다중상태 능수동 소노부이의 모호성 지도를 이용한 표적 위치추정 = Target localization using ambiguity map from multistatic active-passive sonobuoys

국문 초록 (Abstract)

표적 위치추정에는 Direction of Arrival（DOA）, Time of Arrival（TOA）, Time Difference of Arrival（TDOA）, Received Signal Strength（RSS） 기반 기법들이 사용되어왔다. 또한, 각 노드에서 얻은 빔형성 결과를 X-Y 평면에 사상한 후 융합하여 표적의 위치 가능도를 시각화하는 맵 기반 위치추정 기법도 제안된 바 있다. 본 연구에서는 이러한 맵 기반 위치추정 기법을 확장하여, 다중상태 능수동 소노부이를 이용한 수중 표적 위치추정을 위한 모호성 지도（ambiguity map） 기반의 표적 위치추정 기법을 제안한다. 제안 기법은 수동, 능동, 다중상태 소노부이 환경에 모두 적용 가능하다. 수동 소노부이의 경우 빔형성을 통해 얻은 방위별 빔파워를 X-Y 평면 상에 사상한 후 비상관적으로 합산하여 모호성 지도를 구현하며, 능동 소노부이의 경우 정합필터와 빔형성을 통해 얻은 시간-방위별 빔파워를 X-Y 평면으로 사상한 후 비상관적으로 합산하는 방식으로 구현한다. 또한, 위의 두 결과를 융합하여 방식으로 능수동 다중상태에 대해서도 표적의 위치 가능도를 시각적으로 표현할 수 있으며, 최대값을 가지는 좌표를 구하면 표적의 위치도 추정할 수 있다. 제안 기법의 성능은 동해의 천해 및 심해 음속 프로파일을 반영한 모의된 수중환경에서 검증하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Target localization techniques have employed Direction of Arrival （DOA）-, Time of Arrival （TOA）-, Time Difference of Arrival （TDOA）-, and Received Signal Strength （RSS）-based methods. Map-based localization methods have also been proposed, in which beamforming outputs obtained at each node are mapped onto the X–Y plane and fused to visualize the likelihood of target position. In this study, we extend such map-based localization approaches and propose an ambiguity map-based target localization method for underwater target localization using multistatic active-passive sonobuoys. The proposed method is applicable to passive, active, and multistatic sonobuoy configurations. In the passive case, the bearing-wise beam power obtained through beamforming is mapped onto the X–Y plane and incoherently summed to construct the ambiguity map. In the active case, the time–bearing beam power obtained through matched filtering and beamforming is similarly mapped and incoherently summed. For the active-passive multistatic configuration, the two resulting maps are fusioned, enabling visualization of the target position likelihood, from which the target location is estimated as the coordinate corresponding to the maximum value. The performance of the proposed method is validated in simulated underwater environments incorporating the shallow- and deep-water sound speed profiles of the East Sea.

목차 (Table of Contents)

• I. 서 론 1
• 1. 연구 배경 및 필요성 1
• 2. 연구 목적 3
• 3. 논문 구성 3
• II. 다중 수동 DIFAR 소노부이의 모호성 지도를 이용한 표적 위치추정 5
• 1. 수신 신호 모의 6
• 2. 모호성 지도 구현 7
• 가. 빔형성 7
• 나. X-Y 평면 사상 및 비상관적 합산 7
• 3. 실험 결과 9
• 가. 주변소음의 영향 10
• 나. 전파경로의 영향 11
• 다. 위치추정성능 정량평가 11
• 1) 수동 SNR에 따른 위치추정 성능 12
• 2) 청음기 배치심도의 따른 위치추정 성능 15
• III. 다중상태 능동 DIFAR 소노부이의 모호성 지도를 이용한 표적 위치추정 16
• 1. 수신 신호 모의 17
• 가. 반사 신호 모의 17
• 나. 직접파 모의 18
• 다. 수신 신호 합성 18
• 2. 모호성 지도 구현 18
• 가. 빔형성 및 정합필터 18
• 나. X-Y 평면 사상 및 비상관적 합산 19
• 다. 직접파 마스킹 21
• 3. 실험 결과 21
• 가. 직접파 마스크의 영향 23
• 나. 음속오차의 영향 25
• 다. 위치추정성능 정량평가 28
• IV. 다중상태 능수동 소노부이의 모호성 지도를 이용한 표적 위치추정 30
• 1. 모호성 지도 구현 31
• 가. 음속 불확실성을 반영한 능동 모호성 지도 31
• 나. 능수동 모호성 지도 간 비상관적 합산 32
• 2. 실험 결과 33
• 가. 수동 SNR에 따른 위치추정 성능 33
• 나. 음속오차에 따른 위치추정 성능 41
• V. 결 론 43
• VI. 생성형 AI활용 명시 46
• VII. 참고문헌 47