Abstract
This paper presents the Doppler Scanning technique which enables us to detect the relative positions of moving distributed sources using Doppler frequency shift estimate when the moving source consists of distributed sources with different signature frequencies. Doppler frequency shifts of characteristic frequencies of machinery noise sources such as ship's generator and propeller, with tine along CPA (Closest Point of Approach of moving source) are unique, and can be functioned with respect to each source position. Therefore, this technique can be applied to estimate the relative geometrical positions between machinery noise sources. The Extended Kalman Filter (EKF) which has a high frequency resolution with high time resolution, is adopted for improving accuracy of Doppler frequency shift estimate geometric resolution of machinery positions since machinery noise sources show in general low frequency band characteristics with limited spacial distance. The performance of the technique is examined by the numerical simulations and is verified by the experiment using loudspeaker sources on the roof of the car.
본 연구는 이동 표적체에서 주파수가 서로 다른 신호가 서로 다른 위치에서 발생할 때 도플러 주파수 편이량을 추정하여 이들의 상대적인 신호 발생 위치를 추적하는 도플러 스캐닝 기법에 관한 연구이다. 예를 들어 선박의 발전기와 프로펠러 등과 같은 탑재 기계장치들의 진동에 의해 야기되는 기계적 소음의 각 특징 주파수들의 도플러 주파수 편이는 최단근접거리 (CPA: Closest Point of Approach)에 따라 유일한 시간 정보를 갖고 각 소음원들의 위치에 관련되는 함수이다. 따라서 도플러 스캐닝 기법을 적용하면 이동 선박의 각 기계적 소음원들간의 공간적인 상대 위치 추정이 가능하다. 그러나 일반적으로 기계류 소음의 주파수는 저주파수대역이므로 도플러 주파수 편이량을 추정하기 위해서는 주파수 분해능이 높아야 하고 아울러 탑재장치의 공간분해능을 높이기 위해서는 동시에 시간 분해능이 높아야 한다. 따라서 상호 역비례 관계에 있는 이들 분해능을 동시에 높이기 위해 확장 칼만 필터 알고리즘을 적용하여 특징 신호들의 도플러 주파수 편이량을 추정하여 기계류의 상대적인 탑재 위치를 규명할 수 있음을 보인다. 먼저 수치모의 실험으로 그 가능성을 검증하고 자동차에 탑재된 스피커 음원을 사용한 실험 결과를 통해 그 성능을 확인하도록 한다.
