KR20240023784A - Adaptive background noise estimation apparatus and method for improving instantaneous noise detection performance - Google Patents
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Abstract
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 장치 및 방법을 적용함으로써, 탐지 대상인 순간소음 신호의 특성을 고려하여 수신한 광대역 신호의 에너지를 기반으로 배경소음 추정을 수행함으로써 특정 주파수에 영향을 받지 않고, 순간소음을 안정적으로 탐지할 수 있고, 가변적인 해양환경에서 배경소음이 급격히 변하는 경우에도 새로 수신한 광대역 신호를 기반으로 적응적으로 배경소음 추정을 수행할 수 있다.According to various embodiments of the present invention, by applying an adaptive background noise estimation device and method to improve instantaneous noise detection performance, background noise is estimated based on the energy of the received broadband signal in consideration of the characteristics of the instantaneous noise signal that is the detection target. By performing this, instantaneous noise can be reliably detected without being affected by specific frequencies, and background noise estimation can be adaptively performed based on the newly received broadband signal even when the background noise changes rapidly in a variable marine environment. You can.
Description
본 발명은 배경소음 추정 장치 및 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 본 발명은 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a background noise estimation device and method. More specifically, the present invention relates to an adaptive background noise estimation device and method for improving instantaneous noise detection performance.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.The content described in this section simply provides background information for this embodiment and does not constitute prior art.
순간소음 탐지는 순간적으로 발생하는 광대역 신호를 탐지하는 신호처리이다. 신호의 탐지는 배경소음을 기준으로 수신한 신호의 특성 변화를 통하여 판단하기 때문에 배경소음의 정확한 추정이 탐지성능을 결정하게 된다.Instantaneous noise detection is a signal processing that detects broadband signals that occur momentarily. Since signal detection is determined through changes in the characteristics of the signal received based on background noise, accurate estimation of background noise determines detection performance.
순간소음 탐지 기법은 주파수 분석에 기반하여 배경소음을 추정한다. 보다 상세하게는, 외부로부터 수신한 신호의 주파수 분석을 수행하고, 정규화를 수행하고, 각 주파수 빈(bin) 별로 지수이동평균(Exponential Moving Average) 등을 수행하여 값의 변동률을 줄이고 최신값에 가중치를 두는 방식으로 배경소음을 추정한다.Instantaneous noise detection techniques estimate background noise based on frequency analysis. More specifically, frequency analysis of signals received from outside is performed, normalization is performed, and exponential moving average is performed for each frequency bin to reduce the rate of change in values and weight the latest value. The background noise is estimated by placing .
이러한 방식은 광대역 신호를 가지는 순간소음 탐지에는 적합하지 않다는 문제점이 있다. 보다 상세하게는, 주파수 빈(bin) 별로 준위를 산출하고 배경잡음을 추정하기 때문에 계산하는 빈이 증가할 수록 연산량이 많이 요구되며 복잡한 구조를 가지게 되는 문제점이 있고, 광대역 신호와 같이 넓은 주파수 대역을 가지는 순간소음은 주파수 분석을 수행할 경우, 그 특성이 명확하게 나타나지 않고 우세한(dominant) 주파수가 없을 가능성이 높기 때문에 이러한 방식으로 추정한 배경소음을 기반으로 순간소음을 탐지하게 되면 탐지 성능이 하락하게 된다는 문제점이 있다.This method has a problem in that it is not suitable for detecting transient noise with a broadband signal. More specifically, since the level is calculated for each frequency bin and the background noise is estimated, there is a problem in that as the number of bins for calculation increases, more calculations are required and a more complex structure is required. Also, there is a problem in that it requires a lot of computation and has a complex structure, and it has a problem of having a wide frequency band such as a broadband signal. When performing frequency analysis, the characteristics of instantaneous noise are not clearly revealed and there is a high possibility that there is no dominant frequency. Therefore, if instantaneous noise is detected based on the background noise estimated in this way, detection performance will deteriorate. There is a problem.
해양환경은 수온, 해류 등에 따라 급변하는 상황에 발생할 수 있기 때문에 배경잡음이 천천히 변한다는 가정을 이용한 배경잡음 추정은 탐지 성능 하락이 나타날 수 있다는 문제점이 있고, 가중평균 기법은 배경소음이 천천히 변화하는 환경에서는 유효하나 해양환경과 같이 급격히 신호가 변화할 수 있는 환경에서는 수렴하기 전 오랜 시간 동안 탐지 성능의 하락이 나타날 수 있다는 문제점이 있다.Since the marine environment can occur in situations where the background noise changes rapidly depending on water temperature, ocean currents, etc., background noise estimation using the assumption that the background noise changes slowly has the problem of lowering detection performance, and the weighted average technique uses the assumption that the background noise changes slowly. It is effective in some environments, but in environments where signals can change rapidly, such as marine environments, there is a problem that detection performance may deteriorate for a long time before convergence.
광대역 신호의 에너지 특성을 기반으로 배경소음을 추정하고, 배경소음이 수시로 변하는 해양환경에 적응적으로 배경소음을 추정할 수 있는 기술의 연구 개발이 필요한 실정이다.There is a need for research and development of technology that can estimate background noise based on the energy characteristics of broadband signals and estimate background noise adaptively in a marine environment where background noise frequently changes.
본 발명이 이루고자 하는 목적은, 탐지 대상인 순간소음 신호의 특성을 고려하여 수신한 광대역 신호의 에너지를 기반으로 배경소음 추정을 수행함으로써 특정 주파수에 영향을 받지 않고, 순간소음을 안정적으로 탐지할 수 있고, 가변적인 해양환경에서 배경소음이 급격히 변하는 경우에도 새로 수신한 광대역 신호를 기반으로 적응적으로 배경소음 추정을 수행할 수 있는 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 장치 및 방법을 제공하는데 있다.The purpose of the present invention is to stably detect instantaneous noise without being affected by specific frequencies by performing background noise estimation based on the energy of the received broadband signal in consideration of the characteristics of the instantaneous noise signal that is the object of detection. , We provide an adaptive background noise estimation device and method to improve instantaneous noise detection performance that can adaptively perform background noise estimation based on newly received broadband signals even when background noise changes rapidly in a variable marine environment. there is.
본 발명의 명시되지 않은 또 다른 목적들은 하기의 상세한 설명 및 그 효과로부터 용이하게 추론할 수 있는 범위 내에서 추가적으로 고려될 수 있다.Other unspecified objects of the present invention can be additionally considered within the scope that can be easily inferred from the following detailed description and its effects.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 장치에 의한 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 방법은, 외부로부터 광대역 신호를 수신하고, 상기 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출하는 단계; 배경소음의 에너지에 대한 미리 결정된 기준 확률 분포를 기반으로 상기 산출된 광대역 신호의 에너지가 상기 배경소음에 해당하는지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 산출된 광대역 신호의 에너지가 상기 배경소음에 해당하는 경우, 상기 산출된 광대역 신호의 에너지를 고려하여 상기 기준 확률 분포를 갱신하고, 상기 갱신된 기준 확률 분포를 이용하여 순간소음을 탐지하기 위한 확률 분포 파라미터를 산출하는 단계;를 포함한다.In order to achieve the above-described object, an adaptive background noise estimation method for improving instantaneous noise detection performance by an adaptive background noise estimation device for improving instantaneous noise detection performance according to an embodiment of the present invention involves receiving a broadband signal from the outside. Receiving and calculating energy of the received wideband signal; determining whether the calculated energy of the broadband signal corresponds to the background noise based on a predetermined reference probability distribution for the energy of the background noise; And when the energy of the calculated broadband signal corresponds to the background noise, updating the reference probability distribution by considering the energy of the calculated broadband signal, and detecting instantaneous noise using the updated reference probability distribution. It includes; calculating probability distribution parameters.
상기 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출하는 단계는, 외부로부터 수신하는 광대역 신호를 시간 순서에 대응하여 복수의 신호 블록으로 분할하고, 상기 분할된 신호 블록 각각으로부터 산출된 복수의 에너지를 기반으로 상기 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출하는 것을 특징으로 한다.The step of calculating the energy of the received wideband signal includes dividing the wideband signal received from the outside into a plurality of signal blocks corresponding to time order, and dividing the received signal block into a plurality of signals based on the plurality of energies calculated from each of the divided signal blocks. It is characterized by calculating the energy of the wideband signal.
상기 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출하는 단계는, 퓨리에 변환을 이용하여 주파수 분석을 수행하고 주파수 영역에 대한 에너지를 산출하는 방식으로 상기 복수의 신호 블록 각각으로부터 복수의 에너지를 산출하는 것을 특징으로 한다.The step of calculating the energy of the received wideband signal is characterized by calculating a plurality of energies from each of the plurality of signal blocks by performing frequency analysis using Fourier transform and calculating energy in the frequency domain. .
상기 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출하는 단계는, 상기 주파수 영역이 포함하는 복수의 주파수 값들 각각에 대응하는 단위 에너지값들을 산출하고, 상기 산출된 단위 에너지값들을 이용하여 상기 복수의 신호 블록 각각으로부터 복수의 에너지를 산출하는 것을 특징으로 한다.The step of calculating the energy of the received wideband signal includes calculating unit energy values corresponding to each of a plurality of frequency values included in the frequency domain, and using the calculated unit energy values to extract the energy from each of the plurality of signal blocks. It is characterized by producing multiple energies.
상기 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출하는 단계는, 상기 산출된 단위 에너지값들 중에서, 미리 결정된 관심 주파수 대역에 해당하는 관심 단위 에너지값들을 추출하고, 상기 신호 블록 각각에 대응하여 하나의 상기 신호 블록으로부터 하나의 에너지가 산출되도록 하나의 상기 신호 블록으로부터 추출된 관심 단위 에너지값들을 합하는 것을 특징으로 한다.The step of calculating the energy of the received broadband signal includes extracting unit energy values of interest corresponding to a predetermined frequency band of interest from the calculated unit energy values, and selecting one signal block corresponding to each of the signal blocks. The unit of interest energy values extracted from one signal block are added to calculate one energy.
상기 주파수 영역에 대한 에너지를 산출하는 것은, 상기 신호 블록의 순서에 대응하여 상기 복수의 신호 블록 각각으로부터 산출된 에너지들을 순차적으로 배열하는 방식으로 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출하는 것을 특징으로 한다.Calculating the energy for the frequency domain is characterized by calculating the energy of the received wideband signal by sequentially arranging energies calculated from each of the plurality of signal blocks corresponding to the order of the signal blocks.
상기 주파수 영역에 대한 에너지를 산출하는 것은, 상기 복수의 신호 블록 각각이 인접한 신호 블록과 적어도 일부가 중첩되도록 상기 신호 블록을 분할하는 것을 특징으로 한다.Calculating the energy for the frequency domain is characterized by dividing the signal blocks so that each of the plurality of signal blocks overlaps at least a portion of an adjacent signal block.
상기 산출된 광대역 신호의 에너지가 상기 배경소음에 해당하는지 여부를 판단하는 단계는, 상기 기준 확률 분포의 평균(m)과 표준편차(σ)를 기반으로 미리 결정된 정상 배경소음 범위를 이용하여 상기 산출된 광대역 신호의 에너지가 상기 배경소음에 해당하는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.The step of determining whether the energy of the calculated broadband signal corresponds to the background noise includes the calculation using a normal background noise range predetermined based on the mean (m) and standard deviation (σ) of the reference probability distribution. It is characterized by determining whether the energy of the broadband signal corresponds to the background noise.
상기 산출된 광대역 신호의 에너지가 상기 배경소음에 해당하는지 여부를 판단하는 단계는, 상기 정상 배경소음 범위를 벗어나는 신호의 에너지가 미리 결정된 기준 시간 이상 연속적으로 산출되는 경우 배경 환경이 바뀐 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.The step of determining whether the energy of the calculated broadband signal corresponds to the background noise includes determining that the background environment has changed when the energy of the signal outside the normal background noise range is continuously calculated for more than a predetermined reference time. It is characterized by
상기 산출된 광대역 신호의 에너지를 고려하여 상기 기준 확률 분포를 갱신하고, 상기 갱신된 기준 확률 분포를 이용하여 순간소음을 탐지하기 위한 확률 분포 파라미터를 산출하는 단계는, 배경 환경이 바뀐 것으로 판단한 경우, 상기 미리 결정된 기준 시간 이상 연속적으로 산출된 광대역 신호의 에너지를 기반으로한 신규 확률 분포를 생성하고, 상기 생성된 신규 확률 분포를 기반으로 신규 확률 분포 파라미터를 산출하고, 순간소음을 탐지하기 위하여 상기 신규 확률 분포와 상기 신규 확률 분포 파라미터를 제공하는 것을 특징으로 한다.The step of updating the reference probability distribution in consideration of the energy of the calculated broadband signal and calculating probability distribution parameters for detecting instantaneous noise using the updated reference probability distribution includes, when it is determined that the background environment has changed, To generate a new probability distribution based on the energy of a broadband signal calculated continuously over the predetermined reference time, to calculate a new probability distribution parameter based on the generated new probability distribution, and to detect instantaneous noise. It is characterized by providing a probability distribution and the new probability distribution parameters.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 프로세서 및 상기 프로세서에 의하여 실행되는 프로그램을 저장하는 메모리를 포함하는 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 장치에 있어서, 상기 프로세서는, 외부로부터 광대역 신호를 수신하고, 상기 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출하고, 배경소음의 에너지에 대한 미리 결정된 기준 확률 분포를 기반으로 상기 산출된 광대역 신호의 에너지가 상기 배경소음에 해당하는지 여부를 판단하고, 상기 산출된 광대역 신호의 에너지가 상기 배경소음에 해당하는 경우, 상기 산출된 광대역 신호의 에너지를 고려하여 상기 기준 확률 분포를 갱신하고, 상기 갱신된 기준 확률 분포를 이용하여 순간소음을 탐지하기 위한 확률 분포 파라미터를 산출하는 것을 특징으로 한다.In the adaptive background noise estimation device for improving instantaneous noise detection performance, which includes a processor according to an embodiment of the present invention for achieving the above-described purpose and a memory for storing a program executed by the processor, the processor , receiving a broadband signal from the outside, calculating the energy of the received broadband signal, and determining whether the calculated energy of the broadband signal corresponds to the background noise based on a predetermined reference probability distribution for the energy of the background noise. Determine, and if the energy of the calculated broadband signal corresponds to the background noise, update the reference probability distribution by considering the energy of the calculated broadband signal, and detect instantaneous noise using the updated reference probability distribution. It is characterized by calculating probability distribution parameters for:
상기 프로세서는, 외부로부터 수신하는 광대역 신호를 시간 순서에 대응하여 복수의 신호 블록으로 분할하고, 상기 분할된 신호 블록 각각으로부터 산출된 복수의 에너지를 기반으로 상기 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출하는 것을 특징으로 한다.The processor divides a wideband signal received from the outside into a plurality of signal blocks corresponding to time order, and calculates the energy of the received wideband signal based on a plurality of energies calculated from each of the divided signal blocks. It is characterized by
상기 프로세서는, 퓨리에 변환을 이용하여 주파수 분석을 수행하고 주파수 영역에 대한 에너지를 산출하는 방식으로 상기 복수의 신호 블록 각각으로부터 복수의 에너지를 산출하는 것을 특징으로 한다.The processor is characterized in that it calculates a plurality of energies from each of the plurality of signal blocks by performing frequency analysis using Fourier transform and calculating energy in the frequency domain.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따르면, 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 장치 및 방법을 적용함으로써, 탐지 대상인 순간소음 신호의 특성을 고려하여 수신한 광대역 신호의 에너지를 기반으로 배경소음 추정을 수행함으로써 특정 주파수에 영향을 받지 않고, 순간소음을 안정적으로 탐지할 수 있고, 가변적인 해양환경에서 배경소음이 급격히 변하는 경우에도 새로 수신한 광대역 신호를 기반으로 적응적으로 배경소음 추정을 수행할 수 있다. As described above, according to an embodiment of the present invention, by applying an adaptive background noise estimation device and method to improve instantaneous noise detection performance, the energy of the received broadband signal is calculated by taking into account the characteristics of the instantaneous noise signal that is the detection target. By performing background noise estimation based on the background noise, instantaneous noise can be reliably detected without being affected by specific frequencies, and even when the background noise changes rapidly in a variable marine environment, the background noise is adaptively based on the newly received broadband signal. Noise estimation can be performed.
여기에서 명시적으로 언급되지 않은 효과라 하더라도, 본 발명의 기술적 특징에 의해 기대되는 이하의 명세서에서 기재된 효과 및 그 잠정적인 효과는 본 발명의 명세서에 기재된 것과 같이 취급된다.Even if the effects are not explicitly mentioned here, the effects described in the following specification and their potential effects expected by the technical features of the present invention are treated as if described in the specification of the present invention.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 따른 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 방법에 있어서, 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 도 1에서 산출된 광대역 신호의 에너지가 배경소음에 해당하는지 여부를 판단하는 단계를 상세히 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 도 1에서 도시한 기준 확률 분포를 갱신하고, 갱신된 기준 확률 분포를 이용하여 순간소음을 탐지하기 위한 확률 분포 파라미터를 산출하는 단계를 상세히 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 장치를 설명하기 위한 도면이다.Figure 1 is a flowchart illustrating an adaptive background noise estimation method for improving instantaneous noise detection performance according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating calculating the energy of a received broadband signal in an adaptive background noise estimation method for improving instantaneous noise detection performance according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a flowchart illustrating in detail the step of determining whether the energy of the broadband signal calculated in FIG. 1 corresponds to background noise.
FIG. 4 is a flowchart illustrating in detail the steps of updating the reference probability distribution shown in FIG. 1 and calculating probability distribution parameters for detecting instantaneous noise using the updated reference probability distribution.
Figure 5 is a diagram for explaining an adaptive background noise estimation device for improving instantaneous noise detection performance according to an embodiment of the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings. The advantages and features of the present invention and methods for achieving them will become clear by referring to the embodiments described in detail below along with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below and may be implemented in various different forms. The present embodiments are merely intended to ensure that the disclosure of the present invention is complete, and that the present invention is not limited to the embodiments disclosed below and is provided by those skilled in the art It is provided to fully inform those who have the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims. Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used in this specification may be used with meanings that can be commonly understood by those skilled in the art to which the present invention pertains. Additionally, terms defined in commonly used dictionaries are not interpreted ideally or excessively unless clearly specifically defined.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, “가진다”, “가질 수 있다”, “포함한다” 또는 “포함할 수 있다” 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 제2, 제1 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소 들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. The terminology used in this application is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to limit the invention. The singular terms include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this application, terms such as “have,” “may have,” “includes,” or “may include” refer to features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof described in the specification. It is intended to specify the existence, but should be understood as not excluding in advance the possibility of the presence or addition of one or more other features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof. Terms containing ordinal numbers, such as second, first, etc., may be used to describe various components, but the components are not limited by the terms.
상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제2 구성요소는 제1 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제1 구성요소도 제2 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, the second component may be referred to as the first component without departing from the scope of the present invention, and similarly, the first component may also be referred to as the second component. The term and/or includes any of a plurality of related stated items or a combination of a plurality of related stated items.
본 명세서에서 각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.In this specification, identification codes (e.g., a, b, c, etc.) for each step are used for convenience of explanation. The identification codes do not describe the order of each step, and each step is clearly understood in the context. Unless a specific order is specified, events may occur differently from the specified order. That is, each step may occur in the same order as specified, may be performed substantially simultaneously, or may be performed in the opposite order.
또한, 본 명세서에 기재된 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field-programmable gate array) 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있으며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터 구조들 및 변수들을 포함할 수 있다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다.Additionally, the term '~unit' used in this specification may refer to software or hardware components such as FPGA (field-programmable gate array) or ASIC, and the '~unit' performs certain roles. However, '~part' is not limited to software or hardware. The '~ part' may be configured to reside in an addressable storage medium and may be configured to reproduce on one or more processors. Therefore, as an example, '~ part' refers to components such as software components, object-oriented software components, class components, and task components, processes, functions, properties, and procedures. , subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuits, data structures, and variables. The functions provided within the components and 'parts' may be combined into a smaller number of components and 'parts' or may be further separated into additional components and 'parts'.
이하에서 첨부한 도면을 참조하여 본 발명에 따른 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 장치 및 방법(이하에서 적응적 배경소음 추정 장치 및 방법이라고 함)의 다양한 실시예에 대해 상세하게 설명한다.Hereinafter, various embodiments of the adaptive background noise estimation device and method (hereinafter referred to as the adaptive background noise estimation device and method) for improving instantaneous noise detection performance according to the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings. do.
본 명세서에 기재된 실시예들은 수중운동체 또는 수상운동체에 위치하여 순간소음을 탐지하기 위하여 광대역 신호를 수신하고 신호처리(예를 들어, 자함소음소나 신호처리, 측거배열소나 신호처리, 선배열 예인소나 신호처리 등)를 수행하는 다양한 종류의 소나에 적용될 수 있다.Embodiments described in this specification are located on an underwater vehicle or water vehicle, and receive a broadband signal to detect instantaneous noise and process the signal (e.g., self-contained noise sonar or signal processing, range array sonar signal processing, or advanced array towing sonar signal). It can be applied to various types of sonar that perform processing, etc.).
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.Figure 1 is a flowchart illustrating an adaptive background noise estimation method for improving instantaneous noise detection performance according to an embodiment of the present invention.
순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 방법은 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 장치에 의하여 수행될 수 있다.The adaptive background noise estimation method for improving instantaneous noise detection performance can be performed by an adaptive background noise estimation device for improving instantaneous noise detection performance.
S100 단계에서, 적응적 배경소음 추정 방법은 외부로부터 광대역 신호를 수신하고, 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출할 수 있다. 적응적 배경소음 추정 장치는 외부로부터 광대역 신호를 수신하기 위한 미리 알려진 다양한 종류의 신호 수신 모듈(미도시)을 포함할 수 있다.In step S100, the adaptive background noise estimation method may receive a wideband signal from the outside and calculate the energy of the received wideband signal. The adaptive background noise estimation device may include various types of signal reception modules (not shown) known in advance for receiving a broadband signal from the outside.
S200 단계에서, 적응적 배경소음 추정 방법은 배경소음의 에너지에 대한 미리 결정된 기준 확률 분포를 기반으로 산출된 광대역 신호의 에너지가 배경소음에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다.In step S200, the adaptive background noise estimation method may determine whether the energy of the broadband signal calculated based on a predetermined reference probability distribution for the energy of the background noise corresponds to the background noise.
배경소음의 에너지에 대한 미리 결정된 기준 확률 분포는 사용자에 의하여 미리 결정된 것일 수 있다. 배경소음의 에너지에 대한 미리 결정된 기준 확률 분포는 적응적 배경소음 추정 방법에 의하여 수행되는 프로세스를 완료함에 따라 갱신된 확률 분포일 수 있고, 후술될 신규 확률 분포일 수도 있다.A predetermined reference probability distribution for the energy of background noise may be predetermined by the user. The predetermined reference probability distribution for the energy of background noise may be an updated probability distribution upon completing the process performed by the adaptive background noise estimation method, or may be a new probability distribution to be described later.
S300 단계에서, 적응적 배경소음 추정 방법은 산출된 광대역 신호의 에너지가 배경소음에 해당하는 경우, 산출된 광대역 신호의 에너지를 고려하여 기준 확률 분포를 갱신하고, 갱신된 기준 확률 분포를 이용하여 순간소음을 탐지하기 위한 확률 분포 파라미터를 산출할 수 있다.In step S300, the adaptive background noise estimation method updates the reference probability distribution by considering the energy of the calculated broadband signal when the energy of the calculated broadband signal corresponds to background noise, and uses the updated reference probability distribution to Probability distribution parameters for detecting noise can be calculated.
기준 확률 분포 및 기준 확률 분포 파라미터를 포함하는 기준 배경소음에 대한 정보는 적응적 배경소음 추정 장치의 메모리에 저장될 수 있다. 기준 배경소음에 대한 정보를 저장하는 메모리는 버퍼일 수 있다. 기준 배경소음에 대한 정보를 저장하는 메모리는 제1 버퍼로서, 배경잡음 버퍼일 수 있다. 적응적 배경소음 추정 방법은 제1 버퍼를 업데이트하는 방식으로 기준 확률 분포를 갱신할 수 있다.Information about the reference background noise including the reference probability distribution and reference probability distribution parameters may be stored in the memory of the adaptive background noise estimation device. The memory that stores information about the reference background noise may be a buffer. The memory that stores information about the reference background noise is a first buffer and may be a background noise buffer. The adaptive background noise estimation method can update the reference probability distribution by updating the first buffer.
본 발명에서 확률 분포 파라미터는 확률 분포에 대응되는 평균, 분산, 표준편차 등 일 수 있다.In the present invention, the probability distribution parameters may be mean, variance, standard deviation, etc. corresponding to the probability distribution.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 따른 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 방법에 있어서, 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출하는 것을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 2 is a diagram illustrating calculating the energy of a received broadband signal in an adaptive background noise estimation method for improving instantaneous noise detection performance according to an embodiment of the present invention.
적응적 배경소음 추정 방법은 외부로부터 수신하는 광대역 신호(201)를 시간 순서에 대응하여 복수의 신호 블록(202)으로 분할할 수 있다. 적응적 배경소음 추정 방법은 복수의 신호 블록(202) 각각이 인접한 신호 블록과 적어도 일부가 중첩되도록 신호 블록(202)을 분할할 수 있다. 예를 들어, 도 2를 참조하면, 제2 신호 블록(202-2)은 인접한 제1 신호 블록(202-1)과 적어도 일부 중첩되도록 분할되고, 제3 신호 블록(202-3)은 제2 신호 블록(202-2)과 적어도 일부 중첩되도록 분할될 수 있다. 각각의 신호 블록(202)들이 중첩되는 간격은 일정하도록 유지될 수 있다. 신호 블록(202)은 주파수 빈(bin)일 수 있다.The adaptive background noise estimation method can divide the
적응적 배경소음 추정 방법은 분할된 신호 블록(202) 각각으로부터 산출된 복수의 에너지를 기반으로 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출할 수 있다. 분할된 신호 블록(202) 각각으로부터 산출된 복수의 에너지는 그 자체로 수신된 광대역 신호의 에너지일 수 있다.The adaptive background noise estimation method can calculate the energy of the received wideband signal based on a plurality of energies calculated from each of the divided signal blocks 202. The plurality of energies calculated from each of the divided signal blocks 202 may themselves be the energy of the received wideband signal.
적응적 배경소음 추정 방법은 퓨리에 변환을 이용하여 주파수 분석을 수행하고 주파수 영역에 대한 에너지를 산출하는 방식으로 복수의 신호 블록(202) 각각으로부터 복수의 에너지를 산출할 수 있다. 즉, 적응적 배경소음 추정 방법은 하나의 신호 블록(202)으로부터 하나의 에너지를 산출할 수 있다.The adaptive background noise estimation method can calculate a plurality of energies from each of the plurality of signal blocks 202 by performing frequency analysis using Fourier transform and calculating energy in the frequency domain. That is, the adaptive background noise estimation method can calculate one energy from one signal block 202.
적응적 배경소음 추정 방법은 주파수 영역이 포함하는 복수의 주파수 값들 각각에 대응하는 단위 에너지값(203)들을 산출하고, 산출된 단위 에너지값(203)들을 이용하여 복수의 신호 블록(202) 각각으로부터 복수의 에너지를 산출할 수 있다.The adaptive background noise estimation method calculates
목표로 하는 순간소음의 주파수 대역은 신호의 특성에 따라 특정 주파수 대역에서 나타날 수 있다.The target frequency band of instantaneous noise may appear in a specific frequency band depending on the characteristics of the signal.
적응적 배경소음 추정 방법은 산출된 단위 에너지값(203)들 중에서, 미리 결정된 관심 주파수 대역에 해당하는 관심 단위 에너지값들(204)을 추출하고, 신호 블록(202) 각각에 대응하여 하나의 신호 블록(202)으로부터 하나의 에너지가 산출되도록 하나의 신호 블록(202)으로부터 추출된 관심 단위 에너지값들(204)을 합할 수 있다. 이를 통해, 관심 주파수 대역이 아닌 주파수 대역의 영향을 줄이고 관심 주파수 대역에 대한 탐지 성능을 높일 수 있다.The adaptive background noise estimation method extracts
적응적 배경소음 추정 방법은 신호 블록의 순서에 대응하여 복수의 신호 블록(202) 각각으로부터 산출된 에너지들을 순차적으로 배열하는 방식으로 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출할 수 있다. 수신된 광대역 신호의 에너지는 복수의 신호 블록(202) 각각으로부터 산출된 에너지들의 배열일 수 있다.The adaptive background noise estimation method can calculate the energy of the received wideband signal by sequentially arranging the energies calculated from each of the plurality of signal blocks 202 corresponding to the order of the signal blocks. The energy of the received wideband signal may be an array of energies calculated from each of the plurality of signal blocks 202.
도 2를 참조하면, 참조부호 208는 제2 신호블록(202-2)으로부터 산출된 에너지를 나타내는 것이다.Referring to FIG. 2, reference numeral 208 indicates energy calculated from the second signal block 202-2.
신호 블록(202)으로부터 산출된 에너지 또는 신호 블록(202)으로부터 산출된 에너지의 배열은 배경잡음 추정을 위한 입력으로 주어질 수 있고, 기준 확률 분포 또는 종전에 수신한 광대역 신호를 기반으로 미리 산출된 에너지를 이용하여 갱신된 확률 분포를 이용하여 배경잡음에 해당하는지 여부를 판별하기 위하여 입력될 수 있다.The energy calculated from the signal block 202 or the array of energies calculated from the signal block 202 may be given as an input for background noise estimation, and the energy calculated in advance based on a reference probability distribution or a previously received broadband signal It can be input to determine whether it corresponds to background noise using an updated probability distribution using .
도 3은 도 1에서 산출된 광대역 신호의 에너지가 배경소음에 해당하는지 여부를 판단하는 단계를 상세히 설명하기 위한 흐름도이다.FIG. 3 is a flowchart illustrating in detail the step of determining whether the energy of the broadband signal calculated in FIG. 1 corresponds to background noise.
S210 단계에서, 적응적 배경소음 추정 방법은 기준 확률 분포의 평균(m)과 표준편차(σ)를 이용하여 배경소음에 해당하는지 여부를 판단하기 위한 정상 배경소음의 범위를 결정하고, 결정된 정상 배경소음의 범위를 이용하여 산출된 광대역 신호의 에너지가 배경소음에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 적응적 배경소음 추정 방법은 사용자에 의하여 미리 결정된 배경소음 범위를 수신하고, 수신한 미리 결정된 배경소음 범위를 정상 배경소음 범위로 결정할 수도 있다.In step S210, the adaptive background noise estimation method determines the range of normal background noise to determine whether it corresponds to background noise using the mean (m) and standard deviation (σ) of the reference probability distribution, and determines the range of normal background noise to determine whether it corresponds to background noise. Using the range of noise, it can be determined whether the energy of the calculated broadband signal corresponds to background noise. The adaptive background noise estimation method may receive a background noise range predetermined by the user and determine the received predetermined background noise range as a normal background noise range.
S220 단계에서, 적응적 배경소음 추정 방법은 산출된 광대역 신호의 에너지가 정상 배경소음 범위에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 산출된 광대역 신호의 에너지가 정상 배경소음 범위에 해당하는 경우에는 S250 단계가 이어서 수행될 수 있다. 산출된 광대역 신호의 에너지가 정상 배경소음 범위에 해당하는 않는 것으로 판단되는 경우 S230 단계가 이어서 수행될 수 있다.In step S220, the adaptive background noise estimation method can determine whether the energy of the calculated broadband signal falls within the normal background noise range. If the energy of the calculated broadband signal falls within the normal background noise range, step S250 may be performed subsequently. If it is determined that the energy of the calculated broadband signal does not fall within the normal background noise range, step S230 may be performed subsequently.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 적응적 배경소음 추정 방법은 하기 <수학식 1>을 기반으로 정상 배경소음 범위를 결정하고, 산출된 광대역 신호의 에너지가 정상 배경소음 범위에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the adaptive background noise estimation method determines the normal background noise range based on Equation 1 below, and determines whether the energy of the calculated broadband signal falls within the normal background noise range. can do.
여기서, m은 기준 확률 분포의 평균을 나타내고, σ는 기준 확률 분포의 표준 편차를 나타내고, x는 산출된 광대역 신호의 에너지를 나타내고, n은 1 이상의 정수를 나타낼 수 있다.Here, m represents the average of the reference probability distribution, σ represents the standard deviation of the reference probability distribution, x represents the energy of the calculated broadband signal, and n may represent an integer of 1 or more.
예를 들어, n은 3일 수 있다.For example, n may be 3.
S230 단계에서, 적응적 배경소음 추정 방법은 정상 배경소음의 범위를 벗어나는 산출된 광대역 신호의 에너지가 미리 결정된 기준 시간 이상 연속적으로 산출되는지 여부를 판단할 수 있다. 정상 배경소음의 범위를 벗어나는 산출된 광대역 신호의 에너지가 미리 결정된 기준 시간 이상 연속적으로 산출되는 경우 S240 단계가 이어서 수행될 수 있다. 정상 배경소음의 범위를 벗어나는 산출된 광대역 신호의 에너지가 미리 결정된 기준 시간 이상 연속적으로 산출되지 않는 경우 S250 단계가 이어서 수행될 수 있다.In step S230, the adaptive background noise estimation method may determine whether the energy of the calculated broadband signal outside the range of normal background noise is continuously calculated for more than a predetermined reference time. If the energy of the calculated broadband signal outside the range of normal background noise is continuously calculated for more than a predetermined reference time, step S240 may be performed subsequently. If the energy of the calculated broadband signal outside the range of normal background noise is not continuously calculated for more than a predetermined reference time, step S250 may be performed subsequently.
적응적 배경소음 추정 방법은 정상 배경소음의 범위를 벗어나는 산출된 광대역 신호의 에너지가 미리 결정된 기준 시간 이상 연속적으로 산출되는 경우 기초 확률 분포의 통계 특성의 예상 범위 밖인 이상치를 넘어서 배경신호의 특성이 바뀐 것으로 간주할 수 있다.The adaptive background noise estimation method is an outlier that is outside the expected range of the statistical characteristics of the basic probability distribution when the energy of the calculated broadband signal outside the range of normal background noise is continuously calculated for more than a predetermined reference time, and the characteristics of the background signal are changed. can be regarded as
적응적 배경소음 추정 방법은 후술될 예비 버퍼 또는 메모리에 정상 배경소음의 범위를 벗어나는 산출된 광대역 신호의 에너지를 저장할 수 있다.The adaptive background noise estimation method can store the energy of the calculated wideband signal outside the range of normal background noise in a spare buffer or memory, which will be described later.
미리 결정된 기준 시간은 사용자에 의하여 결정되는 것으로 신호의 특성이 급격히 변하는 경우에 대응하여 신속한 배경잡음 추정의 필요성을 고려하여 결정될 수 있다.The predetermined reference time is determined by the user and may be determined by considering the need for rapid background noise estimation in response to rapid changes in signal characteristics.
S240 단계에서, 적응적 배경소음 추정 방법은 배경환경이 바뀐 것으로 판단할 수 있다. 적응적 배경소음 추정 방법은 배경환경이 바뀐 것으로 판단하는 경우, 배경소음 버퍼를 버퍼링하고 있던 후술될 예비 버퍼로 대체할 수 있다.In step S240, the adaptive background noise estimation method can determine that the background environment has changed. When the adaptive background noise estimation method determines that the background environment has changed, the background noise buffer can be replaced with a spare buffer that will be described later.
S250 단계에서, 적응적 배경소음 추정 방법은 배경환경이 바뀌지 않은 것으로 판단할 수 있다.In step S250, the adaptive background noise estimation method can determine that the background environment has not changed.
도 4는 도 1에서 도시한 기준 확률 분포를 갱신하고, 갱신된 기준 확률 분포를 이용하여 순간소음을 탐지하기 위한 확률 분포 파라미터를 산출하는 단계를 상세히 설명하기 위한 흐름도이다.FIG. 4 is a flowchart illustrating in detail the steps of updating the reference probability distribution shown in FIG. 1 and calculating probability distribution parameters for detecting instantaneous noise using the updated reference probability distribution.
S310 단계에서, 적응적 배경소음 추정 방법은 배경환경이 바뀌었는지 여부를 판단할 수 있다. 배경환경이 바뀌지 않은 경우 S320 단계가 이어서 수행될 수 있다. 배경환경이 바뀐 경우 S330 단계가 이어서 수행될 수 있다.In step S310, the adaptive background noise estimation method can determine whether the background environment has changed. If the background environment has not changed, step S320 may be performed subsequently. If the background environment changes, step S330 may be performed subsequently.
S320 단계에서, 적응적 배경소음 추정 방법은 산출된 광대역 신호의 에너지를 고려하여 기준 확률 분포를 갱신하고, 갱신된 기준 확률 분포를 이용하여 순간소음을 탐지하기 위한 확률 분포 파라미터를 산출할 수 있다.In step S320, the adaptive background noise estimation method may update the reference probability distribution by considering the energy of the calculated broadband signal, and calculate probability distribution parameters for detecting instantaneous noise using the updated reference probability distribution.
적응적 배경소음 추정 방법은 산출한 광대역 신호의 에너지를 기반으로 기준 배경소음에 대한 정보가 포함된 메모리를 업데이트한 후 메모리로부터 신호의 특성을 주기적으로 추정할 수 있다. 적응적 배경소음 추정 방법은 배경잡음 버퍼를 업데이트하고, 업데이트된 배경잡음 버퍼로부터 신호의 특성 파라미터를 산출하고, 다음에 수신되는 광대역 신호의 에너지의 신호특성판단에 이용할 수 있다.The adaptive background noise estimation method updates a memory containing information about the reference background noise based on the energy of the calculated broadband signal and then periodically estimates the characteristics of the signal from the memory. The adaptive background noise estimation method updates the background noise buffer, calculates signal characteristic parameters from the updated background noise buffer, and can be used to determine the signal characteristics of the energy of the next received broadband signal.
S330 단계에서, 적응적 배경소음 추정 방법은 미리 결정된 기준 시간 이상 연속적으로 산출된 광대역 신호의 에너지를 기반으로한 신규 확률 분포를 생성하고, 생성된 신규 확률 분포를 기반으로 신규 확률 분포 파라미터를 산출할 수 있다.In step S330, the adaptive background noise estimation method generates a new probability distribution based on the energy of the broadband signal calculated continuously over a predetermined reference time, and calculates new probability distribution parameters based on the generated new probability distribution. You can.
산출된 신규 확률 분포 파라미터는 적응적 배경소음 추정 방법이 산출된 광대역 신호의 에너지가 신규 확률 분포를 기반으로 하여 배경소음에 해당하는지 여부를 판단하기 위하여 정상 배경소음의 범위를 결정하기 위한 파라미터로 이용될 수 있다.The calculated new probability distribution parameter is used as a parameter to determine the range of normal background noise to determine whether the energy of the broadband signal calculated by the adaptive background noise estimation method corresponds to background noise based on the new probability distribution. It can be.
적응적 배경소음 추정 방법은 순간소음을 탐지하기 위하여 신규 확률 분포와 신규 확률 분포 파라미터를 제공할 수 있다.The adaptive background noise estimation method can provide a new probability distribution and new probability distribution parameters to detect instantaneous noise.
적응적 배경소음 추정 방법은 신규 확률 분포와 신규 확률 분포 파라미터가 포함된 신규 배경소음에 대한 정보를 메모리에 저장할 수 있다. 여기서, 신규 배경소음에 대한 정보가 저장되는 메모리는 기준 배경소음에 대한 정보가 저장된 메모리와 다른 메모리일 수 있고, 제1 버퍼와 다른 제2 버퍼로서 예비 버퍼일 수 있다.The adaptive background noise estimation method can store information about the new background noise, including a new probability distribution and new probability distribution parameters, in memory. Here, the memory in which information about the new background noise is stored may be a different memory from the memory in which the information on the standard background noise is stored, and a second buffer different from the first buffer may be a spare buffer.
적응적 배경소음 추정 방법은 배경환경이 바뀐 것으로 판단하는 것에 대응하여 신규 배경잡음에 대한 정보 또는 기준 배경잡음에 대한 정보가 포함된 메모리(예를 들어, 배경잡음 버퍼)를 초기화할 수 있다. 기준 배경소음에 대한 정보가 포함된 메모리가 초기화된 후, 신규 배경소음에 대한 정보가 저장되는 메모리가 기준 배경소음에 대한 정보가 포함된 메모리를 대체할 수 있다. 초기화된 배경잡음 버퍼는 예비 버퍼로 동작할 수 있다.The adaptive background noise estimation method may initialize a memory (eg, background noise buffer) containing information about new background noise or information about reference background noise in response to determining that the background environment has changed. After the memory containing information about the reference background noise is initialized, the memory containing information about the new background noise may replace the memory containing information about the reference background noise. The initialized background noise buffer can operate as a spare buffer.
외부에 위치한 신호처리장치 또는 신호탐지장치는 적응적 배경소음 추정 방법이 제공하는 신규 확률 분포와 신규 확률 분포 파라미터 또는 갱신된 기초 확률 분포와 갱신된 기초 확률 분포 파라미터를 수신하여 순간소음을 탐지할 수 있다. 외부에 위치한 신호처리장치 또는 신호탐지장치는 탐지한 순간소음을 기반으로 해양환경에서 표적을 탐지할 수 있다.An externally located signal processing device or signal detection device can detect instantaneous noise by receiving the new probability distribution and new probability distribution parameters or the updated basic probability distribution and updated basic probability distribution parameters provided by the adaptive background noise estimation method. there is. An externally located signal processing device or signal detection device can detect targets in the marine environment based on the detected instantaneous noise.
도 1, 도 3 및 도 4 에서는 각각의 과정을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나 이는 예시적으로 설명한 것에 불과하고, 이 분야의 기술자라면 본 발명의 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 1, 도 3 및 도 4에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 또는 하나 이상의 과정을 병렬적으로 실행하거나 다른 과정을 추가하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이다.In Figures 1, 3 and 4, each process is described as being sequentially executed, but this is merely an illustrative explanation, and those skilled in the art will use Figures 1 and 4 without departing from the essential characteristics of the embodiments of the present invention. Various modifications and modifications may be made by executing by changing the order shown in FIGS. 3 and 4, executing one or more processes in parallel, or adding other processes.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 장치를 설명하기 위한 도면이다.Figure 5 is a diagram for explaining an adaptive background noise estimation device for improving instantaneous noise detection performance according to an embodiment of the present invention.
순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 장치(110)는 적어도 하나의 프로세서(120), 컴퓨터 판독 가능한 저장매체(130) 및 통신 버스(170)를 포함한다.The adaptive background
프로세서(120)는 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 장치(110)로 동작하도록 제어할 수 있다. 예컨대, 프로세서(120)는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(130)에 저장된 하나 이상의 프로그램들을 실행할 수 있다. 하나 이상의 프로그램들은 하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령어를 포함할 수 있으며, 컴퓨터 실행 가능 명령어는 프로세서(120)에 의해 실행되는 경우 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 장치(110)로 하여금 예시적인 실시예에 따른 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.The
컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(130)는 컴퓨터 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드, 프로그램 데이터 및/또는 다른 적합한 형태의 정보를 저장하도록 구성된다. 컴퓨터 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드, 프로그램 데이터 및/또는 다른 적합한 형태의 정보는 입출력 인터페이스(150)나 통신 인터페이스(160)를 통해서도 주어질 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(130)에 저장된 프로그램(140)은 프로세서(120)에 의해 실행 가능한 명령어의 집합을 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(130)는 메모리(랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 이들의 적절한 조합), 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스들, 광학 디스크 저장 디바이스들, 플래시 메모리 디바이스들, 그 밖에 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 장치(110)에 의해 액세스되고 원하는 정보를 저장할 수 있는 다른 형태의 저장 매체, 또는 이들의 적합한 조합일 수 있다.The computer-readable storage medium 130 is configured to store computer-executable instructions or program code, program data, and/or other suitable form of information. Computer-executable instructions, program code, program data, and/or other suitable forms of information may also be provided through input/output interface 150 or communication interface 160. The
통신 버스(170)는 프로세서(120), 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(130)를 포함하여 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 장치(110)의 다른 다양한 컴포넌트들을 상호 연결한다.The
순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 장치(110)는 또한 하나 이상의 입출력 장치를 위한 인터페이스를 제공하는 하나 이상의 입출력 인터페이스(150) 및 하나 이상의 통신 인터페이스(160)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(150) 및 통신 인터페이스(160)는 통신 버스(170)에 연결된다. 입출력 장치(미도시)는 입출력 인터페이스(150)를 통해 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 장치(110)의 다른 컴포넌트들에 연결될 수 있다.The adaptive background
프로세서(120)는 외부로부터 광대역 신호를 수신하고, 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출하고, 배경소음의 에너지에 대한 미리 결정된 기준 확률 분포를 기반으로 산출된 광대역 신호의 에너지가 배경소음에 해당하는지 여부를 판단하고, 산출된 광대역 신호의 에너지가 배경소음에 해당하는 경우, 산출된 광대역 신호의 에너지를 고려하여 기준 확률 분포를 갱신하고, 갱신된 기준 확률 분포를 이용하여 순간소음을 탐지하기 위한 확률 분포 파라미터를 산출할 수 있다.The
프로세서(120)는 외부로부터 수신하는 광대역 신호를 시간 순서에 대응하여 복수의 신호 블록으로 분할하고, 분할된 신호 블록 각각으로부터 산출된 복수의 에너지를 기반으로 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출할 수 있다.The
프로세서(120)는 퓨리에 변환을 이용하여 주파수 분석을 수행하고 주파수 영역에 대한 에너지를 산출하는 방식으로 복수의 신호 블록 각각으로부터 복수의 에너지를 산출할 수 있다.The
본 발명에 따른 적응적 배경소음 추정 장치 및 방법은 순간소음 탐지에서 들어온 신호를 주파수 분석 후 각 주파수 빈(bin) 별로 에너지를 산출하고, 지수 이동 평균을 통해 배경잡음을 추정할 수 있다.The adaptive background noise estimation device and method according to the present invention can calculate the energy for each frequency bin after analyzing the frequency of the signal received from instantaneous noise detection, and estimate the background noise through an exponential moving average.
종래의 알고리즘은 주파수 분석 후 각 빈 별로 배경잡음을 추정하여 주파수 영역에서 배경잡음 추정이 이루어지나 본 발명에 따른 적응적 배경소음 추정 장치 및 방법은 관심 주파수 대역의 에너지를 합하여 에너지 영역에서 배경잡음 추정을 수행할 수 있다.The conventional algorithm estimates the background noise in the frequency domain by estimating the background noise for each bin after frequency analysis, but the adaptive background noise estimation device and method according to the present invention estimates the background noise in the energy domain by summing the energy of the frequency band of interest. can be performed.
종래의 알고리즘은 들어온 신호를 특성 판별이 없이 항상 배경잡음 추정에 이용하나 본 발명에 따른 적응적 배경소음 추정 장치 및 방법은 확률적 특성을 기반으로 판별을 수행한 후 사용할 수 있고, 미사용 여부를 판별하므로 알고리즘의 정확성을 높힐 수 있다.The conventional algorithm always uses the incoming signal to estimate background noise without determining its characteristics, but the adaptive background noise estimation device and method according to the present invention can be used after performing discrimination based on probabilistic characteristics, and determines whether it is not used or not. Therefore, the accuracy of the algorithm can be improved.
본 발명에 따른 적응적 배경소음 추정 장치 및 방법은 급격한 신호 변화를 고려한 로직이 추가되어 환경이 바뀌었다고 판단되면 즉각적으로 배경잡음 추정 버퍼를 대체할 수 있다.The adaptive background noise estimation device and method according to the present invention can immediately replace the background noise estimation buffer when it is determined that the environment has changed by adding logic that takes into account rapid signal changes.
본 출원은 컴퓨터 저장 매체도 제공한다. 컴퓨터 저장 매체에는 프로그램 명령이 저장되어 있고, 프로세서에 의해 프로그램 명령이 실행되면, 상술한 본 발명의 일 실시예에 따른 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 방법이 실현된다. This application also provides computer storage media. Program instructions are stored in the computer storage medium, and when the program instructions are executed by the processor, the adaptive background noise estimation method for improving instantaneous noise detection performance according to an embodiment of the present invention described above is realized.
본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 저장 매체는 U디스크, SD카드, PD광학 드라이브, 모바일 하드 디스크, 대용량 플로피 드라이브, 플래시 메모리, 멀티미디어 메모리 카드, 서버 등일 수 있지만 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.The computer storage medium according to an embodiment of the present invention may be a U disk, SD card, PD optical drive, mobile hard disk, high-capacity floppy drive, flash memory, multimedia memory card, server, etc., but is not necessarily limited thereto.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 기재되어 있다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 또한, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 USB 메모리, CD 디스크, 플래쉬 메모리 등과 같은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 기록 매체로서는 자기기록매체, 광 기록매체 등이 포함될 수 있다.Even though all the components constituting the embodiments of the present invention described above are described as being combined or operated in combination, the present invention is not necessarily limited to these embodiments. That is, as long as it is within the scope of the purpose of the present invention, all of the components may be operated by selectively combining one or more of them. In addition, although all of the components may be implemented as a single independent hardware, a program module in which some or all of the components are selectively combined to perform some or all of the combined functions in one or more pieces of hardware. It may also be implemented as a computer program having. In addition, such a computer program can be stored in a computer readable media such as USB memory, CD disk, flash memory, etc. and read and executed by a computer, thereby implementing embodiments of the present invention. Recording media for computer programs may include magnetic recording media and optical recording media.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The above description is merely an illustrative explanation of the technical idea of the present invention, and various modifications, changes, and substitutions can be made by those skilled in the art without departing from the essential characteristics of the present invention. will be. Accordingly, the embodiments disclosed in the present invention and the attached drawings are not intended to limit the technical idea of the present invention, but are for illustrative purposes, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments and the attached drawings. . The scope of protection of the present invention should be interpreted in accordance with the claims below, and all technical ideas within the equivalent scope should be construed as being included in the scope of rights of the present invention.
110: 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 장치
120: 프로세서110: Adaptive background noise estimation device to improve instantaneous noise detection performance
120: processor
Claims (13)
외부로부터 광대역 신호를 수신하고, 상기 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출하는 단계;
배경소음의 에너지에 대한 미리 결정된 기준 확률 분포를 기반으로 상기 산출된 광대역 신호의 에너지가 상기 배경소음에 해당하는지 여부를 판단하는 단계; 및
상기 산출된 광대역 신호의 에너지가 상기 배경소음에 해당하는 경우, 상기 산출된 광대역 신호의 에너지를 고려하여 상기 기준 확률 분포를 갱신하고, 상기 갱신된 기준 확률 분포를 이용하여 순간소음을 탐지하기 위한 확률 분포 파라미터를 산출하는 단계;를 포함하는 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 방법.In an adaptive background noise estimation method for improving instantaneous noise detection performance by an adaptive background noise estimation device for improving instantaneous noise detection performance,
Receiving a wideband signal from an external source and calculating energy of the received wideband signal;
determining whether the calculated energy of the broadband signal corresponds to the background noise based on a predetermined reference probability distribution for the energy of the background noise; and
When the energy of the calculated broadband signal corresponds to the background noise, the probability of updating the reference probability distribution by considering the energy of the calculated broadband signal and detecting instantaneous noise using the updated reference probability distribution An adaptive background noise estimation method for improving instantaneous noise detection performance, including calculating distribution parameters.
상기 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출하는 단계는,
외부로부터 수신하는 광대역 신호를 시간 순서에 대응하여 복수의 신호 블록으로 분할하고, 상기 분할된 신호 블록 각각으로부터 산출된 복수의 에너지를 기반으로 상기 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출하는 것을 특징으로 하는 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 방법.According to paragraph 1,
The step of calculating the energy of the received broadband signal is,
A moment characterized by dividing a wideband signal received from the outside into a plurality of signal blocks corresponding to the time sequence, and calculating the energy of the received wideband signal based on a plurality of energies calculated from each of the divided signal blocks. Adaptive background noise estimation method to improve noise detection performance.
상기 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출하는 단계는,
퓨리에 변환을 이용하여 주파수 분석을 수행하고 주파수 영역에 대한 에너지를 산출하는 방식으로 상기 복수의 신호 블록 각각으로부터 복수의 에너지를 산출하는 것을 특징으로 하는 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 방법.According to paragraph 2,
The step of calculating the energy of the received broadband signal is,
An adaptive background noise estimation method for improving instantaneous noise detection performance, characterized by calculating a plurality of energies from each of the plurality of signal blocks by performing frequency analysis using Fourier transform and calculating energy in the frequency domain. .
상기 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출하는 단계는,
상기 주파수 영역이 포함하는 복수의 주파수 값들 각각에 대응하는 단위 에너지값들을 산출하고, 상기 산출된 단위 에너지값들을 이용하여 상기 복수의 신호 블록 각각으로부터 복수의 에너지를 산출하는 것을 특징으로 하는 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 방법.According to paragraph 3,
The step of calculating the energy of the received broadband signal is,
Instantaneous noise detection, characterized in that calculating unit energy values corresponding to each of a plurality of frequency values included in the frequency domain, and calculating a plurality of energies from each of the plurality of signal blocks using the calculated unit energy values. Adaptive background noise estimation method for performance improvement.
상기 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출하는 단계는,
상기 산출된 단위 에너지값들 중에서, 미리 결정된 관심 주파수 대역에 해당하는 관심 단위 에너지값들을 추출하고, 상기 신호 블록 각각에 대응하여 하나의 상기 신호 블록으로부터 하나의 에너지가 산출되도록 하나의 상기 신호 블록으로부터 추출된 관심 단위 에너지값들을 합하는 것을 특징으로 하는 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 방법.According to paragraph 4,
The step of calculating the energy of the received broadband signal is,
Among the calculated unit energy values, unit energy values of interest corresponding to a predetermined frequency band of interest are extracted, and one energy is calculated from one signal block corresponding to each signal block. An adaptive background noise estimation method to improve instantaneous noise detection performance, characterized by summing the extracted interest unit energy values.
상기 주파수 영역에 대한 에너지를 산출하는 것은,
상기 신호 블록의 순서에 대응하여 상기 복수의 신호 블록 각각으로부터 산출된 에너지들을 순차적으로 배열하는 방식으로 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출하는 것을 특징으로 하는 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 방법.According to clause 5,
Calculating the energy for the frequency domain is,
Adaptive background noise estimation for improving instantaneous noise detection performance, characterized in that the energy of the received wideband signal is calculated by sequentially arranging the energies calculated from each of the plurality of signal blocks in response to the order of the signal blocks. method.
상기 주파수 영역에 대한 에너지를 산출하는 것은,
상기 복수의 신호 블록 각각이 인접한 신호 블록과 적어도 일부가 중첩되도록 상기 신호 블록을 분할하는 것을 특징으로 하는 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 방법.According to paragraph 2,
Calculating the energy for the frequency domain is,
An adaptive background noise estimation method for improving instantaneous noise detection performance, characterized in that the signal blocks are divided so that each of the plurality of signal blocks overlaps at least a portion of an adjacent signal block.
상기 산출된 광대역 신호의 에너지가 상기 배경소음에 해당하는지 여부를 판단하는 단계는,
상기 기준 확률 분포의 평균(m)과 표준편차(σ)를 기반으로 미리 결정된 정상 배경소음 범위를 이용하여 상기 산출된 광대역 신호의 에너지가 상기 배경소음에 해당하는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 방법.According to paragraph 1,
The step of determining whether the energy of the calculated broadband signal corresponds to the background noise is:
A moment characterized by determining whether the energy of the calculated broadband signal corresponds to the background noise using a normal background noise range predetermined based on the mean (m) and standard deviation (σ) of the reference probability distribution. Adaptive background noise estimation method to improve noise detection performance.
상기 산출된 광대역 신호의 에너지가 상기 배경소음에 해당하는지 여부를 판단하는 단계는,
상기 정상 배경소음 범위를 벗어나는 신호의 에너지가 미리 결정된 기준 시간 이상 연속적으로 산출되는 경우 배경 환경이 바뀐 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 방법.According to clause 8,
The step of determining whether the energy of the calculated broadband signal corresponds to the background noise is:
An adaptive background noise estimation method for improving instantaneous noise detection performance, characterized in that it is determined that the background environment has changed when the energy of the signal outside the normal background noise range is continuously calculated for more than a predetermined reference time.
상기 산출된 광대역 신호의 에너지를 고려하여 상기 기준 확률 분포를 갱신하고, 상기 갱신된 기준 확률 분포를 이용하여 순간소음을 탐지하기 위한 확률 분포 파라미터를 산출하는 단계는,
상기 배경 환경이 바뀐 것으로 판단한 경우, 상기 미리 결정된 기준 시간 이상 연속적으로 산출된 광대역 신호의 에너지를 기반으로한 신규 확률 분포를 생성하고, 상기 생성된 신규 확률 분포를 기반으로 신규 확률 분포 파라미터를 산출하고, 순간소음을 탐지하기 위하여 상기 신규 확률 분포와 상기 신규 확률 분포 파라미터를 제공하는 것을 특징으로 하는 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 방법.According to clause 9,
The step of updating the reference probability distribution in consideration of the energy of the calculated broadband signal and calculating probability distribution parameters for detecting instantaneous noise using the updated reference probability distribution,
When it is determined that the background environment has changed, a new probability distribution is generated based on the energy of the broadband signal calculated continuously for more than the predetermined reference time, and a new probability distribution parameter is calculated based on the generated new probability distribution, , An adaptive background noise estimation method for improving instantaneous noise detection performance, characterized by providing the new probability distribution and the new probability distribution parameters to detect instantaneous noise.
상기 프로세서는,
외부로부터 광대역 신호를 수신하고, 상기 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출하고,
배경소음의 에너지에 대한 미리 결정된 기준 확률 분포를 기반으로 상기 산출된 광대역 신호의 에너지가 상기 배경소음에 해당하는지 여부를 판단하고,
상기 산출된 광대역 신호의 에너지가 상기 배경소음에 해당하는 경우, 상기 산출된 광대역 신호의 에너지를 고려하여 상기 기준 확률 분포를 갱신하고, 상기 갱신된 기준 확률 분포를 이용하여 순간소음을 탐지하기 위한 확률 분포 파라미터를 산출하는 것을 특징으로 하는 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 장치.In the adaptive background noise estimation device for improving instantaneous noise detection performance, including a processor and a memory for storing a program executed by the processor,
The processor,
Receiving a broadband signal from the outside, calculating the energy of the received broadband signal,
Determine whether the energy of the calculated broadband signal corresponds to the background noise based on a predetermined reference probability distribution for the energy of the background noise,
When the energy of the calculated broadband signal corresponds to the background noise, the probability of updating the reference probability distribution by considering the energy of the calculated broadband signal and detecting instantaneous noise using the updated reference probability distribution An adaptive background noise estimation device for improving instantaneous noise detection performance, characterized by calculating distribution parameters.
상기 프로세서는,
외부로부터 수신하는 광대역 신호를 시간 순서에 대응하여 복수의 신호 블록으로 분할하고, 상기 분할된 신호 블록 각각으로부터 산출된 복수의 에너지를 기반으로 상기 수신된 광대역 신호의 에너지를 산출하는 것을 특징으로 하는 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 장치.According to clause 11,
The processor,
A moment characterized by dividing a wideband signal received from the outside into a plurality of signal blocks corresponding to the time sequence, and calculating the energy of the received wideband signal based on a plurality of energies calculated from each of the divided signal blocks. Adaptive background noise estimation device to improve noise detection performance.
상기 프로세서는,
퓨리에 변환을 이용하여 주파수 분석을 수행하고 주파수 영역에 대한 에너지를 산출하는 방식으로 상기 복수의 신호 블록 각각으로부터 복수의 에너지를 산출하는 것을 특징으로 하는 순간소음 탐지 성능 향상을 위한 적응적 배경소음 추정 장치.According to clause 12,
The processor,
Adaptive background noise estimation device for improving instantaneous noise detection performance, characterized in that it calculates a plurality of energies from each of the plurality of signal blocks by performing frequency analysis using Fourier transform and calculating energy in the frequency domain. .
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