KR101677137B1 - 변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 lofar 특징을 동시 추출하는 방법 및 장치 - Google Patents

변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 lofar 특징을 동시 추출하는 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR101677137B1
KR101677137B1 KR1020150101581A KR20150101581A KR101677137B1 KR 101677137 B1 KR101677137 B1 KR 101677137B1 KR 1020150101581 A KR1020150101581 A KR 1020150101581A KR 20150101581 A KR20150101581 A KR 20150101581A KR 101677137 B1 KR101677137 B1 KR 101677137B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
signal
frequency
spectrogram
modulation
unmodulated
Prior art date
Application number
KR1020150101581A
Other languages
English (en)
Inventor
서익수
홍우영
임준석
고한석
조현진
Original Assignee
국방과학연구소
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 국방과학연구소 filed Critical 국방과학연구소
Priority to KR1020150101581A priority Critical patent/KR101677137B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101677137B1 publication Critical patent/KR101677137B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S11/00—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation
    • G01S11/14—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation using ultrasonic, sonic, or infrasonic waves
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H11/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves by detecting changes in electric or magnetic properties
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S3/00—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
    • G01S3/80—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • G01S3/801—Details

Abstract

본 발명은 수중 방사체의 신호 검출 기술에 관한 것으로서, 더 상세하게는 변조 스펙트로그램을 이용하여 수중 방사체의 데몬 및 LOFAR(LOw-Frequency Analysis and Recording) 특징을 동시 추출하는 방법 및 장치에 대한 것이다.

Description

변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 LOFAR 특징을 동시 추출하는 방법 및 장치{Method and Apparatus for simultaneously extracting DEMON and LOw-Frequency Analysis and Recording characteristics of underwater acoustic transducer using modulation spectrogram}
본 발명은 수중 방사체의 신호 검출 기술에 관한 것으로서, 더 상세하게는 변조 스펙트로그램을 이용하여 수중 방사체의 데몬 및 LOFAR(LOw-Frequency Analysis and Recording) 특징을 동시 추출하는 방법 및 장치에 대한 것이다.
특히, 본 발명은 수동 소나(passive SONAR)에서 수신되는 신호를 분석하여 프로펠러 신호에 포함된 변조 주파수(modulation frequency) 정보(DEMON 특징), 기계 신호 및 유체역학 신호에 포함된 토널 음향 주파수(tonal acoustic frequency) 정보(LOFAR 특징)를 동시에 분석하는 방법 및 장치에 대한 것이다.
수중 신호원(함정 등)에서 방사되는 신호는 그 발생 원리에 따라 프로펠러 신호, 기계신호 그리고 유체역학 신호로 구분 할 수 있다. 수동 소나(passive SONAR)는 이런 모든 종류의 신호가 혼재된 입력 신호에서 수중신호원의 식별에 유용한 특징을 추출하는데 그 목적이 있다.
현재 수중신호 특징 추출을 위하여 사용되는 대표적인 두 가지 알고리즘은 DEMON 알고리즘과 LOFAR 알고리즘이다.
이중 DEMON 알고리즘은 프로펠러와 캐비테이션의 상호작용에 의한 신호의 특징 추출을 위하여 사용된다. 프로펠러 신호는 캐비테이션의 영향으로 주파수 스펙트럼상에서 넓은 대역에 에너지가 분포하는 연속 스펙트럼의 형태를 가진다.
DEMON 알고리즘은 프로펠러 신호에 포함된 변조 주파수(modulation frequency)를 추출하여 프로펠러 블레이드 수 및/또는 회전율 등을 추정하는데 활용된다. 하지만 분석하고자 하는 신호에 토널(tonal) 신호가 함께 존재한다면, 이러한 성분들의 합과 차 혹은 2배 주파수 성분들이 DEMON 분석 결과에 나타나서 정확한 변조 주파수(modulation frequency)를 추정하는데 방해 요소로 작용한다는 단점이 있다.
개선된 변조 주파수(modulation frequency) 검출을 위한 DEMON 알고리즘에서는 분석하고자 하는 신호 대역을 여러 개의 서브대역(subband)으로 나누어서 각 대역에서 DEMON 알고리즘을 수행 후에 결과를 종합하는 방법이 제안되기도 하였다. 하지만 이러한 경우, 나누어지는 서브대역(subband)의 수에 비례하여 계산 복잡성이 증가하는 단점이 존재한다.
한편, LOFAR 알고리즘은 기계신호 및/또는 유체역학 신호에 기인한 토널 성분의 주파수를 분석하는데 사용된다. 기계부품의 연속적인 회전, 주기적인 마찰 및 충격(기어 바퀴 회전 등), 유체와 선체 혹은 프로펠러 사이에 발생 가능한 공진에 의한 싱잉현상 등이 토널(tonal) 신호를 발생하는 주요 원인이다.
토널 신호의 시간에 따른 분포를 보여주는 LOFARgram 에서 선의 형태로 표현되는 토널 성분이 식별을 위한 특징으로 활용 되는데, 잡음이 많이 포함된 LOFARgram 에서 선을 정확하게 추정하는 것은 어려운 일이며 환경적인 요소에 의해 많은 영향을 받는다.
앞서 설명된 DEMON과 LOFAR 알고리즘은 수동 소나(passive SONAR)에서 수신한 신호의 특징 추출을 위하여 독립적인 알고리즘으로서 작동된다. 하지만 앞서 언급한 바와 같이 소나(SONAR)에서 수신하는 신호는 각 알고리즘에서 분석하고자 하는 신호가 혼합되어 입력되기 때문에 개별 알고리즘의 결과는 정확한 신호 특징을 확인하는데 혼돈을 야기할 수 있다.
1. 한국등록특허번호 제10-1303192호
1. 김대근, "선박 수중방사소음 측정 및 소음원 위치 추정 기법 연구"서울 대학교, 2015년. 2. 김진석회, "토널 신호 간섭에 강인한 데몬 처리 기법"한국음향학회지 제31권 제6호(2012년 8월) pp.384-390
본 발명은 위 배경기술에 따른 문제점을 해결하기 위해, 수중 신호원에서 방사되는 각 신호성분을 구분하여 특징을 추출함으로써 신호 성분 혼재에 따른 특징 오검출 가능성을 차단 할 수 있고, 잡음에 강인한 알고리즘을 구현하는 방법 및 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 위에서 제시된 과제를 달성하기 위해, 수중 신호원에서 방사되는 각 신호성분을 구분하여 특징을 추출함으로써 신호 성분 혼재에 따른 특징 오검출 가능성을 차단 할 수 있고, 잡음에 강인한 알고리즘을 구현하는 방법을 제공한다.
상기 동시 추출하는 방법은,
(a) 수중 방사체를 탐지하여 획득되는 프로펠러 신호, 토널 신호 및 주변 잡음이 혼합된 형태의 신호인 시간 도메인 소나 신호를 입력받는 단계;
(b) 윈도우 함수를 이용하여 상기 시간 도메인 소나 신호를 미리 설정된 시간의 신호 세그먼트로 분할하고, 퓨리에 변환을 이용하여 주파수 도메인 소나 신호로 변환하는 단계;
(c ) 상기 주파수 도메인 소나 신호에 대하여 절대값 및 제곱 연산을 통해 각 주파수 빈(bin)에서의 신호 에너지를 계산하는 단계; 및
(d) 상기 (a) 단계 내지 (b) 단계를 일정 시간 동안 수행하여 분할된 신호 세그먼트별 주파수 분석결과를 누적하여 미변조 스펙트로그램을 생성하는 단계; 및
(e) 상기 미변조 스펙트로그램상에서 시간 흐름에 대한 동일 주파수 빈의 엔벨로프 다이나믹(envelope dynamic) 특성을 분석하여 변조 스펙트로그램을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이때, 해당 시간 도메인 소나 신호의 주파수 정보에 대한 획득은 변조 스펙트로그램상 동일 주파수에서 미리 설정된 수준이상으로 관찰되는 대역 에너지 분포를 통하여 이루어지는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 (b) 단계에서 시간 세그먼트로 분할시 윈도윙 길이 및 오버랩 길이를 포함하는 파라미터가 결정되며, 상기 파라미터는 상기 미변조 스펙트로그램에서의 주파수 빈, 주파수 분해능 및 프레임수를 결정하는 파라미터인 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 주파수 분해능은 수학식
Figure 112015069354737-pat00001
(여기서
Figure 112015069354737-pat00002
는 입력되는 소나신호의 표본화 주파수(sampling frequency)이고, NFFT는 윈도윙 길이이다)으로 정의되고, 상기 프레임수는 수학식
Figure 112015069354737-pat00003
(여기서,
Figure 112015069354737-pat00004
은 분석하고자 하는 소나신호의 샘플 개수이고, NOVLap은 오버랩 길이이고,
Figure 112015069354737-pat00005
은 바닥함수(floor function) 로 계산된 수보다 크지 않은 최대 정수를 반환한다)으로 정의되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 변조 스펙트로그램은 각 주파수 빈(acoustic frequency bin) 에 대한 변조 주파수(modulation frequency) 성분의 분포를 표현한 결과로서 가로축은 변조 주파수 도메인이고, 세로축은 음향(acoustic) 주파수 도메인이며, 상기 음향 주파수 도메인상의 주파수 에너지 분포는 상기 프로펠러 신호의 캐비테이션이 가지는 주파수 대역 에너지 분포에 따라 결정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 미변조 스펙트로그램은 동일 주파수 빈(bin)별로 시간-주파수 도메인 분석 결과이며, 상기 스펙트로그램의 결과에 대하여 상기 토널 신호의 주파수 검출은 동일 주파수 빈의 평균 에너지를 이용하여 이루어지는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 (d) 단계는, 상기 미변조 스펙트로그램에 대하여 푸리에 변환을 수행하는 단계; 푸리에 변환된 미변조 스펙트로그램에 대하여 정규화를 수행하는 단계; 및 정규화된 미변조 스펙트로그램에 대하여 절대값 및 제곱근을 연산하여 상기 변조 스펙트로그램을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 (e) 단계는, 상기 변조 스펙트로그램상에서 일정 에너지 이상을 초과하는 연속선에 대해 미리 설정되는 임계값을 이용하여 검출하고 신호 특징으로 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
다른 한편으로, 본 발명의 다른 일실시예는, 수중 방사체를 탐지하여 획득되는 프로펠러 신호, 토널 신호 및 주변 잡음이 혼합된 형태의 신호인 시간 도메인 소나 신호를 입력받고, 윈도우 함수를 이용하여 상기 시간 도메인 소나 신호를 미리 설정된 시간의 신호 세그먼트로 분할하고, 퓨리에 변환을 이용하여 주파수 도메인 소나 신호로 변환하고, 상기 주파수 도메인 소나 신호에 대하여 절대값 및 제곱 연산을 통해 각 주파수 빈(bin)에서의 신호 에너지를 계산하고, 분할된 신호 세그먼트별 주파수 분석결과를 누적하여 미변조 스펙트로그램을 생성하는 신호 처리 모듈; 및 상기 미변조 스펙트로그램상에서 시간 흐름에 대한 동일 주파수 빈의 엔벨로프 다이나믹(envelope dynamic) 특성을 분석하여 변조 스펙트로그램을 생성하는 변조 스펙트로그램 처리 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 LOFAR(LOw-Frequency Analysis and Recording) 특징을 동시 추출하는 장치를 제공한다.
본 발명에 따르면, 수동 소나(passive SONAR)에서 특징 추출을 위해 사용하는 데몬(DEMON)과 LOFAR(LOw-Frequency Analysis and Recording) 알고리즘의 기능을 하나의 통합된 알고리즘으로 분석 가능하다.
또한, 본 발명의 다른 효과로서는 특히 기존 알고리즘에서 문제가 된 분석신호 이외의 신호특징 추출 문제와 관련하여 변조 주파수(modulation frequency) 성분과 토널 음향 주파수(tonal acoustic frequency) 성분을 구분하여 분석함으로써 오검출 및/또는 이로 인한 혼돈을 예방할 수 있다는 점을 들 수 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 효과로서는 장시간 신호에 포함된 특징을 검출하기 때문에 주변 잡음의 스무딩(smoothing) 효과로 인하여 검출하고자 하는 특징이 두드러지게 나타나는 효과도 존재한다는 점을 들 수 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 효과로서는 연산량 측면에서 기존의 필터 뱅크(filterbank)를 이용한 DEMON 알고리즘에 비해 효율적이다는 점을 들 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 LOFAR 특징을 동시 추출하는 신호 추출 장치(100)의 구성 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 LOFAR 특징을 동시 추출하는 과정을 보여주는 흐름도이다.
도 3은 미변조 스펙트로그램을 산출하는 과정을 보여주는 흐름도이다.
도 4는 도 2에 도시된 변조 스펙트로그램을 산출하는 과정을 보여주는 흐름도이다.
도 5는 도 1에 도시된 신호 추출 장치(100)의 세부 구성 블록도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 구체적으로 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용한다.
제 1, 제 2등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는" 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않아야 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 LOFAR(LOw-Frequency Analysis and Recording) 특징을 동시 추출하는 방법 및 장치를 상세하게 설명하기로 한다.
본 발명의 일실시예에서는 변조 스펙트로그램(modulation spectrogram) 이라 정의된 새로운 신호 분석 도메인을 이용하여 신호에 포함된 변조 주파수(modulation frequency)와 음향 주파수(acoustic frequency)의 동시분석이 가능하다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 LOFAR 특징을 동시 추출하는 신호 추출 장치(100)의 구성 블록도이다. 도 1을 참조하면, 신호 추출 장치(100)는, 수중 방사체(1)를 탐지하여 소나 신호를 생성하는 소나(10)로부터 입력된 소나 신호를 처리하는 신호 처리 모듈(110) 및 처리된 신호를 이용하여 변조 스펙트로그램을 생성하는 변조 스펙트로그램 모듈(120) 등을 포함하여 구성된다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 LOFAR(LOw-Frequency Analysis and Recording) 특징을 동시 추출하는 과정을 보여주는 흐름도이다. 도 2를 참조하면, 소나(10)에 의해 생성된 시간 도메인 소나 신호가 입력된다(단계 S210). 최초 입력되는 소나신호
Figure 112015069354737-pat00006
는 시간 도메인에서 표현된다. 입력된 시간 도메인 소나 신호는 프로펠러 신호
Figure 112015069354737-pat00007
, 토널 신호
Figure 112015069354737-pat00008
및 주변잡음
Figure 112015069354737-pat00009
이 혼합된 형태의 신호이다. 이를 수학식으로 나타내면 다음과 같다.
Figure 112015069354737-pat00010
여기서, 프로펠러 신호는 캐비테이션
Figure 112015069354737-pat00011
신호의 영향에 의해서 프로펠러 정보를 포함한 신호 성분에 변조가 발생하며, 다음 식과 같이 표현된다.
Figure 112015069354737-pat00012
여기서
Figure 112015069354737-pat00013
는 하모닉 성분의 수,
Figure 112015069354737-pat00014
는 변조지수(modulation index),
Figure 112015069354737-pat00015
는 변조 주파수(modulation frequency),
Figure 112015069354737-pat00016
는 위상각을 의미한다.
또한, 토널 신호는 다음 식과 같이 표현된다.
Figure 112015069354737-pat00017
여기서
Figure 112015069354737-pat00018
는 토널 성분의 수,
Figure 112015069354737-pat00019
는 해당 토널의 진폭(amplitude),
Figure 112015069354737-pat00020
는 토널 주파수,
Figure 112015069354737-pat00021
는 위상각을 의미한다.
주변잡음
Figure 112015069354737-pat00022
의 경우 넓은 대역에 걸쳐서 에너지 분포를 가지는 광대역 신호로 표현된다.
입력된 시간 도메인 소나 신호를 윈도우 함수를 이용하여 짧은 시간의 신호 세그먼트로 분할하고, 퓨리에 변환을 이용하여 주파수 도메인 소나 신호로 변환한다(단계 S220). 주파수 도메인으로 변환된 신호에 대해서 절대값 및/또는 제곱 연산을 통하여 각 주파수 빈(bin) 에서의 신호 에너지를 계산할 수 있다.
이러한 일련의 처리과정(단계 S210 내지 단계 S230)을 일정 시간동안 지속하여 결과를 누적하면, 신호 세그먼트별 시간-주파수 도메인 분석결과(스펙트로그램, spectrogram)를 얻는다(단계 S240). 미변조 스펙트로그램을 통해서 시간 도메인 소나 신호의 시간 변화에 따른 주파수 대역 에너지 분포를 확인할 수 있다.
미변조 스펙트로그램상 동일 주파수에서 지속적으로 관찰되는 높은 에너지 분포를 통하여 토널 신호의 주파수 정보
Figure 112015069354737-pat00023
을 얻을 수 있다.
이러한 일련의 과정은 도3과 같다. 도 3은 미변조 스펙트로그램을 산출하는 과정을 보여주는 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 시간 도메인 신호(300)의 세그먼트(segmentation) 시 결정되어야 하는 파라미터로 윈도윙 길이(windowing length)(1,
Figure 112015069354737-pat00024
) 및 오버랩 길이(overlap length)(2,
Figure 112015069354737-pat00025
)가 존재한다.
두 개의 파라미터는 미변조 스펙트로그램에서의 주파수 빈과 분해능(acoustic frequency resolution) 및 프레임 수(
Figure 112015069354737-pat00026
)를 결정한다.
주파수 분해능은 다음의 수식에 의해서 결정된다.
Figure 112015069354737-pat00027
여기서,
Figure 112015069354737-pat00028
는 입력되는 소나신호의 표본화 주파수(sampling frequency) 이고, NFFT는 윈도윙 길이이다.
또한, 입력신호인 시간 도메인 소나 신호에 대한 프레임 수(
Figure 112015069354737-pat00029
)는 다음의 수식에 의해서 결정된다.
Figure 112015069354737-pat00030
여기서,
Figure 112015069354737-pat00031
은 분석하고자 하는 소나신호의 샘플 개수이고, NOVLap은 오버랩 길이이다.
Figure 112015069354737-pat00032
은 바닥함수(floor function) 로 계산된 수보다 크지 않은 최대 정수를 반환한다.
변조 스펙트로그램(modulation spectrogram)상에서 분석 가능한 최대 주파수(maximum analyzable modulation frequency)는 다음의 수식에 의해서 결정된다.
Figure 112015069354737-pat00033
여기서,
Figure 112015069354737-pat00034
는 분석하고자 하는 소나신호의 길이(second)이다.
더불어 변조 스펙트럼(modulation spectrogram) 상에서 변조 주파수(modulation frequency)의 분석 가능 최대 주파수를 결정하게 된다. 하나의 신호 세그먼트에 대한 처리결과는 도 3에 도시된 미변조 스펙트로그램에서 직사각형 박스(331)에 해당된다. 전체 신호에 대한 신호처리 결과를 누적하여 미변조 스펙트로그램(330)을 얻게 된다.
즉, 시간 도메인 소나 신호를 신호 세그먼트로 분할하는 윈도윙 단계(S220), 분할된 신호를 푸리에 변환하여 주파수 도메인 소나 신호로 변환하는 푸리에 변환 단계(S310), 변환된 주파수 도메인 소나 신호에 대하여 절대값 및/또는 제곱 연산을 수행하는 연산 단계(S320)를 거쳐 미변조 스펙트로그램(330)이 획득된다.
도 2를 계속 참조하면, 동일 주파수 빈에 대한 에너지 다이나믹 분석을 수행한다(단계 S250). 즉, 스펙트로그램상에서 시간 흐름에 대한 동일 주파수 빈의 엔벨로프 다이나믹(envelope dynamic) 특성을 분석하면, 해당 주파수에서의 변조 주파수(modulation frequency)를 알 수 있다. 일련의 과정은 도 4와 같다.
도 4는 도 2에 도시된 변조 스펙트로그램을 산출하는 과정을 보여주는 흐름도이다. 도 4를 참조하면, 각 주파수 빈(acoustic frequency bin)에 대한 변조 주파수(modulation frequency) 성분의 분포를 표현한 결과를 변조 스펙트로그램(modulation spectrogram) 이라 한다. 변조 스펙트로그램(modulation spectrogram)(440)의 가로축은 변조 주파수(modulation frequency) 도메인, 세로축은 음향 주파수(acoustic frequency) 도메인이다.
프로펠러 신호의 캐비테이션
Figure 112015069354737-pat00035
이 가지는 주파수 대역 에너지 분포에 따라 변조 주파수(modulation frequency)가 나타나는 주파수 대역(acoustic frequency range)이 결정된다. 따라서 변조 주파수(modulation frequency)가 나타나는 음향 주파수(acoustic frequency) 대역을 식별하여 캐비테이션(cavitation) 신호가 강하게 분포하는 주파수 대역을 알아낼 수 있다.
스펙트로그램 동일 주파수 빈에 존재하는 에너지의 평균값은 토널(tonal) 신호의 에너지에 비례하고, 스펙트로그램상 나타나는 엔벨로프 다이나믹(envelope dynamic) 특성에 따라 변조 주파수(modulation frequency)를 알 아 낼 수 있다. 스펙트로그램상 엔벨로프(envlope)의 신호세기 증감은 변조 주파수(modulation frequency) 와 동일한 주기를 가진다. 따라서 입력신호에 대한 프로펠러 변조 주파수(modulation frequency) 및 토널 음향 주파수(tonal acoustic frequency)를 동시에 분석 가능하다.
토널(tonal) 신호의 에너지는 스펙트로그램 동일 주파수 빈의 평균값으로 구한다.
시간 도메인 소나 신호
Figure 112015069354737-pat00036
의 스펙트로그램 각 빈에 대한 엔벨로프 다이나믹(envelope dynamic) 분석은 퓨리에 변환에 의해 수행되었으며, 다음 수식과 같다(단계 S410).
Figure 112015069354737-pat00037
여기서,
Figure 112015069354737-pat00038
은 윈도우 함수이다.
이렇게 구해진 결과에 대해 잡음 정규화(noise normalization) 단계(S420)를 거친다. 변조 스펙트로그램(modulation spectrogram)은 이러한 잡음 정규화(noise normalization) 과정을 거친
Figure 112015069354737-pat00039
에 대해 절대값 및 제곱연산을 통하여 구한다(단계 S430).
Figure 112015069354737-pat00040
이러한 과정을 거쳐서 얻은 변조 스펙트로그램(modulation spectrogram)(440) 에 대해서 일정 에너지 기준(threshold)을 초과하는 연속선(가로선, 세로선)을 검출하면 프로펠러 변조 주파수(modulation frequency) 정보와 토널 음향 주파수(tonal acoustic frequency) 정보를 동시에 얻을 수 있다.
도 4에서 스펙트로그램(330)상 동일 주파수 빈에 존재하는 신호성분(431)의 엔벨로프 다이나믹(envelope dynamic) 성분 분석 결과는 변조 스펙트로그램(modulation spectrogram)(440)에서 표시된 직사각형 박스(441)와 같다.
동일한 처리를 전 주파수 빈에 대해 수행하면 변조 스펙트로그램(modulation spectrogram)을 얻을 수 있다. 최종 결과물인 변조 스펙트로그램(440)에 대해서 임계값(threshold)을 초과하는 연속선을 검출하여 특징 추출을 할 수 있다. 도 4의 경우 3개의 modulation frequency 성분 (451,452,453)이 검출 된다.
위에서 기술한 과정이 도 2에 도시된 단계 S260이 된다.
도 5는 도 1에 도시된 신호 추출 장치(100)의 세부 구성 블록도이다. 도 5를 참조하면, 맨 앞단에 신호를 입력받는 신호 입력단(501), 입력된 신호를 처리하여 미변조 스펙트로그램을 생성하는 신호 처리 모듈(110), 미변조 스펙트로그램을 처리하여 변조 스펙트로그램을 생성하는 변조 스펙트로그램 처리 모듈(120), 신호 처리 모듈(110)로부터 생성된 미변조 스펙트로그램을 이용하여 빈 에너지 평균값을 산출하는 빈 에너지 평균값 산출부(570), 연속선을 검출하기 위한 기준값을 설정하는 임계 설정부(550), 연속선을 검출하는 라인 검출기(560) 등을 포함하여 구성된다.
특히, 신호 처리 모듈(110)은 윈도잉부(510), FFT부(511), 연산부(512) 등으로 구성된다.
또한, 변조 스펙트로그램 처리 모듈(120)은 FFT부(521), 정규화부(522), 및 연산부(523) 등으로 구성된다.
명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
1: 수중 방사체
10: 소나
100: 신호 추출 장치
110: 신호 처리 모듈
120: 변조 스펙트로그램 처리 모듈
510: 윈도윙부 511,521: FFT(Fast Fourier Transform)부
512,523: 연산부
522: 정규화부

Claims (9)

  1. (a) 수중 방사체를 탐지하여 획득되는 프로펠러 신호, 토널 신호 및 주변 잡음이 혼합된 형태의 신호인 시간 도메인 소나 신호를 입력받는 단계;
    (b) 윈도우 함수를 이용하여 상기 시간 도메인 소나 신호를 미리 설정된 시간의 신호 세그먼트로 분할하고, 퓨리에 변환을 이용하여 주파수 도메인 소나 신호로 변환하는 단계;
    (c) 상기 주파수 도메인 소나 신호에 대하여 절대값 및 제곱 연산을 통해 각 주파수 빈(bin)에서의 신호 에너지를 계산하는 단계; 및
    (d) 상기 (a) 단계 내지 (b) 단계를 일정 시간 동안 수행하여 분할된 신호 세그먼트별 주파수 분석결과를 누적하여 미변조 스펙트로그램을 생성하는 단계; 및
    (e) 상기 미변조 스펙트로그램상에서 시간 흐름에 대한 동일 주파수 빈의 엔벨로프 다이나믹(envelope dynamic) 특성을 분석하여 변조 스펙트로그램을 생성하는 단계;
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 LOFAR(LOw-Frequency Analysis and Recording) 특징을 동시 추출하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 시간 도메인 소나 신호에 대한 주파수 분석은 변조 스펙트로그램상 동일 주파수에서 미리 설정된 수준이상으로 관찰되는 대역 에너지 분포를 통하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 LOFAR 특징을 동시 추출하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 (b) 단계에서 시간 세그먼트로 분할시 윈도윙 길이 및 오버랩 길이를 포함하는 파라미터가 결정되며, 상기 파라미터는 상기 미변조 스펙트로그램에서의 주파수 빈, 주파수 분해능 및 프레임수를 결정하는 파라미터인 것을 특징으로 하는 변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 LOFAR 특징을 동시 추출하는 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 주파수 분해능은 수학식
    Figure 112016071999703-pat00041
    (여기서
    Figure 112016071999703-pat00042
    는 입력되는 소나신호의 표본화 주파수(sampling frequency)이고, NFFT는 윈도윙 길이이다)으로 정의되고, 상기 프레임수는 수학식
    Figure 112016071999703-pat00051
    (여기서,
    Figure 112016071999703-pat00043
    은 분석하고자 하는 소나신호의 샘플 개수이고, NOVLap은 오버랩 길이이고,
    Figure 112016071999703-pat00045
    은 바닥함수(floor function)로 계산된 수보다 크지 않은 최대 정수를 반환한다)으로 정의되는 것을 특징으로 하는 변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 LOFAR 특징을 동시 추출하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 변조 스펙트로그램은 각 주파수 빈(acoustic frequency bin) 에 대한 변조 주파수(modulation frequency) 성분의 분포를 표현한 결과로서 가로축은 변조 주파수 도메인이고, 세로축은 음향(acoustic) 주파수 도메인이며, 상기 음향 주파수 도메인상의 주파수 대역은 상기 프로펠러 신호의 캐비테이션이 가지는 주파수 대역 에너지 분포에 따라 변조 주파수가 나타남으로써 결정되는 것을 특징으로 하는 변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 LOFAR(LOw-Frequency Analysis and Recording) 특징을 동시 추출하는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 미변조 스펙트로그램은 동일 주파수 빈(bin)별로 시간- 주파수 도메인 분석 결과이며, 상기 스펙트로그램의 결과에 대하여 상기 토널 신호의 주파수 검출은 동일 주파수 빈의 평균 에너지를 이용하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 LOFAR(LOw-Frequency Analysis and Recording) 특징을 동시 추출하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 (d) 단계는, 상기 미변조 스펙트로그램에 대하여 푸리에 변환을 수행하는 단계;
    푸리에 변환된 미변조 스펙트로그램에 대하여 정규화를 수행하는 단계; 및
    정규화된 미변조 스펙트로그램에 대하여 절대값 및 제곱근을 연산하여 상기 변조 스펙트로그램을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 LOFAR(LOw-Frequency Analysis and Recording) 특징을 동시 추출하는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 (e) 단계는, 상기 변조 스펙트로그램상에서 상기 변조 스펙트로그램상에서 미리 설정된 임계값을 이용하여 일정 에너지 이상을 초과하는 연속선을 검출하고 검출된 연속선을 신호 특징으로 결정하는 것을 특징으로 하는 변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 LOFAR(LOw-Frequency Analysis and Recording) 특징을 동시 추출하는 방법.
  9. 수중 방사체를 탐지하여 획득되는 프로펠러 신호, 토널 신호 및 주변 잡음이 혼합된 형태의 신호인 시간 도메인 소나 신호를 입력받고, 윈도우 함수를 이용하여 상기 시간 도메인 소나 신호를 미리 설정된 시간의 신호 세그먼트로 분할하고, 퓨리에 변환을 이용하여 주파수 도메인 소나 신호로 변환하고, 상기 주파수 도메인 소나 신호에 대하여 절대값 및 제곱 연산을 통해 각 주파수 빈(bin)에서의 신호 에너지를 계산하고, 분할된 신호 세그먼트별 주파수 분석결과를 누적하여 미변조 스펙트로그램을 생성하는 신호 처리 모듈; 및
    상기 미변조 스펙트로그램상에서 시간 흐름에 대한 동일 주파수 빈의 엔벨로프 다이나믹(envelope dynamic) 특성을 분석하여 변조 스펙트로그램을 생성하는 변조 스펙트로그램 처리 모듈;
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 LOFAR(LOw-Frequency Analysis and Recording) 특징을 동시 추출하는 장치.
KR1020150101581A 2015-07-17 2015-07-17 변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 lofar 특징을 동시 추출하는 방법 및 장치 KR101677137B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150101581A KR101677137B1 (ko) 2015-07-17 2015-07-17 변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 lofar 특징을 동시 추출하는 방법 및 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150101581A KR101677137B1 (ko) 2015-07-17 2015-07-17 변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 lofar 특징을 동시 추출하는 방법 및 장치

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101677137B1 true KR101677137B1 (ko) 2016-11-17

Family

ID=57542139

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020150101581A KR101677137B1 (ko) 2015-07-17 2015-07-17 변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 lofar 특징을 동시 추출하는 방법 및 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101677137B1 (ko)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102057271B1 (ko) * 2018-07-24 2019-12-18 국방과학연구소 음향 신호 확장 장치 및 방법
KR20200015108A (ko) * 2018-08-02 2020-02-12 국방과학연구소 합성 lofar 그램 생성 방법 및 장치
KR20200025252A (ko) * 2018-08-29 2020-03-10 국방과학연구소 토널 주파수 탐지 장치 및 방법
KR102198951B1 (ko) 2020-05-21 2021-01-05 국방과학연구소 소나그램의 토널 신호 식별 방법 및 장치
KR20210016839A (ko) 2019-08-05 2021-02-17 국방과학연구소 수동 소나의 협대역 신호를 탐지하기 위한 lofar 또는 demon 그램의 압축 장치

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050074574A (ko) * 2002-11-12 2005-07-18 코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이. 오디오 성분을 생성하기 위한 방법 및 장치
KR20110044990A (ko) * 2008-08-05 2011-05-03 프라운호퍼 게젤샤프트 쭈르 푀르데룽 데어 안겐반텐 포르슝 에. 베. 특성 추출을 사용하여 음성 향상을 위한 오디오 신호를 프로세싱하기 위한 장치 및 방법
KR20110095354A (ko) * 2008-12-15 2011-08-24 프라운호퍼 게젤샤프트 쭈르 푀르데룽 데어 안겐반텐 포르슝 에. 베. 오디오 인코더 및 대역폭 확장 디코더
KR20130024156A (ko) * 2011-08-30 2013-03-08 광주과학기술원 잡음 제거 장치 및 방법
KR101303192B1 (ko) 2013-03-14 2013-09-09 국방과학연구소 수동 소나시스템 및 이의 데몬 처리 향상기법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050074574A (ko) * 2002-11-12 2005-07-18 코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이. 오디오 성분을 생성하기 위한 방법 및 장치
KR20110044990A (ko) * 2008-08-05 2011-05-03 프라운호퍼 게젤샤프트 쭈르 푀르데룽 데어 안겐반텐 포르슝 에. 베. 특성 추출을 사용하여 음성 향상을 위한 오디오 신호를 프로세싱하기 위한 장치 및 방법
KR20110095354A (ko) * 2008-12-15 2011-08-24 프라운호퍼 게젤샤프트 쭈르 푀르데룽 데어 안겐반텐 포르슝 에. 베. 오디오 인코더 및 대역폭 확장 디코더
KR20130024156A (ko) * 2011-08-30 2013-03-08 광주과학기술원 잡음 제거 장치 및 방법
KR101303192B1 (ko) 2013-03-14 2013-09-09 국방과학연구소 수동 소나시스템 및 이의 데몬 처리 향상기법

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
1. 김대근, "선박 수중방사소음 측정 및 소음원 위치 추정 기법 연구"서울 대학교, 2015년.
2. 김진석회, "토널 신호 간섭에 강인한 데몬 처리 기법"한국음향학회지 제31권 제6호(2012년 8월) pp.384-390

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102057271B1 (ko) * 2018-07-24 2019-12-18 국방과학연구소 음향 신호 확장 장치 및 방법
KR20200015108A (ko) * 2018-08-02 2020-02-12 국방과학연구소 합성 lofar 그램 생성 방법 및 장치
KR102114311B1 (ko) * 2018-08-02 2020-05-22 국방과학연구소 합성 lofar 그램 생성 방법 및 장치
KR20200025252A (ko) * 2018-08-29 2020-03-10 국방과학연구소 토널 주파수 탐지 장치 및 방법
KR102131919B1 (ko) * 2018-08-29 2020-07-08 국방과학연구소 토널 주파수 탐지 장치 및 방법
KR20210016839A (ko) 2019-08-05 2021-02-17 국방과학연구소 수동 소나의 협대역 신호를 탐지하기 위한 lofar 또는 demon 그램의 압축 장치
KR102250835B1 (ko) * 2019-08-05 2021-05-11 국방과학연구소 수동 소나의 협대역 신호를 탐지하기 위한 lofar 또는 demon 그램의 압축 장치
KR102198951B1 (ko) 2020-05-21 2021-01-05 국방과학연구소 소나그램의 토널 신호 식별 방법 및 장치

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101677137B1 (ko) 변조 스펙트로그램을 이용한 수중 방사체의 데몬 및 lofar 특징을 동시 추출하는 방법 및 장치
CN103718242B (zh) 采用谱运动变换的用于处理声音信号的系统和方法
Millioz et al. Circularity of the STFT and spectral kurtosis for time-frequency segmentation in Gaussian environment
KR20100048062A (ko) 목적음 검출 장치 및 방법
KR101235059B1 (ko) 레이더 신호 변조 형태 식별 장치 및 방법
Kershenbaum et al. An image processing based paradigm for the extraction of tonal sounds in cetacean communications
CA2821462C (en) An active sonar apparatus with a noise elimination unit
CN106205637B (zh) 音频信号的噪声检测方法与装置
Seger et al. An empirical mode decomposition-based detection and classification approach for marine mammal vocal signals
Li et al. Noise level estimation method with application to EMD-based signal denoising
JP2003329765A (ja) パルス受信分析装置及びパルス受信分析方法
Astapov et al. A multistage procedure of mobile vehicle acoustic identification for single-sensor embedded device
Astapov et al. A hierarchical algorithm for moving vehicle identification based on acoustic noise analysis
JP6305303B2 (ja) 回転機器の振動診断装置、方法及びプログラム
JP7234947B2 (ja) 物体識別装置、物体識別方法および物体識別プログラム
Wood et al. A new method for processing passive sonar data
US10482897B2 (en) Biological sound analyzing apparatus, biological sound analyzing method, computer program, and recording medium
JP6926695B2 (ja) 振幅変調成分の分析方法及び変調信号分析システム
JP7218811B2 (ja) 雑音推定装置、雑音推定方法及びプログラム
US10441243B2 (en) Biological sound analyzing apparatus, biological sound analyzing method, computer program, and recording medium
JP2019178889A (ja) ソーナー装置、音響信号判別法、及びプログラム
Carevic Adaptive window-length detection of underwater transients using wavelets
Bao et al. Acoustical vehicle detection based on bispectral entropy
Kang et al. Auto tonal detection method robust to interference for passive sonar
Niclas et al. Automated approach for recovering modal components in shallow waters

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20191015

Year of fee payment: 4