본 논문은 해양에서 발생하는 음향 표적에 대해서 표적의 식별 정보 피드백을 통해 관심 표적 추적 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 기존의 다중주파수 표적 추적 기법은 탐지된 음향신호 특성만 활용하여 추적을 수행하는 반면, 본 논문에서 제안하는 기법은 탐지된 음향신호 특성과 더불어 관심 표적의 특징인자가 식별되는지 여부를 추적에 활용한다. 제안하는 기법은 특징인자가 식별되는 측정치에 대해서만 추적을 수행하여 관심 표적이 아닌 표적에 대한 불필요한 추적을 방지한다. 또한 특징인자가 식별된 표적을 추적할 때 동적으로 추적 파라메터를 최적화하여 관심 표적에 대해 지속적이고 안정적인 추적을 수행한다. 모의 신호를 이용하여 실험을 수행하였으며 미약한 신호가 나타나는 수중 표적에 대해 제안하는 기법을 적용한 결과, 불필요한 표적 개수가 감소하고 관심 표적의 추적이 지속적으로 안정되게 수행됨을 확인하였다.
본 연구에서는 GAT(Geometry Acoustic Theory)를 이용한 표적신호 합성모델의 이론적 배경을 제시하고, 수치모델의 결과를 음향수조에서 축소표적 실험자료 결과와 비교한다. GAT에 의한 표적신호 합성모델은 3차원 해양환경에서 음원과 표적에 의한 음장을 적절히 묘사할 뿐만 아니라 표적 형상에 의한 효과를 정밀하게 계산함으로써 고 정밀도의 표적신호 합성을 가능하게 한다.
수동 소나 시스템에서 표적을 탐지, 식별하는데 가장 중요한 인자는 표적에서 발생되는 토날 신호 성분이다. 수중의 주변잡음과 표적소음이 복합된 환경하에서 표적의 토날 신호성분을 정확히 추출하는데는 신호 탐지 준위 설정이나 주변 잡음의 변화에 의해 어려움이 있다. 본 논문에서는 ASM 신경망을 이용하여 신호 탐지 준위 설정이나 주변잡음의 변화에 강인한 음향 표적의 토날 신호 탐지 방식을 제안한다. 모의 시뮬레이션 및 실제 표적 신호에 적용하여 우수한 토날 신호 탐지 성능을 보인다.
본 논문에서는 각 지역의 수중 음향 센서로부터 중앙의 정보 융합 센터로 전송되어진 동일한 또는 상이한 표적의 Identity 정보들을 종합해 최종적으로 표적의 Identity를 결정하는 Decision Fusion 기법을 다룬다. 기존의 연구는 표적의 속성 정보로부터 정보 융합을 통해 표적의 Identity를 선택하는 기법을 주로 다루고 있다. 그러나 본 논문에서는 기존의 연구보다 한 단계 나아가 선택된 표적의 Identity들로부터 운용자가 가장 합리적인 결정을 내릴 수 있도록 하는 표적의 Identity 결정을 위한 Decision Fusion 기법을 제안한다. 이러한 수중 음향 표적 식별 시스템에서의 Identity Decision Fusion 기법으로 Voting 기법, 센서 정보의 신뢰도를 고려한 Weighted Voting 기법, 그리고 다 기준 의사 결정 기법인 Analytic Hierarchy Process (AHP) 기법을 제안하고 그 성능을 평가한다
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.
수중 능동소나에 의해 표적을 분류하는데 있어 표적신호의 특징파라미터는 매우 중요하다. 광대역이고 상관성이 높은 두 개의 펄스가 시간 T의 간격으로 분리되어 있을 때, 스펙트럼에서 리플간의 1/T Hz에 해당하는 TSP, 즉 피치 성분을 가진다. 음향산란 실험에 사용된 축소표적신호 또한 이러한 TSP 특징을 잘 반영하고 있다. 본 논문에서는 각 표적신호의 특징에 해당하는 TSP 정보를 FFT를 이용하여 효과적으로 추출하였다. 네 개의 표적과 각 표적의 자세각에 따라 추출된 TSP 특징파라미터를 패턴인식 기법에 적용하여 표적을 분류하고 각 표적의 특징을 분석하였다.
본 논문은 초음파 방사힘을 이용하여 음향파워를 측정하는 방법에 대한 이론적 모델을 세우고 이에 대한 이론적 결과를 다루었다. 이를 위해 Kirchhoff approximation 기반으로 강체원뿔표적에 대한 산란모델을 세우고 음향파워를 계산한 후 이를 방사힘으로 환산하였다. 이를 통해 원뿔표적을 사용하는 기존 방법의 정확성 및 측정 한계, 그리고 임의의 경사각의 원뿔표적으로도 측정할 수 있는 음향파워측정에 관한 확장된 이론을 제시하였다. 이를 이용하여 초음파 방사힘을 이용한 음향파워측정 방법의 주파수 및 표적 크기에 대한 의존도도 본 논문에서 제시하였다. 그 결과로 주파수 및 표적 크기를 고려하였을 때 국제표준규격(International Electrotechnical Commission, IEC)에서 제시하는 방법으로 계산한 음향파워값에 추가되어야 할 보정값을 산출하였다.
본 논문에서는 기존의 방법에 의해 추정된 시간 지연의 차를 이용하여 표적의 위치를 추적하는 방법을 제시한다. 표적 위치를 추정하는 알고리즘의 전단에서 시간 지연의 차를 보정하는 과정을 수행하고, 후단에서 칼만 필터로 smoothing을 하는 방법을 제시한다. 이 방법을 사용하여 최소 2N-2개의 시간 지연 차를 이용하여 표적의 위치를 보다 정확히 추적할 수 있다.
수중 표적을 식별하기 위해서는 표적이 방사하는 소음의 특징을 미리 알고 있어야 한다. 소음의 특징은 스펙트럼상의 상이한 주파수나 특징적 패턴을 형성하는데 수중에서 표적을 구별하는 주요 성분이다. 이 논문에서는 이런 표적의 고유 식별 정보를 모델링하고 구축하는 수중 음향 분석 시스템을 설계, 구현하였다. 이로써 표적관련 음파 특징 정보를 수치화하고 체계적으로 구축해 정밀분석의 토대를 마련하였다.
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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[게시일 2004년 10월 1일]
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