[논문]고속 수중 이동체의 심도 정보 전송을 위한 신호 동기화 기법

이주형; 이근혁; 안정하; 김기만; 한민수; 김성용

doi:10.7776/ask.2020.39.2.069

[국내논문] 고속 수중 이동체의 심도 정보 전송을 위한 신호 동기화 기법
Signal synchronization method for depth information transmission of high-speed underwater vehicle 원문보기

한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea, v.39 no.2, 2020년, pp.69 - 76

이주형 (한국해양대학교) , 이근혁 (한국해양대학교) , 안정하 (한국해양대학교) , 김기만 (한국해양대학교) , 한민수 (국방과학연구소) , 김성용 (국방과학연구소)

초록
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본 논문은 수중 고속 이동체의 심도 정보를 전송하는 방법을 다룬다. 고속 이동체로부터 전송되는 심도 정보신호는 높은 주파수 변동성을 갖고 수신된다. 제안한 방법에서는 기존의 방법처럼 주파수 동기화뿐만 아니라 시간 축에서 추가로 동기화 하는 방법을 적용하였다. 최대 50 kn로 이동하는 환경에서 수행된 모의실험을 통하여 기존의 방법보다 낮은 해상도를 갖는 도플러 주파수 뱅크를 형성하고, 제안한 방법을 사용하여 심도 정보를 복구한 경우 기존에 6 % ~ 9 %이었던 오류율이 0.2 % ~ 1 %로 낮아진 오류 성능을 나타내었다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper deals with a method of transmitting depth information of a high-speed underwater vehicle. The depth information signal transmitted from the high-speed mobile object is received with high frequency variability. In the proposed method, we apply not only frequency synchronization but also additional synchronization on the time axis like the existing method. In the case of a Doppler frequency bank with less resolution than the conventional method through simulations performed in the environment moving up to 50 kn, and the depth information is recovered using the proposed method, the error rate of 6 % ~ 9 % is reduced to 0.2 % ~ 1 %.

Keyword

표/그림 (13)

그림 Fig. 1. Packet structure.
그림 Fig. 2. (Color available online) Geometry between underwater vehicle and receiver.
그림 Fig. 3. (Color available online) Carrier frequency variation by Doppler effect.
그림 Fig. 5. Procedure for data packet synchronization.
그림 Fig. 4. (Color available online) Block diagram of Doppler bank.
그림 Fig. 6. Geometry between underwater vehicle and receiver.
표 Table 1. Simulation parameters.
그림 Fig. 7. (Color available online) Doppler frequency estimation [10 Hz interval].
그림 Fig. 8. (Color available online) Doppler frequency estimation [50 Hz interval].
그림 Fig. 9. (Color available online) BER performance according to Doppler frequency estimation error.
표 Table 2. Operating time according to Doppler re-solution.
표 Table 3. BER table of each case.
표 Table 4. Program operation time according to each method.

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 도플러 천이 변동성이 큰 환경에서 기존의 도플러 뱅크를 이용하는 방법보다 적은 계산량으로도 성능을 갖도록 하는 방법에 대해 연구하였다. 적용한 방법은 도플러 천이 주파수 추정을 위한 리플리카 수를 줄이는 대신에 시간 축에서 보정하도록 하여 동기화 과정을 추가 수행하였다.
이 논문은 도플러 천이 변동성이 큰 환경에서 기존의 도플러 뱅크만을 이용하는 방법보다 적은 계산량으로도 성능을 유지하는 방법에 대해 연구하였다. 적용한 방법은 도플러 천이 주파수 추정을 위한 리플리카 수를 줄이는 대신 시간 축에서 보정을 추가 하였으며 시간 동기화를 위해 위치 추적용 신호를 분할하여 사용하였다.

가설 설정

모의실험 이전에 일정한 영역 안에 다수의 수신기가 존재하며 그 안을 송신기가 통과하는 상황을 가정하여 신호 대 잡음비는 10 dB이상이 유지된다고 가정하였다.
(2) 에서 θ는 Fig. 2와 같이 고정된 수신기가 이동 하는 송신기와 이루는 각도이며 fd는 도플러 주파수, fc는 중심 주파수 그리고 c는 음속을 의미하며 본문에서는 1500 m/s로 가정하였다.
모의실험은 수신기와 송신기의 심도를 모두 50 m이며, 최근접 지점은 수신기로부터 50 m 떨어져 있는 경우를 가정했으며 모의실험에선 16개의 핑이 전송되며 신호 전송되는 시간의 중간 지점에 CPA를 통과하도록 설계되었다. 따라서 송신기의 전송 위치는 속도에 따라 변하도록 설계하였다.
6 시작 지점은 신호의 중간에 CPA 지점을 지나므로 50 kn(≒26 m/s)의 속도로 이동하는 경우 26 m/s × 8s로–208m부터 208m까지 이동하도록 모의실험이 설계되었다. 모의실험 상황에서 수심은 상대적으로 매우 깊다고 가정하여 해수면에 반사된 다중 경로 신호만을 고려했다. 두번째 경로의 크기는 첫 번째 경로와 0.

제안 방법

본 논문에서는 도플러 천이 변동성이 큰 환경에서 기존의 도플러 뱅크를 이용하는 방법보다 적은 계산량으로도 성능을 갖도록 하는 방법에 대해 연구하였다. 적용한 방법은 도플러 천이 주파수 추정을 위한 리플리카 수를 줄이는 대신에 시간 축에서 보정하도록 하여 동기화 과정을 추가 수행하였다. 연구된 방법은 모의실험을 통하여 성능을 분석하였다.
적용한 방법은 도플러 천이 주파수 추정을 위한 리플리카 수를 줄이는 대신에 시간 축에서 보정하도록 하여 동기화 과정을 추가 수행하였다. 연구된 방법은 모의실험을 통하여 성능을 분석하였다.
이 때 2차 시간 동기화 기법은 기존의 통신 프레임 동기화를 위해 연구된 방법^[8]을 적용하였다. 먼저 에너지 검출기를 이용하여 신호가 존재하는 대략의 위치를 찾은 다음, 대략적인 위치를 이용하여 신호를 일부분만 자른다. 에너지 검출기를 통해 탐색된 신호를 사용하여 도플러 뱅크내의 리플리카들과 상호 관계를 확인한다.
먼저 에너지 검출기를 이용하여 신호가 존재하는 대략의 위치를 찾은 다음, 대략적인 위치를 이용하여 신호를 일부분만 자른다. 에너지 검출기를 통해 탐색된 신호를 사용하여 도플러 뱅크내의 리플리카들과 상호 관계를 확인한다. 이 때 각 리플리카들 사이의 주파수 간격은 기존의 것보다 넓게 설정하여 상호상관도를 구하기 위한 계산량을 감소시킨다.
제안한 방법은 도플러 뱅크내의 리플리카들과 상호 관계 확인 과정 후에 시간 동기화를 한 번 더 수행 한다. 위 과정을 추가한 이유는 의사 잡음 신호가 전송되는 동안 도플러 천이 주파수가 변하였다면 추정된 도플러 천이 주파수를 이용하여 찾은 동기가 정확하지 않을 수 있다.
위 과정을 추가한 이유는 의사 잡음 신호가 전송되는 동안 도플러 천이 주파수가 변하였다면 추정된 도플러 천이 주파수를 이용하여 찾은 동기가 정확하지 않을 수 있다. 그러므로 신호의 시작점을 보다 정확하게 찾기 위해 핑 신호를 분할한 뒤 일부만 사용하여 시간 동기를 재탐색하도록 하였다. 그리고 재탐색된 동기를 이용하여 심도 데이터를 복조하게 된다.
가져온 일부 신호는 추정된 도플러로 보간법을 통해 가져온 일부 신호에 도플러를 심어준다. 마지막으로 도플러가 심어진 가져온 일부 신호와 수신된 핑의 상호관계를 이용해 핑의 시작점을 재탐색 한다. 이때 신호의 앞부분을 가져오는데 이는 훈련신호의 앞부분에 심도 정보가 붙어있기 때문이다.
제안한 방법의 성능을 분석하기 위해 모의실험을 수행하였다. 심도 정보가 전송되는 비트 수는 7-bit가이다.
모의실험은 수신기와 송신기의 심도를 모두 50 m이며, 최근접 지점은 수신기로부터 50 m 떨어져 있는 경우를 가정했으며 모의실험에선 16개의 핑이 전송되며 신호 전송되는 시간의 중간 지점에 CPA를 통과하도록 설계되었다. 따라서 송신기의 전송 위치는 속도에 따라 변하도록 설계하였다. CPA 지점을 통과할 때 도플러변화가 가장 극심하고 이러한 경우 모의 실험결과를 얻었다.
도플러 뱅크를 통해 추정된 값에 대한 보상은 보간법을 사용하였다. 먼저, 추정된 도플러 주파수와 실제 송신에 사용된 중심 주파수 사이의 비율을 추정한다. 다음으로 신호를 앞에 측정된 비율에 따라 팽창 혹은 압축하여 도플러에 대한 보상을 해주었다.
먼저, 추정된 도플러 주파수와 실제 송신에 사용된 중심 주파수 사이의 비율을 추정한다. 다음으로 신호를 앞에 측정된 비율에 따라 팽창 혹은 압축하여 도플러에 대한 보상을 해주었다.
모의실험은 이동체 속도에 따라 이루어졌으며 10 kn, 30 kn, 50 kn로 이동하는 경우를 고려했다. 이 때 신호 대 잡음비는 10 dB로 설정하였다.
872 s로 차이가 미미하였지만 오류 성능은 크게 개선되었다. 모의실험에 사용된 컴퓨터의 사양은 Intel Core i7-7700K / 4.20 GHz CPU를 사용했으며 수신부의 시작부분에 Matlab의 내장함수 tic과 toc을 사용하여 연산시간을 측정하였다.
이 논문은 도플러 천이 변동성이 큰 환경에서 기존의 도플러 뱅크만을 이용하는 방법보다 적은 계산량으로도 성능을 유지하는 방법에 대해 연구하였다. 적용한 방법은 도플러 천이 주파수 추정을 위한 리플리카 수를 줄이는 대신 시간 축에서 보정을 추가 하였으며 시간 동기화를 위해 위치 추적용 신호를 분할하여 사용하였다. 모의실험을 통하여 제안한 방법의 동작시간은 비슷하나 성능이 개선되는 것을 확인하였다.

이론/모형

심도 정보 데이터 신호의 포스트 앰블 역할을 하는 위치 추적용 신호 또한 도플러 주파수 천이 영향을 받아 신호의 길이가 압축 또는 팽창 변화하면서 시간 축에서 신호의 위치도 변한다. 수중 이동체로 부터 전송된 심도 정보를 복구하기 위해서 본 논문에서는 2단계에 걸친 주파수-시간 동기화 기법을 적용하였다. 이 때 2차 시간 동기화 기법은 기존의 통신 프레임 동기화를 위해 연구된 방법^[8]을 적용하였다.
수중 이동체로 부터 전송된 심도 정보를 복구하기 위해서 본 논문에서는 2단계에 걸친 주파수-시간 동기화 기법을 적용하였다. 이 때 2차 시간 동기화 기법은 기존의 통신 프레임 동기화를 위해 연구된 방법^[8]을 적용하였다. 먼저 에너지 검출기를 이용하여 신호가 존재하는 대략의 위치를 찾은 다음, 대략적인 위치를 이용하여 신호를 일부분만 자른다.
도플러 뱅크를 통해 추정된 값에 대한 보상은 보간법을 사용하였다. 먼저, 추정된 도플러 주파수와 실제 송신에 사용된 중심 주파수 사이의 비율을 추정한다.

성능/효과

특히, 음파의 경우 주파수가 전자기파에 비하여 매우 낮기 때문에 도플러 천이 효과에 취약하고, 천해에서는 해수면과 해저면 등에 반사된 다중 경로 전달 현상이 존재한다.^[2] 수중 이동체가 수신기로부터 멀리 떨어져 있는 경우 도플러 천이 주파수가 비교적 일정하지만 수신기 위치를 기준으로 근접한 지점을 지나는 경우 천이되는 도플러 값이 시간에 따라 급변할 수 있다.^[3]
시뮬레이션에서 이동하는 표적의 속력은 50 kn로 설정하였다. 제안한 방법을 사용하지 않고, 도플러 뱅크를 통해 주파수만 추정하여 심도 정보 신호를 보정하는 경우 20 Hz 이하의 간격으로 리플리카를 형성하였을 때 0.001 이하의 오류를 나타냈으나 30 Hz 이상의 간격을 가지면 오류율이 크게 증가하였다. 도플러 뱅크의 주파수 간격을 줄일수록 성능이 우수해지지만 프로그램의 동작시간이 증가하였다.
고속 이동체 환경에서 기존의 주파수만 추정하여 보정하는 방법과 제안한 방법으로 얼마나 정확하게 심도 정보를 전달할 수 있는지 다음의 Table 3에 나타냈다. 먼저 아무 보상도 해주지 않고 복조 하는 경우에는 모두 30% 이상의 오류율을 나타냈다. 도플러 뱅크를 10Hz 간격으로 형성하여 도플러 주파수를 추정하고 추정된 주파수만 보정하면 성능은 매우 우수하지만 앞서 언급한 것과 같이 계산량이 많아진다.
도플러 뱅크를 25 Hz 간격으로 형성한 뒤 도플러 천이된 주파수를 찾고 추정된 주파수만을 보상한 경우 6% ~ 9%의 오류율을 나타냈다. 그에 반해 논문에서 제안한 방법의 경우 도플러 뱅크 해상도는 25 Hz 간격으로하는 대신 시간 영역에서 동기화 과정을 한 번 더 거치는 방식으로써 앞서 25 Hz 간격의 도플러 뱅크만을 이용하는 방법에 비하여 오류율이 0.2% ~ 1%로나타나 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있다.
아무 보상이 없는 방법의 시간이 가장 짧으나 정보의 복조가 불가능하다. 25 Hz 간격을 갖는 리플리카를 적용하면 동작시간은 2.926 s이고, 제안된 방법이 적용된 경우 동작시간은 2.872 s로 차이가 미미하였지만 오류 성능은 크게 개선되었다. 모의실험에 사용된 컴퓨터의 사양은 Intel Core i7-7700K / 4.
적용한 방법은 도플러 천이 주파수 추정을 위한 리플리카 수를 줄이는 대신 시간 축에서 보정을 추가 하였으며 시간 동기화를 위해 위치 추적용 신호를 분할하여 사용하였다. 모의실험을 통하여 제안한 방법의 동작시간은 비슷하나 성능이 개선되는 것을 확인하였다. 이후 실해역에서 취득한 데이터를 이용한 성능 분석이 필요할 것으로 보인다.

후속연구

모의실험을 통하여 제안한 방법의 동작시간은 비슷하나 성능이 개선되는 것을 확인하였다. 이후 실해역에서 취득한 데이터를 이용한 성능 분석이 필요할 것으로 보인다.

참고문헌 (8)

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상세보기
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상세보기
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X. Cui and B. Sun, "An improved frame synchronization method based on correlation window division," Proc. International Conference on Solid-State and Integrated Circuit Technology, 1-3 (2012).

저자의 다른 논문 :

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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