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동해 해역에서 측정된 해상실험 데이터 기반의 수중음향 불확정성 추정 및 소나 탐지확률 예측
Estimation of underwater acoustic uncertainty based on the ocean experimental data measured in the East Sea and its application to predict sonar detection probability

한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea, v.43 no.3, 2024년, pp.285 - 292  

이대혁 (한양대학교 해양융합과학과) ,  양원준 (한양대학교 해양융합과학과) ,  김지섭 (한양대학교 해양융합과학과) ,  설호석 (한양대학교 해양융합과학과) ,  최지웅 (한양대학교 ERICA 해양융합공학과) ,  손수욱 (국방과학연구소)

초록
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소나 탐지확률을 계산하는 경우, 수중음향 불확정성은 표준편차가 8 dB ~ 9 dB인 정규분포를 따르는 것으로 고려되고 있다. 하지만, 소나 탐지성능은 실험해역, 해양환경 변동성에 따라 크게 변화하기 때문에 해상실험 데이터 기반의 수중음향 불확정성을 반영한 탐지성능 예측이 필요하다. 본 논문에서는 동해 천해환경에서 측정된 중주파수(2.3 kHz, 3 kHz) 소음준위와 전달손실 자료 기반의 수중음향 불확정성이 산출되었다. 해상실험 데이터 기반의 수중음향 불확정성을 반영한 예상탐지확률을 산출한 후, 이를 기존의 탐지확률 결과, 레일리 분포의 불확정성과 음으로 치우친 분포의 불확정성을 반영한 예상탐지확률 결과와 비교하였다. 결과적으로 각각의 수중음향 불확정성에 따라 탐지영역의 차이가 발생하는 것을 확인할 수 있었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

When calculating sonar detection probability, underwater acoustic uncertainty is assumed to be normal distributed with a standard deviation of 8 dB to 9 dB. However, due to the variability in experimental areas and ocean environmental conditions, predicting detection performance requires accounting ...

주제어

표/그림 (6)

참고문헌 (11)

  1. R. J. Urick, Principles of Underwater Sound, 3rd ed?(McGrawHill, New York, 1983), pp. 17-30. 

  2. A. D. Waite, Sonar For Practising Engineers, 3rd ed?(Spon Press, New York, 2003), pp. 119-124. 

  3. M. B. Porter, "Acoustic models and sonar systems," J.?Ocean Eng, 18, 425-437 (1993). 

  4. P. Abbot and I. Dyer, "Sonar performance predictions?incorporating environmental variability," in Handbook?of Impact of Littoral Environmental Variability on?Acoustic Predictions and Sonar Performance, edited?by N. Pace and F. Jensen (Springer, Dordrecht, 2002). 

  5. C. Emerson, J. F. Lynch, P. Abbot, T. -T. Lin, T. F.?Duda, G. G. Gawarkiewicz, and C. -F. Chen, "Acoustic?propagation uncertainty and probabilistic prediction?of sonar system performance in the southern East?China Sea continental shelf and shelfbreak environments," IEEE J. Ocean Eng. 40, 1003-1017 (2015). 

  6. S. An, J. Park, Y. Choo, and W. Seong, "Variation of?probability of sonar detection by internal waves in the?South Western Sea of Jeju Island" (in Korean), J.?Acoust. Soc. Kr. 37, 31-38 (2018). 

  7. L. Devroye, Non-Uniform Random Variate Generation?(Springer, New York, 1986), pp. 27-82. 

  8. D. H. Lee, R. Oh, J. W. Choi, S. Kim, and H. Kwon,?"Measurements of mid-frequency transmission loss in?shallowwaters off the East Sea: Comparison with?Rayleigh reflection model and high-frequency bottom?loss model" (in Korean), J. Acoust. Soc. Kr. 40, 297-303 (2021). 

  9. B. W. Silverman, Density Estimation for Statistics and?Data Analysis, 1st ed (Chapman & Hall/CRC, New?York, 1998), pp. 34-74. 

  10. S.-U. Son, R. Oh, J. W. Choi, and J.-S. Park, "Development and validation of a performance analysis?model for bistatc sonar" (in Korean), Proc. The KIMS?Technol. Conf. 374 (2019). 

  11. S.-U. Son, W.-K. Kim, H. S. Bae, and J.-S. Park,?"Assessment of acoustic detection performance for a?deployment of bi-static sonar" (in Korean), J. Acoust.?Soc. Kr. 41, 419-425 (2022). 

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