수동 소나 시스템에서는 신호대 잡음비의 향상, 표적의 방위 탐지 및 위치 데이터 산출, 간섭신호 제거 등을 위하여 지향성 빔을 만들어 사용한다. 주변환경이 복잡한 해양에서 저소음의 표적을 원거리에서 탐지하기 위해서는 지향성 빔의 특성을 향상시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 선형으로 배열된 센서에서 각 센서 쌍들의 상호상관 행렬을 이용한 SCCBF (Spatial Cross Correlation Beamforming) 알고리즘을 제안하였다. 이상적인 조건하에서 제안된 SCCBF는 기존의 CBF (Conventional Beamforming)에 비해 배열 이득이 3 dB 이상 향상되고 표적의 탐지 방위 정확도를 나타내는 빔 폭이 CBF보다 0.5배 정도가 됨을 이론적으로 검증하고, 시뮬레이션을 통하여 이를 입증하였다. 또한 제안된 알고리즘을 적용한 선배열 수동 소나 시스템의 해상 시험 결과를 제시하였다.
이 논문에서는 적응 배열 안테나를 갖는 MC-CDMA를 위한 적응 빔 형성 알고리듬을 제안한다. 다중경로 페이딩에 robust하고 간단히 단일 탭 등화기를 사용하여 고속 데이터 전송에 적합한 것으로 알려진 MC-CDMA 시스템의 수신단에 안테나 배열을 사용함으로서 그 성능을 크게 개선할 수 있음을 보인다. 본 논문에서 제안된 MC-CDMA 시스템의 적응 빔 형성 알고리듬은 원하는 사용자의 파이롯 심벌(기준신호)과 수신된 파이롯 신호의 오차를 주파수 영역에서 계산하고, 그 주파수 영역 오차신호를 시간영역 오차 신호로 변환한 후, MSE가 최소가 되는 방향으로 적응 빔 형성기의 계수를 갱신하므로서 유도된다. 모의 실험과 해석적 방법을 통하여 MC-CDMA 시스템에 제안된 적응 빔 형성기법을 적용할 경우 수렴특성과 성능개선 효과를 확인한다.
본 논문은 보편적 통신방송 서비스를 고속의 데이터 처리 속도로 개인휴대단말에 제공하기 위한 고이득의 위성 탑재용 다중빔 대형 반사판 안테나의 설계에 관해 연구한 것이다. 대형 반사판 안테나는 급전부를 배열소자로 사용한 하이브리드 형태로 다중빔을 형성하도록 한다. 다중빔의 각각은 급전 배열소자의 일부군을 사용하여 형성되며, 배열소자군의 각 소자는 적절한 신호 크기와 위상을 갖도록 최적화되어야 한다. 최적화 과정은 GO (Geometrical Optics) 및 PO (Physical Optics) 해석을 통해 이루어졌다. 또한, 요구되는 EIRP (Effective Isotropically Radiated Power) 및 개별 소자의 전력 크기를 만족하도록 배열 소자의 개수도 최적화하였다. 한반도 지역에 서비스를 제공하기 위해 15개의 다중빔을 구성하고, 최적화 설계 과정을 통해 30m 급 반사판 안테나 구조와 25개 배열 소자로 구성되는 급전부를 설계하였다.
본 논문은 상향링크 공간분할접속 시스템에서 사용자 스케쥴링, 전력제어, 수신 빔포밍을 다룬다. 사용자는 단일 안테나를 가지며 기지국은 다중 안테나를 가진다고 가정한다. 기지국에서는 미리 약속된 방식으로 수신 빔포밍을 수행하고 빔포밍 후의 정해진 스케쥴링 방식에 따라 사용자가 선택된다. 본 논문에서는 사용자가 각자 자신이 다른 사용자의 신호에 미칠 간섭을 미리 계산하여 그 값이 특정 임계치보다 클 경우 자신의 송신 전력을 낮추는 전력 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 기술의 상향링크 데이터 전송률은 기존에 제안된 다양한 사용자 스케쥴링 알고리즘들에 비하여 월등히 좋은 성능을 보인다.
위성 기반의 신호정보수집(: Signal Intelligence, SIGINT)은 지형적인 제약사항 없이 정확한 데이터를 수집하는 것을 목적으로 하는데, 위성통신의 특성상 수집 신호의 전력이 매우 낮으며, 재밍을 포함한 간섭신호의 영향에 매우 취약하다. 따라서 위성을 사용하여 지상의 다양한 신호들을 수집하기 위해서는 높은 수준의 특정신호 도래각(: Angle-of-Arrival, AOA) 추정과 간섭제거 기술이 요구된다. 또한, 수집된 정보를 정확히 지상의 관제 센터에 전달하기 위해서는 높은 수준의 송신 빔형성(Beamforming) 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 기술들을 고려한 원형 형상 배열 안테나 기반의 빔형성 위성 시스템을 제시하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 시스템의 성능을 평가하고 분석한다. 원형 형상 배열 안테나 구조는 위성에 탑재하기 적합한 안테나 구조로써 위성 기반의 신호정보수집 시스템에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 포토닉스 기반의 Ku-대역 FMCW(Frequency Modulation Continuous Wave) 레이더 시스템에 적용할 전자식 빔 조향 배열 안테나 설계, 제작 및 검증 단계에 대해서 기술한다. 본 시스템은 송신부와 수신부가 따로 구성되어 있으며, 송수신부에 동일 안테나를 적용하였다. 설계된 안테나는 2×8 배열 구조를 가지며, Ku-대역에서 동작한다. 16개의 복사 소자 개별로 정재파비 측정 및 배열 복사 소자 간 커플링 영향성을 확인하였다. 또한, 송신 시 수신 안테나로 넘어가는 전력으로 인한 시스템 영향성을 최소화 하도록 송신 안테나, 수신 안테나 간의 분리도 특성을 최적화 하였으며 측정을 통해 확인하였다. 최종적으로 근접전계 챔버에서 16개 복사 소자 각각 빔 패턴 측정하여 데이터 확보 후 빔 합성을 통하여 2×8 배열 안테나의 빔폭, 부엽준위 및 빔 조향 특성을 확인하였다.
특히 디스크형 기록 매질에 홀로그래픽 데이터를 저장함에 있어서 뒤틀린 니매틱 액정디스플레이를 사용하여 세기와 위상을 동시에 변조하는 이진 데이터 표현 방법을 제안한다. 세기 변조만을 생각하면 제안한 방법을 이진 비트 값 0과 1이 액정디스플레이 픽셀의 어둡고(off) 밝은(on) 상태로 (또는 그 반대로) 각각 표현되기 때문에 기존의 방법과는 다르지 않다. 그러나 제안한 방법에서는 on 픽셀을 통과하는 빔들이 두 가지의 서로 다른 위상 지연을 가지도록 제어된다. 만약 이 두 종류의 빔들 간의 위상지연 차이가 180도에 가까우면 Fourier 면 홀로그램 기록 시 기록 면에서 데이터 영상의 dc 성분을 감소시킬 수 있으며 따라서 빔 세기분포를 향상 시킬 수 있다. 그리고 제안한 방법의 유용성을 실험적으로도 입증하였다.
1960년 인류 최초의 레이저 빔 발진이 성공한 이후, 불과 40년 만에 레이저는 우리 생활의 일부분으로 여겨질 만큼, 그 활용이 광범위하게 이루어지고 있다. CD 플레이어에서 반도체 레이저는 데이터를 읽어 음악을 만들어 내며, 놀이 공원에서는 환상적인 영상 쇼를 연출하며, 인터넷으로 세계를 잇는 광케이블에도 레이저가 정보를 전달하고 있다. 또한 레이저는 프린터로 활자를 인쇄하고, 물품의 바코드를 인식하며, 양복을 재단하며, 강판을 자유자재로 절단, 용접하기도 하며, 얼굴의 점과 여드름 제거 및 라식 수술도 널리 행하여지고 있다(중략)
본 연구에서는 최적 스무딩 필터를 이용한 이동 목표물 궤적 추정을 수행한다. 이동 목표물의 위치와 속도 데이터 확보를 위해 마이크로폰 어레이를 이용한 빔형성 기법이 적용하며, 획득 데이터를 이용한 궤적 추정 성능 향상을 위해 칼만 필터와 최적 스무딩 필터를 설계한다. 목표물의 기동을 고려한 싱어 표적 모델을 필터에 활용한다. 최적 스무딩 필터 검증을 위해 초기 기동을 하는 미사일 시뮬레이션 환경에서 추정 성능을 확인하였으며, 모형 로켓을 이용한 실험을 통해 빔형성 기법과 칼만 필터, 그리고 최적 스무딩 필터의 궤적 추정 성능을 검증하였다. 검증 결과 적용한 필터를 통해 빔형성 기법을 이용한 궤적 추정 성능의 향상을 확인하였으며, 칼만 필터와 비교해 최적 스무딩 필터의 이동 목표물 궤적 추정 정밀도가 향상됨을 확인하였다.
본 연구에서는 머신 러닝을 통해 하중 유형에 따른 구간을 나누어 각 하중 유형에 강한 적층 각도 순서가 배치되는 PIC 설계 방법이 범퍼 빔에 적용되었다. 머신 러닝을 적용하기 위한 학습 데이터의 입력 값과 라벨은 각각 전체 요소 중 일부인 참조 요소의 좌표와 하중 유형으로 정의되었다. 좌표 값을 나타내는 방법인 2D 표현 방법과 3D 표현 방법을 비교하기 위하여 각각의 방법으로 학습 데이터 생성 및 머신 러닝 모델이 학습되었다. 2D 표현 방법은 유한요소 모델을 각 면으로 나누고 그에 따른 학습 데이터 생성 및 머신 러닝 모델을 학습시키는 방법이며, 3D 표현 방법은 유한요소 모델 전체에서 학습 데이터를 생성하여 하나의 머신 러닝 모델을 학습시키는 방법이다. 머신 러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 베이지안 알고리즘을 통해 최적 값으로 튜닝되었으며, 튜닝 된 모델 중 k-NN 분류 방법이 가장 높은 예측률과 AUC-ROC로 나타났다. 그리고 2D 표현 방법과 3D 표현 방법 중 3D 표현 방법이 더 높은 성능을 보였다. 튜닝 된 머신 러닝 모델을 통해 예측된 하중 유형 데이터가 유한요소 모델에 매핑되었으며, 유한요소 해석을 통해 비교 검증되었다. 3D 표현 방법의 머신 러닝 모델로 설계된 PIC 방법이 강도 측면에서 더 우수함이 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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