Estimation of Propeller Shaft Rate of a Target Vessel Using UNet-Based Analysis of Passive Sonar Signals

본 연구는 수중 방사 신호에 포함된 잡음을 UNet 기반의 딥러닝 기법으로 제거하여 수중 환경에서 표적 탐지 및 추적 성능을 향상시키기 위한 알고리즘을 제안한다. 분석 결과, 1차, 2차 고조파 주파수 성분에 대해 SNR이 0보다 낮은 저탐지 환경에서는 UNet 기반 방식이 기존 방식 대비 많게는 약 6.2 dB 높은 PSD 값을 기록하였으며, 다른 저탐지 구간에서도 평균 3 dB 이상의 향상이 확인되었다. 이를 통해 저탐지 해양환경에서 노이즈 제거를 통해 얻어진 결과를 이용하여 각 고조파 peak 성분의 간격 차이를 계산하면 PSR이 19.53Hz라는 것을 추정할 수 있다.