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.
수동소나 시스템에서는 함정의 소음원에서 발생하는 방사 소음을 분석하여 표적을 탐지 및 식별한다. 소나의 탐지 범위 안에 다수의 소음원이 존재하면 신호를 분석할 때 각 소음원에서 나오는 성분들이 혼합되어 각각의 소음원을 규명하기가 어렵다. 이를 해결하기 위해 일반적으로는 배열 센서를 이용한 빔을 형성하여 소음원의 신호를 공간적으로 분리하는 기법이 사용되지만 환경에 따라 여전히 어려운 점이 있다. 본 연구에서는 수동소나 표적신호를 분리하기 위한 새로운 방법으로 주파수영역 독립성분분석(FDICA: Frequency Domain Independent Component Analysis)을 적용하고, 혼합된 표적신호를 분리하는 모의실험을 수행하여 그 타당성을 검증하였다. 표적신호 합성을 위한 특징 정보로는 기계류 토널 성분 및 프로펠러 성분을 사용하였고, 분리 전 후의 결과를 LOFAR(Low Frequency Analysis and Recording), DEMON(Detection Envelope Modulation On Noise) 분석을 통해 비교하였다.
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.
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.
본 논문에서는 예인선배열에 수신되는 자함 소음을 제거하기 위한 소음 제거 기법을 제안한다. 자함 위치에 강인한 소음 기준 신호를 얻기 위하여 선배열의 일부 음향센서로 별도의 조향 빔을 형성한다. 이를 활용하여 Normalized Least Mean Square(NLMS) 적응 필터 기반의 주파수 영역 소음 제거 기법을 적용하였다. 생성한 기준신호와 입력 신호의 상관도를 이용하여 자함 소음 발생 방위를 산출하였으며, 해당 소음 방위로 입사된 소음의 빔패턴을 산출하였다. 소음 빔패턴을 이용해 자함 소음 준위를 추정하여 제거된 소음 성분이 추정 소음 준위를 초과하지 않도록 필터 갱신 여부를 결정함으로써 소음 제거 과정에서 표적신호가 소실되지 않도록 하였다. 모의신호를 이용한 실험을 통하여 동일한 방향에서 자함 기준 신호를 획득할 때 본 논문에서 제안한 기법이 기존 기법에 비해 자함 방위가 약 40 % 벗어나더라도 자함 소음 제거 성능이 유지됨을 확인하였으며, 자함 소음과 표적 소음의 주파수가 동일하게 수신될 경우에도 기존 기법과 달리 표적 신호를 탐지 가능함을 확인하였다.
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.
DIrectional Frequency Analysis and Recording(DIFAR) 소노부이는 대잠전에 효과적인 무기체계로 하나의 무지향성 센서와 두 개의 지향성 센서로 구성된 3채널 빔형성을 통해 표적의 방향을 탐지한다. 하지만, 주변 소음의 영향으로 DIFAR소노부이의 특정방위(0°, 90°, 180°, 270°) 표적 탐지 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 주변 소음을 추정하고 제거를 통해 DIFAR 소노부이의 표적 탐지 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 주변 소음 추정을 위해 소나신호처리에서 널리 쓰이는 Order Truncate Average(OTA)기법을, 추정된 소음을 제거하기 위해 음성신호처리에서 널리 쓰이는 위너필터링 기법을 사용하였다. 제안한 방법을 평가하기 위해 표적 방위추정 결과의 평균 제곱 오차를 비교한 결과 신호대잡음비 0 dB이하에서 제안한 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.
잠수함 소나 운용 요원의 능력을 향상시키기 위한 실제 해상 훈련은 많은 비용과 제약사항이 따른다. 소나 시뮬레이터는 이러한 문제점을 해결하고, 실제와 유사한 전장 환경을 모의함으로써 소나 운용 요원의 능력과 훈련 성과를 극대화시킨다. 본 연구에서는 수동 소나 시뮬레이터의 알고리즘을 제시하였으며, 알고리즘은 기동모듈, 소음원모듈, 소음 전달 모듈의 3가지 모듈로 나뉘었다. 기동모듈은 3차원 좌표계를 이용하여 함정의 기동을 구현하였으며, 시간 간격은 함정의 변침률에 따라 설정하였다. 소음원 모듈은 표적 소음, 해양 배경 소음, 자체소음으로 구성하였다. 표적 소음은 주파수 특성에 따라 비변조 협대역, 변조 협대역, 비변조 광대역, 변조 광대역 신호로 구분하였으며, 톤수와 속력에 의존하는 함정 방사소음 준위를 적용하였다. 해양 배경 소음은 음향도파관 효과가 고려된 바람 소음과 그외 배경 소음으로 모의하였으며, 자체소음은 유체소음과 소나돔 삽입 손실로 모의하였다. 소음 전달 모듈은 음선 기반의 모델을 이용하였으며, 기동 모듈의 각 시간에서 고유음선의 진폭, 위상, 시간지연을 합산하여 주파수 영역에서 표적 소음에 곱하였다. 최종적으로 시나리오에 따른 모의 결과 실제 해양에서 발생하는 소음과 유사한 경향을 확인할 수 있었다.
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.
수동소나에서의 표적기동분석은 방위 또는 방위-주파수와 같이 제한된 정보를 이용하여 수행된다. 표적기동분석을 빠르고 정확하게 수행하기 위해서는 정확한 표적기동 초기치의 추정이 필수적이다. 기존의 표적기동분석과 달리 신호 대 잡음비 정보와 음파전달모델을 추가로 이용하면 표적기동분석의 정확도를 향상시킬 수 있다. 이 방법은 표적의 방사소음수준은 알고 있다고 가정하지만 가정한 수준과 실제 수준간의 오차에 따라 표적기동분석의 정확도가 저하될 수 있다. 본 논문에서는 수동 소나로 탐지한 표적 방위정보, 탐지 신호 대 잡음비 정보 및 음파전달모델을 이용한 표적기동분석 알고리즘을 한국 해양환경(동해/서해/남해)에서 수행한다. 그리고 가정한 표적 방사소음수준과 실제 수준간의 차이에 따른 성능분석 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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