Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.42
no.2
s.302
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pp.1-10
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2005
This paper presents a technique for localization of a mobile robot using a single ultrasonic sensor. The mobile robot is designed for operating in a well-structured environment that can be represented by planes, edges, corners and cylinders in the view of structural features. In the case of ultrasonic sensors, these features have the range information in the form of the arc of a circle that is generally named as RCD (Region of Constant Depth). Localization is the continual provision of a knowledge of position which is deduced from it's a priori position estimation. The environment of a robot is modeled into a two dimensional grid map. we defines a physically-based sonar sensor model and employs an extended Kalman filter to estimate position of the robot. The performance and simplicity of the approach is demonstrated with the results produced by sets of experiments using a mobile robot.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.7
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pp.25-34
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2011
In this paper, we propose a new golf putting training system which we call "X-Putt". X-Putt analyzes putting strokes by measuring putter face angle and path. To do this, we improved the sonar-based localization scheme used by previous localization techniques. As a result, X-Putt can measure putter's location within the error range, ${\pm}0.9cm$ and putter face angle within ${\pm}1.5^{\circ}$. Additionally, we built an user application that has an easy-to-use interface for analyzing the strokes after training.
Target Strength(TS) is an important factor for the detection of the target in an active sonar system: thus the numerical model for the prediction of TS is widely being developed. For the frequency range of several kHz, the most important scattering mechanism is known to be specular reflection, which is largely affected by the geometrical shape of the target. In this paper, a numerical algorithm to predict TS is developed based on the Kirchhoff approximation which is computationally efficient. The developed algorithm is applied to the canonical targets of simple shapes, for which the analytical solutions exist. The numerical results show good agreement with the analytical solutions. Also, the algorithm is applied to more complex scatterers, and is compared with the experimental data obtained in the water tank experiment for the purpose of verifying the developed numerical model. Discussions on the effect of spatial sampling and other aspects of numerical m odeling are presented.
In this study, we analyzed the beam time series of ocean reverberation which was conducted in the eastsouthern region of East Sea, Korea during the August, 2015. The reverberation data was gathered by moving research vessel towing LFM (Linear Frequency Modulation) source and triplet receiver array. After signal processing, we analyzed the variation of ocean reverberation level according to the seafloor bathymetry, source/receiver depth and sound speed profile. In addition, we used the normalized data by using cell averaging algorithm and identified the statistical characteristics of seafloor scatterer by using moment estimation method and estimated shape parameter. Also, we analyzed the coincidence of data with Rayleigh and K-distribution probability by Kolmogorov-Smirnov test. The results show that there is range dependency of reverberation according to the bathymetry and also that the time delay and the intensity level change depend on the depths of source and receiver. In addition, we observed that statistical characteristics of similar Rayleigh probability distribution in the ocean reverberation.
In this paper we have implemented a 3-D PL (Position Location) system to estimate the 3-dimensional position of a moving object in underwater environments. In this research, we let four sensors fixed in different Positions and moving sensorsto communicate with each other to find the 3-dementianal positions for both the fixed and moving objects. Using this we were also able to control the moving object remotely. When finding the position, we calculated the norm of the Jacobian matrix every iteration in the Newton algorithm. Also by using a different initial value for calculating the solution when the norm became higher than the critical value and the solution from the inverse matrix became unstable, we could find a more reliable position for the moving object. The proposed algorithm was used in implementing a DSP system capable of real-time position location. To verify the performance, experiments were done in a water tank. As a result we could see that our system could located the position of an object every 2 seconds with a error range of 5cm.
In this paper, we propose a simple algorithm for detecting underwater transient signals on the fact that the frequency range of underwater transient signals is similar to audio frequency. For this, we use a preprocessing module of EVRC speech codec that is the standard speech codec of the mobile communications. If a signal is entered into EVRC noise suppression module, we can get some parameters such as the update flag, the energy of each channel, the noise suppressed signal, the energy of input signal, the energy of background noise, and the energy of enhanced signal. Therefore the energy of the enhanced signal that is normalized with the energy of the background noise is compared with the pre-defined detection threshold, and then we can detect the transient signal. And the detection threshold is updated using the previous value in the noisy period. The experimental result shows that the proposed algorithm has $0{\sim}4% error rate in the AWGN or the colored noise environment.
In active sonar system, aspect angle and length of a target can be estimated by calculating the cross-correlation between left and right split-beams of a LFM(Linear Frequency Modulated) signal. However, high-resolution performances in bearing and range are required to estimate the information of a remote target. Because a certain higher sampling frequency than the Nyquist sampling frequency is required in this performance, an over-sampling process through interpolation method should be required. However, real-time implementation of split-beam processing with over-sampled split-beam outputs on a COTS(commercial off-the-shelf) DSP platform limits its performance because of given throughput and memory capacity. This paper proposes a cumulative processing algorithm for split-beam processing to solve the problems. The performance of the proposed method was verified through some simulation tests. Also, the proposed method was implemented as a real-time system using an ADSP-TS101.
Underwater active target detection is vital for defense systems, requiring accurate detection and estimation of distance and velocity. Sequential transmission is necessary at each beam angle, but divided pulse length leads to range ambiguity. Multi-frequency transmission results in time-bandwidth product losses when bandwidth is divided. To overcome these problem, we propose a novel method using Generalized Sinusoidal Frequency Modulation (GSFM) for rapid target detection, enabling low-correlation pulses between subpulses without bandwidth division. The proposed method allows for rapid updates of the distance and velocity of target by employing GSFM with minimized pulse length. To evaluate our method, we simulated an underwater environment with reverberation. In the simulation, a linear frequency modulation of 0.05 s caused an average distance estimation error of 50 % and a velocity estimation error of 103 % due to limited frequency band. In contrast, GSFM accurately and quickly tracked targets with distance and velocity estimation errors of 10 % and 14 %, respectively, even with pulses of the same length. Furthermore, GSFM provided approximate azimuth information by transmitting highly orthogonal subpulses for each azimuth.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.26
no.6
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pp.742-750
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2020
The flow noise generated by hull appendages is directly related to the performance of the sonar in terms of self-noise and induces a secondary noise source through interaction with the propeller and rudder. Thus, the noise in the near field should be analyzed accurately. However, the acoustic analogy method is an indirect method that is not used to simulate the propagation of an acoustic signal directly; therefore, diffraction, reflection, and scattering characteristics cannot be considered, and near-field analysis is limited. In this study, the propagation process of flow noise in water was directly simulated by using the lattice Boltzmann method. The lattice Boltzmann method could be used to analyze flow noise by simulating the collision and streaming processes of molecules, and it is suitable for noise analysis because of its compressibility, low dissipation rate, and low dispersion rate characteristics. The flow noise source was derived using Reynolds-averaged Navier-Stokes equations for the hull appendages, and the propagation process of the flow noise was directly simulated using the lattice Boltzmann method by applying the developed flow-acoustic boundary conditions. The derived results were compared with Ffowcs Williams-Hawkings results and hydrodynamic pressure results based on the receiver location to verify the usefulness of the lattice Boltzmann method within the near-field range in comparison with other techniques.
Park, Yo-Sup;Lee, Sin-Je;Seo, Won-Jin;Gong, Gee-Soo;Han, Hyuk-Soo;Park, Soo-Chul
Economic and Environmental Geology
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v.41
no.6
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pp.747-761
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2008
In order to experiment the acoustic remote classification of seabed sediment, we achieved ground-truth data(i.e. video and grab samples, etc.) and developed post-processing for automatic classification procedure on the basis of 300 kHz MultiBeam Echo Sounder(MBES) backscattering data, which was acquired using KONGBERG Simrad EM3000 at Sock-Cho Port, East Sea of South Korea. Sonar signal and its classification performance were identified with geo-referenced video imagery with the aid of GIS (Geographic Information System). The depth range of research site was from 5 m to 22.7 m, and the backscattering amplitude showed from -36dB to -15dB. The mean grain sizes of sediment from equi-distanced sampling site(50 m interval) varied from 2.86$(\phi)$ to 0.88(\phi). To acquire the main feature for the seabed classification from backscattering amplitude of MBES, we evaluated the correlation factors between the backscattering amplitude and properties of sediment samples. The performance of seabed remote classification proposed was evaluated with comparing the correlation of human expert segmentation to automatic algorithm results. The cross-model perception error ratio on automatic classification algorithm shows 8.95% at rocky bottoms, and 2.06% at the area representing low mean grain size.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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