• 제목/요약/키워드: 능동소나 시스템

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능동소나 시스템을 위한 삼중 배열의 적응 빔형성 (Adaptive beamforming of triplet arrays for active sonar systems)

  • 안재균;류영우;천승용;김성일
    • 한국음향학회지
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    • 제37권1호
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    • pp.66-72
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    • 2018
  • 본 논문에서 우리는 능동소나 시스템에서 삼중 배열의 적응 빔형성 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 정합필터, 카디오이드 빔형성, 선배열 빔형성으로 구성된 3단계의 과정을 통해 빔형성을 수행한다. 먼저, 송신 펄스에 대한 정합필터를 개별 수신 센서 신호에 적용하여 필터링된 신호를 획득한다. 그리고 정합필터 출력에 푸리에 변환을 적용하고, 각 삼각 센서 별 카디오이드 빔을 형성한다. 최종적으로 삼각 센서에 대한 카디오이드 빔들을 선배열 신호의 입력으로 가정하여 선배열 적응 빔형성을 적용한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법의 성능이 기존 기법보더 더 우수함을 확인한다.

능동소나 시스템을 위한 군집화 기반의 클러터 제거 기법 (A clutter reduction algorithm based on clustering for active sonar systems)

  • 곽철현;정명준;안재균
    • 한국음향학회지
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    • 제35권2호
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    • pp.149-157
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    • 2016
  • 본 논문에서는 천해 환경에서 고밀도로 형성되는 클러터를 제거하는 군집화 기반의 능동소나 클러터 제거 기법을 제안한다. 먼저 제안하는 기법에서는 표적의 속도, 송신 핑 주기 등을 고려하여 측정치에 대해 밀도 기반의 군집화를 수행한다. 군집으로 분류된 측정치들을 실제 표적에 대한 후보로 가정하고 군집화 되지 않은 측정치인 잡음을 제거한다. 군집화 후 군집별 표적 여부를 판단하기 위해 유효성 검사를 실시하여 표적과 클러터를 구분한다. 최종적으로 표적으로 분류되지 않은 군집의 측정치들을 클러터로 간주하여 제거한다. 제안한 기법을 모의신호와 해상실험데이터를 이용하여 성능 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 군집화 기반의 능동소나 클러터 기법의 성능이 기존 방법보다 우수함을 확인하였다.

수중 모의표적 강도예측 모델의 펄스길이 효과 고찰 (An Analysis of Pulse Length Effect on Underwater Simulated Target Strength Estimated Model)

  • 김부일;박명호;권우현
    • 한국음향학회지
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    • 제20권2호
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    • pp.44-51
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    • 2001
  • 본 연구에서는 능동소나와 관련된 시스템에 적용가능한 잠수함 수중표적의 표적강도 및 신호형태를 예측하는 반사신호 합성모델을 제안한다. 이는 입사각에 따라 외부헐로 하이라이트의 위치가 변하는 UTAHID (Underwater TArget by Highlight Distribution) 모델을 기초로 하여 잠수함 내부의 복잡한 형상에 의한 반사점들을 산란자운에 의한 구룹화된 하이라이트군으로 변형을 가하여 반사신호를 합성한다. 제안된 모델은 입사신호의 펄스길이 변화에 따른 표적강도 변화특성 및 합성신호 파형, 시간분산손실, 신장효과 등에 대해 분석하였으며, 이는 능동소나, 음향대항, 감시 시스템과 같이 반사신호 합성에 관련된 여러가지 실시스템에 적용이 가능하다.

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능동 소나 시스템에서 HFM 펄스의 확장 레플리카 상관기를 이용한 고속 광대역 능동탐지 및 도플러 추정 기법 (Fast Wideband Active Detection and Doppler Estimation Using the Extended Replica of an HFM Pulse in Active SONAR Systems)

  • 신종우;김완진;도대원;이동훈;김형남
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권8호
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    • pp.11-19
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    • 2014
  • 최근 능동 소나 시스템은 다중 목표물 탐지가 가능하도록 높은 거리 분해능을 얻기 위해 협대역 시스템에서 광대역 시스템으로 발전하고 있다. 하지만, 목표물 탐지 및 파라미터 추정 등의 성능 향상을 위해서는 광대역 신호처리가 요구되며, 이로 인해 연산량의 증가가 불가피하다. 본 논문에서는 hyperbolic frequency modulation (HFM) 펄스를 사용하는 광대역 능동소나 시스템에서 연산량의 증가를 최소화 하면서도 고속으로 목표물의 탐지 및 속도정보 추정을 할 수 있도록, 확장 레플리카를 이용한 광대역 HFM 탐지기 설계 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 기존의 필터뱅크를 이용한 광대역 소나 탐지기법에 비해 탐지 및 도플러 추정에서 약간의 성능 열화가 있지만, 연산량 측면에서 매우 우수함을 보인다.

능동 소나에서 다중경로를 고려한 표적 도플러 검출 (Target Doppler Detection for Active Sonar in Multipath Environment)

  • 진해동;윤경식;박도현;이균경
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2000년도 학술발표대회 논문집 제19권 2호
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    • pp.277-280
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    • 2000
  • 수중환경에서 표적의 탐지 성능을 향상시키기 위하여 능동 소나에서는 높은 시간-대역폭곱의 파형들을 사용하며 대표적인 것으로 LFM 펄스를 들 수 있다 LFM 펄스를 사용하여 표적까지의 거리와 표적의 속도를 추정하는 방법으로는 모호함수를 사용하는 방법과 deconvolution 방법 및 FR-기반 기법 등이 있다. 이러한 기법중 모호함수 사용 방법과 deconvolution 방법은 능동 소나의 운용 주파수 대역에서 많은 연산량이 요구되므로 실제 시스템에 적용하기에는 제약을 받는다. 그리고 다른 기법에 비해 적은 연산량을 가지는 FFT-기반 상관관계 기법은 실제 시스템에 적용이 가능하지만 다중경로에 의한 성능 저하를 가지고 있다. 본 논문에서는 적은 연산량을 가지는 FFT-기반 기법을 보완하여 다중경로에 적용 가능한 새로운 탐지기를 제안한다.

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수중 음향 트랜스듀서의 임피던스 변화를 고려한 소나 송신기의 설계 및 출력 제어 기법 (Design and output control technique of sonar transmitter considering impedance variation of underwater acoustic transducer)

  • 신창현;이윤호;안병선;윤홍우;권병진;김경섭;이정민
    • 한국음향학회지
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    • 제41권5호
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    • pp.481-491
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    • 2022
  • 능동 소나 송신시스템은 전기신호를 증폭하여 출력해주는 송신기와 증폭된 전기신호를 음향신호로 변환해주는 수중 음향 트랜스듀서로 구성된다. 일반적으로 송신기 출력 특성은 부하 임피던스에 의존적이며 송신기 부하인 수중 음향 트랜스듀서는 구동 시 전기적 임피던스가 주파수에 따라 크게 변화하는 특성을 갖는다. 이러한 가변 임피던스 조건에서는 능동 소나 송신시스템의 출력이 불안정해질 수 있다. 이에 본 논문에서는 능동 소나 송신시스템에서 수중음향 트랜스듀서의 가변 임피던스 조건에서도 안정적인 송신 신호를 전송하기 위한 소나 송신기의 설계 및 제어 기법을 제안하였다. 수중 음향 트랜스듀서의 전기적 임피던스 특성은 실험적 방법으로 분석하였고, 소나 송신기는 단상 풀브릿지 인버터, LC 필터와 정합회로로 구성하였다. 실시간으로 부하 특성이 변하는 Linear Frequency Modulation(LFM) 신호를 송신하면서 송신기와 트랜스듀서를 보호하고 안정적으로 출력 전압 특성을 확보할 수 있는 소나 송신기의 설계 및 출력 제어 기법을 제안하였으며, 시뮬레이션과 실험을 통해 타당성을 검증하였다.

능동 합성개구면소나에 의한 해저 소형물체 협대역 탐지 성능 고찰 (A Narrowband Detection Performance for Small Objects on Seabed by the Active Synthetic Aperture Sonar)

  • 김부일
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.41-49
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    • 2014
  • 능동 합성개구면소나에 의한 해저부설 소형물체 탐지처리 기술은 공간적 제약을 받는 소형 무인화 시스템에서 짧은 센서어레이 사용이 가능하므로 개구면 합성처리에 의해 탐지성능을 올릴 수가 있다. 하지만 플렛폼의 정속도 직선기동에 의한 제한조건은 여러 가지 외부 환경요인과 정확한 위상차 합성 처리에 있어서 많은 오차를 유발하게 된다. 본 연구에서는 이러한 시스템에 탑재되는 능동형 합성개구면처리에 대한 적용 가능성을 분석하고, 전용 시뮬레이터를 구성하여 진행경로 변동에 의해 발생되는 위상차 부정합에 따른 탐지해상도 성능변화를 비교 검토하고자 한다. 시뮬레이션은 코히어런트 초점처리 모델에 경로변동 모듈을 추가하여 실행하였으며, 결과에서 알 수 있듯이 합성개구면처리에 의한 해저 소형물체 탐지성능은 플렛폼의 경로변동에 의한 위상차 부정합 및 S/N비 변화에 의해 많은 변화가 있음을 알 수 있었다.

기하광학영역에서의 능동소나 표적신호합성 (Target Scattering Echo Simulation for Active Sonar System in the Geometric Optics Region)

  • 신기철;박재은;김재수;최상문;김우식
    • 한국음향학회지
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    • 제20권3호
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    • pp.91-97
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    • 2001
  • 능동소나 시스템에서 표적신호의 근거리 정보가 중요해짐에 따라, 표적 음향산란 신호의 고유한 특성을 분석하기 위해 실험적인 방법과 시뮬레이션 기법이 사용된다. 본 논문에서는 표적신호 합성을 위해 축소표적 반향실험을 수행하였고. 자료의 분석 결과 축소표적의 음향산란은 거울면 반사의 영향이 큰 것으로 분석되어, 표적신호 합성에서 기하광학이론을 응용하였다. 복잡한 형태의 표적을 여러 표본형상으로 분리하고, 각 표본형상의 기여도를 신호의 위상과 강도를 줌으로써 계산하였으며, 표적신호 합성모델의 검증을 위해 실제 축소표적 실험 결과와 비교하였다.

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수중합성환경에서 단상태 능동소나의 성능분석을 위한 표적신호 모의 (Target Signal Simulation in Synthetic Underwater Environment for Performance Analysis of Monostatic Active Sonar)

  • 김선효;유승기;최지웅;강돈혁;박정수;이동준;박경주
    • 한국음향학회지
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    • 제32권6호
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    • pp.455-471
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    • 2013
  • 능동소나는 일반적으로 천해에서 존재하는 표적을 탐지하기 위해 사용된다. 신호가 송신되고 표적으로부터 반향되어 되돌아올 때, 표적 반향신호는 다중경로, 거친 해저면 또는 해수면에 의한 산란 그리고 음속구조에 의한 굴절과 같은 다양한 음파전달 특성에 의해 왜곡 되어 수신되며, 이는 표적 탐지를 어렵게 만든다. 그러므로 능동소나의 운용성능 체계에서 표적 신호 모의 시 음파전달 특성을 고려하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 단상태 능동소나 시스템을 고려하였으며, 표적 반향, 잔향음 그리고 주변소음은 각각 시계열 함수로 모의되었다. 마지막으로 전체 수신 신호를 모의하기 위해 위 신호들을 합하였다. 표적의 특징(형태, 위치, 자세각 등)을 반영한 3차원 대표반향점 모델은 음원과 표적 사이에 각각의 다중경로를 고려하여 표적 반향 신호를 모의하였다. 본 논문의 결과는 표적 신호 모의 시 직접파만을 고려한 알고리즘의 결과와 비교하였다.

컨볼루션 신경망 기반의 능동소나 표적 식별 (Target Classification of Active Sonar Returns based on Convolutional Neural Network)

  • 김정훈;최대성;이형수;이정우
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제21권10호
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    • pp.1909-1916
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    • 2017
  • 최근 딥 러닝 알고리듬이 다양한 분야에 적용되어 좋은 성능을 내고 있지만, 소나시스템에는 아직 활발히 적용되지 않고 있다. 본 논문에서는 기뢰와 같은 금속 물체와 바위로부터 반사된 능동소나 수신음 데이터를 딥 러닝 알고리듬의 하나인 컨볼루션 신경망으로 식별하는 실험을 수행하였다. 과적합 방지 및 성능 향상을 위해 데이터 확장을 하였고, 확장 및 하이퍼파라미터 값 변화에 따른 성능 변화를 분석하였다. 훈련데이터를 수신각도에 독립적인 경우와 의존적인 경우로 나누어 실험을 수행하였고, 그 결과 각각 88.9%, 94.9%의 성능을 보였다. 이는 이전 연구에서 인공신경망 및 Support Vector Machine 알고리듬을 적용하여 얻은 성능보다 최대 4.5% 포인트 향상되었다.