초록
실제 시스템 적용에 있어서, 소나 표적의 특징정보추출을 위한 PSR(Propeller Shaft Rate) 추정 알고리즘은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 주파수 스펙트럼 기반의 소나 표적 식별에 있어서 다중의 스펙트럼 선들로부터 기본 주파수와 그 고조파들로 구성된 하모닉군을 구별하는 깃은 필수적이면서도 어렵기 때문에 정확하고 효율적인 기본주파수 발견법을 요구한다. 나아가, 구조와 파라메터에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다 이 문제들을 해결하기 위해서 전문가 지식 및 진화 전략(ES : Evolution Strategy)을 이용하는 진화적인PSR 추정 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해서는 소나 표적의 PSR 추정이 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실시간 시스템 적용에서 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결할 수 있음을 보여준다.
In real system application, the propeller shaft rate (PSR) estimation algorithm for the feature extraction of the sonar target operates with the following problems: it requires both accurate and efficient the fundamental finding method because it is essential and difficult to distinguish harmonic family composed of the fundamental and its harmonics from the multiple spectral lines in the frequency spectrum-based sonar target classification, and further, it requires an easy design procedure in terms of its structures and parameters. To solve these problems, an evolutionary PSR estimation algorithm using an expert knowledge and the evolution strategy, is proposed. To verify the performance of the proposed algorithm, a sonar target PSR estimation is performed. Simulation results show that the proposed algorithm effectively solves the problems in the realtime system application.
