선박이나 함정에서 일반적으로 사용되는 SONAR 신호용 CRT 모니터 디스플레이 시스템은 벡터 주사 방식을 사용한다. 그래서 시스템의 처리회로가 복잡하고, 부품 생산이 폐쇄되어 부품 수급이 어렵고 가격이 고가이다. FPGA 기반 임베디드 프로세서 시스템은 회로를 단순화함과 더불어 코어설계를 쉽게 재구성함으로써 각종 응용 적용에 유연하고, 저가격대로 고속 성능을 제공한다. 본 논문은 기존 CRT시스템의 문제점을 극복하기 위해서 FPGA 임베디드 프로세서 시스템을 사용하여 SONAR 신호 LCD 디스플레이 시스템을 구현하였다. 제안한 접근법은 기존 시스템에 비해 X-Y 편향과 CRT 제어 블록을 FPGA 임베디드 프로세서 시스템으로 대체함으로써 시스템 구성의 단순성과 유연성을 확보할 수 있고, 또한 저가격화를 가능하게 한다. 구현된 시스템은 SONAR 신호를 실시간으로 획득하고 LCD에 디스플레이하는 것이 가능하다.
본 논문은 쏘나 영상 촬영을 위한 무인자율항법(AUSV Autonomous Unmanned Surface Vehicle) 시스템 개발에 관한 연구이다. 자율항법 시스템은 선체에 모션센서, DGPS에 의한 현재 경위도 좌표와 목표지 경위도 좌표의 차를 가지고 선체의 추진체(Thrusters)를 FF-PID 알고리즘으로 제어한다. 실험결과, 목적지 좌표에 대한 제어좌표 오차는 전체 항법거리 1km 에서 6 meter 이하이며, 자율항법 모드에서의 Sonar Image 촬영 결과물은 유인선 촬영 결과물과의 차이는 12 pixel 이하로 전체 영상 차이는 거의 식별할 수 없이 동일하다. 개발된 시스템은 유인선으로 촬영 불가능한 해저 지형에 대한 Sonar Image 촬영을 위한 새로운 방법으로 활용 가능하다.
로봇 개발에서 하드웨어를 개발한 후에 테스트하면 많은 시행착오를 겪게 되어 많은 비용이 소요된다. 로봇이 현장과 동일한 로봇 시뮬레이션을 사용하여 로봇을 개발하면 소프트웨어 및 하드웨어의 병행 개발 및 테스트를 통해 개발결과를 예측할 수 있고 비용을 절감할 수 있다. 로봇 시뮬레이션 플랫폼인 마이크로소프트의 로보틱스 개발자 스튜디오(MSRDS)는 하드웨어 로봇이 없이도 기본적인 로봇 프로그래밍을 할 수 있는 시뮬레이션 로봇과 환경을 제공한다. 본 논문에서는 MSRDS에서 LRF센서, Bumper센서, IR센서, Sonar센서의 성능을 비교분석하기 위하여 미로 찾기를 수행한다. 센서의 성능을 분석하기 위하여 동일한 조건으로 실험한다. 4가지의 센서중에서 LRF센서가 주행시간, 방향전환횟수, 장애물 충돌횟수면에서 우수한 성능을 보인 반면에 범퍼센서는 가장 성능이 낮았다. IR센서와 Sonar센서는 방향 전환횟수면에서 LRF센서 보다는 낮은 성능을 보였다.
효과적인 양상태 소나 운용을 위해서는 해양환경 요인에 의한 음파전달 특성과 표적의 정보를 반영한 탐지성능 분석이 수행되어야 한다. 하지만 기존의 양상태 소나 탐지성능 분석은 해양환경 및 표적 특성을 고려하지 않거나 단순화되어 수행되었다. 따라서 본 연구에서는 서해와 울릉분지 해역에서 해양환경과 표적의 특성을 고려한 양상태 탐지성능을 산출하였다. 잠수함 형상을 가지는 표적에 대한 양상태 표적강도 도출을 위해 수치해석 모델을 활용하였으며, 모의된 표적강도를 반영하여 신호초과를 계산하였다. 그 결과 송·수신기 위치, 양상태 표적강도에 따라 유의미한 탐지성능 변화가 확인되었다.
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.
수중사석고르기와 같은 수중공사작업을 수행하기 위하여 개발 진행 중인 무인수중장비를 수중공사현장에 투입할 경우, 작업 시 발행하는 부유물들로 인하여 탁도가 높아진다. 이러한 수중환경에서 광학카메라를 이용할 경우, 수중전방인식이 불가능할 수 있다. 이를 극복하기 위하여 무인수중장비에 소나를 탑재하고자 한다. 소나를 무인수중 장비에 적용하기에 앞서, 본 연구에서는 소나의 분해능, 탁도가 높은 물 속에서 스캐닝한 소나이미지를 확인하여 장비의 성능을 분석하였다. 그리고 수중공사현장의 경계면을 표시하기 위한 방법을 제안하였다. 이를 통하여 무인수중 장비에 적용하기 위한 소나의 기초 성능을 확인하였다.
능동 소나 분야에서 잔향 환경에 강인한 펄스 형태에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 잔향환경에 강인하다고 알려진 PTFM(Pulse Trains of Frequency Modulated waveform), Costas, Geometric Comb 신호에 대해 이론적 특성 분석과 해상에서 실험한 데이터를 바탕으로 각 펄스별 ambiguity function 특성 및 분해능 특성을 비교/분석하였다. 분석 결과 PTFM 펄스는 부펄스에 의한 부엽에 의해 거리 분해능이 매우 낮아졌으며 Costas 펄스는 도플러 부엽에 의해 도플러 탐지 성능이 매우 떨어졌다. Geometric Comb 펄스는 CW(Continous Waveform)와 비슷한 분해능 특성을 보였으며 도플러 분해능이 가장 우수함을 확인하였다.
CW (Continuous Wave) 신호를 사용하는 능동형 소나에서 잔향을 포함한 잡음의 특성이 백색 (white)이 아닌 경우 일정 오경보 확률 처리 (CFAR: Constant False Alarm Rate)를 수행할 때 잔향 부근에서 높은 문턱치를 추정하게 된다. 이로 인해 표적을 검출하지 못하며. 근접한 다중 표적을 구분하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 적응 잔향 제거 필터를 제안하였다. 제안된 필터는 적응 필터와 이 필터로부터 일정한 시간 차를 두고 계수 값을 복제해 쓰는 필터로 구성된다. 능동형 소나가 움직이는 수중 환경에서 수집된 실측 데이터를 이용하여 제안된 적응 잔향 제거 필터의 성능을 고찰하였다. 그 결과 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 표적 신호 구간이 긴 경우 향상된 성능을 나타내었다.
항해 및 군용 장비로써 많이 이용되는 능동형 소나 시스템의 문제점 가운데 하나는 잔향 문제이다. 잔향은 하이드로폰으로부터 송신된 신호가 수면, 해저, 공간으로부터 반사되어 수신단에 입사된 신호를 말한다. 이러한 잔향은 원하는 신호를 수신하는데 장애가 되며 성능 향상을 위해 이들은 제거되어져야 한다. 본 연구에서는 잔향을 제거하기 위한 방법에 대하여 연구하였다. 제안된 방법은 고유 부공간중 신호 부공간과 잡음 부공간이 서로 직교하는 성질을 이용하며, 잡음 부공간을 찾음으로써 잔향을 제거한다. 제안된 방법의 성능을 입증하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다.
In this paper, we propose new data association method called the Highest Probability Data Association(HPDA) using a Signal Amplitude information ordering method applied to active sonar tracking and track initiation in cluttered environment. The performance of HPDA is tested in a series of Monte Carlo simulations runs and is compared with the existing Probabilistic Data Association with Amplitude Information(PDA-AI) for active sonar tracking in clutter. The proposed HPDA algorithm is also applied to automatic track initiation in clutter and its performance is compared with the existing IPDA-AI algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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