Since Ultra-Short BaseLine (USBL) uses an array with narrow sensor spacing, precise synchronization is required to improve source localization performances. However, in the underwater environment, synchronization errors occur due to relatively strong noise and underwater acoustic channels such as multipath and Doppler, which deteriorates the source localization performances. This paper proposes a covariance-based synchronization compensation method to improve the source localization performances of the underwater USBL systems. The proposed method arranges the received signals through cross-correlation and calculates the covariance of the arranged signals. The synchronization error is related to the phase difference in the covariance. Thus, the phase difference is estimated as the covariance and compensated. Computer simulations demonstrate that the proposed method has better source localization performances than the conventional cross-correlation method.
Underwater acoustics, which is the domain that addresses phenomena related to the generation, propagation, and reception of sound waves in water, has been applied mainly in the research on the use of sound navigation and ranging (SONAR) systems for underwater communication, target detection, investigation of marine resources and environment mapping, and measurement and analysis of sound sources in water. The main objective of remote sensing based on underwater acoustics is to indirectly acquire information on underwater targets of interest using acoustic data. Meanwhile, highly advanced data-driven machine-learning techniques are being used in various ways in the processes of acquiring information from acoustic data. The related theoretical background is introduced in the first part of this paper (Yang et al., 2020). This paper reviews machine-learning applications in passive SONAR signal-processing tasks including target detection/identification and localization.
Cavities are inevitable structures in automobile configuration. The flow-induced noise is generated from the wheel housing section by the interaction between a rotating wheel and the unsteady flows in the cavity. In this research the wheel housing was assumed by a rectangular cavity for simplification. We measured the radiated sound from the 2-D cavity without cylinder and from the rotating cylinder in the cavity by using the sound source localization method with an acoustic mirror system. In the 2-D cavity case of low Mach number(Ma=0.029), the sound sources were found to be located near the leading edge of cavity due to the shear layer instabilities. Comparing the cases of the rotating and the non-rotating cylinder, it is observed that the sound Pressure levels around the rotating cylinder in the cavity increased and the main acoustic sources were located at the rear section of the rotating wheel.
Kim, Se-Young;Chun, Seung-Yong;Son, Yoon-Jun;Kim, Ki-Man
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.28
no.4
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pp.318-327
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2009
In this paper, we propose a 3-D geometric localization method for near-field broadband source in shallow water environments. According to the waveguide invariant theory, slope of the interference pattern which is seen in a sensor spectrogram directly proportional to a range of the source. The relative ratio of the range between source and sensors was estimated by matching of two interference patterns in spectrogram. Then this ratio is applied to the Apollonius's circle which shows the locus of a source whose range ratio from two sensors is constant. Two Apollonius's circles from three sensors make the intersection point that means the horizontal range and the azimuth angle of the source. And this intersection point is constant with source depth. Therefore the source depth can be estimated using 3-D hyperboloid equation whose range difference from two sensors is constant. To evaluate a performance of the proposed localization algorithm, simulation is performed using acoustic propagation program and analysis of localization error is demonstrated. From simulation results, error estimate for range and depth is described within 50 m and 15 m respectively.
This paper proposes a new sound localization algorithm that can improve localization performance based on a tetrahedron-shaped microphone array. Sound localization system estimates directional information of sound source based on the time delay of arrival(TDOA) information between the microphone pairs in a microphone array. In order to obtain directional information of the sound source in three dimensions, the system requires at least three microphones. If one of the microphones fails to detect proper signal level, the system cannot produce a reliable estimate. This paper proposes a tetrahedron- shaped sound localization system with a coordinate transform method by adding one microphone to the previously known triangular-shaped system providing more robust and reliable sound localization. To verify the performance of the proposed algorithm, a real time simulation was conducted, and the results were compared to the previously known triangular-shaped system. From the simulation results, the proposed tetrahedron-shaped sound localization system is superior to the triangular-shaped system by more than 46% for maximum sound source detection.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.19
no.8
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pp.816-827
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2009
This paper deals with a bearing faults localization technique based on holographic approach by visualizing sound radiated from the faults. The main idea stems from the phenomenon that bearing faults in a moving vehicle generate impulsive sound. To visualize fault signal from the moving vehicle, we can use the moving frame acoustic holography [Kwon, H.-S. and Kim, Y.-H., 1998, "Moving Frame Technique for Planar Acoustic Holography," J. Acoust. Soc. Am. Vol. 103, No. 4, pp. 1734${\sim}$1741]. However, it is not easy to localize faults only by applying the method. This is because the microphone array measures noise(for example, noise from other parts of the vehicle and the wind noise) as well as the fault signal while the vehicle passes by the array. To reduce the effect of noise, we propose two ideas which utilize the characteristics of fault signal. The first one is to average holograms for several frequencies to reduce the random noise. The second one is to apply the partial field decomposition algorithm [Nam, K.-U., Kim, Y.-H., 2004, "A Partial Field Decomposition Algorithm and Its Examples for Near-field Acoustic Holography," J. of Acoust. Soc. Am. Vol. 116, No. 1, pp. 172${\sim}$185] to the moving source, which can separate the fault signal and noise. Basic theory of those methods is introduced and how they can be applied to localize bearing faults is demonstrated. Experimental results via a miniature vehicle showed how well the proposed method finds out the location of source in practice.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.31
no.4
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pp.327-334
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2014
This paper presents a method of fault detection and fault localization from acoustic noise measurements. In order to detect the presence of noise sources wavelet transform is applied to acoustic signal. In addition, a cross correlation based method is proposed to calculate the exact location of the noise allowing the user to quickly diagnose and resolve the source of the noise. The fault detection system is implemented using two microphones and a computer system. Experimental results show that the system can detect faults due to artifacts accidentally inserted during the manufacturing process and estimate the location of the fault with approximately 1 cm precision.
This paper presents an algorithm for passive localization of a ship by applying the ray back-propagation technique to the ship radiation noise data. The previous method [S. H. Abadi, D. Rouseff and D. R. Dowling, J. Acoust. Soc. Am. 131, 2599-2610 (2012)] estimates the position of a sound source in the near-field environment with no array tilt by using the RBD (Ray-based Blind Deconvolution) and ray back-propagation techniques. However, when there exists an array tilt, the above method leads to a large position estimation error. In order to overcome the problem, this study proposes an algorithm that estimates the position of a sound source by correcting the array tilt using the RBD and ray back-propagation techniques. The proposed algorithm was verified by using the ship noise of SAVEX15 (Shallow-water Acoustic Variability EXperiment in 2015) experimental data.
Acoustic source localization using MUSIC etc. utilizes the propagation model in the medium. A plane wave model is a well-known source model for the identification of distant sources in the SONAR and a monopole source model becomes the one for the identification of rather near range sources. This paper introduces a dipole source model and a tripole source model consisting of one monopole and one dipole source. The simplifying procedures provide the simplified factors rather than the superposition of the relating monopole sources. The simulations show that the tripole model is useful in the general case including pure monopole, pure dipole, or pure quadrupole source identification.
The focused MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) can be applied for source localization in near field. However, if the number of sensors are increased, it requires a large amount of calculation to obtain the inverse of the covariance matrix. In this paper we propose a focused MVDR method using that beam space is formed from output of far field beamformer at the subarray. The performances of the proposed method was evaluated by simulation. As a result of simulation, the proposed method has the higher spatial resolution performance then the conventional delay-and-sum beamformer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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