KR101597224B1 - 룩업 테이블을 이용한 해양 음파 거리 추정 시스템 및 그 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 송신기 위치, 수신기의 깊이 및 음속 분포(SSP)를 알고 있는 상황에서 오류를 가지는 ToA의 분산 값에 따른 가우시안 Q 함수를 이용하여 신뢰도에 따라 구간을 결정한 후, 결정된 구간에 따라 룩업 테이블을 생성하며, 실제 ToA 측정 시, 이 값을 만들어진 룩업 테이블에 가장 차이가 적게나는 값으로 매핑시켜 그 값에 해당하는 수평거리 값을 수신기 거리 측정 값으로 결정하는 기술에 관한 것으로서, 룩업 테이블을 이용함으로써 기존 방식의 거리에 따른 RMSE(Root mean square error)값 성능을 최대한 유지하며, 연산량의 복잡도를 개선하도록 함에 그 목적이 있다.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 송신기로부터 방사된 음파의 도달 시간(Time of arrival)(이하, 'ToA')를 이용하여 음파의 출발각을 추정하고, 추정된 출발각을 이용하여 수평거리를 추정하는 출발각 추정부; 오류를 가지는 Noisy ToA의 분산 값에 따른 가우시안 함수를 이용하여 신뢰도 구간에 따라 구간을 결정한 후, 결정된 구간에 따라 룩업 테이블(look-up table)을 생성하는 룩업 테이블 생성부; 및 실제 측정된 ToA 값을 상기 룩업 테이블 생성부를 통해 생성된 ToA-수평거리 테이블에 매핑시키고, 매핑된 값에 해당하는 수평거리 값을 수신기 거리 측정 값으로 결정하는 수신기 거리 추정부; 를 포함한다.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 송신기로부터 방사된 음파의 도달 시간(Time of arrival)(이하, 'ToA')를 이용하여 음파의 출발각을 추정하고, 추정된 출발각을 이용하여 수평거리를 추정하는 출발각 추정부; 오류를 가지는 Noisy ToA의 분산 값에 따른 가우시안 함수를 이용하여 신뢰도 구간에 따라 구간을 결정한 후, 결정된 구간에 따라 룩업 테이블(look-up table)을 생성하는 룩업 테이블 생성부; 및 실제 측정된 ToA 값을 상기 룩업 테이블 생성부를 통해 생성된 ToA-수평거리 테이블에 매핑시키고, 매핑된 값에 해당하는 수평거리 값을 수신기 거리 측정 값으로 결정하는 수신기 거리 추정부; 를 포함한다.
Description
본 발명은 해양 음파 거리 추정 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 룩업 테이블(Look-up table)을 이용함으로써, 기존 방식의 거리에 따른 RMSE(Root mean square error)값 성능을 최대한 유지하며, 연산량의 복잡도를 개선할 수 있는 룩업 테이블을 이용한 해양 음파 거리 추정 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
수중 이동체의 위치 파악 기술과 관련해서는, 한국등록특허 제10-0972024호(이하, '선행문헌')외에 다수 등록 및 공개되어 있다.
상기한 선행문헌은, 수중 이동체 위치파악 장치에 있어서, 수중 이동체에 부착 설치되어 수중에서 초음파를 발생하는 초음파발신기; 수색 선박의 일측에 부착 설치되며, 상기 초음파발신기에서 발생한 초음파신호를 수신하는 초음파수신기; 및 상기 초음파수신기로 초음파발신기에서 발생한 초음파신호를 수신하여 초음파발신기의 거리 및 방향을 연산하는 수중 이동체 위치파악 장치의 제어부를 구비하되, 상기 초음파신호를 발생하는 초음파발신기는 다수의 사람 또는 수중이동체를 식별하기 위하여 고유의 코드화된 식별 부호를 가짐을 특징으로 한다.
한편, 해양 수중 거리 추정은 음파의 전파 속도가 온도에 따라 일정하지 않아, 수심에 따라 달라지는 특성을 가지고 있어 실제 위치를 추적하는 데에 어려움이 많다.
이러한 특성 때문에, 수신단에서 도달 시간(Time of arrival: ToA)을 이용하여 수신기의 위치와 거리를 측정할 때 단순히 송신기와 수신기 사이의 직선거리로 생각할 수 없는 문제점이 존재한다.
이러한 문제를 해결하기 위하여, 정확한 위치 및 거리 추정에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 기존에 제안된 방법들은 측정된 ToA 값을 이용하여 음선의 굴곡(ray bending)을 야기하는 각도의 변화량을 구하는 방식이다.
이러한 방법들은 송신기의 위치와 수신기의 깊이, 음속 분포(Sound speed profile: SSP)를 알고 있다는 가정 하에서 이루어진다.
Ramezani와 leus는 SSP에 기반을 두어 깊이의 미소 변화에 따라 스넬의 법칙(snell's law)을 적용한 후, 각도 변화를 모델링하여 출발각을 추정하는 방식을 제안하였다.
이러한 방식은 음선 굴곡을 적용한 거리 측정 방식에서 기존의 방식보다 매우 좋은 성능을 보이며, ToA에 잡 영향이 더해진 오류가 있는 ToA(Noisy ToA)로 약칭)를 수신한 상황에서도 기존 방법보다 개선된 성능을 보인다. 그러나, 각도의 미소 변화량에 따라 적분 연산을 해야 하므로 복잡도가 매우 크다는 단점이 존재한다.
Hamid Ramezani, Geert Leus (2013). Target Localization and Tracking for an Isogradient Sound Speed Profile. IEEE Transactions on Signal Processing, VOL 61, NO. 6
본 발명은 송신기 위치, 수신기의 깊이 및 음속 분포(SSP)를 알고 있는 상황에서 오류를 가지는 ToA의 분산 값에 따른 가우시안 Q 함수를 이용하여 신뢰도에 따라 구간을 결정한 후, 결정된 구간에 따라 룩업 테이블을 생성하며, 실제 ToA 측정 시, 이 값을 만들어진 룩업 테이블에 가장 차이가 적게나는 값으로 매핑시켜 그 값에 해당하는 수평거리 값을 수신기 거리 측정 값으로 결정하는 기술에 관한 것으로서, 룩업 테이블을 이용함으로써 기존 방식의 거리에 따른 RMSE(Root mean square error)값 성능을 최대한 유지하며, 연산량의 복잡도를 개선하도록 함에 그 목적이 있다.
이러한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명은 룩업 테이블을 이용한 해양 음파 거리 추정 시스템에 관한 것으로서, 송신기로부터 방사된 음파의 도달 시간(Time of arrival)(이하, 'ToA')를 이용하여 음파의 출발각을 추정하고, 추정된 출발각을 이용하여 수평거리를 추정하는 출발각 추정부; 오류를 가지는 Noisy ToA의 분산 값에 따른 가우시안 함수를 이용하여 신뢰도 구간에 따라 구간을 결정한 후, 결정된 구간에 따라 룩업 테이블(look-up table)을 생성하는 룩업 테이블 생성부; 및 실제 측정된 ToA 값을 상기 룩업 테이블 생성부를 통해 생성된 ToA-수평거리 테이블에 매핑시키고, 매핑된 값에 해당하는 수평거리 값을 수신기 거리 측정 값으로 결정하는 수신기 거리 추정부; 를 포함한다.
또한 상기 출발각 추정부는, ToA를 이용하여 출발각을 추정하되, 깊이 구간을 나누고, 음속 분포 및 각 구간에서의 음속을 이용하여 출발각을 추정하는 출발각 추정모듈; 및 상기 출발각 추정모듈을 통해 추정한 출발각의 탄젠트(tangent) 성분의 합을 구함으로써 수평거리를 추정하는 수평거리 추정모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 룩업 테이블 생성부는, 오류를 가지는 Noisy ToA에 대하여, 평균이 0, 표준편차가 인 가우시안 랜덤 변수로 모델링하는 ToA 모델링모듈; 음속 분포, 송신기의 위치 및 오류를 가지는 ToA에 대한 표준편차를 알고 있는 상태에서, 목표로 하는 평균 제곱근 오차(RMSE)에 맞추어 신뢰도를 결정하는 신뢰도 결정모듈; 결정된 신뢰도를 이용하여, 모델링된 ToA 룩업 테이블 값 사이의 중간값을 구함으로써 구간을 결정하는 구간 결정모듈; 상기 수신기의 깊이를 증가시키고, 결정된 중간값을 이용하여 ToA 테이블을 생성하는 ToA 테이블 생성모듈; 및 상기 출발각 추정부를 통해 추정된 출발각 및 수평거리를 이용하여 수평거리와 ToA를 대응시키고 수신기의 깊이를 증가시켜, 상기 ToA 테이블 생성모듈을 통해 생성한 ToA 테이블을 수신기 깊이에 따른 ToA-수평거리 테이블로 생성하는 ToA-수평거리 테이블 생성모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 구간 결정모듈은, 결정된 신뢰도를 이용하여, 가우시안 랜덤 변수로 모델링된 ToA를 Q 함수를 이용하여, 신뢰도 p% 구간인 에서 중간값()을 구하고, 를 룩업 테이블의 그 다음 값으로 결정함으로써, 구간을 결정하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 수신기 거리 추정부는, 이미 알고 있는 수신기의 깊이에 따른 룩업 테이블을 선택하는 룩업 테이블 선택모듈; 및 선택한 룩업 테이블 값 중, 실제 측정된 ToA와 가장 차이가 적게나는 값으로 매핑하고, 매핑된 룩업 테이블 값에 해당하는 수평거리 값을 수신기 거리 측정 값으로 결정하여 추출하는 거리 추정모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 룩업 테이블 선택모듈은, 상기 수신기의 깊이에 해당하는 룩업 테이블이 존재하는지 판단하여, 존재할 경우 해당 룩업 테이블을 선택하고, 존재하지 않을 경우 수신기의 깊이와 차이가 가장 적게나는 룩업 데이블을 선택하는 것을 특징으로 한다.
한편, 본 발명은 룩업 테이블을 이용한 해양 음파 거리 추정 방법에 관한 것으로서, (a) 출발각 추정부가 송신기로부터 방사된 음파의 도달 시간(Time of arrival)(이하, 'ToA')를 이용하여 음파의 출발각을 추정하고, 추정된 출발각을 이용하여 수평거리를 추정하는 과정; (b) 룩업 테이블 생성부가 오류를 가지는 Noisy ToA의 분산 값에 따른 가우시안 함수를 이용하여 신뢰도 구간에 따라 구간을 결정한 후, 결정된 구간에 따라 룩업 테이블(look-up table)을 생성하는 과정; 및 (c) 수신기 거리 추정부가 실제 측정된 ToA 값을 상기 룩업 테이블 생성부를 통해 생성된 ToA-수평거리 테이블에 매핑시키고, 매핑된 값에 해당하는 수평거리 값을 수신기 거리 측정 값으로 결정하는 과정; 을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 (a) 과정은, (a-1) 상기 출발각 추정부가 ToA를 이용하여 출발각을 추정하되, 깊이 구간을 나누고, 음속 분포 및 각 구간에서의 음속을 이용하여 출발각을 추정하는 단계; 및 (a-2) 상기 출발각 추정부가 추정한 출발각의 탄젠트(tangent) 성분의 합을 구함으로써 수평거리를 추정하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 (b) 과정은, (b-1) 상기 룩업 테이블 생성부가 오류를 가지는 Noisy ToA에 대하여, 평균이 0, 표준편차가 인 가우시안 랜덤 변수로 모델링하는 단계; (b-2) 상기 룩업 테이블 생성부가 음속 분포, 송신기의 위치 및 오류를 가지는 ToA에 대한 표준편차를 알고 있는 상태에서, 목표로 하는 평균 제곱근 오차(RMSE)에 맞추어 신뢰도를 결정하는 단계; (b-3) 상기 룩업 테이블 생성부가 결정된 신뢰도를 이용하여, 모델링된 ToA 룩업 테이블 값 사이의 중간값을 구함으로써 구간을 결정하는 단계; (b-4) 상기 룩업 테이블 생성부가 상기 수신기의 깊이를 증가시키고, 결정된 중간값을 이용하여 ToA 테이블을 생성하는 단계; 및 (b-5) 상기 룩업 테이블 생성부가 상기 (a) 과정을 통해 추정된 출발각 및 수평거리를 이용하여 수평거리와 ToA를 대응시키고 수신기의 깊이를 증가시켜, 상기 ToA 테이블 생성모듈을 통해 생성한 ToA 테이블을 수신기 깊이에 따른 ToA-수평거리 테이블로 생성하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 (b-3) 단계에서, 상기 룩업 테이블 생성부가 결정된 신뢰도를 이용하여, 가우시안 랜덤 변수로 모델링된 ToA를 Q 함수를 이용하여, 신뢰도 p% 구간인 에서 중간값()을 구하고, 를 룩업 테이블의 그 다음 값으로 결정함으로써, 구간을 결정하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 (c) 과정은, (c-1) 상기 수신기 거리 추정부가 이미 알고 있는 수신기의 깊이에 따른 룩업 테이블을 선택하는 단계; 및 (c-2) 상기 수신기 거리 추정부가 선택한 룩업 테이블 값 중, 실제 측정된 ToA와 가장 차이가 적게나는 값으로 매핑하고, 매핑된 룩업 테이블 값에 해당하는 수평거리 값을 수신기 거리 측정 값으로 결정하여 추출하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 (c-1) 단계에서, (c-1-1) 상기 수신기 거리 추정부가 상기 수신기의 깊이에 해당하는 룩업 테이블이 존재하는지 판단하는 단계; (c-1-2) 존재할 경우, 상기 수신기 거리 추정부가 해당 룩업 테이블을 선택하는 단계; 및 (c-1-3) 존재하지 않을 경우, 상기 수신기 거리 추정부가 상기 수신기의 깊이와 차이가 가장 적게나는 룩업 데이블을 선택하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 기존에 제안된 방식과 비슷한 RMSE 값을 가지며, 수중 환경과 거리에 따라 룩업 테이블을 유동적으로 만들어 사용할 수 있으며, 이러한 룩업 테이블을 이용함으로써 연산 복잡도를 감소시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1 은 수중 환경에서 송신기와 수신기 사이의 음파 궤적을 나타낸 일예시도.
도 2 는 본 발명에 따른 룩업 테이블을 이용한 해양 음파 거리 추정 시스템에 관한 전체 구성도이다.
도 3 은 본 발명에 따른 수중에서의 음속 분포를 보이는 일예시도.
도 4 는 본 발명에 따른 깊이 구간에서의 음속 및 각도 변화를 보이는 일예시도.
도 5 는 본 발명에 따른 신뢰도 90%, 오류를 가지는 Noisy ToA의 분산이 1ms 일때의 룩업 테이블을 보이는 일예시도.
도 6 은 본 발명에 따른 ToA 값에 따른 룩업 테이블의 사용예.
도 7 은 기존의 방법과 본 발명에 따른 방법을 이용한 RMSE 값을 비교한 그래프.
도 8 은 본 발명에 따른 룩업 테이블을 이용한 해양 음파 거리 추정 방법에 관한 전체 흐름도.
도 2 는 본 발명에 따른 룩업 테이블을 이용한 해양 음파 거리 추정 시스템에 관한 전체 구성도이다.
도 3 은 본 발명에 따른 수중에서의 음속 분포를 보이는 일예시도.
도 4 는 본 발명에 따른 깊이 구간에서의 음속 및 각도 변화를 보이는 일예시도.
도 5 는 본 발명에 따른 신뢰도 90%, 오류를 가지는 Noisy ToA의 분산이 1ms 일때의 룩업 테이블을 보이는 일예시도.
도 6 은 본 발명에 따른 ToA 값에 따른 룩업 테이블의 사용예.
도 7 은 기존의 방법과 본 발명에 따른 방법을 이용한 RMSE 값을 비교한 그래프.
도 8 은 본 발명에 따른 룩업 테이블을 이용한 해양 음파 거리 추정 방법에 관한 전체 흐름도.
본 발명의 구체적 특징 및 이점들은 첨부도면에 의거한 다음의 상세한 설명으로 더욱 명백해질 것이다. 이에 앞서 본 발명에 관련된 공지 기능 및 그 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는, 그 구체적인 설명을 생략하였음에 유의해야 할 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세하게 설명한다.
본 발명에 따른 룩업 테이블을 이용한 해양 음파 거리 추정 시스템에 관하여 도 1 내지 도 7 을 참조하여 설명하면 다음과 같다.
도 1 은 수중 환경에서 송신기(10)와 수신기(20) 사이의 음파(ray) 궤적을 나타낸 일예시도이며, 도 2 는 본 발명에 따른 룩업 테이블을 이용한 해양 음파 거리 추정 시스템(S)에 관한 전체 구성도로서, 도시된 바와 같이 출발각 추정부(100), 룩업 테이블 생성부(200) 및 수신기 거리 추정부(300)를 포함하여 이루어진다.
출발각 추정부(100)는 송신기(10)로부터 방사된 음파의 도달 시간(Time of arrival)(이하, 'ToA')를 이용하여 음파의 출발각을 추정하고, 추정된 출발각을 이용하여 수평거리를 추정하는 기능을 수행하는 바, 도 2 에 도시된 바와 같이 출발각 추정모듈(110) 및 수평거리 추정모듈(120)을 포함한다.
출발각 추정모듈(110)은 ToA를 이용하여 출발각을 추정한다.
일반적으로 수신기(20)에 도달하였을 때 ToA는 다음의 [수식 1] 과 같이 정의할 수 있다.
[수식 1]
여기서, 는 음선의 궤적, 는 도 3 과 같은 음속 분포(sound velocity profile)를 나타내며, 송신기 깊이(Source depth) 및 수신기 깊이(receiver depth)를 각각 및 로, ToA는 로 표현된다.
또한, [수식 1] 을 깊이(depth)에 대한 식으로 간략화 하면 [수식 2] 와 같다.
[수식 2]
여기서, 로서, 임의의 깊이(depth) Z에서 음파 경로(ray path)의 각도로 정의된다. 따라서, 주어진 음속 분포(sound velocity profile)와 깊이(depth)를 이용하여 측정값 T에 대한 값을 추정하여 거리를 계산할 수 있다.
즉, 출발각 추정모듈(110)은 [수식 3] 과 같이, 깊이 구간을 k(m)씩 나누고, 구간 내에서의 각도를 상수(constant)로 가정한다. 이는 출발각으로부터 깊이 구간의 음속이 일정하다는 것을 말한다.
[수식 3]
[수식 4]
[수식 5]
[수식 6]
룩업 테이블 생성부(200)는 오류를 가지는 Noisy ToA의 분산 값에 따른 가우시안 함수를 이용하여 신뢰도 구간에 따라 구간을 결정한 후, 결정된 구간에 따라 룩업 테이블(look-up table)을 생성하는 기능을 수행하는 바, 도 2 에 도시된 바와 같이 ToA 모델링모듈(210), 신뢰도 결정모듈(220), 구간 결정모듈(230), ToA 테이블 생성모듈(240) 및 ToA-수평거리 테이블 생성모듈(250)을 포함한다.
[수식 7]
신뢰도 결정모듈(220)은 음속 분포(sound speed profile: SSP), 송신기(10)의 위치 및 오류를 가지는 ToA에 대한 표준편차 즉, [수식 7] 에서의 n의 표준편차를 알고 있다고 가정하고, 목표로 하는 평균 제곱근 오차(Root mean square error: RMSE)에 맞추어 신뢰도를 결정한다.
구간 결정모듈(230)은 결정된 신뢰도를 이용하여, 모델링된 ToA 룩업 테이블 값 사이의 중간값을 구함으로써 구간을 결정한다.
구체적으로, 구간 결정모듈(230)은 결정된 신뢰도를 이용하여, 가우시안 랜덤 변수로 모델링된 ToA를 Q 함수를 이용하여, 신뢰도 p% 구간인 에서 중간값()을 구하고, 를 룩업 테이블의 그 다음 값으로 결정함으로써, 도 4 에 도시된 바와 같이 구간을 결정한다.
ToA-수평거리 테이블 생성모듈(250)은 출발각 추정부(100)를 통해 추정된 출발각 및 수평거리를 이용하여 수평거리와 ToA를 대응시키고 수신기(20)의 깊이를 증가시켜, ToA 테이블 생성모듈(240)을 통해 생성한 ToA 테이블을 수신기(20) 깊이에 따른 ToA-수평거리 테이블로 생성한다.
수신기 거리 추정부(300)는 실제 측정된 ToA 값을 룩업 테이블 생성부(200)를 통해 생성된 ToA-수평거리 테이블에 매핑시키고, 매핑된 값에 해당하는 수평거리 값을 수신기(20) 거리 측정 값으로 결정하여 추출하는 기능을 수행하는 바, 도 2 에 도시된 바와 같이 룩업 테이블 선택모듈(310) 및 거리 추정모듈(320)을 포함한다.
룩업 테이블 선택모듈(310)은 이미 알고 있는 수신기(20)의 깊이에 따른 룩업 테이블을 선택한다.
구체적으로, 룩업 테이블 선택모듈(310)은 수신기(20)의 깊이에 해당하는 룩업 테이블이 존재하는지 판단하여, 존재할 경우 해당 룩업 테이블을 선택하고, 존재하지 않을 경우 수신기(20)의 깊이와 차이가 가장 적게나는 룩업 데이블을 선택한다.
거리 추정모듈(320)은 선택한 룩업 테이블 값 중, 실제 측정된 ToA와 가장 차이가 적게나는 값으로 매핑하고, 매핑된 룩업 테이블 값에 해당하는 수평거리 값을 수신기(20) 거리 측정 값으로 결정하여 추출한다.
도 5 는 신뢰도 90%, 오류를 가지는 Noisy ToA의 분산이 1ms 일때의 룩업 테이블을 보이는 일예시도이며, 도 6 은 ToA 값에 따른 룩업 테이블의 사용예이다.
도 6 에 도시된 바와 같이, 수신기(20)의 깊이가 150m 일때의 신뢰도를 90%, 오류를 가지는 Noisy ToA의 표준편차는 1ms를 가정한 룩업 테이블을 이용한 것으로, 만일 ToA 측정 값이 0.2222s일 때, 룩업 테이블의 ToA 값 중 가장 차이가 적게나는 ToA 값인 0.22214359s를 선택하고, 이에 대응되는 수평거리 값인 302m를 수신기(20) 거리 측정 값으로 결정한다. ToA 오류 값이 신뢰도 바깥 구간으로 측정되는 경우에는(ToA=0.2245s) ToA 값 0.225096198s를 선택하고, 이에 대응되는 수평거리 값인 307m를 수신기(20) 거리 측정 값으로 결정한다.
도 7 은 기존의 방법과 본 발명에 따른 방법을 이용한 RMSE 값을 비교한 그래프이다. 도 7 에서 MAE는 변화 각도의 평균값을 이용하여 추정하는 방식(Mean angle estimation)이며, DAE-AAV는 출발각을 추정하여 스넬의 법칙(snell's law)에 의하여 각도 변화를 추정하는 방식(Departure angle estimation-applying angle variation)이며, DAE-AAV with LT는 룩업 테이블을 이용하여 계산하는 방식이다. 결과적으로, 오류를 가지는 ToA에서의 위치 추정에서 생기는 RMSE 값은 DAE-AAV 방식과 DAE-AAV with LT는 비슷한 성능을 가지며, 이는 신뢰도에 따라 최대 오류 거리를 제한함으로써 얻어지는 효과이다.
이하에서는, 상술한 시스템을 이용한 룩업 테이블을 이용한 해양 음파 거리 추정 방법에 관하여 도 8 을 참조하여 설명하면 다음과 같다.
도 8 은 본 발명에 따른 룩업 테이블을 이용한 해양 음파 거리 추정 방법에 관한 전체 흐름도로서, 도시된 바와 같이 출발각 추정부(100)의 출발각 추정모듈(110)은 ToA를 이용하여 출발각을 추정하고(S10), 수평거리 추정모듈(120)은 출발각 추정모듈(110)을 통해 추정한 출발각의 탄젠트(tangent) 성분의 합을 구함으로써 수평거리를 추정한다(S20).
룩업 테이블 생성부(200)의 ToA 모델링모듈(210)은 오류를 가지는 Noisy ToA에 대하여, 평균이 0, 표준편차가 인 가우시안 랜덤 변수로 모델링하며(S30), 신뢰도 결정모듈(220)은 음속 분포(sound speed profile: SSP), 송신기(10)의 위치 및 오류를 가지는 ToA에 대한 표준편차를 아는 상황에서, 목표로 하는 평균 제곱근 오차(Root mean square error: RMSE)에 맞추어 신뢰도를 결정한다(S40).
또한, 구간 결정모듈(230)은 결정된 신뢰도를 이용하여, 가우시안 랜덤 변수로 모델링된 ToA를 Q 함수를 이용하여, 신뢰도 p% 구간인 에서 중간값()을 구하고, 를 룩업 테이블의 그 다음 값으로 결정함으로써, 구간을 결정한다(S50).
또한, ToA 테이블 생성모듈(240)은 수신기(20)의 깊이(k(m))를 증가시키고, 결정된 중간값()을 이용하여 ToA 테이블을 생성하며(S60), ToA-수평거리 테이블 생성모듈(250)은 출발각 추정부(100)를 통해 추정된 출발각 및 수평거리를 이용하여 수평거리와 ToA를 대응시키고 수신기(20)의 깊이를 증가시켜, ToA 테이블 생성모듈(240)을 통해 생성한 ToA 테이블을 수신기(20) 깊이에 따른 ToA-수평거리 테이블로 생성한다(S70).
그리고, 수신기 거리 추정부(300)의 룩업 테이블 선택모듈(310)은 이미 알고 있는 수신기(20)의 깊이에 해당하는 룩업 테이블이 존재하는지 판단한다(S80).
제S80 단계의 판단결과, 존재할 경우, 룩업 테이블 선택모듈(310)은 해당 룩업 테이블을 선택하며(S90), 거리 추정모듈(320)은 선택한 룩업 테이블 값 중, 실제 측정된 ToA와 가장 차이가 적게나는 값으로 매핑하여(S100), 매핑된 룩업 테이블 값에 해당하는 수평거리 값을 수신기(20) 거리 측정 값으로 결정하여 추출한다(S110).
한편, 제S80 단계의 판단결과, 존재하지 않을 경우, 룩업 테이블 선택모듈(310)은 수신기(20)의 깊이와 차이가 가장 적게나는 룩업 데이블을 선택하고(S120), 제S100 단계로 절차를 이행한다.
지금까지 상술한 바와 같은, 본 발명에 따른 룩업 테이블을 이용한 해양 음파 거리 추정 시스템 및 그 방법은, 기존의 출발각을 이용한 거리 추정 기술과 같은 방식을 쓰되, ToA에 따라 알려진 위치 값을 사용한다는 점에서, 신뢰도에 따라 거리의 최대 오류값을 확률적으로 감소시키고 평균 오류율을 유지하며 복잡도를 감소시킬 수 있다는 특징적인 장점을 가진다.
이상으로 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것이 아니며, 기술적 사상의 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야 할 것이다.
100: 출발각 추정부 200: 룩업 테이블 생성부
300: 수신기 거리 추정부 110: 출발각 추정모듈
120: 수평거리 추정모듈 210: ToA 모델링모듈
220: 신뢰도 결정모듈 230: 구간 결정모듈
240: ToA 테이블 생성모듈 250: ToA-수평거리 테이블 생성모듈
310: 룩업 테이블 선택모듈 320: 거리 추정모듈
300: 수신기 거리 추정부 110: 출발각 추정모듈
120: 수평거리 추정모듈 210: ToA 모델링모듈
220: 신뢰도 결정모듈 230: 구간 결정모듈
240: ToA 테이블 생성모듈 250: ToA-수평거리 테이블 생성모듈
310: 룩업 테이블 선택모듈 320: 거리 추정모듈
Claims (12)
- 송신기로부터 방사된 음파의 수신기까지의 도달 시간(Time of arrival)(이하, 'ToA')를 이용하여 수중 깊이 구간마다 음파의 출발각을 추정하고, 추정된 출발각을 이용하여 송신기의 수중으로의 수직 위치로부터 수신기까지의 수면에 평행한 수평거리를 추정하는 출발각 추정부;
Noisy ToA의 분산 값에 따른 가우시안 함수를 이용하여 신뢰도 P%에 따라 중간값()을 결정한 후, 결정된 상기 중간값()에 실제위치의 ToA 값을 이용하여 룩업 테이블(look-up table) 상에서의 그 다음 ToA 값()을 반복적으로 생성하고, 상기 생성된 ToA 값과 출발각을 이용하여 수평거리를 생성하는 룩업 테이블 생성부; 및
실제 측정된 ToA 값을 상기 룩업 테이블 생성부를 통해 생성된 ToA 값과 수평거리의 관계 테이블에 매핑시키고, 매핑된 값에 해당하는 수평거리 값을 수신기 거리 측정 값으로 결정하는 수신기 거리 추정부; 를 포함하는 룩업 테이블을 이용한 해양 음파 거리 추정 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 출발각 추정부는,
ToA를 이용하여 출발각을 추정하되, 수중 깊이 구간을 나누고, 음속 분포 및 각 수중 깊이 구간에서의 음속을 이용하여 출발각을 추정하는 출발각 추정모듈; 및
상기 출발각 추정모듈을 통해 추정한 출발각의 탄젠트(tangent) 성분의 합을 구함으로써 송신기의 수중으로의 수직 위치로부터 수신기까지의 수면에 평행한 수평거리를 추정하는 수평거리 추정모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 룩업 테이블을 이용한 해양 음파 거리 추정 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 룩업 테이블 생성부는,
Noisy ToA에 대하여, 평균이 0, 표준편차가 인 가우시안 랜덤 변수로 Noisy ToA를 모델링하는 ToA 모델링모듈;
음속 분포, 송신기의 위치 및 Noisy ToA에 대한 표준편차를 이용하여 목표로 하는 평균 제곱근 오차(RMSE)에 맞추어 신뢰도를 P%를 결정하는 신뢰도 결정모듈;
상기 결정된 신뢰도에 상응하는 중간값()을 이용하여 ToA 룩업 테이블의 ToA 구간을 결정하는 구간 결정모듈;
상기 수신기의 깊이를 증가시키고, 결정된 상기 중간값을 이용하여 ToA 룩업 테이블을 생성하는 ToA 룩업 테이블 생성모듈; 및
상기 출발각 추정부를 통해 추정된 출발각 및 수평거리를 이용하여 수평거리와 ToA를 대응시키고 수신기의 깊이를 증가시켜, 상기 ToA 룩업 테이블 생성모듈을 통해 생성한 ToA 룩업 테이블을 수신기 깊이에 따른 ToA와 수평거리의 관계를 테이블로 생성하는 ToA-수평거리 테이블 생성모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 룩업 테이블을 이용한 해양 음파 거리 추정 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 수신기 거리 추정부는,
이미 알고 있는 수신기의 깊이에 따른 룩업 테이블을 선택하는 룩업 테이블 선택모듈; 및
선택한 룩업 테이블 값 중, 실제 측정된 ToA와 가장 차이가 적게나는 값으로 매핑하고, 매핑된 룩업 테이블 값에 해당하는 수평거리 값을 수신기 거리 측정 값으로 결정하여 추출하는 거리 추정모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 룩업 테이블을 이용한 해양 음파 거리 추정 시스템.
- 제 5 항에 있어서,
상기 룩업 테이블 선택모듈은,
상기 수신기의 깊이에 해당하는 룩업 테이블이 존재하는지 판단하여, 존재할 경우 해당 룩업 테이블을 선택하고, 존재하지 않을 경우 수신기의 깊이와 차이가 가장 적게나는 룩업 데이블을 선택하는 것을 특징으로 하는 룩업 테이블을 이용한 해양 음파 거리 추정 시스템.
- (a) 출발각 추정부가 송신기로부터 방사된 음파의 수신기까지의 도달 시간(Time of arrival)(이하, 'ToA')를 이용하여 음파의 출발각을 추정하고, 추정된 출발각을 이용하여 송신기의 수중으로의 수직 위치로부터 수신기까지의 수면에 평행한 수평거리를 추정하는 과정;
(b) 룩업 테이블 생성부가 Noisy ToA의 분산 값에 따른 가우시안 함수를 이용하여 신뢰도 P%에 따라 중간 값()을 결정한 후, 결정된 상기 중간 값()에 실제위치의 ToA 값을 이용하여 룩업 테이블(look-up table) 상에서의 그 다음 ToA 값()을 생성하는 과정; 및
(c) 수신기 거리 추정부가 실제 측정된 ToA 값을 상기 룩업 테이블 생성부를 통해 생성된 ToA와 수평거리의 관계를 나타낸 테이블에 매핑시키고, 매핑된 값에 해당하는 수평거리 값을 수신기 거리 측정 값으로 결정하는 과정; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 룩업 테이블을 이용한 해양 음파 거리 추정 방법.
- 제 7 항에 있어서,
상기 (a) 과정은,
(a-1) 상기 출발각 추정부가 ToA를 이용하여 출발각을 추정하되, 깊이 구간을 나누고, 음속 분포 및 각 깊이 구간에서의 음속을 이용하여 출발각을 추정하는 단계; 및
(a-2) 상기 출발각 추정부가 추정한 출발각의 탄젠트(tangent) 성분의 합을 구함으로써 송신기의 수중으로의 수직 위치로부터 수신기까지의 수면에 평행한 수평거리를 추정하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 룩업 테이블을 이용한 해양 음파 거리 추정 방법.
- 제 7 항에 있어서,
상기 (b) 과정은,
(b-1) 상기 룩업 테이블 생성부가 Noisy ToA에 대하여, 평균이 0, 표준편차가 인 가우시안 랜덤 변수로 Noisy ToA를 모델링하는 단계;
(b-2) 상기 룩업 테이블 생성부가 음속 분포, 송신기의 위치 및 Noisy ToA에 대한 표준편차를 이용하여 목표로 하는 평균 제곱근 오차(RMSE)에 맞추어 신뢰도 P%를 결정하는 단계;
(b-3) 상기 룩업 테이블 생성부가 결정된 신뢰도 P%를 이용하여, ToA 룩업 테이블에서 인접한 두 ToA 값(, ) 사이의 중간 값을 구함으로써 ToA 구간을 결정하는 단계;
(b-4) 상기 룩업 테이블 생성부가 상기 수신기의 깊이를 증가시키고, 결정된 중간 값을 이용하여 ToA 룩업 테이블을 생성하는 단계; 및
(b-5) 상기 룩업 테이블 생성부가 상기 (a) 과정을 통해 추정된 출발각 및 수평거리를 이용하여 수평거리와 ToA를 대응시키고 수신기의 깊이를 증가시켜, 상기 ToA 룩업 테이블 생성모듈을 통해 생성한 ToA 룩업 테이블을 수신기 깊이에 따른 ToA 값과 수평거리 사이의 테이블로 생성하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 룩업 테이블을 이용한 해양 음파 거리 추정 방법.
- 제 7 항에 있어서,
상기 (c) 과정은,
(c-1) 상기 수신기 거리 추정부가 이미 알고 있는 수신기의 깊이에 따른 룩업 테이블을 선택하는 단계; 및
(c-2) 상기 수신기 거리 추정부가 선택한 룩업 테이블 값 중, 실제 측정된 ToA와 가장 차이가 적게나는 값으로 매핑하고, 매핑된 룩업 테이블 값에 해당하는 수평거리 값을 수신기 거리 측정 값으로 결정하여 추출하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 룩업 테이블을 이용한 해양 음파 거리 추정 방법.
- 제 11 항에 있어서,
상기 (c-1) 단계에서,
(c-1-1) 상기 수신기 거리 추정부가 상기 수신기의 깊이에 해당하는 룩업 테이블이 존재하는지 판단하는 단계;
(c-1-2) 존재할 경우, 상기 수신기 거리 추정부가 해당 룩업 테이블을 선택하는 단계; 및
(c-1-3) 존재하지 않을 경우, 상기 수신기 거리 추정부가 상기 수신기의 깊이와 차이가 가장 적게나는 룩업 데이블을 선택하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 룩업 테이블을 이용한 해양 음파 거리 추정 방법.
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