[논문]토널 신호 간섭에 강인한 데몬 처리 기법

김진석; 황수복; 이철목

doi:10.7776/ask.2012.31.6.384

토널 신호 간섭에 강인한 데몬 처리 기법
A DEMON Processing Robust to Interference of Tonals 원문보기

한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea, v.31 no.6, 2012년, pp.384 - 390

김진석 (국방과학연구소 소나체계개발단) , 황수복 (국방과학연구소 소나체계개발단) , 이철목 (국방과학연구소 소나체계개발단)

초록
AI-Helper

수동 소나는 데몬 처리를 통해 수중 표적의 방사 소음으로부터 프로펠러 정보 추출한다. 그러나 기존 데몬 처리 기법은 프로펠러 신호 뿐 아니라 토널 신호 성분도 추출하므로 토널 신호의 간섭으로 인한 성능 저하가 있다. 다시 말해 데몬 처리 주파수 영역 내에 토널 신호가 존재하면 기존 데몬 처리 기법은 토널 신호의 간섭에 의한 신호 성분을 추가적으로 추출한다. 따라서 본 논문에서는 토널 신호 간섭을 제거할 수 있는 데몬 처리 기법을 제안한다. 제안된 기법은 데몬 처리를 위한 방사 소음 신호의 복조 과정 이전에 토널 신호를 추출 및 제거한다. 그러므로 제안된 데몬 처리 기법은 토널 신호의 간섭에 강인하다. 그리고 시뮬레이션을 통해서 제안된 기법이 기존의 데몬 처리 기법보다 성능이 우수함을 검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Passive sonars employ DEMON(Detection of Envelope Modulation on Noise) processing to extract propeller information from the radiated noise of underwater targets. However, the conventional DEMON processing suffers from the interference of tonal signals because it extracts propeller signals and some types of tonal signals as well. If there are some tonals in the frequency band for DEMON processing, the conventional DEMON processing may additionally extract frequency informations originated from the interaction between different tonals. In this paper, we propose a modified DEMON processing, which can eliminate the interference of the tonals. The proposed algorithm removes tonals in DEMON processing band before demodulation processing, hence results the robustness to the interference of the tonals. Some numerical simulations demonstrate the improved performance of the proposed algorithm against the conventional algorithm.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

따라서 데몬 처리를 위해서는 기계류에 의한 소음, 유체역학에 의한 소음 및 프로펠러 캐비테이션 소음 신호가 합해진 표적 방사 소음 신호를 고려하여야 한다. 그리고 실제 수동 소나에서 데몬 분석을 수행할 때는 토널 신호의 간섭 때문에 잘못된 데몬 처리 결과가 나오는 문제를 피하기 위하여 토널 신호 간섭이 적고 캐비테이션 소음 신호가 관측되는 광대역 신호 대역을 선택하여 데몬 처리를 수행하려고 노력한다. 그러나 이것은 수동 소나의 특성(수동 소나의 음향 신호 수신 주파수 대역의 제한 등)과 표적의 토널 신호 특성(토널 주파수 분포 등) 때문에 많은 제약사항이 존재한다.
다시말해광대역캐비테이션소음신호에서 일부주파수신호성분이소실되어도날개의회전으로 발생하는 하모닉 신호를 복조할 수 있다. 따라서 본논문에서는이러한성질을이용하여토널신호간섭에강인한데몬처리기법을제안하였다.제안된데몬처리기법을그림3에나타내었다.
본 논문에서는 토널 신호 간섭을 제거한 데몬 처리 기법을 제안하였다. 기존 데몬 처리 기법을 이용할 경우 표적의 방사 소음 신호에토널신호주파수가 근접하여 존재하면 토널 신호의 차 주파수의 영향이 데몬 처리 결과에 반영되어 결과 확인에 혼란을야기할수있다.
본 논문에서는 표적의 방사 소음 신호에서 토널 신호의 간섭을 제거하기 할 수 있는 데몬 처리 기법을 제안한다. 제안된 기법은 수신된 표적의 방사 소음 신호에서 토널 신호를 추출하여 진폭 변조된 광대역 캐비테이션 소음 신호에서 토널 신호를 제거한 후 데몬 처리를 수행한다.
IV. 제안 기법 3장에서살펴본바와같이식(4)에나타낸수동소나에수신된표적의방사소음신호에토널신호주파수가근접하여존재하는경우에도데몬처리를수행할 때 잘못된 분석 결과를 도출하지 않기 위해서 본 논문에서는토널신호간섭을제거한데몬처리기법을 제안한다. 식(3)에서 보는 바와 같이 변조된 프로펠러의소음신호는날개의회전으로발생하는하모닉 신호(변조 신호)를 광대역 캐비테이션 소음 신호가캐리어(carrier)의역할을수행하여발생한다.

가설 설정

하였다. 그리고 토널 신호 f1은 2,116 Hz, f2는 2,211 Hz 및 f3는2,270 Hz로설정하였다. 시뮬레이션시나리오#2는변조신호없이토널신호f1은2,116 Hz, f2는2,158 Hz 및 f3는2,236 Hz가되도록설정하였다.
그러나 이러한 연구들은 표적의 프로펠러 캐비테이션 소음 신호만을 고려하여 데몬 처리 수행하는 것이다. 즉, 표적의 방사 소음 신호 중 프로펠러 캐비테이션 소음 신호만 분리 가능하다고 가정하였다. 그러나 앞 단락에서 설명한 바와 같이 수동 소나에 수신되는 표적 방사 소음 신호는 프로펠러 캐비테이션 소음 신호 뿐 아니라 기계류에 의한 토널 신호 및 유체역학에 의한 소음 신호가 포함되어 있다.

제안 방법

제안된데몬처리기법은그림3에나타낸바와같이 계속해서 표적의 방사 소음 신호 s″ (t)에 대해 FFT를수행하여신호를주파수영역으로변환한다.그 후 소음 규준화를 통하여 배경 소음을 제거하여 데몬처리를수행한다. 이를통해식(9)에서보는바와 같이 데몬 처리를 통해 확인하고자한 하모닉 변조신호 if0 (i = 1, …)만추출할수있다.
Kummert는^[4] 데몬 처리를 통해 추출된 주파수를 퍼지(fuzzy) 기술을 도입하여 식별하는 연구를 수행하였고, Sichun과 Desen은^[5] 3/2-D 스펙트럼을 이용하여 데몬 처리 기법의 성능을 향상 시키는 방법을 제안하였다. 그리고 Badri와 Amindavar는^[6] Nivanlinna-pick 보간법(interploation)을 이용하여 다중 경로(multipath) 환경에서 프로펠러의 회전 수, 날개 수 등을 분석하는 기법을 제안하였다. 그러나 이러한 연구들은 표적의 프로펠러 캐비테이션 소음 신호만을 고려하여 데몬 처리 수행하는 것이다.
수동 소나는 데몬 처리를 통하여 탐지된 표적의 프로펠러 날개 수, 프로펠러 축 회전수 등을 분석한다. 이러한 프로펠러 정보는 표적 식별에 매우 중요한 자료가 된다.
제안된 기법은 수신된 표적의 방사 소음 신호에서 토널 신호를 추출하여 진폭 변조된 광대역 캐비테이션 소음 신호에서 토널 신호를 제거한 후 데몬 처리를 수행한다. 이를 통해 표적 방사 소음 신호에 토널 신호 간섭이 존재할 경우에도 변조 주파수만을 추출할 수 있는 토널 신호 간섭에 강인한 데몬 처리 기법을 제안하였다.
본 논문에서는 표적의 방사 소음 신호에서 토널 신호의 간섭을 제거하기 할 수 있는 데몬 처리 기법을 제안한다. 제안된 기법은 수신된 표적의 방사 소음 신호에서 토널 신호를 추출하여 진폭 변조된 광대역 캐비테이션 소음 신호에서 토널 신호를 제거한 후 데몬 처리를 수행한다. 이를 통해 표적 방사 소음 신호에 토널 신호 간섭이 존재할 경우에도 변조 주파수만을 추출할 수 있는 토널 신호 간섭에 강인한 데몬 처리 기법을 제안하였다.
제안된데몬처리기법은그림3에나타낸바와같이 계속해서 표적의 방사 소음 신호 s″ (t)에 대해 FFT를수행하여신호를주파수영역으로변환한다.
제안된데몬 처리 기법중 “Bandstop Filter” 블록에서 토널 제거를 위해2차IIR 노치필터를사용하였다. 제안된데몬처리기법의검증을위해두가지시뮬레이션 시나리오를 설정하였다. 시뮬레이션 시나리오#1은변조신호의기본주파수 f0가21.
시뮬레이션에 사용된 음향 신호의 샘플링 수는 8,192이고, 64차 FIR 1000 Hz∼3,000 Hz 대역 통과 필터와 64차FIR 200 Hz 저주파통과필터를사용하였다. 주파수 해상도를 향상시키기 위해 8:1 음향 신호 선택및 제로 패딩(zero padding)을 수행 하였고 FFT 크기는 8,192이다. 그리고 소음 규준화를 위해 two-pass split-window 알고리즘^[10]을적용하였다.
일반적으로 변조신호의 주파수는 약200 Hz 이하의값을가지므로저주파대역통과필터와DC 제거를이용하여고주파신호및DC 신호를제거한다. 최종적으로시간영역신호를주파수영역으로변환하기위해FFT를수행하고신호에서 배경소음을 제거하기 위해 소음규준화(noise normalization)를수행한다.대부분의수동소나는표적의 토널신호가 우세하게 존재하는 수십Hz~수백 Hz(또는 수kHz) 대역의 음향신호를수신하여표적을원거리탐지 및 식별이용이하도록설계된다.
지금까지 수동 소나에 탐지된 표적의 방사 소음 신호를 식별하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 표적의 식별을 위해서는 방사 소음 신호의 분석이 필수적이며, 특히 표적의 프로펠러 축 회전 수, 날개 회전 수, 축 수 등의 정보를 확인하기 위해서 데몬(DEMON: Detection of Envelope Modulation on Noise) 처리를 통한 신호 분석이 수행된다.^[2] 데몬 처리는 진폭변조(modulation)된 프로펠러의 소음 신호를 복조(demodulation)하여 변조 신호를 추출하는 것이다.

대상 데이터

시뮬레이션에 사용된 음향 신호의 샘플링 수는 8,192이고, 64차 FIR 1000 Hz∼3,000 Hz 대역 통과 필터와 64차FIR 200 Hz 저주파통과필터를사용하였다.
제안된데몬 처리 기법중 “Bandstop Filter” 블록에서 토널 제거를 위해2차IIR 노치필터를사용하였다.

데이터처리

따라서제안된 데몬 처리 기법은 수동 소나에수신된 표적의 방사 소음 신호에서 토널 신호의 존재 유무에 관계없이 광대역 캐비테이션 신호의 SNR(signal to noise ratio)이 가장 높은 대역을 선택하여 데몬 처리를 수행할수있다. V. 시뮬레이션 및 고찰 제안된 데몬 처리 기법의 성능을 확인하기 위해 MATLAB을이용하여시뮬레이션을수행하였다. 시뮬레이션에 사용된 음향 신호의 샘플링 수는 8,192이고, 64차 FIR 1000 Hz∼3,000 Hz 대역 통과 필터와 64차FIR 200 Hz 저주파통과필터를사용하였다.

이론/모형

주파수 해상도를 향상시키기 위해 8:1 음향 신호 선택및 제로 패딩(zero padding)을 수행 하였고 FFT 크기는 8,192이다. 그리고 소음 규준화를 위해 two-pass split-window 알고리즘^[10]을적용하였다. 제안된데몬 처리 기법중 “Bandstop Filter” 블록에서 토널 제거를 위해2차IIR 노치필터를사용하였다.

성능/효과

대부분의수동소나는표적의 토널신호가 우세하게 존재하는 수십Hz~수백 Hz(또는 수kHz) 대역의 음향신호를수신하여표적을원거리탐지 및 식별이용이하도록설계된다.^[3]따라서그림2의기존DEMON처리 기법과 같이 토널 신호가 존재하지 않고 캐비테이션신호만존재하는대역통과필터를적용하기가매우어려울뿐만아니라, 많은경우대역통과필터를 통과한 표적의 광대역 소음 신호에 토널 신호가 포함되어 있으며, 이 경우 토널 신호의 간섭으로 인하여 데몬분석이 잘못될 수 있다.이러한 문제를 자세히 살펴보면 그림 2에서 나타낸 바와 같이 수동 소나에 수신된 표적의 방사 소음 신호 sr (t)에 대해 대역 통과 필터를 적용한 신호를 sbf (t)라고하면, sbf (t)의제곱은식(1)∼식(3)로부터 식(5)와같이쓸수있다.
^[3] 첫째, 기계류 소음은 표적 내부의 개별 기계류가 작동함에 따라 발생하는 개별 기계류(추진 엔진, 기어박스, 보조장치 등)의 진동이 표적 선체를 통하여 전달되는 소음으로 협대역 신호(narrowband signal), 즉 토널 신호 형태를 가지며 표적의 탐지 및 식별에 가장 기초적인 자료로 활용된다. 둘째, 유체소음은 표적이 기동함으로써 표적의 선체와 물의 마찰에 의해 발생되는 소음으로 표적 선체의 설계 구조에 따라 달라지며 표적의 속도와 수심에 큰 영향을 받는다. 마지막으로 프로펠러 소음은 유체역학 소음의 한 형태로 수중에서 프로펠러 회전에 의해 생성된다.
이를통해식(9)에서보는바와 같이 데몬 처리를 통해 확인하고자한 하모닉 변조신호 if0 (i = 1, …)만추출할수있다. 따라서제안된 데몬 처리 기법은 수동 소나에수신된 표적의 방사 소음 신호에서 토널 신호의 존재 유무에 관계없이 광대역 캐비테이션 신호의 SNR(signal to noise ratio)이 가장 높은 대역을 선택하여 데몬 처리를 수행할수있다. V.
그림4(b)는제안된데몬처리기법에 의한 결과로 시뮬레이션 시나리오에서 설정한 변조신호 f0와 2f0 및제곱처리의영향으로발생하는3f0와4f0만검출된다. 따라서제안된데몬처리기법을이용하면변조신호만정확히분석할수있다.그림 5는 시뮬레이션 시나리오 #2의 분석 결과이다.
그러나제안된데몬처리기법을 적용하면 토널 신호의 차 주파수에 의한 혼란을 배제할수있다.제안된데몬처리기법은표적의방사소음을이용하여표적을탐지및식별하는수동소나에적용되어토널신호주파수가근접하여존재하는경우에도정확한데몬처리가가능하게할수있다. 따라서본논문에서제안된토널신호간섭에강인한데몬처리기법은표적의프로펠러축회전수, 날개회전수, 축수 등의정확한해석에도움이될것으로기대된다.

후속연구

제안된데몬처리기법은표적의방사소음을이용하여표적을탐지및식별하는수동소나에적용되어토널신호주파수가근접하여존재하는경우에도정확한데몬처리가가능하게할수있다. 따라서본논문에서제안된토널신호간섭에강인한데몬처리기법은표적의프로펠러축회전수, 날개회전수, 축수 등의정확한해석에도움이될것으로기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	수동 소나는 무엇을 분석합니까?	수동 소나는 데몬 처리를 통하여 탐지된 표적의 프로펠러 날개 수, 프로펠러 축 회전수 등을 분석한다. 이러한 프로펠러 정보는 표적 식별에 매우 중요한 자료가 된다.
	광대역 캐비테이션 소음 신호는 무엇을 해석하는데 이용됩니까?	이는수중에낮은압력공간을형성하여서로다른크기를가지는다수의공기방울을발생시키고프로펠러주위에서서로충돌하여터짐으로써광대역신호(broadband signal) 특성을갖는캐비테이션소음 (cavitation noise)을 발생시킨다. 이러한 광대역 캐비테이션 소음 신호는 표적의 프로펠러 축 회전 수 (propeller shaft rate), 날개 회전 수(blade rate), 축 수 (shaft number) 등을해석하는데이용된다. 따라서그림1[3]에보는바와같이일반적인표적의방사소음은기계류 소음, 유체소음, 프로펠러소음이합해진, 즉 토널 신호와 광대역 신호가 동시에 존재하는 모습을 나타낸다.
	표적의방사소음은 크게 3가지로 분류되는데 각각의 세부사항은 어떠합니까?	표적의방사소음은표적에서발생되는모든소음을 총칭하며 크게 기계류에 의한 소음(machinery noise), 유체역학에의한소음(hydrodynamic noise), 프로펠러에 의한 소음으로 분류된다.[3] 첫째, 기계류 소음은 표적 내부의 개별 기계류가 작동함에 따라 발생하는개별기계류(추진 엔진, 기어박스, 보조장치등)의진동이표적선체를통하여전달되는소음으로협대역신호(narrowband signal), 즉토널신호형태를 가지며 표적의 탐지 및 식별에 가장 기초적인 자료로 활용된다. 둘째, 유체소음은 표적이 기동함으로써 표적의 선체와 물의 마찰에 의해 발생되는 소음으로 표적 선체의 설계 구조에 따라 달라지며 표적의 속도와 수심에 큰 영향을 받는다. 마지막으로 프로펠러 소음은 유체역학 소음의 한 형태로 수중에서프로펠러회전에의해생성된다. 프로펠러의 회전은 날개의 표면과 끝에 수압의 감소를 초래한다. 이는수중에낮은압력공간을형성하여서로다른크기를가지는다수의공기방울을발생시키고프로펠러주위에서서로충돌하여터짐으로써광대역신호(broadband signal) 특성을갖는캐비테이션소음 (cavitation noise)을 발생시킨다. 이러한 광대역 캐비테이션 소음 신호는 표적의 프로펠러 축 회전 수 (propeller shaft rate), 날개 회전 수(blade rate), 축 수 (shaft number) 등을해석하는데이용된다.

참고문헌 (10)

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A. D. Waite, Sonar for Practising Engineering, 3rd Edition, John Wiley & Sons, 2002.
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상세보기
L. Sichum and Y. Desen, "DEMON Feature Extraction of Acoustic Vector Signal based on 3/2-D Specturm," 2nd IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA'07), pp. 2239-2243, 2007.
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상세보기
S. R. Silva, Advances in Sonar Technology, I-Tech Education and Publishing, 1 Feb. 2009.
W. A. Struzinski and E. D. Lowe, "The Effect of Improper Normalization on the Performance of an Automated Energy Detector," Journal of Acoustics Society of America, vol. 78, no. 3, pp. 936-941, 1985.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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