• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.2569-2574
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• 2012

초계함(천안함급)에 탑재 된 HMS(Hull Mount Sonar) 장비는 능동모드에 적합하도록 설계 되어 있다. 이에 센서 및 시스템 특성이 어뢰 탐지 주파수 대역에 적당하도록 구성되어 있지는 않다. 이에 초계함에 장착 된 기존 HMS 장비를 이용한 어뢰탐지 기능 구현을 위하여, 초계함 함 별 입력 특성을 분석하고, 입력 주파수 신호에 대한 역보상 회로 설계, 입력 신호 크기에 따른 AGC(Auto Gain Control) 기능 구현 및 함별 신호특성에 따른 대역설정 기능을 통하여 함정 별 특성 및 운용환경 특성에 맞는 어뢰방어시스템을 구현하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.2505-2511
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• 2013

수중환경 하에서 표적을 탐지하고 식별하는 문제는 군사적인 목적은 물론 비군사적 목적으로도 많은 연구가 수행되어 왔다. 수중환경에서의 수중음향 신호가 시간 공간적으로 특성이 변화하며 천해 다중경로 환경을 반영하는 복잡한 특성을 보이는 점으로 인해 능동 표적인식 기술은 매우 어려운 기술로 여겨져 왔다. 또한 실제 데이터 수집의 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 3차원 하이라이트 분포를 가지는 모델을 이용하여, 능동소나 표적신호를 음선 추적기법을 기반으로 하여 합성하였다. 합성된 표적신호를 대상으로 Fractional Fourier 변환을 적용하여 특징벡터를 추출하였고, 신경회로망 인식기를 이용하여 인식 실험을 수행하였다.

• 한국음향학회지
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• 제38권1호
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• pp.96-105
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• 2019

능동소나 시뮬레이터에서 실제와 유사하고 실시간 운용 가능토록 설계하는데 가장 제한적인 요소는 잔향음이다. 잔향음 모의는 계산시간이 많이 소요되어 시뮬레이터에 반영하고 실시간으로 신호를 생성하는데 한계가 있었다. 본 연구에서는 Harrison의 에너지 플럭스 해저 잔향음 모델을 기반으로 함정 기동에 따른 도플러 효과와 자기회귀 모델을 적용하여 해저 잔향음 시계열 신호를 모의하였다. 최종적으로 해군연구국 잔향음 워크숍-I 11번 문제와 동해 해양환경을 토대로 모의 한 결과, 실제와 유사한 특징의 해저 잔향음 신호를 생성할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제20권8호
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• pp.58-66
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• 2001

본논문에서는 LFM (Linear Frequency Modulated) 신호를 사용하는 능동소나에서 적은 연산량으로 표적반사신호의 시간지연과 도플러를 추정하는 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 일반적인 추정기법들이 가지는 연산량의 문제를 해결하기 위해 LFM 신호의 상호모호함수 (cross ambiguity function)에서 시간지연과 도플러의 관계를 나타내는 대수적인 관계식을 이용하였다. FML (Fast Maximum Likelihood) 기법을 기반으로 하여 시간지연과 도플러의 대수적 관계식을 유도하였으며, 이를 이용하여 일반적인 2차원 탐색 대신 2번의 1차원 탐색으로 시간지연과 도플러를 추정하였다. 다양한 신호대 잡음비 (SNR)에서 제안한 알고리즘의 추정오차를 분석하였으며, 제안한 알고리즘이 우수한 추정 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권4호
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• pp.93-100
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• 2000

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.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제18권5호
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• pp.532-537
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• 2015

In this paper, we propose target range estimation method using ghost target in the submarine linear array sonar. Usually, when submarine detect target, they use passive sonar detection to avoid self-disclosure by active sonar transmission. But, originally, passive linear array sonar have limitation for target range estimation and additional processing is required to get target range information. For the case of near-field target, typical range estimation method is using multiple information by multipath effect in underwater environment. Acoustic signal generated from target are propagated along with numerous multipath in underwater environment. Since multipath target signals received in the linear array sonar have different conic angles each other, ghost target is appeared at the bearing different with real target bearing and sonar operator can find these information on the operation console. Under several assumption, this geometric properties can be analysed mathematically and we get the target range by derivation of this geometric equations using measured conic angles of real target and ghost target.

• 한국음향학회지
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• 제37권6호
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• pp.489-498
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• 2018

본 논문에서는 잔향이 존재하는 환경에서 낮은 도플러 주파수를 가지는 지속파 능동 소나의 반사음이 수신될 때, 빔공간 다채널 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 이를 탐지하는 기법에 대한 연구를 수행하였다. 지속파 능동 소나에서 수신기가 이동하는 경우 도플러 효과로 인하여 잔향 주파수 대역이 넓어지며, 이 경우 낮은 도플러 주파수를 가지는 표적 반사음은 잔향에 의해 방해를 받는다. 본 논문에서 고안한 알고리즘은 빔공간 다채널 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 수신음의 다채널 스펙트로그램을 주파수 기저, 시간 기저, 빔형성기 이득으로 분석한 후, 적절한 기저를 선택하여 반사음의 주파수, 시간, 그리고 방위를 추정한다. 해당 알고리즘의 동작을 분석하기 위하여 다양한 신호대잔향음 환경에서의 시뮬레이션을 수행하였으며, 분석 결과 고안한 알고리즘이 주파수, 시간, 그리고 방위를 추정할 수 있으나 낮은 신호대잔향비 환경에서 성능이 저하됨을 확인할 수 있었다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 향후 기저 선택 알고리즘을 수정함으로써 성능을 개선할 수 있을 것이라 예상된다.

• 한국음향학회지
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• 제42권4호
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• pp.329-344
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• 2023

본 논문에서는 소량 및 불균형 능동소나 데이터세트에 적용된 다양한 딥러닝 기반 표적식별기의 일반화 성능을 종합적으로 분석하였다. 서로 다른 시간과 해역에서 수집된 능동소나 실험 데이터를 이용하여 두 가지 능동소나 데이터세트를 생성하였다. 데이터세트의 각 샘플은 탐지 처리 이후 탐지된 오디오 신호로부터 추출된 시간-주파수 영역 이미지이다. 표적식별기의 신경망 모델은 다양한 구조를 가지는 22개의 Convolutional Neural Networks(CNN) 모델을 사용하였다. 실험에서 두 가지 데이터세트는 학습/검증 데이터세트와 테스트 데이터세트로 번갈아 가며 사용되었으며, 표적식별기 출력의 변동성을 계산하기 위해 학습/검증/테스트를 10번 반복하고 표적식별 성능을 분석하였다. 이때 학습을 위한 초매개변수는 베이지안 최적화를 이용하여 최적화하였다. 실험 결과 본 논문에서 설계한 얕은 층을 가지는 CNN 모델이 대부분의 깊은 층을 가지는 CNN 모델보다 견실하면서 우수한 일반화 성능을 가지는 것을 확인하였다. 본 논문은 향후 딥러닝 기반 능동소나 표적식별 연구에 대한 방향성을 설정할 때 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제14권1호
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• pp.123-131
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• 2011

In this paper, modeling and design of a distributed detection system are considered for an active sonar sensor network. The sensor network has a parallel configuration and it consists of a fusion center and a set of receiver nodes. A system with two receiver nodes is considered to investigate a theoretical aspect of design. To be specific, AND rule and OR rule are considered as the fusion rules of the sensor network. For the fusion rules, it is shown that a threshold rule of each sensor node has uniformly most powerful properties. Optimum threshold for each sensor is obtained that maximizes the probability of detection given probability of false alarm. Numerical experiments were also performed to investigate the detection characteristics of a distributed detection system with multiple sensor nodes. The experimental results show how signal strength, false alarm probability, and the distance between nodes in a sensor field affect the system detection performances.

• 전자공학회논문지
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• 제53권5호
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• pp.55-65
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• 2016

해저면에 착저된 물체를 탐지하는 문제는 다양한 분야에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 천해에서 평탄한 해저면에 물체가 놓여있는 경우 이것의 위치를 탐지하는 방법을 제안한다. 기존 방법으로는 사이드스캔소나를 사용하여 탐지영역내에서 영상을 얻고 영상신호처리 기술을 이용하여 원통을 인식하는 연구들이 수행되어 왔으나 이는 높은 주파수를 사용하기 때문에 탐지거리가 짧고 깨끗한 영상을 얻기 위한 탐지시간이 길다. 본 논문에서는 6~20KHz의 중주파수의 linear frequency modulated (LFM) signal을 사용하는 monostatic active sonar system을 사용하여 수심 100m 내외의 천해에서 연속적인 ping에 따른 received reflected signals 간의 모델링을 수행하여 이 모델링 error의 변화에 따라 착저된 물체의 유무를 결정짓게 된다. 이 방법은 해저면이 균일한 sediment로 구성되었다는 가정만을 기반하며, 추가적으로 sediment를 구성하는 종류에 대한 사전 정보가 필요없다는 장점이 있다. 탐지확률과 탐지거리 측면에서 제안된 방법의 가능성을 모의실험을 통하여 검증하였다.