[논문]WBRCB 기반의 수동 선배열 소나 광대역 적응빔형성 기법 연구

현아라; 안재균; 양인식; 김광태

doi:10.7776/ask.2019.38.2.145

WBRCB 기반의 수동 선배열 소나 광대역 적응빔형성 기법 연구
A study on wideband adaptive beamforming based on WBRCB for passive uniform line array sonar 원문보기

한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea, v.38 no.2, 2019년, pp.145 - 153

현아라 (국방과학연구소 소나체계단) , 안재균 (국방과학연구소 소나체계단) , 양인식 (국방과학연구소 소나체계단) , 김광태 (국방과학연구소 소나체계단)

초록
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적응빔형성 기법은 부엽을 줄이고 약한 신호에 대한 탐지 성능을 향상시킨다. MVDR(Minimum Variance Distortionless Response)과 같은 일반적인 적응빔형성 기법은 설계한 가중벡터와 실제 입사신호의 조향벡터의 불일치에 대해 매우 민감하다. 또한 센서 수가 많은 어레이를 이용하여 광대역 적응빔형성을 할 경우 공분산행렬을 산출하기 위해 긴 관측시간과 많은 연산량이 요구된다. 본 논문은 센서 수가 많은 수동 선배열 소나의 광대역 적응빔형성 성능향상 및 안정성을 위해 WBRCB(Wideband Robust Capon Beamforming)를 적용하였다. 불일치 요소에 강인한 WBRCB 구현을 위해 다양한 불일치 요소를 반영하여 최적의 불일치 파라미터를 도출하였다. 도출된 파라미터를 반영한 WBRCB 기법을 시뮬레이션 및 실험데이터에 적용하여 수동 선배열 소나의 광대역 적응빔형성 성능 향상을 검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Adaptive beamforming methods are known to suppress sidelobes and improve detection performance of weak signal by constructing weight vectors depending on the received signal itself. A standard adaptive beamforming like the MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) is very sensitive to mismatches between weight vectors and actual signal steering vectors. Also, a large computational complexity for estimating a stable covariance matrix is required when wideband beamforming for a large-scale array is used. In this paper, we exploit the WBRCB (Wideband Robust Capon Beamforming) method for stable and robust wideband adaptive beamforming of a passive large uniform line array sonar. To improve robustness of adaptive beamforming performance in the presence of mismatches, we extract a optimum mismatch parameter. WBRCB with extracted mismatch parameter shows performance improvement in beamforming using synthetic and experimental passive sonar signals.

주제어

표/그림 (11)

그림 Fig. 1. Definition of uncertainty parameter.
표 Table 1. Summary of adaptive beamforming algorithms.
그림 Fig. 2. Uncertainty parameter [Eq. (12)] depending on target angle and error of look direction.
그림 Fig. 3. Uncertainty parameter [Eq. (12)] depending on target angle and error of array spacing.
그림 Fig. 4. Uncertainty parameter [Eq. (12)] depending on target angle and error of sound speed.
그림 Fig. 5. Uncertainty parameter depending on incident angle and error of look direction including other mismatches (synthetic data).
그림 Fig. 6. WBRCB beampower depending on uncertainty parameters for synthetic data with two targets (a) located near end-fire direction of array with 8° angular separation and (b) located on broadside direction of array with 3° angular separation.
표 Table 2. Simulation parameters.
그림 Fig. 7. Uncertainty parameter depending on incident angle and error of look direction including other mismatches (experimental data).
그림 Fig. 8. Comparison of BTRs obtained using WBRCB with uncertainty parameter = 8 (up), uncertainty parameter = 12 (center), and uncertainty parameter = 50 (bottom).
표 Table 3. Experimental parameters.

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문은 다양한 불일치 환경에서 광대역 표적탐지를 위한 수동 선배열 소나 적응빔형성 기법에 대해 다루었다. 적응빔형성 기법 중 관측시간을 줄이고 광대역 신호에 적합한 STMV와 불일치 환경에 강인한 RCB를 접목시켜 WBRCB 기반의 적응빔형성 기법에 대한 연구를 진행하였다.
수동 선배열 소나를 운용하면서 발생할 수 있는 불일치 요소들을 반영하여 불일치 환경에 강인한 WBRCB를 구현하고자 하였다. 불일치 파라미터를 정의하여 다양한 불일치 환경에서 최적의 불일치 파라미터를 도출하였다.
본 논문은 다양한 불일치 환경에서 광대역 표적탐지를 위한 수동 선배열 소나 적응빔형성 기법에 대해 다루었다. 적응빔형성 기법 중 관측시간을 줄이고 광대역 신호에 적합한 STMV와 불일치 환경에 강인한 RCB를 접목시켜 WBRCB 기반의 적응빔형성 기법에 대한 연구를 진행하였다.

가설 설정

사전에 가정한 센서 벡터의 음속과 실제 운용 환경에서의 음속 차이는 ±100 m/s 사이에서 정규분포를 갖는 난수 값이다.
(7)은 두 가지 제한조건이 반영되었다. 첫째 입사신호의 조향벡터가 1이다. 이는 센서 정면으로 조향된 신호의 조향각이 0이기 때문이다[Eq.

제안 방법

근접 빔 간격을 입사 방향 오차와 동일시할 때, 표적 입사각이 15°에 해당하는 불일치 파라미터는 15, 표적 입사각이 90°에 해당하는 불일치 파라미터는 7이 된다. Fig. 5에서 도출된 불일치 파라미터의 유효성을 검증하기 위해 다양한 불일치 파라미터를 적용한 WBRCB 빔형성 결과를 비교하였다. Fig.
Fig. 7에서 도출된 불일치 파라미터의 유효성을 확인하기 위하여 불일치 파라미터에 따른 WBRCB의 성능을 확인하였다. Fig.
[3]는 MVDR에서 요구되는 긴 관측 시간을 줄이기 위해 조향된 공분산행렬(Steered Covariance Matrix, STCM)을 이용한 STMV(Steered Minimum Variance)를 제안하였다. 이 기법은 입력 신호의 위상 지연을 통해 센서 정면으로 조향된 신호를 이용하여 공분산행렬을 추정하는 기법이다.
불일치 파라미터를 정의하여 다양한 불일치 환경에서 최적의 불일치 파라미터를 도출하였다. 도출된 불일치 파라미터를 WBRCB에 반영하여 표적 방위 분해 성능 비교를 통해 불일치 파라미터의 유효성을 검증하였다. 향후 비정상성, 부정확한 어레이 켈리브레이션, 비균질 환경에 따른 신호 파형 왜곡 등의 불일치 요소들을 추가하여 불일치 파라미터를 산출하여 복잡한 해양환경에 강인한 WBRCB 기반의 수동 선배열 소나 광대역 탐지 성능을 확보할 것이다.
본 논문에서는 다양한 불일치 요소 중에서 입사방향오차, 어레이 형태 왜곡, 음속 불일치 환경을 고려하여 불일치 파라미터를 도출하였다.
수동 선배열 소나를 운용하면서 발생할 수 있는 불일치 요소들을 반영하여 불일치 환경에 강인한 WBRCB를 구현하고자 하였다. 불일치 파라미터를 정의하여 다양한 불일치 환경에서 최적의 불일치 파라미터를 도출하였다. 도출된 불일치 파라미터를 WBRCB에 반영하여 표적 방위 분해 성능 비교를 통해 불일치 파라미터의 유효성을 검증하였다.
빔은 cosθ간격으로 균등 분할하여 인접 빔 사이의 간섭을 일정하게 유지할 수 있도록 설계하였다.
시뮬레이션 데이터에 이어 해상실험 데이터를 이용하여 불일치 환경에서의 광대역 적응빔형성 성능을 확인하였다. Table 3은 해상 실험 데이터에 적용된 WBRCB 파라미터이다.
본 논문은 불일치 환경에서 센서 수가 많은 수동 선배열 소나의 광대역 적응빔형성의 성능 향상을 위해 불일치 파라미터를 도출하고 도출된 파라미터를 WBRCB 기법에 적용하였다. 시뮬레이션 및 해상실험 데이터를 이용하여 수동 선배열 소나 광대역 적응빔형성 성능을 검증하였다.
STMV는 MVDR의 긴 관측시간이 요구되는 문제을 해결할 수 있다. 위상지연을 통해 센서 정면으로 조형된 신호를 이용하여 조향 공분산행렬을 산출한다. 센서 정면으로 조향된 입력 신호는 모든 공간 주파수, #는 0이 되며 아래의 Eq.
^[5] 소나 시스템 운용시 발생할 수 있는 다양한 불일치 요소들을 고려한 불일치 파라미터를 정의하였다. 정의된 불일치 파라미터에 불일치 요소들을 반영하여 최적의 불일치 파라미터를 도출하였다. 또한 도출된 파라미터를 WBRCB에 적용하여 수동 선배열 소나 광대역 적응빔형성 성능을 향상시켰다.

대상 데이터

시뮬레이션과 동일하게 빔을 cosθ 간격으로 설계를 하였고 빔의 개수는 121개이다.

이론/모형

Table 1은 본 논문에 언급된 적응빔형성 기법들의 장단점을 정리한 표이다. 다시 정리하자면 WBRCB는 협대역 적응빔형성 기법인 MVDR을 광대역으로 확장한 기법으로 공분산행렬 산출시 입력신호를 사전에 조향시켜 짧은 시간의 신호를 이용하였다. 또한, 불일치 파라미터를 적용하여 특정 주파수가 아닌 운용 주파수 전대역에 대한 최적의 가중벡터를 산출하여 광대역 탐지를 위한 최적의 빔성능을 갖는다.
랑그랑주 승수 λ는 뉴턴방법를 통해 구하며, 최종적으로 WBRCB의 가중벡터를 적용한 빔출력 파워는 아래와 같다.
(9)와 같다. 랑그랑주 승수법을 이용하여 최적의 가중벡터 w를 추정하였다.
그러나 실제 환경에서 다양하고 예상치 못한 불일치 요소들이 발생하기 때문에 이를 반영할 수 있는 적응빔형성 기법이 요구된다. 본 논문에서는 불일치환경에 강인한 수동 선배열 소나 광대역 신호 탐지성능 향상을 위해 STMV와 RCB를 접목한 WBRCB (Wideband Robust Capon Beamforming)를 적용하였다.^[5] 소나 시스템 운용시 발생할 수 있는 다양한 불일치 요소들을 고려한 불일치 파라미터를 정의하였다.
본 논문은 불일치 환경에서 센서 수가 많은 수동 선배열 소나의 광대역 적응빔형성의 성능 향상을 위해 불일치 파라미터를 도출하고 도출된 파라미터를 WBRCB 기법에 적용하였다. 시뮬레이션 및 해상실험 데이터를 이용하여 수동 선배열 소나 광대역 적응빔형성 성능을 검증하였다.

성능/효과

3장에서는 WBRCB 설명과 불일치 요소에 따른 불일치 파라미터를 도출하였다. 4장의 결과에서는 시뮬레이션과 실험데이터를 이용하여 다수의 불일치 요소가 존재하는 환경에서 불일치 파라미터를 도출하고 도출된 파라미터를 반영하여 WBRCB의 성능 향상을 검증하였다.
정의된 불일치 파라미터에 불일치 요소들을 반영하여 최적의 불일치 파라미터를 도출하였다. 또한 도출된 파라미터를 WBRCB에 적용하여 수동 선배열 소나 광대역 적응빔형성 성능을 향상시켰다.

후속연구

소나를 운용하면서 발생할 수 있는 불일치 요소들을 미리 예상한다면 불일치 파라미터를 사전에 도출하는 것이 가능하며, 도출된 최적의 파라미터는WBRCB 광대역 적응빔형성 성능 향상에 아주 중요한 요소가 될 것이다.
도출된 불일치 파라미터를 WBRCB에 반영하여 표적 방위 분해 성능 비교를 통해 불일치 파라미터의 유효성을 검증하였다. 향후 비정상성, 부정확한 어레이 켈리브레이션, 비균질 환경에 따른 신호 파형 왜곡 등의 불일치 요소들을 추가하여 불일치 파라미터를 산출하여 복잡한 해양환경에 강인한 WBRCB 기반의 수동 선배열 소나 광대역 탐지 성능을 확보할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	MVDR 기법은 무엇인가?	적응빔형성은 일반적인 빔형성과 달리 입력신호에 최적화된 가중벡터를 추정하여 부엽을 줄이고 저출력 신호에 대한 탐지 성능을 향상시킨다.[1] Capon에 의해 제안된 MVDR(Minimum Variance DistortionlessResponse)은 대표적으로 많이 쓰이는 기법으로 입력신호에 따라 적응적으로 관심 있는 신호는 왜곡 없이 받아들이고 그 외의 신호는 제한시키는 가중벡터를 설계하여 빔출력을 최소화 한다.[2] 이 기법은 입력 신호에 비 종속적인 CBF(Conventional beamforming)보다 방위 분해 성능이 뛰어나다.
	적응빔형성이 일반적인 빔형성과 다른 점은 무엇인가?	적응빔형성은 일반적인 빔형성과 달리 입력신호에 최적화된 가중벡터를 추정하여 부엽을 줄이고 저출력 신호에 대한 탐지 성능을 향상시킨다.[1] Capon에 의해 제안된 MVDR(Minimum Variance DistortionlessResponse)은 대표적으로 많이 쓰이는 기법으로 입력신호에 따라 적응적으로 관심 있는 신호는 왜곡 없이 받아들이고 그 외의 신호는 제한시키는 가중벡터를 설계하여 빔출력을 최소화 한다.
	MVDR 기법의 장점은 무엇인가?	[1] Capon에 의해 제안된 MVDR(Minimum Variance DistortionlessResponse)은 대표적으로 많이 쓰이는 기법으로 입력신호에 따라 적응적으로 관심 있는 신호는 왜곡 없이 받아들이고 그 외의 신호는 제한시키는 가중벡터를 설계하여 빔출력을 최소화 한다.[2] 이 기법은 입력 신호에 비 종속적인 CBF(Conventional beamforming)보다 방위 분해 성능이 뛰어나다. 그러나 가중벡터를 산출하기 위해 입력 신호의 공분산행렬(covariancematrix)의 역행렬을 구해야 한다.

참고문헌 (7)

F. B. Jensen, W. A. Kuperman, M. B. Porter, and H. Schmidt, Computational Ocean Acoustics (Springer, New York, 2000), Chap. 10.
J. Capon, "High resolution frequency-wavenumber spectrum analysis," Proc. IEEE. 57, 1408-1418 (1969).

상세보기
J. Krolik and D. Swingler, "Multiple broad-band source location using steered covariance matrices," IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 37, 1481-1494 (1989).

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J. Li, P. Stoica, and Z. Wang, "On robust capon beamforming and diagonal loading," IEEE Transactions on Signal Processing, 51, 1702-1715 (2003).

상세보기
S. D. Somasundaram, "Wideband robust capon beamforming for passive sonar," IEEE J. Oceanic Eng. 38, 308-322 (2013).

상세보기
L. Godara, "The effect of phase-shifter errors on the performance of an antenna-array beamformer," IEEE J. Oceanic Eng. 10, 278-284 (1985).

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N. Jablon, "Adaptive beamforming with the generalized sidelobe canceller in the presence of array imperfections," IEEE Transactions on Antennas and Propagation, 34, 996-1012 (1986).

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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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