In this paper, we develop an active sonar signal synthesis model to analyze the detection performance of active sonar systems in a shallow water environment. Using this model, we synthesize the return signal of a bistatic sonar system at a typical operating frequency. This signal can be used to test proper active sonar signal processing techniques for real applications.
Target Motion Analysis(TMA) for Passive Sonar Systems with bearing-only measurements needs to enhance system observability to improve target tracking performance by ownship maneuvering. However, tracking problem incurred by weak observaility result in slow convergence of the target estimates. On the other hand, active sonar systems do not have problem associated with system observaility. However, it drawback related to system survivability. In this paper, the algorithm that could be used in Active/passive Mixed-Mode Sonar Systems is proposed to analyze maneuvering target motion and to improve TMA performance. The proposed TMA algorithm is tested by a series of computer simulation runs and the results ...
In order to estimate the detection range of a active SONAR system, the SONAR equation is commonly used. In this paper, an algorithm to calculate detection range in active SONAR system as function of SONAR depth and target depth is presented. For given SONAR parameters and environment, the transmission loss and background level are found, signal excess is computed. Using log-normal distribution, signal excess is converted to detection probability at each range. Then, the detection range is obtained by integrating the detection probability as function of range for each depth. The proposed algorithm have been applied to the case of omni-directional source with center frequency 30Hz for summer and winter sound profiles. It is found that the optimal search depth is the source depth since the detection range increase at source depth where the signal excess is maximized.
능동소나를 이용한 대잠전 환경에서 클러터는 표적탐지 및 추적성능을 저하시키는 가장 큰 원인 중 하나이다. 본 논문에서는 중주파수 능동소나에서 표적 피크 신호의 통계적 특징을 이용한 단일 핑 클러터 제거 기법을 제안한다. 기존의 표적 피크 영역을 제외한 잔향 존재 영역에서 오탐지율을 줄이는 기법이나 여러 핑을 누적하여 기동 패턴을 분석하여 표적과 클러터를 구분하는 기법들의 단점을 보완하기 위하여 단일 핑 데이터의 표적 피크 영역에서 통계적 특징 정보를 이용하여 클러터와 표적신호를 구분한다. 실제 표적을 이용한 해상실험에서 성능을 검증하였으며 기존 대비 클러터가 약 80 % 이상 제거되는 것을 확인하였다.
Since the obstacles and mines are of the risk factors for operating ships and submarines, the active sonar system is inevitably used to avoid the hazards in ocean environment. In this paper, modeling and simulation algorithm is used for active sonar systemto quantify the measure of mission achievability, which is known as Measure of Effectiveness(MOE), specifically for detection in this study. MOE for detection is directly formulated as a Cumulative Detection Probability(CDP) calculated from Probability of Detection(PD) in range and azimuth. The detection probability is calculated from Transmission Loss(TL) and the sonar parameters such asDirectivity Index (DI) calculated from the shape of transmitted and received array, steered beam patterns, and Reverberation Level (RL). The developed code is applied to demonstrating its applicability.
Underwater acoustics, which is the study of phenomena related to sound waves in water, has been applied mainly in research on the use of sound navigation and range (SONAR) systems for communication, target detection, investigation of marine resources and environments, and noise measurement and analysis. The main objective of underwater acoustic remote sensing is to obtain information on a target object indirectly by using acoustic data. Presently, various types of machine learning techniques are being widely used to extract information from acoustic data. The machine learning techniques typically used in underwater acoustics and their applications in passive SONAR systems were reviewed in the first two parts of this work (Yang et al., 2020a; Yang et al., 2020b). As a follow-up, this paper reviews machine learning applications in SONAR signal processing with a focus on active target detection and classification.
Target/Nontarget classification can be divided into the study of shape estimation of the target analysing reflected echo signal and of type classification of the target using acoustical features. In active sonar system, the feature vectors are extracted from the signal reflected from the target, and an classification algorithm is applied to determine whether the received signal is a target or not. However, received sonar signals can be distorted in the underwater environments, and the spatio-temporal characteristics of active sonar signals change according to the aspect of the target. In addition, it is very difficult to collect real sea-trial data for research. In this paper, target/non-target classification were performed using real sea-trial data. Feature vectors are extracted using MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients), filterbank energy in the Fourier spectrum and wavelet domain. For the performance verification, classification experiments were performed using backpropagation neural network classifiers.
최근 능동 소나 시스템은 다중 목표물 탐지가 가능하도록 높은 거리 분해능을 얻기 위해 협대역 시스템에서 광대역 시스템으로 발전하고 있다. 하지만, 목표물 탐지 및 파라미터 추정 등의 성능 향상을 위해서는 광대역 신호처리가 요구되며, 이로 인해 연산량의 증가가 불가피하다. 본 논문에서는 hyperbolic frequency modulation (HFM) 펄스를 사용하는 광대역 능동소나 시스템에서 연산량의 증가를 최소화 하면서도 고속으로 목표물의 탐지 및 속도정보 추정을 할 수 있도록, 확장 레플리카를 이용한 광대역 HFM 탐지기 설계 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 기존의 필터뱅크를 이용한 광대역 소나 탐지기법에 비해 탐지 및 도플러 추정에서 약간의 성능 열화가 있지만, 연산량 측면에서 매우 우수함을 보인다.
능동 소나 송신시스템은 전기신호를 증폭하여 출력해주는 송신기와 증폭된 전기신호를 음향신호로 변환해주는 수중 음향 트랜스듀서로 구성된다. 일반적으로 송신기 출력 특성은 부하 임피던스에 의존적이며 송신기 부하인 수중 음향 트랜스듀서는 구동 시 전기적 임피던스가 주파수에 따라 크게 변화하는 특성을 갖는다. 이러한 가변 임피던스 조건에서는 능동 소나 송신시스템의 출력이 불안정해질 수 있다. 이에 본 논문에서는 능동 소나 송신시스템에서 수중음향 트랜스듀서의 가변 임피던스 조건에서도 안정적인 송신 신호를 전송하기 위한 소나 송신기의 설계 및 제어 기법을 제안하였다. 수중 음향 트랜스듀서의 전기적 임피던스 특성은 실험적 방법으로 분석하였고, 소나 송신기는 단상 풀브릿지 인버터, LC 필터와 정합회로로 구성하였다. 실시간으로 부하 특성이 변하는 Linear Frequency Modulation(LFM) 신호를 송신하면서 송신기와 트랜스듀서를 보호하고 안정적으로 출력 전압 특성을 확보할 수 있는 소나 송신기의 설계 및 출력 제어 기법을 제안하였으며, 시뮬레이션과 실험을 통해 타당성을 검증하였다.
A multi-static SONAR system consists of the transmitters and receivers separately in space. The active target echoes are received along the transmitter-target-receiver path and depend on the shape and aspect angle of the submerged objects at each receiver. Thus, the target echo algorithm used with a mono-static system, in which the transmitter and receiver are located at the same position, has limits in simulating the target echoes for a multi-static SONAR system. In this paper, a target echo modeling procedure for a 3D submerged object in space is described based on the Kirchhoff approximation, and the SONAR system is extended to a multi-static SONAR system. The scattered field from external structures is calculated on the visible surfaces, which is determined based on the locations of the transmitter and receiver. A series of experiments in an acoustic water tank was conducted to measure the target echoes from scaled targets with a single transmitter and 16 receivers. Finally, the numerical results were compared with experimental results and shown to be useful for simulating the target echoes/target strength in a multi-static SONAR system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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