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소나 위치 추정 성능 향상을 위한 LS기반 MRAL 후처리 기법
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  • 소나 위치 추정 성능 향상을 위한 LS기반 MRAL 후처리 기법
저자명
장은정,한동석,Jang. Eun-Jeong,Han. Dong Seog
간행물명
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea
권/호정보
2012년|49권 9호|pp.172-180 (9 pages)
발행정보
대한전자공학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

수중 표적의 탐지를 위한 다중상태 소나에서 수신 신호는 많은 잔향 및 클러터 성분을 포함한다. 이는 표적탐지에서 오경보율을 높이는 주된 원인이다. MRAL(multiple return association and localization) 알고리듬은 수신신호를 위치적인 유사성을 기준으로 몇 개의 그룹으로 분류하고, 그룹의 수신신호들을 한 개의 반사체로부터 온 것으로 봄으로써 오경보율을 낮춘다. 그러나 그룹화로 인하여 MRAL 알고리듬의 결과로 나타나는 표적 및 클러터 등의 위치는 실제위치와 차이를 보일 수 있다. 본 논문에서는 MRAL 알고리듬의 출력으로서 나타나는 표적 및 클러터의 위치와 실제 표적 및 클러터의 위치와 차이를 줄이기 위하여, 후처리 기법으로 최소제곱법을 이용한 LS기반 MRAL 후처리 기법 알고리듬을 제안한다.

기타언어초록

In multi-static sonar for detecting an underwater target, received signals contain the target echo, reverberation and clutter. Clutter and reverberation are main causes of increasing the false alarm rate. MRAL classifies received signals according to the spatial similarity, and it regards classified signal as reflected signals from a reflector. MRAL reduces the false alarm rate this way. However, the results of MRAL can have localization errors. In this paper, an MRAL post processing algorithm is proposed to reduce the localization errors with the least square (LS) method.