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중첩된 빔 신호처리를 통한 소나 해상도 향상
Sonar Resolution Enhancement Using Overlapped Beam Signal Processing 원문보기

Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers = 전자공학회논문지, v.54 no.2 = no.471, 2017년, pp.38 - 43  

온백산 (숭실대학교 정보통신공학과) ,  이지은 ((주)소나테크) ,  임성빈 (숭실대학교 전자정보공학부)

초록
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능동소나를 이용한 해저면의 이미지를 얻기 위한 연구는 다양하게 수행되어져 왔으며, 그 해상도를 향상시키는 방법은 현재까지도 중요한 문제이다. 해상도를 향상시키기 위한 방법은 여러 가지가 있으며 좁은 빔폭을 활용하여 빔 해상도를 높이는 방법이 가장 대표적이다. 하지만 좁은 빔폭을 이용하여 해상도를 향상시키는 방식은 기술적인 한계가 존재한다. 따라서 제한된 빔폭을 가진 어레이를 통하여 보다 높은 빔 해상도를 얻기 위한 신호처리 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 중첩된 빔을 방사하는 sonar의 수신신호에 신호처리를 통해 해상도를 향상시키는 방식을 소개한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Many studies about generating images of seabed using active sonar have been carried out but image resolution enhancement is still an important problem. Many methods have been proposed to improve sonar resolution and the approach using narrow beam width is commonly and widely applied to enhance azimu...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 이렇게 두 인접신호간의 모델링을 통해 겹치는 영역의 신호를 분리하여, 실제 사용되는 빔 폭보다 날카로운 빔을 사용한 것과 같은 효과를 확인하고자 한다.
  • 본 논문에서는 중첩된 빔을 방사하는 sonar의 수신신호에 신호처리 기법을 적용하여 빔 해상도를 향상시키는 방법을 제시하고자 한다. 일반적으로는 빔 폭을 줄여서 빔 해상도를 향상시키지만, 빔 폭을 줄이는 것은 어레이 사이즈, 구동 주파수 등의 제한적 요소로 인하여 한계가 있다.
  • 본 논문에서는 중첩된 빔을 방사하여 인접한 영역간의 신호처리를 적용해 해저면 이미지의 해상도를 향상시키기 위한 방법을 제안하였다. 이 방식에 대하여 시뮬레이션을 통하여 사용된 빔폭보다 더욱 좁은 빔폭을 사용한 것과 같은 효과를 보는 것을 확인하였다.

가설 설정

  • 이 소나는 수평빔폭의 절반씩 겹쳐지도록 shift 된다. 겹쳐진 상태로 발사된 신호의 반향을 그대로 이미지화 한다면 실제 물체의 모양보다 더욱 퍼진 형상으로 나타날 것이다. 이 때 인접한 두 신호에는 겹치는 영역에 의한 신호가 포함되어 있을 것이다.
  • 5º , 수직빔폭은 40º로 가정하였으며, 음속은 1500 m/s, 표본화주파수 40 kHz 로 하였다. 균일한 해저면에 높이 3m, 길이 2m의 물체가 그림 4와 같이 일정 간격 떨여져 놓여진 상태라고 가정을 하였으며, 소나로부터의 바닥거리는 150m에 위치하는 것으로 가정하였다. 송신 파형은 대역폭 14kHz, 중심주파수 13kHz의 LFM 파형을 사용하였으며, SNR 0dB와 20dB의 가우시안 잡음이 존재하는 환경으로 나누어서 실험하였다.
  • 일반적으로는 빔 폭을 줄여서 빔 해상도를 향상시키지만, 빔 폭을 줄이는 것은 어레이 사이즈, 구동 주파수 등의 제한적 요소로 인하여 한계가 있다. 따라서 제한된 빔을 방사하여 스캔을 할 때 일정 구간이 중첩되도록 이동을 하고, 그 겹치는 신호간에 신호처리기법을 적용하여 중첩된 영역을 모델링한다면 빔폭보다 좁은 영역의 신호를 얻을 수 있을 것이라고 고려하였다.
  • 모의실험에서 고려하는 천해의 깊이는 H =100 m 이며 음원과 수신기는 깊이 L = 10 m에 위치한다고 가정하였다. 소나신호의 수평빔폭은 1.
  • 본 논문에서는 빔의 절반만큼 겹치도록 빔을 방사하는 경우를 가정하였다. 그림 2의 a, b 영역은 서로 절반의 영역 2 를 공유하고 있으며, 공유하는 부분에 방사된 후 수신된 신호가 각각 포함되어 있을 것이다.
  • 본 논문에서는 수직 40도 수평 1.5도의 빔을 형성하는 어레이를 이용해 거리 100m에서 200m까지의 범위를 탐지하는 소나 시스템을 가정하였다. 이 소나는 수평빔폭의 절반씩 겹쳐지도록 shift 된다.
  • 모의실험에서 고려하는 천해의 깊이는 H =100 m 이며 음원과 수신기는 깊이 L = 10 m에 위치한다고 가정하였다. 소나신호의 수평빔폭은 1.5º , 수직빔폭은 40º로 가정하였으며, 음속은 1500 m/s, 표본화주파수 40 kHz 로 하였다. 균일한 해저면에 높이 3m, 길이 2m의 물체가 그림 4와 같이 일정 간격 떨여져 놓여진 상태라고 가정을 하였으며, 소나로부터의 바닥거리는 150m에 위치하는 것으로 가정하였다.
  • 본 논문에서 고려하는 중첩된 빔을 방사하는 sonar는 동일한 해저면에 다수의 ping을 겹치도록 shift 해가며 방사한다. 이 중첩된 수신신호들을 그대로 이미지화 한 다면 물체의 형상은 실제보다 퍼져서 나타나게 될 것이다. 따라서 중첩된 신호에서 신호처리를 거쳐 해상도를 향상시켜줄 필요가 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
사이드 스캔 소나란? 이미지의 해상도가 향상된다면 더욱 정밀하게 물체를 탐지 및 식별해낼 수 있게 되므로 이는 여러 분야에서 아주 중요한 기술이며, 이미지의 해상도 향상과 이를 통한 물체 탐지 및 식별에 관한 다양한 연구들이 수행되어져왔다 [4~8]. 사이드 스캔 소나는 선박의 좌현과 우현으로 좁은 빔을 방사하며 이동해가면서 해저면의 이미지를 얻는 기술이다. 또 다른 방식인 섹터 스캔 소나는 기본적인 원리는 사이드 스캔 소나와 비슷하지만 sonar beam의 steering 각도만을 변화시켜가며 방사하여 선체를 움직이지 않아도 된다는 점에서 차이가 있다.
소나 시스템에서 일반적으로 고주파수의 pulse를 사용하는 이유는? 소나 시스템을 이용해 해저면을 이미지화 하는 경우 그 해상도는 소나 빔 폭에 따라 성능이 크게 좌우된다. 소나 빔 폭이 좁을수록 소나 이미지의 해상도는 좋아지 게 되며, 빔 폭을 줄이기 위해서는 acoustic pulse의 주파수를 증가시키거나 array size를 증가시켜주어야 한다[9]. 그러므로 일반적인 side scan sonar는 고해상도의 이미지를 얻기 위해 고주파수의 pulse를 사용한다.
해저면의 이미지 형성을 위한 기술에는 무엇이 있는가? 소나를 이용한 해저면 이미지의 획득 및 그 해상도의 향상은 군사 및 민수 등의 다양한 응용분야에서 관심을 받는 중요한 문제이다. 물체 탐지를 위한 해저면의 이미지 형성을 위한 기술은 여러 가지가 있는데 그 중 대표적인 기술은 사이드 스캔 소나(Side-Scan Sonar)와 섹터 스캔 소나(Sector Scan Sonar), 합성개구면소나 (Synthetic Aperture Sonar) 등이 있다[1~3]. 이미지의 해상도가 향상된다면 더욱 정밀하게 물체를 탐지 및 식별해낼 수 있게 되므로 이는 여러 분야에서 아주 중요한 기술이며, 이미지의 해상도 향상과 이를 통한 물체 탐지 및 식별에 관한 다양한 연구들이 수행되어져왔다 [4~8].
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참고문헌 (11)

  1. F. Ollivier, P. Cervenka and P. Alais, "Side scan sonar using phased arrays for high resolution imaging and wide swath bathymetry," in Proc. of IEE - Radar, Sonar and Navigation, Vol. 143, no. 3, pp. 163-168, June 1996. 

  2. W. G. Jeon and Y. S. Cho, "Object Detection with Sector Scanning Sonar," in Proc. of 2013 OCEANS, pp. 1-8, San Diego, 2013. 

  3. Michael P. Hayes and Peter T. Gough, "Synthetic Aperture Sonar: A Review of Current Status," IEEE Journal of Oceanic Engineering, Vol. 34, no. 3, pp. 207-224, July 2009. 

  4. S. W. Perry and Ling Guan, "Detection of small man-made objects in sector scan imagery using neural networks," in OCEANS, 2001. MTS/ IEEE Conference and Exhibition, pp. 2108-2114, Nov 2001. 

  5. M. R. Azimi-Sadjadi, De Yao, Qiang Huang and G. J. Dobeck, "Underwater target classification using wavelet packets and neural networks," IEEE Trans. Neural Networks, Vol. 11, no. 3, pp. 784-794, May 2000. 

  6. L. J. Mullen, A. J. C. Vieira, P. R. Herezfeld, V. M. Contarino, "Application of RADAR technology to aerial LIDAR systems for enhan- cement of shallow underwater target detection," IEEE Trans. Microwave Theory and Techniques, Vol. 43, no. 9, pp. 2370-2377, Sep 1995. 

  7. J.E. Lee, T.B. Shim, "Research on Segmentation for Sidescan Sonar Image by Morphological Method", Journal of The Institute of Electronics Engineers of Korea vol. 49SP, no. 2, pp. 143-148, 2012. 

  8. E.C. Jeong, T.B Shim, "Underwater Acoustic Image Classification of a Cylindrical object using the Hough Transformation and Nth Degree Polynomial Interpolation," Journal of The Institute of Electronics Engineers of Korea vol. 50, no. 2, pp. 193-200, 2013. 

  9. Richard O. Nielsen, Sonar Signal Processing, Artech House, 1991, ch. 2. 

  10. M. Stojanovic, "On the relationship between capacity and distance in an underwater acoustic communication channel," WUWNet 2006(ACM), Los Angeles, California, USA, Sept. 2006. 

  11. Simon O. Haykin, Adaptive Filter Theory, Pearson, 2013, ch. 5. 

저자의 다른 논문 :

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