• 대한조선학회논문집
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• 제42권4호
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• pp.299-306
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• 2005

To determine a guidance law which is suitable for Target Tracking System(TTS) of an underwater vehicle, the performance (hitting probability) of TTS were calculated with four different guidance schemes, considering underwater vehicle's manoeuvrability and characteristics of seeking equipment such as sonar To evaluate the performance of TTS with each guidance law, numerous target-tracking simulations of underwater vehicle were performed under the condition of target's various motion scenario. Furthermore, the effect of sonar characteristics to the performance of guidance law in TTS was studied by changing parameters of sonar such as frequency of ping and detecting error of target. The pursuit-tail guidance law showed the best performance among four different guidance laws. Complex motion of target from straight line to turning circle and zigzag movement, low frequency of sonar ping and large detecting error of target decreased the hitting probability.

• 한국음향학회지
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• 제42권4호
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• pp.370-376
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• 2023

수중영상은 수중 잡음과 낮은 해상도로 표적의 형상과 구분이 명확하지 않다. 그리고 딥러닝의 입력으로 수중영상은 전처리가 필요하며 Segmentation이 선행되어야 한다. 전처리를 하여도 표적은 명확하지 않으며 딥러닝에 의한 탐지, 식별의 성능도 높지 않을 수 있다. 따라서 표적을 구분하며 명확하게 하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 수중영상에서 표적 그림자의 중요성을 확인하고 그림자에 의한 물체 탐지 및 표적 영역 획득, 그리고 수중배경이 없는 표적과 그림자만의 형상이 담긴 데이터를 생성하며 더 나아가 픽셀값이 일정하지 않은 표적과 그림자 영상을 표적은 흰색, 그림자는 흑색, 그리고 배경은 회색의 3-모드의 영상으로 변환하는 과정을 제시한다. 이를 통해 딥러닝의 입력으로 명확히 전처리된 판별이 용이한 영상을 제공할 수 있다. 또한 처리는 Open Source Computer Vision(OpenCV)라이브러리의 영상처리 코드를 사용했으면 처리 속도도 역시 실시간 처리에 적합한 결과를 얻었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.558-563
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• 1992

Bearing information of target is used critically for target tracking in underwater environment. In passive sonar, target bearing measurements are obtained by processing the acoustic signal emanating from the target. PDA tracking algorithm is usually applied in this case since bearing measurements have several peaks due to interference with other acoustic sources or reflections from underwater media. In this paper, we propose a modified PDA algorithm adopting new probabilistic distributions of the number, position, and amplitude of peaks based on the analysis of real data. This algorithm is tested on real and artificially generated data. The computer simulation result shows improvement of the tracking performance.

• 한국해양공학회지
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• 제34권3호
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• pp.227-236
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• 2020

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.

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2006년 창립20주년기념 정기학술대회 및 국제워크샵
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• pp.355-358
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• 2006

An underwater mooing target position tracking system using image tracking system of CPMC is developed to use in a test basin. Generally the performance tests of Autonomous Underwater Vehicles(AUVs) are conducted in the sea. Some efforts to perform the test in a test basin are exist, because the real sea tests need much time and manpower. And also the real sea tests are high cost. There is a restriction to acquire the position of AUVs using sonar sensor system in the test tank, because many sound reflecters are exist in a test basin. In this paper a position tracking system for underwater mooing target developed to break though this restriction. A Tank-test is conducted to examine the performance of the position tracking system.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.2505-2511
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• 2013

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 3차원 하이라이트 분포를 가지는 모델을 이용하여, 능동소나 표적신호를 음선 추적기법을 기반으로 하여 합성하였다. 합성된 표적신호를 대상으로 Fractional Fourier 변환을 적용하여 특징벡터를 추출하였고, 신경회로망 인식기를 이용하여 인식 실험을 수행하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제3권1호
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• pp.85-91
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• 2000

Underwater sensor accuracy test which measures the detection range and bearing accuracies of sonar simulates sonar transmitting ping and underwater radiating noise of target vessels. In this test, because the position of sonar target is the reference position of test, the sonar target position should be precisely estimated. Hence, this paper suggests to apply USBL algorithm which adopts cross phase spectrum of received sensor signals, and presents its performance by range and bearing estimation simulations. As a result of simulations, suggested algorithm shows good accuracy for underwater sensor accuracy test near 5㏈ SNR.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.708-711
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• 2011

해군에서는 수중표적을 효과적으로 탐색하기 위한 소나운용전술 개발에 노력하고 있다. 수중표적 탐색에서의 기본전략은 HMS의 사용이다. HMS는 운용 준비시간이 짧고, 해상상태나 기상상태와 무관하게 상시 운용 가능한 장점이 있지만, 해양환경과 소나운용전술 등의 상호작용으로 수중표적을 효과적으로 탐지하기가 어렵다. 본 연구에서는 HMS를 이용한 수중표적 탐색효과를 분석하기 위해, 다양한 환경에서 여러 가지 탐색패턴을 이용하여 수중표적을 탐색하는 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션에서는 단일 함정이 고정영역에 존재하는 하나의 수중표적을 탐색하고, 그 수중표적은 회피 기동을 하는 것으로 가정하였다. 시뮬레이션 결과로 효과적인 수중표적 탐색방법을 제시하고 그 효과를 분석하였다. 본 연구 결과는 효율적인 소나운용전술을 개발하고 발전시키는데 그 기초자료로 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1878-1883
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• 2012

일반적으로 수중표적 인식에서는 표적의 형상/재질에 따른 수신 표적신호의 공간적인 정보를 특징인자로 추출하여 식별하고자 하는 특징을 추출하였다. 또한, 표적신호의 수신 위치에 덜 민감한 특징파라미터 추출을 위해 다양한 신호처리 기법을 적용하는 연구가 수행되어 왔다. 본 논문에서는 표적신호의 수신위치에 상대적으로 민감하지 않은 정준상관분석(Canonical correlation Analysis; CCA)을 사용하여 합성된 수중물체의 특징을 분석하였다. 다중각도 환경에서 특징추출을 위해 정준산관분석기법이 적용되었으며, 각각 다른 각도에서 수중물체에 반사되어 되돌아오는 연속적인 두개의 소나신호를 대상으로 정준상관분석을 수행하여 두 신호의 상관성을 분석하였다.

• 한국해양공학회지
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• 제34권4호
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• pp.277-284
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• 2020

Underwater acoustics, which is the study of phenomena related to sound waves in water, has been applied mainly in research on the use of sound navigation and range (SONAR) systems for communication, target detection, investigation of marine resources and environments, and noise measurement and analysis. The main objective of underwater acoustic remote sensing is to obtain information on a target object indirectly by using acoustic data. Presently, various types of machine learning techniques are being widely used to extract information from acoustic data. The machine learning techniques typically used in underwater acoustics and their applications in passive SONAR systems were reviewed in the first two parts of this work (Yang et al., 2020a; Yang et al., 2020b). As a follow-up, this paper reviews machine learning applications in SONAR signal processing with a focus on active target detection and classification.