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중첩 비음수 행렬 분해 기법에 기반한 지속파 능동 소나의 잔향 신호 제거 기법
Reverberation suppression algorithm for continuous-wave active sonar system based on overlapping nonnegative matrix factorization 원문보기

한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea, v.36 no.4, 2017년, pp.273 - 278  

이석진 (경기대학교 전자공학과) ,  임준석 (세종대학교 전자정보통신공학과) ,  정명준 (국방과학연구소)

초록
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본 논문에서는 지속파 능동 소나의 수신된 신호에서 잔향 신호를 제거하는 후처리 알고리즘을 도출하고자하며, 제안하는 알고리즘은 작은 도플러효과가 존재하여 목표물로부터 반사된 핑 신호가 잔향신호와 잘 구분이 되지 않는 경우를 목표로 하여 고안되었다. 본 알고리즘은 중첩 비음수 행렬 분해 기법에 기반하고 있으며, 방사될 핑 신호의 주파수 특성을 분석한 후, 수신된 신호의 시간-주파수 영역 특성을 이용하여 잔향 신호를 제거하고 핑 신호를 복원한다. 알고리즘의 효과를 분석하기 위하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션 결과 다양한 진향 신호 에너지 환경에서 6 dB 가량의 신호대잔향비 성능 향상을 보임을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, a post-processing algorithm to suppress reverberation for continuous-wave active sonar system is developed. The developed algorithm is designed for a low-doppler environment where the target echo is not distinguishable from the reverberation. The algorithm is developed based on overla...

주제어

#능동 소나   #지속파   #잔향 제거   #비음수 행렬 분해  

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

문제 정의

  • 본 논문에서는 중첩 비음수 행렬 분해 기법에 기반하여 지속파 능동 소나의 잔향 성분을 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 빔형 성기와 같이 공간정보를 이용하여 신호를 처리하는 모듈의 후처리 알고리즘으로 사용되는 것을 목표로 하였으며, 해당 신호의 시간-주파수 영역 특성을 이용하여 잔향 신호를 제거하고자 하였다.
  • 본 연구에서는 위와 같이 행렬 S가 행렬 C의 주파수 축 평행이동된 형태를 가진다는 성질을 이용하여, 방사된 핑 신호 데이터로부터 행렬 S를 추정하고 잔향을 제거하는 알고리즘을 도출하고자 한다.
  • 본 연구에서는 일반적인 지속파(continuous wave) 핑 신호를 이용하는 시스템에서 적용될 수 있는 잔향 제거 알고리즘을 도출한다. 특히 본 연구에서 도출된 잔향 제거 알고리즘은 시간-주파수 영역에서 동작하도록 하여, 빔형성기 등의 공간 정보를 이용하는 시스템과 병행하여 사용이 가능하다.
  • 본 논문에서는 중첩 비음수 행렬 분해 기법에 기반하여 지속파 능동 소나의 잔향 성분을 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 빔형 성기와 같이 공간정보를 이용하여 신호를 처리하는 모듈의 후처리 알고리즘으로 사용되는 것을 목표로 하였으며, 해당 신호의 시간-주파수 영역 특성을 이용하여 잔향 신호를 제거하고자 하였다.

가설 설정

  • (6) ~ (9)까지의 작업을 수행하여 핑 신호의 주파수 기저 WC를 추정하며, 이때 핑 신호의 주파수 특성이 시간에 따라 변하지 않는 지속파 신호라고 가정하여, 기저의 개수 R은 1로 설정한다.
  • 사용된 핑 신호는 0.05 s 길이의 지속파 신호를 사용하였으며, 대상체로부터의 정규화 도플러 비(f/f0)는 1.036으로 가정하였다.
  • 다양한 신호대잔향비(Signal to Reverberation Ratio, SRR) 환경에 대한 알고리즘 성능을 분석하기 위하여, -20 dB ~ 5 dB의 신호대잔향비 환경에서 시뮬레이션을 수행하였다. 제안하는 알고리즘의 성능을 신호 부분공간 추출[5] 알고리즘의 성능과 비교하였으며, 이 때 잔향 신호의 에너지는 사전지식으로 주어진다고 가정하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
능동 소나란? 수중에서 대상체를 탐지함에 있어서 음향신호를 이용한 소나 시스템은 필수적인 도구이다. 특히 직접 음파를 방사하여 그 반사음을 측정함으로써 대상체를 탐지하는 능동 소나는 그 쓰임새가 더욱 중요하다.
소나 시스템은 수중에서 대상체를 탐지함에 있어서 어떤 신호를이용하는가? 수중에서 대상체를 탐지함에 있어서 음향신호를 이용한 소나 시스템은 필수적인 도구이다. 특히 직접 음파를 방사하여 그 반사음을 측정함으로써 대상체를 탐지하는 능동 소나는 그 쓰임새가 더욱 중요하다.
능동 소나를 이용할때 어려운점은? 능동 소나를 이용하여 대상체로부터의 반사음을 정확히 얻기 위해서는 원치 않는 신호, 즉 잡음을 제거하는 것이 중요하다. 특히, 방사한 음향이 주변 환경에 의해 반사되어 발생되는 잔향 신호의 경우 대상 반사음 신호와 그 특성이 유사하기 때문에 제거하기가 어렵다. 또한 실제 환경에서는 도플러에 의한 주파수 변화도 고려하여야 한다.
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참고문헌 (10)

  1. H. Cox and L. Hung, "Geometric comb waveforms for reverberation suppression," 1994 Conference Record of the Twenty-Eighty Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers 2, 1185-1189 (1994). 

  2. T. Collins and P. Atkins, "Doppler-sensitive active sonar pulse designs for reverberation processing," IEE Proceedings of Radar, Sonar, and Navigation 145, 347-353 (1998). 

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  3. Y. Doisy, L. Deuraz, S. P. van Ijsselmuide, S. P. Beerens, and R. Been, "Reverberation suppression using wideband Doppler-Sensitive pulses," IEEE J. Ocean. Eng. 33, 419-433 (2008). 

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  4. G. Ginolhac and G. Jourdain, "Principal component inverse algorithm for detection in the presence of reverberation," IEEE J. Ocean. Eng. 27, 310-321 (2002). 

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  5. W. Lei, Q. Zhang, X. Ma, and C. Hou, "Active Sonar detection in reverberation via signal subspace extraction algorithm," EURASIP J. Wireless Communications and Networking 2010, 1-10 (2010). 

  6. P. Faure, "Theoretical model of reverberation noise," J. Acoust. Soc. Am. 36, 259-266 (1964). 

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  7. F. C. Marchall, "A conceptual model of reverberation in the ocean," Proc. IEEE ICSSP 2, 836-839 (1977). 

  8. D. A. Abraham and A. P. Lyons, "Simulation of Non-Rayleigh reverberation and clutter," IEEE J. Ocean. Eng. 29, 347-362 (2004). 

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  9. A. Cichocki, R. Zdunek, A. H. Phan, and S. Amari, Nonnegative Matrix and Tensor Factorizations (Wiley, Chichester, 2009), pp. 160-166. 

  10. T. Virtanen, "Monaural sound source separation by nonnegative matrix factorization with temporal continuity and sparseness criteria," IEEE Trans. Audio, Speech, and Lang. Process. 15, 1066-1074 (2007). 

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