• 제목/요약/키워드: 수동소나성능

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부유식 및 자항식 기만기의 혼합 운용을 고려한 수상함의 생존율에 대한 효과도 분석 (Effectiveness Analysis for Survival Probability of a Surface Warship Considering Static and Mobile Decoys)

  • 신명인;조현진;이진호;임준석;이석진;김완진;김우식;홍우영
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.53-63
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    • 2016
  • 본 연구는 어뢰공격에 대비한 수상함의 생존율 향상을 위해 자항식 기만기와 부유식 기만기를 혼합적으로 적용한 시뮬레이션을 고려한다. 적의 공격어뢰는 수동 음향 추적 어뢰로써 어뢰의 표적 탐지거리 및 빔폭 내에서 수동 소나 방정식에 의해 신호이득을 계산하여 표적을 탐지, 추적하며, 수상함은 회피기동과 함께 자항식 및 부유식 기만기를 운용하여 어뢰공격에 대응하는 것으로 가정한다. 효과적인 기만기 혼합 운용을 위해 4가지의 기만기 운용 방안을 제안하며, 각각의 경우에 대하여 설정된 실험 환경 내에서 몬테카를로 시뮬레이션을 통한 수상함의 생존율에 대한 효과도 분석을 수행하였다. 또한 기만기의 속도 및 음원 준위, 함정의 어뢰 탐지거리, 어뢰의 표적 탐지거리를 변수로 설정하고 변수값의 변화에 따른 생존율의 변화 추이를 관찰하여 구성요소의 운용 성능에 대한 참고자료를 제시하였다.

음향 센서 배열 형상 추정을 위한 가중 다항 근사화 기법 (Weighted polynomial fitting method for estimating shape of acoustic sensor array)

  • 김동관;김용국;최창호
    • 한국음향학회지
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    • 제39권4호
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    • pp.255-262
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    • 2020
  • 현대의 수동소나 시스템에서는 자함 소음의 영향을 최소화하고 더 높은 신호대잡음비를 얻기 위한 목적으로 예인형 선배열 센서를 운용한다. 얇고 긴 예인형 선배열 센서는 예인선의 기동에 따라 비선형 형태로 유도될 수 있다. 이러한 배열 형상의 변화가 고려되지 않는다면 빔형성기의 성능이 저하될 수 있다. 따라서 예인형 선배열 센서를 이용한 빔형성 시 센서 배열에 대한 정확한 형상의 추정이 필요하다. 선배열 형상 추정에는 다양한 기법이 존재한다. 그 중 방위센서를 이용한 기법의 경우, 방위센서 잡음의 영향으로 추정성능이 감소할 수 있다. 이러한 잠재적 오류를 제거하기 위해 가중 다항 근사화 기반 배열 형상 추정 기법을 제안하였다. 제안 기법의 성능 검증을 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 제안 기법의 성능이 기존 기법에 비해 잡음에 강인함을 확인하였다.

자동 연상 기억장치 신경망을 이용한 음향 표적의 신호 주파수선 탐지 (Detection of Signal Frequency Lines for Acoustic Target using Autoassociative Momory Neural Network)

  • 이성은;황수복;남기곤;김재창
    • 한국음향학회지
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    • 제15권5호
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    • pp.118-124
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    • 1996
  • 수동 소나 시스템에서 표적을 탐지, 식별하는데 가장 중요한 인자는 표적소음에서 나타나는 신호 주파수선 성분이다. 수중의 주변잡음과 표적소음이 복합된 환경에서 표적의 신호 주파수선 성분을 정확히 추출하는데는 신호 탐지 문턱값 설정이나 주변잡음의 변화 때문에 어려움이 따른다. 이 연구에서는 자동 연상 기억장치 신경망을 이용하여 신호 탐지 문턱값 설정이나 주변잡음의 변화에 강인한 음향 표적의 신호 주파수선 탐지 방식을 제안한다. 모의 실험 및 실제 표적 신호에 적용하여 제안한 방식이 우수한 신호 주파수선 탐지성능을 나타냄을 보인다.

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정합-표적모델 역산을 이용한 기동 표적의 위치 추정 (Matched-target Model Inversion for the Position Estimation of Moving Targets)

  • 장덕홍;박홍배;김성일;류존하;김광태
    • 한국음향학회지
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    • 제22권7호
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    • pp.562-572
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    • 2003
  • 수동 소나를 이용하여 기동 표적의 위치를 추정하는 정합-표적모델 역산 기법을 개발하였다. 본 기법은 수중음향학 분야에서 널리 사용되는 정합장 역산 방법을 이용하여 관측으로부터 얻어지는 방위와 주파수를 표적모델에 의해 계산되는 값과 정합 시킴으로써 표적의 위치를 파악한다. 효율성과 정확성을 향상시키기 위하여 변수의 탐색 방식은 혼성 최적화 기법을 이용하였는데 일차적으로 광역 최적화 기법으로 알려진 유전자 기법이나 모사 담금질 기법을 적용한 후 단순 비탈 국부최적화 기법을 순차적으로 적용하였다. 제안 기법의 성능 검증을 위하여 3가지의 기동 시나리오에 대하여 시뮬레이션을 실시하였다. 검증 결과 가우시안 확률분포를 갖는 측정오차가 5σ를 가지는 경우에도 견실한 수렴을 보여주었으며 계산 시간면에서도 실용적 인 것으로 밝혀졌다.

효율적인 주파수 영역 빔형성기 구현을 위한 국부 스펙트럼 고속 연산 기법 (A Fast Partial Frequency Spectrum Computation Method for the Efficient Frequency-Domain Beamformer)

  • 하창읍;김완진;이동훈;김형남
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제48권4호
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    • pp.160-168
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    • 2011
  • 주파수 영역 빔형성기 (frequency domain beamformer)는 시간 영역 빔형성기에 비해 연산량 측면에서 효율성이 높아 다수의 빔과 센서가 요구되는 수동 소나 시스템에서 널리 사용되고 있다. 주파수 영역 빔형성기에서는 푸리에 변환을 통한 입력 신호의 스펙트럼 분석 과정이 필수적이며, 이 과정의 효율성에 따라 전체 시스템의 성능이 결정된다. 또한 기본적으로 실시간 신호처리가 요구되는 실제 전장 환경에서 이러한 스펙트럼 연산 과정 최적화의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 수신되는 협대역 신호의 효율적인 국부 스펙트럼 분석 (partial spectrum analysis)을 위해, TD (transform decomposition) 기법과 GSFFT (generalized sliding fast Fourier transform) 기법의 장점을 모두 적용한 pruned-GSFFT 기법을 제안한다. 또한 제안된 기법의 구현상의 특성을 분석하고 요구되는 연산량을 기존 기법들과 비교한다.

압축센싱 기법을 적용한 선박 수중 방사 소음 신호의 저주파 토널 탐지 (Detection of low frequency tonal signal of underwater radiated noise via compressive sensing)

  • 김진홍;심병효;안재균;김성일;홍우영
    • 한국음향학회지
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    • 제37권1호
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    • pp.39-45
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    • 2018
  • 압축센싱을 적용하면 전체 신호의 차원 대비 실제 사용하는 신호의 차원이 작은 희소신호의 경우, 적은 수의 관측치를 통하여 빠른 시간 내에 복원이 가능하다. 수중 표적의 기어박스 및 보조 장치 등으로부터 방사되는 신호의 토널 주파수 성분들은 처리하고자 하는 주파수 대역에서 상대적으로 주파수 성분이 적다. 따라서 토널 신호는 주파수 영역 전체 대비 희소신호로 모델링 될 수 있으므로 희소 신호 복원 알고리듬인 S-OMP(Simultaneous-Orthogonal Matching Pursuit)를 이용하여 복원할 수 있다. 본 논문에서는 압축센싱 기법을 이용하여 수중 표적의 방사 소음 신호의 토널 주파수를 검출하는 기법을 제안하고 모의 실험을 통해 성능을 확인한다. 모의실험에서 기존의 FFT(Fast Fourier Transform) 임계치 기법을 이용한 방법에 비해 낮은 SNR(Signal to Noise Ratio)에서도 정확한 토널 성분을 추정 할 수 있음을 확인하였다.

Atomic norm minimization을 통한 수중 방사 소음 신호의 토널 주파수 탐지 (Detection of tonal frequency of underwater radiated noise via atomic norm minimization)

  • 김준한;김진홍;심병효;홍정표;김성일;홍우영
    • 한국음향학회지
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    • 제38권5호
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    • pp.543-548
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    • 2019
  • 수중 표적의 기어박스 및 보조 장치 등으로부터 방사되는 토널 신호의 주파수 성분은 처리하고자 하는 주파수 대역에 비해 상대적으로 적어 희소신호로 모델링될 수 있다. 근래에 토널 신호의 주파수 희소성을 이용하여 빠른 시간 내에 적은 수의 관측치로 토널 주파수를 복원하는 압축센싱 기반의 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 방법들은 이산(discrete) 주파수 영역에서 주파수를 검출하기 때문에 이산화로 인한 basis mismatch error가 불가피하다. 본 논문에서는 atomic norm minimization을 이용하여 적은 수의 관측치로 연속(continuous) 주파수 영역에서 토널 주파수를 검출하는 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 기존의 기법들에 비해 제안하는 기법의 성능이 정확성과 평균제곱오차 측면에서 우수함을 확인하였다.

딥러닝을 이용한 DEMON 그램 주파수선 추출 기법 연구 (A study on DEMONgram frequency line extraction method using deep learning)

  • 신원식;권혁종;설호석;신원;고현석;송택렬;김다솔;최강훈;최지웅
    • 한국음향학회지
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    • 제43권1호
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    • pp.78-88
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    • 2024
  • 수중 소음 측정이 가능한 수동 소나에 수신된 선박 방사소음은 Detection of Envelope Modulation on Noise(DEMON) 분석으로 얻은 선박 정보를 사용하여 선박 식별과 분류가 가능하다. 하지만 낮은 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR) 환경에서는 DEMON 그램 내 선박 정보가 담겨있는 표적 주파수선을 분석 및 파악하는데 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 낮은 SNR 환경에서 보다 정확한 표적 식별을 위해 딥러닝 기법 중 의미론적 분할을 사용하여 표적 주파수선들을 추출하는 연구를 수행하였다. SNR과 기본 주파수를 변경시키며 생성한 모의 DEMON 그램 데이터를 사용하여 의미론적 분할 모델인 U-Net, UNet++, DeepLabv3+를 학습 후 평가하였고, 학습된 모델들을 이용하여 캐나다 조지아 해협에서 측정한 선박 방사소음 데이터셋인 DeepShip으로 제작한 DEMON 그램 예측 성능을 비교하였다. 모의 DEMON 그램으로 학습된 모델을 평가한 결과 U-Net이 성능이 가장 높았으며, DeepShip으로 만든 DEMON 그램의 표적 주파수선을 어느 정도 추출할 수 있는 것을 확인하였다.