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Range estimation of underwater moving source using frequency-difference-of-arrival of multipath signals

다중 경로 신호의 도달 주파수 차를 이용한 수중 이동 음원의 거리 추정

  • Received : 2018.09.17
  • Accepted : 2019.03.26
  • Published : 2019.03.31

Abstract

When measuring the radiating noise of an underwater moving source, the range information between the acoustic source and the receiver is an important evaluation factor, and the measurement standards such as a receiver position, a moving source depth and a speed are set. Although there is a method of using the cross correlation as a method of finding the range of the underwater moving source, this method requires a time synchronization process. In this paper, we proposed the method to estimate the range by comparing the Doppler frequency difference of the theoretically calculated multipath signal with the Doppler frequency difference of the multipath signal estimated from the received signal. The proposed method does not require a separate time synchronization process. Simulations were performed to verify the performance, and the ranging error of the proposed method reduced by about 95 % than that of the conventional method.

수중 이동 음원의 방사 소음을 측정하는 경우 음원과 수신기 사이의 거리 정보가 중요한 평가 요소이며, 수신기 위치, 음원의 수심 및 속도 등과 같이 측정 규격이 정해져 있다. 이동하는 수중 음원의 거리를 찾는 방법으로써 상호 상관도를 사용하는 방법이 있지만 이 방법은 송신기와 수신기 사이의 시간 동기화 과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 이론적으로 계산된 다중 경로 신호 사이의 도달 주파수 차와 수신 신호에서 추정된 다중 경로 신호의 도달 주파수 차를 비교하여 거리를 추정하는 방법을 제안한다. 기존의 방법과는 다르게 제안한 방법은 시간 동기화 과정이 필요하지 않다. 성능 검증을 위해 모의실험을 수행하였으며, 거리 오차가 기존의 방법에 비해 약 95 % 감소하였다.

Keywords

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Fig. 1. Structure of matched filter bank.

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Fig. 2. Geometry structure between a receiver and source.

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Fig. 3. Geometry structure of multipaths.

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Fig. 4. Flow of the proposed method.

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Fig. 5. Sound speed profile for simulation.

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Fig. 6. Setup for simulation.

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Fig. 7. Ambiguity function, (a) 1st receiver, (b) 2nd receiver, and (c) 3rd receiver.

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Fig. 8. Comparison of range estimation performances. (a) Bandwidth: 1 kHz, and (b) bandwidth: 2 kHz.

References

  1. H. L. Van Trees, Optimum Array Processing (John Wiley & Sons, New York , 2004), pp. 428-709.
  2. D. H. Chang, H. B. Park, S. I. Kim, J. H. Ryu, and G. T. Kim, "Matched-target model inversion for the position estimation of moving targets" , J. Acoust. Soc. Kr. 22, 562-572 (2003).
  3. W. Adams, J. Kuhn, and W. Whyland, "Correlator compensation requirements for passive time delay estimation with moving source or receivers," IEEE Trans. Acoust Speech Signal Process, 28, 158-168 (1980). https://doi.org/10.1109/TASSP.1980.1163391
  4. G. Carter, "Time delay estimation for passive sonar signal processing," IEEE Trans. Acoustics, Speech, and Signal Processing, 29, 463-470 (1981). https://doi.org/10.1109/TASSP.1981.1163560
  5. R. O. Nielson, Sonar Signal Processing (Artech House, Inc, Norwood, 1991), pp. 187-229.
  6. S. Pecknold, J. A. Theriault, D. McGaughey, and J. Collins, "Time-series modeling using the waveform transmission through a channel program," IEEE Trans. Acoustics Speech and Signal Processing, 2, 993-1000 (2005).
  7. D. R. McGaughey, V. Dagenais, and S. P. Recknold, "Improved torpedo range estimation using the fast orthogonal search," IEEE J. Oceanic Engineering, 35, 595-602 (2010). https://doi.org/10.1109/JOE.2010.2052971
  8. A Fast Algorithm for Computing Doppler Introduced by Sea Surface Gravity Waves, http://oalib.hlsresearch.com/Rays/VirTEX/VirTEX_Talk.pdf