A distributed system for tracking multiple targets with a pair of multifunction radars is proposed and implemented. The system performs track-to-track association and track-to-track fusion at the fusion center to form fused tracks. The association and fusion are performed using target state information linked via communication nodes from a radar at a remote location. Many factors can affect the track-to-track association and fusion performances. They include delays in data transmission buffer of the remote radar, the error in estimating time-stamp of the remote radar, and the gating in track-to-track association. The effects on association and fusion performances due to these factors are investigated through extensive numerical simulations.
본 논문에서 통합 전장 시뮬레이터 환경인 AddSIM에서 레이다 동작을 모의하기 위한 고해상도 다기능 레이다의 모델링을 제안한다. 다기능 레이다 모델을 AddSIM에 연동하기 위해, 모델링은 물리부, 논리부, 정보부로 구성된 컴포넌트 기반의 구조를 가져야 한다. 이를 위해, 레이다의 RF 하드웨어부를 물리부로, 제어부를 논리부로, 레이다의 RF 제원을 정보부로 각각 분리한다. 레이다의 물리부/논리부에 대한 세부 모델링 방법을 기술하며, 공학급 레벨의 시뮬레이션을 위한 데이터 구조 또한 제시한다. 다중 표적이 교전하는 시나리오에서 다기능 레이다의 성능이 수치적으로 분석하며 제안된 모델에 대한 타당성을 검증한다.
본 연구에서는, 수문해석모형과 국산 GIS 엔진인 HyGIS와 직접연계를 통해 자료수집 분석, 모의수행 및 결과도시를 일괄적으로 수행될 수 있도록 GIS-수문통합모형을 개발하였다. GIS 기반 수문모형의 자동화를 위해 유역 추출, 하도망 생성, 유출 매개변수의 산정 및 수문모형 진행을 필요한 모든 과정들에 대해서 사용자 인터페이스를 구축하고, 강우자료, 레이다/위성자료, 설계강우 조건으로부터 NGIS를 활용한 수문분석을 위한 NGIS자료의 표준화 과정을 제시하였다. 수문해석을 위한 유역추적방법에는 Clark, SCS, Snyder 방법, 하도추적방법에는 Muskingum, Muskingum-Cunge 방법 등과 같은 실제 실무분야에서 많이 이용되는 방법들이 이용 가능하도록 구성하였다. 수문모형과 NGIS DB와의 Interface 기능을 활용하여 국내 실무분야에 적용함에 있어 편의성과 실용성을 갖춘 모형을 개발을 통해, 수문모형 구축 시 NGIS 자료 및 지형 DB의 표준화 과정을 제시하고자 한다.
컴퓨터비전의 한 분야인 추적은 다양한 방법론들에 근거하여 활발히 연구되어온 분야이다. 추적알고리즘은 연속되는 영상 시퀀스의 객체를 지속적으로 추적하는 방법으로, 객체의 외형 변형, 이동, 회전, 폐색등 복잡한 환경에서도 강건히 추적하는 것에 초점이 맞춰져 있다. 본 논문에서는 딥러닝의 한 부류인 CNN의 컨볼루션 레이어에서 출력되는 특징맵과 변화되는 객체에 적응적으로 대응하는 코릴레이션 필터를 결합하여 복잡한 환경에서도 객체를 추적하는 방법을 제안한다.
An architecture for multiple radar tracking systems can be broadly categorized according to the methods in which the tracking functions are performed : central-level tracking and distributed tracking. In the central-level tracking, target tracking is performed using observations from all radar systems. This architecture provides optimal solution to target tracking. In distributed tracking, tracking is performed at each radar system and the composite track information is formed through track fusion integrating multiple radar-level tracks. Track-to-track fusion and track-to-track association are required to perform in this architecture. In this paper, issues and recent research on the two tracking architectures are surveyed.
본 논문에서는 키넥트(kinect)의 인체 추적 기능을 사용하여 다중 레이어 기능을 제공하는 제스처 인식 기반 드로잉 시스템을 설계 구현하였다. 제안된 드로잉 시스템은 제스처를 통해 자유롭게 그림을 그릴 수 있는 시스템으로 그림을 그리는 붓의 굵기 선택, 지우개를 이용한 그림 지우기, 사물을 이용한 물감색 선택, 템플릿을 이용한 그림그리기 등을 수행하는 다양한 제스처가 정의 되어 있고, 제스처를 이용하여 화면에 자유롭게 그림을 그릴 수 있도록 함으로써 사용자의 몰입감과 흥미를 높일 수 있도록 설계 구현되었다. 제안 시스템은 원하는 템플릿을 이용하여 색칠하기를 수행하는 템플릿 기반 드로잉 레이어와 템플릿 없이 자유롭게 그림을 그리는 프리 드로잉 레이어를 지원함으로써 다양한 그림 그리기가 가능하도록 구현되었다.
대공 레이다에서 표적의 분류는 대 탄도탄 모드 수행의 가장 중요한 부분 중 하나이다. 대 탄도탄 모드에서는 항공기와 탄도탄을 분류하여 각 표적에 따른 대응 방법을 결정한다. 표적 분류의 속도와 정확도는 적의 공격에 대한 대응 능력과 직접적인 관련이 있으므로, 효율적이고 정확한 표적 분류 알고리즘이 필수적이다. 일반적으로, 레이다는 표적 분류를 위해 JEM(Jet Engine Modulation) 및 HRR(High Range Resolution), ISAR(Inverse Synthetic Array Radar) 영상 등을 사용하는데, 이러한 기법들은 표적 분류를 위한 별도의(광대역 등) 레이다 파형과 DB(Data Base) 및 분류 알고리즘을 요구한다. 본 논문은 별도의 파형 없이 실제 다기능 레이다에서 적용 가능한 표적 분류 기법을 제안한다. 특징 벡터로 추적 시 얻은 표적의 운동학적인 특징(kinematics features)을 이용하여 레이다 하드웨어 및 시간 관점에서 레이다 자원을 아끼고, 구현이 간단하여 빠르고 상대적으로 정확한 퍼지 논리(fuzzy logic)를 분류 알고리즘으로 사용하여 실제 환경에서의 적용성을 높였다. 항공기의 실측 데이터와 탄도탄의 모의 신호를 사용하여 제안한 분류 알고리즘의 성능과 적합성을 증명하였다.
본 논문에서는 수신신호에 신호처리 기법을 수행함으로써 잡음을 감소시켜 탐지가능 거리를 향상시키는 방법을 제안한다. 레이다의 탐지 거리를 증가시키기 위해서는 수신신호의 잡음성분을 감소시켜야 한다. 제안하는 방식에서는 두 가지 방법을 이용하여 잡음성분을 감소시킨다. 첫째, 다수의 펄스로 송수신된 레이다 신호를 하나로 누적시킨다. 이때 더해지는 횟수가 증가할수록 잡음의 무작위성으로 인해 점차 작아지지만, 신호 부분은 점차 커지는 특성을 이용한다. 둘째, 누적된 신호를 주파수 스펙트럼으로 변환한 후 LMS (Least mean square) 필터를 적용시킨다. 레이다 수신신호의 경우 대부분이 잡음 성분이므로, 시간 영역에서 LMS 필터를 적용할 경우, 오히려 잡음이 더 증가하게 된다. 이를 방지하기 위해 수신신호를 전체 주파수 스펙트럼으로 변환한 후 LMS 필터를 적용한다. 이후 LMS 필터 출력을 시간 영역으로 다시 변환하고, 거리 추정 알고리즘을 수행한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 알고리즘을 적용함으로써 잡음 성분을 25 dB 개선시킴을 보였다. 실험은 국제우주정거장을 대상으로 한국항공우주연구원에서 보유중인 레이다의 기존 결과와 제안된 결과를 비교분석하여 최대 거리가 약 1,000 Km이상 측정됨을 관찰할 수 있었다.
본 논문에서는 2중의 송수신 모듈을 이용하여 2차원 상의 표적 위치를 탐지하고, 실시간으로 추적할 수 있는 근거리 FMCW 레이다를 설계 및 제작하였다. 시분할로 동작하는 송수신 모듈로부터 수집된 1차원 거리 정보를 교차 활용하여 2차원 위치를 추출하는 기법을 제안하였고, 2차원 근거리 레이다에 성공적으로 적용하였다. 개별 레이다의 송수신 모듈에 대한 성능 측정 결과로 10 m와 30 m 위치에 있는 표적에 대한 결과를 제시하였으며, 주파수 분해능에 대응하는 range bin을 이용한 2차원 표적 맵을 활용하여 2차원 레이다의 성능 검증이 수행되었고, 제안된 기법의 유효성을 확인하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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