감시경계 분야에서 진동센서를 이용한 발자국 탐지방안 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 진동센서는 탐지성능은 우수하나 야외 환경에서 사용 시 잡음에 매우 민감하게 반응한다. 본 논문에서는 비선형 주파수 차감 후 기본 발자국 모델 신호와 입력 신호 간의 교차상관을 수행하여 잡음은 감쇄시키고 발자국 신호는 증대시켜 탐지성능을 높일 수 있는 NSSC 방법을 제안한다. 이러한 잡음 제거과정 이후 탐지 이벤트 구간에 대한 식별 과정을 수행함으로써 실제 사람 발자국 여부를 최종 판단한다. 제시된 알고리즘의 성능 검증을 위하여 맑은 날, 비 오는날에 수집된 발자국 신호에 대한 실험 결과를 제시하였다.
Footstep detection using seismic sensors for security is a very meaningful task, but readings can easily fluctuate due to noise in outdoor environment. We propose NSSC method based on nonlinear spectral subtraction and cross-correlation using prime footstep model signal as a footstep signal refining process that enhances the signal-to-noise ratio (SNR) and attenuates noise. After de-noising, a detection event classification method is presented as further refining process to ensure that the detection result is a footstep. To validate the proposed algorithm, representative experiments including sunny and rainy-day cases are demonstrated.
