확장 칼만 필터를 적용한 다중경로 수중 음향 신호의 실시간 표적 추적 알고리즘 연구

최영두^*

해군 소령/해군사관학교 전자제어공학과 조교수

A Study on Real-time Target Tracking Algorithm for Multipath Underwater Acoustic Signals Using Extended Kalman Filter

Youngdoo Choi^*

LCDR, ROK Navy/Assistant professor, Dept. of Electronics and Control Engineering, Republic of Korea Naval Academy

Correspondence to: ^*Youngdoo Choi Dept. of Electronics and Control Engineering, Republic of Korea Naval Academy 1 jungwon-ro, Jinhae-gu, Changwon-si, Gyungsangnam-do, 51704, Republic of Korea Tel: +82-55-907-5309 E-mail: chododo78@navy.ac.kr

초록

본 논문은 확장 칼만 필터(EKF)를 적용하여 다중경로 수중 음향 신호 기반의 실시간 표적 추적 알고리즘을 제안한다 직접파와 해저면 반사파의 도달시간 정보를 융합하여 표적의 3차원 위치를 추정하며, 모의실험 결과 평균 1 m - 3.5 m 이내의 위치 오차와 1.5 m/s 이내의 음속 추정 오차로 높은 정확도와 실시간성을 확인하였다. 제안 기법은 해양 환경 변화와 노이즈에도 강인하며, 수중 탐사·로봇 등 다양한 분야에 효과적으로 적용될 수 있다.

Abstract

This paper proposes a real-time target tracking algorithm based on multipath underwater acoustic signals using the Extended Kalman Filter (EKF). By integrating the time-of-arrival information from both direct and seabed-reflected paths, the system estimates the three-dimensional position of the target. Simulation results demonstrate high accuracy and real-time performance, with an average position error within 1 to 3.5 meters and a sound speed estimation error within 1.5 m/s. The proposed method is robust against environmental variations and noise in underwater settings, making it suitable for applications such as underwater exploration and robotics.

Keywords:

Extended Kalman Filter, Multipath Underwater Acoustic Signal, Real-time Target Tracking

키워드:

확장 칼만 필터, 다중경로 수중음향 신호, 실시간 표적 추적

References

조현덕. (2021). “다중경로 도달시간차이를 이용한 확장칼만필터 기반의 표적 위치추정 기법.” 한국산학기술학회논문지, 22(6), pp. 251-257. [https://doi.org/10.5762/KAIS.2021.22.6.251]
Huang, J. (2023). “An Underwater Target Tracking Algorithm Based on Extended Kalman Filter.” Wireless Communications and Mobile Computing, 9916531. [https://doi.org/10.1155/2023/9916531]
Zhang, Q., & Zhang, C. (2021). “Tracking Control of Autonomous Underwater Vehicles with Acoustic Localization and Extended Kalman Filter.” Applied Sciences, 11(17), 8038. [https://doi.org/10.3390/app11178038]