JP3562494B2

JP3562494B2 - Sonar detection range prediction visualization system, method and program

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Publication number: JP3562494B2
Application number: JP2001191465A
Authority: JP
Inventors: 智高橋
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2001-06-25
Filing date: 2001-06-25
Publication date: 2004-09-08
Anticipated expiration: 2021-06-25
Also published as: JP2003004848A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、水中における潜水艦等の対象物を探知するソーナーの探知可能な範囲を予察すると共に、予察パターンを可視化するためのソーナー探知範囲予察可視化システム、方法及びシステムにおけるコンピュータに実行させるためのプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、水中を伝搬する音波によりその水中に存在する潜水艦等の対象物を探知するソーナー（ＳＯＮＡＲ：音響探知機）の探知可能な範囲（以下、探知範囲と言う）を予測（以下、予察という）する方法として、例えば、ソーナーが使用される海中の音速分布を用いて予察する方法があり、その場合、音速分布は水温、塩分濃度、深度等の影響因子により変動するものとしていた。
【０００３】
図５は従来のソーナーの探知範囲を予察する手順を示す。
まず、艦艇や航空機等からＢＴ（水温鉛直分布測定器）やＸ−ＢＴ等を海面に投入し、ＢＴが自沈しながら水温を測定して図５（ａ）のような深度−水温分布を得る。次に、（ｂ）によりこの深度−水温分布データとその海域における塩分濃度データから音速分布を求め、この音速分布から所定の計算式やパラメータにより探知予察計算を行う。これにより、（ｃ）のような音響減衰特性におけるソーナーの最小検知レベルが得られる距離Ｒを求める。
【０００４】
そして、（ｄ）に示すように観測地点Ｏを中心とする半径Ｒの円内は水温が略一定であると見做し、これをその深度におけるソーナーの探知範囲Ａとして決定する。従って、この探知範囲Ａ内に敵潜水艦等の対象物があれば、ソーナーにより探知可能であるとしていた。
【０００５】
また、図５（ｅ）に示すように、一定範囲の海域を複数の観測点で観測して、それぞれ半径Ｒの複数の探知範囲Ａで埋まるようにすることにより、その海域の探知範囲としていた。
以上のように、従来はソーナーの探知予察計算に関する音響因子として音速分布のみを用いていた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、ソーナーの探知範囲は、音速分布の他にも、例えば、水深分布、吸収損失、海面反射損失、海底反射損失、彼我深度・位置等々の様々な要因（以下、音響因子と言う）により変化するものである。さらに、これらの音響因子は、時間・場所等の海洋の４次元空間で変化する水温分布、塩分分布、海流分布、海底地形、海底地質、海上の気象、生物、ソーナーの音響特性、雑音等の時間的に定常的及び非定常的な様々な影響因子により決定されるものであり、これらの影響因子により図５（ｃ）の減衰特性曲線の傾きが変化する。このため、実際の探知範囲は図５（ｅ）のような単純な円形パターンではなく、図６（ａ）のように複雑なパターンを有し、かつそのパターンが非定常的な様々な影響因子により刻々と変化するものとなっている。また、一定の海域についても、図６（ｂ）のようにそれぞれ形状の異なる複数の探知範囲Ａが存在することになる。
【０００７】
このため、図６（ａ）（ｂ）においては、例えばＢ、Ｃで示す位置が探知範囲における死角になり、この位置に敵の潜水艦がいた場合は探知不能になり、失探の原因になるという問題があった。従来は、このような死角に入った敵潜水艦からの攻撃に対して常に不安があったが、単純なパターンとして決定した探知範囲には不確実性がつきものであるというあきらめがあった。
【０００８】
また、従来では、図６（ａ）（ｂ）に示すような複雑なパターンを有する探知範囲を求めようとすると、非常に多くの観測点を必要とする等の理由により、実現は非常に困難であり、ソーナーの探知範囲を単純な円形パターンで近似するしか方法がなかった。
【０００９】
本発明は上記の問題を解決するためになされたもので、ソーナーの探知範囲を高精度に予察すると共に、その予察パターンを可視化することにより、ソーナーの信頼性の向上を図ると共に、探知現場の状況を把握し易くすることを目的としている。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明によるソナーの探知範囲予察可視化システムは、上記目的を達成するために、海洋・気象及び音響に関する定常的な統計値を取得すると共に、海洋・気象及び音響に関する非定常的な影響因子の予測モデルから予測情報を取得する情報取得手段と、現場海域における実際の海洋・気象・音響環境情報と、ソーナー及びソーナーを搭載するプラットホームに関する実測情報とを収集する計測値収集手段と、前記収集された実際の海洋・気象・音響情報を用いて前記取得した統計値及び予測情報に対して同化処理を施す同化処理手段と、前記同化処理された環境情報と前記実測情報に基づいて所定の音響因子を算出する音響因子計算手段と、想定される目標の位置・深度を入力し、ソーナーの音響的な特徴をモデルを用いて算出する目標音源モデル手段と、前記算出された所定の音響因子と前記ソーナーの音響的な特徴と前記実測情報からソーナー探知範囲を３次元的に予察計算する探知予察計算手段と、前記探知予察計算手段により算出された３次元情報のソーナー探知範囲を表示すると共に、探知範囲を含む海域に存在する物象を表すシンボルマークを表示する表示手段とを備えたものである。
【００１１】
また、本発明によるソーナー探知範囲予察可視化方法は、海洋・気象及び音響に関する定常的な統計値を取得すると共に、海洋・気象及び音響に関する非定常的な影響因子の予測モデルから予測情報を取得する情報取得し、現場海域における実際の海洋・気象・音響環境情報と、ソーナー及びソーナーを搭載するプラットホームに関する実測情報とを収集し、収集した実際の海洋・音響情報を用いて前記取得した統計値及び予測情報に対して同化処理を施し、同化処理された環境情報と前記実測情報に基づいて所定の音響因子を算出し、想定される目標の位置・深度を入力してソーナーの音響的な特徴をモデルを用いて算出し、前記算出された所定の音響因子と前記ソーナーの音響的な特徴と前記実測情報からソーナー探知範囲を３次元的に予察計算し、算出された探知範囲を表示すると共に、探知範囲を含む海域に存在する物象を表すシンボルマークを表示するようにしたものである。
【００１２】
また、本発明によるプログラムは、海洋・気象及び音響に関する定常的な統計値を取得すると共に、海洋・気象及び音響に関する非定常的な影響因子の予測モデルから予測情報を取得する情報取得処理と、現場海域における実際の海洋・気象・音響環境情報と、ソーナー及びソーナーを搭載するプラットホームに関する実測情報とを収集する計測値収集処理と、前記収集された実際の海洋・気象・音響情報を用いて前記取得した統計値及び予測情報に対して行う同化処理と、前記同化処理された環境情報と前記実測情報に基づいて所定の音響因子を算出する音響因子計算処理と、想定される目標の位置・深度を入力し、ソーナーの音響的な特徴をモデルを用いて算出する目標音源モデル処理と、前記算出された所定の音響因子と前記ソーナーの音響的な特徴と前記実測情報からソーナー探知範囲を３次元的に予察計算する探知予察計算処理と、算出された探知範囲を表示すると共に、探知範囲を含む海域に存在する物象を表すシンボルマークを表示する表示処理とをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００１３】
【作用】
従って、本発明によれば、海洋・気象及び音響に関する定常的な統計値と、海洋・気象及び音響に関する非定常的な影響因子を予測するためのモデル化された予測情報に対して、現場海域における実際の海洋・気象・音響環境情報を用いて同化処理を施すことにより、現場海域の実際の状況を反映した精度の高い情報を得ることができる。また、ソーナー及びソーナーを搭載するプラットホームに関する実測情報と同化処理された環境情報に基づいて伝搬損失、残響、雑音等の所定の音響因子を算出すると共に、想定される目標の位置・深度を入力してソーナーの音響的な特徴をモデルを用いて算出し、前記算出された所定の音響因子と前記ソーナーの音響的な特徴と前記実測情報からソーナー探知範囲を３次元的に予察計算することにより、様々の影響因子を考慮に入れた探知予察計算を行い、算出された探知範囲を表示すると共に、探知範囲を含む海域に存在する物象を表すシンボルマークを表示するので、精度の高い探知範囲を得ることができ、また、これを表示できると共に、戦場等の海域における艦艇や、航空機等、海流、潮目地形等の海の状態がシンボルマークで表示されるので、戦場の様子が把握し易くなり、作戦計画が立てやすくなる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
図４は本実施の形態によるソーナー探知範囲予察システムで用いられる音響因子及び音響因子に係わる影響因子を示す。
図４において、主な音響因子は、伝搬損失、残響、雑音と、後述する目標音源モデルとなる放射雑音、我と目標のソーナーの機械的性能（環境には左右されないシステム固有のもの、但し、ソーナーの運転方法においては、いくつかの固定的な値を選択する）、送波レベル、指向性利得、信号処理利得、認識デファレンシャル、ターゲットストレングスを含む。各音響因子はさらにツリー状に複数の音響因子からなる。さらに、これらの音響因子はそれぞれ影響因子の影響を受ける。
【００１５】
例えば、伝搬損失における音響因子の１つである音速分布は、水温分布と塩分濃度分布という影響因子により変動し、他の音響因子である水深分布は彼我位置という影響因子により変動する。また、残響における音響因子の１つである海面散乱は、風速・風向／波高・波向／周波数という影響因子により変動する。以下、同様にして各音響因子はそれぞれの影響因子により変動する。これらの影響因子には、時間的に定常的なものと非定常的なものとがある。定常的な影響因子としては、例えば海底地形、海底地質等の場所が異なれば変化するが時間的には変化しないもの等がある。非定常的な影響因子としては、例えば水温分布、生物分布等の場所は同じでも時間的に変化するもの等がある。
【００１６】
図１は図４の音響因子及び影響因子を用いる本実施の形態によるソーナー探知範囲予察システムを示すブロック図である。
本システムは、図１の表示装置１２０で表示されるように、ソーナーの探知範囲Ａを３次元情報として予察し、これを表示して可視化するようにしたものである。図１に示される探知範囲Ａは、従来のような円形の単純な予察パターンではなく、定常的、非定常的な影響因子に応じて刻々と変化する複雑精細な立体的形状を有する予察パターンとなっている。これによって高精度に潜水艦等の対象物（目標）を探知することができる。
【００１７】
さらに、上記予察パターンを表示して可視化する際に、この予察パターンで探知した潜水艦等の目標の位置をシンボルマーク１５０で表示するようにしてもよい。
【００１８】
尚、本実施の形態は、ソーナー自身が音波を発射して対象物からの反射波を捉えるアクティブ・ソーナーと、対象物が発生する音波を検知するパッシブ・ソーナーに適用することができる。
【００１９】
次に、図１の各部について説明する。
データベース部１０は、海洋ＤＢ１１、音響ＤＢ１２で構成されている。海洋ＤＢ１１には、海洋に関する定常的な情報、例えば、海底地形、底質等の統計値が格納されている。音響ＤＢ１２には、音響に関する定常的な情報、例えば、吸収損失、体積散乱及びソーナー自己雑音等の統計値が格納されている。
【００２０】
予測モデル部２０は、ソーナーを搭載した艦艇、ブイ等のプラットホームの運動や、海洋環境及び音響環境等の空間的にも時間的にも変動する影響因子を予測する各種モデル２１〜２４で構成されている。
海洋循環モデル２１は、海洋空間の流れ、水温・塩分等を予測する。波浪モデル２２は、海面の波高・波の向き・周期を予測する。風モデル２３は、海上の風向・風速・周期等を予測する。プラットホーム運動モデル２４は、上記各モデル２１〜２３で予測された海洋環境に応じたプラットホーム運動を予測する。尚、これらのモデル２１〜２４の他にも必要に応じて他の予測モデルを設けることにより、さらに精度を向上させることができる。
【００２１】
影響因子計測部３０は、非定常的な影響因子を計測するもので、実際にソーナーを運用する海域において、ソーナー運用前及び運用中に環境計測センサ、プラットホーム運動センサ、人工衛星等により計測した実際の海洋・気象及び音響環境情報を収集すると共に、プラットホーム上の雑音を発生する種々の機器（艦艇等におけるエンジン等の主機、その他の機械音を発生する補機等）の運転状況や、機器の運転モニタ情報、ソーナーの運転情報等を収集し、さらに、ＧＰＳ等からプラットホームの位置情報や彼我位置等を収集する。尚、彼我位置の彼の位置は、例えば適当な初期値を与えておき、ソーナーが探知する毎にフィードバックされて更新される。
【００２２】
ここでは、この影響因子計算部３０からは、プラットホーム運動、風、海流、気温等に関する計測情報を含む実際の海洋・気象・音響環境情報３１と、上記機器の運転状況情報、運転モニタ情報、ソーナー運転情報、位置情報、彼我位置情報等のソーナー及び機器に関する実測情報３２が出力されるものとする。
【００２３】
現場同化処理部４０は、データベース部１０及び予測モデル部２０からソーナーを運用する海域における、海洋や音響環境及びプラットホーム運動に関する統計情報や予測情報を取得すると共に、影響因子計測部３０から実際の海洋・気象・音響環境情報３１を取得する。そして、この情報３１を用いて、上記取得した統計情報や予測情報に対してナッジング処理、カルマンフィルタ処理を用いた同化処理を施すことにより、統計情報や予測情報を現場海域の状況に応じて修正し、精度の向上を図る。
【００２４】
音響因子変換部５０は、影響因子計測部３０から実測情報３２を取得し、これに基づいて音響ＤＢ１２を検索し、検索結果を各機器に対応する雑音情報（周波数、レベル等）に変換すると共に、ソーナーの運転情報から、ソーナーの周波数、信号処理利得、送波レベル、指向性利得等のソーナー性能に関するソーナーパラメータを抽出する。また、入力された目標の位置・深度と計測されたプラットホーム位置情報から、彼我の相対位置（方位、距離）等を算出する。
【００２５】
音響因子計算部６０では、現場同化処理部４０で同化処理された海洋・気象・音響環境情報、及び音響因子変換部５０からの雑音情報、ソーナーパラメータに基づいて予察計算に必要な図４の伝搬損失、残響、雑音等の音響因子を算出する。
【００２６】
このために音響因子計算部６０には、図２に示すように、音速分布算出部６１、吸収損失算出部６２、海面反射損失算出部６２、海底反射損失算出部６４が設けられ、これらの算出結果により伝搬損失を求める伝搬損失算出部６５が設けられている。また、海面散乱算出部６６、海底散乱算出部６７、体積散乱算出部６８が設けられ、これらの算出結果と上記伝搬損失により残響を求める残響算出部６９が設けられている。
【００２７】
また、流体雑音算出部７０、砕波雑音算出部７１、外板振動雑音算出部７２、主機雑音算出部７３、補機雑音算出部７４、吐出音算出部７５が設けられ、これらの算出結果によりソーナー自己雑音を求めるソーナー自己雑音算出部７６が設けられている。また、船舶雑音算出部７７、沿岸雑音算出部７８、海面雑音算出部７９、生物雑音算出部８０が設けられ、これらの算出結果により周囲雑音を求める周囲雑音算出部８１が設けられている。さらに、上記ソーナー自己雑音と周囲雑音とにより雑音を求める雑音算出部８２が設けられている。
【００２８】
この音響因子計算部６０の動作は、図４の音響因子及び影響因子のツリーに基づいて行われる。例えば、音速分布算出部６１では、同化処理された情報と図４の伝搬損失における音速分布の影響因子である水温分布と塩分濃度分布から３次元の音速を算出する。また、海面散乱算出部６３では、同化処理された情報と図４の残響における海面散乱の影響因子である風速・風向／波高・波向／周波数から海面散乱を算出する。
【００２９】
また、伝搬損失算出部６５、残響算出部６９、雑音算出部８２は、それらの前段の各算出部の算出結果が入力されると共に、音響因子変換部５０から図４のツリーに従った所定の情報が入力される。例えば、伝搬損失算出部６５には、算出部６１〜６４から音速分布、水深分布、海面反射損失、海底反射損失が入力されると共に、音響因子計算部５０から吸収損失／周波数、彼我深度が入力される。同様に残響算出部６９には、算出部６５〜６８から伝搬損失、海面散乱、体積散乱が入力されると共に、音響処理計算部５０からソーナー音のパルス長、送波レベル、指向性利得／相対方位／周波数が入力される。
【００３０】
次に、目標音源モデル部９０は、想定される目標の位置・深度が入力されると共に、音響因子変換部５０からソーナーパラメータ等が入力され、これらに基づいて目標の音響的な特徴をモデルにより算出する。目標の音響的な特徴とは、パッシブ・ソーナーでは、目標の出す図４の放射雑音であり、アクティブ・ソーナーでは、反射強度（ターゲットストレングス）である。
【００３１】
３次元探知予察計算部１００は、音響因子計算部６０、音響因子変換部５０及び目標音源モデル部９０から入力された情報に基づいて予察計算を実施し、３次元での探知範囲距離を予測する。即ち、まず、上記入力情報に基づいて図３に示すような３次元の格子点を作成し、この格子点の１つに音源を置いて、この音源に隣接する格子点で音がどのようになるかを順次計算することにより、ソーナーの探知範囲を３次元で示す探知範囲情報を作成することができる。
【００３２】
次に、表示処理部１１０により上記３次元探知範囲情報を所定形式の表示信号に変換することにより、表示装置１２０において予察パターンとしての探知範囲Ａが３次元座標に表示され、可視化することができる。
【００３３】
上記表示を行う際、本実施の形態においては、表示装置１２０に探知範囲Ａの予察パターンをを表示すると共に、図示のように、探知範囲Ａ付近の戦場を海底の地形及び陸の地形等を含む地図と共に表示し、その戦場にシンボルマーク１３０、１４０、１５０、１６０を表示するようにしている。
【００３４】
シンボルマーク１３０は、例えば彼我の艦艇、航空機、ソーナー、センサ位置、その他戦場における物体を示すもので、これらはソーナーや他のセンサ等から入手した情報に基づいてその位置を知ることができる。また、シンボルマーク１４０は、例えば現在観測されている海流、潮目や気象情報等の海の状態を表すと共に、海岸線や海底の地形を表す地形図を示すものである。また、シンボルマーク１５０は、上記予察パターン内で探知された潜水艦等の目標の位置を示すものであり、シンボルマーク１６０は、ソーナー自身の位置を示すものである。
【００３５】
本実施の形態によれば、ソーナー探知範囲に影響を与える図４に示す時間的に定常的、非定常的な様々な音響因子及び影響因子を全て考慮に入れた探知予察計算を行っているので、図１及び図６（ａ）に示すような精細なパターンを有するソーナー探知範囲Ａを高精度に予察することができる。また、この探知範囲Ａを複数求めることにより、図６（ｂ）のように一定海域における探知範囲を高精度に予察することができる。
【００３６】
また、探知予察計算を行う場合、例え同化データ（実際に観測したデータ）がなくても、モデルや高精度なデータベースを用いることにより、予察精度を向上させることができる。また、環境モデルの予測値を使用することにより、事前に高精度なソーナーの探知性能の予測が可能となる。
【００３７】
また、探知予察計算で得られる上記３次元探知範囲情報を表示装置１２０により表示することにより、図示のように探知範囲Ａが海洋空間において精細な立体パターンとして可視化できるので、使用者が直観的に非常に認識し易くなり、ソーナーの探知範囲を定性的に把握することができる。
【００３８】
また、シンボルマーク１３０、１４０、１５０を表示することにより、戦場等の探知現場の状況を把握しやすくなり、作戦計画が立て易くなる。例えば、図示のような表示画面を各艦艇、航空機において表示し共有することにより、艦艇や航空機を移動させたり、移動に伴ってソーナーの観測点を移動させたりする場合に、指揮をとり易くなる。また、現在の海の状態を正確に把握できるので、海の状態に応じて臨機応変・迅速に作戦変更を行うことができる。
さらに、可視化された予察パターンにおいてソーナーが探知した潜水艦等の目標の位置をシンボルマーク１５０として表示することにより、使用者は目標を直観的に認識して迅速に対応することができる。
【００３９】
即ち、従来は例えば戦場に霧が立ち込めた状態等では、的確で迅速な意思決定ができなかったが、正確なソーナー性能の把握により、海洋空間を可視化でき、さらに、ソーナーを運用する上での意思決定に必要な情報（意思決定支援情報）を付加させることにより、迅速な意思決定が可能となり、作戦計画が立てやすくなる。
【００４０】
次に、本発明の実施の形態によるコンピュータが実行するためのプログラムについて説明する。
図１におけるソーナー探知範囲予察システムにおけるコンピュータシステムのＣＰＵが実行するためのプログラムは、本発明によるプログラムを構成する。
【００４１】
このプログラムを格納するための記録媒体としては、光磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ、磁気記録媒体等を用いることができ、これらをＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、メモリカード等に構成して用いてよい。
【００４２】
また上記記録媒体は、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部のＲＡＭ等の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持するものも含まれる。
【００４３】
また上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから伝送媒体を介して、あるいは伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されるものであってもよい。上記伝送媒体とは、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体をいうものとする。
【００４４】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【００４５】
従って、このプログラムを図１のシステム又は装置とは異なるシステム又は装置において用い、そのシステム又は装置のコンピュータがこのプログラムを実行することによっても、上記実施の形態で説明した機能及び効果と同等の機能及び効果を得ることができ、本発明の目的を達成することができる。
【００４６】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、ソーナーの探知範囲を高精度に３次元で予察することができるので、失探の可能性を低減しソーナーの信頼性を高めることができる。また、探知範囲を立体的な形状として可視化するので、見やすく、分かりやすいものとなる。さらに、シンボルマークを表示することにより、ソーナーの探知現場における状況を正確に把握して迅速に対応することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態によるソーナー探知範囲予察可視化システムを示すブロック図である。
【図２】図１の音響因子計算部の構成を示すブロック図である。
【図３】３次元探知予察計算により距離データを得る様子を示す構成図である。
【図４】本発明で用いられるソーナー探知予察に関する音響因子及び音響因子に係わる影響因子をツリー状に示す構成図である。
【図５】従来のソーナー探知範囲を予察する手順を示す構成図である。
【図６】実際のソーナー探知範囲を示す構成図である。
【符号の説明】
１０データベース部
１１海洋ＤＢ
１２音響ＤＢ
２０予測モデル部
２１プラットホーム運動モデル
２２海洋循環モデル
２３波浪モデル
２４風モデル
３０影響因子計算部
３１実際の海洋・気象・音響環境情報
３２実測情報
４０現場同化処理部
５０音響因子変換部
６０音響因子計算部
６５伝搬損失算出部
６９残響算出部
８２雑音算出部
９０目標音源モデル部
１００３次元探知予察計算部
１１０表示処理部
１２０表示装置
１３０、１４０、１５０、１６０シンボルマーク
Ａソーナーの探知範囲
Ｒ距離データ[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention predicts a detectable range of a sonar for detecting an object such as a submarine underwater, and a computer program for causing a computer in the sonar detection range prediction visualization system, method and system to visualize a prediction pattern. It is about.
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art Conventionally, a detectable range (hereinafter, referred to as a detection range) of a sonar (SONAR: acoustic detector) that detects an object such as a submarine existing in the water by sound waves propagating in the water is predicted (hereinafter, referred to as prediction). For example, there is a method of performing prediction using a sound velocity distribution in the sea where a sonar is used, and in that case, the sound velocity distribution is assumed to fluctuate depending on influence factors such as water temperature, salinity, and depth.
[0003]
FIG. 5 shows a procedure for predicting the detection range of a conventional sonar.
First, BT (water temperature vertical distribution measuring device), X-BT, etc. are thrown into the sea surface from a ship, an aircraft, etc., and the water temperature is measured while the BT is sinking to obtain a depth-water temperature distribution as shown in FIG. . Next, the sound velocity distribution is obtained from the depth-water temperature distribution data and the salinity concentration data in the sea area according to (b), and the detection prediction calculation is performed from the sound velocity distribution using a predetermined calculation formula or parameter. As a result, the distance R at which the minimum detection level of the sonar in the sound attenuation characteristics as shown in FIG.
[0004]
Then, as shown in (d), the water temperature is considered to be substantially constant within a circle having a radius R centered on the observation point O, and this is determined as the sonar detection range A at that depth. Therefore, if there is an object such as an enemy submarine in the detection range A, it can be detected by the sonar.
[0005]
Further, as shown in FIG. 5 (e), a certain range of the sea area is observed at a plurality of observation points, and each of the observation areas is filled with a plurality of detection areas A having a radius R, thereby defining the detection area of the sea area. .
As described above, conventionally, only the sound velocity distribution is used as the acoustic factor for the detection and prediction calculation of the sonar.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, the detection range of the sonar is dependent on various factors (hereinafter, referred to as acoustic factors) such as a water depth distribution, an absorption loss, a sea surface reflection loss, a sea bottom reflection loss, a depth and a position of the sea, in addition to the sound velocity distribution. Things that change. In addition, these acoustic factors include water temperature distribution, salinity distribution, ocean current distribution, seafloor topography, seafloor geology, marine weather, organisms, acoustic characteristics of sonar, noise, etc., which change in the four-dimensional space of the ocean such as time and place. It is determined by various influence factors that are stationary and non-stationary with respect to time, and the slope of the attenuation characteristic curve in FIG. For this reason, the actual detection range is not a simple circular pattern as shown in FIG. 5E, but has a complicated pattern as shown in FIG. Changes every moment. Also, in a certain sea area, there are a plurality of detection ranges A having different shapes as shown in FIG. 6B.
[0007]
For this reason, in FIGS. 6A and 6B, positions indicated by, for example, B and C become blind spots in the detection range, and if an enemy submarine is located at this position, it becomes impossible to detect and causes a search error. There was a problem. In the past, there was always anxiety about attacks from enemy submarines in such blind spots, but there was a given that the detection range determined as a simple pattern was accompanied by uncertainty.
[0008]
Conventionally, it is very difficult to obtain a detection range having a complicated pattern as shown in FIGS. 6A and 6B because a large number of observation points are required. Therefore, there was no other way but to approximate the detection range of the sonar with a simple circular pattern.
[0009]
The present invention has been made in order to solve the above-described problem, and highly accurately predicts the detection range of the sonar, and visualizes the prediction pattern, thereby improving the reliability of the sonar and improving the reliability of the detection site. The purpose is to make it easier to grasp the situation.
[0010]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, the sonar detection range forecasting visualization system according to the present invention acquires stationary statistics about marine, weather, and sound, and predicts unsteady influence factors on marine, weather, and sound. Information acquisition means for acquiring prediction information from the model, actual marine / weather / acoustic environment information in the sea area at the site, and measurement value collection means for collecting actual measurement information on a sonar and a platform equipped with the sonar; Assimilation processing means for performing assimilation processing on the obtained statistical values and prediction information using actual marine / weather / acoustic information, and a predetermined acoustic factor based on the assimilation-processed environment information and the actual measurement information. Inputs the acoustic factor calculation means to be calculated and the position and depth of the assumed target, and the target sound to calculate the acoustic characteristics of the sonar using the model Model means, detection and prediction calculation means for three-dimensionally predicting and calculating a sonar detection range from the calculated predetermined acoustic factors, acoustic characteristics of the sonar, and the actual measurement information, and calculation by the detection and prediction calculation means Display means for displaying the sonar detection range of the three-dimensional information and a symbol mark representing an object existing in the sea area including the detection range.
[0011]
In addition, the sonar detection range prediction visualization method according to the present invention acquires stationary statistical values related to ocean, weather, and sound, and acquires prediction information from a prediction model of unsteady influence factors related to ocean, weather, and sound. Acquisition information, actual marine, weather, acoustic environment information in the sea area of the site, collected actual measurement information about the sonar and the platform equipped with the sonar, using the collected actual marine and acoustic information, the obtained statistical values and Performing an assimilation process on the prediction information, calculating a predetermined acoustic factor based on the assimilation-processed environment information and the actual measurement information, and inputting an assumed target position and depth to obtain acoustic characteristics of the sonar. Using a model, the sonar detection range is three-dimensionally calculated from the calculated predetermined acoustic factors, the acoustic characteristics of the sonar, and the actual measurement information. Observation was calculated, and displays the calculated detection range, is obtained so as to display the symbol mark indicating the physical phenomena present in waters containing detection range.
[0012]
Further, the program according to the present invention obtains stationary statistical values related to ocean, weather, and sound, and obtains prediction information from a prediction model of unsteady influencing factors related to ocean, weather, and sound; The actual marine / weather / acoustic environment information in the site sea area, the measurement value collection process of collecting the sonar and the actual measurement information on the platform equipped with the sonar, and the collected actual marine / weather / acoustic information is used. Assimilation processing to be performed on the obtained statistical values and prediction information, acoustic factor calculation processing to calculate a predetermined acoustic factor based on the assimilated environmental information and the actually measured information, and assumed target position and depth Input, and target sound source model processing for calculating the acoustic characteristics of the sonar using the model, the calculated predetermined acoustic factors and the sonar A detection and prediction calculation process for three-dimensionally predicting and calculating a sonar detection range from acoustic characteristics and the actual measurement information, and displaying the calculated detection range and displaying a symbol mark representing an object existing in the sea area including the detection range. This is a program for causing a computer to execute display processing to be displayed.
[0013]
[Action]
Therefore, according to the present invention, the steady-state statistical values related to the ocean, weather, and sound, and the modeled prediction information for predicting the non-stationary influential factors related to the ocean, weather, and sound are compared with the on-site sea area. By performing assimilation processing using actual marine, weather, and acoustic environment information at, highly accurate information reflecting the actual situation of the site sea area can be obtained. Further, based on actual measurement information on the sonar and the platform on which the sonar is mounted and environmental information subjected to assimilation processing, predetermined acoustic factors such as propagation loss, reverberation, and noise are calculated, and an assumed target position and depth are input. By calculating the acoustic characteristics of the sonar using a model, by performing a three-dimensional prediction calculation of the sonar detection range from the calculated predetermined acoustic factors and the acoustic characteristics of the sonar and the actual measurement information, Performs detection prediction calculation taking into account various influencing factors, displays the calculated detection range, and displays a symbol mark representing an object existing in the sea area including the detection range, so that a highly accurate detection range is obtained. In addition to being able to display this, the state of the sea such as ships, aircraft, currents, tides, etc. in the sea area such as the battlefield is indicated by symbol marks. Since it is, the battlefield of the state is likely to grasp, strategy plan is likely to stand.
[0014]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 4 shows acoustic factors used in the sonar detection range prediction system according to the present embodiment and influencing factors related to the acoustic factors.
In FIG. 4, the main acoustic factors are propagation loss, reverberation, and noise, radiated noise as a target sound source model to be described later, and mechanical performance of the target sonar (system-specific, independent of the environment, In the method of operating the sonar, several fixed values are selected), including the transmission level, the directional gain, the signal processing gain, the recognition differential, and the target strength. Each acoustic factor further includes a plurality of acoustic factors in a tree shape. Further, each of these acoustic factors is affected by an influencing factor.
[0015]
For example, the sound velocity distribution which is one of the acoustic factors in the propagation loss fluctuates due to the influence factors such as the water temperature distribution and the salt concentration distribution, and the water depth distribution which is the other acoustic factor fluctuates due to the influence factor which is the position of the person. Sea surface scattering, which is one of acoustic factors in reverberation, fluctuates depending on influence factors such as wind speed / wind direction / wave height / wave direction / frequency. Hereinafter, similarly, each acoustic factor fluctuates according to each influence factor. These influencing factors are temporally stationary and non-stationary. The stationary influence factors include, for example, those that change when the location of the seabed topography, seabed geology, and the like differ, but do not change over time. The non-stationary influence factors include, for example, those that change over time even if the locations such as the water temperature distribution and the biological distribution are the same.
[0016]
FIG. 1 is a block diagram showing a sonar detection range prediction system according to the present embodiment using the acoustic factors and influence factors of FIG.
In the present system, as shown on the display device 120 of FIG. 1, the detection range A of the sonar is foreseen as three-dimensional information, and this is displayed and visualized. The detection range A shown in FIG. 1 is not a simple predictive pattern of a circular shape as in the related art, but a predictive pattern having a complicated and fine three-dimensional shape that changes momentarily according to stationary and unsteady influence factors. Has become. As a result, an object (target) such as a submarine can be detected with high accuracy.
[0017]
Further, when displaying and visualizing the forecast pattern, a target position of a submarine or the like detected by the forecast pattern may be displayed by a symbol mark 150.
[0018]
The present embodiment can be applied to an active sonar that captures a reflected wave from an object by emitting a sound wave by the sonar itself, and a passive sonar that detects a sound wave generated by the object.
[0019]
Next, each part of FIG. 1 will be described.
The database unit 10 includes a marine DB 11 and a sound DB 12. The ocean DB 11 stores stationary information on the ocean, for example, statistical values such as seabed topography and sediment. The sound DB 12 stores stationary information related to sound, for example, statistics such as absorption loss, volume scattering, and sonar self-noise.
[0020]
The prediction model unit 20 is composed of various models 21 to 24 for predicting the motion of a platform such as a ship or a buoy equipped with a sonar, and an influential factor which varies spatially and temporally such as a marine environment and an acoustic environment. ing.
The ocean circulation model 21 predicts the flow of the ocean space, water temperature, salinity, and the like. The wave model 22 predicts the wave height / wave direction / period of the sea surface. The wind model 23 predicts a wind direction, a wind speed, a cycle, and the like on the sea. The platform motion model 24 predicts a platform motion according to the marine environment predicted by each of the models 21 to 23. The accuracy can be further improved by providing other prediction models as required in addition to the models 21 to 24.
[0021]
The influential factor measuring unit 30 is for measuring unsteady influential factors, and is actually measured by an environmental measurement sensor, a platform motion sensor, an artificial satellite, etc. before and during the sonar operation in the sea area where the sonar is actually operated. In addition to collecting marine, weather, and acoustic environment information, the operating status of various devices that generate noise on the platform (main engines such as engines in ships, etc., and auxiliary devices that generate other mechanical sounds, etc.) Driving monitor information, sonar driving information, etc. are collected, and further, platform position information, ego position, etc. are collected from GPS or the like. It should be noted that his position of the ego position is given an appropriate initial value, for example, and is fed back and updated each time the sonar detects it.
[0022]
Here, from the influence factor calculation unit 30, actual marine / weather / acoustic environment information 31 including measurement information on platform motion, wind, ocean current, temperature, and the like, operation status information, operation monitor information, sonar It is assumed that actual measurement information 32 about a sonar and a device, such as driving information, position information, and ego position information, is output.
[0023]
The on-site assimilation processing unit 40 acquires statistical information and prediction information on the ocean, the acoustic environment, and platform motion in the sea area where the sonar is operated from the database unit 10 and the prediction model unit 20, and acquires the actual oceanographic information from the influential factor measurement unit 30. -Acquire weather / acoustic environment information 31. Then, by using this information 31, the obtained statistical information and prediction information are subjected to nudging processing and assimilation processing using Kalman filter processing, thereby correcting the statistical information and prediction information according to the situation of the site sea area. , Improve accuracy.
[0024]
The acoustic factor conversion unit 50 acquires the actual measurement information 32 from the influence factor measurement unit 30, searches the acoustic DB 12 based on the acquired information, converts the search result into noise information (frequency, level, etc.) corresponding to each device, and And sonar parameters related to sonar performance such as sonar frequency, signal processing gain, transmission level, and directivity gain are extracted from the sonar operation information. Further, the relative position (azimuth, distance) of the ego is calculated from the input target position / depth and the measured platform position information.
[0025]
In the acoustic factor calculation unit 60, based on the marine, weather, and acoustic environment information assimilated by the on-site assimilation processing unit 40, the noise information from the acoustic factor conversion unit 50, and the sonar parameters, the propagation shown in FIG. Calculate acoustic factors such as loss, reverberation, and noise.
[0026]
For this purpose, the acoustic factor calculation unit 60 is provided with a sound velocity distribution calculation unit 61, an absorption loss calculation unit 62, a sea surface reflection loss calculation unit 62, and a sea bottom reflection loss calculation unit 64, as shown in FIG. A propagation loss calculating unit 65 for obtaining a propagation loss based on the result is provided. Further, a sea surface scattering calculation section 66, a sea bottom scattering calculation section 67, and a volume scattering calculation section 68 are provided, and a reverberation calculation section 69 for obtaining reverberation based on the calculation results and the propagation loss is provided.
[0027]
Further, a fluid noise calculating section 70, a breaking noise calculating section 71, an outer panel vibration noise calculating section 72, a main engine noise calculating section 73, an auxiliary machine noise calculating section 74, and a discharge sound calculating section 75 are provided. A sonar self-noise calculating unit 76 for obtaining self-noise is provided. Further, a ship noise calculating unit 77, a coastal noise calculating unit 78, a sea surface noise calculating unit 79, and a biological noise calculating unit 80 are provided, and an ambient noise calculating unit 81 for obtaining ambient noise based on the calculation results is provided. Further, there is provided a noise calculator 82 for obtaining noise from the sonar self-noise and the ambient noise.
[0028]
The operation of the acoustic factor calculation unit 60 is performed based on the acoustic factor and influence factor tree in FIG. For example, the sound velocity distribution calculation unit 61 calculates a three-dimensional sound velocity from the information subjected to the assimilation processing and the water temperature distribution and the salt concentration distribution which are the influence factors of the sound velocity distribution in the propagation loss in FIG. In addition, the sea-surface scattering calculating unit 63 calculates sea-surface scattering from the assimilated information and the wind speed / wind direction / wave height / wave direction / frequency which are the influence factors of the sea surface scattering in the reverberation of FIG.
[0029]
Further, the propagation loss calculation unit 65, the reverberation calculation unit 69, and the noise calculation unit 82 receive the calculation results of the calculation units at the preceding stage and input a predetermined result from the acoustic factor conversion unit 50 according to the tree of FIG. Information is entered. For example, to the propagation loss calculator 65, the sound velocity distribution, the water depth distribution, the sea surface reflection loss, and the sea floor reflection loss are input from the calculators 61 to 64, and the absorption loss / frequency and the energy depth are calculated from the acoustic factor calculator 50. Is entered. Similarly, the reverberation calculation unit 69 receives the propagation loss, the sea surface scattering, and the volume scattering from the calculation units 65 to 68, and receives the sonar sound pulse length, the transmission level, and the directivity gain / relative from the acoustic processing calculation unit 50. A bearing / frequency is input.
[0030]
Next, the target sound source model unit 90 receives the assumed position and depth of the target, and also receives the sonar parameters and the like from the acoustic factor conversion unit 50, and based on these, acquires the acoustic characteristics of the target using a model. calculate. The acoustic characteristics of the target are the radiation noise of the target shown in FIG. 4 for the passive sonar, and the reflection intensity (target strength) for the active sonar.
[0031]
The three-dimensional detection prediction calculation unit 100 performs a prediction calculation based on information input from the acoustic factor calculation unit 60, the acoustic factor conversion unit 50, and the target sound source model unit 90, and predicts a detection range distance in three dimensions. . That is, first, a three-dimensional grid point as shown in FIG. 3 is created based on the input information, a sound source is placed at one of the grid points, and how sound is generated at a grid point adjacent to the sound source. By sequentially calculating whether or not it is possible, detection range information indicating the detection range of the sonar in three dimensions can be created.
[0032]
Next, the display processing unit 110 converts the three-dimensional detection range information into a display signal in a predetermined format, so that the detection range A as a prediction pattern is displayed on the display device 120 in three-dimensional coordinates and can be visualized. .
[0033]
In performing the above display, in the present embodiment, the prediction pattern of the detection range A is displayed on the display device 120, and the battlefield in the vicinity of the detection range A is displayed on the sea floor terrain and land terrain as shown in the figure. And a symbol map 130, 140, 150, 160 on the battlefield.
[0034]
The symbol mark 130 indicates, for example, a ship, an aircraft, a sonar, a sensor position, and other objects on the battlefield, and the position of the symbol mark 130 can be known based on information obtained from the sonar, another sensor, or the like. In addition, the symbol mark 140 indicates a topographic map showing the state of the sea such as, for example, the current sea current, the tide, and the weather information which are currently being observed, and the topography of the coastline and the seabed. The symbol mark 150 indicates the position of a target of a submarine or the like detected in the above-mentioned prediction pattern, and the symbol mark 160 indicates the position of the sonar itself.
[0035]
According to the present embodiment, since the detection prediction calculation is performed in consideration of all the various acoustic factors and influential factors that are temporally stationary and non-stationary shown in FIG. 4 that affect the sonar detection range. The sonar detection range A having a fine pattern as shown in FIG. 1 and FIG. 6A can be predicted with high accuracy. By obtaining a plurality of detection ranges A, a detection range in a certain sea area can be predicted with high accuracy as shown in FIG. 6B.
[0036]
Further, in the case of performing the detection and prediction calculation, even if there is no assimilation data (data actually observed), the prediction accuracy can be improved by using a model or a highly accurate database. Further, by using the predicted value of the environmental model, it is possible to predict the detection performance of the sonar with high accuracy in advance.
[0037]
Also, by displaying the three-dimensional detection range information obtained by the detection prediction calculation on the display device 120, the detection range A can be visualized as a fine three-dimensional pattern in the ocean space as shown in the figure, so that the user can intuitively understand the detection range A. It becomes very easy to recognize, and the detection range of the sonar can be grasped qualitatively.
[0038]
Further, by displaying the symbol marks 130, 140, and 150, the situation of a detection site such as a battlefield can be easily grasped, and an operation plan can be easily set. For example, by displaying and sharing the display screen as shown in each ship and aircraft, it becomes easier to take command when moving the ship or aircraft or moving the observation point of the sonar with the movement. . In addition, since the current state of the sea can be accurately grasped, the strategy can be changed flexibly and quickly according to the state of the sea.
Furthermore, by displaying the position of the target such as a submarine detected by the sonar in the visualized forecast pattern as the symbol mark 150, the user can intuitively recognize the target and respond quickly.
[0039]
In other words, in the past, accurate and quick decision-making could not be performed, for example, in a state where fog was on the battlefield, but by accurately grasping the sonar performance, the ocean space can be visualized, and furthermore, in operating the sonar By adding information necessary for decision making (decision support information), quick decision making becomes possible and strategy planning becomes easier.
[0040]
Next, a program executed by a computer according to the embodiment of the present invention will be described.
The program executed by the CPU of the computer system in the sonar detection range prediction system in FIG. 1 constitutes the program according to the present invention.
[0041]
As a recording medium for storing this program, a magneto-optical disk, an optical disk, a semiconductor memory, a magnetic recording medium, or the like can be used, and these are configured in a ROM, a RAM, a CD-ROM, a flexible disk, a memory card, or the like. May be used.
[0042]
The recording medium stores the program for a certain period of time, such as a volatile memory such as an internal RAM of a computer system serving as a server or a client when the program is transmitted through a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. What is retained is also included.
[0043]
Further, the above program may be transmitted from a computer system storing the program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in the transmission medium. The transmission medium is a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line.
[0044]
Further, the program may be for realizing a part of the functions described above. Furthermore, what can implement | achieve the function mentioned above in combination with the program already recorded on the computer system, and what is called a difference file (difference program) may be sufficient.
[0045]
Therefore, when this program is used in a system or apparatus different from the system or apparatus in FIG. 1 and the computer of the system or apparatus executes this program, the functions and effects equivalent to those described in the above embodiment can be obtained. And an effect can be obtained, and the object of the present invention can be achieved.
[0046]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the detection range of the sonar can be three-dimensionally predicted with high accuracy, so that the possibility of missing search can be reduced and the reliability of the sonar can be increased. Also, since the detection range is visualized as a three-dimensional shape, the detection range is easy to see and understand. Further, by displaying the symbol mark, it is possible to accurately grasp the situation of the sonar at the detection site and to take prompt action.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a sonar detection range prediction visualization system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of an acoustic factor calculation unit in FIG. 1;
FIG. 3 is a configuration diagram illustrating a manner in which distance data is obtained by three-dimensional detection prediction calculation.
FIG. 4 is a configuration diagram showing acoustic factors related to sonar detection prediction used in the present invention and influential factors related to the acoustic factors in a tree shape.
FIG. 5 is a configuration diagram showing a procedure for predicting a conventional sonar detection range.
FIG. 6 is a configuration diagram showing an actual sonar detection range.
[Explanation of symbols]
10 Database part 11 Ocean DB
12 Sound DB
Reference Signs List 20 Prediction model unit 21 Platform motion model 22 Ocean circulation model 23 Wave model 24 Wind model 30 Influence factor calculation unit 31 Actual ocean, weather, and acoustic environment information 32 Actual measurement information 40 On-site assimilation processing unit 50 Acoustic factor conversion unit 60 Acoustic factor calculation Unit 65 propagation loss calculation unit 69 reverberation calculation unit 82 noise calculation unit 90 target sound source model unit 100 three-dimensional detection prediction calculation unit 110 display processing unit 120 display device 130, 140, 150, 160 symbol mark A sonar detection range R distance data

Claims

海洋・気象及び音響に関する定常的な統計値を取得すると共に、海洋・気象及び音響に関する非定常的な影響因子の予測モデルから予測情報を取得する情報取得手段と、
現場海域における実際の海洋・気象・音響環境情報と、ソーナー及びソーナーを搭載するプラットホームに関する実測情報とを収集する計測値収集手段と、
前記収集された実際の海洋・気象・音響情報を用いて前記取得した統計値及び予測情報に対して同化処理を施す同化処理手段と、
前記同化処理された環境情報と前記実測情報に基づいて所定の音響因子を算出する音響因子計算手段と、
想定される目標の位置・深度を入力し、ソーナーの音響的な特徴をモデルを用いて算出する目標音源モデル手段と、
前記算出された所定の音響因子と前記ソーナーの音響的な特徴と前記実測情報からソーナー探知範囲を３次元的に予察計算する探知予察計算手段と、
前記探知予察計算手段により算出された３次元情報のソーナー探知範囲を表示すると共に、探知範囲を含む海域に存在する物象を表すシンボルマークを表示する表示手段とを備えたことを特徴とするソーナー探知範囲予察可視化システム。Information acquisition means for acquiring stationary statistical values related to ocean, weather, and sound, and acquiring prediction information from a prediction model of nonstationary influential factors related to ocean, weather, and sound,
Measurement value collection means for collecting actual marine / weather / acoustic environment information in the site sea area and actual measurement information on the sonar and the platform equipped with the sonar;
Assimilation processing means for performing assimilation processing on the obtained statistical value and prediction information using the collected actual ocean, weather, and acoustic information,
Acoustic factor calculating means for calculating a predetermined acoustic factor based on the assimilated environmental information and the measured information,
Target sound source model means for inputting the assumed target position and depth, and calculating the acoustic characteristics of the sonar using the model,
A detection prediction calculation means for performing a three-dimensional prediction calculation of a sonar detection range from the calculated predetermined acoustic factor, the acoustic characteristics of the sonar, and the actual measurement information,
Display means for displaying a sonar detection range of the three-dimensional information calculated by the detection and prediction calculation means, and displaying a symbol mark representing an object existing in a sea area including the detection range. Range prediction visualization system.

前記シンボルマークは、前記海域における艦艇、航空機等を表すものであることを特徴とする請求項１記載のソーナー探知範囲予察可視化システム。The sonar detection range prediction visualization system according to claim 1, wherein the symbol mark represents a ship, an aircraft, or the like in the sea area.

前記シンボルマークは、探知現場における海の状態を表すものであることを特徴とする請求項１又は２記載のソーナー探知範囲予察可視化システム。3. The sonar detection range prediction visualization system according to claim 1, wherein the symbol mark indicates a state of the sea at a detection site.

前記シンボルマークは、探知現場における地形を表すものであることを特徴とする請求項１又は２記載のソーナー探知範囲予察システム。3. The sonar detection range prediction system according to claim 1, wherein the symbol mark represents a terrain at a detection site.

前記シンボルマークは、探知範囲で探知された目標を及び／又はソーナー自身の位置を表すものであることを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載のソーナー探知範囲予察システム。The sonar detection range prediction system according to any one of claims 1 to 4, wherein the symbol mark indicates a target detected in the detection range and / or a position of the sonar itself.

前記所定の音響因子は、伝搬損失、残響、雑音の少なくとも１つであることを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載のソーナー探知範囲予察可視化システム。The system according to any one of claims 1 to 5, wherein the predetermined acoustic factor is at least one of a propagation loss, reverberation, and noise.

前記実際の海洋・気象・音響環境情報は、ソーナーが搭載されたプラットホームの運動情報を含むことを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載のソーナー探知範囲予察可視化システム。The sonar detection range prediction visualization system according to any one of claims 1 to 6, wherein the actual ocean, weather, and acoustic environment information includes motion information of a platform on which a sonar is mounted.

前記実測情報は、プラットホームが有する機器の運転状況情報、機器の運転モニタ情報、ソーナー運転情報、ソーナーの位置情報の何れかであることを特徴とする請求項１〜７の何れか１項に記載のソーナー探知範囲予察可視化システム。8. The apparatus according to claim 1, wherein the measurement information is any one of operation status information of an apparatus included in the platform, operation monitor information of the apparatus, sonar operation information, and sonar position information. Sonar detection range forecast visualization system.

前記音響因子計算手段は、前記運転モニタ情報と音響に関する定常的な統計値に基づいて前記機器から発生する雑音情報を算出すると共に、前記運転状況情報からソーナーパラメータを抽出する音響因子変換手段と、前記雑音情報とソーナーパラメータに基づいて前記所定の音響因子を算出する算出手段とを有することを特徴とする請求項１〜８の何れか１項に記載のソーナー探知範囲予察可視化システム。The acoustic factor calculation unit calculates noise information generated from the device based on the driving monitor information and stationary statistics related to sound, and extracts a sonar parameter from the driving situation information. The sonar detection range prediction visualization system according to any one of claims 1 to 8, further comprising a calculation unit configured to calculate the predetermined acoustic factor based on the noise information and a sonar parameter.

前記ソーナーパラメータは、ソーナーの周波数、送波レベル、信号処理利得、指向性利得の何れかであることを特徴とする請求項９記載のソーナー探知範囲予察可視化システム。The sonar detection range prediction visualization system according to claim 9, wherein the sonar parameter is one of a sonar frequency, a transmission level, a signal processing gain, and a directivity gain.

海洋・気象及び音響に関する定常的な統計値を取得すると共に、海洋・気象及び音響に関する非定常的な影響因子の予測モデルから予測情報を取得し、現場海域における実際の海洋・気象・気象・音響環境情報とソーナー及びソーナーを搭載するプラットホームに関する実測情報とを収集し、収集した実際の海洋・気象・音響情報を用いて前記取得した統計値及び予測情報に対して同化処理を施し、同化処理された環境情報と前記実測情報に基づいて所定の音響因子を算出し、想定される目標の位置・深度を入力してソーナーの音響的な特徴をモデルを用いて算出し、前記算出された所定の音響因子と前記ソーナーの音響的な特徴と前記実測情報からソーナー探知範囲を３次元的に予察計算し、算出された探知範囲を表示すると共に、探知範囲を含む海域に存在する物象を表すシンボルマークを表示することを特徴とするソーナー探知範囲予察可視化方法。Obtains steady-state statistics on oceans, weather, and sound, and obtains forecast information from prediction models for unsteady influence factors on the oceans, weather, and sound. Environmental information and actual measurement information on the sonar and the platform on which the sonar is mounted are collected, and the obtained statistical values and prediction information are subjected to assimilation processing using the collected actual marine / weather / acoustic information. A predetermined acoustic factor is calculated based on the obtained environment information and the actual measurement information, an assumed target position / depth is input, an acoustic characteristic of the sonar is calculated using a model, and the calculated predetermined The sonar detection range is three-dimensionally predicted and calculated from the acoustic factors, the acoustic characteristics of the sonar, and the actual measurement information, and the calculated detection range is displayed. Sonar detection range Preliminary visualization method characterized by displaying a symbol mark indicating the physical phenomena present in waters containing.

海洋・気象及び音響に関する定常的な統計値を取得すると共に、海洋・気象及び音響に関する非定常的な影響因子の予測モデルから予測情報を取得する情報取得処理と、
現場海域における実際の海洋・気象・気象・音響環境情報とソーナー及びソーナーを搭載するプラットホームに関する実測情報とを収集する計測値収集処理と、
前記収集された実際の海洋・気象・音響情報を用いて前記取得した統計値及び予測情報に対して行う同化処理と、
前記同化処理された環境情報と前記実測情報に基づいて所定の音響因子を算出する音響因子計算処理と、
想定される目標の位置・深度を入力し、ソーナーの音響的な特徴をモデルを用いて算出する目標音源モデル処理と、
前記算出された所定の音響因子と前記ソーナーの音響的な特徴と前記実測情報からソーナー探知範囲を３次元的に予察計算する探知予察計算処理と、
算出された探知範囲を表示すると共に、探知範囲を含む海域に存在する物象を表すシンボルマークを表示する表示処理とをコンピュータに実行させるためのプログラム。Information acquisition processing of acquiring stationary statistical values related to ocean, weather, and sound, and acquiring prediction information from a prediction model of unsteady influencing factors related to ocean, weather, and sound,
A measurement value collection process for collecting actual marine / meteorological / meteorological / acoustic environment information and actual measurement information on a sonar and a platform equipped with the sonar in the site sea area;
Assimilation processing performed on the obtained statistical value and prediction information using the collected actual ocean, weather, and acoustic information,
An acoustic factor calculation process of calculating a predetermined acoustic factor based on the assimilation-processed environment information and the measured information;
Target sound source model processing for inputting the assumed position and depth of the target and calculating the acoustic characteristics of the sonar using the model,
A detection prediction calculation process of three-dimensionally predicting and calculating a sonar detection range from the calculated predetermined acoustic factors, the acoustic characteristics of the sonar, and the actual measurement information,
A program for causing a computer to execute a display process of displaying a calculated detection range and displaying a symbol mark representing an object existing in a sea area including the detection range.