상호상관 행렬을 이용한 선배열 빔형성 기법 연구

황수복,이성은 한국음향학회 2001 韓國音響學會誌 Vol.20 No.7

수동 소나 시스템에서는 신호대 잡음비의 향상, 표적의 방위 탐지 및 위치 데이터 산출, 간섭신호 제거 등을 위하여 지향성 빔을 만들어 사용한다. 주변환경이 복잡한 해양에서 저소음의 표적을 원거리에서 탐지하기 위해서는 지향성 빔의 특성을 향상시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 선형으로 배열된 센서에서 각 센서 쌍들의 상호상관 행렬을 이용한 SCCBF (Spatial Cross Correlation Beamforming) 알고리즘을 제안하였다. 이상적인 조건하에서 제안된 SCCBF는 기존의 CBF (Conventional Beamforming)에 비해 배열 이득이 3 dB 이상 향상되고 표적의 탐지 방위 정확도를 나타내는 빔 폭이 CBF보다 0.5배 정도가 됨을 이론적으로 검증하고, 시뮬레이션을 통하여 이를 입증하였다. 또한 제안된 알고리즘을 적용한 선배열 수동 소나 시스템의 해상 시험 결과를 제시하였다. Passive sonar system forms the various beams in any desired directions to obtain the improvement in Signal-to-Noise (S/N) ratio, bearing detection and localization of targets, and the attenuation of interferences from other directions. The improvement of beamforming is very important to detect modern underwater targets as noise reduction technology leads to considerably low-level acoustic emissions in the long range in complex environmental sea. In this paper, we proposed the spatial cross correlation beamforming (SCCBF) algorithm using cross correlation matrix of individual hydrophone pairs of linear array sensors. By the theoretical analysis and simulation, the proposed SCCBF is demonstrated that its performances compared to conventional beamforming (CBF) output can be obtain above 3dB of array gain and about half of beam width represented the bearing accuracy in target detection. Also, this paper presents sea test result of linear passive sonar system that the proposed algorithm implemented.

선배열 센서를 이용한 근거리 다중 표적 위치 추적 알고리즘

황수복,김진석,김현식,박명호,남기곤,Hwang Soo-Bok,Kim Jin-Seok,Kim Hyun-Sik,Park Myung-Ho,Nam Ki-Gon 한국음향학회 2005 韓國音響學會誌 Vol.24 No.5

지금까지 근거리 다중 표적에 대한 위치 추적은 2차원 MUSIC (MUltiple Signal Classification) 기법 등으로 표적 의 위치를 추정하여 JPDA (Joint Probabilistic Data Association) 필터 등의 순차적 상태 추정 알고리즘을 적용해 왔다. 그러나 이러한 방법은 데이터 연관 과정을 해결해야할 뿐 아니라 샘플 기간마다 표적의 위치를 추정하기 위해 많은 격자를 탐색해야 하므로 연산량 부하가 가중된다 또한 다수의 표적이 근접하여 위치할 경우 각 표적에 대한 위치 추정 오차가 크게 되어 위치 추적 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 근거 리 음장 (near field)에서의 선배열 센서 출력 신호 공분산 행렬로부터 위치 변위를 추정하여 근거리 다중 표적에 대한 위치 추적이 가능한 알고리즘을 제안하였으며, 근접 및 교차 표적에 대한 모의실험을 수행하여 그 성능의 우수함을 확인하였다. Generally, traditional approaches to track the target position are to estimate ranges and bearings by 2-D MUSIC (MUltiple 519na1 Classification) method. and to associate estimates of 2-D MUSIC made at different time points with the right targets by JPDA (Joint Probabilistic Data Association) filter in the near field. However, the disadvantages of these approaches are that these have the data association Problem in tracking multiple targets. and that these require the heavy computational load in estimating a 2-D range/bearing spectrum. In case multiple targets are adjacent. the tracking performance degrades seriously because the estimate of each target's Position has a large error. In this paper, we proposed a new tracking algorithm using Position innovations extracted from the senor output covariance matrix in the near field. The proposed algorithm is demonstrated by the computer simulations dealing with the tracking of multiple closing and crossing targets.

협대역 다중 주파수선의 자동 탐지 및 추출 기법 연구

이성은,황수복 한국음향학회 2000 韓國音響學會誌 Vol.19 No.8

수동 소나 시스템에서는 수중 소음원에 대한 신호처리 과정을 수행하여 토널 및 주파수선의 신호 성분으로부터 신호 세기 대역폭, 토널 개수, 토널간의 상호 관계둥의 다양한 특징인자를 분석, 비교하여 표적을 식별하게 되며, 표적 식별율을 향상시키기 위해서는 무엇보다도 주파수선의 신호 성분만을 정밀하게 탐지하고 추출하여야 한다. 그러나 수중신호의 스펙트로그램상에 형성되는 협대역 주파수선은 토널의 신호 세기와 바다 자체의 전달 특성 둥으로 인하여 미약하게 탐지되거나 불규칙하게 끊어져서 불연속적으로 나타날 뿐 아니라 임펄스성의 주변잡음 성분과 복합적으로 존재하므로 주파수선의 신호 성분만을 정밀하게 탐지하고 추출하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 신호 세기가 미약한 경우나 높은 주변잡음이 복합되어 있는 경우에도 정밀하게 주파수선의 신호 성분만을 탐지, 추출한 수 있는 협대역 다중 주파수선의 자동 탐지 및 추출을 위한 기법을 제안하였으며, 실제 수중표적 신호를 적용하여 제안된 알고리즘이 매우 유용함을 보인다. Passive sonar system is designed to classify the underwater targets by analyzing and comparing the various acoustic characteristics such as signal strength, bandwidth, number of tonals and relationship of tonals from the extracted tonals and frequency lines. First of all the precise detection and extraction of signal frequency lines is of particular importance for enhancing the reliability of target classification. But, the narrowband frequency lines which are the line formed in spectrogram by a tonal of constant frequency in each frame can be detected weakly or discontinuously because of the variation of signal strength and transmission loss in the sea. Also, it is very difficult to detect and extract precisely the signal frequency lines by the complexity of impulsive ambient noise and signal components. In this paper, the automatic detection and extraction method that can detect and extract the signal components of frequency tines precisely are proposed. The proposed method can be applied under the bad conditions with weak signal strength and high ambient noise. It is confirmed by the simulation using real underwater target data.

대역 분할 처리를 통한 데몬 처리 성능 향상 기법

정명준,황수복,이승우,김진석,Cheong, Myoung Jun,Hwang, Soo Bok,Lee, Seung Woo,Kim, Jin Seok 한국음향학회 2013 韓國音響學會誌 Vol.32 No.2

수동 소나는 데몬 처리를 통해 수중 표적의 방사 소음으로부터 프로펠러 정보를 분석한다. 기존 데몬 처리 기법은 신호대 잡음비(Signal to Noise Ratio)를 높이기 위해 시간 영역에 대해 음향 신호를 분할하여 중첩 처리하는 방법을 사용하였다. 다시 말해 일정 시간동안 음향 신호를 수집 및 분할 처리 후 평균을 취해 잡음의 분산(variance)을 감소시켜 신호대 잡음비를 향상시켰다. 그러나 이러한 방법은 각 처리 구간의 음향 신호가 서로 독립적이지 않아 높은 성능 향상을 위해서는 많은 시간과 연산량이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 대역 분할 처리를 통한 데몬 처리 성능 향상 기법을 제안한다. 제안된 기법은 주파수 영역에서 음향 신호의 구간을 분할하여 데몬 처리를 수행하므로 기존 중첩 기법에 비해 짧은 시간안에 서로 독립적 음향 신호 수집이 가능하다. 따라서 기존 기법에 비해 적은 시간과 연산량으로 동일한 성능을 발휘할 수 있다. 제안된 기법은 수학적 분석 및 시뮬레이션을 통해 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 검증하였다. Passive sonars employ DEMON (Detection of Envelope Modulation on Noise) processing to extract propeller information from the radiated noise of underwater targets. Conventional DEMON processing improves SNR(Signal to Noise Ratio) characteristic by Welch method. The conventional Welch method overlaps several different time domain DEMON outputs to reduce the variance. However, the conventional methods have high computational complexity to get high SNR with correlated acoustic signals. In this paper, we propose new DEMON processing method that divides acoustic signal into several frequency bands before DEMON processing and averages each DEMON outputs. Therefore, the proposed method gathers independent acoustic signal faster than conventional method with low computational complexity. We prove the performance of the proposed method with mathematical analysis and computer simulations.

자동 연상 기억장치 신경망을 이용한 음향 표적의 신호 주파수선 탐지

이성은,황수복,남기곤,김재창,Lee, Sung-Eun,Hwang, Soo-Bok,Nam, Ki-Gon,Kim, Jae-Chang 한국음향학회 1996 韓國音響學會誌 Vol.15 No.5

수동 소나 시스템에서 표적을 탐지, 식별하는데 가장 중요한 인자는 표적소음에서 나타나는 신호 주파수선 성분이다. 수중의 주변잡음과 표적소음이 복합된 환경에서 표적의 신호 주파수선 성분을 정확히 추출하는데는 신호 탐지 문턱값 설정이나 주변잡음의 변화 때문에 어려움이 따른다. 이 연구에서는 자동 연상 기억장치 신경망을 이용하여 신호 탐지 문턱값 설정이나 주변잡음의 변화에 강인한 음향 표적의 신호 주파수선 탐지 방식을 제안한다. 모의 실험 및 실제 표적 신호에 적용하여 제안한 방식이 우수한 신호 주파수선 탐지성능을 나타냄을 보인다. Signal frequency lines generated from the acoustic targets are of particular importance for target detection and classification in passive sonar systems. The underwater noise consists of a mixture of ambient noise and radiated noise of targets. Detction of exact signal frequency lines depends on signal detection threshold and variation of ambient noise. In this paper, a detection method of signal frequency lines for acoustic targets using autoassociative memory (ASM) neural network, which is not sensitive to variation of signal detection threshold and ambient noise, is proposed. It is confirmed by simulation and application of real acoustic targets that the proposed method shows good performance for detection of signal frequency lines.

토널 신호 간섭에 강인한 데몬 처리 기법

김진석,황수복,이철목,Kim, Jin-Seok,Hwang, Soo-Bok,Lee, Chul-Mok 한국음향학회 2012 韓國音響學會誌 Vol.31 No.6

수동 소나는 데몬 처리를 통해 수중 표적의 방사 소음으로부터 프로펠러 정보 추출한다. 그러나 기존 데몬 처리 기법은 프로펠러 신호 뿐 아니라 토널 신호 성분도 추출하므로 토널 신호의 간섭으로 인한 성능 저하가 있다. 다시 말해 데몬 처리 주파수 영역 내에 토널 신호가 존재하면 기존 데몬 처리 기법은 토널 신호의 간섭에 의한 신호 성분을 추가적으로 추출한다. 따라서 본 논문에서는 토널 신호 간섭을 제거할 수 있는 데몬 처리 기법을 제안한다. 제안된 기법은 데몬 처리를 위한 방사 소음 신호의 복조 과정 이전에 토널 신호를 추출 및 제거한다. 그러므로 제안된 데몬 처리 기법은 토널 신호의 간섭에 강인하다. 그리고 시뮬레이션을 통해서 제안된 기법이 기존의 데몬 처리 기법보다 성능이 우수함을 검증하였다. Passive sonars employ DEMON(Detection of Envelope Modulation on Noise) processing to extract propeller information from the radiated noise of underwater targets. However, the conventional DEMON processing suffers from the interference of tonal signals because it extracts propeller signals and some types of tonal signals as well. If there are some tonals in the frequency band for DEMON processing, the conventional DEMON processing may additionally extract frequency informations originated from the interaction between different tonals. In this paper, we propose a modified DEMON processing, which can eliminate the interference of the tonals. The proposed algorithm removes tonals in DEMON processing band before demodulation processing, hence results the robustness to the interference of the tonals. Some numerical simulations demonstrate the improved performance of the proposed algorithm against the conventional algorithm.

소량 및 불균형 능동소나 데이터세트에 대한 딥러닝 기반 표적식별기의 종합적인 분석

김근환,황용상,신성진,김주호,황수복,추영민 한국음향학회 2023 韓國音響學會誌 Vol.42 No.4

In this study, we comprehensively analyze the generalization performance of various deep learning-based active sonar target classifiers when applied to small and imbalanced active sonar datasets. To generate the active sonar datasets, we use data from two different oceanic experiments conducted at different times and ocean. Each sample in the active sonar datasets is a time-frequency domain image, which is extracted from audio signal of contact after the detection process. For the comprehensive analysis, we utilize 22 Convolutional Neural Networks (CNN) models. Two datasets are used as train/validation datasets and test datasets, alternatively. To calculate the variance in the output of the target classifiers, the train/validation/test datasets are repeated 10 times. Hyperparameters for training are optimized using Bayesian optimization. The results demonstrate that shallow CNN models show superior robustness and generalization performance compared to most of deep CNN models. The results from this paper can serve as a valuable reference for future research directions in deep learning-based active sonar target classification.

확장 칼만필터를 이용한 수중 표적의 불안정 주파수선 추출 기법

이성은,황수복,남기곤,김재창,Lee, Sung-Eun,Hwang, Soo-Bok,Nam, Ki-Gon,Kim, Jae-Chang 한국음향학회 1996 韓國音響學會誌 Vol.15 No.6

수동 소나 시스템에서는 표적을 탐지, 추적 및 식별을 위하여 표적의 방사 소음으로부터 발생되는 주파수선을 주요 특징 인자로 활용한다. 이 연구에서는 수중 표적의 방사 소음으로부터 시간 영역의 표본화된 데이타를 이용한 불안정 주파수선의 추출 기법에 대하여 연구하였다. 불안정 주파수선은 시간에 따라 주파수선이 변화되어 나타나므로 불안정 주파수선 추출을 위하여 비선형 시스템에 유용한 확장 칼만 필터 알고리듬을 적용하였다. 모의 실험 및 표적 신호에 적용하여 제시한 방식이 불안정 주파수선을 추출할 수 있음을 보인다. In passive sonar system, frequency lines generated by underwater target are very important for detection, tracking and classification. In this paper, the extraction method of unstable frequency line from the time samples of the radiated noise of underwater target is studied. As unstable frequency line is time varying, an extended Kalman filter algorithm which is desirable for nonlinear system is applied to extract unstable frequency line. The proposed method shows good extraction of unstable frequency line by application of simulated signal and real target.

Underwater Flight Vehicle의 지능형 심도 제어에 관한 연구

김현식,황수복,신용구,최중락 한국군사과학기술학회 2001 한국군사과학기술학회지 Vol.4 No.2

In Underwater Flight Vehicle depth control system, the followings must be required. First, It needs a robust performance which can get over the nonlinear characteristics due to hull shape. Second, It needs an accurate performance which has the small overshoot phenomenon and steady state error to avoid colliding with ground surface and obstacles. Third, It needs a continuous control input to reduce the acoustic noise. Finally, It needs an effective interpolation method which can reduce the dependency of control parameters on speed. To solve these problems, we propose a Intelligence depth control method using Fuzzy Sliding Mode Controller and Neural Network Interpolator. Simulation results show the proposed control scheme has robust and accurate performance by continuous control input and has no speed dependency problem.

기동 표적 추적을 위한 퍼지 IMM 알고리즘에 관한 연구

김현식,김진석,황수복,Kim Hyun-Sik,Kim Jin-Soek,Hwang Soo-Bok 한국군사과학기술학회 2004 한국군사과학기술학회지 Vol.7 No.4

The tracking algorithm based on the interacting multiple model(IMM) requires a considerable number of sub-models for the various maneuvering targets in order to have a good performance. But it is not feasible to use the nm algorithm in the real system because of the computational burden. Therefore, we need an algorithm which requires less computing resources while maintaining a good performance. In this paper, we propose a fuzzy interacting multiple model algorithm(FIMMA) for the tracking of maneuvering targets, which uses a minimal number of sub-models by considering the maneuvering properties and adjusts the mode transition probabilities by using the mode probability as a fuzzy input. In order to verify the performance of FIMMA, the developed algorithm is applied to the tracking of i borne targets. Simulation results show that the FIMMA is very effective in the tracking of maneuvering targets.