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.
In passive sonar, the frequency spectrum of a sound radiated by underwater moving targets is composed of a broadband nonuniform background noise and narrowband discrete tonals. To detect the tonals, the background noise is estimated and removed. Using the existing algorithms that estimate the background noise, a week tonals are not detected. Because a freuqency line that is formed by tonals which are being extracted continuously is a feture of the target, we are nessesory to efficiently detect the tonals that compose the frequncy line. In this paper, we propose an efficient neural network that can remove automatically the background and detect the even errl tonals, and we extract the frequency line feature on the spectrogram by the proposed algorithm. The experimental results for a ship's radiated sound show a better performance in comparison with the existing TPM algorithm.
시역전 기술을 활용한 수중음향장벽에 의한 수중물체 탐지는 능동소나와 수동소나의 기법과 이론적 배경이 명확한 시역전 처리의 개념을 포함하고 있다. 본 논문에서는 수동형 해양 시역전에 의한 수중탐지의 개념과 이론을 수립하였다. 또한 수중음향 전파모델을 활용하여 모델링을 통해 수동형 시역전 수중음향장벽의 성능 예측을 수행하였다. 본 연구의 결과는 수동형 시역전 개념을 이용한 수중음향장벽 탐지시스템의 설계 시 유용한 성능예측 도구로 활용될 수 있다.
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.
수동형 거리 추정을 위해 다양한 기법들이 논의되고 있다. 바다 속과 같은 신호대 잡음비가 낮은 환경으로 인해 기존의 기법들은 오차발생으로 인한 정확한 음원의 거리 추정이 곤란하다. 그리하여 견인 어레이상에서 부어레이를 구성하여 부어레이의 빔 형성기를 가지고 다중 음원 환경에서 원하는 방향으로 표적과의 거리를 추정한다. 이 때 탐지 방향 이외의 음원 방향의 이득을 최소화시키는 null-constraint 기법을 사용하여 보다 향상된 거리 추정 기법을 제시한다.
Using bearing measurement only, target motion state is not directly obtained so that TMA (Target Motion Analysis) is needed for this situation. TMA is a nonlinear estimation technique used in passive SONAR systems. Also it is the one of important techniques for underwater combat management systems. TMA can be divided to two parts: batch estimation and sequential estimation. It is preferable to use sequential estimation for reducing computational load as well as adaptively to target maneuvers, batch estimation is still required to attain target initial state vector for convergence of sequential estimation. Selection of batch time interval which depends on observability is critical in TMA performance. Batch estimation in general utilizes predetermined batch time interval. In this paper, we propose a new method called the BTIS (Batch Time Interval and Initial State Estimation). The proposed BTIS estimates target initial status and determines the batch time interval sequentially by using a bank of GMM-TS (Gaussian Mixture Measurement-Track Splitting) filters. The performance of the proposal method is verified by a Monte Carlo simulation study.
본 논문은 견인선(tow-ship)에서 발생하는 자체 잡음을 제거하여 수중 신호처리 시스템에서 표적 탐지(target detection)와 표적 식별(target identification) 등의 성능 향상을 위하여 표적 방향으로 형성된 빔의 출력을 원시 입력신호(primary input)로 사용하고 견인선 방향으로 형성된 빔의 출력을 참고 입력신호(reference input)로 사용한 적응 잡음 제거기(adaptive noise canceller)에 대해 연구하였다. 잡음 제거를 위해 사용되는 계수들은 LMS(Least Mean Square) 알고리듬을 이용하여 조정하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 TDL(Tapped-Delay Line) 구조와 LAT(LATtice) 구조를 갖는 적응 잡음 제거기 성능을 여러 가지 환경에서 비교, 관찰하였다. 두 알고리듬을 사용할 경우, 자체 잡음이 어떠한 형태로 나타나더라도 제거시킬 수 있음을 보여 주었으나 고유값 분포율(eigenvalue spread ratio)이 큰 경우에는 LMS-LAT가 LMS-TDL보다 수렴 속도뿐만 아니라 성능면에서도 우수함을 보였다.
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.
소나 체계에서 표적의 거리를 수동으로 추정하는 방법은 활발히 연구되고 있는 분야이다. 본 논문은 배열 불변성을 기반으로 여러 환경과 소나 매개변수에 따른 거리 추정 성능을 제시한다. 배열 불변성은 천해에서의 음원 거리 추정 기법으로서, 상세한 환경 정보가 불필요하며 연산 량이 적어 실시간 거리 추정이 가능하다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 기법의 성능을 확인하기 위해서 모의실험을 수행하였고, 2013년 진해항 인근에서 수행된 해상실험 데이터에 본 알고리듬을 적용하였다. 본 연구는 모의 실험을 통하여 음원의 방위각, 송신 신호의 길이, 그리고 수신 배열의 길이에 따른 거리 추정 성능을 보여준다. 또한, 네스티드 배열과 균일 선배열에 대한 거리 추정 결과를 비교하였다.
본 연구는 어뢰공격에 대비한 수상함의 생존율 향상을 위해 자항식 기만기와 부유식 기만기를 혼합적으로 적용한 시뮬레이션을 고려한다. 적의 공격어뢰는 수동 음향 추적 어뢰로써 어뢰의 표적 탐지거리 및 빔폭 내에서 수동 소나 방정식에 의해 신호이득을 계산하여 표적을 탐지, 추적하며, 수상함은 회피기동과 함께 자항식 및 부유식 기만기를 운용하여 어뢰공격에 대응하는 것으로 가정한다. 효과적인 기만기 혼합 운용을 위해 4가지의 기만기 운용 방안을 제안하며, 각각의 경우에 대하여 설정된 실험 환경 내에서 몬테카를로 시뮬레이션을 통한 수상함의 생존율에 대한 효과도 분석을 수행하였다. 또한 기만기의 속도 및 음원 준위, 함정의 어뢰 탐지거리, 어뢰의 표적 탐지거리를 변수로 설정하고 변수값의 변화에 따른 생존율의 변화 추이를 관찰하여 구성요소의 운용 성능에 대한 참고자료를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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