수층 성층화 고려 수심 라이다 시뮬레이션
기존 수심 라이다 시뮬레이션 모델은 해수를 광학적으로 균일한 매질로 가정하여, 수온약층, 탁도층, 표층 아래 엽록소 최대층과 같은 복잡한 수층 성층화가 편광 반향파에 미치는 영향을 재현하지 못했습니다. 본 연구는 수직적으로 성층화된 수층을 고려한 개선된 편광 감응형 준해석적 몬테카를로(SMC) 시뮬레이션 방법을 개발했습니다. 새로운 광자 엔진은 층별 자유 경로 이동 및 층별 국소 추정 방식을 기반으로 재구축되었으며, 감쇠 계수와 뮬러 행렬이 불연속적으로 변하는 경우에도 편향되지 않도록 강제 채점 가중치를 재도출했습니다. 모든 산란 이벤트에서 전체 스토크스 상태를 추적하며, 중요도 샘플링, 경계 근처의 적응형 단계 제어, GPU 매핑 다중 산란 합성을 통해 효율성을 높였습니다. 개발된 방법은 준단일 산란 범위 내에서 해석적 소각 해법과 1% 미만의 오차로 일치하며, 기존 몬테카를로 시뮬레이션 대비 약 10분의 1의 광자 예산으로 파형 및 편광도 오차를 1% 미만으로 유지했습니다. 성층화된 환경에서 동질 모델로는 재현 불가능한 층별 펄스 확장, 피크 지연, 동시 및 교차 편광 탈분극 특성을 성공적으로 재현했습니다. 두 편광 채널을 함께 분석함으로써 성층화로 인한 바닥 감지 편향을 약 0.34m에서 약 0.10m로 줄일 수 있었으며, 흡수 및 산란 간의 강한 상관관계에도 불구하고 층 깊이 및 광학 대비의 예비 검색 가능성을 확인했습니다. 본 연구의 결과는 전적으로 수치적 증거에 기반합니다.