DOI QR코드

DOI QR Code

양상태 소나에서의 자세각과 양상태각에 따른 표적 식별 정확도 비교

Comparison of target classification accuracy according to the aspect angle and the bistatic angle in bistatic sonar

  • 추연성 (과학기술연합대학원대학교) ;
  • 변성훈 (한국해양과학기술원 부설 선박해양플랜트연구소) ;
  • 추영민 (세종대학교 국방시스템공학과) ;
  • 최기융 (세종대학교 국방시스템공학과)
  • 투고 : 2021.05.13
  • 심사 : 2021.07.13
  • 발행 : 2021.07.31

초록

양상태 능동 소나에서 수중 표적의 산란 강도는 사용된 신호의 주파수, 표적과 음원사이의 각도를 의미하는 자세각, 표적과 수신기 사이의 각도를 나타내는 양상태각 등의 운용 변수에 따라 다르게 나타난다. 따라서 양상태 소나의 표적 탐지 및 식별 성능은 소나 운용 과정에서 표적, 음원, 그리고 수신기의 위치를 어떻게 변화시키느냐에 따라 그 성능이 달라질 수 있다. 본 연구에서는 양상태 소나 운용 시 자세각을 변화시키는 경우와 양상태각을 변화시키는 경우의 표적 식별 성능을 비교하여 어떤 변수를 변화시키는 것이 유리한지 평가하였다. 속이 비어있는 구와 실린더를 식별하는 시나리오를 가정하였으며, 유한요소법 기반의 음향 산란 시뮬레이션을 이용하여, 서포트 벡터 머신으로 두 표적을 분류하고 정확도를 비교하는 방법으로 성능을 비교하였다. 표적의 산란 신호만을 고려하기 위하여, 해저면 잔향의 효과는 고려하지 않았다. 비교 결과, 자세각을 고정한 상태에서 주파수와 양상태각으로 정의되는 산란 강도를 이용하는 것이 우수한 평균 분류 정확도를 보여주었으며, 이는 양상태 소나를 이용하여 구와 실린더를 식별하고자 하는 경우, 음원의 위치를 고정시킨 상태에서 수신기를 이동하여 양상태각을 변화시키는 것이 표적 식별에 더 효과적임을 보여준다.

In bistatic sonar operation, the scattering strength of a sonar target is characterized by the probe signal frequency, the aspect angle and the bistatic angle. Therefore, the target detection and identification performance of the bistatic sonar may vary depending on how the positions of the target, sound source, and receiver are changed during sonar operation. In this study, it was evaluated which variable is advantageous to change by comparing the target identification performance between the case of changing the aspect angle and the case of changing the bistatic angle during the operation. A scenario of identifying a hollow sphere and a cylinder was assumed, and performance was compared by classifying two targets with a support vector machine and comparing their accuracy using a finite element method-based acoustic scattering simulation. As a result of comparison, using the scattering strength defined by the frequency and the bistatic angle with the aspect angle fixed showed superior average classification accuracy. It means that moving the receiver to change the bistatic angle is more effective than moving the sound source to change the aspect angle for target identification.

키워드

과제정보

본 논문은 선박해양플랜트연구소 주요사업의 지원을 받아 수행된 연구결과입니다(PES4000, PES4040).

참고문헌

  1. D. S. Plotnick, P. L. Marston, K. L. Williams, and A. L. Espana, "High frequency backscattering by a solid cylinder with axis tilted relative to a nearby horizontal surface," J. Acoust. Soc. Am. 137, 470-480 (2015). https://doi.org/10.1121/1.4904490
  2. H. Jia, X. Li, and X. Meng, "Rigid and elastic acoustic scattering signal separation for underwater target," J. Acoust. Soc. Am. 142, 653-665 (2017). https://doi.org/10.1121/1.4996127
  3. J. A. Bucaro, H. Simpson, L. Kraus, L. R. Dragonette, T. Yoder, and B. H. Houston, "Bistatic scattering from submerged unexploded ordnance lying on a sediment," J. Acoust. Soc. Am. 126, 2315-2323 (2009).
  4. S. Dey, A. Sarkissian, H. Simpson, B. H. Houston, F. A. Bulat, L. Kraus, M. Saniga, and J. A. Bucaro, "Structural-acoustic modeling for three-dimensional freefield and littoral environments with verification and validation," J. Acoust. Soc. Am. 129, 2979-2990 (2011). https://doi.org/10.1121/1.3569729
  5. Z. J. Waters, H. J. Simpson, A. Sarkissian, S. Dey, B. H. Houston, J. A. Bucaro, and T. J. Yoder, "Bistatic, above-critical angle scattering measurements of fully buried unexploded ordnance (UXO) and clutter," J. Acoust. Soc. Am. 132, 3076-3085 (2012). https://doi.org/10.1121/1.4757098
  6. E. M. Fischell and H. Schmidt, "Multistatic acoustic characterization of seabed targets," J. Acoust. Soc. Am. 142, 1587-1596 (2017). https://doi.org/10.1121/1.5002887
  7. M. Zampolli, A. Tesei, and F. B. Jensen, "A computationally efficient finite element model with perfectly matched layers applied to scattering from axially symmetric objects," J. Acoust. Soc. Am. 122, 1472-1485 (2007). https://doi.org/10.1121/1.2764471
  8. K. Lee, S. H. Byun, and S. M. Kim, "Acoustic scattering of an obliquely incident acoustic field by a finite elastic cylindrical shell" (in Korean), J. Acoust. Soc. Kr. 38, 511-521 (2019).
  9. H. Niu, E. Reeves, and P. Gerstoft, "Source localization in an ocean waveguide using supervised machine learning," J. Acoust. Soc. Am. 142, 1176-1188 (2017). https://doi.org/10.1121/1.5000165