DEMON 스펙트럼 향상 및 분석을 통한 주파수 특징 정보 자동 검출 방법 (Automatic Detection Method of Frequency Feature Information through DEMON Spectrum Enhancement and Analysis)

서지정보

· 발행기관 : 융복합지식학회
· 수록지 정보 : 융복합지식학회논문지 / 11권 / 4호 / 11 ~ 27페이지
· 저자명 : 신도경, 김영대

초록

수동 소나는 표적에서 발생 되는 방사 소음을 통해 표적을 탐지 및 식별하기 위해 활용되는 센서이다. 표적의 방사 소음은 크게 기계류에 의한 소음, 유체역학에 의한 소음 및 프로펠러에 의한 소음으로 분류할 수 있으며, 본 논문에서는 프로펠러의 특성을 검출하기 위해서 DEMON 그램을 이용하여 주요 특징 성분을 검출한다. DEMON 그램의 주요 소음원은 프로펠러 소음으로써, 우리는 DEMON 그램 주파수 라인 분석을 통해서 함정의 고유 특징정보인 프로펠러 축 회전률(PSR), 프로펠러 날개 수(NOB), 분당 프로펠러 회전 수(SRPM) 등을 추정할 수 있다. 하지만 수중의 낮은 SNR 환경으로 인해 시각적으로 주파수 라인을 추적하는 것은 어려운 문제이며, 음탐사의 개인 능력에 따라 분석 시간 소요 및 정확도의 편차가 존재한다. 본 논문에서는 DEMON 그램에서의 잡음을 감소시키고 함정의 프로펠러 정보를 추정할 수 있는 주파수 라인을 자동으로 검출하는 방안을 제안한다. 제안한 방법은 시각적으로 구별하기 어려운 어려운 표적에 대한 주파수 라인 검출의 정확도를 향상시키며, 운용자가 상황에 대한 정확한 판단을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있다. 본 연구의 실험 결과, 제안하는 방법이 주파수 라인 검출 오차를 0으로 수렴시키는 것을 통해 높은 정확도를 확인할 수 있었다.

영어초록

Passive sonar is a sensor used to detect and identify targets by utilizing the emitted acoustic noise from the targets. The radiated noise from targets can be categorized into three main types: machinery noise, hydrodynamic noise, and propeller noise. In this paper, we utilize the DEMON (Detection of Envelope Modulation on Noise) gram to detect key characteristic components for propeller identification. The primary source of noise in the DEMON gram is propeller noise, and through frequency line analysis of the DEMON gram, we can estimate important target-specific features, such as Propeller Shaft Rate (PSR), Number of Blades (NOB), and Shaft Revolution Per Minute (SRPM). However, visually tracking frequency lines is difficult in underwater environments with low SNR (Signal-to-Noise Ratio), and analysis time and accuracy depend on the operator’s expertise. This paper proposes a solution to reduce noise in the DEMON gram and automatically detect frequency lines for estimating propeller information of the target submarine. The proposed method enhances the accuracy of frequency line detection for targets that are difficult to distinguish visually and can assist operators in making precise judgments in critical situations. Experimental results demonstrate that the proposed method achieves a convergence of the frequency line detection error to zero, ensuring high accuracy in propeller feature estimation.

참고자료

· 없음