• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1860-1866
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• 2016

헬기 사고의 대부분은 시야가 제한된 상황에서 착륙 시 구조물과의 충돌에 의한 사고로 안전한 주행을 위해 레이더와 같은 보조 장비가 요구된다. 본 논문에서는 회전하는 안테나를 장착한 헬기 레이더가 착륙하는 과정에서 고정 클러터에 대한 거리-방위각 이미지를 얻는 알고리즘을 제시한다. 동일 거리에 위치한 각각의 클러터 패치로부터 수신되는 신호를 모델링하고 클러터 특성 및 도플러 특성을 분석한다. 부엽(side lobe) 성분을 억제하고 주 빔(main lobe) 신호성분을 얻기 위한 필터구조를 설계하고 이 과정에서 발생하는 문제점에 대한 해결책을 제시한다. 마지막으로 시뮬레이션에 의해 거리-방위각 도메인에서의 가상의 지형 시나리오를 생성한 후 제시한 알고리즘의 성능을 검증한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.1-8
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• 2023

영상레이더(SAR)에서 인공표적에 대한 모델링은 주로 3차원 CAD(Computer Aided Design) 모델의 면(face) 및 모서리(edge)에서 반사되는 레이더 신호를 광선추적(ray-tracing) 방식으로 시뮬레이션하고 있고, 지구 표면의 클러터(clutter)에 대한 모델링은 영상레이더 이미지 자체에 대한 통계학적(statistical) 분석을 통해 분포(distribution) 특성이 유사한 종류들을 구분하는 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 지상의 인공표적 및 지표면의 배경 클러터를 3차원 점구름(point cloud) 산란점(scatterer point) 모델로 만들고 두 개의 모델이 통합된 상황에서 계산적(computational)인 신호처리 과정을 통해 영상 레이더 이미지를 생성하였으며, 이것을 실제 차량탑재형 영상레이더 시스템의 스트립맵(stripmap) 이미지 생성 결과 및 전자기적(EM) 모델링 또는 통계학적 분포 모델을 사용하여 분석한 결과와 유사한 지 비교해 보았다. 모델링 대상은 지상의 인공표적인 교량(다리)을 선정 했는데, 그 이유는 교량의 경유 주변에 수면과 지면이 같이 존재하는 특성이 있고 또한 군사용 및 민간용 활용에서 모두 관심이 많은 표적이기 때문이다.

• 한국해양공학회지
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• 제24권1호
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• pp.47-52
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• 2010

This study presents a modified scheme for the radar image simulation of sea waves. A simulated radar image was obtained by taking into account the dot product of the directed vector from the radar and the normal vector of the sea surface. Moreover, to calculate the radar image, we used the radar received power and radar cross section. To demonstrate the effectiveness of the proposed scheme, the wave spectrum from field data was utilized to obtain the simulated sea waves. The radar image was simulated using numerically generated sea waves. The wave statistics from the simulation agrees comparatively with those of the original field data acquired by real radar measurements.

• 한국전자파학회논문지
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• 제30권2호
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• pp.177-180
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• 2019

유도무기의 명중률 개선을 위해 해상 클러터 환경에서 표적을 정확하게 탐지하고 인식하는 연구가 다수 수행되고 있다. 해상 표적과 클러터의 신호가 다양하고 복잡한 특성을 보이기 때문에 능동 표적인식 기술에 대한 연구가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 스캔 영상(scan image)으로 형성된 이미지에 프랙탈 차원기법(fractal dimension)인 FS(Fractal Signature) 분류기와 영상정합기법(scene matching)인 HRTI(High Resolution Target Image)을 적용하여 표적과 클러터를 구분하고 표적 간의 인식하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘을 적용한 시뮬레이션 수행 결과, HRTI 분류기는 표적1과 표적2를 모두 100 %, FS 분류기는 표적 1과 표적 2를 각 각 90 %, 93 % 이상 구분 및 인식한다.