• 한국음향학회지
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• 제15권6호
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• pp.104-109
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• 1996

수동 소나 시스템에서는 표적을 탐지, 추적 및 식별을 위하여 표적의 방사 소음으로부터 발생되는 주파수선을 주요 특징 인자로 활용한다. 이 연구에서는 수중 표적의 방사 소음으로부터 시간 영역의 표본화된 데이타를 이용한 불안정 주파수선의 추출 기법에 대하여 연구하였다. 불안정 주파수선은 시간에 따라 주파수선이 변화되어 나타나므로 불안정 주파수선 추출을 위하여 비선형 시스템에 유용한 확장 칼만 필터 알고리듬을 적용하였다. 모의 실험 및 표적 신호에 적용하여 제시한 방식이 불안정 주파수선을 추출할 수 있음을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제19권8호
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• pp.78-83
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• 2000

수동 소나 시스템에서는 수중 소음원에 대한 신호처리 과정을 수행하여 토널 및 주파수선의 신호 성분으로부터 신호 세기 대역폭, 토널 개수, 토널간의 상호 관계둥의 다양한 특징인자를 분석, 비교하여 표적을 식별하게 되며, 표적 식별율을 향상시키기 위해서는 무엇보다도 주파수선의 신호 성분만을 정밀하게 탐지하고 추출하여야 한다. 그러나 수중신호의 스펙트로그램상에 형성되는 협대역 주파수선은 토널의 신호 세기와 바다 자체의 전달 특성 둥으로 인하여 미약하게 탐지되거나 불규칙하게 끊어져서 불연속적으로 나타날 뿐 아니라 임펄스성의 주변잡음 성분과 복합적으로 존재하므로 주파수선의 신호 성분만을 정밀하게 탐지하고 추출하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 신호 세기가 미약한 경우나 높은 주변잡음이 복합되어 있는 경우에도 정밀하게 주파수선의 신호 성분만을 탐지, 추출한 수 있는 협대역 다중 주파수선의 자동 탐지 및 추출을 위한 기법을 제안하였으며, 실제 수중표적 신호를 적용하여 제안된 알고리즘이 매우 유용함을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.546-555
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• 2013

본 연구에서는 수동소나 신호의 분석에서 얻어지는 토널 성분, 즉, 주파수선의 하모닉 성분을 강화하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는, 먼저 스펙트럼의 일정 시간에 따른 주파수 빈별 평균값을 구하고, 평균값과의 차이를 이용하여 안정적인 주파수선과 불안정한 주파수선을 구별한다. 그런 다음 불안정한 주파수선에 자기상관함수와 S2PM을 적용하여 배경잡음을 줄이고 하모닉 성분을 강조하게 된다. 실제 어선에서 획득한 수중음향 데이터를 이용한 실험 결과를 분석하였고, 이를 통해 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.

• 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.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.181-184
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• 2000

수중신호의 스펙트로그램상에 형성되는 신호 주파수선은 토널의 신호 세기와 바다 자체의 전달 특성 등으로 인하여 미약하게 탐지되거나 불규칙하게 끊어져서 불연속하게 되며 또한 임펄스성의 주변잡음 성분과 혼재하여 어느 토널이 연속적으로 탐지되는지가 모호하게 되는 경우가 많고 정밀하게 신호 성분만을 탐지, 추출하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신호 세기가 미약한 경우나 높은 주변잡음이 복합되어 있는 경우에도 정밀하게 신호 성분만을 탐 지, 추출할 수 있는 협대역 다중 주파수선의 자동 탐지 및 추출을 위한 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘에 실제 수중표적 신호를 적용하여 제안된 알고리즘이 매우 유용함을 보인다.

• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.389-396
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• 1999

본 연구에서는 수중에서 진행하는 물체에서 전달되는 방사신호의 주파수스펙트럼으로부터 추출되는 토널과 주파수선과 같은 협대역 특징을 이용하여 미지의 다중 수중 이동물체를 효율적으로 판별하고 추적하기 위한 알고리즘을 제시한다. 제안한 알고리즘은 계층 구조의 신경망으로 구성된다. 조향 방위각에 대한 광대역에너지와 방위별 협대역 에너지를 검출하여 미지의 수중이동물체의 출현 방위각을 추정하고 이를 토대로 물체를 추적하는 기존의 기법으로는 물체들이 서로 인접하거나 교차하는 경우에 추적에 실패할 가능성이 높다. 그러나 제안한 알고리즘을 사용하여 실제 신호를 포함하는 시뮬레이션 시나리오에 대해 물체 추적 실험을 행한 결과, 특히 인접하거나 교차하는 물체들의 추적에 성공적인 성능을 나타내었다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제3권1호
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• pp.76-84
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• 2000

As first step of any acoustic defence system, a attacking target warning system needs to be extremely reliable. This means the system must ensure a high probability of target classification together with a very low false alarm rate. In this paper, a algorithms for underwater target automatic classification is available for use in the passive sonar will be presented. In first, we will describe the precise automatic extraction of frequency lines for the detection of acoustic signatures. Also, a neural network and fuzzy based algorithms for target classification will be described. Thus the performances of these algorithms are very good with a high probability of classification.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 1995년도 광학 및 양자전자학 워크샵 논문집
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• pp.30-34
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• 1995

13C2H2분자의 1.54949$\mu$m 회전-진동 전이 흡스선을 이용하여 DFB LD의 발전주파수를 안정화 시킴으로써 이를 주파수대욕 광 다중통신(OFDM)의 표준주파수를 광동기 신호로 활용하는 방안에 대하여 연구하였다. 본 연구에서는 DFB LD의 발진주파수의 변화에 따른 기체 Cell의 투과한 빛의 세기의 변화를 연산 처리하여 이를 안정화 Loop에 대한 error 신호로 사용하여 줌으로써 MHz 이내에 주파수 안정도를 갖는 광 동기신호를 구성하였다. 이러한 안정화 방법을 이용하여 이제까지 제안된 다른 방법에 비하여 광학계통과 광신호처리 과정을 크게 단순화 된, 또한 동작중 자체 진단 및 자동복구 기능을 갖춘 이상적인 신호를 구성하였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제34C권1호
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• pp.51-58
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• 1997

In passive sonar, the frequency spectrum of a sound radiated by underwater moving targets is composed of a broadband nonuniform background noise and narrowband discrete tonals. To detect the tonals, the background noise is estimated and removed. Using the existing algorithms that estimate the background noise, a week tonals are not detected. Because a freuqency line that is formed by tonals which are being extracted continuously is a feture of the target, we are nessesory to efficiently detect the tonals that compose the frequncy line. In this paper, we propose an efficient neural network that can remove automatically the background and detect the even errl tonals, and we extract the frequency line feature on the spectrogram by the proposed algorithm. The experimental results for a ship's radiated sound show a better performance in comparison with the existing TPM algorithm.