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주파수 영역 수동소나 표적신호 분리 및 잡음 제거 알고리즘 -
분야 공학 > 로봇
저자 이기배 김주호 정명준 류영우 배진호 이종현
발행기관 대한전자공학회
간행물정보 전자공학회논문지 2018년, 전자공학회논문지 제55권 제3호(통권 제484호), 88page~96page(총9page)
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목차
부제 : Separation and Denoising Algorithm of Passive Sonar Target Signals in Frequency Domain
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 표적신호 분리 및 잡음 제거
Ⅲ. 모의실험 및 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES
 
 
국문초록
본 논문에서는 다중 표적환경에서 수동소나 표적신호 분리를 위한 주파수 영역 신호분리 및 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 수동소나는 주로 선박 및 항만의 안전을 위해 수중 이동체의 탐지 및 식별에 사용된다. 그러나 여러 수중 잡음 환경과 다중 표적환경에서 다수의 표적신호가 혼재하는 상황에 의해 개별 표적신호의 탐지 및 식별에 어려움을 가진다. 이러한 이유로 주파수 영역에서의 JADE(Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices)와 심층 신경망(deep neural network) 기반의 SDAE(Stacked Denoising Auto-Encoder)를 이용한 표적신호 분리 및 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 모의실험 결과, 주파수 영역에서 JADE를 사용함이 시간 영역에서 적용함과 비교하여 우수한 분리 성능을 보였다. 또한 SDAE를 함께 수행함으로써 2.64-4.01dB의 신호 대 잡음비(SNR) 향상을 가졌으며, JADE 수행 과정에서 분리되지 않은 신호성분을 제거함으로써 신호분리 성능을 향상시켰다.
 
 
영문초록
In this paper, we propose frequency domain signal separation and noise reduction algorithm for separation of passive sonar target signals in multi-target environment. Passive sonar is mainly used for the detection and identification of underwater vehicles for the safety of ships and harbors. However, it is difficult to detect and identify individual target signals due to underwater noise environment and the mixed situation of multiple target signals in multiple target environment. For this reason, we propose a target signal separation and noise reduction algorithm using JADE (Joint Approximation Diagonalization of Eigen-matrices) in frequency domain and SDAE (Stacked Denoising Auto-Encoder) based on deep neural network. Simulation results show that the use of JADE in the frequency domain is superior to that applied in the time domain. In addition, the signal to noise ratio (SNR) improvement of 2.64-4.01dB was achieved by performing SDAE and signal separation performance was improved by eliminating non-separated signal components during JADE performance.
 
 
Passive sonar, JADE, SDAE, Frequency domain, DEMON
 
 
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