Target Motion Analysis(TMA) for Passive Sonar Systems with bearing-only measurements needs to enhance system observability to improve target tracking performance by ownship maneuvering. However, tracking problem incurred by weak observaility result in slow convergence of the target estimates. On the other hand, active sonar systems do not have problem associated with system observaility. However, it drawback related to system survivability. In this paper, the algorithm that could be used in Active/passive Mixed-Mode Sonar Systems is proposed to analyze maneuvering target motion and to improve TMA performance. The proposed TMA algorithm is tested by a series of computer simulation runs and the results ...
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.
함정의 수동소나는 여러 개의 지향성과 무지향성 센서로 구성되어 있다. 함정 소나에 수신되는 음향 신호를 모의할 때, 일반적으로 임의의 소음원으로부터 소나에 장착된 모든 센서간의 음파 전달 모델링이 필요하다. 그러나 모든 센서에 대한 통합적인 계산은 시간이 많이 소모되며 소나 시뮬레이터의 성능을 저하시킨다. 본 연구에서는 음선 정보가 알려진 기준 센서가 존재한다고 할 때 그에 인접한 센서 위치에서의 소나 신호를 추정하는 근사적인 방법을 제안한다. 이 방법은 음선의 도달 시간에 대한 테일러 급수를 이용하여 개발되었으며 소나 개구면에 대한 Fraunhofer와 Fresnel 근사와 유사하다. 제안된 기법을 검증하기 위해 수동 소나에 대해 여러 수치실험이 수행되었다. 2차 항까지 테일러 근사를 적용한 근사법이 보다 우수한 결과를 보였다. 추가적으로 각각의 근사 해에 대한 오차 한계가 제시되었다.
Bearing and frequency measurements of TMA (Target Motion Analysis) in passive line array SONAR have lower bearing rate and frequency doppler, and are not detected or tracked continuously because of various ocean environments. This is a main reason to effect the TMA performance and it takes a long time to get TMA solutions. We propose the bearing and frequency TMA(BFTMA) using accumulative batch estimation to solve the TMA problem of line array passive SONAR. The accumulative batch estimation structure is based on MLE (Maximum Likelihood Estimation) but used accumulative measurements. The accumulative batch estimation is applied for the BFTMA with nonlinear Kalman filter to estimate the target range, speed and course. Simulation and sea data analysis were carried out to verify the performance and applicability of the proposed techniques.
Unlike using a single sonar platform, using two different sonar platforms can lead to a considerable increase of acoustic aperture in Passive Ranging Sonar(PRS). Values measured from two sonar platforms shall be consistent in order to allow us to rely on such improved aperture. However, obtaining consistent values from a towed array and a frank array is not always simple due to the heading error occurring at towed array. The objective of this paper is to verify a new criterion analyzing the consistency in the measured values of towed array and frank array through computer simulations.
Passive sonar in submarine can detect the target in long range and can attack using it. There are many noises which can be received at passive sonar of submarine. When noise received in the sonar it make diverse interference pattern depend on the ocean ambient and movement scenario. Interference pattern can be explained by theory of waveguide invariant. In this paper, analyze the interference pattern according to the relative motions of surface ship and submarine. And analyze the occurrence reason of 2 kinds of interference patterns those are usually display on the submarine console. The results show that if relative speed of submarine and target increase then gradient of interference pattern will increase. And closest point approach of submarine and target decrease then gradient of interference pattern will increase. Bathtube pattern usually appear when target pass though close to submarine and Pinetree pattern appear target pass though above of submarine.
In towed array passive sonar system, sonar operators cannot detect and track the all targets simultaneously in the omni-directional area by just Operator Initiated Tracking(OIT). In this paper, omni-directional automatic target detection and tracking algorithm is described and optimize the parameters through ocean data to overcome the drawbacks of OITs. The algorithm is verified through sea trials with submarines.
The optimal use of sonar systems for detection is a practical problem in a given ocean environment. In order to quantify the mission achievability in general, measure of effectiveness(MOE) is defined for specific missions. In this paper, using the specific MOE for detection, which is represented as cumulative detection probability(CDP), an integrated software package named as Optimal Acoustic Search Path Planning(OASPP) is developed. For a given ocean environment and sonar systems, the discrete observations for detection probability(PD) are used to calculate CDP incorporating sonar and environmental parameters. Also, counter-detection probability is considered for vulnerability analysis for a given scenario. Through modeling and simulation for a simple case for which an intuitive solution is known, the developed code is verified.
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.
As first step of any acoustic defence system, a attacking target warning system needs to be extremely reliable. This means the system must ensure a high probability of target classification together with a very low false alarm rate. In this paper, a algorithms for underwater target automatic classification is available for use in the passive sonar will be presented. In first, we will describe the precise automatic extraction of frequency lines for the detection of acoustic signatures. Also, a neural network and fuzzy based algorithms for target classification will be described. Thus the performances of these algorithms are very good with a high probability of classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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