초계함(천안함급)에 탑재 된 HMS(Hull Mount Sonar) 장비는 능동모드에 적합하도록 설계 되어 있다. 이에 센서 및 시스템 특성이 어뢰 탐지 주파수 대역에 적당하도록 구성되어 있지는 않다. 이에 초계함에 장착 된 기존 HMS 장비를 이용한 어뢰탐지 기능 구현을 위하여, 초계함 함 별 입력 특성을 분석하고, 입력 주파수 신호에 대한 역보상 회로 설계, 입력 신호 크기에 따른 AGC(Auto Gain Control) 기능 구현 및 함별 신호특성에 따른 대역설정 기능을 통하여 함정 별 특성 및 운용환경 특성에 맞는 어뢰방어시스템을 구현한다.
As the exploration of the seabed is extended ever further, automated recognition and classification of sonar images become increasingly important. However, most of the methods ignore the directional information and its effect on the image textures produced. To deal with this problem, we apply 2D Gabor filters to extract the features of sonar images. The filters are designed with constrained parameters to reduce the complexity and to improve the calculation efficiency. Meanwhile, at each orientation, the optimal Gabor filter parameters will be selected with the help of bandwidth parameters based on the Fisher criterion. This method can overcome some disadvantages of the traditional approaches of extracting texture features, and improve the recognition rate effectively.
The paper presents a sonar based map building method. The environment is a room or area inside a building, which is composed of four types of geometric primitives(corners, edges, cylinders, and walls). We also assume the environment can be modeled into two dimensional map in terms of planes(walls), points(corner and edge), and circle(cylinder). In a real world where most of the object surfaces are specular ones, a sonar sensor suffers from a multipath effect which results in a wrong interpretation of the location of an object. To reduce the effect and uncertainty, the method employs a simple thresholding technique for extracting circular arc features called regions of constant depth(RCD) from scanning sonar data. The usefulness of the approach is illustrated with the results produced by sets of experiments.
In the process of the sonar image textures produced, the orientation and scale factors are very significant. However, most of the related methods ignore the directional information and scale invariance or just pay attention to one of them. To overcome this problem, we apply Gabor wavelet to extract the features of sonar images, which combine the advantages of both the Gabor filter and traditional wavelet function. The mother wavelet is designed with constrained parameters and the optimal parameters will be selected at each orientation, with the help of bandwidth parameters based on the Fisher criterion. The Gabor wavelet can have the properties of both multi-scale and multi-orientation. Based on our experiment, this method is more appropriate than traditional wavelet or single Gabor filter as it provides the better discrimination of the textures and improves the recognition rate effectively. Meanwhile, comparing with other fusion methods, it can reduce the complexity and improve the calculation efficiency.
초계함(천안함급)에 탑재 된 HMS(Hull Mount Sonar) 장비는 능동모드에 적합하도록 설계 되어 있다. 이에 센서 및 시스템 특성이 어뢰 탐지 주파수 대역에 적당하도록 구성되어 있지는 않다. 이에 초계함에 장착 된 기존 HMS 장비를 이용한 어뢰탐지 기능 구현을 위하여, 초계함 함 별 입력 특성을 분석하고, 입력 주파수 신호에 대한 역보상 회로 설계, 입력 신호 크기에 따른 AGC(Auto Gain Control) 기능 구현 및 함별 신호특성에 따른 대역설정 기능을 통하여 함정 별 특성 및 운용환경 특성에 맞는 어뢰방어시스템을 구현하였다.
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.
측면주사소나 영상의 화질은 소나 운용 주파수의 영향을 받는다. 저주파 측면주사소나 장비로 얻는 영상은 저화질 영상이며, 잡음이 화질 저하의 요소 중 하나가 된다. 균일한 잡음을 가정하는 광학 영상과는 달리. 측면주사소나 데이터의 잡음은 해양 환경(장비 소음, 신호 간섭 등)에 의해 발생한다. 또한 소나 신호의 전달 손실을 보상하고자 시간변환이득(Time-Varied Gain, TVG)을 수행하며, 이로 인해 측면주사소나 영상에 비균일 잡음이 생성된다. 본 논문에서는 측면주사소나 영상에 포함된 비균일 잡음을 제거하는 구조적 희소성에 기반한 압축 센싱 알고리즘 (Structural Sparsity based Compressive Sensing, SSCS)을 제안한다. 영상의 구조적 특징 도메인에서 국부적 및 비국부적 모델링을 동시에 구현하여 계수의 희소성을 보장하면서 비국부적 자가 유사성을 강화한다. 그리고 잡음의 비균일성을 고려하여 비국부적 모델링을 보상한다. 다양한 모의 실험을 통해 제안한 알고리즘의 우수성을 입증한다.
본 논문은 음향 신호처리에 널리 사용되는 합성곱 순환 신경망(Convolutional Recurrent Neural Network, CRNN) 모델을 기반으로 의사 레이블링 기법을 적용하여 소량 및 불균형 능동소나 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 능동소나 표적 식별을 위한 약지도 딥러닝 알고리즘을 제안한다. 두 가지의 서로 다른 신호대잡음비와 클러터 환경을 가정하여 생성한 능동소나 시뮬레이션 데이터를 학습 및 테스트 과정에 사용하였으며, 시뮬레이션 데이터에 단시간 푸리에 변환(Short Time Fourier Transform, STFT)을 적용하여 얻은 스펙트로그램을 알고리즘 학습을 위한 특징 인자로 사용하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 학습 데이터와 무관한 테스트 데이터를 사용하여 표적과 비표적 F1 점수를 지표로 성능을 평가하였으며, 그 결과 합성곱 순환 신경망 모델이 일반적인 음향 신호 처리뿐만 아니라 능동소나 표적 식별에서도 유의미한 성능을 보이는 것을 확인하였다. 또한 의사 레이블링 기법이 합성곱 순환 신경망 모델을 이용한 능동소나 표적 식별 알고리즘의 성능 개선에 도움을 주는 것을 확인할 수 있었다.
이동로봇의 주행에는 주로 바퀴 엔코더, 비전, 초음파, 레이저 센서가 많이 사용된다. 바퀴의 엔코더는 추측항법으로 시간에 따라 오차가 누적되기 때문에 단독 사용으로는 정확한 로봇의 위치를 계산할 수가 없다. 비전 센서는 풍부한 정보를 제공하지만 정보추출에 시간이 많이 소요되고, 초음파 센서는 거리정보의 정확도가 떨어지기 때문에 항행에 사용하기에는 어려움이 있다. 반면 레이저 센서는 비교적 정확한 거리정보를 제공하여 주므로 주행 센서로 사용하기 적합하다. 본 논문에서는 레이저 거리계에서 각도를 추출하는 방법을 제안하고 칼만 필터를 사용하여 레이저 거리계에서 추출한 거리 및 각도와 바퀴 엔코더에서 추출한 거리 및 각도에 대한 정합을 수행한다. 일반적으로 레이저 거리계 사용시 특징점 하나를 사용한 경우에 그 특징점이 변하거나 새로운 특징점으로 이동할 때 오차가 커질 수가 있다. 이를 보완하기 위해 이동 로봇의 주행 시 레이저 스캐너에서 두 개의 특징점들을 사용하는 방법을 사용하여 이동 로봇의 항법 성능이 향상됨을 보인다.
본 논문에서는 하이라이트 모델에 기반하여 능동소나의 표적신호를 합성하고, 합성된 신호를 이용하여 표적인식 실험을 수행하였다. 동일 표적이라도 표적의 자세각에 따라 다양한 형태의 파형을 갖는 신호가 합성되는데, 이에 대한 표적인식 결과를 알아보기 위해서 두 가지 방법으로 실험을 수행하였다. 하나는 고정된 여러 가지 자세각에 대한 표적신호에 대한 인식실험이고, 다른 하나는 임의의 자세각을 가지는 교신에 대만 인식 실험을 수행하였다. 인식실험을 위한 특징 인자로는 합성된 표적신호에 대해 시간영역에서 정합필터 및 포락선 검출을 통해 얻어지는 하이라이트 패턴을 사용하였으며, 패턴인식 기법으로는 다중클래스 SVM과 인공신경망을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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