In this paper, we develop an active sonar signal synthesis model to analyze the detection performance of active sonar systems in a shallow water environment. Using this model, we synthesize the return signal of a bistatic sonar system at a typical operating frequency. This signal can be used to test proper active sonar signal processing techniques for real applications.
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.
The CRT monitor display system for SONAR signal that are commonly used in ships or naval vessels uses vector scanning method. Therefore the processing circuits of the system are complex. Also the purchase of parts is difficult as well as high-cost because the production had been shut down. FPGA-based embedded system is flexible to various digital applications because it can be able to simplify processing circuits and to make a easy customized design for end user, and it provides low-cost high-speed performance. In this paper, we describe an implementation of FPGA embedded system for real-time SONAR signal display using the triple buffering method to overcome some weakness of existing CRT system. Our system provides real-time acquisition and display capability of SONAR signal, and removes afterimage effect that is a critical problem of the system proposed in the preceding study.
The simulation of target-scattered echo with the moving sonar platform and target in 3-dimensional ocean environment is essential to validate and evaluate the performance of a sonar system. This paper presents the improved target signal simulation on the basis of the highlight(HL) model and its realtime algorithm. In order to simulate the scattering highlight, the highlight is represented as a directional scatterer. The realtime generation algorithm of the target signal is realized by use of DSP chip, TMS320C40, where the 40 channels are equally separated to form a parallel processing task in 4 processors. The presented realtime-version of target signal simulation can be used as a target signal simulator in the development of ACM(Acoustic Counter Measure) and advanced sonar signal processing techniques.
Because of layer and scattering in the ocean, there are some problem in algorithm currently used for the recognition of targets. Those are time delay of processing and circuit design. The simple method of detecting direct sound wave in noise caused by time delay is proposed-recognized, estimated, and then direcxt sound wave is reconstructed by the AMDF and $\mu$-processor. 2KHz, 4KHz, 8KHz, 12KHz, 16KHz sound waves are used in experiment. To obtain a reference signal, anechoic water tank is used is processing and aluminium water tank used instead of real ocean. As a result, there are a few errors which caused by anechoic water tank error, decreasing of frequency make errors. Possibility of application to Sonar Signal Processing is proved.
CNN(Convolutional Neural Networks)은 동물의 시각정보처리과정을 모델링한 신경망으로 다양한 분야에서 좋은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 CNN을 사용하여 능동소나 신호의 스펙트로그램을 분석하고, 표적과 비표적을 식별하는 연구를 수행하였다. 데이터를 표적이 포함된 비율에 따라 8클래스로 구분하고, CNN의 학습에 사용하였다. 신호의 스펙트로그램을 프레임별로 나누어 입력으로 사용한 결과, 표적신호의 위치에서만 표적신호에 해당하는 7개 클래스의 식별 결과가 순차적으로 나타나는 특성을 사용하여 표적과 비표적을 식별해낼 수 있었다.
함정 전투실험의 사후분석에서는 객체에 대한 자함의 표적 탐지능력와 무장 교전능력을 분석한다. 따라서 사후분석을 위해서는 전장 환경의 위협 객체와 센서에서 탐지한 표적간 연관 맺을 수 있는 정보가 필요하다. 기존의 공학급 교전 시뮬레이터는 이러한 객체-표적 연관정보를 제공하였다. 그러나 사용된 시뮬레이터의 잠수함모델에는 실제 소나시스템의 신호처리 알고리즘이 탑재되어있다. 소나신호처리 과정을 통해 얻은 표적정보에서는 실제 객체정보가 무엇인지 연관지을 수 없으며, 사용된 시뮬레이터도 그러한 정보를 제공하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 객체정보와 소나신호처리에서 얻은 표적의 방위각, 거리, 속도 등의 기동정보를 이용하여 객체-표적 연관정보를 생성하였다. 객체-표적 연관정보를 생성하는 방법을 제안하고, 제안한 방법의 타당성을 실험을 통해 검증하였다.
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.
능동소나를 이용한 해저면의 이미지를 얻기 위한 연구는 다양하게 수행되어져 왔으며, 그 해상도를 향상시키는 방법은 현재까지도 중요한 문제이다. 해상도를 향상시키기 위한 방법은 여러 가지가 있으며 좁은 빔폭을 활용하여 빔 해상도를 높이는 방법이 가장 대표적이다. 하지만 좁은 빔폭을 이용하여 해상도를 향상시키는 방식은 기술적인 한계가 존재한다. 따라서 제한된 빔폭을 가진 어레이를 통하여 보다 높은 빔 해상도를 얻기 위한 신호처리 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 중첩된 빔을 방사하는 sonar의 수신신호에 신호처리를 통해 해상도를 향상시키는 방식을 소개한다.
Fractional 푸리에변환(Fractional Fourier Transform : FRFT)은 기존의 푸리에 변환의 일반화된 형태로서, 양자역학분야에서 처음 소개되었다. FRFT가 가지는 시간-주파수 영역에서의 단순하면서도 유용한 특성으로 인하여, 지금까지 소나 및 레이더 신호처리 분야에서 많은 연구결과들이 발표되었으며, 푸리에 변환을 활용한 기존의 방법보다 우수한 연구결과를 보여 왔다. 본 논문에서는 LFM(Linear Frequency Modulation)신호들이 겹쳐져 수신되었을 경우에 이들 신호들을 검출하고 분리하기 위해 FRFT를 이용하였다. 실험결과 수신된 LFM 신호들을 FRFT 영역에서 효율적으로 검출하고 분리가 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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