수동 소나 시스템을 위한 실효치교차율 분석 기반 음향센서 결함 탐지 기법 An acoustic sensor fault detection method based on root-mean-square crossing-rate analysis for passive sonar systems원문보기
본 논문에서는 수동 소나 시스템을 위한 수중 음향 센서 결함 탐지 기법을 제안하였다. 일반적으로 수동 소나 시스템에서는 수십개의 음향 센서를 통해 얻은 음향 신호를 이용하여 배열 신호처리 기법을 이용해 처리된 신호를 협대역 또는 광대역 분석을 위한 2차원 영상 형태로 전시한다. 운용 소프트웨어에서 전시되는 탐지 결과는 배열 신호처리를 통해 누적된 결과값을 전시하기 때문에, 단일 센서 채널의 결함 또는 고장에 따른 신호의 이상 여부를 판단하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 인접 채널간 실효치 비교 및 실효치교차율(Root Mean Square Crossing-Rate, RMSCR) 분석기반 센서 자동 결함 탐지 기법을 제안하고, 결함 센서 채널에 대한 처리 기법을 비교 분석하였다. 제안된 기법의 성능 분석을 위하여 일부 연안 지역에서 실제 운용 중인 센서 배열을 통해 획득된 신호를 이용하여 결함 탐지 정확도를 측정하고, 결함 처리 기법의 성능을 비교하였다. 실험을 통해 제안된 기법이 높은 RMS의 주변소음 환경에서도 높은 결함 탐지 정확도를 보였으며, 결함 처리 기법으로는 0으로 설정 처리 기법이 가장 높은 성능을 보였다.
본 논문에서는 수동 소나 시스템을 위한 수중 음향 센서 결함 탐지 기법을 제안하였다. 일반적으로 수동 소나 시스템에서는 수십개의 음향 센서를 통해 얻은 음향 신호를 이용하여 배열 신호처리 기법을 이용해 처리된 신호를 협대역 또는 광대역 분석을 위한 2차원 영상 형태로 전시한다. 운용 소프트웨어에서 전시되는 탐지 결과는 배열 신호처리를 통해 누적된 결과값을 전시하기 때문에, 단일 센서 채널의 결함 또는 고장에 따른 신호의 이상 여부를 판단하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 인접 채널간 실효치 비교 및 실효치교차율(Root Mean Square Crossing-Rate, RMSCR) 분석기반 센서 자동 결함 탐지 기법을 제안하고, 결함 센서 채널에 대한 처리 기법을 비교 분석하였다. 제안된 기법의 성능 분석을 위하여 일부 연안 지역에서 실제 운용 중인 센서 배열을 통해 획득된 신호를 이용하여 결함 탐지 정확도를 측정하고, 결함 처리 기법의 성능을 비교하였다. 실험을 통해 제안된 기법이 높은 RMS의 주변소음 환경에서도 높은 결함 탐지 정확도를 보였으며, 결함 처리 기법으로는 0으로 설정 처리 기법이 가장 높은 성능을 보였다.
In this paper, we propose an underwater acoustic sensor fault detection method for passive sonar systems. In general, a passive sonar system displays processed results of array signals obtained from tens of the acoustic sensors as a two-dimensional image such as displays for broadband or narrowband ...
In this paper, we propose an underwater acoustic sensor fault detection method for passive sonar systems. In general, a passive sonar system displays processed results of array signals obtained from tens of the acoustic sensors as a two-dimensional image such as displays for broadband or narrowband analysis. Since detection result display in the operation software is to display the accumulated result through the array signal processing, it is difficult to determine the possibility where signal may be contaminated by the fault or failure of a single channel sensor. In this paper, accordingly, we propose a detection method based on the analysis of RMSCR (Root Mean Square Crossing-Rate), and the processing techniques for the faulty sensors are analyzed. In order to evaluate the performance of the proposed method, the precision of detecting fault sensors is measured by using signals acquired from real array being operated in several coastal areas. Besides, we compare performance of fault processing techniques. From the experiments, it is shown that the proposed method works well in underwater environments with high average RMS, and mute (set to zero) shows the best performance with regard to fault processing techniques.
In this paper, we propose an underwater acoustic sensor fault detection method for passive sonar systems. In general, a passive sonar system displays processed results of array signals obtained from tens of the acoustic sensors as a two-dimensional image such as displays for broadband or narrowband analysis. Since detection result display in the operation software is to display the accumulated result through the array signal processing, it is difficult to determine the possibility where signal may be contaminated by the fault or failure of a single channel sensor. In this paper, accordingly, we propose a detection method based on the analysis of RMSCR (Root Mean Square Crossing-Rate), and the processing techniques for the faulty sensors are analyzed. In order to evaluate the performance of the proposed method, the precision of detecting fault sensors is measured by using signals acquired from real array being operated in several coastal areas. Besides, we compare performance of fault processing techniques. From the experiments, it is shown that the proposed method works well in underwater environments with high average RMS, and mute (set to zero) shows the best performance with regard to fault processing techniques.
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문제 정의
본 논문에서는 수동 선배열 소나 시스템을 운용하는 데 있어서 필요한 센서의 결함 유무를 판별할 수 있는 센서 결함 탐지 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 센서를 통해 입력되는 각 채널별 음향 신호의 실효치를 측정한 뒤, 문턱값 분석 방식을 통하여 결함 발생 여부를 1차로 판단하고, 실효치교차율을 분석하여 2차 판단하는 방식을 사용하였다.
본 논문에서는 수동 소나 시스템을 위한 수중 음향 센서 결함 탐지 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 기존에 주로 사용되는 센서 입력 신호의 실효치 값에 대한 분석을 통해 1차 결함 탐지를 수행하고, 실효치교차율 분석을 통해 2차 결함 탐지를 수행하였다.
제안 방법
제안된 기법은 Fig. 3과 같이 2단계로 구성되며 채널 별 실효치 값에 대한 문턱치 초과여부 분석을 통해 1차 판단을 수행하고, 2차적으로 전체 센서에 대해 입력신호의 실효치교차율을 측정 및 분석하여 최종 결함 판단을 수행한다. 상세 수행 과정은 다음과 같다.
결함판단 2단계에서는 신호의 변화 정도를 측정하여 결함여부를 판별한다. 결함 센서 입력신호의 경우 정상신호와 유사하지만 특정 값만큼 편향되어 있거나, 전원이 정상적으로 인가되지 않는 경우 DC와 유사한 값으로 입력되기 때문에 신호의 변화율을 결함 탐지의 방법으로 고려하였다. 신호의 변화 정도를 측정하는 척도로써 영교차율(Zero Crossing-Rate,ZCR)[10]이 사용 가능한데 결함 센서의 입력신호의 경우 Eq.
결함 탐지 기법의 시험을 위해 다수의 배경소음 환경에서 각각의 적분주기에 대해 영교차율기반 및 실효치교차율기반 탐지 기법의 진단 성공률을 비교하였다. 시험을 위하여 실제 소나 시스템에서 운용중인 3개 배열 총 240개 음향 센서로부터 획득한 신호를 사용하였으며, 시험에 사용된 배열의 센서 구성은 Table 3과 같다.
2에 사용된 신호)와 같이 결함 센서와 정상 센서의 영교차율 차이가 감소하게 된다. 따라서 영교차율을 결함진단의 척도로 사용하는 경우, 일부 결함 채널에 대한 검출이 어려움에 따라 본 논문에서는 위와 같은 현상에 기인하여 실효치교차율을 측정하고 이 값을 센서 결함여부 판별을 위한 척도로 사용하였다. 실효치교차율은 Eq.
제안된 기법은 센서를 통해 입력되는 각 채널별 음향 신호의 실효치를 측정한 뒤, 문턱값 분석 방식을 통하여 결함 발생 여부를 1차로 판단하고, 실효치교차율을 분석하여 2차 판단하는 방식을 사용하였다. 또한 결함으로 판별된 센서에 대하여 탐지 성능 감쇠를 최소화 하기위한 결함 처리 기법을 비교 분석하였다.
본 장에서는 결함 판별된 음향 센서로 인한 탐지성능의 저하를 최소화 하고, 이상 신호 발생에 따른 오탐지 확률을 최소화하기 위한 센서 결함처리 기법을 소개한다. 탐지처리를 위해서는 센서에 입력되는 높은 주변소음에 대한 신호대잡음비 성능을 개선하기 위한 빔형성 과정이 선행되는데, 신호처리에 사용되는 센서 수에 따라 신호대잡음비 성능이 영향을 받는다.
부가적으로 센서 결함처리에 대한 전후 성능 비교시험을 수행하였다. 탐지에 사용되는 총 음향 센서 채널 수는 80개 채널이고, 결함 채널 수는 12채널이다.
제안된 결함 탐지 기법의 성능평가를 위하여 다수의 특정 해역에 실제 설치되어 운용 중인 수중 음향 센서 배열에 대하여 제안된 기법을 적용하여 결함진단 성공률을 측정하였다.
본 논문에서는 수동 소나 시스템을 위한 수중 음향 센서 결함 탐지 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 기존에 주로 사용되는 센서 입력 신호의 실효치 값에 대한 분석을 통해 1차 결함 탐지를 수행하고, 실효치교차율 분석을 통해 2차 결함 탐지를 수행하였다. 제안된 기법의 성능분석을 위하여 실제 설치되어 운용중인 센서 배열을 통해 획득된 신호를 이용하여 결함 탐지 성능 실험을 수행하였으며, 실험결과를 통해 제안된 기법이 높은 결함 탐지 정확도를 보임을 관찰하였다.
본 논문에서는 수동 선배열 소나 시스템을 운용하는 데 있어서 필요한 센서의 결함 유무를 판별할 수 있는 센서 결함 탐지 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 센서를 통해 입력되는 각 채널별 음향 신호의 실효치를 측정한 뒤, 문턱값 분석 방식을 통하여 결함 발생 여부를 1차로 판단하고, 실효치교차율을 분석하여 2차 판단하는 방식을 사용하였다. 또한 결함으로 판별된 센서에 대하여 탐지 성능 감쇠를 최소화 하기위한 결함 처리 기법을 비교 분석하였다.
대상 데이터
결함 탐지 기법의 시험을 위해 다수의 배경소음 환경에서 각각의 적분주기에 대해 영교차율기반 및 실효치교차율기반 탐지 기법의 진단 성공률을 비교하였다. 시험을 위하여 실제 소나 시스템에서 운용중인 3개 배열 총 240개 음향 센서로부터 획득한 신호를 사용하였으며, 시험에 사용된 배열의 센서 구성은 Table 3과 같다. 채널에 대해 결함 진단 성공률을 측정 결과는 Table 4와 같다.
부가적으로 센서 결함처리에 대한 전후 성능 비교시험을 수행하였다. 탐지에 사용되는 총 음향 센서 채널 수는 80개 채널이고, 결함 채널 수는 12채널이다. (1)결함처리 미수행, (2)0으로 설정, (3)보간처리에 대한 협대역 탐지 및 광대역 탐지 결과 비교를 수행하였으며 각 비교 결과는 Figs.
데이터처리
계산된 실효치를 이용하여 인접 채널과의 비교 수행을 통해 실효치차가 1차 결함판단 문턱치 αlower보다 작거나 αupper 큰 경우 센서를 결함으로 판별한다. 1차 결함판단 문턱치 η는 전체음향 채널 신호 평균 실효치, μR에 대한 표준편차(σ)를이용하여 통계적으로 결정(α = μR ± 3 \(\sqrt{σ^2}\))하였다.
계산된 실효치교차율에 대하여 자동 결함 판별을 위해 Eqs. (6)과 (7)을 이용하여 평균 영교차율 대 채널 별 영교차율비(ψk) 및 평균 실효치교차율 대 채널별 실효치교차율비(γk)를 계산한다.
성능/효과
제안된 기법의 성능분석을 위하여 실제 설치되어 운용중인 센서 배열을 통해 획득된 신호를 이용하여 결함 탐지 성능 실험을 수행하였으며, 실험결과를 통해 제안된 기법이 높은 결함 탐지 정확도를 보임을 관찰하였다. 또한 센서 결함 처리 기법 비교를 수행하였으며, 결함처리를 수행하지 않는 경우 심한 신호 왜곡이 발생하고, 결함처리 기법을 적용한 경우 미처리 결과에 비해 탐지 성능이 향상됨을 확인하였다. 향후 결함 채널에 대한 신호 지연 성분 및 전달경로를 고려한 센서 신호 생성 기법 연구가 필요할 것으로 예상된다.
6의 광대역탐지 결과[2,11]에서도 결함처리 수행 결과에 비해 결함처리 미수행 시 광대역 탐지 성능의 저하를 관찰하였다. 저주파대역에 대한 광대역탐지 결과의 경우 결함처리 미수행 결과(1) 화면에서 표적의 이동과 무관한 광대역 탐지 결과(점선 박스 표시)가 관찰되며, 고주파 대역에 대한 광대역 분석 결과 시 결함처리 미수행 결과(1)에서는 일부 표적이 탐지되지 않고, 0으로 설정 처리 결과(2)에서는 표적이 탐지, 보간처리 결과(3)에서는 표적이 탐지 되지만 표적의 이동 항적에 일부 왜곡이 발생(점선 박스 표시) 하는 것으로 관찰되었다.
제안된 기법은 기존에 주로 사용되는 센서 입력 신호의 실효치 값에 대한 분석을 통해 1차 결함 탐지를 수행하고, 실효치교차율 분석을 통해 2차 결함 탐지를 수행하였다. 제안된 기법의 성능분석을 위하여 실제 설치되어 운용중인 센서 배열을 통해 획득된 신호를 이용하여 결함 탐지 성능 실험을 수행하였으며, 실험결과를 통해 제안된 기법이 높은 결함 탐지 정확도를 보임을 관찰하였다. 또한 센서 결함 처리 기법 비교를 수행하였으며, 결함처리를 수행하지 않는 경우 심한 신호 왜곡이 발생하고, 결함처리 기법을 적용한 경우 미처리 결과에 비해 탐지 성능이 향상됨을 확인하였다.
후속연구
본 논문을 통해 제안된 기법은 향후 수중 음향 센서뿐만 아니라, 다양한 종류의 센서들을 위한 자동 결함 탐지 기법으로 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.
또한 센서 결함 처리 기법 비교를 수행하였으며, 결함처리를 수행하지 않는 경우 심한 신호 왜곡이 발생하고, 결함처리 기법을 적용한 경우 미처리 결과에 비해 탐지 성능이 향상됨을 확인하였다. 향후 결함 채널에 대한 신호 지연 성분 및 전달경로를 고려한 센서 신호 생성 기법 연구가 필요할 것으로 예상된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
센서의 불량형태에서 고장과 결함의 차이는 무엇입니까?
센서의 불량형태는 주로 고장과 결함으로나눌 수 있다.[5] 센서 고장이 발생한 경우 센서로부터 수신되는 신호가 없지만, 센서 결함이 발생한 경우 센서로부터 잘못된 신호가 지속적으로 수신된다. 이러한 이유로, 센서 결함에 대한 탐지가 고장 탐지 보다 더 어렵다.
수중 음파 탐지기는 어떻게 분류됩니까?
이러한 수중 음파 탐지기는 크게 능동 소나 및 수동 소나시스템으로 분류가 가능하며 능동 소나 시스템은 특정 위치에 설치된 송신 트랜스듀서에서 핑 신호를 송신하고, 일정거리에 떨어져있는 잠수함 및 기뢰, 수중부유물과 같은 수중 표적에 의해 반사되어 오는 반사음을 탐지하는 장비이다.[1, 2] 이에 반해, 수동 소나 시스템의 경우에는 특정 수심에 설치된 하이드로폰을 이용해 수상함 및 잠수함의 엔진이나 프로펠러와 같은 기계류에서 발생하는 자체 소음을 탐지하는 장비이다.[1, 2]
수중 음파 탐지 기는 군사목적 및 민간분야에서 어떠한 목적으로 사용됩니까?
최근 군사 및 민간 분야에서 다양한 수중 음파 탐지기 기술이 개발되고 있다. 일반적으로 군사 목적으로 사용되는 수중 음파 탐지 기는 잠수함, 어뢰, 기뢰 등의 탐지 및 식별 등을 위해 주로 사용되며, 민간분야에서는 주로 어군 탐지, 수중 탐사 등 해양환경조사를 목적으로 주로 사용되고 있다. [1]
참고문헌 (11)
J. S. Kim, S. B. Hwang, and C. M. Lee, "A DEMON processing robust to interference of tonals" (in Korean), J. Acoust. Soc. Kr. 31, 384-390 (2012).
A. D. Waite, Sonar for Practising Engineers, 3rd Ed. (Wiley, UK, 2002), pp. xvii.
C. H, Sherman and J. I. Butler, Transducers and Arrays for Underwater Sound (Springer, New York, 2007), pp. 267.
Y. Lim and Y. Roh, "Incidence angle estimation by the tonpilz type underwater acoustic vector sensor with a quadrupole structure" (in Korean), J. Acoust. Soc. Kr. 31, 569-579 (2012).
C. Lo, M. Liu, J. P. Lynch, and A. C. Gilbert, "Efficient sensor fault detection using combinatorial group testing," in Proc. IEEE DCOSS, 199-206 (2013).
B. D. Van Veen and K. M. Buckley, "Beamforming: a versatile approach to spatial filtering," IEEE Acoustics, Speech, and Signal Processing Magazine 5, 4-24 (1988).
S. Munir and J. A. Stankovic, "FailureSense: detecting sensor failure using electrical appliances in the home," in Proc. IEEE MASS, 73-81 (2014).
Y. G. Kim, Y. Kim, S. H. Lee, S.-T. Moon, M. Jeon, and H. K. Kim, "Underwater acoustic sensor fault detection for passive sonar systems," in Proc. 2016 First Int. Workshop on Sensing, Processing and Learning for Intelligent Machines, 85-88 (2016).
Y. Zhang, N. Dragoni, and J. Wang, "A framework and classification for fault detection approaches in wireless sensor networks with an energy efficiency perspective," Int. JDSN, 2015, Article ID 678029 (2015).
I. McLoughlin, Applied Speech and Audio Processing (Cambridge University Press, UK, 2009), pp. 136.
R. O. Nielsen, Sonar Signal Processing (Artech House, Norwood, 1991), pp. 155.
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