본 논문은 rotation of subspaces 개념을 이용한 도래각 추정 방법을 제시한다. 이 방법은 여러 응용분야에서 대두되는 부공간들(subspaces)의 각도 및 거리와 밀접한 관련이 있다. 먼저 최소 자승을 이용하여 한 부공간을 다른 부공간으로 변환 시켜주는 최적 변환 행렬을 구하기 위한 효율적인 방법을 유도하고 이를 이용하여 다중 광대역 신호들 (인코히어런트, 부분적인 코히어런트와 완전한 코히어런트의 혼합신호들)의 도래각을 추정한다. 대표적인 응용으로, 잡음의 배열 스펙트럼 밀도 행렬이 변하지 않는 액티브 시스템(e. g. sonar system) 경우에 성능을 높이기 위하여 효율적인 ROSS (rotation of signal subspaces) 알고리듬을 제안한다. ROSS 알고리듬은 Wang-Kaveh's CSS-focusing 방법에서 사용하는 예비처리와 공간 필터링을 필요로 하지 않는 장점이 있으며 일반적인 모든 배열 안테나에도 적용될 수 있다. 시뮬레이션 결과, 제안된 새로운 알고리듬이 CSS-focusing 방법 및 Forward-Backward Spatial Smoothed MUSIC 보다 높은 성능을 가짐을 알 수 있었다.
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.
해저면에 착저된 물체를 탐지하는 문제는 다양한 분야에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 천해에서 평탄한 해저면에 물체가 놓여있는 경우 이것의 위치를 탐지하는 방법을 제안한다. 기존 방법으로는 사이드스캔소나를 사용하여 탐지영역내에서 영상을 얻고 영상신호처리 기술을 이용하여 원통을 인식하는 연구들이 수행되어 왔으나 이는 높은 주파수를 사용하기 때문에 탐지거리가 짧고 깨끗한 영상을 얻기 위한 탐지시간이 길다. 본 논문에서는 6~20KHz의 중주파수의 linear frequency modulated (LFM) signal을 사용하는 monostatic active sonar system을 사용하여 수심 100m 내외의 천해에서 연속적인 ping에 따른 received reflected signals 간의 모델링을 수행하여 이 모델링 error의 변화에 따라 착저된 물체의 유무를 결정짓게 된다. 이 방법은 해저면이 균일한 sediment로 구성되었다는 가정만을 기반하며, 추가적으로 sediment를 구성하는 종류에 대한 사전 정보가 필요없다는 장점이 있다. 탐지확률과 탐지거리 측면에서 제안된 방법의 가능성을 모의실험을 통하여 검증하였다.
비백색잡음(non-white noise)인 잔향(reverberation)이 신호탐지(signal detection)의 주 방해신호인 천해 능동소나(active sonar) 환경에서의 표적탐지는 선백색화기(pre-whitener)를 사용하여 수신신호를 백색화한 후 백색잡음에서 최적 탐지기(optimum detector)인 정합필터를 사용한다. 그러나 이 방법은 잔향이 비정상(non-stationary) 특성을 가지기 때문에 구현이 매우 힘들다. 기존의 연구에 따르면 이러한 잔향은 지역적 정상상태(local stationary).라고 가정할 수 있다. 본 논문에서는 먼저 잔향신호의 지역적 정상상태의 범위를 추정(estimation)하고, 이 추정을 바탕으로 비백색 잔향신호 환경에서 선백색화 블록 정규화 정합필터(pre-whitening block normalized matched filter)의 성능을 개선할 수 있는 선백색화 기법을 제안하였다. 제안된 잔향신호의 백색화 기법은 표적신호 전 후의 잔향신호를 사용하여 처리블록(processing block)을 백색화하기 때문에 기존의 백색화 기법보다 우수한 성능을 보였다. 제안된 백색화 기법을 이용한 탐지기의 성능을 평가하기 위해 우리나라 인근해역에서 실측된 데이터를 이용하여 컴퓨터 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과 제안된 기법을 사용한 탐지기는 기존의 백색화 기법을 사용한 탐지기보다 우수한 탐지선응을 보였다.
측면주사 소나 영상 획득의 효율성을 향상시키고자 저해상도의 수중 영상을 복원 기법을 이용하여 고화질 영상으로 개선시키는 연구가 시도되고 있다. 측면주사 소나 영상은 광학 영상과 같은 2차원 신호를 사용한다는 측면에서 기존 광학 영상 복원에 적용된 기법의 응용을 고려할 수 있다. 광학 영상에 대한 가장 대표적인 복원 방법 중 하나는 스파스 코딩이며, 수중 영상의 희소성을 분석하여 스파스 코딩 기법을 수중 영상에 적용할 수 있음을 증명하는 연구가 진행되었다. 스파스 코딩은 입력 신호에 대하여 사전과 스파스 계수의 선형 결합으로 복원 신호를 얻는 방식이다. 하지만 스파스 계수의 값을 정확히 추정하기 위해서는 많은 연산량을 필요로 한다. 본 연구에서는 스파스 코딩 기반의 수중 영상 초해상도 복원을 수행하되, 수중 영상 내 객체 영역에 한해서 선택적으로 복원 기법을 적용하는 방법을 제안함으로써 전체 연산 시간을 단축시킨다. 이를 위하여 수중 영상에서 경계를 검출하고 그 분포에 따라 객체 영역과 비객체 영역을 구분하는 방법을 제안하고, 이를 스파스 코딩 기반의 초해상도 복원 기법과 접목시킨다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존 방식과 동일 수준의 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 수치를 유지하며, 영상 복원에 필요한 시간은 32 % 만큼 단축시킴을 확인함으로써 제안 방법의 유효성을 증명하였다.
수중 탐지를 위한 합성개구소나(Synthetic Aperture Sonar, SAS) 신호처리에서는 탑재플랫폼이 직선경로를 따라 주행한다고 가정한다. 그러나 실제로는 플랫폼의 복잡한 운동에 따른 궤적 교란으로 인해 SAS 영상에 번짐과 같은 왜곡이 발생한다. 본 연구에서는 예인형 SAS 개발을 위해 궤적 교란에 의한 SAS 영상 왜곡을 개선하기 위한 방법으로서, Redundant Phase Center (RPC)을 이용한 예인체 운동 추정 및 영상 보정, 그리고 자동 초점 기법인 Phase Gradient Autofocus (PGA) 기법에 대해 검토하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해, sway로 인해 왜곡된 SAS 영상에 이 기법들을 적용하고 그 성능 및 유효성에 대해 살펴보았다.
본 논문에서는 수중 드론이 받아들이는 데이터 정보의 통신 방식과 데이터 정보의 콘솔 디스플레이로의 구현 방식에 관해 기술하였으며, 통합 모니터링 시스템 인터페이스의 기능과 음파 탐지기 인터페이스 설계 및 구현에 대하여 설명하였다. 콘솔과 연결된 컨트롤러를 이용해 수중 드론의 운항 및 자세를 제어할 수 있도록 하였고, 수중 드론과 장애물 사이의 거리 정보를 음파 탐지기로부터 획득하여 카메라 영상과 함께 콘솔 화면에 시각적으로 표시할 수 있도록 제작하였다. 통합 모니터링 내비게이션 콘솔은 개선사항에 맞게 구현하여 작업자가 편리하고 쉽게 이용할 수 있다. 또한 통합 모니터링과 제어 소프트웨어 기능 고도화를 통해 사용자별 프로젝트 관리 기능과 선저 검사용 보고서 출력 기능을 추가하여 다른 수중 드론과는 차별성과 경쟁력 있게 제작하였다.
본 논문에서는 수동 소나 시스템을 위한 수중 음향 센서 결함 탐지 기법을 제안하였다. 일반적으로 수동 소나 시스템에서는 수십개의 음향 센서를 통해 얻은 음향 신호를 이용하여 배열 신호처리 기법을 이용해 처리된 신호를 협대역 또는 광대역 분석을 위한 2차원 영상 형태로 전시한다. 운용 소프트웨어에서 전시되는 탐지 결과는 배열 신호처리를 통해 누적된 결과값을 전시하기 때문에, 단일 센서 채널의 결함 또는 고장에 따른 신호의 이상 여부를 판단하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 인접 채널간 실효치 비교 및 실효치교차율(Root Mean Square Crossing-Rate, RMSCR) 분석기반 센서 자동 결함 탐지 기법을 제안하고, 결함 센서 채널에 대한 처리 기법을 비교 분석하였다. 제안된 기법의 성능 분석을 위하여 일부 연안 지역에서 실제 운용 중인 센서 배열을 통해 획득된 신호를 이용하여 결함 탐지 정확도를 측정하고, 결함 처리 기법의 성능을 비교하였다. 실험을 통해 제안된 기법이 높은 RMS의 주변소음 환경에서도 높은 결함 탐지 정확도를 보였으며, 결함 처리 기법으로는 0으로 설정 처리 기법이 가장 높은 성능을 보였다.
수중표적의 저소음화로 표적의 방사소음이 감소함에 따라 수동소나의 한계가 나타나면서 신호를 송신하고 표적 반사 신호를 탐지하는 능동탐지에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 일반적으로 선체고정소나(Hull-Mounted Sonar, HMS)를 이용한 능동탐지 시 음파가 도달하지 않는 음영구역을 줄이기 위해 수직지향각을 조정하면서 다수의 Linear Frequency Modulation(LFM) 부펄스를 대역분할하여 순차적으로 송신한다. 하지만 최근에 Sinusoidal Frequency Modulation(SFM)의 일반화된 형태인 Generalized SFM(GSFM) 펄스가 제안되었고, 파라미터 설정에 따라 GSFM 부펄스 간에 직교성이 확인되었다. 따라서, 본 논문에서는 GSFM을 선체고정소나의 다중 수직지향각 능동탐지에 활용함으로써 부펄스의 대역폭 사용을 극대화 하여 신호처리 이득에 따른 능동탐지 성능을 향상 시킬 수 있음을 보였다. 모의실험을 통해 부펄스가 3개일 때, GSFM이 LFM 대비 약 5 dB 정도의 정합필터 이득이 있음을 확인하였다.
Reconstructing underwater geometry in real time with forward-looking sonar is critical for applications such as localization, mapping, and path planning. Geometrical data must be repeatedly calculated and overwritten in real time because the reliability of the acoustic data is affected by various factors. Moreover, scattering of signal data during the coordinate conversion process may lead to geometrical errors, which lowers the accuracy of the information obtained by the sensor system. In this study, we propose a three-step data processing method with low computational cost for real-time operation. First, the number of data points to be interpolated is determined with respect to the distance between each point and the size of the data grid in a Cartesian coordinate system. Then, the data are processed with a nonlinear interpolation so that they exhibit linear properties in the coordinate system. Finally, the data are transformed based on variations in the position and orientation of the sonar over time. The results of an evaluation of our proposed approach in a simulation show that the nonlinear interpolation operation constructed a continuous underwater geometry dataset with low geometrical error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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