다양한 신호가 혼합된 수중 신호로부터 각각의 신호를 분리하는 기술은 오랫동안 연구되어왔지만, 낮은 품질의 수중 신호의 특성 상 쉽게 해결되지 않는 문제이다. 현재 주로 사용되는 방법은 Short-time Fourier transform을 사용하여 수신된 음향신호의 스펙트로그램을 얻은 뒤, 주파수의 특성을 분석하여 신호를 분리하는 기술이다. 하지만 매개변수의 최적화가 까다롭고, 스펙트로그램으로 변환하는 과정에서 위상 정보들이 손실되는 한계점이 지적되었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 긴 시계열 신호 처리에서 좋은 성능을 보인 Dual-path Recurrent Neural Network을 기반으로, 다중 채널 센서로부터 생성된 입력신호인 3차원 텐서를 처리할 수 있도록 변형된 Tripple-path Recurrent Neural Network을 제안한다. 제안하는 기술은 먼저 다중 채널 입력 신호를 짧은 조각으로 분할하고 조각 내 신호 간, 구성된 조각간, 그리고 채널 신호 간의 각각의 관계를 고려한 3차원 텐서를 생성하여 로컬 및 글로벌 특성을 학습한다. 제안된 기법은, 기존 방법에 비해 개선된 Root Mean Square Error 값과 Scale Invariant Signal to Noise Ratio을 가짐을 확인하였다.
본 논문은 Convolutional Neural Network(CNN) 모델을 이용하여 선박 소음의 로파그램 분석을 통한 선박 식별 시 허프 변환을 적용함으로써 성능을 향상시키는 방안을 제안한다. 수동소나에 수신된 신호를 처리하면 시간-주파수 영역인 로파그램이 생성된다. 로파그램에는 선박이 방사하는 기계류 소음이 토널 신호로 나타나고 이를 분석하면 선박의 클래스를 특정할 수 있다. 그러나 로파그램의 분석은 숙달된 인원에 의해 진행되는 전문적이고 오랜 시간이 소요되는 작업이다. 또한, 로파그램에는 수중환경 특성 상 다양한 배경소음이 같이 전시되기 때문에 표적 식별을 위한 분석이 매우 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 로파그램에 허프 변환을 적용하여 선을 추가함으로써 토널 신호를 강조하였다. 원본 로파그램과 허프 변환을 적용한 로파그램에 대해 CNN 모델을 이용해 식별을 시도한 결과, CNN 모델의 정확도와 매크로 F1 점수를 통해 허프 변환을 적용한 것이 로파그램 식별 성능을 향상시켰음을 보여주었다.
The goal of this study is to develop an algorithm to propose optimal deployment of detection sensor nodes in the target area, based on a performance surface, which represents detection performance of active and passive acoustic sonar systems. The performance surface of the active detection system is calculated from the azimuthal average of maximum detection ranges, which is estimated with a transmission loss and a reverberation level predicted using ray-based theories. The performance surface of the passive system is calculated using the transmission loss model based on a parabolic equation. The optimization of deployment configurations is then performed by a hybrid method of a virtual force algorithm and a particle swarm optimization. Finally, the effectiveness of deployment configurations is analyzed and discussed with the simulation results obtained using the algorithm proposed in this paper.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권1호
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pp.69-75
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2000
The aim of the work described in this paper is to develop a complex underground acoustic system which detects and localizes the origin of an underground hammering sound using an array of hydrophones located about 100m underground. Three different methods for the sound localization will be presented, a time-delay method, a power-attenuation method and a hybrid method. In the time-delay method, the cross correlation of the signals received from the array of sensors is used to calculate the time delays between those signals. In the power-attenuation method, the powers of the received signals provide a measure of the distances of the source from the sensors. In the hybrid method, both informations of time-delays and power-ratios are coupled together to produce better performance of position estimation. A new acoustic imaging technique has been developed for improving the hybrid method. This new acoustic imaging method shows the multi-dimensional distribution of the normalized cost function, so as to indicate the trend of the minimizing direction toward the source location. For each method the sound localization is carried out in three dimensions underground. The distance between the true and estimated origins of the source is 28m for a search area of radius 250m.
최근 광섬유 하이드로폰 시스템은 차세대의 장거리 탐지용 수동 소나 시스템의 탐지 센서로 각광을 받고 있다. 소나 시스템으로서, 광섬유 하이드로폰 시스템은 수중에 전자부가 없이 다중화 기술을 바탕으로 많은 채널의 하이드로폰을 구성할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 다채널 배열 설계, 광-전자부, 하이드로폰 설계, 해상시험을 바탕으로 한 최근의 기술 발전 추세를 기술한다. 또한, 시분할 다중화를 바탕으로 32채널 혹은 그 이상까지 확장 가능한 간섭계형 다채널 광섬유 하이드로폰 배열 시스템 개발에 관하여 기술한다. 이를 위해 12채널의 시분할 다중화 하이드로폰 배열을 제작하여 해상시험을 통해 그 성능을 평가하였다.
The aim of the work described in this paper is to develop a complex underground acoustic system which detects and localizes the origin of an underground hammering sound using an array of hydrophones located about loom underground. Three different methods for the sound localization will be presented, a time-delay method, a power-attenuation method and a hybrid method. In the time-delay method, the cross correlation of the signals received from the array of sensors is used to calculate the time delays between those signals. In the power-attenuation method, the powers of the received signals provide a measure of the distances of the source from the sensors. In the hybrid method, both informations of time-delays and power-ratios are coupled together to produce better performance of position estimation. A new acoustic imaging technique has been developed for improving the hybrid method. This new acoustic imaging method shows the multi-dimensional distribution of the normalized cost function, so as to indicate the trend of the minimizing direction toward the source location. For each method the sound localization is carried out in three dimensions underground. The distance between the true and estimated origins of the source is 28m for a search area of radius 250m.
Source localization is an important problem in the field of sonar and radar, etc. For the purpose of source localization, two or more spatially separated sensors are often used to measure the time difference of arrivals of a radiating source whose transmitted signal waveform is unknown. The NLS(Nonlinear Least Square) cost function with curve fitting method was proposed recently, which provide robust source localization performance by reducing estimation ambiguity. However, even this algorithm shows degraded performance in a multipath environment. To estimates source localization correctly, source localization algorithm that eliminate the effect of multipath signals is required. In this paper, PMP(Power Matching Procedure) is added to the algorithm, which provides improved source localization performance by properly cutting out the effect of multipath signals. Through simulation the performance of the proposed source localization algorithm is verified.
본 논문에서는 예인선배열에 수신되는 자함 소음을 제거하기 위한 소음 제거 기법을 제안한다. 자함 위치에 강인한 소음 기준 신호를 얻기 위하여 선배열의 일부 음향센서로 별도의 조향 빔을 형성한다. 이를 활용하여 Normalized Least Mean Square(NLMS) 적응 필터 기반의 주파수 영역 소음 제거 기법을 적용하였다. 생성한 기준신호와 입력 신호의 상관도를 이용하여 자함 소음 발생 방위를 산출하였으며, 해당 소음 방위로 입사된 소음의 빔패턴을 산출하였다. 소음 빔패턴을 이용해 자함 소음 준위를 추정하여 제거된 소음 성분이 추정 소음 준위를 초과하지 않도록 필터 갱신 여부를 결정함으로써 소음 제거 과정에서 표적신호가 소실되지 않도록 하였다. 모의신호를 이용한 실험을 통하여 동일한 방향에서 자함 기준 신호를 획득할 때 본 논문에서 제안한 기법이 기존 기법에 비해 자함 방위가 약 40 % 벗어나더라도 자함 소음 제거 성능이 유지됨을 확인하였으며, 자함 소음과 표적 소음의 주파수가 동일하게 수신될 경우에도 기존 기법과 달리 표적 신호를 탐지 가능함을 확인하였다.
최근 표적의 고속화와 저표적강도화 추세에 따라 표적 탐지의 정확성이 요구되고 있다. 본 연구는 이에 부합하여 표적 운동 해석, 표적 분류, 소나 성능 예측 모델의 개발에 필수적인 표적 산란 잔향 신호의 주파수 및 시간별 특성의 파악과 그러한 특성을 포함한 표적 신호 시뮬레이션에 목적을 두고 있다. 표적 신호 시뮬레이션에는 음향 변환자 배열의 음원 준위와 빔패턴으로 구성되는 음원모델, 전달 손실 예측부인 환경모델, 복합 표적에 의한 신호의 신장 및 표적 강도와 음원과 표적의 상대운동을 표현하는 도플러 현상이 고려된 표적모델, 수신기의 감도 및 빔패턴과 각 채널의 시간이 고려된 수신 모델 등 주요한 4부분의 모델이 필요하다. 개발된 MOST(MOving Spread Target) 신호합성기는 환경모델을 제외한 3가지 모델로 구성 되어 있으며, 음원과 표적의 운동에 의한 신호 특성 시뮬레이션 등의 기능을 갖추고 있어, 소나 운용 체계 개발의 한 단계인 HILS(Hardware In the Loop Simulation)와 표적 상태 추정을 위한 신호 특성 분석 및 앞에서 언급한 각종 모델에서 신호 발생 장치로 이용될 수 있다.
수동소나를 운용하는 수중 플랫폼은 임무수행을 위해 표적의 위치정보를 획득해야 한다. 동해와 같이 해저면 반사파가 존재하는 환경에서는 다중경로로 수신한 신호 간 도달시간 차이를 이용하여 표적의 위치를 추정할 수 있다. 본 논문에서는 다중경로 음파전달 환경에서 수동소나 운용 시 도달시간차이를 이용한 확장칼만필터(EKF: Extended Kalman Fileter, 이하 EKF) 기반의 표적 위치 추정 기법을 제안한다. 기존의 표적기동분석(TMA: Target Motion Analysis, 이하 TMA)은 위치추정에 필요한 측정치를 장시간 누적해야하며 자함의 기동상태에 대한 제약이 있어 한정된 상황에서만 활용할 수 있다. 제안하는 방법은 표적에 대한 다중경로 음파전달로 인한 신호 간 도달시간 차이와 방위 정보를 측정치로 하는 확장칼만필터를 사용한다. 이 방법은 자함 기동과 측정치 누적 시간에 관계없이 표적 위치추정이 가능한 장점이 있다. 제안 기법의 성능 분석을 위해 표적의 거리와 수심에 따른 시뮬레이션을 반복 수행하여 거리에 따른 위치추정 오차와 수심에 따른 위치추정 오차를 분석하였다. 또한 거리에 따른 도달시간차이와 수심에 따른 도달시간차이를 분석하여 위치추정 오차와의 상관관계를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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