최근 국립전파연구원에서는 5G 이동통신 도심/부도심 지역에서 빌딩에 의한 클러터 손실을 예측하기 위해 3, 6, 10, 18, 24 GHz 대역에서 전파측정을 수행하였다. 본 연구에서는 송신안테나 높이가 85 m일 때, 도심과 부도심환경에서 주파수에 따라 측정된 클러터 손실을 비교하며, ITU-R P.2108 예측모델과의 오차를 평가하였다. 도심이나 부도심 지역에서 주파수가 높을수록 클러터 손실이 크게 나타나며, 도심 지역에서의 클러터 손실은 부도심 지역보다 더욱 강한 클러터 손실을 보이지만, ITU-R P.2108 예측 모델보다 낮은 클러터 손실을 얻어졌다. 결론적으로 측정된 데이터로부터 송신 안테나가 85 m로 높은 경우 도심/부도심 지역에서 클러터 손실에 대한 데이터를 예측모델에 반영하여 클러터 손실 예측모델을 좀 더 개선시켜 나갈 필요가 있다.
본 논문은 고밀도 클러터 환경에서 클러터 제거기능을 이용하여 구간선형기동 수중운동체의 탐지 및 추적에 대한 성능향상을 다루었다. 고밀도 클러터 환경에서 허프변환(Hough transform)을 이용한 클러터 제거 알고리즘을 통해 클러터 특성을 나타내는 측정치를 제거한 후 남은 측정치에 대해 추적 필터인 CMKF-L을 적용하여 추적성능을 확인하였다. 모의 신호와 해상실험데이터를 이용하여 실험을 수행하였으며 고밀도 클러터 환경에서 제안하는 알고리즘을 적용하여 클러터는 상당수 제거되고 표적에 대한 추적은 지속적으로 안정되게 수행됨을 확인하였다.
실제 레이다가 운용되는 환경에서 발생되는 클러터는 비균질성(heterogeneous)의 특성을 갖는 동시에 바이스태틱 레이다나 모노스태틱 non-sidelooking 레이다 구조인 경우는 클러터의 비정상성(nonstationary) 특성도 갖는다. 이러한 특성에 의해서 클러터 신호를 추정하는데 필요한 IID(Independent Identically Distributed) secondary 데이터 개수에 제약이 따르므로 클러터 억제 성능이 저하된다. 본 논문에서는 바이스태틱 레이다 환경에서 Cell under test에 대한 사전정보만을 이용하여 클러터 신호를 추정함으로써 secondary 데이터 없이 클러터를 억제하는 알고리즘을 제시한다. 바이스태틱 클러터의 angle-Doppler 스펙트럼 상에서 구조 분석을 통해 사전정보로 부터 클러터를 추정하는 것이 가능함을 보이고, 고유치 해석에 의해 클러터 억제 과정을 제시한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제시하는 클러터 억제 알고리즘의 성능을 보인다.
본 논문에서는 다양한 종류의 지표면에 대하여 분석하여 산란 특성을 연구하고 SAR 클러터 영상을 제작하고 실제 SAR 클러터 영상과 비교한다. 먼저 지표면의 특성을 분석하기 위해 각각의 지표면에 대해서 입력변수를 측정한다. 측정한 데이터를 이용하여 Oh 모델, PO 모델, radiative transfer model(RTM)을 이용하여 각도 별 산란계수를 구하였다. SAR 영상 생성을 위해 먼저 측정 지역의 DEM (digital elevation map)과 LCM (land cover map)데이터를 제작한다. DEM 데이터의 단일 픽셀(pixel)의 높이 정보를 이용하여 픽셀의 입사각을 계산하고 입사각에 따른 해당 지표면의 산란 계수를 대입한다. LCM 데이터는 해당 지역의 답사를 통해 논, 밭, 산, 길, 인공물 등을 1:5000 지도에 기입하여 SAR 영상 생성에 사용한다. DEM 데이터와 LCM 데이터를 사용하여 입사각과 지표면 종류에 따른 계수를 계산하고 영상잡음(speckle)과 영상질감(texture)을 이용하여 SAR 클러터 영상을 생성하고 실제 영상과 비교한다.
본 논문에서는 실제 환경을 고려하여 비행 중인 소형 무인기를 탐지할 수 있는 기법을 제안한다. 소형 무인기는 일반적으로 시가지 혹은 산악 지형 내에서 저고도 비행을 수행하므로 클러터(clutter)에 의해 자주 가려지게 된다. 따라서 우수한 탐지 성능 획득을 위해서는 잡음뿐만 아니라, 클러터를 고려한 탐지가 필수적이며, 각각의 클러터 제거 기법에 따른 성능 분석이 요구된다. 제안된 탐지 과정은 클러터 제거 기법 및 펄스 합성 기법을 통해 클러터 및 잡음을 억제한 후, CFAR 검출기를 통해 소형 무인기 탐지를 수행한다. 이때, 3가지 클러터 제거 기법을 적용한 후, 각 기법에 따른 소형 무인기 탐지 성능을 분석한다. 실제 야외 환경에서의 실험을 통한 측정 데이터(data)를 토대로 소형 무인기 탐지에 적합한 클러터 제거 기법을 도출할 수 있었다.
In this paper, we provide the new alogorithm for maneuvering target tracking in clutter environment using perception net. The perception net, as a structural representation of the sensing capabilities of a system, may supply the constraints that target must be satisfied with. The results form perception net applying to IMMPDA are compared with those obtained from IMMPDA.
본 논문에서는 레이다 클러터 자료와 실험적 또는 이론적 모델을 모아 분서가였다. 원격탐사에 대한 자료와 모델이 폭넓게 연구되었는데 이는 비교적 세부적인 목표물에 대한 자료가 풍부한 장점이 있기 때문이다. 실제 레이다 설계에는 원격탐사에 사용되는 입사각 보다 큰 영역(near grazing angle)의 클러터 자료 및 모델이 필요한데 이에 대한 연구는 더 계속 되어야 한다.
기상 레이다 시스템은 지상, 해상, 상공 등의 넓은 입체 공간에 분포하는 기상정보를 실시간으로 제공한다. 그러나 산악지역과 같이 강수 신호 주변에 지형 클러터가 존재하는 경우, 큰 지형 클러터 신호를 강수 신호로 오인하여 잘못된 기상 정보를 제공할 수 있다. 우리나라 국토는 산지가 많아서 지형 클러터의 영향으로 인한 기상 오류를 줄이기 위해서는, 국내 지형 환경에 적합한 클러터 제거 기법이 필요하다. 본 논문에서는 지형 특성을 반영한 클러터 맵을 만들어, 지형 클러터를 제거하는 C-Map 기법을 제안한다. 클러터 맵은 맑은 날의 원시 신호(I/Q) 자료를 이용하여 획득되고, 지형 클러터 제거는 클러터 맵과 수신 신호의 도플러 차이를 이용하여 수행된다. 제안된 알고리듬의 성능 분석은 소백산 강우 레이다 데이터를 이용하여 수행되었으며, 임계상수에 따른 지형 클러터 제거율은 91.17 %로 나타났다.
본 논문에서는 천해 환경에서 고밀도로 형성되는 클러터를 제거하는 군집화 기반의 능동소나 클러터 제거 기법을 제안한다. 먼저 제안하는 기법에서는 표적의 속도, 송신 핑 주기 등을 고려하여 측정치에 대해 밀도 기반의 군집화를 수행한다. 군집으로 분류된 측정치들을 실제 표적에 대한 후보로 가정하고 군집화 되지 않은 측정치인 잡음을 제거한다. 군집화 후 군집별 표적 여부를 판단하기 위해 유효성 검사를 실시하여 표적과 클러터를 구분한다. 최종적으로 표적으로 분류되지 않은 군집의 측정치들을 클러터로 간주하여 제거한다. 제안한 기법을 모의신호와 해상실험데이터를 이용하여 성능 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 군집화 기반의 능동소나 클러터 기법의 성능이 기존 방법보다 우수함을 확인하였다.
아군을 위협하는 해상 표적이 저고도화, 소형화 및 고속화됨에 따라 해상 상태에 따른 클러터 변화 분석 및 모델링의 필요성이 증가하고 있다. 해상 상태에 따른 클러터는 저고도 소형 해상 표적의 탐지율을 저하시키는 등 레이다 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 함정용 다기능 레이다의 탐지 성능 분석을 위하여 여러 해상 클러터 모델 중 레이다가 운용될 환경에 적합한 해상 클러터 모델을 선정하고 클러터 환경 하에서의 저고도 소형 표적 탐지에 대한 분석을 진행하였다. 기 설치된 해상 표적 탐지용 레이다의 실측 데이터를 활용하여 기존에 알려진 4가지 해상 클러터 모델을 해상상태별로 구현하고 이를 비교, 분석하였다. 이를 통해 실제 레이다 환경을 가장 잘 반영한 클러터 모델을 선정함으로써 클러터 모델에 대한 신뢰성을 확보하였다. 이후 선정된 모델을 활용하여 저고도 소형 표적 (RCS 1㎡)에 대한 탐지가능 거리를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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