본 논문에서는 소형 추적 레이더에 적용 가능한 서보의 설계, 제작, 시험에 대해 기술하였다. 우선 1장에서는 본 연구의 필요성에 대해 기술하였다. 2장에서는 향후 소형 유도무기용 추적 레이다에 적용 가능한 서보 개발에 대해 기술하였다. 3장에서는 브러쉬 직류전동기, 브러쉬리스 직류 전동기, 영구 자석 동기 전동기의 전류 제어를 위한 설계 및 시험 결과를 대해 기술하였다. 그리고 4장에서는 시험 휠의 속도 제어를 위한 설계 및 시험 결과를 기술하였다. 그리고 5장에서는 앞선 시험들의 결과를 정리하였다. 본 논문에서는 보안상의 이유로 일부 그림을 의도적으로 흐림(blur) 처리 하였으며, 개발된 짐벌과의 시험이 아니라 별도의 시험 휠의 제어 결과를 기술하였다.
비행체 탑재 레이다는 민군 겸용으로 기상에 관계없이 전천후로 비행체의 안전 항행, 임무 감시, 사격 통제, 충돌 회피, 이착륙 등 비행에 필수적인 항공 전자 장치이다. 본 논문에서는 헬기 탑재 다중 모드 X-밴드 펄스 도플러 레이다 시험 모델의 설계, 제작 및 비행 시험 결과를 제시한다. 레이다 시스템은 안테나부, 송수신부, 신호처리부와 전시부의 4개의 LRU로 구성되며, 개발 기술은 평판 슬롯 배열 안테나, TWTA 송신기, coherent I/Q detector, 디지털 펄스 압축, MTI, DSP 기반 도플러 FFT 필터, 적응 CFAR, 도플러 추정보상 기법, 비행 안정화 및 TWS 추적 처리기를 포함한다. 개발된 레이다 시스템의 설계 성능은 다양한 지상 고정 및 이동 시험과 헬기 탑재 비행 시험을 통하여 이동 비행체 이동 클러터 보상과 MTD 성능을 확인하였다.
오래전부터 활용되어진 FMCW 레이다는 최근에 와서 고해상도 단거리 탐지 및 추적 등의 목적으로 다양하게 사용되어지고 있다. 이러한 레이다는 비교적 간단하게 구현이 가능할 뿐만 아니라 저 전력의 첨두치 신호를 넓은 주파수 대역에 걸쳐서 송신하는 방식이기 때문에 외부기기에 의한 전자파 신호의 탐지 가능성을 현저히 낮출 수 있는 장점을 가지고 있다. 이러한 레이다에서는 주파수 변조된 연속적인 파형의 신호를 송신하고 목표물에 의한 반사신호의 복조 시에도 이러한 신호를 기준 주파수로 사용한다. 따라서 목표물의 거리 및 속도 정보 모두 비트 주파수 형태로 수신되어진다. 즉 이러한 비트 스펙트럼 영역에서 물체의 탐지여부를 판단하고 관련 정보를 추출하게 된다. 따라서 비트 스펙트럼 추정의 정확도 및 해상도가 우수하여야 한다. 그러나 기존의 FFT(Fast Fourier Transform) 방식에 의한 스펙트럼 추정은 레이다 수신 신호의 획득시간이 짧을 경우 높은 주파수 해상도 및 낮은 부엽크기를 유지 할 수 없는 문제가 발생하게 된다. 이러한 문제는 반사신호의 강도가 현저히 다른 인접 목표물들 간의 탐지를 어렵게 할뿐만 아니라 추출된 정보의 신뢰성을 떨어트린다. 따라서 본 논문에서는 모델 파라메터 추정 방법인 AR(Autoregressive) 및 EV(Eigenvector) 스펙트럼 추정을 적용하여 이러한 문제점들을 개선하였으며 그 모의실험 결과들을 비교하고 분석하였다.
DBS 알고리즘은 레이다가 방위각 해상도 성능을 향상시키는 방안이다. DBS 영상에는 레이다의 탐색영역 정보를 포함하기 때문에 탐지하고자 하는 표적외에도 다양한 클러터 성분이 존재한다. DBS 영상에서 원하는 표적을 탐지/추적하기 위해서는 표적과 클러터 성분을 식별할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 DBS 영상에서 표적을 식별하기 위하여 영상크기와 지형 정보(DTED)를 이용하는 방안을 서술한다. 형태연산(morphological) 필터, 체인코드를 이용하여 영상의 크기정보를 획득하고 클러터 성분을 배제하였고, DTED와 정합하여 표적을 결정한다.
소나나 레이다분야에서 목표물로부터 오는 신호의 산란점을 추정하는 것은 추정한 산란점 특성을 분석하여 목표물을 식별하기 위해서 연구되어 오고 있다. 지금까지 연구되어온 모델링에 의한 산란점 추정을 보면 많은 경우 Prony 모델에 근거하여 추정하고 있다. Prony 모델을 레이다나 소나에 적용할 때에 몇 가지 단점을 갖고 있다. 그 첫째는 Prony모델이 잡음에 약하다는 점이고 둘째는 Prony모델이 모델차수에 대한 사전정보를 요구한다는 점이다. 본 논문에서는 위에 든 단점중에서 잡음에 취약한 점을 보완하기 위해서 입력 신호 성분만을 자동 추적하는 창함수(Automatic Tracking Window)를 전처리기로 사용한 Prony 산란점 추정 방법을 제안한다. 또 그 성능을 기존 Prony방법만을 사용한 산란점 추정방법과 비교하여 잡음에 대한 성능 향상을 보였다.
We propose an object extraction technique adequate for the radial shape's radar signal structure for the purpose of implementing ARPA(Automatic Radar Plotting Aid) installed in the vessel. The radar signal data are processed by interpolation and accumulation to acquire a qualified image. The objects of the radar image have characteristics of having different shape and size as it gets far from the center, and it is not adequate for clustering generally. Therefore, this study designs a new vigilance distance model of elliptical shape and adopts this model in the ART2 neural network. We prove that the proposed clustering method makes it possible to extract objects adaptively and to separate the connected objects effectively.
다기능 레이다(multi-function radar: MFR)는 탐지, 추적, 식별 등 다양한 기능을 동시에 수행하는 레이다 시스템이다. 이러한 MFR은 여러 기능을 실시간 내에 수행해야 하기 때문에, 탐지 모드를 위한 측정 시간이 매우 짧은 특징을 갖고 있다. 또한, 저 레이다 단면적(radar cross section: RCS)을 갖는 해상표적을 탐지하기 위해 개발된 기존의 다양한 탐지기법들이 존재하며, 해당 기법들을 MFR 탐지모드에도 사용할 수 있다. 그러나 기존에 연구된 많은 해상표적 탐지기법은 상대적으로 긴 시간 측정된 해상 신호에 대해 효과적 해상표적 탐지가 가능하도록 개발되었기 때문에, 매우 짧은 측정시간을 갖는 MFR 탐지 모드에는 적합하지 않은 부분이 있다. 본 논문에서는 MFR 탐지 모드의 짧은 측정 시간을 고려한 해상클러터 모델링 방법을 제시하고, 이를 이용하여 해상 클러터 신호를 생성하였다. 또한 해상표적 RCS를 수치해석기법을 이용하여 계산하고, 앞에서 계산된 클러터 신호와 결합하였다. 이렇게 생성된 최종 레이다 수신 신호를 이용하여 기존에 개발된 4가지 서로 다른 해상표적 탐지기법을 적용하고, 탐지성능을 분석하였다.
JPDAF(Joint Probabilistic Data Association Filter)는 다중표적 추적에서 존재하는 표적에서 측정값들이 유래되었을 사후 확률을 이용하여 표적의 상태 추정치에 대한 갱신을 진행하는 방식이다. 이러한 JPDAF 방식에 고정구간 평활화(fixed-interval smoothing)기법을 적용하여 얻은 JPDAS(Joint Probabilistic Data Association Smoothing) 방식을 기반으로 이 논문에서는 모탄에서 분리되어 낙하하는 다수의 자탄에 대한 다중표적 추적알고리즘을 제안하였다. 독립적으로 JPDAF와 JPDAS를 이용한 다중표적 추적알고리즘을 100번 수행하여 얻은 표적의 상태 추정치와 표적의 실제 상태의 차이의 평균으로 두 다중표적 추적알고리즘의 성능을 비교하였다. 이를 기반으로, 제안한 JPDAS가 JPDAF보다 레이다의 표적 추적 문제에 대한 성능이 좋음을 보여주는 시뮬레이션 결과들이 제시되었다.
본 논문에서는 빠르게 기동하는 표적의 상태벡터를 효과적으로 추정하는 필터링 기법을 제안한다. 적 미사일을 높은 확률로 요격하기 위해서는 스윗 스팟이라고 불리는 지점을 타격해야 하며, 이를 위해서는 표적의 길이와 위치를 정확히 추정해야 한다. 논문에서는 FMCW 레이다에 기반하여 고분해능 거리 프로파일(HRRPs)을 생성한 후 제안된 필터링 기법을 통해 표적의 길이와 움직임을 추정하고 있다. 실제에 가까운 레이다 측정치를 모사하기 위해 ISAR 이미지를 통해 각도에 따른 표적의 산란점 특성에 대한 연구가 진행되었다. 또한 측정 잡음 공분산 행렬 R 이 고정되어 있는 기존의 칼만 필터의 경우 SNR 값이 급격히 변화하는 상황에서는 표적의 효과적인 추적이 어려우며, 제안된 기법에서는 공분산 행렬 R 을 측정값을 이용해 지속적으로 개선하며 표적을 추적하게 된다. 기법의 성능 확인을 위해 요격 미사일이 목표물을 추적하는 상황에 대하여 시뮬레이션이 수행되었으며, 시뮬레이션 결과는 제안된 필터링 기법이 실제 데이터에 효과적으로 수렴함을 보인다.
우리나라에서의 심부 소형 터널의 탐사에는 주로 탄성파 탐사법이나 지오레이다 탐사법이 사용되어 왔으며, 그중에서 탄성파 탐사는 주로 주시나 진폭을 이용하여 터널의 위치를 해석하였다. 그러나 측정 시추공간의 짧은 거리와 초동의 피킹 오차 등에 의해서 터널의 정확한 위치 해석은 매우 불안정하였다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 주시 자료와 진폭 자료의 시뮬레이션에 의한 위치 추적을 시도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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