함정 전투체계 표적 융합 정확도 향상을 위한 알고리즘 연구
A Study on algorithms to Improve Naval Combat Systems Track Fusion Accuracy
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초록
본 논문에서는 전투체계의 표적 융합 정확도를 향상시키기 위한 새로운 표적 융합 알고리즘을제안한다. 기존 표적 융합 알고리즘은 여러 센서의 표적 정보를 융합할 때 주로 위치 오차를 판단 기준으로 사용한다. 그러나 위치오차가 작은 표적들이 밀집해 있는 상황에서는 잘못된 융합이발생할 가능성이 있다. 이로 인해 기존 알고리즘은 정확도가 떨어지며, 운용자에게 부정확한 표적정보를 제공할 위험이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 정확성 향상을 위해개선된 표적 융합 알고리즘을 소개한다. 제안하는 표적융합 알고리즘은 융합의 판단 조건으로 위치오차 뿐만 아니라 센서 주기 및 표적 갱신시간 오차를 융합의 판단 조건으로 추가함으로써 정확도를 개선한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 다양한 시나리오를 설계하여 함정 전투체계 시험 환경에서 시험하였으며, 테스트 결과 기존 대비 20.69% p 높은 정확도를 도출하여 효율성과 정확성을 입증하였다.
Abstract
In this paper, we propose a new track fusion algorithm to improve the track fusion accuracy of combat systems. Existing target fusion algorithms mainly use position error as a judgment criterion when fusing target information from multiple sensors. However, in a situation where there are many tracks with small position errors, incorrect fusion may occur. This makes existing algorithms inaccurate and risks providing inaccurate target information to the operator. To address these issues, this paper presents an improved track fusion algorithm to improve accuracy. The proposed track fusion algorithm improves accuracy by adding not only position error but also sensor cycle and track update time error as judgment conditions for fusion. To verify the performance of the proposed algorithm, various scenarios are designed and tested in a warship combat system test environment, and the test results show that the accuracy is 20.69% p higher than the existing one, proving its efficiency and accuracy.