수중의 음향 신호를 탐지하기 위하여 다양한 배열 형태를 가지는 소나가 개발되어 왔으며, 그 중 하나로 견인선배열 소나가 널리 사용된다. 견인 선배열 소나는 매우 긴 형태의 배열을 사용하므로, 회전에 의한 형상 왜곡에 의해 성능이 저하되는 단점이 있다. 이를 해결하기 위하여 회전하는 견인 선배열 소나에 대한 포물선 형태의 형상 모델을 이용하는 기법이 고안되었다. 본 논문에서는 포물선 모델을 이용하여 간섭 신호를 제거하는 적응 빔 형성기 설계 기법을 제안한다. 고안된 빔형성기 시스템은 일반화된 부엽 제거기 구조와 자가 조율 시스템에 기반을 두어 개발되었다.
예인형 선배열 소나에서 기존의 선배열 빔형성 기법을 적용하면 예인함 기동시 선배열 형상 변형에 의해 심각한 성능 저하 현상이 나타난다. 이러한 문제 해결을 위해 센서배열 변형을 고려한 견실한 빔형성 기법은 선배열 형상 추정을 위해 칼만필터를 이용한 형상 추정기법을 이용하고, 변형보상 빔형성을 위해 선배열 세그먼트 기울기 추정값을 이용하는 변형보상 빔형성 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법을 기존의 빔형성 기법을 적용하여 시뮬레이션에 의해 제안된 기법의 보상성능을 입증 하였다.
시, 공간적으로 변하는 해양환경에서 선배열 소나의 성능예측 정보를 추출하기 위해서는 정밀 해양 DB (Data Base)와 함께 현장에서 실시간으로 측정한 해양자료의 연동이 필수적이다. 이러한 실시간 정보와 DB 정보를 융합하여 얻을 수 있는 정보들로는 전술적 운용상황, 근거리 환경소음 분포, 전파손실/탐지확률 분포, 그리고 음파의 전파 경로 등이 있다. 소나 운용자는 이들 정보로부터 최종적으로 전술상황을 판단함과 동시에 소나의 최적 운용 수심 및 방향을 권고할 수 있다. 국과연에서는 이러한 정보를 획득하기 위하여 음탐환경분석 S/W를 개발하였으며, 수차례의 해상시험을 통하여 그 성능을 검증하였다. 본 논문에서는 실시간 해양정보와 DB정보의 융합을 통하여 선배열 소나의 핵심 성능예측 기법인 전파손실/탐지확률 계산과 근거리 환경소음 계산을 수행하는 알고리즘을 제시한다. 아울러 S/W로 구현된 이들 기법들의 해상시험 결과도 제시하고자 한다.
적응빔형성 기법은 부엽을 줄이고 약한 신호에 대한 탐지 성능을 향상시킨다. MVDR(Minimum Variance Distortionless Response)과 같은 일반적인 적응빔형성 기법은 설계한 가중벡터와 실제 입사신호의 조향벡터의 불일치에 대해 매우 민감하다. 또한 센서 수가 많은 어레이를 이용하여 광대역 적응빔형성을 할 경우 공분산행렬을 산출하기 위해 긴 관측시간과 많은 연산량이 요구된다. 본 논문은 센서 수가 많은 수동 선배열 소나의 광대역 적응빔형성 성능향상 및 안정성을 위해 WBRCB(Wideband Robust Capon Beamforming)를 적용하였다. 불일치 요소에 강인한 WBRCB 구현을 위해 다양한 불일치 요소를 반영하여 최적의 불일치 파라미터를 도출하였다. 도출된 파라미터를 반영한 WBRCB 기법을 시뮬레이션 및 실험데이터에 적용하여 수동 선배열 소나의 광대역 적응빔형성 성능 향상을 검증하였다.
본 논문에서 우리는 능동소나 시스템에서 삼중 배열의 적응 빔형성 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 정합필터, 카디오이드 빔형성, 선배열 빔형성으로 구성된 3단계의 과정을 통해 빔형성을 수행한다. 먼저, 송신 펄스에 대한 정합필터를 개별 수신 센서 신호에 적용하여 필터링된 신호를 획득한다. 그리고 정합필터 출력에 푸리에 변환을 적용하고, 각 삼각 센서 별 카디오이드 빔을 형성한다. 최종적으로 삼각 센서에 대한 카디오이드 빔들을 선배열 신호의 입력으로 가정하여 선배열 적응 빔형성을 적용한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법의 성능이 기존 기법보더 더 우수함을 확인한다.
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.
본 논문에서는 수중 환경에 Y자형으로 배치된 3조의 수동 선배열 소나 (Passive linear may sonars) 센서의 정보 연관 기법에 대해서 다룬다. 3조의 PLAS의 정보 연관은 NP-Hard로 알려진 3차원 할당 문제로 변형된다. 일반적인 수동 센서의 경우 기존의 접근 방법을 이용할수 있지만 방위 정보에 자우 불확실성 (Bearing ambiguity)이 존재하는PLAS에서는 개선된 방법이 필요하다. 특히 본 논문에서는 주파수 정보를 통한 가중치를 이용하여 방위 오차에 강인한 정보 연관 기법을 제안하였으며 PLAS와 표적간의 기하학적인 관계에 따른 ghost 문제 발생 영역을 분석하였다. 다중 표적 환경에서의 모의 실험을 통해 개선된 방법의 정보 연관 성능에 대해 알아보았다.
본 논문에서는 삼중 배열 소나를 위한 강인한 적응 빔형성 기법을 제안한다. 제안하는 빔형성은 삼중 배열 소나를 이용하여 불일치에 강인하고 좌우구분이 가능한 빔을 만드는 방법으로 두 단계로 이루어져 있다. 먼저 각 삼각 센서 별로 표적 신호의 좌우 방위 구분을 위한 카디오이드 빔을 생성하며, 각 삼각 센서(Triplet)에 대한 회전각을 반영하여 지연차 방법을 통해 빔을 형성한다. 다음으로 인접 표적에 의한 간섭을 최소화하기 위해 적응 빔을 생성한다. 삼각 센서 별로 얻은 카디오이드 빔을 선배열에 대한 입력 신호로 하여 선배열에 대한 적응 빔형성 기법을 카디오이드 빔에 적용한다. 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 기법이 기존 기법 대비 표적에 대한 좌우 구분 및 불일치에 강인함을 확인하였다.
In this paper, we propose target range estimation method using ghost target in the submarine linear array sonar. Usually, when submarine detect target, they use passive sonar detection to avoid self-disclosure by active sonar transmission. But, originally, passive linear array sonar have limitation for target range estimation and additional processing is required to get target range information. For the case of near-field target, typical range estimation method is using multiple information by multipath effect in underwater environment. Acoustic signal generated from target are propagated along with numerous multipath in underwater environment. Since multipath target signals received in the linear array sonar have different conic angles each other, ghost target is appeared at the bearing different with real target bearing and sonar operator can find these information on the operation console. Under several assumption, this geometric properties can be analysed mathematically and we get the target range by derivation of this geometric equations using measured conic angles of real target and ghost target.
PLA(Passive Linear Array) system has been primarily utilized to detect and track underwater targets, such as submarines. This system has difficulty in distinguishing between underwater targets and surface ships in a dense target environment. And a single-PLA system does not provide target state observability. At least two PLAs are necessary to observe a track uniquely. To classify and localize the underwater targets effectively, first of all, it is very of importance to discriminate the surface ships in the multi-target environment. These problems can be overcome by the association of distributed PLAs and radars. In this paper, we present an algorithm to solve the track-to-track association of the heterogeneous data from three PLAs and one radar are noncollocated with known sensor positions. Also, this paper shows the simulation results to verify the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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