본 연구는 다중환경에서 운용 가능한 합성 개구 소나 신호처리 기법 연구가 목적이다. 따라서 본 장에서는 다중경로 신호의 영향을 없애기 위한 기존연구 기법 및 결과를 정리하였다. 해수면에 의한 다중경로 영향이 클 때, 다중경로 제거를 위한 신호처리 방법으로 기존 연구로는 신뢰전파 방법과 수직으로 배열된 3 개의 수신기를 이용한 빔포밍이 있다.
2.1 신뢰 전파 (Belief propagation)
신뢰전파 기법은 간섭 기반의 수심 추정 오차를 보완하기 위한 기법이다.
신뢰 전파 방법은 베이지안 (Bayesian) 혹은 마코프 (Markov) 네트워트 등의 모델에 적용할 수 있는 전달 알고리즘이다 [34]. 이 알고리즘은 이미 알고 있는 상태를 기반으로 다음 단계에서 상태를 추정하는 알고리즘이다. 즉 임의의 관계로 연결된 노드사이의 확률 또는 신뢰도 등의 값을 주고받음으로 얻고자 하는 결과에 가장 최적화된 값을 산출하는 방법이다.
신뢰전달 알고리즘을 수심 추정에 적용하기 위해서는, 사전에 수심에 대한 정보가 필요하다. Michael Hayes [4] 는 수심을 추정하기 위해 신뢰 전파 기법을 적용하여 다중경로 유무에 따른 결과를 분석 및 비교하였다. 그림 III-1 은 다중경로 유무에 따른 수심 추정 결과이다. 신뢰전달 모델을 간섭 기반으로 추정한 수심에 적용하였을 때, 다중경로가 없는 경우의 성능이 더 좋다는 것을 확인 할 수 있다. 또한 신뢰전달 모델에서 반복법이 증가할수록 최적화된 수심을 찾을 수 있는 것을 보였다. 반면, 해수면에 의한 다중경로 환경에서는 정확한 수심 추정이 어려웠다. 왜냐하면 다중경로 영향에 의한 사전 수심의 모델 특성과 달라지기 때문이다. 이러한 영향을 제거하기 위해 신뢰전파를 이용하여 최적의 다중경로의 입사각 및 시간 지연과 같은 파라미터를 찾아야 한다. 그러나 이러한 프로세스는 반복법에 의한 계산 속도가 현저하게 떨어진다.
그림 III-1. 다중경로 환경에 따른 수심 추정 결과 [4].
(a) 다중경로가 없는 환경에서의 간섭 기반 추정 결과
(b) 다중경로가 없는 환경에서의 신뢰전달 적용 후 추정 결과 (반복수 : 2) (c) 다중경로가 없는 환경에서의 신뢰전달 적용 후 추정 결과 (반복수 :20) (d) 다중경로 환경에서의 간섭 기반 추정 결과
(e) 다중경로 환경에서의 신뢰전달 적용 후 추정 결과 (반복수 : 2) (f) 다중경로 환경에서의 신뢰전달 적용 후 추정 결과 (반복수 :20)
결과적으로 다중경로 환경에서의 신뢰전달 모델은 수심의 사전 정보를 필요로 한다는 단점이 있지만, 다중경로가 없는 환경에서는 간섭기반의 결과보다 분해능이 높다는 장점이 있다. 그러나 다중경로 환경에서 역시 수심 추정은 가능하지만 다중경로의 파라미터를 찾기 위해 계산량이 증가한다는 단점이 있다.
2.2 적응 빔포밍 (Adaptive beamforming)
일반적으로 소나 시스템에서 다중경로 신호는 수직방향으로 수신기를 배열하여 빔포밍을 통해 제거할 수 있다. 합성 개구 소나 시스템에서 소나는 플랫폼에 탑재되기 때문에 기존 어레이에서 수직으로 추가적으로 배열하면 플랫폼의 크기가 커져 비용 문제가 발생한다. Blomberg [6] 은 플랫폼의 공간 한계를 고려하여 3 개의 어레이만을 수직으로 배열하였다. DAS (delay and sum)과 MV (minimum variance) 빔포밍을 제안하여 다중경로 환경에서 수심을 추정하였으며 KiwiSAS-4 합성 개구 소나 실험데이터를 이용하여 둘의 프로세스 결과를 비교하였다. KiwiSAS-4 는 30kHz ∼ 100kHz 의 광대역 신호이기 때문에 협대역 신호에만 적용이 가능한 MV 프로세서에 적합하지 않다. 따라서 MV 프로세서를 광대역 신호로 확장시키기 위해 수신신호의 주파수를 개의 협대역으로 나누어 각 대역에 대해 MV 빔포밍을 하였다. 그림 III-2 는 DAS 와 MV 빔포밍 처리 후의 수심 영상으로 MV 프로세서 결과가 뛰어날 것이라는 예상과는 달리 둘의 프로세스의 결과는 비슷하였다. 또한 파워 영상에서 다중경로의 영향이 빔포밍 후에도 완전히 제거되지 않았음을 알 수 있다. 그 이유는 첫째, 실험 환경에서 천해역의 깊이가 3∼5 m 로 매우 낮아 도파관 (waveguide)에 의한 많은 다중경로가 존재하기 때문에 완전한 제거가 불가하였다. 이 경우 본 논문에서 해수면에 의한 다중경로가 지배적이라는 가정이 성립되지 않기 때문에 빔포밍에 의한 성능을 평가할 수가 없다. 둘째, 직접파와 다중경로파의 입사각이 작기 때문에 3 개의 수직 배열을 갖는 어레이를 이용할 경우 어레이 배열 한계로 고 성능의 MV 결과를 얻을 수 없다.
빔포밍은 일반적으로 프로세스가 간단하여 다중경로와 같은 원치 않는 신호를 제거할 때 널리 쓰이는 신호처리 방법이다. 하지만 앞에서 언급했듯이 합성 개구 소나 시스템과 같이 소나가 플랫폼에 탑재 되어야 한다면 수직방향으로 수신기를 배열하는데 한계가 있다. 이는 수신기 배열이 클수록 고분해능의 성능을 갖는 빔포밍에 적합하지 않다.
그림 III-2. 수심 영상 [6].
(a) 수심 영상 (DAS 빔포밍) (b) (a)의 파워 영상 (c) 수심 영상 (MV 빔포밍) (d) (c)의 파워 영상