In this study, the characteristics of ultrasonic sensor fabricated with PZT-Polymer 1-3 type composites are investigated. The 3-D Underwater object recognition using the self-made ultrasonic sensor and SOFM neural network is presented. The ultrasonic sensor is satisfied with the required condition of commercial ultrasonic sensor in underwater. The 3-D underwater object recognition for the training data and the testing data are 100[100%], respectively. The experimental results have shown that the ultrasonic sensor fabricated with PZT-Polymer 1-3 type composites can be applied for sonar system.
Unmanned underwater vehicles have many applications in scientific, military, and commercial areas because of their autonomy. In many cases, an underwater vehicle adopts a control algorithm based on a tactical inertial sensor for precise control. However, a control algorithm that uses a tactical inertial sensor is unsuitable for some underwater vehicle missions such as torpedo decoys. This paper proposes a control algorithm for an unmanned underwater vehicle that does not require precise control. The control algorithm proposed for an unmanned underwater vehicle adopts a low cost MEMS inertial sensor, and simulations using the specifications of the MEMS inertial sensor under development are performed to verify the control algorithm under a real environment. The results of these simulations are presented.
In this paper, we propose an underwater localization scheme through the fusion of an inertial navigation system (INS) and the received signal strength (RSS) of electromagnetic (EM) wave sensors to guarantee precise localization performance with high sampling rates. In this localization scheme, the INS predicts the pose of the unmanned underwater vehicle (UUV) by dead reckoning at every step, and the RF sensors corrects the UUV position functions using the Earth-fixed reference when the UUV is located in underwater wireless sensor networks (UWSN). The localization scheme and state modeling were conducted in the extended Kalman filter framework, and UUV localization experiments were conducted in a basin environment. The scheme achieved reliable localization accuracy during long-term navigation, demonstrating the feasibility of exploiting EM wave attenuation as Earth-fixed reference sensors.
This paper deals with the problem of accurately tracking a single target moving through UWSNs (Underwater Wireless Sensor Networks) by employing underwater acoustic sensors. This paper addresses the issues of estimating the states of the target, and improving energy efficiency by applying a Kalman filter in a distributed architecture. Each underwater wireless sensor nodes composing the UWSNs is battery-powered, so the energy conservation problem is a critical issue. This paper provides an algorithm which increases the energy efficiency of each sensor node through WuS (Waked-up/Sleeping) and VM (Valid Measurement) selecting schemes. Simulation results illustrate the performance of the distributed tracking filter.
In this paper we propose a sensor fusion method for the navigation algorithm which can be used to estimate state vectors such as position and velocity for its motion control using multi-sensor output measurements. The output measurement we will use in estimating the state is a series of known multi-sensor asynchronous outputs with measurement noise. This paper investigates the Extended Kalman Filtering method to merge asynchronous heading, heading rate, velocity of DVL, and SSBL information to produce a single state vector. Different complexity of Kalman Filter, with. biases and measurement noise, are investigated with theoretically data from MOERI's SAUV. All levels of complexity of the Kalman Filters are shown to be much more close and smooth to real trajectories then the basic underwater acoustic navigation system commonly used aboard underwater vehicle.
This paper proposes a method to calibrate the electrode misplacement in underwater electric field sensor arrays (EFSAs) for accurate measurements of underwater electric field signatures. The electrode misplacement of an EFSA was estimated by measuring the electric field signatures generated by a known electric source and by comparing the measurements with the theoretical calculations under similar measurement conditions. When the EFSA measured the electric field signatures induced by an unknown electric source, the electric properties of the unknown electric source were approximated by considering the optimized estimation of the electrode misplacement of the EFSA. Finally, the measured electric field signatures were calibrated by calculating the theoretical electric field signatures to be measured with an ideally installed EFSA without electrode misplacement; the approximated electric properties of the unknown electric source were also taken into account. Simulations were conducted to test the proposed calibration method. The results showed that the electrode misplacement could be estimated. Further, the electric field measurements and the electric field-based localization of underwater vessels became more accurate after the application of the proposed calibration method. The proposed method will contribute to applications such as the detection and localization of underwater electric sources, which require accurate measurements of underwater electric field signatures.
무선 센서 네트워크는 다양한 분야에서 연구되고 있다. 그 중 해양 센서 네트워크는 해양 환경 감시와 같은 다양한 목적으로 사용 될 수 있다. 그러나 무선 센서 네트워크는 주로 지상에서 연구된다. 기존에 지상에서의 연구는 해양에 적용하기에 부적합하다. 따라서, 해양 환경을 고려한 해양 센서 네트워크 구조를 제안한다. 본 논문에서는 해양 센서 네트워크에 클러스터링 기법과 기능별 노드 구축을 적용하였다. 각 클러스터는 클러스터 데이터를 수집하여 전송한다. 이중의 슈퍼 클러스터 헤드는 각각 수신한 클러스터 데이터를 베이스 스테이션에 전송한다. 제안한 해양 음파 센서 네트워크 라우팅 알고리즘을 구현하고, 테스트 베드를 구축하여 클러스터 데이터의 수신율을 분석한다.
With advancements in underwater stealth technology for naval vessels, new sensor configurations for detecting targets have been attracting increased attention. Latest underwater mines adopt multiple sensor configurations that include electric field sensors to detect targets and to help acquire accurate ignition time. An underwater electric field sensor consists of a pair of electrodes, signal processing unit, and preamplifier. For detecting underwater electric fields, the preamplifier requires low-noise amplification at ultra-low frequency bands. In this paper, the specific requirements for low-noise preamplifiers are discussed along with the experimental results of various setups of matched transistors and chopper stabilized operational amplifiers. The results showed that noise characteristics at ultra-low frequency bands were affected significantly by the voltage noise density of the chopper amplifier and the number of matched transistors used for differential amplification. The fabricated preamplifier was operated within normal design parameters, which was verified by testing its gain, phase, and linearity.
Recently, the systems using multiple sensors such as magnetic, acoustic and pressure sensor are used for detection of underwater objects or vehicles. Those systems have difficulty of maintenance and repair because they operate underwater. Thus, this paper describes a hybrid detection system with long term operating reliability. This has a multi-signal transmission structure to have a high reliability. First, a signal transmission & receiving part, which transfers data from underwater sensors to land and receive control message from land through optical cable, has 4 multi-path. Second, the nodes for signal transmission are connected dually each other with single-hop construction and sensors are connected to a couple of neighboring nodes. This enables the output signal to transmit from a node to the next node and the next but one node together. Also, the signal from a sensor can be transmitted to two nodes at the same time. Therefore, the system with this construction has high reliability in long term operation because it makes possible to transmit sensor data to another node which works normally although a transmission node or cable in system have some faults.
In this study, Efficiency estimation of ultrasonic sensor fabricated with porous piezoelectric resonator by experiment of 3-D underwater object recognition are presented. The sensor was satisfied with requirement of ultrasonic sensor. The recognition rates for the fixed objects and the translation-rotation objects are 95.3 and 92.7[%], respectively using porous piezoelectric ultrasonic sensor and SOFM neural network. According to the experimental results, It is believed that the self-made ultrasonic sensor can be applied as underwater ultrasonic sensor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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