Abstract
Target signal feature parameters are very important to classify target by active sonar. Two highly correlated broad band pulses separated by time T have a time separation pitch(TSP) of 1/T Hz which is equal to the trough-to-trough or peak-to-peak spacing of its spectrum. In this study, TSP informations which represent feature of each target signal were effectively extracted by the FFT. The extracted TSP feature parameters were also applied to the pattern recognition algorithm to classify target and to analyze their properties.
수중 능동소나에 의해 표적을 분류하는데 있어 표적신호의 특징파라미터는 매우 중요하다. 광대역이고 상관성이 높은 두 개의 펄스가 시간 T의 간격으로 분리되어 있을 때, 스펙트럼에서 리플간의 1/T Hz에 해당하는 TSP, 즉 피치 성분을 가진다. 음향산란 실험에 사용된 축소표적신호 또한 이러한 TSP 특징을 잘 반영하고 있다. 본 논문에서는 각 표적신호의 특징에 해당하는 TSP 정보를 FFT를 이용하여 효과적으로 추출하였다. 네 개의 표적과 각 표적의 자세각에 따라 추출된 TSP 특징파라미터를 패턴인식 기법에 적용하여 표적을 분류하고 각 표적의 특징을 분석하였다.
