수중에서 프로펠러에 의해 추진되는 추진체를 식별하기 위해 프로펠러의 추진력에 의하여 수중에 발생되는 cavitation의 비선형 음향학적 현상으로부터 발생되는 프로펠러의 shaft-rates와 blade-rates를 탐지하여 표적을 식별하기 위한 Maximum Likelihood Classifier를 유도하고, 시뮬레이션과 실험을 통한 검증을 수행하였고, 실제 해양에서 수집한 데이터에 대해 적용 가능함을 입증하였다.
In order to classify the underwater vehicles due to propeller propulsion, maximum likelihood classifier was developed. Propeller produces the cavitation and noise during its work. Cavitation-bubble makes the nonlinear medium in the water. The nonlinearity of cavitation leads to the generation of a complete spectrum of combination harmonics of the tonals of noise, and modulation of cavitation noise with propeller shaft-rates and blade-rates. The optimal estimator was derived mathematically and its capabilities were proven by simulation and real test.
