본 논문은 선박소음 데이터에 음선 역전파 기법을 적용하여 수동 선박 위치 추정 알고리듬을 제시한다. 기존의 방법 [S. H. Abadi, D. Rouseff and D. R. Dowling, J. Acoust. Soc. Am. 131, 2599-2610 (2012)]은 음선 기반 블라인드 디컨벌루션 및 음선 역전파 기법을 활용하여 배열의 기울기가 없는 근거리 환경에서 음원의 위치를 추정하였다. 하지만 위 방법은 배열의 기울기에 따른 위치 추정 오차가 크게 발생한다는 단점이 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 음선 기반 블라인드 디컨벌루션 및 음선 역전파 기법을 사용하되, 배열의 기울기를 보정하여 음원의 위치를 추정할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬의 성능은 SAVEX15(Shallow-water Acoustic Variability EXperiment in 2015)해상 실험의 선박소음 데이터를 이용하여 검증하였다.
본 논문은 선박소음 데이터에 음선 역전파 기법을 적용하여 수동 선박 위치 추정 알고리듬을 제시한다. 기존의 방법 [S. H. Abadi, D. Rouseff and D. R. Dowling, J. Acoust. Soc. Am. 131, 2599-2610 (2012)]은 음선 기반 블라인드 디컨벌루션 및 음선 역전파 기법을 활용하여 배열의 기울기가 없는 근거리 환경에서 음원의 위치를 추정하였다. 하지만 위 방법은 배열의 기울기에 따른 위치 추정 오차가 크게 발생한다는 단점이 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 음선 기반 블라인드 디컨벌루션 및 음선 역전파 기법을 사용하되, 배열의 기울기를 보정하여 음원의 위치를 추정할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬의 성능은 SAVEX15(Shallow-water Acoustic Variability EXperiment in 2015)해상 실험의 선박소음 데이터를 이용하여 검증하였다.
This paper presents an algorithm for passive localization of a ship by applying the ray back-propagation technique to the ship radiation noise data. The previous method [S. H. Abadi, D. Rouseff and D. R. Dowling, J. Acoust. Soc. Am. 131, 2599-2610 (2012)] estimates the position of a sound source in ...
This paper presents an algorithm for passive localization of a ship by applying the ray back-propagation technique to the ship radiation noise data. The previous method [S. H. Abadi, D. Rouseff and D. R. Dowling, J. Acoust. Soc. Am. 131, 2599-2610 (2012)] estimates the position of a sound source in the near-field environment with no array tilt by using the RBD (Ray-based Blind Deconvolution) and ray back-propagation techniques. However, when there exists an array tilt, the above method leads to a large position estimation error. In order to overcome the problem, this study proposes an algorithm that estimates the position of a sound source by correcting the array tilt using the RBD and ray back-propagation techniques. The proposed algorithm was verified by using the ship noise of SAVEX15 (Shallow-water Acoustic Variability EXperiment in 2015) experimental data.
This paper presents an algorithm for passive localization of a ship by applying the ray back-propagation technique to the ship radiation noise data. The previous method [S. H. Abadi, D. Rouseff and D. R. Dowling, J. Acoust. Soc. Am. 131, 2599-2610 (2012)] estimates the position of a sound source in the near-field environment with no array tilt by using the RBD (Ray-based Blind Deconvolution) and ray back-propagation techniques. However, when there exists an array tilt, the above method leads to a large position estimation error. In order to overcome the problem, this study proposes an algorithm that estimates the position of a sound source by correcting the array tilt using the RBD and ray back-propagation techniques. The proposed algorithm was verified by using the ship noise of SAVEX15 (Shallow-water Acoustic Variability EXperiment in 2015) experimental data.
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문제 정의
SAVEX15 실험은 수중음원 탐지, 수중음향 통신 성능 분석, 수중음향 채널측정 및 배경잡음 측정을 목적으로 시행되었다. 시험 일정은 2015년 5월14일부터 2015년 5월 28일까지 총 15일간 진행되었으며, 제주도 남남서향 바다에서 시행되었다.
본 논문에서는 채널 임펄스 응답을 통해 각 수신기에 음선이 도달하는 상대적인 시간 차이를 추정하는 것이 목적이므로 Eq. (12)의 e-ibω에 해당하는 임의의 시간 지연은 무시할 수 있다.
가설 설정
첫 번째는 수신 배열의 기울기가 0°에 가까운 경우, 두 번째는 양의 기울기를 갖는 경우와 세번째는 음의 기울기를 갖는 경우이다. 단, 배열의 기 울기는 선형성을 갖는다고 가정한다.
제안 방법
SAVEX15 수직 배열 센서에 수신된 선박소음 데이터를 200 Hz에서 900 Hz까지의 주파수 대역을 이용하여 결과를 분석하였다. 위 주파수 대역으로 빔 형성을 수행 후 주파수에 대해 비상관 합산 처리를 하게 되면 선박 소음이 수신되는 각도를 계산할 수 있다.
[14]가 제안한 기법의 한계점을 보완하여 배열의 기울기가 존재하는 상황에서 음선 역전파 기법을 적용하여 음원의 위치를 추정 할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 그리고 제안하는 알고리듬은 SAVEX15(Shallow-water Acoustic Variability EXperiment in 2015) 선박 소음 데이터에 적용하여 본 연구의 타당성을 검증하였다.
선박 소음은 송신 신호에 대한 정보를 알 수 없고, 연속적인 신호이기 때문에 CIR 추정이 어려워 RBD를 통하여 선박 소음의 CIR을 추정하였다.[15] 둘째, 추정된 CIR을 이용하여 수직 수신 배열 센서의 기울기 보정하였다. 해상 실험에서 해양환경의 영향을 받아 수직 배열 센서에 기울기가 나타나게 되고, 이는 음원 위치 추정 성능을 저하시키는 요인으로 작용된다.
[14]가 제안한 기법의 한계점을 보완하여 배열의 기울기가 존재하는 상황에서 음선 역전파 기법을 적용하여 음원의 위치를 추정 할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 그리고 제안하는 알고리듬은 SAVEX15(Shallow-water Acoustic Variability EXperiment in 2015) 선박 소음 데이터에 적용하여 본 연구의 타당성을 검증하였다.
수직 배열 센서의 기울기 보정을 위해 RBD 기법을 이용하여 CIR를 추정하였고, 이를 통해 음선의 상대적 도달시간의 격차를 계산하였다. 기울기 보정과 위치 추정에 대한 타당성을 검증하기 위해 CIR로 추정된 음선의 도달 시간 격차와 BELLHOP을 이용해 계산한 음선 도달 시간의 격차를 비교하였다. 또한 선박 위치 추정의 결과를 GPS 데이터와 비교했을 때, 거리 추정의 오차는 10 % 이내로 계산되었다.
넷째, re(ΔΘ) = min (r,ΔΘ), z(ΔΘ) =#(re) 위치에 도달하는 음선의 도달 시간을 BELLHOP 모델을 이용하여 계산한다.
음선 역전파 기법은 음선의 집속되는 지점으로 위치를 추정하는 알고리듬이기 때문에 위치 추정의 모호성에 나타날 가능성이 높다. 따라서 모호성을 최소화하기 위해 추정된 CIR에서 음선의 상대적 도달 시간의 차이를 계산하여 위치 추정의 모호성을 최소화시켰다.
본 논문에서는 SAVEX15 실험 데이터를 이용하여 선박 위치 추정을 수행하였다. 빔 형성을 통해 음선의 입사각을 추정하고, 수직 배열 센서의 기울기를 보정시킨 후 음선을 역전파하여 집속된 위치가 GPS 위치와 부합하는지 확인하였다.
본 논문의 알고리듬은 음원과 수직 배열 센서를 2차원 단면으로 투영하여 음원의 위치를 추정한다. 따라서 수직 배열 센서가 음파전달방향의 단면 뿐 아니라 좌우 수평방향으로 수직 배열 센서가 틀어지는 것은 2차원 단면상으로 보았을 때, 배열 개구면이 줄어드는 효과로 나타난다.
본 논문에서는 SAVEX15 실험 데이터를 이용하여 선박 위치 추정을 수행하였다. 빔 형성을 통해 음선의 입사각을 추정하고, 수직 배열 센서의 기울기를 보정시킨 후 음선을 역전파하여 집속된 위치가 GPS 위치와 부합하는지 확인하였다. 수직 배열 센서의 기울기 보정을 위해 RBD 기법을 이용하여 CIR를 추정하였고, 이를 통해 음선의 상대적 도달시간의 격차를 계산하였다.
선박 소음 데이터에 음선 역전파 기법을 적용하기 위해 첫째, 선박 소음의 채널 임펄스 응답(Channel Impulse Response, CIR)을 추정하였다. 선박 소음은 송신 신호에 대한 정보를 알 수 없고, 연속적인 신호이기 때문에 CIR 추정이 어려워 RBD를 통하여 선박 소음의 CIR을 추정하였다.
선박 소음 데이터에 음선 역전파 기법을 적용하기 위해 첫째, 선박 소음의 채널 임펄스 응답(Channel Impulse Response, CIR)을 추정하였다. 선박 소음은 송신 신호에 대한 정보를 알 수 없고, 연속적인 신호이기 때문에 CIR 추정이 어려워 RBD를 통하여 선박 소음의 CIR을 추정하였다.[15] 둘째, 추정된 CIR을 이용하여 수직 수신 배열 센서의 기울기 보정하였다.
셋째, 음선이 집속되는 정도를 수치로 나타내기 위해 다음의 수식을 계산한다.
대상 데이터
SAVEX15 실험데이터 중 본 논문에서 사용된 데이터는 세 가지 경우로 Fig. 5의 위치에서 측정된 데 이터이다. 첫 번째는 수신 배열의 기울기가 0°에 가까운 경우, 두 번째는 양의 기울기를 갖는 경우와 세번째는 음의 기울기를 갖는 경우이다.
SAVEX15 실험은 수중음원 탐지, 수중음향 통신 성능 분석, 수중음향 채널측정 및 배경잡음 측정을 목적으로 시행되었다. 시험 일정은 2015년 5월14일부터 2015년 5월 28일까지 총 15일간 진행되었으며, 제주도 남남서향 바다에서 시행되었다.[19]
실험의 구성은 Fig. 4와 같으며, 실험에 사용된 수직 배열 센서는 총 16개의 수신기로 구성되어 있으며, 수신기간 간격은 3.75 m의 등간격이다.
데이터처리
음원 위치 추정 알고리듬의 정확도를 검증하기 위해 실험 선박에서 수집한 GPS 데이터와 알고리듬을 통해 추정된 거리를 비교하였으며, 결과는 Tables 1, 2와 같다.
이론/모형
[16,17] 위 기법은 수신 신호만을 이용하여 채널 임펄스 응답과 송신신호를 추정할 수 있고, 본 논문에서는 두 정보 중 채널 임펄스 응답만을 사용하였다.
빔 형성을 통해 음선의 입사각을 추정하고, 수직 배열 센서의 기울기를 보정시킨 후 음선을 역전파하여 집속된 위치가 GPS 위치와 부합하는지 확인하였다. 수직 배열 센서의 기울기 보정을 위해 RBD 기법을 이용하여 CIR를 추정하였고, 이를 통해 음선의 상대적 도달시간의 격차를 계산하였다. 기울기 보정과 위치 추정에 대한 타당성을 검증하기 위해 CIR로 추정된 음선의 도달 시간 격차와 BELLHOP을 이용해 계산한 음선 도달 시간의 격차를 비교하였다.
성능/효과
다섯째, BELLHOP을 통해 계산한 음선의 도달 시간차이와 RBD를 통해 계산한 CIR의 음선의 도달시간 차이를 Eq. (15)을 통해 계산한다.
또한 선박 위치 추정의 결과를 GPS 데이터와 비교했을 때, 거리 추정의 오차는 10 % 이내로 계산되었다.
해상 실험에서 해양환경의 영향을 받아 수직 배열 센서에 기울기가 나타나게 되고, 이는 음원 위치 추정 성능을 저하시키는 요인으로 작용된다. 마지막으로 추정된 CIR을 통하여 음선 역전파 기법의 위치 추정 모호성을 최소화하였다. 음선 역전파 기법은 음선의 집속되는 지점으로 위치를 추정하는 알고리듬이기 때문에 위치 추정의 모호성에 나타날 가능성이 높다.
후속연구
본 논문의 알고리듬을 더 정확히 검증하기 위해 초음파 해류계(Acoustic Doppler Current Profiler, ADCP)를 통해 실험시간대의 해류방향 및 유속크기에 따른 수직 배열 센서의 기울기를 확인해 볼 필요가 있다. 하지만 안타깝게도 당시 ADCP의 전원이 꺼진 상태로 실험이 진행되어 해류방향 및 유속크기와 같은 데이터를 획득할 수 없었다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
MFP이란 무엇인가?
1970년대에 수동 소나 시스템에서 음원의 거리 및 깊이를 추정할 수 있는 방법인 정합장 처리(Matched Field Processing, MFP)가 Bucker[1]에 의해 처음으로 제안되었다. MFP는 음파 전달 모델을 통해 생성된 복 제 음장과 수신 배열 센서를 통해 수신된 데이터 간의 정합을 통해 음원의 위치를 추정할 수 있는 기법이다. [2]하지만 MFP는 음원이 존재할 수 있는영역에 대한 모든 복제 음장을 계산해야 하며, 이는 상당한 연 산량이 요구된다.
배열 불변성이 가지는 제약조건은 무엇인가?
정확한 해양 환경 및 상당한 연산량을 요구하는 정합장 처리와는 달리 AI는 수신신호의 평면파 빔형성만을 이용하여 빔시간 영역에서의 배열 불변성 파라미터를 추정하여 대략 10 % ~ 15 % 이내의 오차 범위에서 음원의 거리를 효율적으로 추 정할 수 있는 방법이다. AI는 최소한의 정보만을 이용 하여 효율적으로 음원의 거리를 추정할 수 있지만, 음원의 깊이를 추정할 수 없다는 제약조건을 가진다.
SAVEX15 실험의 목적은 무엇인가?
SAVEX15 실험은 수중음원 탐지, 수중음향 통신 성능 분석, 수중음향 채널측정 및 배경잡음 측정을 목적으로 시행되었다. 시험 일정은 2015년 5월14일부터 2015년 5월 28일까지 총 15일간 진행되었으며, 제주도 남남서향 바다에서 시행되었다.
참고문헌 (19)
H. P. Bucker, "Use of calculated sound fields and matched-field detection to locate sound sources in shallow water," J. Acoust. Soc. Am. 59, 368-373 (1976).
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S. H. Abadi, D. Rouseff, and D. R. Dowling, "Blind deconvolution for robust signal estimation and approximate source localization," J. Acoust. Soc. Am. 131, 2599-2610 (2010).
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M. B. Porter, "The BELLHOP manual and user's guide: PRELIMINARY DRAFT," Heat, Light and Sound Research, Inc, 2010.
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