KR102019281B1 - Apparatus for estimating sound speed profile based on compressive sensing - Google Patents

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KR102019281B1
KR102019281B1 KR1020180061612A KR20180061612A KR102019281B1 KR 102019281 B1 KR102019281 B1 KR 102019281B1 KR 1020180061612 A KR1020180061612 A KR 1020180061612A KR 20180061612 A KR20180061612 A KR 20180061612A KR 102019281 B1 KR102019281 B1 KR 102019281B1
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김원기
성우제
추영민
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국방과학연구소
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Abstract

According to an embodiment of the present invention, a method for estimating an angle of arrival based on continuous compressive sensing (CS) comprises the steps of: receiving a signal from a sound source; obtaining a beamforming result for a time domain and a frequency domain of the received signal; determining a variable of sound velocity structure information using the beamforming result; linearizing the variables of the sound velocity structure information; and estimating a water layer sound velocity structure by adjusting the variable of the linearized sound velocity structure information based on CS.

Description

압축센싱 기반 수층 음속 구조 추정 방법 및 장치{APPARATUS FOR ESTIMATING SOUND SPEED PROFILE BASED ON COMPRESSIVE SENSING}Method and apparatus for estimating waterborne sound velocity structure based on compression sensing {APPARATUS FOR ESTIMATING SOUND SPEED PROFILE BASED ON COMPRESSIVE SENSING}

본 발명은 수신 신호의 빔형성 결과를 이용한 압축센싱(compressive sensing, CS)에 기반하여 수층 음속 구조(sound speed profile)를 추정하는 수층 음속 구조 추정 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for estimating a water layer sound velocity structure based on a compression sensing (CS) using a beamforming result of a received signal.

수중 운동체인 소나(sound navigation and ranging, SONAR)의 경우, 수중에서 수신된 신호를 분석하여 음원의 위치를 추정할 수 있다. 소나는 해양 탐지를 위한 다양한 기술에 기반하여 신호를 분석함으로써 음원의 위치를 추정할 수 있다. 예를 들면, 정합장 처리(matched field processing, MFP)를 이용하여 소나는 음원의 위치를 추정할 수 있다. 정합장 처리는 임의의 위치의 음원에서 방사된 신호를 수신하고, 그 수신된 신호와 음파 전달 모델(acoustic propagation model)에 의한 결과와의 상관 관계를 이용하여 음원의 위치를 추정하는 해양에서의 음원 탐지 기법이다. 음파 전달 모델은 해양에서 음파가 전달되는 경로를 모델링한 데이터이고, 정합장 처리의 정확도는 음파 전달 모델이 해양의 수층 음속 구조(sound speed profile)를 얼마나 정확히 반영하고 있는 지에 따라 결정될 수 있다. 음파 전달 모델은 해저 지형의 형태 또는 해저 층의 두께 등과 같은 해양 환경에 대한 정보를 이용하여 수층 음속 구조를 추정함으로써 생성될 수 있는데, 실질적으로 해저를 탐사하는 것은 어렵기 때문에 해양 환경에 대한 정확한 정보의 획득에는 어려움이 따르게 된다. In the case of a sonar (SONAR), which is an underwater vehicle, the location of a sound source may be estimated by analyzing a signal received in the water. Sonar can estimate the location of sound sources by analyzing signals based on a variety of techniques for ocean detection. For example, the sonar may estimate the position of the sound source using matched field processing (MFP). The matching field process receives a signal radiated from a sound source at an arbitrary position, and estimates the position of the sound source by using the correlation between the received signal and the result of the acoustic propagation model. Detection technique. The sound wave propagation model is a data modeling a path through which sound waves are transmitted from the ocean, and the accuracy of the matching field processing may be determined by how accurately the sound wave propagation model reflects the sound velocity profile of the ocean. Acoustic wave propagation models can be generated by estimating the sound velocity structure of the water column using information about the oceanic environment, such as the shape of the seabed topography or the thickness of the seabed, which is difficult to actually explore the seabed. Acquisition of is accompanied by difficulty.

한국등록특허 제10-1835796호, 실시간 3차원 해양공간정보를 이용한 전술 지원(2018시스템(2018년02월28일 등록)Korea Registered Patent No. 10-1835796, Tactical support using real-time three-dimensional marine spatial information (2018 system (registered on February 28, 2018)

본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 해양 환경에 대한 정보를 대신하여 센서 어레이에 수신된 신호를 압축센싱(compressive sensing, CS)에 기반하여 처리함으로써 정확하게 수층 음속 구조를 추정하는 수층 음속 구조 추정 방법 및 장치를 제공하는 것이다. The problem to be solved by the present invention is a method for estimating the water layer sound velocity structure to accurately estimate the water layer sound velocity structure by processing the signal received in the sensor array based on the compression sensing (CS) in place of the information on the marine environment and To provide a device.

다만, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 바로 제한되지 않으며, 언급되지는 않았으나 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있는 목적을 포함할 수 있다.However, the problem to be solved by the present invention is not limited to the above-mentioned, it is not mentioned but includes the purpose that can be clearly understood by those skilled in the art from the following description. can do.

본 발명의 일 실시예에 따른, 압축센싱 기반 수층 음속 구조 추정 방법은, 음원으로부터 신호를 수신하는 단계, 상기 수신된 신호의 시간 영역 및 주파수 영역에 대한 빔 형성 결과를 획득하는 단계, 상기 빔 형성 결과를 이용하여 음속 구조 정보의 변수 결정하는 단계, 상기 음속 구조 정보의 변수를 선형화하는 단계, 및 압축센싱(compressive sensing, CS)을 기초로 상기 선형화된 음속 구조 정보의 변수를 조정하여 수층 음속 구조를 추정하는 단계를 포함한다. In accordance with an embodiment of the present invention, a compression sensing-based water velocity structure estimation method includes: receiving a signal from a sound source, obtaining beamforming results for a time domain and a frequency domain of the received signal, and forming the beam Determining a variable of the sound velocity structure information using a result, linearizing the variable of the sound velocity structure information, and adjusting the variable of the linearized sound velocity structure information based on compression sensing (CS). Estimating.

또한, 상기 음속 구조 정보의 변수는 상기 수신된 신호의 수평 도달각, 상기 수평 도달각의 지연 시간, 상기 수신 신호의 수직 도달각 및 상기 수직 도달각의 지연 시간이다. The variable of the sound velocity structure information is a horizontal arrival angle of the received signal, a delay time of the horizontal arrival angle, a vertical arrival angle of the received signal and a delay time of the vertical arrival angle.

또한, 상기 수신 신호는 선배열 센서에 의해 수신되는 신호이다. In addition, the received signal is a signal received by the line array sensor.

또한, 상기 음속 구조 정보의 변수를 선형화 하는 단계는 상기 수신된 신호의 수평 위치, 상기 수신된 신호의 수평 위치에서의 지연 시간, 상기 수신된 신호의 수직 위치, 상기 수신된 신호의 수직 위치에서의 지연 시간 각각을 선형화 하는 단계를 포함한다. Further, linearizing the variable of the sound velocity structure information may include the horizontal position of the received signal, the delay time at the horizontal position of the received signal, the vertical position of the received signal, and the vertical position of the received signal. Linearizing each of the delay times.

또한, 상기 수층 음속 구조를 추정하는 단계는 상기 음속 구조 정보의 변수 및 상기 압축센싱을 이용하여 상기 수층 음속 구조를 역산하는 단계이다. In addition, estimating the water layer sound speed structure is an operation of inverting the water layer sound speed structure using a variable of the sound speed structure information and the compression sensing.

본 발명의 일 실시예에 따른, 압축센싱 기반 수층 음속 구조 추정 장치는, 음원으로부터 신호를 수신하는 센서 어레이, 상기 수신된 신호의 시간 영역 및 주파수 영역에 대한 빔 형성 결과를 획득하는 빔형성 결과 획득부, 상기 빔 형성 결과를 이용하여 음속 구조 정보의 변수를 획득하는 음속 구조 정보 획득부, 및 상기 음속 구조 정보의 변수를 선형화하고, 압축 센싱을 기초로 상기 선형화된 음속 구조 정보의 변수를 조정하여 수층 음속 구조를 추정하는 수층 음속 구조 추정부를 포함한다. In accordance with an embodiment of the present invention, a compression sensing-based water velocity structure estimation apparatus obtains a beamforming result of obtaining a sensor array for receiving a signal from a sound source, and a beamforming result for a time domain and a frequency domain of the received signal. A sound speed structure information obtaining unit which obtains a variable of sound speed structure information using the beamforming result, and linearizes the variable of the sound speed structure information, and adjusts the variable of the linearized sound speed structure information based on compression sensing And a water layer sound velocity structure estimator for estimating the water layer sound velocity structure.

또한, 상기 음속 구조 정보의 변수는 상기 수신된 신호의 수평 도달각, 상기 수평 도달각의 지연 시간, 상기 수신 신호의 수직 도달각 및 상기 수직 도달각의 지연 시간이다. The variable of the sound velocity structure information is a horizontal arrival angle of the received signal, a delay time of the horizontal arrival angle, a vertical arrival angle of the received signal and a delay time of the vertical arrival angle.

또한, 상기 수층 음속 구조 추정부는 상기 음속 구조 정보의 변수 및 상기 압축센싱을 이용하여 상기 수층 음속 구조를 역산한다.The water layer sound velocity structure estimator inverses the water layer sound velocity structure using the variable of the sound velocity structure information and the compression sensing.

본 발명의 실시예에 의하면, 압축센싱(compressive sensing, CS)에 기반해서 수신된 신호를 처리함으로써 수층 음속 구조 추정의 정확도를 향상할 수 있다. 보다 구체적으로, 본 발명의 실시예에서는, 수신된 신호의 빔 형성 결과에 압축센싱을 적용함으로써 해양 환경에 대한 정보 없이도 정확하게 수층 음속 구조를 추정할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the accuracy of the estimation of the water layer sound velocity structure may be improved by processing the received signal based on compression sensing (CS). More specifically, in the embodiment of the present invention, by applying compression sensing to the beamforming result of the received signal, it is possible to accurately estimate the water layer sound velocity structure without information on the marine environment.

본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Effects obtained in the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned above may be clearly understood by those skilled in the art from the following description. will be.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 압축센싱 기반 수층 음속 구조 추정 장치의 기능 블록도의 예를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 압축센싱 기반 수층 음속 구조 추정 방법의 각 단계의 흐름을 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 수층 음속 구조의 음원의 수직 위치 및 음원의 수평 위치를 기준의 음속 구조 정보의 예를 도시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 수신 신호의 도달각에 따른 지연 시간의 차이와 수신 신호의 음선 경로의 예를 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 가우시안 함수를 이용하여 추정된 수층 음속 구조의 예를 도시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 음선의 역추적의 결과의 예를 도시한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 경험 직교 함수를 이용하여 추정된 수층 음속 구조의 예를 도시한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 경험 직교 함수를 이용하여 추정된 수층 음속 구조와 사전 행렬 요소의 예를 도시한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 음속 구조 정보의 종류에 따른 수층 음속 구조의 결과의 예를 도시한다.1 illustrates an example of a functional block diagram of an apparatus for estimating a water pressure structure based on compression sensing according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating each step of the compression sensing-based water velocity structure estimation method according to an embodiment of the present invention.
3 illustrates an example of sound velocity structure information based on a vertical position of a sound source and a horizontal position of the sound source of a water layer sound velocity structure according to an embodiment of the present invention.
4 illustrates an example of a difference in delay time according to an arrival angle of a received signal and an acoustic path of the received signal according to an embodiment of the present invention.
5 illustrates an example of a water layer sound velocity structure estimated using a Gaussian function according to an embodiment of the present invention.
6 shows an example of the results of backtracking of a sound line according to an embodiment of the present invention.
7 illustrates an example of a water layer sound velocity structure estimated using an empirical orthogonal function according to an embodiment of the present invention.
8 illustrates an example of a water layer sound velocity structure and a prior matrix element estimated using an empirical orthogonal function according to an embodiment of the present invention.
9 shows an example of the result of the water layer sound velocity structure according to the type of sound velocity structure information according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명의 범주는 청구항에 의해 정의될 뿐이다.Advantages and features of the present invention and methods for achieving them will be apparent with reference to the embodiments described below in detail with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but can be implemented in various forms, only the embodiments are to make the disclosure of the present invention complete, and those skilled in the art to which the present invention pertains. It is provided to fully inform the scope of the invention, and the scope of the invention is defined only by the claims.

본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명은 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어 실제로 필요한 경우 외에는 생략될 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.In describing the embodiments of the present invention, detailed descriptions of well-known functions or configurations will be omitted unless they are actually necessary in describing the embodiments of the present invention. In addition, terms to be described below are terms defined in consideration of functions in the embodiments of the present invention, which may vary according to intentions or customs of users and operators. Therefore, the definition should be made based on the contents throughout the specification.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 압축센싱 기반 수층 음속 구조 추정 장치의 기능 블록도의 예를 도시한다. 이하 사용되는 '…부', '…기' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 1 illustrates an example of a functional block diagram of an apparatus for estimating a water pressure structure based on compression sensing according to an embodiment of the present invention. Used below '… Wealth, The term 'herein' refers to a unit for processing at least one function or operation, which may be implemented by hardware or software, or a combination of hardware and software.

도 1을 참조하면, 압축센싱 기반 수층 음속 구조 추정 장치(이하 수층 음속 구조 추정 장치)(100)는 센서 어레이(101), 빔형성 결과 획득부(102), 음속 구조 정보 획득부(103), 및 수층 음속 구조 추정부(104)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 1, the compression sensing-based water velocity structure estimation apparatus (hereinafter referred to as the water layer structure estimation apparatus) 100 includes a sensor array 101, a beamforming result obtaining unit 102, a sound velocity structure information obtaining unit 103, And a water layer sound velocity structure estimating unit 104.

센서 어레이(101)는 어레이 형태로 규칙적으로 배열되어 신호를 수신하는 복수의 수신 센서를 포함할 수 있다. 예를 들면, 센서 어레이(101)는 외부의 신호를 수신하기 위해 특정 방향으로 서로 나란하게 배열된 채로 수층 음속 구조 추정 장치(100)의 일부에 위치할 수 있다. 외부의 신호는 수층 음속 구조 추정 장치(100)의 근처에 위치한 음원(source)에 의해 생성되어 들어오는 신호일 수 있다. The sensor array 101 may include a plurality of receiving sensors that are regularly arranged in an array form to receive signals. For example, the sensor array 101 may be located in a portion of the water layer sound velocity structure estimating apparatus 100 arranged side by side in a specific direction to receive an external signal. The external signal may be a signal generated by a sound source located near the water layer sound velocity structure estimating apparatus 100.

빔형성 결과 획득부(102)는 수신 신호에 대한 시간 영역(또는 시간 도메인(time domain)) 또는 주파수 영역(또는 주파수 도메인(frequency domain)) 상에서의 빔형성 결과를 획득할 수 있다. 빔형성 결과는 시간 영역 상에서 나타나는 센서값 또는 주파수 영역 상에서 나타나는 센서값일 수 있다. The beamforming result obtaining unit 102 may obtain a beamforming result in a time domain (or time domain) or a frequency domain (or frequency domain) of the received signal. The beamforming result may be a sensor value appearing in the time domain or a sensor value appearing in the frequency domain.

음속 구조 정보 획득부(103)는 빔 형성 결과를 이용하여 음속 구조 정보의 변수를 결정할 수 있다. 음속 구조 정보 획득부(103)는 음원의 수평 위치 및 수직 위치 각각에 대해 음속 구조 정보의 변수를 결정할 수 있다. 음원의 수평 위치에 대한 음속 구조 정보의 변수는, 예를 들면, 음원을 지나는 수직선이 음선과 만나는 교차점간의 거리(이하 수평 위치에서의 깊이), 또는 음원의 실제 위치로부터 음파가 수층 음속 구조 추정 장치(100)로 도달하기까지 소요되는 시간과 상기 교차점으로부터 음파가 수층 음속 구조 추정 장치(100)로 도달하기까지 소요되는 시간의 차이(이하 수평 위치에서의 지연 시간) 중 적어도 어느 하나에 대한 정보일 수 있다. 음원의 수직 위치에 대한 음속 구조 정보의 변수는 음원을 지나는 수평선이 음선과 만나는 교차점 간의 거리(이하 수직 위치에서의 거리), 또는 음원의 실제 위치로부터 음파가 수층 음속 구조 추정 장치(100)로 도달하기까지 소요되는 시간과 상기 교차점으로부터 음파가 수층 음속 구조 추정 장치(100)로 도달하기까지 소요되는 시간의 차이(이하 수직 위치에서의지연 시간) 중 적어도 어느 하나에 대한 정보일 수 있다. 여기서, 음선은 음파의 전파 경로를 지칭하는 용어이고, 음속 구조 정보의 변수 및 음선과 관련된 보다 자세한 설명은 도 3을 참조할 수 있다. The sound velocity structure information acquisition unit 103 may determine a variable of the sound velocity structure information using the beamforming result. The sound velocity structure information acquisition unit 103 may determine a variable of the sound velocity structure information for each of the horizontal position and the vertical position of the sound source. Variables of the sound velocity structure information for the horizontal position of the sound source are, for example, the distance between the intersection points where the vertical line passing through the sound source meets the sound lines (depth in the horizontal position), or the sound wave structure from the actual position of the sound source. Information about at least one of a difference between the time required to reach 100 and the time required for the sound wave to reach the water layer sound velocity structure estimating apparatus 100 from the intersection (hereinafter, referred to as a delay time in a horizontal position). Can be. Variables of the sound velocity structure information for the vertical position of the sound source are the distance between the intersection point where the horizontal line passing through the sound source meets the sound line (hereafter referred to as the vertical position), or the sound waves arrive at the water layer sound velocity structure estimating apparatus 100 from the actual position of the sound source. It may be information about at least one of a difference between a time required until the time and a time required for the sound wave to reach the water layer sound velocity structure estimation apparatus 100 (hereinafter, referred to as a delay time in the vertical position). Here, the sound ray is a term referring to a propagation path of sound waves, and more detailed descriptions related to variables and sound lines of sound velocity structure information may refer to FIG. 3.

수층 음속 구조 추정부(104)는 음속 구조 정보의 변수를 선형화한 뒤 압축센싱(compressive sensing, CS)을 적용함으로써 선형화된 음속 구조 정보의 변수를 조정할 수 있다. 수층 음속 구조 추정부(104)는 조정된 음속 구조 정보의 변수를 이용하여 정확한 수층 음속 구조를 추정할 수 있다. 수층 음속 구조 추정부(104)는 음속 구조 정보의 변수가 복수의 정보를 포함하는 경우 이들 음속 구조 정보의 변수를 한번에 이용하여 수층 음속 구조를 추정할 수 있다. 복수의 음속 구조 정보의 변수를 이용하는 경우, 보다 정확한 수층 음속 구조를 도출할 수 있다. The water layer sound velocity structure estimator 104 may adjust the variable of the linearized sound velocity structure information by linearizing the variable of the sound velocity structure information and then applying compression sensing (CS). The water layer sound velocity structure estimator 104 may estimate the accurate water layer sound velocity structure using the adjusted sound speed structure information. The water layer sound velocity structure estimating unit 104 may estimate the water layer sound velocity structure by using the variables of the sound velocity structure information at once when the variables of the sound velocity structure information include a plurality of pieces of information. When using a plurality of variables of the sound velocity structure information, a more accurate water layer sound velocity structure can be derived.

한편, 압축센싱은 수신 신호 내에서 음원과 관련된 정보(예: 도래각)를 포함하는 부분은 극히 일부, 즉, 희박(sparse)하다는 성질을 이용하여 신호 처리의 효율 및 정보의 추정의 정확도를 향상시키는 신호 처리 기술이다. 수층 음속 구조 추정부(104)는 음속 구조 정보 각각에 압축센싱을 적용하여 각각에서 수층 음속 구조의 결정에 있어 중요한 정보를 찾아낼 수 있다. 예를 들어, 수층 음속 구조 추정부(104)는 찾아낸 정보의 평균을 도출하여 역산함으로써 수층 음속 구조를 결정할 수 있다. On the other hand, compression sensing improves the efficiency of signal processing and the estimation accuracy by using a property that a portion including information (eg, an angle of arrival) related to a sound source in a received signal is extremely small, that is, sparse. Signal processing technology. The water layer sound velocity structure estimator 104 may apply compression sensing to each of the sound velocity structure information to find important information in determining the water layer sound velocity structure. For example, the water layer sound velocity structure estimator 104 may determine the water layer sound velocity structure by deriving and inverting an average of the found information.

이와 같이 본 발명의 실시예에 따른 수층 음속 구조 추정 장치(100)는 해양 환경에 대한 정보가 없더라도 수신 신호를 이용하여 획득된 음속 구조 정보의 변수에 압축센싱을 적용함으로써 효율적이고 정확하게 수층 음속 구조를 추정할 수 있다. Thus, even if there is no information about the marine environment, the apparatus for estimating the water layer structure according to the embodiment of the present invention applies the compression sensing to the variable of the sound velocity structure information obtained using the received signal to efficiently and accurately obtain the water layer structure. It can be estimated.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 압축센싱 기반 수층 음속 구조 추정 방법의 각 단계의 흐름을 도시한다. 이하 도 2에 대한 설명에서는 도 1과 중복되는 내용을 생략할 수 있다. 2 is a flowchart illustrating each step of the compression sensing-based water velocity structure estimation method according to an embodiment of the present invention. Hereinafter, in the description of FIG. 2, content overlapping with FIG. 1 may be omitted.

도 2를 참조하면, 센서 어레이(101)는 음원으로부터 신호를 수신할 수 있다(S101). 예를 들어, 센서 어레이(101)는 빔형성(beamforming) 방식으로 음원으로부터 신호를 수신할 수 있다. Referring to FIG. 2, the sensor array 101 may receive a signal from a sound source (S101). For example, the sensor array 101 may receive a signal from a sound source in a beamforming manner.

빔형성 결과 획득부(102)는 시간 영역 및 주파수 영역에 대한 빔형성 결과를 획득할 수 있다(S102). 음속 구조 정보 획득부(103)는 빔형성 결과를 이용하여 음속 구조 정보의 변수를 결정할 수 있다(S103). 음속 구조 정보의 변수는 수신 신호의 수평 위치의 도달각, 수평 위치에서의 깊이, 및 수평 위치에서의 지연시간과 수신 신호의 수직 위치의 도달각, 수직 위치에서의 거리 및 수직 위치에서의 지연시간을 포함할 수 있다. The beamforming result obtaining unit 102 may obtain beamforming results for the time domain and the frequency domain (S102). The sound velocity structure information acquisition unit 103 may determine a variable of the sound velocity structure information using the beamforming result (S103). Variables of the sound velocity structure information include the angle of arrival of the horizontal position of the received signal, the depth at the horizontal position, and the delay time at the horizontal position and the angle of arrival of the vertical position of the received signal, the distance at the vertical position and the delay time at the vertical position. It may include.

한편, 수층 음속 구조는 형태를 묘사하는 함수(이하 형태 함수)(예: 경험 직교 함수(empirical orthogonal function))로 표현할 수 있다. 수층 음속 구조에 대한 형태 함수는 수학식 1과 같다. On the other hand, the supersonic sound velocity structure may be expressed as a function for describing a shape (hereinafter, referred to as a shape function) (eg, an empirical orthogonal function). The shape function for the superficial sound velocity structure is shown in Equation 1.

Figure 112018053038136-pat00001
Figure 112018053038136-pat00001

수학식 1에서, c(x)는 특정 해역에서 특정 시간에 관측된 음속 구조, c0는 그 해역에서의 참조 음속 구조(reference sound speed profile), Q는 형태 함수를 열벡터로 갖는 행렬, x는 수층 음속 구조이다. 본 발명에서는 x의 값을 도출하는 과정을 통해 수층 음속 구조를 추정하고자 한다. In Equation 1, c (x) is a sound velocity structure observed at a specific time in a particular sea area, c 0 is a reference sound speed profile in that sea area, Q is a matrix having a shape function as a column vector, x Is the water velocity sound structure. In the present invention, it is intended to estimate the water column sound velocity structure by deriving a value of x.

음속 구조 정보 획득부(103)에 의해 획득된 음속 구조 정보의 변수는 비선형적인 값을 가질 수 있고, 이에 따라 수층 음속 구조 추정부(104)는 음속 구조 정보의 변수를 선형화할 수 있다(S104). The variable of the sound velocity structure information acquired by the sound velocity structure information acquisition unit 103 may have a non-linear value, and accordingly, the water layer sound velocity structure estimation unit 104 may linearize the variable of the sound velocity structure information (S104). .

본 발명의 일 실시예에 따른 수층 음속 구조 추정부(104)는 테일러 급수를 적용한 수학식 2 및 수학식 3을 이용하여, 음원의 수평 위치를 기준으로 도달각 θj를 가지는 음선과 관련된 음속 구조 정보의 변수를 도출할 수 있다. The water layer sound velocity structure estimator 104 according to an embodiment of the present invention uses the equations (2) and (3) to which Taylor series is applied, and has a sound velocity structure related to a sound line having an arrival angle θ j based on the horizontal position of the sound source. The variables of the information can be derived.

Figure 112018053038136-pat00002
Figure 112018053038136-pat00002

수학식 2에서, D(x;θj)는 실제 음원의 깊이, D(0;θj)은 참조 음속 구조와 음원을 지나는 수직선이 만나는 교차점,

Figure 112018053038136-pat00003
는 테일러 급수에서의 고차항,
Figure 112018053038136-pat00004
는 선형화 과정에서 발생하는 오차에 해당한다. In Equation 2, D (x; θ j ) is the depth of the actual sound source, D (0; θ j ) is the intersection point where the reference sound velocity structure meets the vertical line passing through the sound source,
Figure 112018053038136-pat00003
Is the higher order term in the Taylor series,
Figure 112018053038136-pat00004
Corresponds to an error that occurs during the linearization process.

Figure 112018053038136-pat00005
Figure 112018053038136-pat00005

수학식 3에서, τD(x;θj)는 실제 음원으로부터의 도달 시간, τD(0;θj)은 수학식 2의 D(0;θj)로부터의 도달 시간,

Figure 112018053038136-pat00006
는 테일러 급수에서의 고차항이자 선형화 과정에서 발생하는 오차에 해당한다. In Equation 3, τ D (x; θ j) is the arrival time, τ D from the actual arrival time of the sound source from;; (θ j 0), (0 θ j) is the equation (2) D
Figure 112018053038136-pat00006
Is the higher-order term in the Taylor series and corresponds to the error that occurs during the linearization process.

수층 음속 구조 추정부(104)는 수학식 2 및 수학식 3을 통해 획득한 음원의 수평 위치에서의 깊이와 수평 위치에서의 지연 시간을 행렬과 벡터로 구성된 하기의 수학식 4 및 수학식 5로 나타낼 수 있다. The water layer sound velocity structure estimator 104 calculates the depth at the horizontal position and the delay time at the horizontal position of the sound source obtained through Equation 2 and Equation 3 using Equations 4 and 5 below. Can be represented.

Figure 112018053038136-pat00007
Figure 112018053038136-pat00007

수학식 4에서,

Figure 112018053038136-pat00008
는 D(x;θj)-D(0;θj)로 음원의 수평 위치에서의 깊이 차, AD는 행렬로, 수학식 2의 일차 미분에 해당하는 항이다. In Equation 4,
Figure 112018053038136-pat00008
Is D (x; θ j ) -D (0; θ j ), and the depth difference at the horizontal position of the sound source, A D is a matrix, corresponds to the first derivative of Equation 2.

Figure 112018053038136-pat00009
Figure 112018053038136-pat00009

수학식 5에서,

Figure 112018053038136-pat00010
는 τD(x;θj)- τD(0;θj)로 음원의 수평 위치에서의 지연 시간의 차이,
Figure 112018053038136-pat00011
는 수학식 3의 일차 미분에 해당하는 항이다. In Equation 5,
Figure 112018053038136-pat00010
Τ D (x; θ j )-τ D (0; θ j ), the difference in the delay time at the horizontal position of the sound source,
Figure 112018053038136-pat00011
Is a term corresponding to the first derivative of Equation 3.

수층 음속 구조 추정부(104)는 수학식 2 및 수학식 3에서 수학식 4 및 수학식 5를 도출한 방식과 유사하게 음원의 수직 위치에서 음속 구조 정보의 변수를 테일러 급수를 이용한 수학식 6 및 수학식 7과 같이 도출할 수 있다. The water layer sound velocity structure estimator 104 uses Equations 6 and 6 by using a Taylor series variable in the sound velocity structure information at the vertical position of the sound source, similarly to the method of deriving Equation 4 and Equation 5 from Equation 2 and Equation 3; It can be derived as shown in equation (7).

Figure 112018053038136-pat00012
Figure 112018053038136-pat00012

수학식 6에서, R(x;θj)는 실제 음원의 위치, R(0;θj)은 참조 음속 구조와 음원을 지나는 수평선이 만나는 교차점,

Figure 112018053038136-pat00013
는 테일러 급수에서의 고차항이자 선형화 과정에서 발생하는 오차에 해당한다.In Equation 6, R (x; θ j ) is the position of the actual sound source, R (0; θ j ) is the intersection point where the reference sound velocity structure meets the horizontal line passing through the sound source,
Figure 112018053038136-pat00013
Is the higher-order term in the Taylor series and corresponds to the error that occurs during the linearization process.

Figure 112018053038136-pat00014
Figure 112018053038136-pat00014

수학식 7에서, τR(x;θj)는 실제 음원으로부터의 도달 시간, τR(0;θj)는 수학식 6의 R(0;θj)로부터의 도달 시간,

Figure 112018053038136-pat00015
는 테일러 급수에서의 고차항이자 선형화 과정에서 발생하는 오차에 해당한다. In Equation 7, τ R (x; θ j) is the arrival time, τ R from the actual arrival time of the sound source from;; (θ j 0), (0 θ j) is the formula 6 R
Figure 112018053038136-pat00015
Is the higher-order term in the Taylor series and corresponds to the error that occurs during the linearization process.

수층 음속 구조 추정부(104)는 수학식 6 및 수학식 7을 통해 획득한 음원의 수직 위치에서의 수평 거리와 지연 시간을 행렬과 벡터로 구성된 하기의 수학식 8 및 수학식 9로 나타낼 수 있다. The water layer sound velocity structure estimation unit 104 may represent the horizontal distance and the delay time at the vertical position of the sound source obtained through Equations 6 and 7 by Equations 8 and 9, which are composed of matrices and vectors. .

Figure 112018053038136-pat00016
Figure 112018053038136-pat00016

수학식 8에서,

Figure 112018053038136-pat00017
는 R(x;θj)- R(0;θj)로 음원의 수직 위치에서의 거리차, AR은 행렬로 수학식 6의 일차 미분에 해당하는 항이다. In Equation 8,
Figure 112018053038136-pat00017
Is R (x; θ j ) -R (0; θ j ), and A R is a matrix corresponding to the first derivative of Equation 6 as a matrix.

Figure 112018053038136-pat00018
Figure 112018053038136-pat00018

수학식 9에서,

Figure 112018053038136-pat00019
은 τR(x;θj)- τR(0;θj)로 음원의 수직 위치에서의 지연 시간의 차이,
Figure 112018053038136-pat00020
은 행렬로 수학식 7의 일차 미분에 해당하는 항이다. In Equation 9,
Figure 112018053038136-pat00019
Τ R (x; θ j ) -τ R (0; θ j ) is the difference in delay time at the vertical position of the sound source,
Figure 112018053038136-pat00020
Is a term corresponding to the first derivative of equation (7).

수층 음속 구조 추정부(104)는 수학식 4 및 수학식 5를 이용하여, 음원의 수직 위치에서의 도달각 θj를 가지는 음선과 관련된 음속 구조 정보의 변수를 도출할 수 있다.The water layer sound velocity structure estimator 104 may derive a variable of the sound velocity structure information related to the sound line having the arrival angle θ j at the vertical position of the sound source using Equations 4 and 5 below.

수층 음속 구조 추정부(104)는 음원의 수평 위치 및 음원의 수직 위치 각각에 대해 도출된 선형 관계의 음속 구조 정보의 변수에서 압축 센싱을 적용하기 전에 선형 관계의 유효 범위를 결정할 수 있다. 낮은 도래각의 경우 깊이에 의존적인 음속 구조에 의해서 전환점(turning point)이 발생할 수 있어 선형화하기에 적절하지 않다. 한편, 음선의 도래각이 증가하는 경우에는 점차적으로 선형화를 표현할 수 있는 영역이 넓어진다. 특히, 큰 도래각인 경우에는 음선 구조 정보에 대한 근사 값은 실제의 음선 구조 정보와 매우 유사하다. 그러나 이러한 큰 도래각의 음선은 반사 손실에 의해 작은 음향 에너지를 가지며, 이에 따라 해양에 존재하는 소음(또는 잡음)에 의해 실제적으로 활용하기에는 어려움이 존재한다. 그러므로 본 발명의 실시예에 따른 수층 음속 구조 추정부(104)는 중간 도래각 이상에 해당하는 음선이 있는 경우, 이를 이용하여 수층 음속 구조 역산을 수행할 수 있다. 예를 들면, 낮은 도래각은 3° 내지 5°의 범위의 각도, 중간 도래각은, 15° 내지 20°범위의 각도, 큰 도래각을 포함할 수 있다. 40° 내지 50°범위의 각도일 수 있다. 다만 이는 예시일 뿐 이에 제한되지 않는다. 또한, 실시예에 따라 중간 도래각 이상에 해당하는 음선이 없는 경우에는 낮은 도래각을 가지는 음선을 이용할 수 있다. 도래각과 관련된 보다 자세한 설명은 도 4를 참조할 수 있다. The water layer sound velocity structure estimator 104 may determine the effective range of the linear relationship before applying compression sensing in the variable of the sound velocity structure information of the linear relationship derived for each of the horizontal position of the sound source and the vertical position of the sound source. At low angles of entry, turning points can occur due to depth-dependent sound velocity structures, making them unsuitable for linearization. On the other hand, when the angle of arrival of the sound line increases, the area where the linearization can be expressed gradually increases. In particular, in the case of a large angle of arrival, the approximation of the sound structure information is very similar to the actual sound structure information. However, such a large angle of arrival has a small acoustic energy due to reflection loss, and therefore, there is a difficulty in practical use due to noise (or noise) existing in the ocean. Therefore, the water layer sound velocity structure estimating unit 104 according to the embodiment of the present invention may perform the water layer sound velocity structure inversion by using the sound line corresponding to the intermediate arrival angle or more. For example, a lower angle of arrival may include an angle in the range of 3 ° to 5 °, an intermediate angle of arrival may include an angle in the range of 15 ° to 20 °, a large angle of arrival. The angle may range from 40 ° to 50 °. However, this is only an example and is not limited thereto. In addition, according to the exemplary embodiment, when there is no sound line corresponding to the middle angle of arrival or more, a sound line having a low angle of arrival may be used. A more detailed description relating to the angle of arrival may refer to FIG. 4.

수층 음속 구조 추정부(104)는 압축센싱을 기초로 선형화된 음속 구조 정보를 조정하여 수층 음속 구조를 추정할 수 있다(S105). 실시예에 따라 압축센싱에 이용되는 음속 구조 정보의 변수는 소정의 도래각, 예를 들면 중간 이상의 도래각을 가지는 음속 구조 정보일 수 있다. 한편, 일반적으로 최적화된 x인

Figure 112018053038136-pat00021
를 구하기 위한 압축센싱은 하기의 수학식 10을 통해 수행될 수 있다. The water layer sound velocity structure estimating unit 104 may estimate the water layer sound velocity structure by adjusting the linearized sound velocity structure information based on compression sensing (S105). According to an exemplary embodiment, the variable of the sound velocity structure information used for compression sensing may be sound velocity structure information having a predetermined angle of arrival, for example, an intermediate angle of arrival. On the other hand, generally x is optimized
Figure 112018053038136-pat00021
Compression sensing to obtain may be performed through the following equation (10).

Figure 112018053038136-pat00022
Figure 112018053038136-pat00022

수학식 10에서, 행렬 A의 상호 코히런스(mutual coherence)가 충분히 작다는 가정하에, x의 0이 아닌 요소의 개수를 측정하는

Figure 112018053038136-pat00023
(l0-norm) 대신 모든 원소의 절대값의 합으로 정의되는
Figure 112018053038136-pat00024
(l1-norm)를 사용한다.
Figure 112018053038136-pat00025
(l2-norm)는 0이 아닌 수가 많은 논-스파스(non-sparse)의 해를 찾을 때 사용한다. μ는 해의 희소성(sparsity)를 결정하는 최적화 파라미터(regularization parameter), 벡터 y 는 수학식 2 내지 수학식 9를 통해 도출한 음원의 수평 위치에서의 깊이 차 또는 음원의 수직 위치에서의 거리 차, 행렬 A는 수학식 2 내지 수학식 9를 통해 도출한 음원의 수직 위치에서의 지연 시간의 차이, 음원의 수평 위치에서의 지연 시간의 차이 중 하나에 해당할 수 있다. In Equation 10, assuming that the mutual coherence of matrix A is small enough, the number of nonzero elements of x is measured.
Figure 112018053038136-pat00023
defined as the sum of the absolute values of all elements instead of (l 0 -norm)
Figure 112018053038136-pat00024
Use (l 1 -norm).
Figure 112018053038136-pat00025
(l 2 -norm) is used to find non-sparse solutions with a large number of nonzeros. μ is an optimization parameter that determines the sparsity of the solution, vector y is the depth difference at the horizontal position of the sound source or the distance difference at the vertical position of the sound source derived from Equations 2 to 9, The matrix A may correspond to one of a difference in delay time at the vertical position of the sound source and a difference in delay time at the horizontal position of the sound source derived through Equation 2 to Equation 9.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 수층 음속 구조 추정부(104)는 수학식 10의 목적 함수를 수정하여 압축센싱을 적용할 수 있다. 예를 들면, 수층 음속 구조 추정부(104)는 수학식2 내지 수학식 9에 x가 공통적으로 포함됨을 활용하여 수층 음속 구조를 역산하여 추정할 수 있다. 수층 음속 구조를 추정하기 위해 수정된 목적 함수를 가지는 압축센싱은 하기의 수학식 11에 의해 수행될 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the water layer sound velocity structure estimation unit 104 may apply compression sensing by modifying the objective function of Equation 10. For example, the water layer sound velocity structure estimator 104 may inversely estimate the water layer sound velocity structure by utilizing x commonly included in Equations 2 to 9. Compression sensing with the modified objective function to estimate the water column sound velocity structure may be performed by Equation 11 below.

Figure 112018053038136-pat00026
Figure 112018053038136-pat00026

수학식 11은 음선의 정보의 변수를 동시에 활용하기 위해 l2-norm이 정규화 되어있다. 수층 음속 구조 추정부(104)는 이러한 수학식 11을 이용하여 최적화된 수층 음속 구조의 해를 도출할 수 있다. In Equation 11, l 2 -norm is normalized to simultaneously use the variable of the information of the sound line. The water layer sound velocity structure estimator 104 may derive an optimized solution of the water layer sound velocity using Equation (11).

본 발명의 압축센싱 기반 수층 음속 구조 추정 방법은 압축센싱이 가지는 장점을 수층 음향 분야의 해양 환경에 대한 정보의 역산 특성과 결합하여 수층 음속 구조를 추정하는 방법으로서, 수층 음속 구조를 수신 신호에 대한 데이터를 이용하여 추정할 수 있다. 즉, 본 발명의 압축센싱 기반 수층 음속 구조 추정 방법은 미리 해양 환경에 대한 정보를 알고 있을 필요가 없고, 수신 신호를 분석하는 것에 기반하여 효율적으로 수층 음속 구조를 추정할 수 있다. The compression sensing-based water velocity structure estimation method of the present invention is a method of estimating the water layer sound velocity structure by combining the advantages of compression sensing with the inversion characteristic of information about the marine environment in the water layer acoustic field. It can be estimated using the data. That is, the compression sensing-based water velocity structure estimation method of the present invention does not need to know information about the marine environment in advance, and can efficiently estimate the water layer sound velocity structure based on analyzing the received signal.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 수층 음속 구조의 음원의 수직 위치 및 음원의 수평 위치 기준의 음속 구조 정보의 예를 도시한다. 그림(201)은 관측 대상의 해역의 깊이에 따른 음속의 구조를 나타낸다. 그림(201)에서 실선은 특정 시간의 관측 대상의 해역에 대한 참조 음속, 점선은 특정 시간의 관측 대상의 해역에 대한 실제 음속을 나타낸다. 3 illustrates an example of sound velocity structure information based on a vertical position of a sound source of a water layer sound velocity structure and a horizontal position reference of the sound source according to an embodiment of the present invention. Fig. 201 shows the structure of the speed of sound according to the depth of the sea area to be observed. In Fig. 201, the solid line indicates the reference sound velocity for the sea area of the observation object at a specific time, and the dotted line shows the actual sound velocity for the sea area of the observation object at a specific time.

그림(202) 및 그림(203)은 참조 음속 구조에 따라 역산한 음선 추적 결과와 실제 음원의 위치를 나타내는 음선를 도시한다. 보다 구체적으로, 참조 음속 구조에 따라 역산한 음선 추적 결과는 실선으로, 실제 음원에 의해 형성되는 음선은 점선으로 나타난다. 그림(202) 및 그림(203)을 참조하면, 참조 음속 구조에 따라 역산한 음선 추적 결과와 실제 음원의 위치를 나타내는 음선에 차이가 존재함을 알 수 있다. 이러한 결과는 그림(201)에서 참조 음속 구조와 실제 음속 구조가 다름에 따라 기인한 현상이다. 이러한 현상은 참조 음속 구조를 구하는 데 있어 요구되는 해양 인자가 부정확한 값을 가지기 때문일 수 있다. Figures 202 and 203 show sound trace trace results inverted according to the reference sound velocity structure and sound lines indicating the position of the actual sound source. More specifically, the sound ray trace result inverted according to the reference sound velocity structure is represented by a solid line, and the sound ray formed by the actual sound source is represented by a dotted line. Referring to Figs. 202 and 203, it can be seen that there is a difference between the sound ray trace result inverted according to the reference sound velocity structure and the sound ray representing the position of the actual sound source. This result is due to the difference between the reference sound velocity structure and the actual sound velocity structure in FIG. 201. This may be because the marine factors required to obtain the reference sound velocity structure have inaccurate values.

그림(202)는 음원의 수평 위치를 기준으로 깊이 차(

Figure 112018053038136-pat00027
)에 대한 음속 구조 정보의 변수를 도시하고, 그림(203)에서는 음원의 수직 위치를 기준으로 수평 거리 차(
Figure 112018053038136-pat00028
)에 대한 음속 구조 정보의 변수를 도시한다. Figure 202 shows the depth difference based on the horizontal position of the sound source (
Figure 112018053038136-pat00027
) Shows the variables of the sound velocity structure information, and in FIG. 203, the horizontal distance difference (
Figure 112018053038136-pat00028
Shows the variables of the sound velocity structure information for

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 수신 신호의 도달각에 따른 지연 시간의 차이와 수신 신호의 음선 경로의 예를 도시한다. 4 illustrates an example of a difference in delay time according to an arrival angle of a received signal and an acoustic path of the received signal according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 제1 그래프(301)는 도달각이 낮은 경우의 지연 시간의 차이, 제2 그래프(302)는 도달각이 낮은 경우 음선의 경로를 나타낸다. 제3 그래프(303)는 도달각이 중간인 경우의 지연 시간의 차이, 제4 그래프(304)는 도달각이 중간인 경우의 해당 음선의 경로를 나타낸다. 제5 그래프(305)는 도달각이 큰 경우의 지연 시간의 차이, 제6 그래프(306)는 도달각이 중간인 경우 음선의 경로를 나타낸다. 도 4에 따르면, 도달각이 중간 각 이상인 경우에 실제 지연 시간과 추정된 지연 시간이 유사하게 나타남을 알 수 있다. 이에 따라, 수층 음속 구조 추정부(104)는 도래각이 큰 각에서 낮은 각 순으로 선형화된 정보를 활용할 수 있다. 예를 들어, 압축 센싱을 위한 선형화된 음속 구조 정보를 활용함에 있어서 도래각이 중간 각 이상인 경우의 정보를 우선적으로 활용하고, 중간 각 이상인 경우의 정보가 없는 경우 낮은 각의 정보를 활용할 수 있다. Referring to FIG. 4, the first graph 301 shows a difference in delay time when the arrival angle is low, and the second graph 302 shows a path of the sound line when the arrival angle is low. The third graph 303 shows the difference in delay time when the arrival angle is medium, and the fourth graph 304 shows the path of the corresponding sound line when the arrival angle is medium. The fifth graph 305 shows the difference in delay time when the arrival angle is large, and the sixth graph 306 shows the path of the negative line when the arrival angle is intermediate. According to FIG. 4, it can be seen that the actual delay time and the estimated delay time are similar when the arrival angle is greater than or equal to the intermediate angle. Accordingly, the water layer sound velocity structure estimating unit 104 may utilize information linearized in descending order of angle of arrival. For example, in utilizing linearized sound velocity structure information for compression sensing, information when the angle of arrival is greater than or equal to the middle angle may be preferentially used, and information at lower angles may be utilized when there is no information about the intermediate angle or more.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 가우시안 함수를 이용하여 추정된 수층 음속 구조의 예를 도시한다. 실시예에 따라, 수층 음속 구조는 형태 함수로 가우시안 함수를 이용할 수 있다. 도 5는 이러한 경우 추정된 수층 음속 구조의 예를 도시한다. 5 illustrates an example of a water layer sound velocity structure estimated using a Gaussian function according to an embodiment of the present invention. According to an embodiment, the water layer sound velocity structure may use a Gaussian function as the shape function. Fig. 5 shows an example of the estimated water layer sound velocity structure in this case.

도 5의 그래프(401) 및 그래프(402)에서 실제 수층 음속 구조의 가우시안 함수를 열벡터로 가지는 행렬의 요소를 실선, 추정된 수층 음속 구조의 가우시안 함수를 열벡터로 가지는 행렬의 요소를 점선으로 한다. 추정된 수층 음속 구조는 실제 수층 음속 구조와 정확하게 일치하지는 않으나, 전체적인 측면에서 실제 음속 구조의 형태와 유사하다. In the graphs 401 and 402 of FIG. 5, the elements of the matrix having the Gaussian function of the actual water sonic structure as the column vector are solid lines, and the elements of the matrix having the Gaussian function of the estimated water sonic structure as the column vector are dotted lines. do. The estimated hydrothermal sound velocity structure does not exactly match the actual hydrostatic sound velocity structure, but is similar in shape to the actual sound velocity structure in general.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 가우시안 함수를 이용하여 추정된 음선의 역추적의 결과의 예를 도시한다. FIG. 6 shows an example of the results of backtracking of a sound line estimated using a Gaussian function according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면, 그래프(501)는 일반적인 방법에 의해 추정된 수층 음속 구조에 따른 음선 추적 경로의 결과이고, 그래프(502)는 본 발명의 일 실시예에 따른 압축센싱을 이용하여 추정된 수층 음속 구조에 따른 음선 추적 경로의 결과이다. 그래프(501)의 일반적인 방법에 의해 추정된 수층 음속 구조에 대한 음선 추적 결과는 음원에서 수렴되지 않음을 알 수 있다. 그러나, 압축 센싱에 기반한 그래프(502)는 음선이 음원에서 수렴함을 알 수 있다. 이를 통해, 본 발명의 일 실시예에 따른 압축 센싱에 기반한 수층 음속 구조의 추정이 일반적인 방법에 의한 수층 음속 구조의 추정보다 정확도가 높음을 알 수 있다. Referring to FIG. 6, a graph 501 is a result of a sound ray tracing path according to a water layer sound velocity structure estimated by a general method, and a graph 502 is water layer estimated using compression sensing according to an embodiment of the present invention. This is the result of sound ray trace path according to sound velocity structure. It can be seen that the sound ray tracing results for the water column structure estimated by the general method of the graph 501 do not converge in the sound source. However, the graph 502 based on compression sensing shows that the sound lines converge at the sound source. Through this, it can be seen that the estimation of the water layer sound velocity structure based on the compressed sensing according to the embodiment of the present invention is more accurate than the estimation of the water layer structure according to the general method.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 경험 직교 함수를 이용하여 추정된 수층 음속 구조의 예를 도시한다. 실시예에 따라, 수층 음속 구조는 형태 함수로 경험 직교 함수를 이용할 수 있다. 도 7은 이러한 경우 추정된 수층 음속 구조의 예를 도시한다. 7 illustrates an example of a water layer sound velocity structure estimated using an empirical orthogonal function according to an embodiment of the present invention. According to an embodiment, the hydrothermal sound velocity structure may use an empirical orthogonal function as the shape function. Fig. 7 shows an example of the estimated water layer sound velocity structure in this case.

도 7의 그래프(601) 및 그래프(602)에서 실제 수층 음속 구조의 경험 직교 함수를 열벡터로 가지는 행렬의 요소를 실선, 추정된 수층 음속 구조의 경험 직교 함수를 열벡터로 가지는 행렬의 요소를 점선으로 한다. 추정된 수층 음속 구조의 행렬의 요소는 실제 수층 음속 구조의 행렬의 요소와 일치하고, 그 형태 또한 실제 음속 구조의 형태와 유사함을 알 수 있다. 이를 통해, 경험 직교 함수를 형태 함수로 이용하는 경우, 보다 정확한 수층 음속 구조를 도출할 수 있음을 알 수 있다. In the graphs 601 and 602 of FIG. 7, the elements of the matrix having the empirical orthogonal function of the actual water layer sound velocity structure as the column vector are solid lines, and the elements of the matrix having the empirical orthogonal function of the estimated water layer sound velocity structure as the column vector. It is a dotted line. It can be seen that the elements of the matrix of the estimated hydrothermal sound velocity structure correspond to the elements of the matrix of the actual hydrothermal sound velocity structure, and the shape thereof is also similar to that of the actual sound velocity structure. Through this, it can be seen that when the empirical orthogonal function is used as the shape function, a more accurate water layer structure can be derived.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 경험 직교 함수를 이용하여 추정된 음선의 역추적의 결과의 예를 도시한다.8 shows an example of the results of backtracking of sound lines estimated using an empirical orthogonal function according to an embodiment of the present invention.

도 8을 참조하면, 그래프(701)는 일반적인 방법에 의해 추정된 수층 음속 구조에 따른 음선 추적 경로의 결과이고, 그래프(702)는 본 발명의 일 실시예에 따른 압축센싱을 이용하여 추정된 수층 음속 구조에 따른 음선 추적 경로의 결과이다. 그래프(701)의 일반적인 방법에 의해 추정된 수층 음속 구조에 대한 음선 추적 결과는 음원에서 수렴되지 않음을 알 수 있다. 그러나, 압축 센싱에 기반한 그래프(702)는 그래프(701)에 비해 음선이 음원에 더 근접하여 수렴함을 알 수 있다. 이를 통해, 본 발명의 일 실시예에 따른 압축 센싱에 기반한 수층 음속 구조의 추정이 일반적인 방법에 따른 수층 음속 구조의 추정보다 정확도가 높음을 알 수 있다.Referring to FIG. 8, a graph 701 is a result of a sound ray tracing path according to a water layer sound velocity structure estimated by a general method, and a graph 702 is water layer estimated using compression sensing according to an embodiment of the present invention. This is the result of sound ray trace path according to sound velocity structure. It can be seen that the sound ray tracing results for the water layer sound velocity structure estimated by the general method of the graph 701 do not converge in the sound source. However, the graph 702 based on compression sensing can be seen that the sound line converges closer to the sound source than the graph 701. Through this, it can be seen that the estimation of the water layer sound velocity structure based on the compressed sensing according to an embodiment of the present invention is more accurate than the estimation of the water layer structure according to the general method.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 음속 구조 정보의 종류에 따른 수층 음속 구조의 결과의 예를 도시한다. 9 shows an example of the result of the water layer sound velocity structure according to the type of sound velocity structure information according to an embodiment of the present invention.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 수정된 압축센싱의 목적 함수를 서로 다르게 하여 역산 결과를 보이고자 한다. 그래프(801)은 위치 정보만을 활용한 목적 함수에 대한 역산 결과, 그래프(802)는 정규화 과정이 수행되지 않은 위치와 지연시간을 이용하는 목적 함수에 대한 역산 결과, 그래프(803)은 정규화 과정이 수행된 위치와 지연시간을 이용하는 목적 함수에 대한 역산 결과를 나타낸다. 실험의 편의를 위해, 그림(801)은 μ를 0.005로, 그래프(802) 및 그래프(803)은 μ를 0.01로 사용하고자 한다. 그래프(801), 그래프(802) 및 그래프(803)에 따르면 목적 함수의 연산에 활용하는 정보가 많을수록, 역산 결과의 신뢰성의 수치(correlation coefficient)가 올라감을 알 수 있다. 예를 들어, 위치 정보와 지연시간 차 정보를 동시에 동등하게 활용한 그래프(803)의 경우, 상관계수가 0.9 이상을 가지는 경우가 다른 실험 결과보다 2배 이상 증가하고, 0.7 이상의 상관 계수를 가지는 경우가 전체 80% 이상을 차지한다. 이에 따라, 목적 함수에 이용되는 음속 구조 정보가 많을수록 추정된 수층 음속 구조의 결과에 대한 신뢰도 및 정확도가 상승함을 알 수 있다. 9 is intended to show the inversion result by differently changing the objective function of the modified compression sensing according to an embodiment of the present invention. The graph 801 is an inversion result for the objective function using only the position information, the graph 802 is an inversion result for the objective function using the position and delay time for which normalization is not performed, and the graph 803 is for the normalization process. Returns the inverse result of the objective function using the corrected position and delay time. For the convenience of the experiment, Figure 801 intends to use μ as 0.005 and graph 802 and graph 803 as μ as 0.01. According to the graph 801, the graph 802, and the graph 803, the more information used for the calculation of the objective function, the higher the correlation coefficient of the reliability of the inversion result. For example, in the case of the graph 803 using the same positional information and the delay time difference information at the same time, the case where the correlation coefficient is 0.9 or more increases more than twice as much as other experimental results, and the correlation coefficient is 0.7 or more. Account for more than 80% of the total. Accordingly, it can be seen that the more the sound speed structure information used for the objective function, the higher the reliability and accuracy of the result of the estimated water layer sound speed structure.

본 발명에 첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.Combinations of each block of the block diagrams and respective steps of the flowcharts attached to the present invention may be performed by computer program instructions. These computer program instructions may be mounted on a processor of a general purpose computer, special purpose computer, or other programmable data processing equipment such that instructions executed through the processor of the computer or other programmable data processing equipment may not be included in each block or flowchart of the block diagram. It will create means for performing the functions described in each step. These computer program instructions may be stored in a computer usable or computer readable memory that can be directed to a computer or other programmable data processing equipment to implement functionality in a particular manner, and thus the computer usable or computer readable memory. It is also possible for the instructions stored in to produce an article of manufacture containing instruction means for performing the functions described in each block or flowchart of each step of the block diagram. Computer program instructions may also be mounted on a computer or other programmable data processing equipment, such that a series of operating steps may be performed on the computer or other programmable data processing equipment to create a computer-implemented process to create a computer or other programmable data. Instructions that perform processing equipment may also provide steps for performing the functions described in each block of the block diagram and in each step of the flowchart.

또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들 또는 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.In addition, each block or step may represent a portion of a module, segment or code that includes one or more executable instructions for executing a specified logical function (s). It should also be noted that in some alternative embodiments, the functions noted in the blocks or steps may occur out of order. For example, the two blocks or steps shown in succession may in fact be executed substantially concurrently or the blocks or steps may sometimes be performed in the reverse order, depending on the functionality involved.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 품질에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 균등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The above description is merely illustrative of the technical idea of the present invention, and those skilled in the art to which the present invention pertains may make various modifications and changes without departing from the essential quality of the present invention. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are not intended to limit the technical idea of the present invention but to describe the present invention, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present invention should be interpreted by the following claims, and all technical ideas that fall within the scope of equivalents should be construed as being included in the scope of the present invention.

100: 수층 음속 구조 추정 장치
101: 센서 어레이
102: 빔형성 결과 획득부
103: 음속 구조 정보 획득부
104: 수층 음속 구조 추정부
201, 202, 203: 그림
301: 제1 그래프
302: 제2 그래프
303: 제3 그래프
304: 제4 그래프
305: 제5 그래프
306: 제6 그래프
302: 그래프
303, 304: 붉은 점
305, 306: 점선
401, 402, 501, 502, 601, 602, 701, 702, 801, 802, 803: 그래프100: water layer sound velocity structure estimation device
101: sensor array
102: beam forming result acquisition unit
103: sound velocity structure information acquisition unit
104: water layer sound velocity structure estimation unit
201, 202, 203: picture
301: first graph
302: second graph
303: third graph
304: fourth graph
305: fifth graph
306: sixth graph
302: graph
303, 304: red dot
305, 306: dotted line
401, 402, 501, 502, 601, 602, 701, 702, 801, 802, 803: graph

Claims (8)

음원으로부터 신호를 수신하는 단계;
상기 수신된 신호의 시간 영역 및 주파수 영역에 대한 빔 형성 결과를 획득하는 단계;
상기 빔 형성 결과를 이용하여 음속 구조 정보의 변수를 결정하는 단계;
상기 음속 구조 정보의 변수를 선형화하는 단계; 및
압축센싱(compressive sensing, CS)을 기초로 상기 선형화된 음속 구조 정보의 변수를 조정하여 수층 음속 구조를 추정하는 단계를 포함하는
압축센싱 기반 수층 음속 구조 추정 방법.Receiving a signal from a sound source;
Obtaining beamforming results for the time domain and the frequency domain of the received signal;
Determining a variable of sound velocity structure information using the beamforming result;
Linearizing a variable of the sound velocity structure information; And
Estimating a water layer sound velocity structure by adjusting a variable of the linearized sound velocity structure information based on compressive sensing (CS);
Compression Sensing Based Water Velocity Structure Estimation Method. 제1항에 있어서,
상기 변수는 상기 수신된 신호의 수평 도달각, 상기 수평 도달각의 지연 시간, 상기 수신 신호의 수직 도달각 및 상기 수직 도달각의 지연 시간인
압축센싱 기반 수층 음속 구조 추정 방법.The method of claim 1,
The variable is a horizontal arrival angle of the received signal, a delay time of the horizontal arrival angle, a vertical arrival angle of the received signal and a delay time of the vertical arrival angle.
Compression Sensing Based Water Velocity Structure Estimation Method. 제1항에 있어서,
상기 수신 신호는 선배열 센서에 의해 수신되는 신호인
압축센싱 기반 수층 음속 구조 추정 방법.The method of claim 1,
The received signal is a signal received by the line array sensor.
Compression Sensing Based Water Velocity Structure Estimation Method. 제1항에 있어서,
상기 음속 구조 정보의 변수를 선형화 하는 단계는 상기 수신된 신호의 수평 위치, 상기 수신된 신호의 수평 위치에서의 지연 시간, 상기 수신된 신호의 수직 위치, 상기 수신된 신호의 수직 위치에서의 지연 시간 각각을 선형화 하는 단계를 포함하는
압축센싱 기반 수층 음속 구조 추정 방법.The method of claim 1,
Linearizing the variable of the sound velocity structure information may include a horizontal position of the received signal, a delay time at the horizontal position of the received signal, a vertical position of the received signal, and a delay time at the vertical position of the received signal. Linearizing each
Compression Sensing Based Water Velocity Structure Estimation Method. 제1항에 있어서,
상기 수층 음속 구조를 추정하는 단계는 상기 음속 구조 정보의 변수 및 상기 압축센싱을 이용하여 상기 수층 음속 구조를 역산하는 단계인
압축센싱 기반 수층 음속 구조 추정 방법.The method of claim 1,
The estimating of the water layer sound speed structure may include inverting the water layer sound speed structure using a variable of the sound speed structure information and the compression sensing.
Compression Sensing Based Water Velocity Structure Estimation Method. 압축센싱 기반 수층 음속 구조 추정 장치에 있어서,
음원으로부터 신호를 수신하는 센서 어레이;
상기 수신된 신호의 시간 영역 및 주파수 영역에 대한 빔 형성 결과를 획득하는 빔형성 결과 획득부;
상기 빔 형성 결과를 이용하여 음속 구조 정보의 변수를 획득하는 음속 구조 정보 획득부; 및
상기 음속 구조 정보의 변수를 선형화하고, 압축 센싱(compressive sensing, CS)을 기초로 상기 선형화된 음속 구조 정보의 변수를 조정하여 수층 음속 구조를 추정하는 수층 음속 구조 추정부를 포함하는
압축센싱 기반 수층 음속 구조 추정 장치.In the compression sensing based water velocity structure estimation device,
A sensor array for receiving a signal from a sound source;
A beamforming result obtaining unit obtaining beamforming results for the time domain and the frequency domain of the received signal;
A sound velocity structure information obtaining unit obtaining a variable of sound velocity structure information using the beamforming result; And
And a layered sound velocity structure estimator for linearizing the variable of the sound velocity structure information and estimating the water layer sound velocity structure by adjusting the variable of the linearized sound velocity structure information based on compressive sensing (CS).
Compression sensing based water velocity structure estimation device. 제6항에 있어서,
상기 음속 구조 정보의 변수는 상기 수신된 신호의 수평 도달각, 상기 수평 도달각의 지연 시간, 상기 수신 신호의 수직 도달각 및 상기 수직 도달각의 지연 시간인
압축센싱 기반 수층 음속 구조 추정 장치.The method of claim 6,
The variable of the sound velocity structure information is a horizontal arrival angle of the received signal, a delay time of the horizontal arrival angle, a vertical arrival angle of the received signal and a delay time of the vertical arrival angle.
Compression sensing based water velocity structure estimation device. 제6항에 있어서,
상기 수층 음속 구조 추정부는 상기 음속 구조 정보의 변수 및 상기 압축센싱을 이용하여 상기 수층 음속 구조를 역산하는
압축센싱 기반 수층 음속 구조 추정 장치.The method of claim 6,
The water layer sound velocity structure estimator inverses the water layer sound velocity structure using the variable of the sound velocity structure information and the compression sensing.
Compression sensing based water velocity structure estimation device.
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