Adaptive beamforming methods are known to suppress sidelobes and improve detection performance of weak signal by constructing weight vectors depending on the received signal itself. A standard adaptive beamforming like the MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) is very sensitive to mismatches between weight vectors and actual signal steering vectors. Also, a large computational complexity for estimating a stable covariance matrix is required when wideband beamforming for a large-scale array is used. In this paper, we exploit the WBRCB (Wideband Robust Capon Beamforming) method for stable and robust wideband adaptive beamforming of a passive large uniform line array sonar. To improve robustness of adaptive beamforming performance in the presence of mismatches, we extract a optimum mismatch parameter. WBRCB with extracted mismatch parameter shows performance improvement in beamforming using synthetic and experimental passive sonar signals.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.5
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pp.629-634
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2009
In real-time system application, the feature extraction and scoring algorithm for classification of the passive sonar target has the following problems: it requires an accurate and efficient feature extraction method because it is very difficult to distinguish the features of the propeller shaft rate (PSR) and the blade rate (BR) from the frequency spectrum in real-time, it requires a robust and effective feature scoring method because the classification database (DB) composed of extracted features is noised and incomplete, and further, it requires an easy design procedure in terms of structures and parameters. To solve these problems, an intelligent feature extraction and scoring algorithm using the evolution strategy (ES) and the fuzzy theory is proposed here. To verify the performance of the proposed algorithm, a passive sonar target classification is performed in real-time. Simulation results show that the proposed algorithm effectively solves sonar classification problems in real-time.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1993.10a
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pp.570-574
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1993
This paper proposes a new method of estimating the position and heading angle of a mobile robot moving on a flat surface. The proposed localization method utilizes two passive beacons and a single rotating ultrasonic sensor. The passive beacons consist of two cylinders with different diameters and reflect the ultrasonic pulses coming from the sonar sensor mounted on the mobile robot. The geometric parameter set of beacon is acquired from the sonar scan data obtained at a single mobile robot location using a new data processing algorithm. Form this parameter set, the position and heading angle of the mobile robot is determined directly. The performance and validity of the proposed method are evaluated using two beacons and a single sonar sensor attached at the pan-tilt device mounted on a mobile robot, named LCAR, in our laboratory.
Kim, Song-Geun;Do, Joo-Hwan;Song, Seung-Min;Hong, Sun-Mog;Kim, In-Ik;Oh, Won-Tchon
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.12
no.2
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pp.159-169
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2009
In this paper, optimum design of distributed detection is considered for a parallel sensor network system consisting of a fusion center and two passive sonar nodes. AND rule and OR rule are employed 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 investigated that maximizes the probability of detection under the constraint of a specified probability of false alarm. It is also investigated through numerical experiments how signal strength, false alarm probability, and the distance between two sensor nodes affect the system detection performances.
Dongwan Seo;Woosuk Chang;Donghyeon Kim;Eunghwy Noh;Jeongeun Yang
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.43
no.2
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pp.145-151
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2024
Recently, ship hull-mounted passive sonar system solution is needed in the perspective of improving target detection and elimination of vibration-induced noise. Our research team suggests acousticvibration matching method using front and rear signal of a sensor as the improvement of the problem above. Thus in this paper, theoretical background about matching method and its application on finite element method based multi-physics simulation are described. Furthermore, it is shown that target detection and hull vibration performance are improved by using matching method under the condition of our sensor system. Finally, practicality and future research are discussed.
The prediction of detection range of a passive sonar system is essential to estimate the performance and to optimize the operation of a developed sonar system. In this paper, a model for the prediction of detection range in a range-dependent ocean environment based on the sonar equation is developed and tested. The prediction model calculates the transmission loss using PE propagation model, signal excess, and the detection probability at each target depth and range. The detection probability is integrated to give the estimated detection range. In order to validate the developed model, two cases are considered. One is the case when target depth is known. The other is the case when the target depth is unknown. The computational results agree well with the previously published results for the range-independent environment. Also,the developed model is applied to the range-dependent ocean environment where the warm eddy exists. The computational results are shown and discussed. The developed model can be used to find the optimal frequency of detection, as well as the optimal search depth for the given range-dependent ocean environment.
Kim, Juho;Ashraf, Hina;Lee, Chong-Hyun;Cheong, Myoung Jun
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.38
no.2
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pp.177-183
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2019
In this paper, we proposed an application method of ICA (Independent Component Analysis) to passive line array sonar to separate interferences from target signals in low frequency band and compared performance of three conventional ICA algorithms. Since the low frequency signals are received through larger bearing angles than other frequency bands, neighboring beam signals can be used to perform ICA as measurement signals of the ICA. We use three ICA algorithms such as Fast ICA, NNMF (Non-negative Matrix Factorization) and JADE (Joint Approximation Diagonalization of Eigen-matrices). Through experiments on real data obtained from passive line array sonar, it is verified that the interference can be separable from target signals by the suggested method and the JADE algorithm shows the best separation performance among the three algorithms.
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.
The passive ranging estimation techniques using a focused beamformer have been studied under the water. It is well known that the passive ranging estimation method using a focused beamformer is excellently evaluated. Among these, the passive ranging sonar is known to have a good performance under low signal-to-noise. ratio. However, its performance is degraded in multi-source environments. In this paper, we proposed the technique using dual focused beamformers to estimate the range. And when the sampling frequency is low, it is very difficult to steer the focused beam to the desired direction, as a result of this, the low performance occurs because of a distorted beam pattern. In this paper, we study the effect of sampling rate on passive ranging by using focused beamformer. And we verified the performance of the proposed method via computer simulation.
Kim, Yong Guk;Park, Jeong Won;Kim, Young Shin;Lee, Sang Hyuck;Kim, Hong Kook
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.36
no.1
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pp.30-38
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2017
In this paper, we propose an underwater acoustic sensor fault detection method for passive sonar systems. In general, a passive sonar system displays processed results of array signals obtained from tens of the acoustic sensors as a two-dimensional image such as displays for broadband or narrowband analysis. Since detection result display in the operation software is to display the accumulated result through the array signal processing, it is difficult to determine the possibility where signal may be contaminated by the fault or failure of a single channel sensor. In this paper, accordingly, we propose a detection method based on the analysis of RMSCR (Root Mean Square Crossing-Rate), and the processing techniques for the faulty sensors are analyzed. In order to evaluate the performance of the proposed method, the precision of detecting fault sensors is measured by using signals acquired from real array being operated in several coastal areas. Besides, we compare performance of fault processing techniques. From the experiments, it is shown that the proposed method works well in underwater environments with high average RMS, and mute (set to zero) shows the best performance with regard to fault processing techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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