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      • KCI등재

        불연속적인 다중 주파수 측정치에 강인한 표적기동분석 알고리즘

        정명준,Cheong, Myoung-Jun 한국군사과학기술학회 2011 한국군사과학기술학회지 Vol.14 No.3

        Estimating underwater target state variables(position, velocity, course, etc) is necessary to counteract threatening targets. In passive sonar systems, conventional target motion analysis(TMA) techniques using bearing and frequency measurements of an underwater target are widely introduced. However, it is not clear how conventional TMA techniques can be used if some of frequency measurements are unavailable during parts of the scenario, partially unavailable frequency measurements are common in the ocean with complicated acoustic conditions where frequency measurements often come and go. This paper proposes a new TMA algorithm, which is robust to partially unavailable frequency measurements, using the frequency measurements fusion method.

      • KCI등재

        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.

      • KCI등재

        능동소나 시스템을 위한 군집화 기반의 클러터 제거 기법

        곽철현,정명준,안재균,Kwak, ChulHyun,Cheong, Myoung Jun,Ahn, Jae-Kyun 한국음향학회 2016 韓國音響學會誌 Vol.35 No.2

        본 논문에서는 천해 환경에서 고밀도로 형성되는 클러터를 제거하는 군집화 기반의 능동소나 클러터 제거 기법을 제안한다. 먼저 제안하는 기법에서는 표적의 속도, 송신 핑 주기 등을 고려하여 측정치에 대해 밀도 기반의 군집화를 수행한다. 군집으로 분류된 측정치들을 실제 표적에 대한 후보로 가정하고 군집화 되지 않은 측정치인 잡음을 제거한다. 군집화 후 군집별 표적 여부를 판단하기 위해 유효성 검사를 실시하여 표적과 클러터를 구분한다. 최종적으로 표적으로 분류되지 않은 군집의 측정치들을 클러터로 간주하여 제거한다. 제안한 기법을 모의신호와 해상실험데이터를 이용하여 성능 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 군집화 기반의 능동소나 클러터 기법의 성능이 기존 방법보다 우수함을 확인하였다. In this paper, we propose a new clutter reduction algorithm, which rejects heavy clutter density in shallow water environments, based on a clustering method. At first, it applies the density-based clustering to active sonar measurements by considering speed of targets, pulse repetition intervals, etc. We assume clustered measurements as target candidates and remove noise, which is a set of unclustered measurements. After clustering, we classify target and clutter measurements by the validation check method. We evaluate the performance of the proposed algorithm on synthetic data and sea-trial data. The results demonstrate that the proposed algorithm provides significantly better performances to reduce clutter than the conventional algorithm.

      • KCI등재

        중첩 비음수 행렬 분해 기법에 기반한 지속파 능동 소나의 잔향 신호 제거 기법

        이석진,임준석,정명준,Lee, Seokjin,Lim, Jun-Seok,Cheong, Myoung Jun 한국음향학회 2017 韓國音響學會誌 Vol.36 No.4

        본 논문에서는 지속파 능동 소나의 수신된 신호에서 잔향 신호를 제거하는 후처리 알고리즘을 도출하고자하며, 제안하는 알고리즘은 작은 도플러효과가 존재하여 목표물로부터 반사된 핑 신호가 잔향신호와 잘 구분이 되지 않는 경우를 목표로 하여 고안되었다. 본 알고리즘은 중첩 비음수 행렬 분해 기법에 기반하고 있으며, 방사될 핑 신호의 주파수 특성을 분석한 후, 수신된 신호의 시간-주파수 영역 특성을 이용하여 잔향 신호를 제거하고 핑 신호를 복원한다. 알고리즘의 효과를 분석하기 위하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션 결과 다양한 진향 신호 에너지 환경에서 6 dB 가량의 신호대잔향비 성능 향상을 보임을 확인할 수 있었다. In this paper, a post-processing algorithm to suppress reverberation for continuous-wave active sonar system is developed. The developed algorithm is designed for a low-doppler environment where the target echo is not distinguishable from the reverberation. The algorithm is developed based on overlapping nonnegative matrix factorization method. The algorithm analyzes the frequency characteristics of transmitting ping signal, then suppresses the reverberation using time-frequency characteristics of the received signal. Simulations performed in order to evaluate the proposed algorithm, and the results show that the proposed algorithm makes 6 dB signal-to-reverberation ratio enhancement in various reverberation energy conditions.

      • KCI등재

        수동 선배열 소나의 저주파 간섭 신호에 대한 독립성분분석 알고리즘 비교

        김주호,이종현,정명준,Kim, Juho,Ashraf, Hina,Lee, Chong-Hyun,Cheong, Myoung Jun 한국음향학회 2019 韓國音響學會誌 Vol.38 No.2

        In this paper, we proposed an application method of ICA (Independent Component Analysis) to passive line array sonar to separate interferences from target signals in low frequency band and compared performance of three conventional ICA algorithms. Since the low frequency signals are received through larger bearing angles than other frequency bands, neighboring beam signals can be used to perform ICA as measurement signals of the ICA. We use three ICA algorithms such as Fast ICA, NNMF (Non-negative Matrix Factorization) and JADE (Joint Approximation Diagonalization of Eigen-matrices). Through experiments on real data obtained from passive line array sonar, it is verified that the interference can be separable from target signals by the suggested method and the JADE algorithm shows the best separation performance among the three algorithms. 본 논문에서는 수동 선배열 소나의 저주파 영역에서 수신된 표적 신호로부터 간섭신호를 분리해 내기 위해 독립성분분석 알고리즘을 적용하는 방안을 제안하고 기존 알고리즘들의 성능을 비교해 보았다. 저주파 대역 신호의 경우 비교적 넓은 방위로부터 수신되기 때문에 인접 빔 신호를 관측신호로 활용하여 독립성분분석을 수행할 수 있다. 신호분리에 사용한 독립성분분석 알고리즘은 FastICA(Fast Independent Component Analysis), NNMF (Non-negative Matrix Factorization), JADE (Joint Approximation Diagonalization of Eigen-matrices)이다. 실측 선배열 수동소나신호를 이용하여 독립성분분석을 수행한 결과 제안한 방법으로 간섭신호분리가 가능함을 확인하였으며, JADE 알고리즘의 신호 분리 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다.

      • KCI등재

        대역폭 제한 조건과 Gram 행렬의 단위행렬로의 사영을 이용한 압축센싱 능동소나 송신파형 설계

        이세현,이근화,임준석,정명준,Lee, Sehyun,Lee, Keunhwa,Lim, Jun-Seok,Cheong, Myoung-Jun 한국음향학회 2019 韓國音響學會誌 Vol.38 No.5

        거리-도플러 추정을 위한 압축센싱(Compressive Sensing,CS) 모델은 과소결정계인 y = Ax 선형시스템으로 표현할 수 있다. 압축센싱 기법으로 위 선형시스템의 해를 찾으려면 행렬 A가 충분히 비간섭적이고 x가 희소해야 한다. 본 연구는 행렬 A가 비간섭적이도록 행렬 A의 상호간섭성을 낮추는 동시에 소나시스템에서 요구하는 대역폭을 유지하는 송신파형 설계 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 행렬사영으로 센싱행렬을 최적화하는 방법과 DFT(Discrete Fourier Transform) 행렬을 이용하여 원하지 않은 주파수밴드를 억압하는 두 가지 방법을 결합한 것이다. 정합필터와 압축센싱 기법을 이용하여 기존파형 LFM(Linear Frequency Modulated)과 설계한 파형의 거리-도플러 추정 성능을 비교하였다. 시뮬레이션을 통해 설계한 송신파형이 기존파형(LFM)보다 탐지성능이 우수함을 보인다. The compressive sensing model for range-Doppler estimation can be expressed as an under-determined linear system y = Ax. To find the solution of the linear system with the compressive sensing method, matrix A should be sufficiently incoherent and x to be sparse. In this paper, we propose a transmission waveform design method that maintains the bandwidth required by the sonar system while lowering the mutual coherence of the matrix A so that the matrix A is incoherent. The proposed method combines two methods of optimizing the sensing matrix with the alternating projection and suppressing unwanted frequency bands using the DFT (Discrete Fourier Transform) matrix. We compare range-Doppler estimation performance of existing waveform LFM(Linear Frequency Modulated) and designed waveform using the matched filter and the compressive sensing method. Simulation shows that the designed transmission waveform has better detection performance than the existing waveform LFM.

      • KCI등재

        거리-도플러 추정을 위한 압축 센싱 알고리즘의 계산 성능과 정확도

        이현규,이근화,홍우영,임준석,정명준,Lee, Hyunkyu,Lee, Keunhwa,Hong, Wooyoung,Lim, Jun-Seok,Cheong, Myoung-Jun 한국음향학회 2019 韓國音響學會誌 Vol.38 No.5

        In active SONAR, several different methods are used to detect range-Doppler information of the target. Compressive sensing based method is more accurate than conventional methods and shows superior performance. There are several compressive sensing algorithms for range-Doppler estimation of active sonar. The ability of each algorithm depends on algorithm type, mutual coherence of sensing matrix, and signal to noise ratio. In this paper, we compared and analyzed computational performance and accuracy of various compressive sensing algorithms for range-Doppler estimation of active sonar. The performance of OMP (Orthogonal Matching Pursuit), CoSaMP (Compressive Sampling Matching Pursuit), BPDN (CVX) (Basis Pursuit Denoising), LARS (Least Angle Regression) algorithms is respectively estimated for varying SNR (Signal to Noise Ratio), and mutual coherence. The optimal compressive sensing algorithm is presented according to the situation. 능동소나에서는 표적의 거리 도플러 정보를 탐지하기 위해 여러 가지 기법을 사용한다. 그중 압축 센싱을 적용한 기법은 기존의 방식보다 더욱 정밀한 탐지가 가능하며 우수한 성능을 나타낸다. 능동 소나의 거리 도플러 추정에 적용할 수 있는 압축 센싱 알고리즘은 여러 가지 있다. 압축 센싱 알고리즘 마다 계산 성능이 다르며 압축 센싱 알고리즘에 따라 신호 대 잡음비와 센싱 행렬의 코히런스가 거리 도플러 추정에 미치는 영향의 정도가 다르다. 본 논문은 능동 소나의 거리 도플러 추정을 위한 여러 가지 압축 센싱 알고리즘의 계산 성능과 정확도를 비교, 분석하였다. 여러 신호대 잡음비, 상호간섭성 값에 대한 OMP(Orthogonal Matching Pursuit), CoSaMP(Compressive Sampling Matching Pursuit), BPDN(CVX)(Basis Pursuit Denoising), LARS(Least Angle Regression) 알고리즘의 추정 성능을 확인하였으며, 상황에 따른 최적의 압축 센싱 알고리즘을 보인다.

      • KCI우수등재

        주파수 영역 수동소나 표적신호 분리 및 잡음 제거 알고리즘

        이기배(Kibae Lee),김주호(Juho Kim),정명준(Myoung Jun Cheong),류영우(Young Woo Ryu),배진호(Jinho Bae),이종현(Chong Hyun Lee) 대한전자공학회 2018 전자공학회논문지 Vol.55 No.3

        본 논문에서는 다중 표적환경에서 수동소나 표적신호 분리를 위한 주파수 영역 신호분리 및 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 수동소나는 주로 선박 및 항만의 안전을 위해 수중 이동체의 탐지 및 식별에 사용된다. 그러나 여러 수중 잡음 환경과 다중 표적환경에서 다수의 표적신호가 혼재하는 상황에 의해 개별 표적신호의 탐지 및 식별에 어려움을 가진다. 이러한 이유로 주파수 영역에서의 JADE(Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices)와 심층 신경망(deep neural network) 기반의 SDAE(Stacked Denoising Auto-Encoder)를 이용한 표적신호 분리 및 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 모의실험 결과, 주파수 영역에서 JADE를 사용함이 시간 영역에서 적용함과 비교하여 우수한 분리 성능을 보였다. 또한 SDAE를 함께 수행함으로써 2.64-4.01dB의 신호 대 잡음비(SNR) 향상을 가졌으며, JADE 수행 과정에서 분리되지 않은 신호성분을 제거함으로써 신호분리 성능을 향상시켰다. In this paper, we propose frequency domain signal separation and noise reduction algorithm for separation of passive sonar target signals in multi-target environment. Passive sonar is mainly used for the detection and identification of underwater vehicles for the safety of ships and harbors. However, it is difficult to detect and identify individual target signals due to underwater noise environment and the mixed situation of multiple target signals in multiple target environment. For this reason, we propose a target signal separation and noise reduction algorithm using JADE (Joint Approximation Diagonalization of Eigen-matrices) in frequency domain and SDAE (Stacked Denoising Auto-Encoder) based on deep neural network. Simulation results show that the use of JADE in the frequency domain is superior to that applied in the time domain. In addition, the signal to noise ratio (SNR) improvement of 2.64-4.01dB was achieved by performing SDAE and signal separation performance was improved by eliminating non-separated signal components during JADE performance.

      • SDAE를 이용한 수동소나 표적신호 분리 알고리즘

        이기배(Kibae Lee),이지현(Jeehyun Lee),배진호(Jinho Bae),정명준(Myoung Jun Cheong),이종현(Chong Hyun Lee) 대한전자공학회 2017 대한전자공학회 학술대회 Vol.2017 No.6

        In this paper, we propose passive sonar target signal separation algorithm using SDAE(Stacked Denoising Auto-Encoder). By using the proposed algorithm based on SDAE along with Fast ICA(Independent Component Analysis) algorithm, we obtained 4~5dB improved SNR of target signal. Also, we proposed separation algorithm using SDAE and filter bank designed by harmonic relation, which showed superior performance to existing BSS algorithms.

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