Structure of Data Fusion and Nonlinear Statistical Track Data Fusion in Cooperative Engagement Capability

As the importance of Cooperative Engagement Capability and network-centric warfare has been dramatically increasing, it is necessary to develop distributed tracking systems. Under the development of distributed tracking systems, it requires tracking filters and data fusion theory for nonlinear systems. Therefore, in this paper, the problem of nonlinear track fusion, which is suitable for distributed networks, is formulated, four algorithms to solve the problem of nonlinear track fusion are introduced, and performance of introduced algorithms are analyzed. It is a main problem of nonlinear track fusion that cross-covarinaces among multiple platforms are 논문 14-39C-01-03 한국통신학회논문지(J-KICS) '14-01 Vol.39C No.01 http://dx.doi.org/10.7840/kics.2014.39C.1.17 17 ※ This research was supported by a grant (ADD080601) from basic research program by Agency for Defence Development (ADD), and partially by Ministry of Oceans and Fisheries, and by the Ministry of Science, ICT and Future Planning (MSIP) (2009-00422). First Author : 광주과학기술원 정보통신공학과 센서 통신 연구실, rain@gist.ac.kr, 학생회원 ° Corresponding Author : 광주과학기술원 정보통신공학과 센서 통신 연구실, kskim@gist.ac.kr, 정회원 * 광주과학기술원 정보통신공학과 센서 통신 연구실, sprout2@gist.ac.kr ** 국방과학연구소 함정전투체계 개발팀, speech@add.re.kr, 정회원 논문번호:KICS2013-09-412, 접수일자:2013년 9월 16일, 심사일자 : 2013년 11월 26일, 최종논문접수일자 : 2013년 9월 16일 한국통신학회논문지(J-KICS) '14-01 Vol.39C No.01 18 Fig. 2. Classification of data fusion in distributed tracking systems unknown. Thus, in order to solve the problem, two techniques are introduced; a simplification technique and a approximation technique. The simplification technique that help to ignore cross-covariances includes two algorithms, i.e. the sample mean algorithm and the Millman formula algorithm, and the approximation technique to obtain approximated cross-covariances utilizes two approaches, by using analytical linearization and statistical linearization based on the sigma point approach. In simulations, BCS fusion is the most efficient scheme because it reduces RMSE by approximating cross-covariances with low complexity. Fig. 1. An example of CEC utilizing data fusion: Distribute tracking systems I. 서 론 세계 교전은 군부대의 전자화와 규모의 거대화에 의해 협동교전능력(CEC : Cooperative Engagement Capability)의 네트워크 전장관리체계를 적용하여 네 트워크 개념을 도입하는 양상을 띤다. 협동교전능력 은 미 해군이 1970년대부터 기동함대의 효과적인 대 공방어능력을 구축하기 위하여 Raytheon사와 존스 홉 킨스대학의 응용 물리실험실에서 공동개발하고 있는 합동감시 및 추적 네트워크이다. 협동교전능력의 개념 을 적용함으로써 함정, 항공기, 또는 위성을 포함하는 네트워크를 구성하여 교전을 수행하게 된다. 협동교전 능력을 수행하게 되면 다른 장비나 무기를 대체하지 않고 네트워크를 구성하는 것만으로 Metcalfe의 법칙 에 따라 노드의 수가 비례적으로 증가 할 때 네트워크 의 잠재적 가치 또는 효율성은 노두수의 승수에 비례 하게 향상 시킬 수 있고, 다음과 같은 전투력 상승효 과가 기대된다. 첫째, 지휘통제체계의 성능 지표가 되 는 대응시간을 단축시켜 신속한 공격 및 대응이 가능 해진다. 둘째, 다중센서 다중 플랫폼을 이용한 표적 탐지로 중첩에 의한 탐지 확률 개선 및 탐지구역의 확 장과 표적 탐지 및 추적의 정확성이 향상된다. 셋째, 협동교전능력을 통한 전투 공간 확대가 가능하다. 넷 째, 의사결정에 필요한 정보 확보 시간의 단축으로 의 사결정 효과를 극대화 할 수 있다. 이러한 협동교전능 력에 대한 관심과 더불어 다중센서를 지니는 다중 플랫 폼들을 이용하여 자료융합을 구현함으로써 효율적인 표적 검출 및 추적을 수행하는 Fig. 1과 같은 분산형 추적 시스템을 개발하는 것이 하나의 과제가 되었다. 분산형 추적 시스템은 플랫폼들 사이의 독립적이고 협력적인 정보와 데이터 공유를 통해서 효율적인 표 적 검출, 추적 그리고 복합트랙 구성 및 식별을 달성 하는 시스템이다. 분산형 추적 시스템에 적용할 수 있 는 자료융합 기법으로는 융합이 이루어지는 시점과 융합하는 자료의 특성을 바탕으로 Fig. 2와 같이 크게 측정치 융합(measurement fusion) , 정보 융합 (information fusion), 그리고 트랙 융합(track fusion)으로 구분된다. 측정치 융합은 모든 플랫폼으로부터의 측정치가 네 트워크상으로 공유되며 같은 표적에 대한 측정치를 융합하여 하나의 표적에 대해 하나의 측정치를 얻는 다. 표적에 대한 트랙은 융합된 측정치 정보를 바탕으 로 갱신 되며, 많은 수의 측정치들이 필터링 처리가 이루어지기 전에 전송되기 때문에 많은 대여폭을 소 모하게 된다. 분산형 시스템에서는 플랫폼 수에 따라 기하급수 적으로 대여폭 요구량이 증가하기 때문에, 측정치융합은 중앙 집중형 구조에서 주로 사용된다. 논문 / 협동교전능력을 위한 자료융합 구조와 비선형 통계적 트랙 융합 기법 19 Fig. 3. Structure of track fusion in distributed tracking systems 정보 융합은 정보필터(information filter)라는 칼만 필 터의 역공분산 형태를 다루는 필터를 이용하여 정보 상태 기여도(information state contribution)과 그와 연관된 정보행렬(information matrix)를 각 플랫폼으 로 전송하고 융합하는 기법이다. 트랙 융합은 플랫폼 별로 표적에 대한 트랙을 검출하고 검출된 트랙 정보 를 공유하여 복합적인 트랙으로 융합하는 기법이다. 트랙 융합은 지역적으로 잘못된 정보를 거를 수 있는 필터를 수행한 트랙 정보를 융합하기 때문에 정보 전 송량을 줄일 수 있다는 이점으로 분산형 네트워크 구 조에 많이 쓰인다. 트랙 융합은 분산형 네트워크뿐만 아니라 협동교전 능력에서도 필수적인 Fig. 3과 같은 자료융합 구조를 지닌다. 그 이유는 다음과 같다. 협동교전능력의 특성 은 개별 플랫폼이 플랫폼 별 자료를 처리할 수 있는 처리 단위, 그리고 처리된 결과를 네트워크와 공유할 수 있는 분산형 자료 공유 시스템을 보유하고 있다. 협동교전능력에서 운용하는 분산형 자료 공유 시스템 은 P2P(Peer to Peer)프로토콜을 기반으로 구성된다. P2P 프로토콜 환경 하에 측정치 융합을 적용하게 된 다면, 하나의 융합 센터에 필요한 통신요구량이 플랫 폼 수의 제곱과 비례하여 증가하게 되는 문제점을 지 닌다. 또한 정보 융합은 필터링 내부에서 처리되는 정 보 상태 기여도와 정보 행렬을 융합하기 때문에 동기 화 문제를 야기한다. 반면 Fig. 3과 같은 구조를 지닌 트랙 융합은 협동교전능력과 유사함뿐만 아니라 통신 요구량과 동기화 관점에서 다른 융합보다 분산형 추 적 시스템에 적합하다. Fig. 3에서 개별 플랫폼은 플 랫폼 별 측정치를 처리하여 트랙을 생성하고 다른 플 랫폼으로 전송되어 융합된다는 점은 플랫폼 별 처리 단위를 지니는 협동교전능력에 적합한 구조이다. 또한 다수의 측정치 자료를 필터링한 결과 트랙을 융합하 기에 통신요구량을 줄일 수 있고 동기화 시점이 상대 적으로 자유롭다. 따라서 협동교전능력에서는 분산형 네트워크에 적합한 Fig. 3과 같은 자료융합 구조를 지 닌 트랙 융합을 개발하는 것이 중요하다. 협동교전능력과 더불어 네트워크 규모가 커지고 플 랫폼들 사이의 거리, 플랫폼과 표적과의 거리가 커짐 에 따라 전장이 거대화 되어가고 있다. 플랫폼의 수가 많아지는 네트워크 구조에서 직교좌표계로 시스템을 모델링 하는 것은 플랫폼 별로 좌표계의 기준이 다르 기 때문에 여러 변환 과정을 필요로 하게 된다. 또한 지구가 곡면으로 이루어져 있기 때문에 거대화 되어 가는 전장에서 관측된 거리와 방위각을 직교 좌표계 로 표현하는 것은 플랫폼 사이의 변환 과정에서 지구 곡률에 의한 오차가 누적되기에 큰 오차를 발생하는 원인을 제공한다. 따라서 플랫폼 중심의 좌표계에서 통합형 지구 중심 좌표계(측지좌표계: geodetic coordinates)로 시스템을 표현하는 것이 보편화 되어 가고 있다. [4] 이와 더불어 통합형 지구 중심 좌표계로 변화함에 따라 표적의 움직임을 표현하는 모델의 비 선형성이 급격히 증가하게 되었고, 그에 따라 비선형 시스템에 적합한 extended 칼만 필터, particle filter, unscented 칼만 필터 와 같은 다양한 비선형 추적 필 터가 개발되어 왔다. 비선형 추적 필터가 발전한 것과 는 대조적으로 비선형 추적 필터에 적합한 분산형 자 료융합 이론은 많이 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 협동교전능력 응용을 위해 측지좌표 계 기반의 분산형 추적 시스템에 적합한 트랙 융합구 조에서 비선형 시스템 환경 하에 운용할 수 있는 비선 형 자료융합 기법의 상관 공분산을 구하기 어렵다는 문제점을 정립하고 그 문제를 해결하기 위해 기존에 사용하고 있는 기법 중 상관 공분산 정보를 이용 하지 않는 융합기법들 로 간소화할 수 있는 방법에 대해 논의 한다. 또한 두 가지 수학적인 선형근사화 이론을 접목하여 상관 공분산 정보를 활용한 기존 기법을 비선형 시스템에 적용할 수 있는 두 가지 근사화된 비 선형 트랙 융합기법을 소개한다. 최종적으로 다중 플 랫폼 분산형 추적 시스템 환경에서 본 논문에서 소개 된 네 가지 비선형 트랙 융합기법들의 성능을 비교 분 석한다.