• 제목/요약/키워드: underwater target

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고속 수중운동체 탐지를 위한 일반화된 사인파 주파수 변조 기반 고해상도 거리 및 속도 추정 기법 (High-resolution range and velocity estimation method based on generalized sinusoidal frequency modulation for high-speed underwater vehicle detection)

  • 박진욱;김근환;석종원;홍정표
    • 한국음향학회지
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    • 제42권4호
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    • pp.320-328
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    • 2023
  • 고속 수중운동체 능동 탐지는 수중 무기 방어 시스템에 중요한 기술로, 정확한 표적 탐지와 거리 및 속도 추정이 필수적이다. 빔 형성 각도마다 신호를 순차적으로 송신해야 하지만 펄스 분할 송신 방법은 거리 추정의 모호성이 발생한다. 이를 보완하기 위해 다중 주파수 기반 방법이 제안되었지만 대역폭을 분할할 경우 시간-대역폭 곱에서 손실이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 대역폭을 분할하지 않아도 부펄스 간의 상관관계를 낮게 설계할 수 있는 일반화된 사인파 주파수 변조(Generalized Sinusoidal Frequency Modulation, GSFM)를 사용한 능동 고속 탐지 기법을 제안한다. 제안한 방법은 펄스 길이를 최소화시킨 GSFM을 사용함으로써 표적의 거리와 속도를 빠르게 갱신할 수 있다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 잔향이 존재하는 모의 환경을 구축하였다. 모의 실험 결과 0.05 s의 선형 주파수 변조 펄스는 한정적인 주파수 대역으로 인해 추정 거리 대비 평균적으로 50 %의 거리 추정 오차와 103 %의 속도 추정오차가 발생하였다. 이에 반해, GSFM은 같은 길이의 펄스를 사용하더라도 추정 거리 대비 거리 추정 오차와 속도 추정 오차가 각각 10 %와 14 %로 표적을 비교적 정확하고 빠르게 추적할 수 있었다. 게다가, GSFM은 방위별로 직교성이 높은 부펄스를 송신하여 표적의 대략적인 방위까지 알 수 있었다.

이동 목표물의 효율적인 위치 추정을 위한 파티클 필터 신호 처리의 GPU 기반 가속화 (GPU-based Acceleration of Particle Filter Signal Processing for Efficient Moving-target Position Estimation)

  • 김성섭;조정훈;박대진
    • 대한임베디드공학회논문지
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    • 제12권5호
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    • pp.267-275
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    • 2017
  • Time of difference of arrival (TDOA) method using passive sonar sensor array has normally been used to estimate the location of a concealed moving target in underwater environment. Particle filter has been introduced for effective target estimation for non-Gaussian and nonlinear systems. In this paper, we propose a GPU-based acceleration of target position estimation using particle filter and propose efficient embedded system and software architecture. For the TDOA measurement from the passive sonar sensor, we use the generalized cross correlation phase transform (GCC-PHAT) method to obtain the correlation coefficient of the signal using FFT and we try to accelerate the calculation of GCC-PHAT based TDOA measurements using FFT with GPU CUDA. We also propose parallelization method of the target position estimation algorithm using the GPU CUDA to update the state of each particle for the target position estimation using the measured values. The target estimation algorithm was verified using Matlab and implemented using GPU CUDA. Then, we realized the proposed signal processing acceleration system using NVIDIA Jetson TX1 as the target board to analyze in terms of the execution time. The execution time of the algorithm is reduced by 55% to the CPU standalone-operation on the target board. Experiment results show that the proposed architecture is a feasible solution in terms of high-performance and area-efficient architecture.

구간선형기동 능동소나표적 탐지 추적 성능향상을 위한 허프변환 클러터제거 알고리즘 (Hough Transform Clutter Reduction Algorithm for Piecewise Linear Path Active Sonar Target Detection and Tracking Improvement)

  • 김성원
    • 한국음향학회지
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    • 제32권4호
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    • pp.354-360
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    • 2013
  • 본 논문은 고밀도 클러터 환경에서 클러터 제거기능을 이용하여 구간선형기동 수중운동체의 탐지 및 추적에 대한 성능향상을 다루었다. 고밀도 클러터 환경에서 허프변환(Hough transform)을 이용한 클러터 제거 알고리즘을 통해 클러터 특성을 나타내는 측정치를 제거한 후 남은 측정치에 대해 추적 필터인 CMKF-L을 적용하여 추적성능을 확인하였다. 모의 신호와 해상실험데이터를 이용하여 실험을 수행하였으며 고밀도 클러터 환경에서 제안하는 알고리즘을 적용하여 클러터는 상당수 제거되고 표적에 대한 추적은 지속적으로 안정되게 수행됨을 확인하였다.

다중 수중 표적 환경에 강인한 OSR CFAR 알고리듬 (OSR CFAR Robust to Multiple Underwater Target Environments)

  • 홍성원;한동석
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제48권4호
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    • pp.47-52
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    • 2011
  • CFAR(constant false alarm rate)는 능동 소나 시스템에서 사용되는 자동 탐지 신호처리 알고리듬이다. CFAR 알고리듬 중에서도 OS(ordered statistics) CFAR는 CA(cell averaging), SO(smallest of), GO(greatest of)에 비해 비균일 환경에서 탐지 성능이 우수하다. 그러나 OS CFAR는 다중 표적 상황에서 일정 개수 이상의 표적이 나타나면 탐지 성능이 나빠지는 단점을 갖고 있다. 이에 본 논문에서는 다중 표적 환경에서 OS CFAR보다 좀 더 강인한 OSR(ordered statistics ratio) CFAR 알고리듬을 제안하고 컴퓨터 모의실험을 통하여 간섭 표적 개수에 따른 성능을 기존의 CFAR 기법과 비교 분석하였다.

수중음향식별시스템에서의 잡음감소기법의 성능평가 (Evaluation of Noise Normalization Methods in Underwater Acoustic Target Identifiction System)

  • 김진영;김의석;성굉모
    • 한국음향학회지
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    • 제12권4호
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    • pp.14-20
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    • 1993
  • 본 논문에서는 주변 소음을 감소시키고 표적원의 방사음으로부터 tonal 성분을 추출하기 위한 방법으로서 잡음 정규화 기법에 대하여 연구하였다. 지금까지 알려진 기법들을 정리하였으며, ATW, 최빈치 필터등의 새로운 기법을 도입, 적용하여 그 성능을 평가하였다. 그리고 tonal 성분을 검출하기 위한 임계값 결정을 위해 오경보확률과 검출확률을 시뮬레이션을 통해 구하였다.

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표적 식별을 위한 수중 음향 분석 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of Underwater Sound Analysis System for Target Identification)

  • 이택준;류근호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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    • pp.629-632
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    • 2004
  • 수중 표적을 식별하기 위해서는 표적이 방사하는 소음의 특징을 미리 알고 있어야 한다. 소음의 특징은 스펙트럼상의 상이한 주파수나 특징적 패턴을 형성하는데 수중에서 표적을 구별하는 주요 성분이다. 이 논문에서는 이런 표적의 고유 식별 정보를 모델링하고 구축하는 수중 음향 분석 시스템을 설계, 구현하였다. 이로써 표적관련 음파 특징 정보를 수치화하고 체계적으로 구축해 정밀분석의 토대를 마련하였다.

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SVM 커널함수의 파라미터 값에 따른 능동소나 표적신호의 식별 성능 분석 (Analysis of target classification performances of active sonar returns depending on parameter values of SVM kernel functions)

  • 박정현;황찬식;배건성
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.1083-1088
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    • 2013
  • 수중 천해 환경에서 능동소나의 반향 신호로 기뢰를 탐지 및 식별하는 일은 복잡한 해양 환경의 영향으로 어려운 문제이다. SVM은 패턴인식 문제에서 최적의 해를 제공하는 이진 분류기이다. 본 논문에서는 SVM을 이용하여 능동소나의 반향 데이터로 기뢰와 같은 금속 물체와 바위를 식별하는 실험을 수행하면서, SVM에 사용되는 커널함수의 파라미터 값의 변화에 따른 식별 성능을 분석하고 제시하였다.

정합-표적모델 역산을 이용한 기동 표적의 위치 추정 (Matched-target Model Inversion for the Position Estimation of Moving Targets)

  • 장덕홍;박홍배;김성일;류존하;김광태
    • 한국음향학회지
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    • 제22권7호
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    • pp.562-572
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    • 2003
  • 수동 소나를 이용하여 기동 표적의 위치를 추정하는 정합-표적모델 역산 기법을 개발하였다. 본 기법은 수중음향학 분야에서 널리 사용되는 정합장 역산 방법을 이용하여 관측으로부터 얻어지는 방위와 주파수를 표적모델에 의해 계산되는 값과 정합 시킴으로써 표적의 위치를 파악한다. 효율성과 정확성을 향상시키기 위하여 변수의 탐색 방식은 혼성 최적화 기법을 이용하였는데 일차적으로 광역 최적화 기법으로 알려진 유전자 기법이나 모사 담금질 기법을 적용한 후 단순 비탈 국부최적화 기법을 순차적으로 적용하였다. 제안 기법의 성능 검증을 위하여 3가지의 기동 시나리오에 대하여 시뮬레이션을 실시하였다. 검증 결과 가우시안 확률분포를 갖는 측정오차가 5σ를 가지는 경우에도 견실한 수렴을 보여주었으며 계산 시간면에서도 실용적 인 것으로 밝혀졌다.

근접센서를 이용한 수중 표적 정보 추정기법 (Underwater Target Information Estimation using Proximity Sensor)

  • 김정훈;윤경식;서익수;이균경
    • 전자공학회논문지
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    • 제52권5호
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    • pp.174-180
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    • 2015
  • 본 논문은 근접센서를 이용하여 수중 표적의 정보를 추정하는 수동소나 신호처리 기법을 제안한다. 이 기법은 수중 센서망을 구성하는 단일 센서에서 수행되며 계층적 신호처리 구조를 가진다. 이를 통해 추정되는 표적 정보는 표적의 속도, 깊이, CPA 상황에서의 거리와 방위각이며 계층적 신호처리 구조를 가짐으로써 신호처리 기법의 정확도를 향상시킬 수 있다. 제안하는 기법의 성능을 검증하기 위해 모의실험을 수행하였고 이를 통해 최대 탐지거리 내에서 최대 20%의 오차를 가짐을 확인하였다. 또한 해상실험을 통해 실제 해상환경에서 신뢰성을 가지는지 확인하였다.

해수에서 물체 탐지를 위한 적응 필터의 이용에 관한 연구 (Detection of Underwater Target Using Adaptive Filter)

  • 오종택;권성재;박송배
    • 한국음향학회지
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    • 제8권4호
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    • pp.29-38
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    • 1989
  • 초음파에 의한 해중 물체 검출은 클러터, 반향, 시간과 장소에 따른 해수 특성의 변화 등의 예측할 수 없는 잡음 간섭 때문에 여러 가지 어려움이 따른다. 정합 필터는 백색 잡음이 더해진 경우에만 최적이므로 정합 필터를 사용한 기존 SONAR 시스템의 SNR (신호 전력 대 잡음 전력 비)과 거리 분해능은 좋지 않다. 더구나 감쇠에 따라 검출 가능 레벨이 변화하므로 검출 오류가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 적응 필터를 사용하여 예측할 수 없는 간섭들을 보상하였다. 이 필터는 반사 신호를 가지고 채널의 임펄스 응답을 순환적으로 추정한다. 잡음이 적은 환경에서는 추정된 임펄스 응답이 실제의 것에 가까우므로 거리 분해능이 좋고 정합 필터는 검출용으로 쓰인다. 또한 별도의 부가적인 장비없이도 검출 레벨이 번하지 않는다. 시뮬레이션을 통해 좋은 결과를 얻을 수 있었고 적응 필터의 파라메터의 변화에 따른 필터 특성을 구했다.

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