This paper proposes a method to estimate the underwater target object's yaw angle using a sonar image. A simulator modeling imaging mechanism of a sonar sensor and a generative adversarial network for style transfer generates realistic template images of the target object by predicting shapes according to the viewing angles. Then, the target object's yaw angle can be estimated by comparing the template images and a shape taken in real sonar images. We verified the proposed method by conducting water tank experiments. The proposed method was also applied to AUV in field experiments. The proposed method, which provides bearing information between underwater objects and the sonar sensor, can be applied to algorithms such as underwater localization or multi-view-based underwater object recognition.
본 연구에서는 무인잠수정의 효과적인 대잠전 수행을 위해, 시나리오 기반의 무인잠수정 소나 센서 배열 선정을 위한 시뮬레이터를 개발하였다. 먼저, 대잠전 분야에서 무인잠수정의 임무 및 운용개념을 분석하고, 가장 주요한 임무 중 하나인 위험제어(Hold at Risk)를 시뮬레이션 시나리오로 선정하였다. 다음으로, 시뮬레이터 구성요소 모델을 위하여, 플랫폼별(무인잠수정, 표적 잠수함) 운동모델, 음향모델 및 환경모델을 제시하였다. 특히 음향모델에서는 센서 배열에 따른 빔패턴을 기반으로 수동 소나방정식을 이용하여 탐지여부를 판단하였다. 또한, 표적의 방위 및 고각 추정을 위하여 진폭기반 방위 추정법과 위상 모노펄스 추정기법을 각각 적용하였다. 개발된 시뮬레이터를 통해 센서 배열 변화에 따른 결과의 경향성이 기본적인 빔패턴 이론과 일치하는 것을 보여주며, 다양한 시나리오에 대한 적용 가능성을 시사한다.
함정의 수동소나는 여러 개의 지향성과 무지향성 센서로 구성되어 있다. 함정 소나에 수신되는 음향 신호를 모의할 때, 일반적으로 임의의 소음원으로부터 소나에 장착된 모든 센서간의 음파 전달 모델링이 필요하다. 그러나 모든 센서에 대한 통합적인 계산은 시간이 많이 소모되며 소나 시뮬레이터의 성능을 저하시킨다. 본 연구에서는 음선 정보가 알려진 기준 센서가 존재한다고 할 때 그에 인접한 센서 위치에서의 소나 신호를 추정하는 근사적인 방법을 제안한다. 이 방법은 음선의 도달 시간에 대한 테일러 급수를 이용하여 개발되었으며 소나 개구면에 대한 Fraunhofer와 Fresnel 근사와 유사하다. 제안된 기법을 검증하기 위해 수동 소나에 대해 여러 수치실험이 수행되었다. 2차 항까지 테일러 근사를 적용한 근사법이 보다 우수한 결과를 보였다. 추가적으로 각각의 근사 해에 대한 오차 한계가 제시되었다.
Multi-target away signal simulator which can simulate the radiated noises of maneuvering targets in a specified ocean range is an essential equipment for the validation of developed towed array sonar system. This simulator should provide realistic multi-channel signals those are required for beamforming on the signal processing unit of towed away system. This paper describes the overall system configuration and signal synthesis techniques for the target radiated noise. And this paper considers why the time delays between target and individual sensors are caused and how to compensate these time delays to individual sensors output. This multi-purpose target simulator could be used for the training of TASS operators.
잠수함 소나 운용 요원의 능력을 향상시키기 위한 실제 해상 훈련은 많은 비용과 제약사항이 따른다. 소나 시뮬레이터는 이러한 문제점을 해결하고, 실제와 유사한 전장 환경을 모의함으로써 소나 운용 요원의 능력과 훈련 성과를 극대화시킨다. 본 연구에서는 수동 소나 시뮬레이터의 알고리즘을 제시하였으며, 알고리즘은 기동모듈, 소음원모듈, 소음 전달 모듈의 3가지 모듈로 나뉘었다. 기동모듈은 3차원 좌표계를 이용하여 함정의 기동을 구현하였으며, 시간 간격은 함정의 변침률에 따라 설정하였다. 소음원 모듈은 표적 소음, 해양 배경 소음, 자체소음으로 구성하였다. 표적 소음은 주파수 특성에 따라 비변조 협대역, 변조 협대역, 비변조 광대역, 변조 광대역 신호로 구분하였으며, 톤수와 속력에 의존하는 함정 방사소음 준위를 적용하였다. 해양 배경 소음은 음향도파관 효과가 고려된 바람 소음과 그외 배경 소음으로 모의하였으며, 자체소음은 유체소음과 소나돔 삽입 손실로 모의하였다. 소음 전달 모듈은 음선 기반의 모델을 이용하였으며, 기동 모듈의 각 시간에서 고유음선의 진폭, 위상, 시간지연을 합산하여 주파수 영역에서 표적 소음에 곱하였다. 최종적으로 시나리오에 따른 모의 결과 실제 해양에서 발생하는 소음과 유사한 경향을 확인할 수 있었다.
수중환경 하에서 표적을 탐지하고 식별하는 문제는 군사적인 목적은 물론 비군사적 목적으로도 많은 연구가 수행되어 왔다. 수중환경에서의 수중음향 신호가 시간 공간적으로 특성이 변화하며 천해 다중경로 환경을 반영하는 복잡한 특성을 보이는 점으로 인해 능동 표적인식 기술은 매우 어려운 기술로 여겨져 왔다. 또한 실제 데이터 수집의 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 수중환경 하에서 능동 표적신호를 합성, 특징추출 및 표적식별을 수행할 수 있는 시뮬레이터를 구현하였다. 표적신호의 합성에는 하이라이트 모델과 3차원 모델을 사용하였으며, 표적신호의 식별을 위해서는 다중각도에 기반한 은닉 마코프모델을 사용하였다.
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.
소나 시뮬레이터에 적용되는 음파 전달 알고리즘은 빠른 계산 성능이 요구되며, 한국 해양 환경의 특성을 고려하여 거리와 깊이 방향의 환경 의존성을 구현할 수 있어야 한다. 이러한 요구사항을 충족하는 음파 전달 알고리즘은 음선 모델이며, 본 논문에서는 거리 종속 해양환경의 음선 알고리즘을 개발하였다. 본 알고리즘에서는 사각 격자법과 층법으로 음선을 추적하여 음속 구조의 깊이 방향 의존성을 고려하였으며, 거리 방향은 split-step 개념을 적용하여 음속구조의 거리 방향 의존성을 구현하였다. 고유음선은 음선 묶음의 보간법을 통해 계산되었으며, 가우시안 보간 함수가 적용되었다. 소나의 시계열 수신 신호는 음원 신호와 고유 음선 주파수 해의 푸리에 변환을 이용하여 모의되었다. 최종적으로 제안된 음파 알고리즘을 검증하기 위해 Pekeris 도파관, 쐐기, 심해의 환경에서 전달손실 결과를 BELLHOP, SNUPE, KRAKEN, OASES 등 검증된 모델의 결과와 비교하였으며, 결과적으로 만족스런 결론을 얻을 수 있었다.
Side scanning sonar (SSS) provides valuable information for robot navigation. However using the side scanning sonar images in the navigation was not fully studied. In this paper, we use range data, and side scanning sonar images from UnderWater Simulator (UWSim) and propose measurement models in a feature based simultaneous localization and mapping (SLAM) framework. The range data is obtained by echosounder and sidescanning sonar images from side scan sonar module for UWSim. For the feature, we used the A-KAZE feature for the SSS image matching and adjusting the relative robot pose by SSS bundle adjustment (BA) with Ceres solver. We use BA for the loop closure constraint of pose-graph SLAM. We used the Incremental Smoothing and Mapping (iSAM) to optimize the graph. The optimized trajectory was compared against the dead reckoning (DR).
능동소나 시뮬레이터에서 실제와 유사하고 실시간 운용 가능토록 설계하는데 가장 제한적인 요소는 잔향음이다. 잔향음 모의는 계산시간이 많이 소요되어 시뮬레이터에 반영하고 실시간으로 신호를 생성하는데 한계가 있었다. 본 연구에서는 Harrison의 에너지 플럭스 해저 잔향음 모델을 기반으로 함정 기동에 따른 도플러 효과와 자기회귀 모델을 적용하여 해저 잔향음 시계열 신호를 모의하였다. 최종적으로 해군연구국 잔향음 워크숍-I 11번 문제와 동해 해양환경을 토대로 모의 한 결과, 실제와 유사한 특징의 해저 잔향음 신호를 생성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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