This paper presents an algorithm of target detection of an underwater acoustic signal by estimating the background. At first, subtract the estimated background from the underwater acoustic signal. To estimate the background, this paper uses an algorithm of Denoising. By using Thresholding and Power analysis, we extract targets from the signal to eliminate the background. The proposed method is valuable as an algorithm to reduce calculation amounts of multi frames we will apply.
The nanosecond laser assisted ablation have been investigated. The biocompatable polymer PMMA was employed as the target material and the two distinctive surface conditions were test. The first surface condition is a dry surface for which the target surface is exposed to air and the second surface condition is the wet surface for which the target surface is covered with dehydrated water. The ablation volume, the laser induced acoustic wave, the laser induced plasma were investigated for both wet and dry condition. The nanosecond laser pulse ablatied more on the wet surface compared to the dry surface. The enhanced ablation of wet surface is attributed to the confined acoustic wave and the laser-induced plasma in the liquid layer.
We examined the dB difference in target strength at multiple frequencies (ΔTS) for the identification of Antarctic krill (Euphausia superba) and ice krill (Euphausia crystallorophias) using a stochastic distorted-wave Born approximation model. Our investigation focused on ΔTS patterns at multiple frequencies in relation to size, along with key acoustic properties influencing TS, including density and sound speed contrast, fatness, and orientation. The findings revealed that the orientation and fatness significantly affect the ΔTS patterns. The results provide insight into the importance of the multi-frequency technique for estimating krill biomass and their ecological interactions with environmental features in the Southern Ocean.
Localization of underwater vehicle is essential to use underwater robotic systems for various applications effectively. For this purpose, this paper presents a method of two-dimensional SLAM for underwater vehicles equipped with two hydrophones. The proposed method uses directional angles for underwater acoustic sources. A target signal transmitted from acoustic source is extracted using band-pass filters. Then, directional angles are estimated based on Bayesian process with generalized cross-correlation. The acquired angles are used as measurements for EKF-SLAM to estimate both vehicle location and locations of acoustic sources. Through these processes, the proposed method provides reliable estimation for two dimensional locations of underwater vehicles. Experimental results demonstrate the performance of the proposed method in a real sea environment.
In shooting training, an impact point identification system that uses the impact wave of the bullet to check the impact point in the target plate has been recently used. Acoustic sensors used in these systems must be able to detect shock waves of high sound pressure levels and be both waterproof and dustproof for rainy weather and dusty environments, respectively. In this study, membranes with excellent waterproof, dustproof, and sound transmitting characteristics were selected through a characteristics test; a protection cap was installed to install the selected materials. After coupling the produced protection cap to the acoustic sensor housing, the sensitivity and phase characteristics of the acoustic sensor were checked. Through the waterproof and dustproof test, the performances of its sensitivity and phase characteristics were confirmed. Finally, the normal shockwave of a 5.56 mm diameter bullet was measured using a shockwave detection signal collecting plate equipped with a prototype of the acoustic sensor at a 100 m firing range.
Recently, wide spread distribution of the giant jellyfish, Nemopilema nomurai, has occurred in the East China Sea. This increased distribution has caused serious problems in inshore and offshore fisheries in Korea and Japan. As a result, it is necessary to evaluate the damage caused to the fisheries by jellyfish. Accordingly, several hydroacoustic studies have been conducted to estimate the target strength (TS) of the giant jellyfish. However, the effects of fluctuation in the acoustic scattering characteristics on swimming patterns have not yet been elucidated. Therefore, in this study, we theoretically estimated the effects of changes in the acoustic scattering pattern on the swimming behavior of jellyfish using the Distorted Wave Born Approximation (DWBA) model. The results confirmed that acoustic scattering of jellyfish results in a significant change in their swimming pattern. Specifically, our theoretical estimation indicated that the TS of giant jellyfish (d=40 cm) fluctuated until 8.5 dB at 38 kHz, 13.8 dB at 70 kHz, and 15.1 dB at 120 kHz based on changes in their swimming patterns.
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.
Physical properties such as sound speed contrast (h) and density contrast (g) of the interested target are key parameters to understand acoustic characteristics by using theoretical scattering models. The density and sound speed of moon jellyfish (common jellyfish, Aurelia aurita s.l.) were measured. Sound speed contrast (h) was measured from travel time difference (time-of-flight method) of an acoustic signal in a water tank for APOP studies (Acoustic Properties Of zooplankton). Density contrast (g) was measured by the displacement volume and wet weight (dual-density method). The sound speed remained almost constant as the moon jellyfish increased in bell length. The mean values${\pm}$standard deviation of h and g were $1.0005{\pm}0.0012$ and $0.9808{\pm}0.0195$), respectively. These results will provide important input for use in theoretical scattering models for estimating the acoustic target strength of jellyfish.
Even though several deep learning-based methods have been applied in the field of acoustic source localization, the previous works have only been conducted using the two-dimensional representation of the beamforming maps, particularly with the planar array system. While the acoustic sources are more required to be localized in a spherical microphone array system considering that we live and hear in the 3D world, the conventional 2D equirectangular map of the spherical beamforming map is highly vulnerable to the distortion that occurs when the 3D map is projected to the 2D space. In this study, a 3D deep learning approach is proposed to fulfill accurate source localization via distortion-free 3D representation. A target function is first proposed to obtain 3D source distribution maps that can represent multiple sources' positional and strength information. While the proposed target map expands the source localization task into a point-wise prediction task, a PointNet-based deep neural network is developed to precisely estimate the multiple sources' positions and strength information. While the proposed model's localization performance is evaluated, it is shown that the proposed method can achieve improved localization results from both quantitative and qualitative perspectives.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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