천해는 속도가 빠르고 강한 간섭표적으로 인하여 신호단편 (snapshot) 수가 제한되어 인접한 느리고 약한 표적을 탐지하기 어려운 환경이다. 천해환경에서 적응정합장처리에 적용하여 고소음의 간섭표적의 효과를 줄일 수 있는 도파관 공간의 간섭표적 필터링 기법을 제안하였다. 이를 위하여 NDC (null direction constraint)를 적용한 MCM (multiple constraint method) 기법을 새로운 공간간섭 필터로 제안하였다. NDC는 복제음장을 이용하여 CSDM (cross-spectral density matrix)에 포함되어있는 강한 소음원 성분을 강제적으로 걸러줌으로서, 부엽 준위가 낮아지고 저소음표적 신호의 이득을 복원시킨다. 이 기법을 Pekeris 도파관에서의 시뮬레이션 및 동해에서 수행한 정합장처리 실험인 HAPLE03 (matched acoustic properties and localization experiment)의 수직선배열 자료에 적용하였으며, 그 결과 인접한 저소음 표적의 SBNR (signal-to-background-and-noise ratio)이 MVDR (minimum variance distortionless response)과 NSP (null space projection) 보다 향상되었다.
최근 수중음향에 대한 관심은 천해와 같은 복잡한 음파의 상호작용과 경계조건이 부정확한 해양환경으로 이동하고 있다. 천해 음향전파에 의해서 발생하는 어려움을 극복하기 위한 방법으로 음원의 광대역 스펙트럼에서 얻어지는 정보를 사용하여 견고성과 신뢰성을 증가시키는 광대역 정합장처리 기법이 사용된다. 본 논문에서는 협대역에서의 음장의 공간 일관성을 확장하여 다중 주파수를 사용한 주파수-공간 일관성 광대역 프로세서를 제안하였고, 이 프로세서를 실제 광대역 이동음원에 적용하여 음원위치추적을 수행하였다. 제안된 일관성 프로세서는 음원의 정위치 추정확률이 높았으며, 특히 정합장출력의 부엽준위에서 비일관성 프로세서와 비교해 일관성 프로세서가 상당히 낮은 준위를 나타내었다.
본 논문에서는 DSSS (Direct Sequence Spread Spectrum) 수신기에서 초기동기 탐색에 사용될 수 있는 정합필터에 대해서 연구하였다. 하드웨어기술언어 (HDL)로 정합필터를 구현하기 위한 모델이 제시되었다. 제안된 모델은 고속 처리를 위해 병렬처리와 파이프라인 구조를 기반으로 하는데 환형버퍼, 곱셈기, 덧셈기, 코드참조표 등으로 구성되어 있다. 제안된 모델에 대해 성능을 분석하였고 일반적인 DSP (Digital Signal Processor)로 구현할 경우와 비교하였다. 제안된 모델을 FPGA (Field Programmable Gate Array)상에 구현하였고 타이밍 시뮬레이션 결과를 통해서 동작을 검증하였다.
천해 영역에서 선박과 같은 수상 소음원의 간섭 신호는 정합장처리를 이용한 수중 표적 탐지 및 위치추정 기법 적용에 있어 문제점으로 남아있다. 정지 음원의 경우 수신기공간의 음장에 대한 고유벡터분해를 통해 각 음원 성분을 분리하고 간섭 신호 성분을 제거할 수 있다. 하지만 일반적인 이동 음원 환경에서는 각 신호 성분의 에너지가 수신 음장의 부분공간에 퍼지게 되므로, 고유값 분포 비교만으로 각 신호 성분을 구별하기 어렵게 되거나 하나의 고유벡터에 각 신호성분이 섞이는 경우도 발생한다. 본 논문에서는 수상 음원과 수중 음원 신호의 물리적 특성 차이를 이용한 모드공간 간섭 신호 제거 기법을 제안하였다. 이 기법은 모드-공분산행렬에 대한 고유벡터분해를 통해 간섭 신호 성분을 판별하며, 이 성분들을 부분공간에서 제거함으로써 차폐되었던 표적 신호를 복원하고 위치추정을 가능하게 한다. 이를 모의실험을 통해 확인하고 결과에 대해 논의하였다.
복잡한 음파전달과 시끄러운 해상 교통량이 많은 천해 환경에서 조용한 수중 표적의 탐지와 위치 추정은 아직까지 많은 문제점들을 남기고 있다. 정합장처리는 적절한 조향 벡터를 구성하기 위하여 음파전달 모델을 이용함으로써 최적의 배열 이득과 위치 추정 정밀도를 제공한다. 그러나 실제로는 아직까지 몇몇 제약조건들 때문에 정합장처리의 성능이 제한되고 있다. 가장 중요한 제약조건은 일반적으로 수중의 환경에 대한 정확한 자료가 부족하다는 것이다. 한국 주변의 천해에서 정합장처리의 성능을 판단하기 위하여 일련의 해상실험인 MAPLE (matched acoustic properties and localization experiment)을 실시해오고 있으며, 본 논문은 2003년 10월에 수직선배열과 이동음원을 이용하여 동해 연안에서 실시한 정합장처리 실험으로부터 획득한 자료를 분석한 결과이다. 정합장처리 알고리즘을 이용하여 음원위치추정을 수행하였다. 실험 해역의 수온구조는 내부파 등의 단주기 변동의 영향을 크게 받는 것으로 알려져 왔으며, 본 논문의 정합장처리 결과에서도 단주기변동의 영향을 받아 부엽준위가 증가한 것으로 보인다.
With advancements in underwater stealth technology for naval vessels, new sensor configurations for detecting targets have been attracting increased attention. Latest underwater mines adopt multiple sensor configurations that include electric field sensors to detect targets and to help acquire accurate ignition time. An underwater electric field sensor consists of a pair of electrodes, signal processing unit, and preamplifier. For detecting underwater electric fields, the preamplifier requires low-noise amplification at ultra-low frequency bands. In this paper, the specific requirements for low-noise preamplifiers are discussed along with the experimental results of various setups of matched transistors and chopper stabilized operational amplifiers. The results showed that noise characteristics at ultra-low frequency bands were affected significantly by the voltage noise density of the chopper amplifier and the number of matched transistors used for differential amplification. The fabricated preamplifier was operated within normal design parameters, which was verified by testing its gain, phase, and linearity.
본 논문에서는 해양환경 인자의 오정합에 강인한 특성치 추출 기법에 의한 정합장 처리 방법 (FEM: Feature Extraction Method)을 요약하였다. FEM 기법을 이용하여 음원 위치를 추정하는데 선행되어 해결해야 할 두 가지 요소 즉, 제거해야 할 고유벡터의 수와 사용해야 할 환경 샘플 개수에 대하여 고찰해 보고 이에 대한 해결책을 제시하였다. 이 문제점들을 해결하기 위하여 주어진 해양환경에서 진행하는 모드들 중에서 지배적인 모드의 개수와 제거해야 할 고유벡터의 개수와의 관계를 살펴보았다. 그리고 신호벡터가 이루는 공간과 추출해야 할 고유벡터가 이루는 공간을 비교하고 두 공간의 유사성을 정량화하여 분석하였다. 정합장 처리 방법으로 추정한 음원의 위치와 실제 음원의 위치와의 상대적인 오차를 정의하고 분석결과를 보증하였다. 지배적인 모드의 개수만큼 가장 큰 고유벡터를 추출했을 경우 FEM 프로세서가 음원의 위치를 성공적으로 추정하였고, GBNLMIS 해양 환경에서 최소 30개 이상의 환경 샘플을 사용해야 FEM 프로세서의 안정된 성능을 보장할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 2004년 동해에서 수행된 MAPLE 실험의 음향계측 자료를 이용한 지음향학적 인자 역산기법을 제시하고 제안된 기법의 검증을 위해 음원의 위치추적 테스트를 수행하였다. 역산을 위한 목적함수는 예인 음원과 고정된 수직선배열로부터 획득된 음향신호를 이용하여 구한 전달손실과 모의된 전달손실과의 상관관계를 평가하도록 정의하였다. 목적함수의 최적화는 광역 최적화 알고리즘인 VFSA (Very Fast Simulated Annealing)를 사용하여 수행하였다. 본 역산기법을 5개의 주파수 토널 성분 데이터에 적용한 후 이를 바탕으로 실험해역의 지음향 모델을 구성하였다. 끝으로 정합장처리를 통해 예인 음원의 위치를 추적하여 역산된 지음향학적 인자들의 타당성을 검토하였다.
수동 소나를 이용하여 기동 표적의 위치를 추정하는 정합-표적모델 역산 기법을 개발하였다. 본 기법은 수중음향학 분야에서 널리 사용되는 정합장 역산 방법을 이용하여 관측으로부터 얻어지는 방위와 주파수를 표적모델에 의해 계산되는 값과 정합 시킴으로써 표적의 위치를 파악한다. 효율성과 정확성을 향상시키기 위하여 변수의 탐색 방식은 혼성 최적화 기법을 이용하였는데 일차적으로 광역 최적화 기법으로 알려진 유전자 기법이나 모사 담금질 기법을 적용한 후 단순 비탈 국부최적화 기법을 순차적으로 적용하였다. 제안 기법의 성능 검증을 위하여 3가지의 기동 시나리오에 대하여 시뮬레이션을 실시하였다. 검증 결과 가우시안 확률분포를 갖는 측정오차가 5σ를 가지는 경우에도 견실한 수렴을 보여주었으며 계산 시간면에서도 실용적 인 것으로 밝혀졌다.
Motion detection is an important step in computer vision and image processing. Traditional motion detection systems are classified into two categories, namely, feature based and gradient based. In feature based motion detection, features in consecutive frames are detected and matched. Gradient based methods assume that the intensity varies linearly and locally. The method, which we propose, is neither feature nor gradient based but uses the electric field theory. The pixels in an image are modeled as point charges and motion is detected by using the variations between the two electric fields produced by the charges corresponding to the two images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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