The Journal of the Acoustical Society of Korea (한국음향학회지)

The Acoustical Society of Korea (한국음향학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Single Ping Clutter Reduction Algorithm Using Statistical Features of Peak Signal to Improve Detection in Active Sonar System

능동소나 탐지 성능 향상을 위한 피크 신호의 통계적 특징 기반 단일 핑 클러터 제거 기법

  • 서익수 (국방과학연구소 소나체계개발단) ;
  • 김성원 (국방과학연구소 소나체계개발단)
  • Received : 2014.11.20
  • Accepted : 2015.01.02
  • Published : 2015.01.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

In active sonar system, clutters degrade performance of target detection/tracking and overwhelm sonar operators in ASW (Antisubmarine Warfare). Conventional clutter reduction algorithms using consistency of local peaks are studied in multi-ping data and tracking filter research for active sonar was conducted. However these algorithms cannot classify target and clutters in single ping data. This paper suggests a single ping clutter reduction approach to reduce clutters in mid-frequency active sonar system using echo shape features. The algorithm performance test is conducted using real sea-trial data in heavy clutter density environment. It is confirmed that the number of clutters was reduced by about 80 % over the conventional algorithm while retaining the detection of target.

능동소나를 이용한 대잠전 환경에서 클러터는 표적탐지 및 추적성능을 저하시키는 가장 큰 원인 중 하나이다. 본 논문에서는 중주파수 능동소나에서 표적 피크 신호의 통계적 특징을 이용한 단일 핑 클러터 제거 기법을 제안한다. 기존의 표적 피크 영역을 제외한 잔향 존재 영역에서 오탐지율을 줄이는 기법이나 여러 핑을 누적하여 기동 패턴을 분석하여 표적과 클러터를 구분하는 기법들의 단점을 보완하기 위하여 단일 핑 데이터의 표적 피크 영역에서 통계적 특징 정보를 이용하여 클러터와 표적신호를 구분한다. 실제 표적을 이용한 해상실험에서 성능을 검증하였으며 기존 대비 클러터가 약 80 % 이상 제거되는 것을 확인하였다.

Keywords

References

  1. R. Laterveer, "Single ping clutter reduction: segmentation using Markov random fields," SACLANTCEN, Tech. Rep. No. SR-307, 1999.
  2. G. Ginolhac, J. Chanussot, and C. Hory, "Morphological and statistical approaches to improve detection in the presence of reverberation," IEEE J. Oceanic Eng. 30, 881-899 (2005). https://doi.org/10.1109/JOE.2005.850918
  3. J. H. Choi, K. S. Yoon, S. H. Lee, B. S. Kwon, and K. K. Lee, "Four segmentalized CBD method using maximum contrast value to improve detection in the presence of reverberation" (in Korean), J. Acoust. Soc. Kr. 28, 761-767 (2009).
  4. "Design disclosures for interacting multiple model and for the multi ping classifier," ARL, Tech. Rep. No. 05001010- ER1-3.0.1-260, 1999.
  5. B. D. Carlson, E. D. Evans, and S. L. Wilson, "Search radar detection and track with the Hough transform, Part I: System concept," IEEE Trans. Aero. Elec. Sys. 30, 102-108 (1994). https://doi.org/10.1109/7.250410
  6. M. Barkat and F. Soltani, "Cell-averaging CFAR detection in compound clutter with spatially correlated texture and speckle," IEE Proc.-Radar Sonar and Navig. 146, 279-284 (1999). https://doi.org/10.1049/ip-rsn:19990650
  7. B. Ristic, S. Arulampalam, and N. Gordon, Beyond the Kalman Filter : Particle Filters for Tracking Applications (Artech House, Boston, 2004), pp. 19-65.
  8. R. J. Urick, Principles of Underwater Sound 3rd Ed. (McGraw-Hill, New York, 1983), pp. 237-290.