Underwater acoustics, which is the domain that addresses phenomena related to the generation, propagation, and reception of sound waves in water, has been applied mainly in the research on the use of sound navigation and ranging (SONAR) systems for underwater communication, target detection, investigation of marine resources and environment mapping, and measurement and analysis of sound sources in water. The main objective of remote sensing based on underwater acoustics is to indirectly acquire information on underwater targets of interest using acoustic data. Meanwhile, highly advanced data-driven machine-learning techniques are being used in various ways in the processes of acquiring information from acoustic data. The related theoretical background is introduced in the first part of this paper (Yang et al., 2020). This paper reviews machine-learning applications in passive SONAR signal-processing tasks including target detection/identification and localization.
Underwater acoustics, which is the study of phenomena related to sound waves in water, has been applied mainly in research on the use of sound navigation and range (SONAR) systems for communication, target detection, investigation of marine resources and environments, and noise measurement and analysis. The main objective of underwater acoustic remote sensing is to obtain information on a target object indirectly by using acoustic data. Presently, various types of machine learning techniques are being widely used to extract information from acoustic data. The machine learning techniques typically used in underwater acoustics and their applications in passive SONAR systems were reviewed in the first two parts of this work (Yang et al., 2020a; Yang et al., 2020b). As a follow-up, this paper reviews machine learning applications in SONAR signal processing with a focus on active target detection and classification.
In the past few years, there are many studies and researches of the underwater vehicles which are carried out its mission using sonar sensors. MSCL(Marine System Control Lab.) at Inha University developed test-bed small ROV, ISRO. ISRO is an open-frame type and has 4 thrusters. ISRO can control 4 motions i.e surge, sway, yaw and heave with sonar sensors. ISRO is developed for inspection of ship hull, marine structure, plant of lake or river and so on. When ROV ISRO inspects something, it is necessary to control the position of ROV ISRO's for the movement and anti-collision with structures in the underwater. In this paper, we deal with the development of a small ROV and verification of the position control system via simulation and experiment using sonar sensors.
To determine a guidance law which is suitable for Target Tracking System(TTS) of an underwater vehicle, the performance (hitting probability) of TTS were calculated with four different guidance schemes, considering underwater vehicle's manoeuvrability and characteristics of seeking equipment such as sonar To evaluate the performance of TTS with each guidance law, numerous target-tracking simulations of underwater vehicle were performed under the condition of target's various motion scenario. Furthermore, the effect of sonar characteristics to the performance of guidance law in TTS was studied by changing parameters of sonar such as frequency of ping and detecting error of target. The pursuit-tail guidance law showed the best performance among four different guidance laws. Complex motion of target from straight line to turning circle and zigzag movement, low frequency of sonar ping and large detecting error of target decreased the hitting probability.
In this research, items and contents of SONAR were derived from investigation of OMS/MP of previously-operated submarines and domestic and international references related to weapon system. Such items and contents were established in detail and were categorized into four separate groups after consulting system design experts and specialists in the field of SONAR's operation. Ultimately, based on wartime and peacetime scenario and operation concept of SONAR, RAM values were obtained through various methods using submarine-operating records and maintenance records for the past eleven years.
Underwater acoustics, which is the study of the phenomena related to sound waves in water, has been applied mainly in research on the use of sound navigation and range (SONAR) systems for communication, target detection, investigation of marine resources and environments, and noise measurement and analysis. Underwater acoustics is mainly applied in the field of remote sensing, wherein information on a target object is acquired indirectly from acoustic data. Presently, machine learning, which has recently been applied successfully in a variety of research fields, is being utilized extensively in remote sensing to obtain and extract information. In the earlier parts of this work, we examined the research trends involving the machine learning techniques and theories that are mainly used in underwater acoustics, as well as their applications in active/passive SONAR systems (Yang et al., 2020a; Yang et al., 2020b; Yang et al., 2020c). As a follow-up, this paper reviews machine learning applications for the inversion of ocean parameters such as sound speed profiles and sediment geoacoustic parameters.
Kim, Sung-Hee;Hong, Suk-Yoon;Song, Jee-Hun;Kil, Hyun-Gwon;Jeon, Jae-Jin;Seo, Young-Soo
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제4권2호
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pp.96-111
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2012
Hull Mounted Sonar (HMS) is a long range submerged vehicle's hull-mounted passive sonar system which detects low-frequency noise caused by machineries of enemy ships or submerged vehicles. The HMS needs a sound absorption /insulation multi-layer structure to shut out the self-noise from own machineries and to amplify signals from outside. Therefore, acoustic analysis of the multi-layer system should be performed when the HMS is designed. This paper simplified the HMS multi-layer system to be an infinite planar multi-layer model. Also, main excitations that influence the HMS were classified into mechanical, plane wave and turbulent flow excitation, and the investigations for each excitation were performed for various models. Stiffened multi-layer analysis for mechanical excitation and general multi-layer analysis for turbulent flow excitation were developed. The infinite planar multi-layer analysis was expected to be more useful for preliminary design stage of HMS system than the infinite cylindrical model because of short analysis time and easiness of parameter study.
Time of difference of arrival (TDOA) method using passive sonar sensor array has normally been used to estimate the location of a concealed moving target in underwater environment. Particle filter has been introduced for effective target estimation for non-Gaussian and nonlinear systems. In this paper, we propose a GPU-based acceleration of target position estimation using particle filter and propose efficient embedded system and software architecture. For the TDOA measurement from the passive sonar sensor, we use the generalized cross correlation phase transform (GCC-PHAT) method to obtain the correlation coefficient of the signal using FFT and we try to accelerate the calculation of GCC-PHAT based TDOA measurements using FFT with GPU CUDA. We also propose parallelization method of the target position estimation algorithm using the GPU CUDA to update the state of each particle for the target position estimation using the measured values. The target estimation algorithm was verified using Matlab and implemented using GPU CUDA. Then, we realized the proposed signal processing acceleration system using NVIDIA Jetson TX1 as the target board to analyze in terms of the execution time. The execution time of the algorithm is reduced by 55% to the CPU standalone-operation on the target board. Experiment results show that the proposed architecture is a feasible solution in terms of high-performance and area-efficient architecture.
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.
This paper presents the theoretical development of a complete navigation problem of a non-holonomic mobile robot by using sonar sensors. To solve this problem, a new method to compute a fuzzy perception of the environment is presented, dealing with the uncertainties and imprecision from the sensory system and taking into account nonholonomic constraints of the robot. Fuzzy perception, fuzzy controller are applied, both in the design of each reactive behavior and solving the problem of behavior combination, to implement a fuzzy behavior-based control architecture. Different experiments in populated environments have proved to be very successful. Our method is able to guide the mobile robot named KUM-Robo safety and efficiently during long experimental time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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