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수동소나를 위한 LOFAR/DEMON 그램 압축 기법
LOFAR/DEMON grams compression method for passive sonars 원문보기

한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea, v.39 no.1, 2020년, pp.38 - 46  

안재균 (국방과학연구소 해양기술연구원) ,  조현덕 (국방과학연구소 해양기술연구원) ,  신동훈 (국방과학연구소 해양기술연구원) ,  권택익 (국방과학연구소 해양기술연구원) ,  김광태 (국방과학연구소 해양기술연구원)

초록
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로파/데몬 그램은 수동소나의 특성을 확인하기 위해 수중 음향 신호에 대한 방위, 시간, 주파수를 시각적으로 표현한 결과이다. 이러한 그램들은 기존의 압축 기법들을 적용하기 힘든 토널 성분과 같은 특징들을 포함하고 있다. 본 논문에서는 이진맵과 예측 기법으로 구성된 새로운 로파 및 데몬 그램 압축 기법을 제안한다. 먼저 각 주파수 빈에 대한 예측을 결정하는 이진맵을 생성하고, 프레임을 몇 개의 매크로 블록으로 구분한다. 각 매크로 블록에 대해 인트라 예측과 인터 예측을 적용하여 나머지를 계산한다. 그리고 이진맵에서 유효한 빈들에 대해 예측을 수행하고 엔트로피 부호화를 위해 나머지를 양자화 한다. 이진맵과 예측모드를 전송함으로써 복호기는 동일한 절차로 그램을 복원한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘의 로파와 데몬 그램 압축 결과가 기존의 데이터 압축 기법에 비해 우수함을 확인한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

LOw Frequency Analysis Recording (LOFAR) and Demodulation of Envelop Modulation On Noise (DEMON) grams are bearing-time-frequency plots of underwater acoustic signals, to visualize features for passive sonar. Those grams are characterized by tonal components, for which conventional data coding metho...

주제어

#로파   #데몬   #압축   #수동소나  

표/그림 (11)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 LOFAR/DEMON의 그램을 압축하는 기법을 제안하였다. LOFAR/DEMON 그램은 고유의 특성을 갖고 있어, 효율적인 압축을 위해서 토널 및 규준화 등으로 발생한 특성을 활용하였다.
  • 본 논문에서는 LOFAR와 DEMON 그램에 특화된 압축 기법을 제안한다. LOFAR/DEMON 그램은 프레임단위로 생성되며 방위-주파수의 2차원 데이터 구조를 갖는다.

가설 설정

  • 둘째, 현재 프레임의 스펙트럼은 이전 프레임의 스펙트럼과 유사한 값을 갖는다. LOFAR와 DEMON의 파워 스펙트럼을 생성하는 과정에는 빔 데이터를 주파수 도메인으로 변환하고 이를 이전 프레임의 결과와 융합하는 데이터 적분이 있다.
  • 여기서 입력 스펙트럼은 프레임 별 M개의 빔과 L개의 주파수 빈으로 구성된 M × L 크기의 데이터이며, 각 데이터 값은 규준화 후의 로그 스케일 데이터로 가정하나 로그 스케일이 아닌 데이터에도 적용이 가능하다. 또한 재생 시 화면 전시 파라미터에 대한 운용자 제어가 가능하도록 전시처리가 되지 않은 파워 스펙트럼을 가정하기 때문에 각 스펙트럼 값은 실수를 갖는다고 가정한다.
  • 셋째, 파워 스펙트럼의 값은 인접 빔과 유사한 값을 갖는다. 일반적으로 선배열에 대해 빔형성을 수행하면 빔 패턴이 싱크 함수 형태로 나타나는데, 이는 인접한 빔간의 파워값이 유사함을 의미한다.
  • 이러한 구조는 일반적인 동영상과 유사하나, 비디오 압축 코덱을 LOFAR/DEMON 그램 압축에 직접적으로 적용하기는 어렵다. 우선 압축하려고 하는 LOFAR/DEMON 그램 데이터는 Byte 크기의 데이터가 아니다. 영상은 기본적으로 픽셀의 화소가 0 ~ 255크기의 Byte로 한정되어 있으며 그에 대한 분석 등을 과정을 통해 최적화된 압축 결과를 도출한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
협대역 탐지 신호의 대표적 신호처리방법은 무엇이 있는가? 수동 소나는 수중 및 수상 표적이 방사하는 소음을 획득하여 표적을 탐지하는 시스템으로, 표적을 탐지하기 위해 선배열, 원통형 배열 등의 센서 배열을 통해 음향 신호를 수신하고 획득된 신호에 빔형성 및 광대역/협대역 탐지 등의 신호처리를 수행한다. 협대역 신호를 탐지하기 위한 대표적인 신호처리 방법으로는 LOw Frequency Analysis Recording(LOFAR) 또는 Demodulation of Envelop Modulation On Noise (DEMON) 등이 있으며, 해당 그램의 토널 성분을 확인하는 방식으로 표적을 탐지 및 식별한다. LOFAR는 표적이 방사하는 소음의 협대역 토널 성분을 확인하는 방법으로 빔데이터를 주파수 파워 스펙트럼으로 변환하고 적분 및 규준화 등의 처리를 통해 생성된다.
로파/데몬 그램이란? 로파/데몬 그램은 수동소나의 특성을 확인하기 위해 수중 음향 신호에 대한 방위, 시간, 주파수를 시각적으로 표현한 결과이다. 이러한 그램들은 기존의 압축 기법들을 적용하기 힘든 토널 성분과 같은 특징들을 포함하고 있다.
수동 소나란? 수동 소나는 수중 및 수상 표적이 방사하는 소음을 획득하여 표적을 탐지하는 시스템으로, 표적을 탐지하기 위해 선배열, 원통형 배열 등의 센서 배열을 통해 음향 신호를 수신하고 획득된 신호에 빔형성 및 광대역/협대역 탐지 등의 신호처리를 수행한다. 협대역 신호를 탐지하기 위한 대표적인 신호처리 방법으로는 LOw Frequency Analysis Recording(LOFAR) 또는 Demodulation of Envelop Modulation On Noise (DEMON) 등이 있으며, 해당 그램의 토널 성분을 확인하는 방식으로 표적을 탐지 및 식별한다.
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참고문헌 (8)

  1. W. A. Struzinski and E. D. Lowe, "A performance comparison of four noise background normalization scheme proposed for signal detection systems," J. Acoust. Soc. Am. 76, 1738-1742 (1984). 

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  2. W. A. Struzinski and E. D. Lowe, "The effect of improper normalization on the performance of an automated energy detector," J. Acoust. Soc. Am. 78, 936-941 (1985). 

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  3. T. Wiegand, G. J. Sullivan, G. Bjontegaard, and A. Luthra, "Overview of the H.264/AVC video coding standard," IEEE Tran. Circuits Syst. Video Techn. 13, 560-576 (2003). 

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  4. G. J. Sullivan, J. -R. Ohm, W. -J. Han, and T. Wiegand, "Overview of the high efficiency video coding (HEVC) standard," IEEE Tran. Circuit Syst. Video Techn. 22, 1649-1668 (2012). 

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  5. H. L. Tan, C. C. Ko, and S. Rahardja, "Fast coding quad-tree decisions using prediction residuals statistics for high efficiency video coding (HEVC)," IEEE Tran. Broadcast. 62, 128-133 (2016). 

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  6. A. Moffat, R. M. Neal, and I. H. Witten, "Arithmetic coding revisited," Proc. IEEE Data Comp. Conf. 202-211 (1995). 

  7. J. -K. Ahn, D. -Y. Lee, M. Ahn, J. D. K. Kim, C. Y. Kim, and C. -S. Kim, "Progressive compression of 3D triangular meshes using topology-based Karhuen- Loeve transform," Proc. ICIP. 3417-3420 (2010). 

  8. 7zip Project Official Home Page, http://www.7-zip.org/, (Last viewed September 5, 2019). 

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