드론 군집을 활용한 간헐적 RF 신호 자동 추적 및 최적 경로 설계

본 논문은 간헐적으로 전송되는 무선 주파수(RF) 신호를 UAV(무인 항공기) 군집이 실시간으로 탐지·추정·추적하는 시스템을 제안한다. UAV는 전방향 RSSI(수신 신호 세기) 센서를 탑재하고, 목표가 전송할 때마다 수신 전력을 측정한다. 목표는 베르누이 과정에 따라 전송 여부가 결정되며, 전송 전력은 Friis 경로 손실 모델과 로그 정규 섀도잉, 열 잡음이 결합된 형태로 수신된다. 이러한 측정 모델을 기반으로, 논문은 두 단계로 문제를 나눈다. 1) **추정 단계** - **검출 기반 EKF**: 먼저 최소 위험 검출기를 사용해 현재 시간 단계에서 목표가 전송했는지 판단한다. 전송이 검출되면 EKF를 적용해 상태(위치·속도)를 업데이트하고, 전송이 없으면 예측만 수행한다. EKF는 선형화와 가우시안 가정에 기반해 연산이 비교적 가볍다. - **재귀 베이즈 추정기**: 전송 검출을 별도로 수행하지 않고, 베이즈 필터가 사전 확률과 관측 likelihood(전송 여부와 섀도잉·노이즈 포함)를 직접 결합한다. 이를 통해 전송이 없을 때도 관측값이 제공하는 약한 정보까지 활용한다. 결과적으로 베이즈 추정은 EKF보다 약간 낮은 평균 제곱 오차(MSE)를 보였지만, 다차원 확률 밀도 계산과 정규화 과정으로 인해 연산 부하가 크게 증가한다. 2) **경로계획 단계** - **포스터리어 CRLB 급경사법**: 측정 모델에서 파생된 피셔 정보 행렬(FIM)을 계산하고, 그 행렬식(det)을 D‑optimal성 기준으로 사용한다. 현재 UAV 위치와 목표 추정값을 입력으로 하여, FIM의 기울기를 구하고 그 방향으로 UAV를 이동시켜 다음 측정에서 얻을 정보량을 최대화한다. 이 방법은 비선형 최적화와 행렬 미분을 포함해 계산량이 많지만, 시뮬레이션에서 평균 추정 오차를 약 10배 감소시키는 효과를 보였다. - **생물모방 휴리스틱**: 목표 추정 위치를 향해 UAV가 직선으로 이동하도록 설계된 단순한 휴리스틱이다. 연산이 거의 필요 없으며, 구현이 용이하지만 정보량을 최적화하지 못해 급경사법에 비해 추정 정확도가 크게 낮다. **시스템 모델링** 목표 이동은 2차원 적분 브라운 운동 모델(위치·속도)로 표현되며, 상태 전이 행렬 A와 출력 행렬 C가 명시된다. RSSI 측정은 거리 d에 대한 역제곱 법칙과 로그 정규 섀도잉(σ_sh) 및 열 잡음(p_th)으로 구성된다. 전송 여부 s(k)는 베르누이 확률 q(전송 안 함)와 1‑q(전송)로 모델링된다. 이를 통해 기대값 h(k)와 무편향 잡음 v(k)를 명시적으로 도출하고, 전체 측정 벡터 z(k)=h(k)+v(k) 형태로 정리한다. **시뮬레이션 및 결과** - 4대 UAV가 300 m 거리에서 시작해 5 m/s 속도로 목표에 접근하는 시나리오를 설정하였다. - 전송 확률 q=0.5, 섀도잉 σ_sh²=1, 측정 노이즈 평균 –70 dBm, 표준편차 10 dB를 적용하였다. - 급경사 CRLB 경로계획은 평균 추정 오차를 0.5 m 수준으로 낮췄으며, 휴리스틱은 약 5 m 수준에 머물렀다. - 베이즈 추정은 EKF 대비 약 5 % 정도 MSE가 감소했지만, 실행 시간은 EKF 대비 3~4배 늘어났다. **결론 및 시사점** 논문은 정보 이론 기반 경로 설계와 베이즈 추정이 결합될 때, 간헐적 RF 소스 추적 성능이 크게 향상된다는 것을 실증한다. 다만, 높은 연산 요구사항은 실시간 적용에 장애가 될 수 있어, 전용 하드웨어 가속기나 분산 처리, 혹은 근사 알고리즘 개발이 필요함을 제시한다. 또한, 목표 전송 확률이 낮거나 섀도잉이 심한 환경에서도 급경사법이 견고함을 보여, 군사·재난 대응 등 실시간 전자전 상황에서 유용한 접근법으로 평가된다.