본 논문에서는 3대의 광대역 레이다에서 얻어지는 각각의 고 분해능 거리 프로파일(high resolution range profile: HRRP)을 이용하여 유도탄의 위치를 추정하는 방법에 대하여 제시한다. 레이다는 유도탄의 레이다유효반사면적(radar cross section: RCS)이 큰 표면에 반사되어 돌아오는 신호를 이용하여 거리를 측정한다. 하지만, 레이다에서 유도탄의 표면과 원점 사이의 거리 획득은 어렵다. 이를 보완하기 위하여 유도탄의 이동방향과 레이다의 추적 방향 사이의 각도를 알아내고, 유도탄의 표면에서 원점까지의 거리를 계산하여 레이다 측정 거리에 보상하였다. 따라서 3대의 레이다로부터 유도탄 원점까지의 총 거리를 계산하여 유도탄의 위치를 추정하였다. 전자기 수치해석 프로그램을 이용하여 유도탄 자세 변화에 따른 레이다의 거리 보상을 시뮬레이션 검증하고, 500 MHz 대역폭의 고 분해능 레이다에서 계측한 거리 프로파일을 이용하여 유도탄의 위치를 추정하였다.
본 논문에서는 표적 위치추정기법 및 관측잡음에 따른 다중상태 소나의 표적위치 추정성능에 대하여 논한다. 다중상태 소나망에 대한 기존 정보융합방법인 거리정보만을 이용하는 Maximum Likelihood (ML)와 거리정보와 방위정보를 함께 이용하는 Least Square (LS)에 대한 분석을 기반으로 거리정보와 방위정보를 함께 이용하는 ML을 제안한다. 각 센서가 거리정보와 방위정보를 이용한다고 가정할 때 다양한 잡음 환경하에 기존 방법과 제안된 방법에 대한 비교 실험을 수행했다. 또한 센서 수와 송신기, 수신기간 거리에 따른 표적위치 추정성능에 대한 연구를 수행했다. 실험결과에 의하여 제안된 거리정보와 방위정보를 함께 이용하는 ML의 제곱근 오차 성능이 송수신기간 거리가 길수록, 수신기 수가 적을수록 기존의 거리정보만 이용하는 ML, LS보다 더 우수한 것으로 나타났다.
무선 센서 네트워크의 다양한 응용에 있어 센서 노드의 지리학적 위치 측정은 매우 중요하다. 이를 위해 비-거리(Range-Free) 기반 위치 측정 기법에 대한 연구가 활발하게 진행 중이며, 비 균일 네트워크 환경에서 위치 정확도를 향상하기 위한 밀집 확률 기반의 위치 측정 기법이 제안되었다. 밀집 확률 기반의 위치 측정 기법에서 추정 거리 산출 시 노드 통신 반경 내 1-홉 거리는 모두 동일한 값을 갖는데 이는 반경 내 가까운 이웃 노드와 먼 이웃 노드가 있어도 모두 같은 거리로 추정하기 때문에 위치 측정 시 오차가 발생 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 오차를 줄이기 위해 각 노드마다 거리 추정 후 센싱 반경을 조절하여 2차 지역 거리 평가를 통해 센서의 위치를 측정하는 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 측위 정확도가 크게 향상되었다.
추적 레이더는 표적을 추적하기 위해 각도, 거리 및 주파수 추적루프를 사용한다. 특히, 레이더의 거리 추적루프 대역폭은 신호대 잡음비 및 표적의 거리에 따라 타협된 값으로 결정될 수 있다. 반면에 전자전은 레이더가 표적을 추적하지 못하도록 전자공격을 수행한다. 이때 전자전은 레이더의 추적루프 방해를 위해 기만 및 잡음재밍이 수행될 수 있다. 전자전에서는 레이더의 거리추적 대역폭을 추정하여 전자공격에 이용할 수 있다. 이를 위해 레이더 수집변수를 활용하여 레이더 거리추적 대역폭을 추정하는 방법에 대해 연구하였다.
본 논문에서는 등간격 선형 배열 센서에서 초점빔형성을 이용한 근접장 거리 추정 시에 방위각 오차의 영향을 극복하기 위하여, 거리 방향 탐색 시에 일정 범위 안의 방위각 오차를 보정하여 추정 성능을 향상시키는 기법을 제안하였다. 방위각 오차는 탐색 거리가 주어졌을 때 경사법을 기반으로 빔형성기 출력값이 최대가 되도록 보정하게 된다. 모의실험 결과를 통해, 제안된 기법이 주엽의 폭보다 작은 방위각 오차를 보정하여 거리 추정 오차를 방위각 오차가 없는 경우와 같은 수준으로 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
밀리미터파 영상시스템은 위험한 은닉 물체를 탐지하는 분야에 활용되고 있다. 능동형 시스템은 외부 RF 신호원이 필요하지만 수동형은 인체와 물체의 온도차에 의한 흑체복사 성질을 이용하므로 실내외에서 사용이 가능하다. 그러나 일반적으로 수동형 밀리미터파 영상은 온도분해능과 신호레벨이 낮고 잡음의 영향이 크다. 본 논문에서 은닉 물체까지의 거리 추정을 위한 수동형 스테레오 3mm 밀리미터파 영상에 관한 연구를 수행한다. 수평, 수직 편광 밀리미터파 영상시스템에서 획득한 두 쌍의 스테레오 영상을 이용하여 은닉물체를 k-means 클러스터링 알고리즘으로 몸체영역과 분할하고 물체의 중심 위치를 이용하여 거리를 추정한다. 실험에서 성공적으로 거리를 추정할 수 있음을 확인한다.
3차원 공간상의 표적의 위치는 방위각, 고각, 거리의 세가지요소로 나타내어 질 수 있다. 이 논문에서는 등각적 선배열 센서로 이루어진 3개의 부분센서배열을 이용한 3차원 표적의 위치추정 알고리듬을 제안하였다. 원거리 표적의 방위각 추정 알고리듬으로 근거리 표적의 방위각을 추정하면 추정된 방위각은 실제 근거리 표적의 방위각과 고각과 거리의 비선형 대수적 관계식으로 주어진다. 제안한 알고리듬은 3개의 부분센서배열에서 각각 표적을 원거리에 있다고 가정하고 원거리입체각을 추정하여 위의 대수적 관계식을 얻은 후 이들 관계식을 연립하여 실제 근거리 표적의 위치를 추정하였다. 다중표적의 경우 각각의 부분센서배열에서 추정한 원거리입체각이 어떤 표적에 대한 추정치인지 연관시켜주는 알고리듬이 필요하다. 이 논문에서는 추정한 원거리입체각의 모든 조합으로부터 3차원 MUSIC 스펙트럼값을 비교하여 그 중 표적의 개수만큼을 선별하여 다중표적의 위치를 추정하였다.
깊이 추정은 로봇 비전, 3차원 영상, 모션 제어를 위해 사용되는 매우 중요한 인자이다. 깊이 추정은 렌즈와 물체 사이의 거리를 변화시켜가면서 취득된 일련의 영상에서 계산된 초점 정보에 기반을 둔다. 본 논문에서는 다양한 초점정보를 이용한 패턴간의 상대적 깊이 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 거리별로 취득된 영상의 초점값 정보를 이용하여 구현하였으며, 깊이는 두 패턴의 상대적 거리를 고려함으로써 추정하였다. 다양한 영상정보를 이용하여 깊이 추정을 수행한 결과 효과적인 추정이 가능함을 알 수 있었다.
변전소 모선에서 측정되는 전압, 전류를 기반으로 하는 CB기반 고장거리 추정기법은 배전선의 다중 분기선 때문에 다중개의 고장위치를 추론하는 것은 물론 분기 부하모델의 불확실성으로 인해 거리 계산에 오차를 포함하게 된다. 따라서 본 연구에서는 유비쿼터스 기반의 배전계통 하에서 구간 측정 전압, 전류 및 IED간 정보교환을 통해 얻어지는 전압, 전류 정보를 이용하여 고장경로를 추정하는 IED 기반 고장경로 추정기법을 제안한다.
계단 주파수 레이더(Stepped Frequency Radar: SFR)는 송신 펄스의 주파수를 점진적으로 증가시켜 넓은 합성 대역폭을 만듦으로써 높은 거리 해상도를 얻는 방식이다. 그런데 이동표적의 경우 거리-도플러 결합(range-Doppler coupling) 현상으로 정확한 거리 추정을 할 수 없게 되므로 정확한 속도 추정을 통한 보상이 필요하다. 본 논문에서는 코히어런트 펄스열(Coherent Pulse Train: CPT)을 갖는 계단 주파수 레이더 파형을 제안하고, 이를 이용한 속도 추정 및 파라미터에 따른 결과를 기존의 VMD(Velocity Measurement Data) 방식과 시뮬레이션을 통해 비교하고 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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