The aim of the work described in this paper is to develop a complex underground acoustic system which detects and localizes the origin of an underground hammering sound using an array of hydrophones located about 100m underground. Three different methods for the sound localization will be presented, a time-delay method, a power-attenuation method and a hybrid method. In the time-delay method, the cross correlation of the signals received from the array of sensors is used to calculate the time delays between those signals. In the power-attenuation method, the powers of the received signals provide a measure of the distances of the source from the sensors. In the hybrid method, both informations of time-delays and power-ratios are coupled together to produce better performance of position estimation. A new acoustic imaging technique has been developed for improving the hybrid method. This new acoustic imaging method shows the multi-dimensional distribution of the normalized cost function, so as to indicate the trend of the minimizing direction toward the source location. For each method the sound localization is carried out in three dimensions underground. The distance between the true and estimated origins of the source is 28m for a search area of radius 250m.
This paper examines the signal processing parameters of the field differencing method, a technique for estimating the source velocity or distance using a single receiver. The constraints that must be obeyed during the application of the field differencing method and the effect of the parameters on the velocity estimation performance were analyzed. Several cases identified in this study using the SWellEX-96 experiment data show that when applying the sound field differential technique, large errors may occur in the radial source velocity estimation results depending on parameter settings. The study confirmed that the influence of the processing parameters can vary depending on the signal frequency, and presented guidelines for selecting parameter values of the field differencing method for correct radial velocity estimation.
A matched-target model inversion method was developed for a passive sonar to estimate the position of moving targets. Based on the well known matched-field processing in underwater acoustics, the method finds target position by matching the measured target directions and frequencies with the corresponding values of the proposed target model. For the efficient and accurate estimations, the parameter searching was accomplished using a hybrid optimizing method, which first starts with a global optimization such as generic algorithm or simulated annealing then applies a local optimization of a simple down hill algorithm. The suggested method was testified using simulations for three different moving scenarios. The simulation results showed that the method is robust in convergence, even under the situation of over 5 times standard deviation of Gaussian distribution of measured error, and is practical in calculation time as well.
Passive sonar system is designed to classify the underwater targets by analyzing and comparing the various acoustic characteristics such as signal strength, bandwidth, number of tonals and relationship of tonals from the extracted tonals and frequency lines. First of all the precise detection and extraction of signal frequency lines is of particular importance for enhancing the reliability of target classification. But, the narrowband frequency lines which are the line formed in spectrogram by a tonal of constant frequency in each frame can be detected weakly or discontinuously because of the variation of signal strength and transmission loss in the sea. Also, it is very difficult to detect and extract precisely the signal frequency lines by the complexity of impulsive ambient noise and signal components. In this paper, the automatic detection and extraction method that can detect and extract the signal components of frequency tines precisely are proposed. The proposed method can be applied under the bad conditions with weak signal strength and high ambient noise. It is confirmed by the simulation using real underwater target data.
Kim, Jinhong;Shim, Byonghyo;Ahn, Jae-Kyun;Kim, Seongil;Hong, Wooyoung
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.37
no.1
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pp.39-45
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2018
Compressive sensing allows recovering an original signal which has a small dimension of the signal compared to the dimension of the entire signal in a short period of time through a small number of observations. In this paper, we proposed a method for detecting tonal signal which caused by the machinery component of a vessel such as an engine, gearbox, and support elements. The tonal signal can be modeled as the sparse signal in the frequency domain when it compares to whole spectrum range. Thus, the target tonal signal can be estimated by S-OMP (Simultaneous-Orthogonal Matching Pursuit) which is one of the sparse signal recovery algorithms. In simulation section, we showed that S-OMP algorithm estimated more precise frequencies than the conventional FFT (Fast Fourier Transform) thresholding algorithm in low SNR (Signal to Noise Ratio) region.
With the advent of submarine detection technology using low-frequency active sonar there is a call for a new submarine stealth device that can replace the existing passive anechoic tiles. Proposed in this study is a low-frequency echo reduction technique based on active impedance matching, which employs a tile projector designed to cover a wide area such as the surface of a ship. To judge the feasibility of the active impedance matching technique finite-element simulations of low-frequency echo reduction are performed. Based on the analysis, a tile projector is designed, fabricated, and tested in an acoustic tank for its low-frequency echo reduction performance.
In order to obtain high-resolution seafloor images, research on SA (Synthetic Aperture) processing and the development of related underwater systems have been performed in many countries. Recently the SA processing is also recognized as an important technique in Korea and researchers started related basic study. However, most previous studies ignored the Doppler effect by a moving receiver array. In this paper reconstructed SAS (Synthetic Aperture Sonar) images and position errors are analyzed according to the speed of a moving array for understanding its moving effect on the SAS images. In the analysis the spatial frequency domain interpolation algorithm is used. The results show that as the moving speed of the array increases the estimated position error also increases and image distortion gets worse when we do not consider the array motion. However, if the compensated receiver signals considering the array motion are used the position error and image distortion can be eliminated. In conclusion a signal processing scheme which compensates the Doppler effect is necessary especially in the condition where the array speed is over 1 m/s.
In modern passive sonar systems, a towed array sensor is used to minimize the effects of own ship noise and to get a higher SNR. The thin and long towed array sensor can be guided in a non-linear form according to the maneuvering of tow-ship. If this change of the array shape is not considered, the performance of beamformer may deteriorate. In order to properly beamform the elements in the array, an accurate estimate of the array shape is required. Various techniques exist for estimating the shape of the linear array. In the case of a method using a heading sensor, the estimation performance may be degraded due to the effect of heading sensor noise. As means of removing this potential error, weighted polynomial fitting technique for estimating array shape is developed here. In order to evaluate the performance of proposed method, we conducted computer simulation. From the experiments, it was confirmed that the proposed method is more robust to noise than the conventional method.
Kim, Junhan;Kim, Jinhong;Shim, Byonghyo;Hong, Jungpyo;Kim, Seongil;Hong, Wooyoung
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.38
no.5
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pp.543-548
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2019
The tonal signal caused by the machinery component of a vessel such as an engine, gearbox, and support elements, can be modeled as a sparse signal in the frequency domain. Recently, compressive sensing based techniques that recover an original signal using a small number of measurements in a short period of time, have been applied for the tonal frequency detection. These techniques, however, cannot avoid a basis mismatch error caused by the discretization of the frequency domain. In this paper, we propose a method to detect the tonal frequency with a small number of measurements in the continuous domain by using the atomic norm minimization technique. From the simulation results, we demonstrate that the proposed technique outperforms conventional methods in terms of the exact recovery ratio and mean square error.
TMA (Target Motion Analysis) in passive sonar is generally conducted with the bearing only or the bearing frequency. In order to conduct TMA fast and accurately, it is essential to estimate a initial target maneuver precisely. The accuracy of TMA can be improved by using SNR (Signal to Noise Ratio) information and acoustic propagation model additionally. This method assumes that the radiated noise level of the target is known, but the accuracy of TMA can be degraded due to a mismatch between the assumed radiated noise level and the actual radiated noise level. In this paper, TMA with the acoustic propagation model, bearing measurements, and SNR information is conducted in the ocean environment of South Korea (East Sea/ Yellow Sea/ South Sea). And the performance analysis of TMA for the mismatch in the radiated noise is presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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