원거리에서 수동소나에 의한 탐지거리를 예측하기 위해서는 소나방정식이 이용된다. 본 연구에서는 거리와 깊이함수의 신호이득 및 탐지확률을 구한 후 이를 거리로 적분하여 거리의존 해양환경에서 탐지거리를 계산하는 탐지거리 예측모델을 개발하였다. 개발된 모델은 기존에 발표된 거리독립 해양환경에서의 결과와 비교하여 검증하였고, 이를 바탕으로 거리의존 해양환경에서 수동소나에 의한 표적탐지에 큰 영향을 주는 난수성 소용돌이 해양환경에 확장 적용하여 표적의 탐지거리를 예측하였으며, 그 결과에 대하여 소개한다.
This paper addresses estimating the frequency of a cisoid in the presence of white Gaussian noise, which has numerous applications in communications, radar, sonar, and instrumentation and measurement. Due to the nonlinear nature of the frequency estimation problem, there is threshold effect, that is, large error estimates or outliers will occur at sufficiently low signal-to-noise ratio (SNR) conditions. Utilizing the ideas of averaging to increase SNR and weighted linear prediction, an optimal frequency estimator with smaller threshold SNR is developed. Computer simulations are included to compare its mean square error performance with that of the maximum likelihood (ML) estimator, improved weighted phase averager, generalized weighted linear predictor, and single weighted sample correlator as well as Cramer-Rao lower bound. In particular, with smaller computational requirement, the proposed estimator can achieve the same threshold and estimation performance of the ML method.
본 논문에서는 수중 주변소음 생성에 주요한 영향을 끼치는 선박 통행량 및 해양기상정보와 수중 주변소음간 영향성을 분석한다. 주변소음은 수중 소나 시스템의 탐지 성능에 큰 영향을 끼치는 중요한 환경 요소이다. 최근에 많은 연구가 진행 중인 인공지능 기술을 이용한 탐지성능 예측 등 자동화 시스템 구현을 위하여 이와 관련된 주요 데이터 확보 및 분석이 필요하다. 주변소음의 주요 발생원은 다양한 원인이 있는데, 연근해에서 운용되는 소나 시스템의 경우 탐지 성능에 있어서 선박 통행에 의한 소음 및 해양 기상에 의해 발생하는 소음의 영향을 크게 받는다. 따라서 본 논문에서는 대한민국 동해 연안에서 획득한 주변소음 측정 결과와 인근 선박 통행량 및 해양기상정보 공공데이터를 이용하여 각 데이터의 영향성을 분석하였다. 분석 결과 수중 주변 소음은 선박의 통행량의 변화에 따라 높은 연관성을 보였으며, 풍속과 파고, 강우 등 해양환경 요소에 있어서도 특정 주파수 대역에 영향성이 있음을 관찰하였다.
로파/데몬 그램은 수동소나의 특성을 확인하기 위해 수중 음향 신호에 대한 방위, 시간, 주파수를 시각적으로 표현한 결과이다. 이러한 그램들은 기존의 압축 기법들을 적용하기 힘든 토널 성분과 같은 특징들을 포함하고 있다. 본 논문에서는 이진맵과 예측 기법으로 구성된 새로운 로파 및 데몬 그램 압축 기법을 제안한다. 먼저 각 주파수 빈에 대한 예측을 결정하는 이진맵을 생성하고, 프레임을 몇 개의 매크로 블록으로 구분한다. 각 매크로 블록에 대해 인트라 예측과 인터 예측을 적용하여 나머지를 계산한다. 그리고 이진맵에서 유효한 빈들에 대해 예측을 수행하고 엔트로피 부호화를 위해 나머지를 양자화 한다. 이진맵과 예측모드를 전송함으로써 복호기는 동일한 절차로 그램을 복원한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘의 로파와 데몬 그램 압축 결과가 기존의 데이터 압축 기법에 비해 우수함을 확인한다.
시, 공간적으로 변하는 해양환경에서 선배열 소나의 성능예측 정보를 추출하기 위해서는 정밀 해양 DB (Data Base)와 함께 현장에서 실시간으로 측정한 해양자료의 연동이 필수적이다. 이러한 실시간 정보와 DB 정보를 융합하여 얻을 수 있는 정보들로는 전술적 운용상황, 근거리 환경소음 분포, 전파손실/탐지확률 분포, 그리고 음파의 전파 경로 등이 있다. 소나 운용자는 이들 정보로부터 최종적으로 전술상황을 판단함과 동시에 소나의 최적 운용 수심 및 방향을 권고할 수 있다. 국과연에서는 이러한 정보를 획득하기 위하여 음탐환경분석 S/W를 개발하였으며, 수차례의 해상시험을 통하여 그 성능을 검증하였다. 본 논문에서는 실시간 해양정보와 DB정보의 융합을 통하여 선배열 소나의 핵심 성능예측 기법인 전파손실/탐지확률 계산과 근거리 환경소음 계산을 수행하는 알고리즘을 제시한다. 아울러 S/W로 구현된 이들 기법들의 해상시험 결과도 제시하고자 한다.
Na Young-Nam;Kim Young-Gyu;Kim Seongil;Cho Chang Bong;Kim Hyung-Soo;Lee Yonggon;Lee Sung Ho
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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제24권2E호
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pp.46-53
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2005
Agency for Defense Development (ADD) developed the Submarine Acoustic Information Management System (SAIMS Version 1.0) capable of interfacing some submarine sensors in operation and predicting detection environments for sonars. The major design concepts are as follows: 1) A proper acoustic model is examined and optimized to cover wide spectra of frequency ranges for both active and passive sonars. 2) Interfacing the submarine sensors to an electric navigation chart, the system attempts to maximize the applicability of the information produced. 3) The state-of-the-art database in large area is built and managed on the system. 4) An algorithm, which is able to estimate a full sound speed profile from the limited oceanographic data, is developed and employed on the system. This paper briefly describes design concepts and algorithms embedded in the SAIMS. The applicability of the SAIMS was verified through three sea experiments in October 2003-February 2004.
소나 시스템에 주로 사용이 되는 평면 배열형 음향 트랜스듀서는 수중에서 음을 방사하여 빔(beam)을 형성하게 된다. 이러한 빔은 트랜스듀서 진동체에서 발생하는 음향 출력이 공간상에 분포되어 일어난다. 따라서 방사 출력의 산출은 트랜스듀서의 성능 및 효율을 예측하는데 필요하다. 본 논문에서는 무한 배플에 고정된 9개의 음향 진동체를 모델로 선정하였다. 개별 진동체에서의 음향 방사량은 자기방사 및 상호방사의 조합으로 표현이 되며 전기적 등가회로 기법을 이용하여 진동체 상호간의 음향 간섭 영향을 고려하여 평면 배열형 음향 트랜스듀서 진동체의 방사 출력 예측 기법을 제안 하였다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제9권5호
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pp.484-491
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2017
Recent research has shown that quadrupole noise has a significant influence on the overall characteristics of flow-induced noise and on the performance of underwater appendages such as sonar domes. However, advanced research generally uses the Ffowcs Williams-Hawkings analogy without considering the quadrupole source to reduce computational cost. In this study, flow-induced noise is predicted by using an LES turbulence model and a developed formulation, called the formulation Q1As method to properly take into account the quadrupole source. The noise around a circular cylinder in an underwater environment is examined for two cases with different velocities. The results from the method are compared to those obtained from the experiments and the permeable FW-H method. The results are in good agreement with the experimental data, with a difference of less than 1 dB, which indicates that the formulation Q1As method is suitable for use in predicting quadrupole noise around underwater appendages.
수중 소음 측정이 가능한 수동 소나에 수신된 선박 방사소음은 Detection of Envelope Modulation on Noise(DEMON) 분석으로 얻은 선박 정보를 사용하여 선박 식별과 분류가 가능하다. 하지만 낮은 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR) 환경에서는 DEMON 그램 내 선박 정보가 담겨있는 표적 주파수선을 분석 및 파악하는데 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 낮은 SNR 환경에서 보다 정확한 표적 식별을 위해 딥러닝 기법 중 의미론적 분할을 사용하여 표적 주파수선들을 추출하는 연구를 수행하였다. SNR과 기본 주파수를 변경시키며 생성한 모의 DEMON 그램 데이터를 사용하여 의미론적 분할 모델인 U-Net, UNet++, DeepLabv3+를 학습 후 평가하였고, 학습된 모델들을 이용하여 캐나다 조지아 해협에서 측정한 선박 방사소음 데이터셋인 DeepShip으로 제작한 DEMON 그램 예측 성능을 비교하였다. 모의 DEMON 그램으로 학습된 모델을 평가한 결과 U-Net이 성능이 가장 높았으며, DeepShip으로 만든 DEMON 그램의 표적 주파수선을 어느 정도 추출할 수 있는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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