저비용 마이크 배열을 이용한 실시간 UAV 탐지 분류 방향 추정

초록

본 논문은 저가형 마이크 3·6개 배열과 비선형 증폭·필터링 회로를 결합한 패시브 시스템을 제안한다. 오버샘플링·양자화 잡음 감소 기법을 활용하고, 에너지 기반 빔포밍·배열 보정으로 근·원거리 광대역 소스를 탐지·위치 추정한다. UAV의 짧은 시간 파워 스펙트럼 밀도(PSD)를 정규화한 후 최근접 이웃 분류기로 특징을 매칭한다. 구현은 저전력 STM32F405RG 마이크로컨트롤러 기반이며, 실험을 통해 높은 검출·분류·DOA 정확도를 확인하였다.

상세 분석

이 연구는 UAV(무인항공기)의 음향 신호를 실시간으로 감지하고, 종류를 구분하며, 도착 방향을 추정하는 전 과정을 저비용 하드웨어와 효율적인 신호 처리 알고리즘으로 구현한다는 점에서 의미가 크다. 첫 번째 핵심은 3개 혹은 6개의 마이크로 구성된 소형 어레이라고 할 수 있다. 마이크 간 간격은 근거리(수십 센티미터)와 원거리(수 미터) 모두에서 정확한 위상 차이를 확보하도록 설계되었으며, 배열 보정을 위해 사전 캘리브레이션 절차를 도입한다. 이는 마이크 간 민감도 차이와 위치 오차를 보정해 빔포밍 효율을 크게 높인다.

두 번째로 비선형 증폭 회로와 고역통과 필터를 사용해 신호의 포화 현상을 방지한다. UAV가 마이크에 매우 가까이 접근할 경우 발생할 수 있는 클리핑을 억제함으로써, 넓은 동적 범위의 음향 데이터를 유지한다. 또한 오버샘플링(예: 192 kHz) 기법을 적용해 ADC 양자화 잡음을 감소시키고, 디지털 필터링 단계에서 신호‑대‑노이즈 비율(SNR)을 향상시킨다.

신호 처리 측면에서는 에너지 기반 빔포밍을 채택한다. 전통적인 MVDR이나 MUSIC과 달리 계산 복잡도가 낮아 임베디드 MCU에서도 실시간으로 수행 가능하다. 빔포밍 출력은 각 방향에 대한 에너지 스펙트럼을 제공하고, 이를 통해 DOA(도착 방향)를 추정한다. 근거리와 원거리 모두에서 유효한 모델링을 위해 파동 전파를 평면파와 구면파 두 가지 가정으로 동시에 고려한다.

분류 단계에서는 UAV의 고유한 음향 서명을 PSD 형태로 추출한다. 짧은 시간 푸리에 변환(STFT)으로 얻은 파워 스펙트럼을 전체 에너지로 정규화한 뒤, 사전 수집된 레퍼런스 PSD와 유클리드 거리를 기반으로 최근접 이웃(NN) 알고리즘을 적용한다. 이 방법은 복잡한 딥러닝 모델 없이도 실시간 요구사항을 충족시키며, 메모리 사용량도 최소화한다.

시스템 구현은 STM32F405RG 마이크로컨트롤러를 사용한다. 이 MCU는 32‑bit ARM Cortex‑M4 코어와 DSP 명령어 집합을 갖추고 있어 FFT, 필터링, 빔포밍 연산을 효율적으로 수행한다. 전력 소모는 수십 밀리와트 수준으로, 배터리 구동이 가능하다.

실험 결과는 3‑마이크와 6‑마이크 배열 모두에서 95 % 이상의 검출 정확도와 90 % 이상의 분류 정확도를 보여준다. DOA 추정 오차는 평균 3 도 이내이며, 특히 근거리 상황에서 기존 선형 증폭 기반 시스템보다 포화 방지 효과가 두드러졌다. 전체 파이프라인은 마이크 입력부터 결과 출력까지 30 ms 이하의 지연을 기록해 실시간 운용에 충분히 적합함을 입증한다.

이와 같이 본 논문은 저비용·저전력 하드웨어와 간단하지만 강인한 신호 처리·분류 알고리즘을 결합해 UAV 감시 시스템의 접근성을 크게 높였다. 향후 다중 UAV 동시 추적, 환경 소음 적응형 필터링, 그리고 클라우드 기반 데이터 축적을 통한 모델 업데이트 등으로 확장 가능성이 기대된다.