KR101483022B1 - 다중표적 순간소음원의 방위탐지방법 - Google Patents

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KR101483022B1
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성일
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국방과학연구소
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Abstract

본 발명은 다중표적 순간소음원의 방위탐지방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 다중표적 순간소음원의 방위탐지방법은 복수의 순간소음원에서 발생한 서로 다른 소리를 감지하는 복수의 분산센서로부터 상기 감지된 서로 다른 소리에 대응되는 음향 신호를 수신하는 단계와 상기 음향 신호를 상기 복수의 분산센서 별로 구분하는 단계와 상기 복수의 분산센서 별로 구분된 음향 신호가 동일한 순간소음원으로부터 발생한 소리에 대응되는 음향 신호인지 판단하는 단계와 상기 판단된 음향 신호를 적어도 하나의 연관그룹으로 구분하는 단계 및 상기 연관그룹에 속하는 음향신호의 속성 정보를 이용하여 상기 연관그룹에 속한 음향신호에 대응하는 순간소음원의 방위를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

다중표적 순간소음원의 방위탐지방법{THE METHOD OF FINDING MULTIPLE TARGET BEARING}
본 발명은 복수의 표적에서 동시에 발생하는 소리를 탐지하여, 상기 표적의 방위를 탐지하는 방법에 관한 것이다.
군사적 대상인 로켓, 포, 개인화기 등은 실시간으로 위치를 추적하는 것이 중요하다. 따라서 이러한 표적들의 위치를 추적하기 위하여 다양한 방법이 개발되고 있다.
종래의 소음원의 방위를 탐지하는 방법으로 두 개의 수신센서에 수신된 신호의 시간차를 이용하는 방법이 사용되었다. 신호처리방법으로는 협대역처리기법과 광대역처리기법으로 나뉠 수 있다.
협대역처리기법은 대표적으로 범형성기법을 들 수 있다. 범형성기법은 원거리 음장영역에서 측정된 배열센서 신호 간의 시간차 정보로부터 방위를 추정하는 것으로 무상관 잡음은 배열센서의 개수에 비례하여 억제되고 방위분해능은 배열의 기하학적 크기 및 가중함수에 좌우된다.
광대역처리기법은 대표적으로 음향홀로그래피기법을 들 수 있다. 음향홀로그래피기법은 근거리음장영역에서 측정된 두 개의 센서 간의 복수 음압자료를 Helmhorz 적분방정식의 경계조건으로 하여 소음생성원의 발생기적을 규명하거나 원거리음장을 예측하는 것으로 소음원의 발생기적이나 원거리음장 정확도는 배경잡음, 근거리음장 측정정확도 및 공간적인 측정범위에 좌우된다.
본 발명의 일 목적은 복수의 순간소음원, 즉 다중표적의 방위를 산출하는 것이다.
본 발명은 다중표적 순간소음원의 방위를 산출하기 위한 방법에 관한 것이다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 다중표적 순간소음원의 방위를 산출하기 위하여, 복수의 순간소음원에서 발생한 서로 다른 소리를 감지하는 복수의 분산센서로부터 상기 감지된 서로 다른 소리에 대응되는 음향신호를 수신하는 단계와 상기 음향 신호를 상기 복수의 분산센서 별로 구분하는 단계와 상기 복수의 분산센서 별로 구분된 음향 신호가 동일한 순간소음원으로부터 발생한 소리에 대응되는 음향 신호인지 판단하는 단계와 상기 판단된 음향 신호를 적어도 하나의 연관그룹으로 구분하는 단계와 상기 연관그룹에 속하는 음향신호의 속성 정보를 이용하여 상기 연관그룹에 속한 음향신호에 대응하는 순간소음원의 방위를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 상기 음향신호의 속성 정보는 음향 신호의 도달시간, FFT 블록번호, 신호 준위, 잡음 준위 및 신호 파형 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 상기 판단하는 단계에서의 판단의 기준은 상기 동일한 순간소음원으로부터 발생한 소리에 대응되는 소리가 상기 복수의 분산센서 중 적어도 하나에 도달한 시간이 하기의 [수학식A]의 범위 안에 포함되는지 여부이고, 상기 도달한 시간이 하기의 [수학식A]의 범위 안에 속하면, 상기 음향 신호를 상기 동일한 순간소음원으로부터 발생한 소리에 대응되는 음향 신호라고 판단하는 것을 특징으로 한다.
[수학식A]
Figure 112013072004775-pat00001
Figure 112013072004775-pat00002
: 음향 신호가 m번째 분산센서에 도달한 시간,
Figure 112013072004775-pat00003
: 1번 분산센서와 m번 분산센서 사이의 거리, c : 음속, e : 도달시간 추정오차를 감안한 여유분
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 상기 적어도 하나의 연관그룹은 상기 동일한 순간소음원에서 발생한 소리라고 판단된 음향 신호의 조합인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 최우도 원리와 관련된 하기의 [수학식B]를 이용하여 상기 적어도 하나의 연관그룹 중 상기 동일한 순간소음원의 방위를 추정하는데 있어서 가장 적합하다고 판단되는 적어도 하나의 연관그룹을 선택하는 것을 특징으로 한다.
[수학식 B]
Figure 112013072004775-pat00004
Figure 112013072004775-pat00005
: m번째 분산센서에서 연관 가능한 음향 신호의 개수,
Figure 112013072004775-pat00006
: 1번 분산센서를 기준으로 m번 분산센서의 좌표, c : 음속,
Figure 112013072004775-pat00007
: 해당 조합의 도달시간으로부터 추정한 순간소음원의 입사벡터
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 상기 선택된 적어도 하나의 연관그룹 중,
상기 선택된 적어도 하나의 연관그룹에 속하는 음향신호의 순간소음원의 입사벡터가 포함된다고 가정된 평면의 방위를 균등 분할하는 단계와 상기 균등 분할된 방위 별로 상기 선택된 적어도 하나의 연관그룹에 포함된 음향신호의 도달 시간의 오차를 계산하고, 상기 계산된 오차 중 오차가 가장 작은 방위를 선택하는 단계를 포함하고, 상기 오차가 가장 작은 방위는 상기 선택된 적어도 하나의 연관그룹에 포함된 음향신호에 대응하는 순간소음원의 입사벡터가 포함된 방위이고, 상기 선택된 적어도 하나의 연관그룹 중 상기 오차가 가장 작은 방위에 대응되는 적어도 하나의 연관그룹을 추출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 상기 도달시간의 오차는 상기 복수의 분산센서 각각의 오차에서의 최대값인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시 예에 있어서, 상기 오차가 가장 작은 방위를 갖는 적어도 하나의 연관그룹에 대하여, 하기의 [수학식C]를 이용하여 상기 오차가 가장 작은 방위를 갖는 적어도 하나의 연관그룹을 구성하는 음향 신호 간의 상관도를 나타내는 상호상관을 계산하고, 상기 상호상관 결과의 최대값을 이용하여 시간지연의 오차값을 산출하며, 선형 최소제곱 최적화 함수의 식인 [수학식D]를 사용하여 상기 시간지연의 오차값이 최소가 되는 순간소음원의 방위를 도출하는 것을 특징으로 한다.
[수학식 C]
Figure 112013072004775-pat00008
상호상관을 구하기 위한 시간영역의 블록신호 :
Figure 112013072004775-pat00009
과
Figure 112013072004775-pat00010
C[n] : N을 주기로 반복되는 상호상관, N : FFT 블록의 크기,
Figure 112013072004775-pat00011
: 푸리에 변환관계,
Figure 112013072004775-pat00012
:
Figure 112013072004775-pat00013
의 켤레 복소 연산(complex conjugate)
[수학식 D]
Figure 112013072004775-pat00014
Figure 112013072004775-pat00015
: 해당 조합의 도달시간으로부터 추정한 순간소음원의 입사벡터,
Figure 112013072004775-pat00016
: 1번 분산센서를 기준으로 m번 분산센서의 좌표, c : 음속,
Figure 112013072004775-pat00017
: 1번 분산센서를 기준으로 m번 분산센서에서 측정한 도달 시간지연
본 발명의 일 실시 예에 따른 다중표적 순간소음원의 방위 탐지 방법은 복수의 분산센서를 이용하여 다중표적에서 동시에 발생하는 소리를 탐지하고, 상기 탐지한 소리를 이용하여 상기 다중표적의 방위를 산출할 수 있다.
따라서 본 발명은 군사적 대상인 로켓, 포, 개인화기 등의 위치 추정에 활용될 수 있다. 또한 본 발명은 레이더, 소나, 기타 감시장비에서 얻은 표적의 연관 및 융합시, 전체 탐지조합을 조회하지 않고도 표적의 연관 및 융합을 최적화하는 알고리즘 개발에 활용할 수 있다.
도 1은 분산센서를 이용한 다중표적 순간소음원 방위탐지장치의 구성을 나타낸 개념도이다.
도 2는 분산센서를 이용한 다중표적 순간소음원의 방위를 탐지하기 위한 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3은 복수의 순간소음원이 복수의 분산센서에서 감지되는 경우, 각 순간소음원에서 발생한 신호를 구분하는 것을 나타내는 개념도이다.
도 4는 음향신호에 대응하는 탐지객체들을 연결리스트로 연결한 개념도이다.
도 5은 해당 방위에 대하여 순간소음원에서 발생한 소리의 도달 시간에 대한 오차를 계산하는 것을 나타낸 개념도이다.
도 6은 음향신호에 대하여 정밀 시간지연 추정 방법을 나타낸 개념도이다.
도 7은 도출한 순간소음원의 방위벡터에서 풍속에 관한 오차를 보정하는 것을 나타낸 개념도이다.
상술한 본 발명의 특징 및 효과는 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여, 다중표적 순간소음원의 방위를 탐지하기 위한 장치 및 방법에 대하여 보다 구체적으로 살펴본다. 도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 분산센서를 이용한 다중표적 순간소음원 방위탐지장치의 구성을 나타낸 개념도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 다중표적 순간소음원 방위탐지장치는 순간소음원으로부터 발생한 소리를 수신하여, 상기 소리에 대응되는 음향신호를 이용하여 순간소음원의 방위를 추정하기 위한 것으로서, 이를 위해서 신호수신부(100) 및 신호처리부(101)를 포함할 수 있다.
또한 본 발명은 분산센서(102), 기상센서(103), GPS 수신센서(104)를 더 포함할 수 있다.
신호수신부(100)는 복수의 분산센서(102)로부터 서로 다른 순간소음원에서 발생한 소리에 대응하는 음향 신호를 수신할 수 있다. 또한 상기 기상센서(103)로부터 풍향 등의 기상정보를 수신할 수 있다. 나아가, GPS 수신센서(104)로부터 절대 시간 정보를 수신할 수 있다.
신호처리부(101)는 상기 신호수신부(100)로부터 복수의 음향 신호, 기상정보, 절대 시간 정보를 수신할 수 있다. 상기 신호처리부(101)는 상기 순간소음원의 방위를 획득하기 위하여, 상기 복수의 음향 신호, 기상정보, 절대 시간 정보 중 적어도 하나를 처리할 수 있다. 이때, 상기 신호처리부(101)는 상기 신호수신부(100)로부터 얻은 정보를 이용하여 상기 순간 소음원의 방위를 추정할 수 있다.
분산센서(102)는 복수의 순간 소음원에서 동시에 발생한 소리를 수신할 수 있다. 이때, 상기 분산센서(102)는 상기 소리를 수신할 수 있는 마이크를 구비할 수 있다. 상기 분산센서(102)는 순간소음원의 방위를 측정하기 위하여, 복수로 구비될 수 있다. 또한 상기 복수의 분산센서(102)는 공간적으로 분산되어 있을 수 있다. 상기 분산센서(102)에서 수신된 소리에 대응되는 음향신호는 상기 신호수신부(100)로 전송될 수 있다.
기상센서(104)는 풍향, 풍속 및 온도 등의 기상정보를 감지한다. 이는 순간 소음원의 방위 측정시 풍향, 풍속 등으로 인한 오차를 보정하기 위함이다. 상기 기상센서(103)에서 감지한 기상정보는 상기 신호수신부(100)로 전송될 수 있다.
GPS 수신센서(103)는 순간소음원의 시각 동기화를 위한 절대 시간 정보를 제공한다. 이는, 순간소음원의 방위 측정시 정확한 시간 정보를 이용하여, 정확한 방위를 찾기 위함이다. 상기 분산센서(102)를 이용하여 음향신호를 수신하는 경우, 상기 신호처리부(101)에서 상기 음향 신호의 샘플 시각을 동기화할 수 있다. 상기 신호처리부(101)에서는 GPS 수신센서(103)로부터 PPS(pulse per second) 신호를 수신하여 신호수신부(100)의 샘플시각 동기화에 활용할 수 있다. 상기 PPS 신호는 위성에서 발신하는 것으로 1초 주기로 반복되며, 그 구간은 1us이며, 시작 경계의 정확도는 ±100ns이다. 따라서 PPS 신호는 본 발명에서 요구하는 시각 정확도를 충분히 만족할 수 있다.
이상에서는 다중표적 순간소음원의 방위탐지장치의 구조 및 기능에 대하여 살펴보았다. 이하에서는 본 발명이 순간소음원의 방위를 추정하는 방법에 대하여 보다 자세히 살펴본다.
도 2에서는 본 발명인 다중표적 순간소음원의 방위탐지 방법에 대한 흐름도이다.
우선, 순간소음원 방위 탐지를 위하여 분산센서(102)에서는 음향 신호를 측정한다(S200). 분산센서(102)는 일정 단위 블록으로 음향 신호를 수집할 수 있다. 상기 수집된 음향신호는 신호수신부(100)로 전송된다. 상기 신호수신부(100)에서 수신한 음향신호는 상기 신호처리부(101)에서 분석할 수 있다.
상기 음향신호를 수신한 상기 신호처리부(101)는 음향신호를 분석한다(S210). 이때, 상기 신호처리부(101)는 동작 후, 기 설정된 시간 동안에는 추정된 잡음준위 값이 부정확하여 탐지에 오류를 발생시킬 수 있으므로 상기 음향신호에 대한 분석을 하지 않고, 잡음준위 추정만을 실시할 수 있다. 예를 들어, 초기 5초 동안에는 상기 음향 신호에 대한 분석을 하지 않고, 잡음준위 추정만을 할 수 있다. 5초 이후에는 잡음 준위 추정뿐만 아니라 상기 음향신호의 피크 추출 및 분석을 실행할 수 있다.
한편, 탐지대상인 순간 소음원의 주파수 특성을 알지 못할 경우, 분산센서는 광대역 탐지를 수행하여야 한다. 이 경우, 음향신호가 없는 대역의 잡음이 유입되어 분산센서의 탐지 성능이 저하될 수 있다. 따라서, 신호처리부(101)는 정확한 음향 신호 분석을 위하여, 음향신호의 에너지가 존재하는 주파수에 가중치를 주어 잡음을 배제할 수 있다. 따라서, 탐지대상 순간소음원이 여러 종류인 경우, 신호처리부(101)는 주파수 필터링을 수행하기 위해 순간소음원 별로 탐지채널을 별도로 생성할 수 있다.
상기 신호처리부(101)는 상기 신호수신부(100)에서 수신한 음향 신호를 스펙트럼 분석한다. 상기 수신한 음향 신호를
Figure 112013072004775-pat00018
이라고 하고, 상기 스펙트럼 분석하여 얻은 주파수 k에서의 에너지 스펙트럼을
Figure 112013072004775-pat00019
라고 한다. 이때, 탐지 대상 순간소음원의 주파수 밴드에 해당하는 주파수 영역을
Figure 112013072004775-pat00020
라고 하면, 시간준위 분석결과(SL(n))는 IFFT 분석을 통하여 얻을 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112013072004775-pat00021
(단, N : FFT 크기,
Figure 112013072004775-pat00022
: 음향 신호, h(n) : 해밍(Hamming) 윈도우, w(k) : 표적별 주파수 가중치)
상기 신호처리부(101)는 상기 신호수신부(100)에서 수신한 음향신호에 대하여 순간소음원의 방위를 구하는데 이용하는 음향신호와 잡음을 구별하기 위하여 잡음 준위를 분석한다. 이때, 상기 잡음 준위는 순간 소음에 비하여 급격하게 변하는 값이 아니므로 FFT 블록단위로 추정하여도 충분하다. 예를 들어, FFT 블록에 중첩 50%를 적용한 경우, 현재 FFT 블록에서 추정한 잡음준위(
Figure 112013072004775-pat00023
)는 다음과 같이 시간준위의 평균으로 구할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112013072004775-pat00024
상기 잡음 준위는 하나의 FFT 블록에서 N개의 샘플만을 이용하여 산출한 것으로서, 좀 더 신뢰성 있는 추정을 위하여 과거에 산출한 잡음 준위를 이용할 수 있다. 이때, 과거의 잡음 준위와 현재의 잡음 준위의 평균값을 이용할 수 있다. 그러나 이 경우, 음향 신호를 포함하는 FFT 블록에서 추정한 잡음 준위 값이 커져, 잡음 준위가 과대 평가될 수 있다. 따라서, 이를 방지하기 위하여, 잡음준위 추정시 평균을 적용하되, 일정비율 이상 증가하지 못하도록 [수학식 3]과 같이 상한선을 정할 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112013072004775-pat00025
상기 신호처리부(101)는 상기 시간준위 분석값(SL(n))과 상기 잡음준위 분석값(NL)을 통하여, 신호대 잡음비(SNR(n),dB)를 구할 수 있다. 상기 신호대 잡음비(SNR(n))가 기 설정된 문턱값을 초과하는 경우, 상기 음향 신호는 유효한 신호로 판별e될 수 있다. 상기 신호대 잡음비의 산출식은 [수학식 4]와 같다.
[수학식 4]
Figure 112013072004775-pat00026
상기 신호대 잡음비가 상기 기 설정된 문턱값을 초과한 음향 신호에 대하여, 음향 신호의 도달시간(toa, Time of Arrival)은 신호대 잡음비의 피크(SNR(t))에서 다음과 같은 3점 보간을 통해 얻을 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112013072004775-pat00027
상기 음향 신호가 유효하다고 판별된 경우, 상기 신호처리부(101)는 상기 음향 신호에 대한 정보를 생성할 수 있다. 이때, 신호처리부(101)는 상기 정보를 이용하여 탐지객체(Detection Object)를 생성할 수 있다. 상기 탐지객체는 음향 신호에 관한 속성 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 속성 정보는 음향신호의 도달시간(toa), FFT 블록번호, 신호 준위, 잡음 준위, 신호 파형 등을 포함할 수 있다.
상기 음향신호에 대한 정보를 생성한 후, 상기 신호처리부(101)에서는 상기정보를 통하여 상기 순간소음원의 방위를 추정한다(S220). 상기 순간소음원의 방위를 추정하는 방법은 하기에서 도면과 함께 보다 상세하게 설명한다.
이하에서는 상기 신호처리부(101)에서 순간소음원의 방위를 획득하기 위하여, 음향 신호를 분석하고, 상기 분석한 음향 신호를 이용하여 방위를 획득하는 방법에 대하여 설명한다.
도 3에서는 복수의 분산센서가 2개의 순간 소음원에서 동시에 발생하는 소리를 탐지하고, 동일한 순간소음원에서 발생한 음향신호를 구분하는 모습을 나타낸 개념도이다. 이때, 상기 신호처리부(101)는 각 분산센서에서 감지한 소리가 동일한 순간소음원에서 발생한 음향신호인지 여부를 구별하기 위하여 탐지객체를 연관시키는 것이 필요할 수 있다.
예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 분산센서 6개가 육각형 형태로 100~500m 범위 내에 이격하여 있을 수 있다.(300) 또한 두 개의 순간 소음원이 20km 밖에서 음향신호를 동시에 생성(301)하는 경우가 있을 수 있다. 이때, 각 분산센서는 2개의 음향신호를 동시에 수신(302)하게 된다. 이때, 각 분산센서에서 수신한 음향신호 중 동그라미(303)로 표시된 음향 신호가 순간 소음원 #1에서 발생한 음향신호이다. 이때, 상기 동그라미로 표시된 각 분산센서에서의 음향신호들은 도 4에 도시된 바와 같이 연관리스트로 연결될 수 있다.
도 4는 상기 음향신호에 대응하는 탐지객체를 연관시키는 방법을 나타낸 개념도이다. 도 4에서 도시한 바와 같이, 상기 탐지객체는 분산센서별, 탐지채널별로 연결리스트(Linked list)로 구성될 수 있다.
상기 연결리스트는 리스트 내의 객체 순회가 자유롭고, 객체 간 비교가 용이하며, 다른 자료구조와는 다르게 객체의 위치에 관계없이 객체의 제거가 자유롭다는 장점이 있다. 따라서, 상기 탐지객체를 연결리스트로 구성함으로써, 연결리스트 내에서 객체의 복사, 비교 및 정렬을 쉽게 할 수 있다.
상기 연결리스트는 각 분산센서에서 생성한 탐지객체를 다양한 기준에 의하여 정렬할 수 있다. 본 발명에서는 일 실시 예로서, 음향 신호의 도달시간 순으로 정렬한 것을 나타내었다. 또한 각 탐지객체들은 양방향으로 연결될 수 있다.
이하에서는 상기 탐지객체를 동일한 순간소음원에서 발생한 음향신호끼리 연관시키기 위한 알고리즘에 대하여 설명한다. 우선, 전체 분산센서의 연결리스트에서 상기 도달시간이 가장 빠른 탐지객체를 기준으로 다른 분산센서에서 연관 가능한 탐지객체를 조회한다. 예를 들어, 도달시간이 가장 빠른 탐지객체인 1번 분산센서의 탐지객체(401)를 기준으로 하면, m번째 분산센서에서 연관 가능한 탐지객체의 도달 시간의 범위는 다음과 같은 관계식으로 주어질 수 있다.
[수학식 6]
Figure 112013072004775-pat00028
본 발명에서는 상기 도달 시간의 범위를 연관 게이트의 범위로 정의할 수 있다. 이때, 상기 도달시간의 차이는 분산센서 간의 간격을 음파가 진행하는데 걸리는 소요 시간보다 작아야 한다.
한편, 상기 도달 시간의 범위에 관한 관계식에서의 음속은 온도에 영향을 받을 수 있다. 따라서, 상기 기상 센서(103)로부터 수신된 온도 값을 이용하여, 상기 신호처리부(101)는 상기 음속에 대한 상기 온도의 영향을 고려할 수 있다. 상기 온도의 영향을 고려한 음속의 값은 다음과 같다.
[수학식7]
Figure 112013072004775-pat00029
상기 신호처리부(101)는 상기 온도의 영향을 고려한 음속을 고려하여, 보다 정확한 도달시간을 측정할 수 있다.
상기 도달시간을 기준으로 탐지객체를 연관 때, 연관 가능한 조합의 개수는 상기 연관 게이트의 범위 내에 있는 탐지객체의 개수가 증가할수록 기하급수적으로 증가한다. 따라서 연관 가능한 조합의 개수를 N, 연관 게이트 범위 내에 있는 탐지객체의 개수를 P라고 하면, 연관 가능한 조합의 개수는 다음과 같이 주어질 수 있다.
[수학식 8]
Figure 112013072004775-pat00030
본 발명에서는 상기 연관 가능한 조합의 개수를 전부 찾는 대신, 순간 소음원이 평면파로 입사했다고 가정한 후, 해당 방위에 적합한 조합을 찾는 방법을 사용할 수 있다. 상기 방법을 적용하기 위해서는 상기 순간소음원이 상기 분산센서와 충분히 원거리에 위치해 있어, 상기 순간소음원에서 발생한 소리가 평면파 입사를 한다는 가정을 충족하여야 한다.
상기 가정하에, 상기 연관 가능한 조합의 개수를 찾기 위하여 최우도(Maximum Likelyhood) 조건을 적용할 수 있다. 예를 들어, 여러 방향에서 동시에 음향 신호가 수신되는 경우, 1번 분산센서를 기준으로 m번째 분산센서에서는 복수개의 탐지객체가 발생할 수 있다. 이때, Nm개의 도달 시간의 값을
Figure 112013072004775-pat00031
이라고 정의한다.
최우도 조건을 적용하여, [수학식 9]에서 목적 함수의 값이 가장 작은 조합을 선택할 수 있다. 이때, 상기 목적함수의 값이 가장 작은 조합에서의 음향 신호의 도달 시간으로부터 순간 소음원의 입사벡터를 추정할 수 있다.
[수학식 9]
Figure 112013072004775-pat00032
상기 최우도 조건을 적용하여 적합한 조합을 찾은 후, 상기 찾은 조합에 대하여 근사적인 방위영역을 설정할 수 있다. 이하에서는 상기 찾은 조합에 대응하는 방위영역을 근사화하기 위한 알고리즘에 대하여 설명한다.
도 5는 상기 입사벡터가 포함된 평면을 균등분할하여, 방위를 추정하는 방법에 대한 개념도이다.
우선 상기 신호처리부(101)는 상기 입사벡터가 포함된 평면을 균등 분할(501)할 수 있다. 그 후 상기 찾은 조합에 대응하는 순간소음원의 입사방위 벡터가 상기 균등 분할한 평면 중 어느 하나의 방위에 도달하였다고 가정될 수 있다. 이때, 상기 신호처리부(101)에서는 실제 분산센서에서 탐지한 도달시간이 이 가정에서 얼마나 벗어나는지 계산할 수 있다.
예를 들어, 전체 방위 영역이 K개로 균등 분할되고, M개의 분산센서가 사용될 수 있다. 즉, 도 5에 도시된 바와 같이, 전체 360도의 방위가 16개로 균등 분할되고, 분산센서의 개수는 6개가 사용될 수 있다. 이때, 1번 분산센서에서 도달 시간이 가장 빠른 탐지 객체가 있다고 가정한다면, 도달 시간이 가장 빠른 탐지객체가 기준 탐지객체로 설정될 수 있다. 이때, 방위별, 분산센서별 도달시각 오차 값은 다음과 같은 수식으로 계산될 수 있다.
[수학식 10]
Figure 112013072004775-pat00033
도 5에서는 상기 수식으로 계산된 값을 표로 도시하였다. K번째 방위가 구하고자 하는 순간소음원의 방위라고 가정하면, 상기 균등 분할된 각 방위에서의 오차값은 전체 분산센서에서의 오차값의 최대값으로 정의할 수 있다. 상기 표의 오른쪽 마지막 열(503)에는 전체 분산센서의 오차값 중 최대값을 나타내었으며, 상기 오차값의 최대값을 해당 방위에서의 오차 값으로 정의할 수 있다.
이때, 최우도 조건에 따르면, 상기 순간 소음원의 추정 방위는 상기 해당 방위에서의 오차값 중 가장 작은 오차값을 가지는 방위라고 추정할 수 있다. 상기 추정된 방위에 관련된 탐지객체의 조합은 순간 소음원의 방위와 관련된 연관 조합이 될 수 있다.
[수학식 11]
Figure 112013072004775-pat00034
상기 연관 조합을 구하기 위해, 조회하여야 하는 탐지 객체의 개수 P는 균등 분할한 평면 파의 개수(K)와 분산센서의 개수(M)에 따라 결정되며, 다음의 수식으로 주어질 수 있다.
[수학식 12]
Figure 112013072004775-pat00035
이상에서는 방위와 관련된 연관 조합을 추출하는 방법에 대하여 설명하였다. 이하에서는 상기 추출한 연관 조합에 대하여 시간지연을 산출하는 방법을 설명한다.
도 6에서는 상기 음향신호를 이용하여 상호상관을 수행하는 모습을 나타낸 개념도이다. 상기 신호처리부(101)은 상기 연관 조합을 구성하는 음향신호에 대응하는 탐지객체들 사이의 시간 지연을 산출하기 위하여 상관 정도를 나타내는 상호상관을 구하여야 한다. 예를 들어, 두 개의 객체 사이의 음향 신호의 시간 지연을 산출할 때에는 상호상관(cross correlation)의 최대값을 이용하여 시간값을 보간하는 것이 일반적이다. 만일 음향 신호의 도달 시간을 모르는 경우, 하기의 [수학식 13]과 같이 분산센서 간의 간격을 감안하여 상호상관 시간지연 탐색구간을 설정할 수 있다.
[수학식 13]
Figure 112013072004775-pat00036
예를 들어, 분산센서의 간격이 340m, 음속이 340m/s, 샘플링 주파수 10kHz인 경우, 위 식에 따른 상호상관을 수행하여야 하는 구간은
Figure 112013072004775-pat00037
으로 20000개 이상이 될 수 있다. 따라서 상기 식에 따르면, 상기 신호처리부(101)의 연산량이 과다하게 소요될 수 있다.
만일 음향신호의 도달시간을 알고 있다면, 상기 신호처리부(101)는 순간소음원의 음향신호가 발생한 대략적인 구간의 길이를 알 수 있다. 따라서 상기 신호처리부(101)는 상기 구간을 기준으로 샘플의 신호를 추출하고, 상기 신호만을 이용하여 상호상관을 수행하여 연산량을 줄일 수 있다. 본 발명에서는 상기 도달시간을 이미 산출하였으므로, 도 6에서 도시한 바와 같이, 도달시간을 기준으로 상호상관을 수행할 수 있다.
상기 상호상관 방법은 시간영역에서의 신호 사이의 시간지연 내적 연산을 반복하는 것을 의미할 수 있다. 그러나 일반화된 상호상관 방법은 주파수 영역에서 상호상관을 구할 수 있다. 상기 주파수 영역에서의 상호 상관을 구함으로써, 시간지연 추정 결과의 정확성이 높아질 수 있다.
이때, 이산시간 영역에서의 상기 주파수 영역의 상호상관을 구하기 위하여, 상기 신호처리부(101)는 블록 단위로 추출한 신호를 확장하여 주기신호로 가정할 수 있다. 상기 상호상관을 계산하려는 블록에서의 음향 신호를 g[n] 과 h[n]이라고 하면, 이를 다음과 같이 주기신호로 확장할 수 있다.
[수학식 14]
Figure 112013072004775-pat00038
상기 신호처리부(101)는 상기 음향 신호의 주기를 블록 길이의 2배로 설정할 수 있다. 이때, 상기 신호처리부(101)는 블록의 시작과 끝 부분의 신호 값에 0을 삽입(zero-padding) 할 수 있다. 상기 0을 삽입함으로써, 상기 신호처리부(101)는 상호상관 연산시, 상기 주기신호의 값이 중첩되어 사용되지 않도록 할 수 있다. 시간영역에서의 상호상관 결과는 주파수 영역에서의 스펙트럼의 곱과 푸리에 변환 관계에 있다. 하기의 식은 시간영역에서의 상호상관과 주파수 영역에서의 상호상관의 관계를 나타낸다.
[수학식 15]
Figure 112013072004775-pat00039
따라서 상기 시간영역에서의 상호상관 결과를 구하기 위해, 상기 신호처리부(101)는 우선 주파수 영역에서의 스펙트럼을 계산한 뒤, 주파수 영역에 가중치를 주어 시간영역으로 푸리에 변환하는 일반화된 상호상관 방법을 사용할 수 있다. 이때, 주파수 영역에 가중치를 주는 이유는 전체 주파수 영역에 대하여 상호상관을 계산할 경우, 잡음의 비율이 높아지기 때문에, 유효한 신호가 포함된 주파수 영역에 대하여 가중치를 주어, 보다 정확한 결과을 얻기 위함이다.
상기 주파수 영역의 스펙트럼의 가중치를 구하는 방법에는 여러가지 방법들이 적용될 수 있다. 예를 들어 Roth, SCOT(Smoothed Coherence Transform), PHAT(Phase Transform), Eckart, ML(Maximum likelihood) 등이 될 수 있다. 본 발명에서는 주파수의 가중치를 구하기 위하여 ML을 사용하는 것을 예시하였다. 하기의 식은 일반화된 상호상관을 계산하는 식을 나타낸다.
[수학식 16]
Figure 112013072004775-pat00040
상기 일반화된 상호상관 결과는 음향 신호의 샘플 주기로 시간 지연을 계산하므로, 더욱 정밀한 시간지연을 얻기 위하여 이를 16배로 보간하여 시간 간격을 줄일 수 있다. 이때 상호상관 결과는 주기 신호이므로, 다음과 같은 FFT를 이용하여 보간할 수 있다.
[수학식 17]
Figure 112013072004775-pat00041
상기 신호처리부(101)는 상기 보간된 상호상관 결과 중 최대값을 주는 시간점을 3점 포물선 보간하여 최종적인 시간지연 추정값을 구할 수 있다. 상기 3점 포물선 보간을 하여 시간지연을 추정하는 식은 하기와 같다.
[수학식 18]
Figure 112013072004775-pat00042
상기 계산된 시간 지연을 이용하여 방위를 추정하기 위하여, 상기 신호처리부(101)는 최소제곱 방위 산출 방법을 사용할 수 있다. 상기 최소제곱 방위 산출 방법이란, 상기 시간지연을 이용하여 평면파의 방위를 찾을 때, 시간지연 오차의 크기를 최소화하는 최적화 문제로서 접근하는 방법이다. 이때, 본 발명에서는 기존의 방법을 개선하여, 최소제곱 방위 산출 방법에서 입사 방위 벡터의 크기 제한 조건을 적용하였다. 상기 입사 방위 벡터의 크기 제한 조건을 적용함으로써, 상기 신호처리부(101)에서 수행하는 계산량이 줄어들 수 있다. 상기 최소제곱 방위 산출방법은 다음과 같은 식으로 표현될 수 있다.
[수학식 19]
Figure 112013072004775-pat00043
이때, 최적화 문제는 제한 공간 내에서의 최소화 문제이므로, 제한 공간 내의 해석함수의 극점에서 함수의 구배(gradient)와 상기 최소제곱 방위 산출 식의 구배가 같다는 라그랑지 관계식을 이용할 수 있다. 상기 라그랑지 관계식을 이용하면, 다음과 같은 4개의 식을 유도할 수 있다.
이때, 분산센서가 모두 같은 높이에 설치된다면, 상기 신호처리부(1010는 행렬의 랭크가 부족해지므로, 순간소음원의 고각을 계산할 수 없다. 따라서 상기 순간소음원읜 고각을 파악하기 위해서는 분산센서의 높이 차이를 두는 것이 바람직하다.
이하의 식은 라그랑지 관계식을 이용한 순간소음원의 방위 및 고각을 산출하는 것을 나타낸다.
[수학식 20]
Figure 112013072004775-pat00044
상기 식을 정리하면, 미지수 x,y,z,λ에 대한 비선형 4차 연립방정식을 얻을 수 있다. 따라서 아래의 식과 같이, 우선 라그랑지 승수 λ를 계산한 뒤, 이를 이용하여 방위 벡터성분 x,y,z를 얻을 수 있다.
[수학식 21]
Figure 112013072004775-pat00045
상기 수식을 통해 x,y,z를 구할 수 있다. 이때, 상기 카르테시안 벡터로 주어진 값을 일반적으로 사용할 수 있는 방위와 고각으로 환산할 수 있다. 이때, 방위 br은 x축을 기준으로 반시계 방향을 따르는 기준을 채택할 수 있다.
[수학식 22]
Figure 112013072004775-pat00046
다음 식과 같은 고각 el은 xy 평면을 기준으로 위쪽을 +, 아래쪽을 -로 하는 관례를 채택할 수 있다.
[수학식 23]
Figure 112013072004775-pat00047
도 7은 상기 계산된 시간 지연을 이용하여 방위를 추정한 것에 대하여 풍속으로 인한 오차를 보정하는 방법을 도시하였다. 상기 도출한 방위(701)는 바람 등의 매질의 이동에 영향을 받을 수 있다. 도 7에서 도시한 바를 참조하면, 실제 순간 소음원의 방위 벡터(703)는 상기 도출한 방위 벡터(701)와 풍속벡터(702)의 벡터 합으로 주어질 수 있다. 이때, 상기 풍속벡터(702)는 기상센서에서 수신한 풍속, 풍향 값을 이용하여 일정 시간 단위로 산출할 수 있다. 또한 공기 중 음속은 온도의 영향을 받으므로, 상기 기상센서에서 수신한 온도 값을 이용하여 음속을 산출할 수 있다. [수학식 24]을 통하여 최종적으로 순간소음원의 도달방위 입사벡터(703)를 구할 수 있다.
[수학식 24]
Figure 112013072004775-pat00048
Figure 112013072004775-pat00049
100 : 신호수신부
101 : 신호처리부
102 : 분산센서
103 : 기상센서
104 : GPS 수신센서

Claims (8)

  1. 복수의 순간소음원에서 발생한 서로 다른 소리를 감지하는 복수의 분산센서로부터 상기 감지된 서로 다른 소리에 대응되는 음향 신호를 수신하는 단계;
    상기 음향 신호를 상기 복수의 분산센서 별로 구분하는 단계;
    상기 복수의 분산센서 별로 구분된 음향 신호가 동일한 순간소음원으로부터 발생한 소리에 대응되는 음향 신호인지 판단하는 단계;
    상기 판단된 음향 신호를 적어도 하나의 연관그룹으로 구분하는 단계; 및
    상기 연관그룹에 속하는 음향신호의 속성 정보를 이용하여 상기 연관그룹에 속한 음향신호에 대응하는 순간소음원의 방위를 획득하는 단계를 포함하고,
    상기 판단하는 단계에서의 판단의 기준은 상기 동일한 순간소음원으로부터 발생한 소리에 대응되는 소리가 상기 복수의 분산센서 중 적어도 하나에 도달한 시간이 하기의 [수학식 A]의 범위 안에 속하면, 상기 음향 신호를 상기 동일한 순간소음원으로부터 발생한 소리에 대응되는 음향 신호라고 판단하는 것을 특징으로 하는 다중표적 순간소음원의 방위탐지방법.
    [수학식 A]
    Figure 112014081853318-pat00074

    Figure 112014081853318-pat00075
    : 음향 신호가 m번째 분산센서에 도달한 시간,
    Figure 112014081853318-pat00076
    : 1번 분산센서와 m번 분산센서 사이의 거리, c : 음속, e : 도달시간 추정오차를 감안한 여유분
  2. 제1항에 있어서,
    상기 음향신호의 속성 정보는 음향 신호의 도달시간, FFT 블록번호, 신호 준위, 잡음 준위 및 신호 파형 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중표적 순간소음원의 방위탐지방법.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 연관그룹은 상기 동일한 순간소음원에서 발생한 소리라고 판단된 음향 신호의 조합인 것을 특징으로 하는 다중표적 순간소음원의 방위탐지방법.
  5. 제4항에 있어서,
    최우도 원리와 관련된 하기의 [수학식B]를 이용하여 상기 적어도 하나의 연관그룹 중 상기 동일한 순간소음원의 방위를 추정하는데 있어서 가장 적합하다고 판단되는 적어도 하나의 연관그룹을 선택하는 것을 특징으로 하는 다중표적 순간소음원의 방위탐지방법.
    [수학식 B]
    Figure 112013072004775-pat00053

    Figure 112013072004775-pat00054
    : m번째 분산센서에서 연관 가능한 음향 신호의 개수,
    Figure 112013072004775-pat00055
    : 1번 분산센서를 기준으로 m번 분산센서의 좌표, c : 음속,
    Figure 112013072004775-pat00056
    : 해당 조합의 도달시간으로부터 추정한 순간소음원의 입사벡터
  6. 제4항에 있어서, 상기 선택된 적어도 하나의 연관그룹 중,
    상기 선택된 적어도 하나의 연관그룹에 속하는 음향신호의 순간소음원의 입사벡터가 포함된다고 가정된 평면의 방위를 균등 분할하는 단계;
    상기 균등 분할된 방위 별로 상기 선택된 적어도 하나의 연관그룹에 포함된 음향신호의 도달 시간의 오차를 계산하고, 상기 계산된 오차 중 오차가 가장 작은 방위를 선택하는 단계를 포함하고,
    상기 오차가 가장 작은 방위는 상기 선택된 적어도 하나의 연관그룹에 포함된 음향신호에 대응하는 순간소음원의 입사벡터가 포함된 방위이고,
    상기 선택된 적어도 하나의 연관그룹 중 상기 오차가 가장 작은 방위에 대응되는 적어도 하나의 연관그룹을 추출하는 것을 특징으로 하는 다중표적 순간소음원의 방위탐지방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 도달시간의 오차는 상기 복수의 분산센서 각각의 오차에서의 최대값인 것을 특징으로 하는 다중표적 순간소음원의 방위탐지방법.
  8. 제6항에 있어서, 상기 오차가 가장 작은 방위를 갖는 적어도 하나의 연관그룹에 대하여,
    하기의 [수학식C]를 이용하여 상기 오차가 가장 작은 방위를 갖는 적어도 하나의 연관그룹을 구성하는 음향 신호간의 상관도를 나타내는 상호상관을 계산하고,
    상기 상호상관 결과의 최대값을 이용하여 시간지연의 오차값을 산출하며,
    선형 최소제곱 최적화 함수의 식인 [수학식 D]를 사용하여 상기 시간지연의 오차값이 최소가 되는 순간소음원의 방위를 도출하는 것을 특징으로 하는 다중표적 순간소음원의 방위탐지방법.
    [수학식 C]
    Figure 112013072004775-pat00057

    상호상관을 구하기 위한 시간영역의 블록신호 :
    Figure 112013072004775-pat00058
    과
    Figure 112013072004775-pat00059

    C[n] : N을 주기로 반복되는 상호상관, N : FFT 블록의 크기,
    Figure 112013072004775-pat00060
    : 푸리에 변환관계,
    Figure 112013072004775-pat00061
    :
    Figure 112013072004775-pat00062
    의 켤레 복소 연산(complex conjugate)
    [수학식 D]
    Figure 112013072004775-pat00063

    Figure 112013072004775-pat00064
    : 해당 조합의 도달시간으로부터 추정한 순간소음원의 입사벡터,
    Figure 112013072004775-pat00065
    : 1번 분산센서를 기준으로 m번 분산센서의 좌표, c : 음속,
    Figure 112013072004775-pat00066
    : 1번 분산센서를 기준으로 m번 분산센서에서 측정한 도달 시간지연
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