다중 대역 음향신호를 이용한 물체 탐지 및 식별 연구

Abstract

본 논문에서는 다중 대역 음향신호를 이용하는 은닉된 물체 탐지 시스템 및 식별 알고리즘을 제안하고 성능을 평가한다. 제안하는 탐지 시스템은 파라메트릭 배열(Parametric array) 현상으로부터 생성되는 고 지향성 Chirp 신호를 송신신호로 사용하고 Dechirp 처리 과정을 통해 수신신호의 신호 대 잡음비를 개선하여 거리 분해능을 향상시키는 기법을 사용한다. 이는 공기 중 천에 은폐된 동판과 파이프에 대한 C-scan 실험에서 0.015m^(2), 0.046m^(2) 오차를 가졌다. 또한 수중 매설물체 C-scan 실험을 통해 수중 탐지 성능을 검증하였다. 다중 대역 음향신호를 이용하여 해저 퇴적물 식별 알고리즘, 해저 매설물체 하부 매질 추정 기법, 무인기 식별 알고리즘을 제안하고 모의실험과 실험을 통해 검증하였다. 해저 퇴적물 식별 알고리즘은 해저 퇴적물 내 음향신호의 주파수에 따른 감쇠계수 변화량을 이용하며, 이는 다중 대역 신호의 두 번째 층에 대한 반사신호로부터 계산된다. 제안된 알고리즘은 Biot 모델을 이용한 모의실험에서 기존에 퇴적물 분류를 위해 사용되던 반사계수 특징과 비교하여 약 2배 우수한 성능을 보였다. 해저 매설물체는 특정 주파수에서 공진을 가지며 하부 매질에 따라 다른 반사 및 투과 특성을 가진다. 본 논문에서는 이러한 특성을 이용하여 매설물체의 하부 매질 추정 기법을 제안하고 알루미늄 판과 공기, 물로 구성된 하부매질에 대한 수조 실험을 통해 검증하였다. 실험 결과, 하부 매질에 따라 음향신호는 매설물체의 공진 주파수 대역에서 약 4배의 반사계수 차이를 가지는 것을 확인하였다. 무인항공기 신호는 기계류 소음과 엔진 소음에 의해 다양한 대역의 협대역 신호를 가지는 것이 특징이다. 특히, 엔진 소음은 고조파에 의한 배음성분을 가지고 있으며, 이는 기본 주파수와 정수 배의 관계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 고조파 주파수 특성을 이용하여 무인기 식별 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 성능을 평가하였다. 특징의 성능 평가에는 ELM(Extreme Learning Machine) 분류기가 이용되었으며, MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)특징과 무인항공기 인식 성능을 비교 한 결과 37.6% 성능 개선을 보였다.