submarine warfare (ASW). First, we analyze the missions and operational concepts of UUVs in the field of ASW, and then select a Hold-at-Risk scenario as the one with the highest priority. Next, for modeling the components of a simulator, the motion, acoustic characteristic, and environment condition of the platforms (UUV and target submarine) are specified. Especially, based on the beam pattern of each sonar configuration considered in this paper, the passive sonar equation is used to verify target detection, and we further estimate the azimuth and elevation of the target using amplitude and phase of the received signal, respectively. The simulation results show the performance tendency depending on the sonar sensor configurations of a UUV, and the simulator provides a high applicability under various scenarios.
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노이즈 불확실성하에서의 확장칼만필터의 변종들과 코스트 레퍼런스 파티클필터를 이용한 표적추적 성능비교
신명인,홍우영,Shin, Myoungin,Hong, Wooyoung 한국시뮬레이션학회 2018 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.27 No.3
본 논문에서는 비선형성을 가지는 측정방정식의 상태값을 효과적으로 추정할 수 있는 확장칼만필터(Extended Kalman Filter/EKF)와 확장칼만필터의 변종들 그리고 코스트 레퍼런스 파티클필터(Cost-Reference Particle Filter/CRPF)를 이용하여 이차원 공간에서 표적추적 성능에 관하여 연구한다. 확장칼만필터의 변종으로 분산점칼만필터(Unscented Kalman Filter/UKF), 중심차분칼만필터(Central Difference Kalman Filter/CDKF), 제곱근 분산점칼만필터(Square Root Unscented Kalman Filter/SR-UKF) 그리고 제곱근 중심차분칼만필터(Square Root Central Difference Kalman Filter/SR-CDKF)를 소개한다. 본 연구에서는 노이즈가 불확실한 표적에 대하여 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 이용하여 각 필터들의 평균제곱오차(Mean Square Error/MSE)를 계산하였다. 시뮬레이션 결과 확장칼만필터의 변종들 중에서 제곱근 중심차분칼만필터가 속도와 성능 면에서 가장 우수한 결과를 보여주었다. 코스트 레퍼런스 파티클 필터는 확장칼만필터와 다르게 노이즈의 확률 분포를 알 필요가 없다는 유리한 특성을 가지고 있으며 시뮬레이션 결과 제곱근 중심차분칼만필터보다 처리속도 및 정확도 면에서 우수한 결과를 보여주었다. In this paper, we study target tracking in two dimensional space using a Extended Kalman filter(EKF), various Extended Kalman Filter and Cost-Reference Particle Filter(CRPF), which can effectively estimate the state values of nonlinear measurement equation. We introduce various Extended Kalman Filter which the Unscented Kalman Filter(UKF), the Central Difference Kalman Filter(CDKF), the Square Root Unscented Kalman Filter(SR-UKF), and the Central Difference Kalman Filter(SR-CDKF). In this study, we calculate Mean Square Error(MSE) of each filters using Monte-Carlo simulation with unknown noise statistics. Simulation results show that among the various of Extended Kalman filter, Square Root Central Difference Kalman Filter has the best results in terms of speed and performance. And, the Cost-Reference Particle Filter has an advantageous feature that it does not need to know the noise distribution differently from Extended Kalman Filter, and the simulation result shows that the excellent in term of processing speed and accuracy.
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명중률의 불확실성을 고려한 추계학적 무장-표적 할당 문제
이진호(Jinho Lee),신명인(Myoungin Shin) 한국경영과학회 2016 한국경영과학회지 Vol.41 No.3
We consider a model that minimizes the total cost incurred by assigning available weapons to existing targets in order to reduce enemy threats, which is called the weapon target assignment problem (WTAP). This study addresses the stochastic versions of WTAP, in which data, such as the probability of destroying a target, are given randomly (i.e., data are identified with certain probability distributions). For each type of random data or parameter, we provide a stochastic optimization model on the basis of the expected value or scenario enumeration. In particular, when the probabilities of destroying targets depending on weapons are stochastic, we present a stochastic programming formulation with a simple recourse. We show that the stochastic model can be transformed into a deterministic equivalent mixed integer programming model under a certain discrete probability distribution of randomness. We solve the stochastic model to obtain an optimal solution via the mixed integer programming model and compare this solution with that of the deterministic model.
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