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문제 정의
- 본 논문에서는 잔향음을 반사영 역과 산란영 역으로 세분하여 각각의 특성을 파악하는 새로운 잔향음 특성 분석 방법을 제시하였다. 각 영역의 특성 분석결과 영역구분을 하지 않턴 기존 분석 방법보다는 새로운 방법이 잔향음 특성을 더욱 잘 반영함을 확인할 수 있었다.
- 본 논문에서는 잔향음을 반사영 역과 산란영 역으로 세분하여 각각의 특성을 파악하는 새로운 잔향음 특성 분석 방법을 제시하였다. 각 영역의 특성 분석결과 영역구분을 하지 않턴 기존 분석 방법보다는 새로운 방법이 잔향음 특성을 더욱 잘 반영함을 확인할 수 있었다.
- 천해에서의 저주파 잔향음 특성을 파악하기 위해 수중 폭발성 음원을 이용한 실험 자료를 분석하였다. 고유음선 정보에 경계면 반사손실을보정하여 유효고유음선을 구한 후 이것을 기준으로 반사영 역과 산란영 역으로 구분 하였다.
- 천해에서의 저주파 잔향음 특성을 파악하기 위해 수중 폭발성 음원을 이용한 실험 자료를 분석하였다. 고유음선 정보에 경계면 반사손실을보정하여 유효고유음선을 구한 후 이것을 기준으로 반사영 역과 산란영 역으로 구분 하였다.
제안 방법
- 1997년 10월 제주 해역에서 수중 폭발성 음원 (SUS MK64)과 수직 선배 열 (VLA)을 이용하여 천해 저주파 양상태 잔향음 실험을 실시하였다 (그림 2).
- 1997년 10월 제주 해역에서 수중 폭발성 음원 (SUS MK64)과 수직 선배 열 (VLA)을 이용하여 천해 저주파 양상태 잔향음 실험을 실시하였다 (그림 2). 실험 해역은 수심 약 90m의 해역으로 지형적인 큰 변화가 없고 표층 퇴적물은 사니질 (muddy sand)이 광범위하게 분포되어 있는 해역이다.
- 거리에 따른산란영역의 스펙트럼 특성을살펴보기 위해 다른 거리에서 폭발된 신호의 산란영 역 PSD를 비교하였다 (그림 13). 음원과수신기간의 거리가증가함에 따라 스펙트럼 준위가 감소하고 있으며 100Hz이하의 주파수 성분들은 각각의 분포 양상이 매우 안정적이며 준위의 차가 크지 않다 (그림 13a).
- 거리에 따른산란영역의 스펙트럼 특성을살펴보기 위해 다른 거리에서 폭발된 신호의 산란영 역 PSD를 비교하였다 (그림 13). 음원과수신기간의 거리가증가함에 따라 스펙트럼 준위가 감소하고 있으며 100Hz이하의 주파수 성분들은 각각의 분포 양상이 매우 안정적이며 준위의 차가 크지 않다 (그림 13a).
- 따라서 이 구간을 반사영역으로 구분하였으며 그 이후 구간을 산란영역으로 구분하였다. 결국 수신 신호는 최초 반사신호가 수신되기 직전까지의 잡음영역 (N)과 반사영역 (R), 산란영역 (S)으로 구분 가능하며 구분된 각 영역에 대해 분석을 실시하였다 (그림 6).
- 천해에서의 저주파 잔향음 특성을 파악하기 위해 수중 폭발성 음원을 이용한 실험 자료를 분석하였다. 고유음선 정보에 경계면 반사손실을보정하여 유효고유음선을 구한 후 이것을 기준으로 반사영 역과 산란영 역으로 구분 하였다. 빔 형성기법을 통하여 반사영역은 해저면과 해수면쪽으로 강한 지향성을 나타낸 반면 산란영역은 전방향에서 수신됨을 확인할 수 있었다.
- 천해에서의 저주파 잔향음 특성을 파악하기 위해 수중 폭발성 음원을 이용한 실험 자료를 분석하였다. 고유음선 정보에 경계면 반사손실을보정하여 유효고유음선을 구한 후 이것을 기준으로 반사영 역과 산란영 역으로 구분 하였다. 빔 형성기법을 통하여 반사영역은 해저면과 해수면쪽으로 강한 지향성을 나타낸 반면 산란영역은 전방향에서 수신됨을 확인할 수 있었다.
- 이 고유음선 수신시간 내에서 음원의 특성에 의한 충격파와 기포파의 발생 시간차는 아주 적게 되고 특히 천해의 경우 기포파의 영향은 상대적으로 아주 적으므로 충격파와 기포파를 구분한다는 것은 의미가 없으며, 오히려 정확한 의미의 반사 영역과 산란 영역을 구분하는 것이 중요하다. 따라서 모델을 통해 구한 각각의 고유음선에 대해서 해저면 손실을 보정하였으며, 보정된 고유음선의 준위가 잡음 준위까지 감소되는 시간까지의 음선을 유효 고유음선으로 간주하였다 (그림 5). 고유음선은 음파가 굴절과 반사에 의해 수신기에 들어오는 것을 나타내는 것이므로 유효 고유음선이 존재하는 구간은 반사파가 지배적으로 존재하는 구간이 된다.
- 이 고유음선 수신시간 내에서 음원의 특성에 의한 충격파와 기포파의 발생 시간차는 아주 적게 되고 특히 천해의 경우 기포파의 영향은 상대적으로 아주 적으므로 충격파와 기포파를 구분한다는 것은 의미가 없으며, 오히려 정확한 의미의 반사 영역과 산란 영역을 구분하는 것이 중요하다. 따라서 모델을 통해 구한 각각의 고유음선에 대해서 해저면 손실을 보정하였으며, 보정된 고유음선의 준위가 잡음 준위까지 감소되는 시간까지의 음선을 유효 고유음선으로 간주하였다 (그림 5). 고유음선은 음파가 굴절과 반사에 의해 수신기에 들어오는 것을 나타내는 것이므로 유효 고유음선이 존재하는 구간은 반사파가 지배적으로 존재하는 구간이 된다.
- 위상속도는 일정한 위상 표면 (constant phase surface)이 주어진 방향으로 움직 일 때의 속도를 나타내고, 군속도는waveguide에서 에너지가 전파될 때의 속도를 나타내는 것으로서 에너지 전파율을 측정한다. 따라서 위상속도와 군속도를구하여 ground wave의 주파수 성분을 확인했다.
- 위상속도는 일정한 위상 표면 (constant phase surface)이 주어진 방향으로 움직 일 때의 속도를 나타내고, 군속도는waveguide에서 에너지가 전파될 때의 속도를 나타내는 것으로서 에너지 전파율을 측정한다. 따라서 위상속도와 군속도를구하여 ground wave의 주파수 성분을 확인했다.
- 고유음선은 음파가 굴절과 반사에 의해 수신기에 들어오는 것을 나타내는 것이므로 유효 고유음선이 존재하는 구간은 반사파가 지배적으로 존재하는 구간이 된다. 따라서 이 구간을 반사영역으로 구분하였으며 그 이후 구간을 산란영역으로 구분하였다. 결국 수신 신호는 최초 반사신호가 수신되기 직전까지의 잡음영역 (N)과 반사영역 (R), 산란영역 (S)으로 구분 가능하며 구분된 각 영역에 대해 분석을 실시하였다 (그림 6).
- 고유음선은 음파가 굴절과 반사에 의해 수신기에 들어오는 것을 나타내는 것이므로 유효 고유음선이 존재하는 구간은 반사파가 지배적으로 존재하는 구간이 된다. 따라서 이 구간을 반사영역으로 구분하였으며 그 이후 구간을 산란영역으로 구분하였다. 결국 수신 신호는 최초 반사신호가 수신되기 직전까지의 잡음영역 (N)과 반사영역 (R), 산란영역 (S)으로 구분 가능하며 구분된 각 영역에 대해 분석을 실시하였다 (그림 6).
- 본 논문에서는 수신된 신호에서 반사파와 산란파를 구분하기 위해 거 리종속 모델[13]을 통해 구한 고유음선 (eigenray) 정보를 기준으로 신호를 잡음 영역과 반사영역, 산란영역으로 구분하였다. 또한 빔 형성 기법을 통해 영역 구분의 타당성을확인하였으며, 구분된 각 영역에 대해서 스펙트럼 분석과 통계적 분석을 실시하여 천해에서의 저주파 잔향음 특성을 분석하였다.
- 본 논문에서는 수신된 신호에서 반사파와 산란파를 구분하기 위해 거 리종속 모델[13]을 통해 구한 고유음선 (eigenray) 정보를 기준으로 신호를 잡음 영역과 반사영역, 산란영역으로 구분하였다. 또한 빔 형성 기법을 통해 영역 구분의 타당성을확인하였으며, 구분된 각 영역에 대해서 스펙트럼 분석과 통계적 분석을 실시하여 천해에서의 저주파 잔향음 특성을 분석하였다.
- 반사파와 산란파의 구분이 없이 전체적인 특성만을 고려하는 기존 천해 저주파 잔향음 분석 방법과는 달리 반사파가 지배적인 영역과 산란파가 지배적인 영역을 구분 하여 특성을 파악하는 새로운 개념으로 잔향음 특성을 분석하였다. 그림 4는 잔향음 신호 분석 흐름도이다.
- 반사파와 산란파의 구분이 없이 전체적인 특성만을 고려하는 기존 천해 저주파 잔향음 분석 방법과는 달리 반사파가 지배적인 영역과 산란파가 지배적인 영역을 구분 하여 특성을 파악하는 새로운 개념으로 잔향음 특성을 분석하였다. 그림 4는 잔향음 신호 분석 흐름도이다.
- 그러나 기존의 천해 저주파 잔향음 분석은 잔향음을 반사영역과 산란영역의 구분 없이 전체 잔향음에 대한 통계적 분석만이 수행되었다. 본 논문에서는 수신된 신호에서 반사파와 산란파를 구분하기 위해 거 리종속 모델[13]을 통해 구한 고유음선 (eigenray) 정보를 기준으로 신호를 잡음 영역과 반사영역, 산란영역으로 구분하였다. 또한 빔 형성 기법을 통해 영역 구분의 타당성을확인하였으며, 구분된 각 영역에 대해서 스펙트럼 분석과 통계적 분석을 실시하여 천해에서의 저주파 잔향음 특성을 분석하였다.
- 그러나 기존의 천해 저주파 잔향음 분석은 잔향음을 반사영역과 산란영역의 구분 없이 전체 잔향음에 대한 통계적 분석만이 수행되었다. 본 논문에서는 수신된 신호에서 반사파와 산란파를 구분하기 위해 거 리종속 모델[13]을 통해 구한 고유음선 (eigenray) 정보를 기준으로 신호를 잡음 영역과 반사영역, 산란영역으로 구분하였다. 또한 빔 형성 기법을 통해 영역 구분의 타당성을확인하였으며, 구분된 각 영역에 대해서 스펙트럼 분석과 통계적 분석을 실시하여 천해에서의 저주파 잔향음 특성을 분석하였다.
- 사용된 음원은 무지향성 광대역 (10Hz -20kHz) 신호이므로 수신신호의 시간에 따른 주파수 성분 분포를 파악하기 위하여 전 영역에 대해서 스펙트로그램 (spectrogram) 을 구하였다 (그림 9).
- 사용된 음원은 무지향성 광대역 (10Hz -20kHz) 신호이므로 수신신호의 시간에 따른 주파수 성분 분포를 파악하기 위하여 전 영역에 대해서 스펙트로그램 (spectrogram) 을 구하였다 (그림 9).
- 실제로 구분된 영역에서 반사와 산란 성분들이 지배적으로 존재하고 있는지를 확인하기 위해 빔 형성 기법을 적용하여 수신각에 따른 신호의 각 영역 수신준위를 비교 하였다 (그림 7). 사용된 빔 형성 기법은 지연-합 빔 형성 기법을사용하였다[14].
- 실제로 구분된 영역에서 반사와 산란 성분들이 지배적으로 존재하고 있는지를 확인하기 위해 빔 형성 기법을 적용하여 수신각에 따른 신호의 각 영역 수신준위를 비교 하였다 (그림 7). 사용된 빔 형성 기법은 지연-합 빔 형성 기법을사용하였다[14].
- 실험 해역은 수심 약 90m의 해역으로 지형적인 큰 변화가 없고 표층 퇴적물은 사니질 (muddy sand)이 광범위하게 분포되어 있는 해역이다. 음원으로는 총 8개의 SUS를 천해모드로 설정하여 60ft (50-70ft)에서 폭발하도록 하였으며, 수신기로는 총 9개의 수직 선배열 (vertical line array)을 수심 33m부터 각 5m간격으로 배치하였다. 실험 해역의 수온 자료는 XBT를 사용하여 측정하였다 (그림 3).
- 실험 해역은 수심 약 90m의 해역으로 지형적인 큰 변화가 없고 표층 퇴적물은 사니질 (muddy sand)이 광범위하게 분포되어 있는 해역이다. 음원으로는 총 8개의 SUS를 천해모드로 설정하여 60ft (50-70ft)에서 폭발하도록 하였으며, 수신기로는 총 9개의 수직 선배열 (vertical line array)을 수심 33m부터 각 5m간격으로 배치하였다. 실험 해역의 수온 자료는 XBT를 사용하여 측정하였다 (그림 3).
- 따라서 음파의 파장에 비해 rms 경계면 파고가 훨씬 작은 경우에 Rayleigh-Rice approximation0] [4] 사용되며, 음파의 파장보다 훨씬 큰 경우에는 Kirchhoff approximation0] 사용된다[5]. 이 두 모델의 단점을 극복하기 위해서 경계면을 크고 작은 규모의 거칠기가 합쳐진 형태로 간주하여 Rayleigh-Rice approximation과 Kirchhoff approximation을 결합한 composite roughness model이 제시 되었다[6]. McDaniel과 Gorman은 해수면 산란을 예즉코자 공기방울에 의한 산란 효과와 결합된 composite roughness 모델을 제시하였으며[7], Jackson 등은 composite roughness 모델에 해저면 체적 산란을 결합한 해저면 산란 모델을 개발하였다⑻.
- 따라서 산란신호 진폭의 결합 확률 밀도 함수는 레일리 (Rayleigh) 분포를 따르며 위상은 유니폼 (uniform) 분포를 따른다고 알려져 있다[17,18]. 이러한 잔향음의 확률적 특성과 비교하기 위해 먼저 산란영역을 1/3 옥타브 밴드로 필터 링한 후 FFT (fast Fourier transforms)를 하고 실수부와허수부의 확률밀도 함수를 구하였다. 각 주파수 밴드별 잔향음의 실수부와 허수부 모두 정규 분포를 보이고 있다 (그림 15).
- 따라서 산란신호 진폭의 결합 확률 밀도 함수는 레일리 (Rayleigh) 분포를 따르며 위상은 유니폼 (uniform) 분포를 따른다고 알려져 있다[17,18]. 이러한 잔향음의 확률적 특성과 비교하기 위해 먼저 산란영역을 1/3 옥타브 밴드로 필터 링한 후 FFT (fast Fourier transforms)를 하고 실수부와허수부의 확률밀도 함수를 구하였다. 각 주파수 밴드별 잔향음의 실수부와 허수부 모두 정규 분포를 보이고 있다 (그림 15).
대상 데이터
- 이러한 음속 구조에서는 음선이 해저면을 향해 굴절되어 강한 해저면 잔향음을 유발하며, 해수면 잔향음 효과는 상대적으로 줄어들게 된다[12]. 본 논문에서 분석된 자료는 수신기로부터 100m, 300m, 820m, 3880m 거리에서 폭발된 실험 자료가 사용되었으며, 특히 거리 3880m, 수심 33m에 위치한 수신기에서 획득된 자료를 중심으로 분석하였다.
- 이러한 음속 구조에서는 음선이 해저면을 향해 굴절되어 강한 해저면 잔향음을 유발하며, 해수면 잔향음 효과는 상대적으로 줄어들게 된다[12]. 본 논문에서 분석된 자료는 수신기로부터 100m, 300m, 820m, 3880m 거리에서 폭발된 실험 자료가 사용되었으며, 특히 거리 3880m, 수심 33m에 위치한 수신기에서 획득된 자료를 중심으로 분석하였다.
- 2). 실험 해역은 수심 약 90m의 해역으로 지형적인 큰 변화가 없고 표층 퇴적물은 사니질 (muddy sand)이 광범위하게 분포되어 있는 해역이다. 음원으로는 총 8개의 SUS를 천해모드로 설정하여 60ft (50-70ft)에서 폭발하도록 하였으며, 수신기로는 총 9개의 수직 선배열 (vertical line array)을 수심 33m부터 각 5m간격으로 배치하였다.
- 음원으로는 총 8개의 SUS를 천해모드로 설정하여 60ft (50-70ft)에서 폭발하도록 하였으며, 수신기로는 총 9개의 수직 선배열 (vertical line array)을 수심 33m부터 각 5m간격으로 배치하였다. 실험 해역의 수온 자료는 XBT를 사용하여 측정하였다 (그림 3). 이러한 음속 구조에서는 음선이 해저면을 향해 굴절되어 강한 해저면 잔향음을 유발하며, 해수면 잔향음 효과는 상대적으로 줄어들게 된다[12].
- 2). 실험 해역은 수심 약 90m의 해역으로 지형적인 큰 변화가 없고 표층 퇴적물은 사니질 (muddy sand)이 광범위하게 분포되어 있는 해역이다. 음원으로는 총 8개의 SUS를 천해모드로 설정하여 60ft (50-70ft)에서 폭발하도록 하였으며, 수신기로는 총 9개의 수직 선배열 (vertical line array)을 수심 33m부터 각 5m간격으로 배치하였다.
- 음원으로는 총 8개의 SUS를 천해모드로 설정하여 60ft (50-70ft)에서 폭발하도록 하였으며, 수신기로는 총 9개의 수직 선배열 (vertical line array)을 수심 33m부터 각 5m간격으로 배치하였다. 실험 해역의 수온 자료는 XBT를 사용하여 측정하였다 (그림 3). 이러한 음속 구조에서는 음선이 해저면을 향해 굴절되어 강한 해저면 잔향음을 유발하며, 해수면 잔향음 효과는 상대적으로 줄어들게 된다[12].
이론/모형
- 해저면 산란을 예측하는 모델로는 Lambert' s law[3]를 사용하였으나, 이 모델은 해저면 상태와 비균질성에 따른 산란은 고려하지 못하는 단점이 있다. 따라서 음파의 파장에 비해 rms 경계면 파고가 훨씬 작은 경우에 Rayleigh-Rice approximation0] [4] 사용되며, 음파의 파장보다 훨씬 큰 경우에는 Kirchhoff approximation0] 사용된다[5]. 이 두 모델의 단점을 극복하기 위해서 경계면을 크고 작은 규모의 거칠기가 합쳐진 형태로 간주하여 Rayleigh-Rice approximation과 Kirchhoff approximation을 결합한 composite roughness model이 제시 되었다[6].
- 해저면 산란을 예측하는 모델로는 Lambert' s law[3]를 사용하였으나, 이 모델은 해저면 상태와 비균질성에 따른 산란은 고려하지 못하는 단점이 있다. 따라서 음파의 파장에 비해 rms 경계면 파고가 훨씬 작은 경우에 Rayleigh-Rice approximation0] [4] 사용되며, 음파의 파장보다 훨씬 큰 경우에는 Kirchhoff approximation0] 사용된다[5]. 이 두 모델의 단점을 극복하기 위해서 경계면을 크고 작은 규모의 거칠기가 합쳐진 형태로 간주하여 Rayleigh-Rice approximation과 Kirchhoff approximation을 결합한 composite roughness model이 제시 되었다[6].
- 실제로 구분된 영역에서 반사와 산란 성분들이 지배적으로 존재하고 있는지를 확인하기 위해 빔 형성 기법을 적용하여 수신각에 따른 신호의 각 영역 수신준위를 비교 하였다 (그림 7). 사용된 빔 형성 기법은 지연-합 빔 형성 기법을사용하였다[14]. 이 기법은각센서의 수신 신호에 수신각 별 시간지연 (km τ )과 가중치 (εm)를 적용한 후 합하는 방법으로 비교적 간단한 알고리즘으로 빔 형성을할 수 있는 장점이 있다.
- 실제로 구분된 영역에서 반사와 산란 성분들이 지배적으로 존재하고 있는지를 확인하기 위해 빔 형성 기법을 적용하여 수신각에 따른 신호의 각 영역 수신준위를 비교 하였다 (그림 7). 사용된 빔 형성 기법은 지연-합 빔 형성 기법을사용하였다[14]. 이 기법은각센서의 수신 신호에 수신각 별 시간지연 (km τ )과 가중치 (εm)를 적용한 후 합하는 방법으로 비교적 간단한 알고리즘으로 빔 형성을할 수 있는 장점이 있다.
- 해저면 산란을 예측하는 모델로는 Lambert' s law[3]를 사용하였으나, 이 모델은 해저면 상태와 비균질성에 따른 산란은 고려하지 못하는 단점이 있다. 따라서 음파의 파장에 비해 rms 경계면 파고가 훨씬 작은 경우에 Rayleigh-Rice approximation0] [4] 사용되며, 음파의 파장보다 훨씬 큰 경우에는 Kirchhoff approximation0] 사용된다[5].
성능/효과
- 본 논문에서는 잔향음을 반사영 역과 산란영 역으로 세분하여 각각의 특성을 파악하는 새로운 잔향음 특성 분석 방법을 제시하였다. 각 영역의 특성 분석결과 영역구분을 하지 않턴 기존 분석 방법보다는 새로운 방법이 잔향음 특성을 더욱 잘 반영함을 확인할 수 있었다.
- 본 논문에서는 잔향음을 반사영 역과 산란영 역으로 세분하여 각각의 특성을 파악하는 새로운 잔향음 특성 분석 방법을 제시하였다. 각 영역의 특성 분석결과 영역구분을 하지 않턴 기존 분석 방법보다는 새로운 방법이 잔향음 특성을 더욱 잘 반영함을 확인할 수 있었다.
- 거리종속 모델을 통해 계산된 고유음선은 약 2.6초 동안 수신되었으며 직접파는 존재하지 않고 각각의 고유음선은 2 -75회의 경계면 반사가 일어남을 확인하였다. 이 고유음선 수신시간 내에서 음원의 특성에 의한 충격파와 기포파의 발생 시간차는 아주 적게 되고 특히 천해의 경우 기포파의 영향은 상대적으로 아주 적으므로 충격파와 기포파를 구분한다는 것은 의미가 없으며, 오히려 정확한 의미의 반사 영역과 산란 영역을 구분하는 것이 중요하다.
- 거리종속 모델을 통해 계산된 고유음선은 약 2.6초 동안 수신되었으며 직접파는 존재하지 않고 각각의 고유음선은 2 -75회의 경계면 반사가 일어남을 확인하였다. 이 고유음선 수신시간 내에서 음원의 특성에 의한 충격파와 기포파의 발생 시간차는 아주 적게 되고 특히 천해의 경우 기포파의 영향은 상대적으로 아주 적으므로 충격파와 기포파를 구분한다는 것은 의미가 없으며, 오히려 정확한 의미의 반사 영역과 산란 영역을 구분하는 것이 중요하다.
- 산란영역의 스펙트럼 분석 결과, 300Hz이하의 주파수 성분이 전 수신시간에 지속적으로 영향을 미치고 있었으며, 약 100Hz를 경계로 거리별 스펙트럼 차이를 확인할 수 있었다. 또한 거리별로 수신된 잔향음 신호 후미를 거리차 만큼 시간 보상 시킨 결과, 잔향음 후미의 준위가 거의 같아짐을 확인할 수 있었다. 잔향음의 통계적 특성을 분석한 결과, 잔향음의 진폭은 레일리 분포를, 위상은 유니폼 분포를 따르고 있어 기존 잔향음의 통계적 특성을 잘 반영하고 있다.
- 산란영역의 스펙트럼 분석 결과, 300Hz이하의 주파수 성분이 전 수신시간에 지속적으로 영향을 미치고 있었으며, 약 100Hz를 경계로 거리별 스펙트럼 차이를 확인할 수 있었다. 또한 거리별로 수신된 잔향음 신호 후미를 거리차 만큼 시간 보상 시킨 결과, 잔향음 후미의 준위가 거의 같아짐을 확인할 수 있었다. 잔향음의 통계적 특성을 분석한 결과, 잔향음의 진폭은 레일리 분포를, 위상은 유니폼 분포를 따르고 있어 기존 잔향음의 통계적 특성을 잘 반영하고 있다.
- 이 기법은각센서의 수신 신호에 수신각 별 시간지연 (km τ )과 가중치 (εm)를 적용한 후 합하는 방법으로 비교적 간단한 알고리즘으로 빔 형성을할 수 있는 장점이 있다. 분석 결과, 반사 영역의 신호 준위는 경계면을 (+:해수면,-:해저면) 향하여 지향성을 갖으며 특히 해저면 방향으로 강한 지향성을 보이고 있다. 반대로 산란 영역은 특정 방향에 대한 지향성 없이전 수신각에서 수신되고 있음을 알수 있다 (그림 8).
- 이 기법은각센서의 수신 신호에 수신각 별 시간지연 (km τ )과 가중치 (εm)를 적용한 후 합하는 방법으로 비교적 간단한 알고리즘으로 빔 형성을할 수 있는 장점이 있다. 분석 결과, 반사 영역의 신호 준위는 경계면을 (+:해수면,-:해저면) 향하여 지향성을 갖으며 특히 해저면 방향으로 강한 지향성을 보이고 있다. 반대로 산란 영역은 특정 방향에 대한 지향성 없이전 수신각에서 수신되고 있음을 알수 있다 (그림 8).
- 고유음선 정보에 경계면 반사손실을보정하여 유효고유음선을 구한 후 이것을 기준으로 반사영 역과 산란영 역으로 구분 하였다. 빔 형성기법을 통하여 반사영역은 해저면과 해수면쪽으로 강한 지향성을 나타낸 반면 산란영역은 전방향에서 수신됨을 확인할 수 있었다. 산란영역의 스펙트럼 분석 결과, 300Hz이하의 주파수 성분이 전 수신시간에 지속적으로 영향을 미치고 있었으며, 약 100Hz를 경계로 거리별 스펙트럼 차이를 확인할 수 있었다.
- 고유음선 정보에 경계면 반사손실을보정하여 유효고유음선을 구한 후 이것을 기준으로 반사영 역과 산란영 역으로 구분 하였다. 빔 형성기법을 통하여 반사영역은 해저면과 해수면쪽으로 강한 지향성을 나타낸 반면 산란영역은 전방향에서 수신됨을 확인할 수 있었다. 산란영역의 스펙트럼 분석 결과, 300Hz이하의 주파수 성분이 전 수신시간에 지속적으로 영향을 미치고 있었으며, 약 100Hz를 경계로 거리별 스펙트럼 차이를 확인할 수 있었다.
- 빔 형성기법을 통하여 반사영역은 해저면과 해수면쪽으로 강한 지향성을 나타낸 반면 산란영역은 전방향에서 수신됨을 확인할 수 있었다. 산란영역의 스펙트럼 분석 결과, 300Hz이하의 주파수 성분이 전 수신시간에 지속적으로 영향을 미치고 있었으며, 약 100Hz를 경계로 거리별 스펙트럼 차이를 확인할 수 있었다. 또한 거리별로 수신된 잔향음 신호 후미를 거리차 만큼 시간 보상 시킨 결과, 잔향음 후미의 준위가 거의 같아짐을 확인할 수 있었다.
- 빔 형성기법을 통하여 반사영역은 해저면과 해수면쪽으로 강한 지향성을 나타낸 반면 산란영역은 전방향에서 수신됨을 확인할 수 있었다. 산란영역의 스펙트럼 분석 결과, 300Hz이하의 주파수 성분이 전 수신시간에 지속적으로 영향을 미치고 있었으며, 약 100Hz를 경계로 거리별 스펙트럼 차이를 확인할 수 있었다. 또한 거리별로 수신된 잔향음 신호 후미를 거리차 만큼 시간 보상 시킨 결과, 잔향음 후미의 준위가 거의 같아짐을 확인할 수 있었다.
- 소오나를 운용시 발생하는 탐지거리 제한환경으로는 주변소음 제한환경과 잔향음 제한환경으로 구분할 수 있으며[1], 앞에서 분석한 스펙트로그램을 통해 잔향음 제한환경에서 우세하게 작용할 수 있는 주파수 대역은 약 300Hz이하의 성분들임을 확인할 수 있다.
- 소오나를 운용시 발생하는 탐지거리 제한환경으로는 주변소음 제한환경과 잔향음 제한환경으로 구분할 수 있으몌1〕, 앞에서 분석한 스펙트로그램을 통해 잔향음제한 한환경에서 우세하게 작용할 수 있는 주파수 대역은 약 300Hz이하의 성분들임을 확인할 수 있다.
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