이 논문에서는 주기적인 특성을 가진 펄스 열들이 서로 다른 초기 위상을 가지고 수신기에 입력되었을 때 도래시간 차이를 이용하여 펄스 열을 분리하는 방법을 제시하고자 한다. 주기적인 펄스 열을 주파수 관점에서 고찰해 보면 하나의 펄스 열 주파수 값으로 특성 지울 수 있으며 이러한 성질은 다중의 펄스 열이 포함된 신호 환경 하에서도 동일하게 나타난다. 제안된 기법은 기존의 스펙트럼 영역에서 사용된 신호 도래 시간의 지수함수로의 매핑을 대신하여 신호 도래 시간 차이를 이용하였으며 실제 다중 환경에서 나타날 수 있는 신호 성분들의 펄스 열 주파수 추정을 위하여 기존의 방법과 비교함으로써 제시한 방법의 타당성을 검증하였다.
본 논문은 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 레이더 펄스열 탐지 기법을 제안하며, 전자전 시스템의 위협식별을 위한 펄스열 분리에 사용될 목적으로 개발되었다. 기존의 펄스열 탐지는 히스토그램 혹은 연속 웨이브렛 변환을 이용한 결정론적 접근이 일반적이었으나, 전자전 신호환경에서 빈번히 발생하는 신호누락, 잡음 및 대전자전 레이더 신호에 대해서는 탐지 신뢰성이 떨어진다. 제안한 기법은 펄스 도래시간만을 이용하는 펄스열 탐지 기법으로서 유전자 알고리즘의 확률론적 특성을 이용하여 설계되었다. 본 기법에서는 펄스의 도래 시간차를 초기 염색체로 구성하였으며, 펄스위상을 정의하여 이를 이용한 적합도 검증을 수행하였다. 그리고 다중 신호원의 분리를 목적으로 하는 레이더 펄스열 탐지를 위해서 비용함수를 이용한 조기 종료 및 그룹화를 적용하였다. 제안한 기법을 이용하여 모의 레이더 신호에 대해 실험한 결과 기존의 방법에 비해 탐지 위협개수 및 펄스 반복 주기의 탐지 정확도가 향상되었음을 확인하였다.
펨토기술은 펨토초영역에서 일어나는 물리화학적 현상을 이용하여 공학적으로 이용하는 학문이다. 펨토초(femtosecond)는 시간의 단위로서 1펨토초는 1000조분의 1초($10^{-15}$)에 해당된다. 일반적으로 사람의 머리카락 두께는 약 100fm 인데 100 펨토초라고 하더라도 빛이 머리카락 두께의 1/2도 진행하지 못하는 극도의 짧은 시간에 불과하다. 이러한 펨토기술은 극초단 레이저의 발달로 가능해졌다. 1960년대 초 레이저 펄스폭을 줄일 수 있는 기술이 개발돼 나노초 시대가 열린 이후 60년대 중반에 펄스폭을 더욱 줄일 수 있는 모든 잠금기술이 개발돼 피코초 시대가 도래했다.(중략)
본 논문은 임의의 펄스 레이저 송신기에서 방사되는 레이저 펄스 신호를 실시간으로 수신하여 수신된 레이저 펄스열(pulse train)의 펄스 반복주기(pulse repeat interval: PRI)의 형태와 반복 시간을 계산하는 방법에 대하여 기술하였다. 레이저 송신기에서 방사되는 펄스열의 형태와 주기는 고정(fixed), 지터(jitter), 삼각파 등 매우 다양하며, 이러한 레이저 신호의 PRI 패턴을 구하기 위해서 펄스도래시간(time of pulse arrival)의 1차 차분과 2차 차분을 이용하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 TOA의 1차 차분의 표준편차가 평균값의 5%이하이면 수신된 펄스열은 고정 PRI 패턴 또는 지터 PRI 패턴이며, 5% 이상이면 삼각파 또는 톱니파 등의 PRI 패턴으로 분리한다. 본 알고리즘을 이용하여 펄스열을 분리한 결과 신호 분석능력이 우수하여 레이저 감시 시스템 등에 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
Some signals, such as in radar system, are transmitted as periodic pulse trains. If more than one pulse train are transmitted over the same communication channel, a problem is to separate them for source identification and extract each pulse train at the receiver. This is known as pulse train deinterleaving. In this paper, we present an approach for deinterleaving the pulse trains and extracting their periods combining the estimation of the frequency of each pulse train by DFT, CDIF/SDIF histogram and Sequence Search technique. Also, we present the result of deinterleaving pulse trains and extracting PRI in the complex environment which multiple signals are interleaved.
항공레이저측량(LiDAR)는 대상물에 반사되어 오는 레이저를 이용하여 멀리 위치한 대상물의 정보를 측정하는 광학원격탐사기술이다. 항공기에 레이저센서를 장착, 지표면에 레이저 펄스를 주사하여 반사된 펄스의 도달시간을 측정, 반사지점의 3차원 위치좌표를 계산하여 지표면의 정보를 추출한다. 항공레이저측량(LiDAR)는 재난재해관리, 도로 및 교통, 시설물계획관리, 지역지구 계획 등에 활용할 수 있다. 또한 항공사진과 GIS를 활용함으로서 실세계의 3차원 표현이 가능하며 실세계를 인터넷, PDA 및 핸드폰 등에 3차원으로 표현하는데 필요한 데이터베이스를 제공할 수 있다. 이는 도래하는 유비쿼터스 시대에 필요한 정확하고 정교한 데이터기반을 구성한다.
다변측정감시시스템은 탑재 트랜스폰더에서 전송되는 신호를 지상에 설치된 여러 수신기에서 획득하고 각각의 수신기의 신호 획득시간의 차를 이용하여 표적의 위치를 계산한다. TDOA(Time Difference Of Arrival) 계산 방법을 이용하는 다변측정감시시스템의 위치 정확도에 가장 큰 영향을 주는 요소 중 하나는 신호 입력 시각 측정 시 발생하는 오차이다. 수신기에서 신호 입력 시각을 측정할 경우 수신기의 기준 클럭을 이용하여 입력 신호를 샘플링하고 동일한 샘플링 레이트를 가지는 기준 샘플(Reference Sample)을 Cross Correlation 기법에 적용한다. 따라서 신호 입력 시각의 정밀도는 기준 클럭에 비례한다. 본 논문에서는 기준 샘플과 이를 샘플링 레이트보다 작은 시간으로 기준 샘플을 지연시킨 다수의 샘플(DRS, Delayed Reference Sample)을 수신기의 입력신호와 Cross Correlation을 수행하여 신호 입력 시각을 보다 정밀하게 측정하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 이를 검증하기 위해 Matlab을 이용하여 타겟에서 송출하는 트랜스폰더의 펄스 신호를 구현하였으며 시뮬레이션을 통해 제안한 DRS와 입력신호와의 Cross Correlation을 수행하였다. 이 결과로 부터 신호 입력 시각 정밀 측정의 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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