수동형 소나의 성능을 측정하기 위해 주어진 환경과 시스템 변수 하에서 보통 최대 탐지거리를 고려한다. 음파가 해표면 또는 해저면과 필연적으로 접촉하는 천해에서는 표적탐지가 최대 탐지거리까지 유지되는 게 일반적이다. 그러나 심해에서는 음파가 해표면 또는 해저면과 접촉하지 않을 수도 있으며, 이 경우 음파가 도달하지 않는 음영구역이 존재할 수도 있다. 이 경우 최대 탐지거리만으로 각 소나의 탐지성능을 완전하게 기술하기 어려울 수 있다. 보다 완전한 탐지성능 기술을 위해 '탐지견고성(Robustness Of Detection, ROD)' 개념을 도입하고자 한다. 동해 연안에서 수괴의 공간적 분포와 최대 탐지거리 및 탐지견고성은 밀접한 관계가 있으며, 최대 탐지거리와 탐지견고성은 서로 반대의 공간적 변동을 보인다. 경험직교함수(Empirical Orthogonal Function, EOF)를 도입하여 수온의 시공간적 분포를 분석한 결과 첫 번째 모드는 전형적인 계절 변화를 보이고, 두 번째 모드는 혼합층 등의 세기 변화를 반영하는 것으로 추정된다. 이 두 모드가 전체 변화의 약 92 %를 설명한다. 수심 5 m와 100 m 표적을 가정하여 수동형 소나의 최대 탐지거리와 두 모드의 계절 변화의 상관관계를 분석하면 첫 두 모드와 높은 음의 상관계수(약 -0.9)를 보인다. 수온의 계절적 변화는 표층 ~ 수심 200 m에서 발생하며, 이에 따라 수심 100 m에 표적이 존재한다고 가정하여 수동소나를 수심 100 m 이상에서 운용할 경우 계절변화가 미미한 탐지성능을 기대할 수 있다.
본 논문은 수상 및 수중 표적에 대한 수동소나 협대역추적의 자동초기화 견실성을 향상시키는 기법을 다루었다. 수동소나에서 탐지데이터를 활용하여 표적으로서 자동 판별 및 추적하는 경우에 탐지데이터 내 다수의 클러터에 의하여 클러터가 표적으로 판별 및 추적되며, 이는 운용자의 관심표적에 대한 인지를 방해한다. 수동소나에서 관심표적에 대한 자동 표적 판별 및 추적은 유지하면서 클러터에 대한 자동 표적 판별 및 추적은 감소하기 위하여 탐지 데이터 측정치의 연계 확률과 신호준위에 대한 정보 엔트로피를 산출한다. 탐지 데이터에서 추출한 측정치의 연계 확률과 정보 엔트로피가 사전 설정 조건을 만족하면 자동초기화 절차를 실시한다. 해상실험 데이터를 활용하여 시뮬레이션을 실시하였고, 기존 적용 기법에 대비하여 실표적에 대한 자동 추적은 유지하면서 클러터를 자동 추적하는 경향이 감소 하였다.
수동소나 시스템에서는 함정의 소음원에서 발생하는 방사 소음을 분석하여 표적을 탐지 및 식별한다. 소나의 탐지 범위 안에 다수의 소음원이 존재하면 신호를 분석할 때 각 소음원에서 나오는 성분들이 혼합되어 각각의 소음원을 규명하기가 어렵다. 이를 해결하기 위해 일반적으로는 배열 센서를 이용한 빔을 형성하여 소음원의 신호를 공간적으로 분리하는 기법이 사용되지만 환경에 따라 여전히 어려운 점이 있다. 본 연구에서는 수동소나 표적신호를 분리하기 위한 새로운 방법으로 주파수영역 독립성분분석(FDICA: Frequency Domain Independent Component Analysis)을 적용하고, 혼합된 표적신호를 분리하는 모의실험을 수행하여 그 타당성을 검증하였다. 표적신호 합성을 위한 특징 정보로는 기계류 토널 성분 및 프로펠러 성분을 사용하였고, 분리 전 후의 결과를 LOFAR(Low Frequency Analysis and Recording), DEMON(Detection Envelope Modulation On Noise) 분석을 통해 비교하였다.
잠수함 소나 운용 요원의 능력을 향상시키기 위한 실제 해상 훈련은 많은 비용과 제약사항이 따른다. 소나 시뮬레이터는 이러한 문제점을 해결하고, 실제와 유사한 전장 환경을 모의함으로써 소나 운용 요원의 능력과 훈련 성과를 극대화시킨다. 본 연구에서는 수동 소나 시뮬레이터의 알고리즘을 제시하였으며, 알고리즘은 기동모듈, 소음원모듈, 소음 전달 모듈의 3가지 모듈로 나뉘었다. 기동모듈은 3차원 좌표계를 이용하여 함정의 기동을 구현하였으며, 시간 간격은 함정의 변침률에 따라 설정하였다. 소음원 모듈은 표적 소음, 해양 배경 소음, 자체소음으로 구성하였다. 표적 소음은 주파수 특성에 따라 비변조 협대역, 변조 협대역, 비변조 광대역, 변조 광대역 신호로 구분하였으며, 톤수와 속력에 의존하는 함정 방사소음 준위를 적용하였다. 해양 배경 소음은 음향도파관 효과가 고려된 바람 소음과 그외 배경 소음으로 모의하였으며, 자체소음은 유체소음과 소나돔 삽입 손실로 모의하였다. 소음 전달 모듈은 음선 기반의 모델을 이용하였으며, 기동 모듈의 각 시간에서 고유음선의 진폭, 위상, 시간지연을 합산하여 주파수 영역에서 표적 소음에 곱하였다. 최종적으로 시나리오에 따른 모의 결과 실제 해양에서 발생하는 소음과 유사한 경향을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 수동 선배열 소나의 저주파 영역에서 수신된 표적 신호로부터 간섭신호를 분리해 내기 위해 독립성분분석 알고리즘을 적용하는 방안을 제안하고 기존 알고리즘들의 성능을 비교해 보았다. 저주파 대역 신호의 경우 비교적 넓은 방위로부터 수신되기 때문에 인접 빔 신호를 관측신호로 활용하여 독립성분분석을 수행할 수 있다. 신호분리에 사용한 독립성분분석 알고리즘은 FastICA(Fast Independent Component Analysis), NNMF (Non-negative Matrix Factorization), JADE (Joint Approximation Diagonalization of Eigen-matrices)이다. 실측 선배열 수동소나신호를 이용하여 독립성분분석을 수행한 결과 제안한 방법으로 간섭신호분리가 가능함을 확인하였으며, JADE 알고리즘의 신호 분리 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다.
In this study, the underwater acoustic images were obtained by ultrasonicwave. The experiment was performed in the anechoic watertank, using a passive sonar array for one and two sound source respectively by X-Y scanning technique. The receiving array was consist of 8 disc type transducers with 1.5cm diameter at 25KHz resonance frequency. The scanned data were processed by the FORTRAN IV algorithm for the reconstruction of image, and the image had some noise due to the surface reflected waves. As the result, it was found that the acoustic imaging by electrical deflection and dynamic focusing technique is applicable to SONAR with the suppression of surface reflected wave.
In this paper the IMM(Interacting Multiple model) algorithm using the MGEKF(Modified Gain Extended Kalman Filter) which modes are variances of the process noises is proposed to enhance the performance of maneuvering target tracking with bearing and frequency measurements. The state are composed of relative position, relative velocity, relative acceleration and doppler frequency. The mode probability is calculated from the bearing and frequency measurements. The proposed algorithm is tested a series of computer simulation runs.
이 논문은 측정잡음이 큰 수동소나체계의 각도정보만을 이용한 표적기동분석(TMA ; Target Motion Analysis) 기법 연구의 일환으로서 표적의 상태변수를 추정하는 순차적 추정자로 수정이득확장칼만필터(MGEKF : Modified Gain Extended Kalman Filter)를 사용하며, 이 MGEKF의 초기화를 위해 비선형 batch estimation 알고리듬을 제안한다. 수동표적추적 시스템의 가관측성(observability) 해석을 바탕으로 시스템의 가관측성의 향상을 통해 TMA 성능을 개선시킬 수 있는 관측자의 기동을 결정하는 실용적이면서도 효과적인 방법을 제안한다. 또한 가관측성 확보가 어려운 초기단계의 TMA를 위해 관측자의 진행방향과 표적의 각도정보와 같은 기하학적 자료와 시스템의 가관측성과의 관계를 나타내는 engagement boundary를 산출하여 가관측성이 큰 기하학적 관계를 갖는 위치로 관측자를 선기동(pre-maneuver) 시키는 방법도 제시한다. 제시하는 TMA 기법의 성능을 시뮬레이션을 통해 입증한다.
Underwater acoustics, which is the study of phenomena related to sound waves in water, has been applied mainly in research on the use of sound navigation and range (SONAR) systems for communication, target detection, investigation of marine resources and environments, and noise measurement and analysis. The main objective of underwater acoustic remote sensing is to obtain information on a target object indirectly by using acoustic data. Presently, various types of machine learning techniques are being widely used to extract information from acoustic data. The machine learning techniques typically used in underwater acoustics and their applications in passive SONAR systems were reviewed in the first two parts of this work (Yang et al., 2020a; Yang et al., 2020b). As a follow-up, this paper reviews machine learning applications in SONAR signal processing with a focus on active target detection and classification.
수동 소나 시스템에서는 신호대 잡음비의 향상, 표적의 방위 탐지 및 위치 데이터 산출, 간섭신호 제거 등을 위하여 지향성 빔을 만들어 사용한다. 주변환경이 복잡한 해양에서 저소음의 표적을 원거리에서 탐지하기 위해서는 지향성 빔의 특성을 향상시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 선형으로 배열된 센서에서 각 센서 쌍들의 상호상관 행렬을 이용한 SCCBF (Spatial Cross Correlation Beamforming) 알고리즘을 제안하였다. 이상적인 조건하에서 제안된 SCCBF는 기존의 CBF (Conventional Beamforming)에 비해 배열 이득이 3 dB 이상 향상되고 표적의 탐지 방위 정확도를 나타내는 빔 폭이 CBF보다 0.5배 정도가 됨을 이론적으로 검증하고, 시뮬레이션을 통하여 이를 입증하였다. 또한 제안된 알고리즘을 적용한 선배열 수동 소나 시스템의 해상 시험 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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