To detect targets with active sonar system in the underwater environments, the targets are localized by receiving the echoes of the transmitted sounds reflected from the targets. In this case, reverberation from the scatterers is also generated, which prevents detection of the target echo. To detect the target effectively, reverberation suppression techniques such as pre-whitening based on autoregressive model and principal component inversion have been studied, and recently a Non-negative Matrix Factorization (NMF)-based technique has been also devised. The NMF-based reverberation suppression technique shows improved performance compared to the conventional methods, but the geometry of the transducer and receiver and attenuation by distance have not been considered. In this paper, the performance is improved through preprocessing such as the directionality of the receiver, Doppler related thereto, and attenuation for distance, in the case of using a continuous wave with a bistatic sonar. In order to evaluate the performance of the proposed system, simulation with a reverberation model was performed. The results show that the detection probability performance improved by 10 % to 40 % at a low false alarm probability of 1 % relative to the conventional non-negative matrix factorization.
Kim, Seon-Ho;Chon, Sang-Bae;Lim, Jun-Seok;Sung, Koeng-Mo
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.28
no.8
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pp.815-821
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2009
Information processing in variable and noisy environments is usually accomplished by means of adaptive filters. Among various adaptive algorithms, Least Mean Square (LMS) has become the most popular for its robustness, good tracking capabilities and simplicity, both in terms of computational load and easiness of implementation. In practical application of the LMS algorithm, the most important key parameter is the Step Size. As is well known, if the Step Size is large, the convergence rate of the algorithm will be rapid, but the steady state mean square error (MSE) will increase. On the other hand, if the Step Size is small, the steady state MSE will be small, but the convergence rate will be slow. Many researches have been proposed to alleviate this drawback by using a variable Step Size. In this paper, a new variable Step Size LMS(VSSLMS) called Categorized VSSLMS (CVSSLMS) is proposed. CVSSLMS updates the Step Size by categorizing the current status of the gradient, hence significantly improves the convergence rate. The performance of the proposed algorithm was verified from the view point of convergence rate, Excessive Mean Square Error(EMSE), and complexity through experiments.
Hyeonbin Ryoo;Jung-Han Woo;Yun-Ho Seo;Sang-Ryul Kim
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.43
no.4
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pp.414-421
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2024
In this paper, we design and verify a system that can detect piping leakage noise in an environment with significant reverberation and reflection using a multi-channel acoustic sensor module as a technology to prevent major plant accidents caused by leakage. Four-channel microphones arranged in a tetrahedron are designed as a single sensor module to measure three-dimensional sound intensity vectors. In an environment with large effects of reverberation and reflection, the measurement error of each sensor module increases on average, so after placing multiple sensor modules in the field, measurement results showing locations with large errors due to effects such as reflection are excluded. Using the intersection between three-dimensional vectors obtained from several pairs of sensor modules, the coordinates where the sound source is located are estimated, and outliers (e.g., positions estimated to be outside the site, positions estimated to be far from the average position) are detected and excluded among the points. For achieving aforementioned goal, an excluding algorithm by deciding the outliers among the estimated positions was proposed. By visualizing the estimated location coordinates of the leakage sound on the site drawing within 1 second, we construct and verify a system that can detect the location of the leakage sound in real time and enable immediate response. This study is expected to contribute to improving accident response capabilities and ensuring safety in large plants.
A time-reversal mirror (TRM) is useful in diverse areas, such as reverberation ing, target echo enhancement and underwater communication. In underwater communication, the bit error rate has been improved significantly due to the increased signal-to-noise ratio by spatio-temporal focusing. This paper deals with two issues. First, the optimal number of array elements for a given environment was investigated based on the exploitation of spatial diversity. Second, an algorithm was developed to determine the optimal location of the given number of array elements. The formulation is based on a genetic algorithm maximizing the contrast between the foci and area of interest as an objective function. In addition, the developed algorithm was applied to the matched field processing with ocean experimental data for verification. The sea-going data and simulation showed almost 3 dB improvement in the output power at the foci when the array elements were optimally distributed.
Active sonar transmits sound waves to detect covertly maneuvering underwater objects and detects the signals reflected back from the target. However, in addition to the target's echo, the active sonar's received signal is mixed with seafloor, sea surface reverberation, biological noise, and other noise, making target recognition difficult. Conventional techniques for detecting signals above a threshold not only cause false detections or miss targets depending on the set threshold, but also have the problem of having to set an appropriate threshold for various underwater environments. To overcome this, research has been conducted on automatic calculation of threshold values through techniques such as Constant False Alarm Rate (CFAR) and application of advanced tracking filters and association techniques, but there are limitations in environments where a significant number of detections occur. As deep learning technology has recently developed, efforts have been made to apply it in the field of underwater target detection, but it is very difficult to acquire active sonar data for discriminator learning, so not only is the data rare, but there are only a very small number of targets and a relatively large number of non-targets. There are difficulties due to the imbalance of data. In this paper, the image of the energy distribution of the detection signal is used, and a classifier is learned in a way that takes into account the imbalance of the data to distinguish between targets and non-targets and added to the existing technique. Through the proposed technique, target misclassification was minimized and non-targets were eliminated, making target recognition easier for active sonar operators. And the effectiveness of the proposed technique was verified through sea experiment data obtained in the East Sea.
Differently from instruments which synthesized sounds and tones in the past, voice synthesis engine for music production has reached to the level of creating music as if actual artists were singing. It uses the samples of human voices naturally connected to the different levels of phoneme within the frequency range. Voice synthesis engine is not simply limited to the music production but it is changing cultural paradigm through the second creations of new music type including character music concerts, media productions, albums, and mobile services. Currently, voice synthesis engine technology makes it possible that users input pitch, lyrics, and musical expression parameters through the score editor and they mix and connect voice samples brought from the database to sing. New music types derived from such a development of computer music has sparked a big impact culturally. Accordingly, this paper attempts to examine the specific case studies and the synthesis technologies for users to understand the voice synthesis engine more easily, and it will contribute to their variety of music production.
This study reports developmental changes in the vocal signals produced by infant or young Pipistrellus abramus. In contrast to adult bats, infant bats of the P. abramus emitted calls characterized by multi harmonics and variable signal patterns. Infants at two day of age emitted a irregular signal and showed gentle FM signals between 10 and 20 days. After about 40 days of age, the young bats emitted similar signals to the echolocation calls of adults. As the infant bats growing up, vocal signals trend showen a decrease in pulse duration(p<0.001), pulse interval(p<0.001) and number of harmonic(p<0.001). And the peak frequency(p<0.001), starting frequency(p<0.001) and ending frequency(p<0.001) in infant bats increased with the age. The largest change in pulse interval occurred in 5 days. And the pulse duration, peak frequency, starting frequency and ending frequency of the bat's sounds changed most dramatically in 25 days of age.
A multi-channel seismic reflection (MCS) survey was conducted in 2009 to explore the deep crustal structure of the Pacific Plate south of Hokkaido. The survey line happened to traverse a 250-km-wide Warm Core Ring (WCR), a current eddy that had been generated by the Kuroshio Extension. We attempted to use these MCS data to delineate the WCR fine structure. The survey line consists of two profiles: one with a shot interval of 200m and the other with a shot interval of 50 m. Records from the denser shot point line show much higher background noise than the records from the sparser shot point line. We identified the origin of this noise as acoustic reverberations between the sea surface, seafloor and subsurface discontinuities, from previous shots. Results showed that a prestack migration technique could enhance the signal buried in this background noise efficiently, if the sound speed information acquired from concurrent temperature measurements is available. The WCR is acoustically an assemblage of concave reflectors dipping inward, with steeper slopes (${\sim}2^{\circ}$) on th ocean side and gentler slopes (${\sim}1^{\circ}$) on the coastal side. Within the WCR, we recognised a 30-km-wide lens-shaped structure with reflectors on the perimeter.
Developmental changes in the vocal signals of serotine bats (Eptesicus serotinus) during their infancy were examined in this study. The analysis was conducted on 4 infant serotine bats from 1 to 40 days after their birth. Pulse duration (PD), pulse interval (PI), peak frequency (PF), maximum frequency ($F_{MAX}$), minimum frequency ($F_{MIN}$), and bandwidth (BW) were measured. As the bats grew, their vocalizations became increasingly consistent and similar to those of adults. For infant bats, PD and PI decreased as they grew older, whereas PF, $F_{MAX}$, $F_{MIN}$, and BW increased. The greatest change in vocalizations was observed between the $10^{th}$ and $20^{th}$ days after birth. Also, PF, $F_{MAX}$, $F_{MIN}$ and BW, which describe sound frequency, increased dramatically during the period between the $10^{th}$ and the $20^{th}$ days. In contrast, the greatest change in PD occurred between the $30^{th}$ and $40^{th}$ days after birth. The results collected in this study suggest that frequency increased as the contraction ability of the muscles developed by around 20 days of age. Muscle relaxation ability, which is related to PD, was found to develop significantly at 30 to 40 days of age. According to the results of this study, although 40 day-old infant bats are not yet able to fly, their vocal signals were similar to those of adults. This indicates that vocal development and flying activity develop separately in young bats.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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