압축센싱을 적용하면 전체 신호의 차원 대비 실제 사용하는 신호의 차원이 작은 희소신호의 경우, 적은 수의 관측치를 통하여 빠른 시간 내에 복원이 가능하다. 수중 표적의 기어박스 및 보조 장치 등으로부터 방사되는 신호의 토널 주파수 성분들은 처리하고자 하는 주파수 대역에서 상대적으로 주파수 성분이 적다. 따라서 토널 신호는 주파수 영역 전체 대비 희소신호로 모델링 될 수 있으므로 희소 신호 복원 알고리듬인 S-OMP(Simultaneous-Orthogonal Matching Pursuit)를 이용하여 복원할 수 있다. 본 논문에서는 압축센싱 기법을 이용하여 수중 표적의 방사 소음 신호의 토널 주파수를 검출하는 기법을 제안하고 모의 실험을 통해 성능을 확인한다. 모의실험에서 기존의 FFT(Fast Fourier Transform) 임계치 기법을 이용한 방법에 비해 낮은 SNR(Signal to Noise Ratio)에서도 정확한 토널 성분을 추정 할 수 있음을 확인하였다.
수중 표적의 기어박스 및 보조 장치 등으로부터 방사되는 토널 신호의 주파수 성분은 처리하고자 하는 주파수 대역에 비해 상대적으로 적어 희소신호로 모델링될 수 있다. 근래에 토널 신호의 주파수 희소성을 이용하여 빠른 시간 내에 적은 수의 관측치로 토널 주파수를 복원하는 압축센싱 기반의 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 방법들은 이산(discrete) 주파수 영역에서 주파수를 검출하기 때문에 이산화로 인한 basis mismatch error가 불가피하다. 본 논문에서는 atomic norm minimization을 이용하여 적은 수의 관측치로 연속(continuous) 주파수 영역에서 토널 주파수를 검출하는 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 기존의 기법들에 비해 제안하는 기법의 성능이 정확성과 평균제곱오차 측면에서 우수함을 확인하였다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.663-663
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2002
The National Oceanographic Research Institute of KOREA started to survey for the basic data necessary to territorial sea and EEZ identification and marine development with Multi-Beam Echo Sounder(L3 SeaBeam 2112) since 1996. The Multi-Beam surveys has provided a very new and precise way of describing the morphology and nature of the underwater seabed. Multi-Beam Echo Sounder systems employ sound waves propagating at angles which vary from vertical to nearly horizontal. The locations on the bottom where echoes are generated cover a swath whose port to starboard width may be equal to many times the water depth. Newer Multi-beam bathymetric sonars provide both a beam by beam depth and backscatter amplitude of the bottom. But The backscattered amplitude didn't use for identification of bottom properties because backscatter amplitude effects by the many environmental variables of underwater and seabed. We investigates the utilization of geo-referenced backscatter amplitude and analysis of relationship between The Backscattered Amplitude and Sidescan Sonar imagery from Sea Beam 2112. For the backscattered amplitude imagery mainly represents the properties of sediment, we computed the beam geometry, time-varied amplifier gain, and mainly incidence angle to the topography using bathymetric model at each ping. In this paper, those issues are illustrated, and the angular independent imagery based on swath topographic model is described.
In this paper, a parameter optimization technique for a mobile robot navigation is discussed. Authors already have proposed a navigation algorithm for mobile robots with sonar sensors using fuzzy decision making theory. Fuzzy decision making selects the optimal via-point utilizing membership values of each via-point candidate for fuzzy navigation goals. However, to make a robot successfully navigate through an unknown and cluttered environment, one needs to adjust parameters of membership function, thus changing shape of MF, for each fuzzy goal. Furthermore, the change in robot configuration, like change in sensor arrangement or sensing range, invokes another adjusting of MFs. To accomplish an intelligent way to adjust these parameters, we adopted a genetic algorithm, which does not require any formulation of the problem, thus more appropriate for robot navigation. Genetic algorithm generates the fittest parameter set through crossover and mutation operation of its string representation. The fitness of a parameter set is assigned after a simulation run according to its time of travel, accumulated heading angle change and collision. A series of simulations for several different environments is carried out to verify the proposed method. The results show the optimal parameters can be acquired with this method.
Ultrasonic sensors are becoming indispensable components in every sector of automation equipments due to many advantages. But the main purposes of the noncontact sensing device are rather narrowly confined within object detection and distance measurement. To widen the realm of the applications to object recognition, ultrasonic sensors need to improve the recognition resolution to a certain amount. To resolve the problem of spatial resolution restriction, an increased number of the sensors in the forms of a linear array or 2-dimensional array of the sensor has been used. Also better resolution has been obtained by shifting the array in several steps using mechanical actuators. For an object recognition using ultrasonic sensors, measurements of distance, shift, oblique angle in certain ranges should be obtained. But a little attention has been paid to the measurement of angles. In this paper we propose a practical method for an object angular value detection in addition to distance measurement in ultrasonic sensor array system with little additional hardware burden. Using the established measurement look-up table for the variations of distance, shift, angle and transmitter voltages for each sensor characteristics, a set of different return echo signals for adjacent receivers are processed to provide enhanced angular value reading for an object.
This paper presents an integrated underwater navigational algorithm for unmanned underwater vehicles, using additional two-range transducers. This paper proposes a measurement model, using two range measurements, to improve the performance of an IMU-DVL (inertial measurement unit - Doppler velocity log) navigation system for long-time operation of underwater vehicles, excluding DVL measurement. Extended Kalman filter was adopted to propagate the error covariance, to update the measurement errors, and to correct the state equation when the external measurements are available. Simulation was conducted with the 6-d.o.f nonlinear numerical model of an AUV in lawn-mowing survey mode, at current flaw, where the velocity information is unavailable. Simulations illustrate the effectiveness of the integrated navigation system, assisted by the additional range measurements without DVL sensing.
해양생태계 및 수산자원, 해상안전에 부정적인 영향을 미치는 해양침적쓰레기는 주로 음파탐지기, 인양틀 및 잠수부를 통해 탐지되고 있다. 시간과 비용을 고려하여 최근에는 수중영상과 인공지능을 결합한 방법이 시도되고 시작했다. 본 연구에서는 효율적이고 정확한 해양침적쓰레기 탐지를 위하여, 수중영상과 딥러닝 객체탐지 모델인 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5)와 You Only Look Once Version 7 (YOLOv7)을 학습 및 비교평가를 수행하였다. 유리, 금속, 어망, 타이어, 나무, 플라스틱 등의 객체탐지에 있어, 두 모델 모두 0.85 이상의 Mean Average Precision (mAP@0.5)를 기록하였다. 향후 영상자료 용량이 충분해지면, 보다 객관적인 성능평가 및 모델 개선이 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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