• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.3
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• pp.114-123
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• 2016

The effective feature extraction method for unmanned aerial vehicle (UAV) detection is proposed and verified in this paper. The UAV engine sound is harmonic complex tone whose frequency ratio is integer and its variation is continuous in time. Using these characteristic, we propose the feature vector composed of a mean and standard deviation of difference value between fundamental frequency with 1st overtone as well as mean variation of their frequency. It was revealed by simulation that the suggested feature vector has excellent discrimination in target signal identification from various interfering signals including frequency variation with time. By comparing Fisher scores, three features based on frequency show outstanding discrimination of measured UAV signals with low signal to noise ratio (SNR). Detection performance with simulated interference signal is compared by MFCC by using ELM classifier and the suggested feature vector shows 37.6% of performance improvement As the SNR increases with time, the proposed feature can detect the target signal ahead of MFCC that needs 4.5 dB higher signal power to detect the target.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.143-144
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• 2008

본 논문은 오디오 압축시 하모닉의 특성을 적용함으로써 신호의 압축률을 향상시킬 수 있도록 하는 내용을 기술하고 있다. 하모닉 코딩은 오디오 신호가 가지는 특징인 복합음(Complex tone)의 특성을 이용하는 것으로, 주파수 공간에서 정수배의 주파수가 존재하며, 정면파의 특성상 시간적으로 인접 신호들간의 유사성이 매우 높은 특징을 이용하여 압축효율을 향상시키는 방법이다. 하지만 실질적인 오디오 신호의 경우, 악기들의 harmonic stretch, 전달과정에서 발생하는 신호의 왜곡, 외부 잡음등의 특성으로 인하여 수집된 오디오 신호를 분석하는 과정에서 부정확한 하모닉의 판단이 이루어질 가능성이 높으며, 이는 압축과정에서 심각한 음질의 열화를 가져오게 된다. 따라서 본 논문에서는 프레림간의 변화 추이의 판단을 통하여 하모닉의 변화를 예측하고, 예측 오류에 대한 보상값을 전달함으로써 오디오 신호의 안정적인 압축/복원이 가능하도록 하는 신호처리 방법에 대한 내용을 기술하고있다.