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A method for localization of multiple drones using the acoustic characteristic of the quadcopter

쿼드콥터의 음향 특성을 활용한 다수의 드론 위치 추정법

  • 정인지 (한국표준과학연구원 물리표준본부) ;
  • 조완호 (한국표준과학연구원 물리표준본부) ;
  • 이정권 (한국과학기술원 기계공학과)
  • Received : 2024.03.12
  • Accepted : 2024.04.02
  • Published : 2024.05.31

Abstract

With the increasing use of drone technology, the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is now being utilized in various fields. However, this increased use of drones has resulted in various issues. Due to its small size, the drone is difficult to detect with radar or optical equipment, so acoustical tracking methods have been recently applied. In this paper, a method of localization of multiple drones using the acoustic characteristics of the quadcopter drone is suggested. Because the acoustic characteristics induced by each rotor are differentiated depending on the type of drone and its movement state, the sound source of the drone can be reconstructed by spatially clustering the results of the estimated positions of the blade passing frequency and its harmonic sound source. The reconstructed sound sources are utilized to finally determine the location of multiple-drone sound sources by applying the source localization algorithm. An experiment is conducted to analyze the acoustic characteristics of the test quadcopter drones, and the simulations for three different types of drones are conducted to localize the multiple drones based on the measured acoustic signals. The test result shows that the location of multiple drones can be estimated by utilizing the acoustic characteristics of the drone. Also, one can see that the clarity of the separated drone sound source and the source localization algorithm affect the accuracy of the localization for multiple-drone sound sources.

드론 기술의 발전으로 인해서 최근 다양한 분야에서 무인항공기가 활용되고 있으며, 이와 더불어 드론 사용 증가에 따르는 여러 가지 문제들이 발생하고 있다. 드론은 크기가 매우 작아서 레이더나 광학장비로 탐지하기 어려운 문제가 있으며, 따라서 최근에는 음향학적인 방법을 이용한 추적 방식이 적용되고 있다. 본 논문은 쿼드콥터 드론의 음향 특성을 활용하여 다수의 드론 위치를 추정하는 방법을 다루었다. 드론의 종류와 드론의 움직임 상태에 따라 각 로터로부터 유발되는 음향 특성이 구별되므로, 블레이드 통과 주파수 및 이에 대한 고조파 음원에 대한 위치 추정을 수행한 결과를 공간 군집화하여 드론의 음원을 재현하였다. 재현된 음원은, 위치 추정 알고리즘을 적용하여 최종적으로 다수의 드론 음원에 대한 위치를 결정하는데 사용된다. 쿼드콥터 드론의 음향 특성을 분석하기 위한 실험을 수행하였으며, 이때 측정한 음향 신호를 기반으로 서로 다른 세 종류의 드론에 대한 음원 위치 추정 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해 드론의 음향 특성을 활용하여 다수의 드론 위치를 추정할 수 있음을 확인하였고, 분리된 드론 음원의 명확성과 음원 추정 알고리즘이 다수의 드론 위치 추정 정확도에 영향을 주는 것을 관찰하였다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 한국표준과학연구원 물리 측정표준기술 고도화(KRISS-2024-GP2024-0002) 및 시장선도를 위한 한국주도형 K-Sensor 기술개발 「센서소자 신뢰성 평가지원」(RS-2002-00154837)의 지원을 받아 수행되었습니다.

References

  1. R. Luppicini and A. So, "A technoethical review of commercial drone use in the context of governance, ethics, and privacy," Technol. Soc. 46, 109-119 (2016).  https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2016.03.003
  2. U. Jain, M. Rogers, and E. T. Matson, "Drone forensic framework: Sensor and data identification and verification," Proc. 2017 IEEE Sensors Applications Symposium, 1-6 (2017). 
  3. S. Park, H. T. Kim, S. Lee, H. Joo, and H. Kim, "Survey on anti-drone systems: components, designs, and challenges," IEEE Access, 9, 42635-42659 (2021).  https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3065926
  4. X. Chang, C. Yang, J. Wu, X. Shi, and Z. Shi, "A surveillance system for drone localization and tracking using acoustic arrays," Proc. 2018 IEEE 10th Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop, 573-577 (2018). 
  5. R. Guay, G. Drolet, and J. R. Bray, "Measurement and modelling of the dynamic radar cross-section of an unmanned aerial vehicle," IET Radar Sonar Navig. 11, 1155-1160 (2017).  https://doi.org/10.1049/iet-rsn.2016.0520
  6. M. Ritchie, F. Fioranelli, H. Griffiths, and B. Trovik, "Monostatic and bistatic radar measurements of birds and micro-drone," Proc. 2016 IEEE Radar Conference, 1-5 (2016). 
  7. D. Y. Gwak and S. Lee, "Development of aerodynamic noise prediction technique for high efficiency and low noise design of unmanned aerial vehicle propeller" (in Korean), J. Acoust. Soc. Kr. 36, 89-99 (2017).  https://doi.org/10.7776/ASK.2017.36.2.089
  8. J.-S. Lauzon, F. Grondin, D. Letourneau, A. L. Desbiens, and F. Michaud, "Localization of RW-UAVs using particle filtering over distributed microphone arrays," Proc. 2017 IEEE IROS, 2479-2484 (2017). 
  9. I.-J. Jung and J.-G. Ih, "Acoustic localization and tracking of the multiple drones," Proc. Internoise 1373-1377 (2019). 
  10. T. Blanchard, J.-H. Thomas, and K. Raoof, "Acoustic localization and tracking of a multi-rotor unmanned aerial vehicle using an array with few microphones," J. Acoust. Soc. Am. 148, 1456-1467 (2020).  https://doi.org/10.1121/10.0001930
  11. J. Fang, A. Finn, R. Wyber, and R. S. A. Brinkworth, "Acoustic detection of unmanned aerial vehicles using biologically inspired vision processing," J. Acoust. Soc. Am. 151, 968-981 (2022).  https://doi.org/10.1121/10.0009350
  12. C. E. Tinney and J. Sirohi, "Multirotor drone noise at static thrust," AIAA J. 56, 2816-2826 (2018).  https://doi.org/10.2514/1.J056827
  13. T. Zhou, H. Jiang, and B. Huang, "Quad-copter noise measurements under realistic flight conditions," Aerosp. Sci. Technol. 124, 107542 (2022). 
  14. D. Sree and D. B. Stephens, "Tone and broadband noise separation from acoustic data of a scale-model contra-rotating open rotor," Proc. 20th AIAA/CEAS Aeroacoustics Conference, 2744 (2014). 
  15. P. Bholowalia and A. Kumar, "EBK-Means: A clustering technique based on elbow method and k-means in WSN," Int. J. Comput. Appl. 105, 17-24 (2014). 
  16. I.-J. Jung and J.-G. Ih, "Comparison of the sound source localization methods appropriate for a compact microphone array" (in Korean), J. Acoust. Soc. Kr. 39, 47-56 (2020).