• 한국전자파학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.670-677
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• 2017

본 논문에서는 바이스태틱 역합성 개구면 레이다(Bistatic ISAR: Bi-ISAR) 영상 형성에 적합한 회전운동보상(Rotational Motion Compensation: RMC) 기법을 제안한다. 이를 위해 추적된 표적의 궤적, 송신기, 수신기의 위치정보들을 이용하여 바이스태틱 각도 변화에 의해 기인된 기하학적 왜곡 현상을 보상한다. 다음으로, 관측각도의 변화율을 일정하게 하는 새로운 시간변수를 정의한 후, 보간법을 통해 기 정의된 시간 변수에 대한 레이다 신호를 획득함으로써 RMC를 수행한다. 이에 대한 결과로, Bi-ISAR 기하구조에서 표적의 비균일 회전성분을 적절히 보상함으로써 초점이 맞는 Bi-ISAR 영상을 획득할 수 있다. 바이스태틱 기하구조에서 기동하는 비행기 모델 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안된 Bi-ISAR RMC 기법의 효용성을 검증하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제20권3호
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• pp.369-375
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• 2017

One of good DF(Direction Finding) methods is based on TDOA(Time Difference of Arrival) estimation when finding underwater moving target. For small DF error, high time resolution A/D(Analog-to-digital) conversion board and long baseline are needed. But the result of sea trial about close-range and high speed moving target, spatial correlation coefficient and appeared poor properties below 0.3 when hydrophone arrangement are separated over 6 ${\lambda}$ because of underwater fading channel. And we also find out that the distance between hydrophone should be under 4 ${\lambda}$ apart to take advantage of spatial correlation coefficient gain and performance of DF in underwater moving channel environments.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.552-554
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• 1998

In target tracking problems the fixed gain Kalman filter is primarily used to predict a target state vector. This filter, however, has a poor precision for maneuvering targets while it has a good performance for non-maneuvering targets. To overcome the problem this paper proposes the system which estimates the acceleration with neural networks using the input estimation technique. The ability to efficiently fuse information of different forms is one of the major capabilities of trained multi-layer neural networks. The primary motivation for employing neural networks in these applications comes from the efficiency with which more features can be utilized as inputs for estimating target maneuvers. The parallel processing capability of a properly trained neural network can permit fast processing of features to yield correct acceleration estimates. The features used as inputs can be extracted from the combinations of innovation data and heading changes, and for this we set the two dimensional model. The properly trained neural network system outputs the acceleration estimates and compensates for the primary Kalman filter. Finally the proposed system shows the optimum performance.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.976-983
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• 2002

We presents a modified variable dimension filter with input estimation for maneuvering target tracking. The conventional variable dimension filter with input estimation(VDIE) consists of the input estimation(IE) technique and the variable dimension(VD) filter. In the VDIE, the IE technique is used for estimation of a maneuver onset time and its magnitude in the least square sense. The detection of the maneuver is declared according to the estimated magnitude of the maneuver. The VD filter structure is applied for the adaptation to the maneuver of the target after compensating the filter parameter with respect to the estimated maneuver when the detection of the maneuver is declared. The VDIE is known as one of the best maneuvering target tracking filter based on a single filter. However, it requires too much computational burden since the IE technique is performed at every sampling instance and thus it is computationally inefficient. We propose another variable dimension filter with input estimation named 'Modified VDIE' which combines VD filter with If technique. Modified VDIE has less computational load than the original one by separating maneuver detection and input estimation. Simulation results show that the proposed VDIE is more efficient and outperforms in terms of computational load.

• 한국항공우주학회지
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• 제47권3호
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• pp.187-194
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• 2019

비축 적외선 탐색기는 공력 가열에 의한 열 차폐 효과를 완화시키기 위해 대공 고속 유도탄의 노즈콘 측면에 장착된다. 탐색기 출력은 표적을 지속적으로 추적하기 위한 유도탄의 롤 기동이 관여되었을 때 더 이상 시선각속도로 간주할 수 없다. 본 논문에서는 2축 김발 위에 장착된 비축탐색기를 위한 시선각속도 계산 방식을 제안한다. 첫째로, 실제 시선각속도 방정식은 해석적으로 도출되지만 조준각 오차 변화율을 측정할 수 없어 구현할 수 없다. 그에 따라 조준각 오차 변화율을 획득하기 위해 1차 지연 근사화를 제안한다. 제안한 시선각속도 계산 방식은 유도탄과 김발의 회전을 고려하여 커플링 효과를 보상할 수 있다. 제안한 방식의 성능을 비선형 6 자유도 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제41권4호
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• pp.189-194
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• 2017

이동형해상감시레이더는 해안을 따라 이동하며, 해역을 감시하는 기능을 수행한다. 초기 레이더의 방향은 차량의 선수방향으로 정렬되어 있기 때문에 전개지 이동 후 신속하게 표적의 방위각을 획득하기 위해서는 변경된 차량의 선수방향을 아는 것이 중요하다. 차량의 선수방위각은 자이로 컴퍼스, GPS 컴퍼스 혹은 전자 컴퍼스로 획득할 수 있다. 그 중에서 전자 컴퍼스는 가격이 저렴할 뿐만 아니라, 부피가 작고, 안정화 시간이 짧아서 빠른 기동성을 요구하는 이동형해상감시레이더에 적합하다. 하지만, 지자계 센서를 사용하다보니 주변 자장의 영향으로 오차가 발생될 수 있으며, 발생된 오차는 초기 위성의 자동추적을 어렵게 하고, 레이더의 탐지정확도를 떨어뜨린다. 따라서 본 논문에서는 이동형해상감시레이더 및 정지 위성간의 두 위치좌표로부터 측지학적 역 문제 해석을 통해 기준 방위각을 산출하고 이를 위성 안테나가 실제 지향한 방위각과 비교 산출하여 얻어진 보정값을 레이더에 반영하는 자동보정절차를 제안하고 제안된 방법을 실제 운용 중인 이동형해상감시레이더에 적용함으로써 운용가능성 및 편리성을 검증하였다.