• 한국음향학회지
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• 제34권6호
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• pp.479-486
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• 2015

삼중 선 배열은 좌/우 구분된 표적 방위 탐지와 선 배열의 높은 지향지수와 같은 장점을 지닌다. 그러나 이를 구현하기 위해서는 선 배열 대비 높은 연산능력과 센서 간의 좁은 간격으로 인한 높은 센서 간 상관관계를 고려하여야 한다. 연산능력은 급격한 하드웨어의 발달로 다양한 적응빔형성 기법 / 신호처리 기법을 적용하기에 문제가 없으나, 적용 가능한 최적의 신호처리 기법을 파악하고 표적 탐지 능력을 향상시키기 위해서는 수중에서 운용하는 삼중 선 배열로 수신되는 잡음 신호에 대한 센서 간 상관관계에 대한 분석이 필수적으로 수행되어야 한다. 본 논문에서는 동해에서 획득한 실험 데이터를 이용하여 삼중 선 배열을 구성하는 삼중 센서의 각 센서간 잡음 신호의 상관관계, 선형으로 나열된 삼중 센서 잡음 신호간 상관관계, 각 채널에서의 잡음 신호의 시변 특성 분석을 수행하였다. 도출된 결과를 바탕으로 삼중 선 배열의 특성을 고려한 빔형성 및 신호처리 기법에 필요한 정보를 확인하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제19권1호
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• pp.9-15
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• 2016

Source localization has developed in various fields of signal processing including radar, sonar, and wireless communication, etc. Source localization can be found by estimating the time difference of arrival between the each of sensors. Several methods like the NLS(Nonlinear Least Square) cost function have been proposed in order to improve the performance of time delay estimation. In this paper, we propose a clustering method using the four sensors with the same aperture as previous methods of using the three sensors. Clustering method can be improved the source localization performance by grouping similar estimated values. The performance of source localization using clustering method is evaluated by Monte Carlo simulation.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제10권2호
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• pp.225-234
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• 2018

A Multibeam Echo Sounder (MBES) is commonly used for rapid seafloor mapping. We herein present a time-domain integrated system simulation technique for MBES development. The Modeling and Simulation (M&S) modules consist of four parts: sensor array signal transmission, propagation and backscattering modeling in the ocean environment, beamforming of the received signals, and image processing. Also, the simulation employs a ray-theory-based algorithm to correct the reconstructed bathymetry, which has errors due to the refraction caused by the vertical sound velocity profile. The developed M&S technique enables design parameter verification and system parameter optimization for MBES. The framework of this technique can also be potentially used to characterize the seabed properties. Finally, typical seafloor images are presented and discussed.

• 한국음향학회지
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• 제41권2호
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• pp.192-198
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• 2022

DIrectional Frequency Analysis and Recording(DIFAR) 소노부이는 대잠전에 효과적인 무기체계로 하나의 무지향성 센서와 두 개의 지향성 센서로 구성된 3채널 빔형성을 통해 표적의 방향을 탐지한다. 하지만, 주변 소음의 영향으로 DIFAR소노부이의 특정방위(0°, 90°, 180°, 270°) 표적 탐지 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 주변 소음을 추정하고 제거를 통해 DIFAR 소노부이의 표적 탐지 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 주변 소음 추정을 위해 소나신호처리에서 널리 쓰이는 Order Truncate Average(OTA)기법을, 추정된 소음을 제거하기 위해 음성신호처리에서 널리 쓰이는 위너필터링 기법을 사용하였다. 제안한 방법을 평가하기 위해 표적 방위추정 결과의 평균 제곱 오차를 비교한 결과 신호대잡음비 0 dB이하에서 제안한 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제37권6호
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• pp.499-505
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• 2018

서로 떨어져 설치된 두 개의 음향 센서에 도달하는 신호의 상호 지연 시간을 추정하는 것은 실내 음향과 소나 등에서 목표물 위치 추정 문제나 추적 및 동기화에 이르기까지 다방면에서 쓰이고 있다. 시간 지연을 구하는 방법에서는 두 수신 신호 사이의 상호 상관을 이용한 방법이 대표적이다. 그러나 이 방법은 수신 음향 센서에 잡음이 부과 되는 것에 충분한 고려가 없었다. 본 논문은 수신 음향 센서에 모두 잡음이 부과된 경우를 고려한 새로운 시간 지연 추정 방법을 제안한다. 기존의 일반 상호 상관법과 적응 고유치 분석법과 비교를 통해서 새로 제안한 알고리즘이 유색 신호에 부가된 가우시안 잡음환경에서 우수성이 있음을 확인한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.160-168
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• 2011

주파수 영역 빔형성기 (frequency domain beamformer)는 시간 영역 빔형성기에 비해 연산량 측면에서 효율성이 높아 다수의 빔과 센서가 요구되는 수동 소나 시스템에서 널리 사용되고 있다. 주파수 영역 빔형성기에서는 푸리에 변환을 통한 입력 신호의 스펙트럼 분석 과정이 필수적이며, 이 과정의 효율성에 따라 전체 시스템의 성능이 결정된다. 또한 기본적으로 실시간 신호처리가 요구되는 실제 전장 환경에서 이러한 스펙트럼 연산 과정 최적화의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 수신되는 협대역 신호의 효율적인 국부 스펙트럼 분석 (partial spectrum analysis)을 위해, TD (transform decomposition) 기법과 GSFFT (generalized sliding fast Fourier transform) 기법의 장점을 모두 적용한 pruned-GSFFT 기법을 제안한다. 또한 제안된 기법의 구현상의 특성을 분석하고 요구되는 연산량을 기존 기법들과 비교한다.

• 한국음향학회지
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• 제30권2호
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• pp.63-72
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• 2011

본 논문은 반향음과 투과음을 감소시키기 위한 평판형 음향재료의 성능평가 장치를 제작하고 측정시스템을 구성하며 표준표적을 이용한 검증을 통해 신뢰성을 확보하는 데 목적이 있다. 반향음감소와 투과손실 측정은 신호간섭이 없도록 대형수조에서 실시되는 것이 일반적이지만, 본 논문에서는 신호간섭을 고려해야 하는 소형수조에서 최저 30 kHz까지 측정이 가능한 측정시스템을 구성하였다. 이를 위해 신호모의를 통해 신호간섭이 없는 최적의 기하학적 배치를 도출하였으며, 획득한 신호를 시간영역과 주파수영역의 총 네 가지 방법으로 ER과 TL을 도출하는 신호처리 알고리즘을 확립하였다. 마지막으로 대형수조에서의 전파손실 실측실험을 통해 측정시스템을 보정하고 알루미늄 판과 스티로폼을 표준표적으로 사용한 측정결과를 Brekhovskikh Layer Model과 비교하여 측정시스템 검증을 수행하였다.

• 한국음향학회지
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• 제26권2호
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• pp.87-94
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• 2007

LFM 신호를 이용한 능동소나 신호처리에서는 Split-beam을 이용한 좌우 두 빔 사이의 상호상관관계를 측정함으로써 표적의 자세각과 길이 정보를 추정할 수 있다. 그러나 탐지된 원거리 표적의 정보를 추정하기 위해서는 고분해능의 방위각 및 거리 해상도가 요구된다. 이를 위해 나이키스트(Nyquist) 샘플링 주파수보다 높은 샘플링 주파수가 필요하므로, 일반적으로 보간기법을 이용하여 과도샘플링(over-sampling) 을 해야 한다. 하지만 과도 샘플링된 좌우 빔신호를 이용하여 상호상관관계를 구할 경우, 요구되는 연산량과 메모리 용량이 일반적으로 상용 DSP 프로세서들의 처리용량과 내부 메모리 용량을 초과하게 되어 DSP를 이용한 실시간 구현이 어렵게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 누적처리기법을 이용한 Split-beam처리 방법을 제안하였다. 제안한 기법의 성능을 모의실험을 통하여 검증하고, ADSP-TS101을 사용하여 실시간 시스템으로 구현하였다.

• 한국음향학회지
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• 제41권4호
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• pp.435-445
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• 2022

최근 단상태 소나의 표적탐지에 대한 한계로 인해 양상태 소나의 사용이 늘어나고 있다. 또한 소나 시스템이 고해상도의 성능으로 발전하면서 잔향음의 확률분포가 다양한 형태로 나타나 이에 대한 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 본 연구에서는 2020년 7월, 동해 천해환경에서 수행된 양상태 소나의 잔향음을 분석하였다. 잔향음 센서 데이터는 Linear Frequency Modulated(LFM) 음원을 예인하는 연구선과 이로부터 1 km~ 5 km 떨어진 수평 선배열 수신기를 통해 수집되었으며 빔 형성 및 프리엠프 게인(Preamp-gain) 보상과정 등의 신호처리를 거친 후 Geo-plot을 비롯한 다양한 방법으로 분석되었다. 이를 통해 음원에서 산란체를 거쳐 수신기로 반향되는 각도가 잔향음의 분포에 지배적인 영향을 미친다는 점과 빔별로 잔향음 확률분포가 달라진다는 양상태 소나 잔향음의 특징을 확인할 수 있었다. 또한, 모멘트 추정 기법을 통해 샘플로부터 K 분포 및 레일리 분포의 모수 인자를 추정하였으며 Kolmogorov-Smirnov test(K-S test) 기법을 이용하여 유의수준 0.05에서 데이터가 어느 확률분포에 일치하는 지를 분석하였다. 결과적으로 잔향음이 레일리 확률분포를 따른다는 것을 관찰할 수 있었으며 이는 낮은 Reveration to Noise Ratio(RNR)의 영향임을 추정할 수 있었다.

• 한국해양공학회지
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• 제34권2호
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• pp.147-154
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• 2020

Underwater acoustics that is the study of the phenomenon of underwater wave propagation and its interaction with boundaries, has mainly been applied to the fields of underwater communication, target detection, marine resources, marine environment, and underwater sound sources. Based on the scientific and engineering understanding of acoustic signals/data, recent studies combining traditional and data-driven machine learning methods have shown continuous progress. Machine learning, represented by deep learning, has shown unprecedented success in a variety of fields, owing to big data, graphical processor unit computing, and advances in algorithms. Although machine learning has not yet been implemented in every single field of underwater acoustics, it will be used more actively in the future in line with the ongoing development and overwhelming achievements of this method. To understand the research trends of machine learning applications in underwater acoustics, the general theoretical background of several related machine learning techniques is introduced in this paper.