본 논문에서는 DTV(Digital Television) 기반의 수동형 레이다와 다중 채널 융합 기법을 이용한 항공기 표적 인식 방법을 제안하였다. DTV에서 송신되는 다수의 채널을 융합하여 표적인식에 필요한 해상도의 HRRP(High Resolution Range Profile)를 획득하였다. HRRP는 AR(Auto Regressive) 기법 또는 제로 패딩 기법을 이용하여 획득하였다. 획득한 HRRP로부터, 경사하강법을 이용한 CLEAN 기법을 통해 산란점을 추출한 후 특성벡터를 생성하였으며, 이를 신경망 구분기에 학습시켜 표적 인식을 수행하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 실제 국내에서 운용되고 있는 3개의 송신소(관악산, 용문산, 견월악)의 주파수 대역을 가정하고, 4종의 항공기 실스케일 3D 캐드 모델을 이용하여 제안된 방법과 각 송신소의 단일 채널 주파수를 이용하였을 때의 표적인식 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법이 3개의 송신소 모두에서 각 송신소의 단일 채널 주파수를 이용하였을 때보다 높은 표적 인식 성능을 보였다.
본 논문에서는 레이더 표적 인식 성능을 향상시키기 위한 방법으로 특성 벡터 융합 기법을 제안하였다. 제안하는 방법은 두 개의 수신기로 입력되는 신호로부터 추출된 특성 벡터를 서로 융합해서 사용함으로써 표적에 대해 더 많은 정보를 획득할 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 먼저, 세 가지의 서로 다른 전투기의 실스케일 캐드 모델들에 대해 모노스태틱 및 바이스태틱 RCS(Radar Cross Section)를 계산하였다. 계산된 RCS로부터 표적의 특성 벡터인 산란점 정보를 추출하기 위해 시간 영역의 1차원 FFT(Fast Fourier Transform) 기반의 CLEAN 알고리즘을 이용하였다. 추출된 특성 벡터는 신경망 구분기의 입력으로 사용되어 표적 구분 실험을 수행한 결과, 제안하는 방법이 모노스태틱 및 바이스태틱 특성 벡터를 따로 사용했을 때보다 표적 인식 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
다중표적 추적시스템은 여러 개의 표적물을 동시에 추적한다. 이와 같은 시스템에서는 여러 개의 표적물들에 관한 위치정보들과 추적중인 표적물들과의 정보융합과정이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 경우에 추적중인 표적물들이 지니는 예측위치들의 신뢰구간을 이용하여 측정한 위치정보들을 각각의 표적물들에 할당하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 실제의 교통정보에 적용하여 그 우수한 특성을 살펴보았다.
본 논문에서는 소나 시스템을 통해 획득된 수중 음향 신호를 디지털 영상의 형태로 변환한다. 그리고 이러한 형태의 영상에 대해 영상 처리 기법을 도입하여 표적 후보를 탐지하고, 이들 영역에 대해 정보를 강화하는 알고리즘을 제안한다. 수중 표적의 탐지 과정은 우선 수중음향신호 영상에서 불규칙한 형태로 분포하고 있는 배경 잡음을 추정하여 재구성한 뒤, 원 영상에서 배경 영상을 제거하여 초기 표적 후보군을 획득한다. 또한 도플러 신호 정보를 가공하여 가중치 맵을 생성하고, 배경잡음이 제거된 영상에 대해 가중치 맵을 이용한 필터링 과정을 수행함으로써 표적 후보에 대한 정보를 보다 정확히 확보하고, 단일프레임에서의 표적 후보 정보를 강화한다. 본 논문에서는 시뮬레이션으로 획득된 수중음향신호에 대해 제안된 알고리즘을 적용하여, 불규칙적으로 발생하게 되는 잡음이 대부분 제거됨을 확인하였고, 필터링 및 표적 탐지 과정을 통해 수중음향신호 영상에서 표적이 더욱 명확히 표시됨을 확인하였다.
It is very important for the combat system to process extensive data exactly at short time for the better situation awareness compared with the threats in these days. This paper suggests to add radial velocity on the decision factor of sensor data fusion in the existing algorithm for the accuracy enhancement of the sensor data fusion in the combat system.
본 논문에서는 영상에서 반복적인 가우시안 커널을 사용하여 소형 표적의 크기와 위치를 검출하는 방법을 제안한다. 소형 표적의 크기와 위치를 검출하는 방법은 우선 페이싯 모델을 원 영상에 적용하여 국부 극대 값을 검출하고 $3{\times}3$ 가우시안 커널을 반복적으로 사용한다. 이때 반복횟수에 따른 국부 극대값 $D_2$를 비교하여 이에 따른 소형 표적의 크기를 결정한다. 또한 계산의 복잡성을 줄이기 위하여 커널을 반복적으로 사용할 때 가우시안 피라미드를 사용하였다. 실험에서는 소형 표적의 크기와 위치가 반복 횟수에 따라 정확히 검출되는 것을 확인하였고 기존의 방법에 비하여 처리속도가 개선된 것을 확인하였다.
본 논문에서 8mm 파장영역에서 획득한 수동형 밀리미터파 영상을 이용하여 위험물체를 은닉한 대상으로부터 금속표적(권총)을 자동으로 분할하고 식별하는 실시간 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface)를 구현한다. 은닉된 표적의 분할 방법은 다단계 영상 분할 방법을 이용한다. 다단계 영상 분할의 각 단계는 밀리미터파 영상의 히스토그램을 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)로 가정하고 LBG 양자화(Vector-Quantization)과 추정(Expectation)-최대화(Maximization) 알고리즘으로 구성된다. 첫 번째 단계에서 배경으로부터 몸체 영역을 분할하고 두 번째 단계에서 몸체로부터 은닉된 물체 영역을 순차적으로 분할한다. 실험 및 시뮬레이션에서는 그래픽 사용자 인터페이스 프로그램을 이용하여 분석된 결과를 보여준다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 이상치를 포함한 수신 신호 강도와 신호의 도달 각도 측정치 기반의 표적위치추정 성능 저하를 방지하기 위한 이상치 검출 알고리즘 C-SCGP를 제안한다. 센서 오작동, 재밍, 심한 잡음과 같은 다양한 이상치 원인으로 인해 표적 위치추정 정확도가 크게 떨어질 수 있어, 모든 이상치를 탐지하고 제거하는 것이 중요하다. 이러한 이상치를 제거하기 위해 single cluster graph partitioning (SCGP) 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 기존의 SCGP 알고리즘은 hyperparameter 최적화를 통한 threshold 설정과 이상치 확률 계산이 필수적이므로 다양한 분야에 효율적인 적용이 제한되어왔다. 본 논문에서 제안된 continuous-SCGP (C-SCGP) 알고리즘은 이러한 SCGP의 약점을 극복한다. 다양한 잡음 환경에서 threshold 설정과 이상치 확률 계산이 필요 없는 제안된 C-SCGP 알고리즘과 threshold 설정과 이상치 확률 계산을 요구하는 SCGP 알고리즘의 이상치 제거 성능이 같음을 최종 추정된 표적의 RMSE 성능을 통하여 검증하였다.
이 논문에서는 장애물이 존재하는 환경에서 적외선 센서를 가진 다수의 감시 로봇이 획득한 정보를 융합하여 분산되어있는 표적의 위치 좌표를 추정하는 기법을 제안한다. 방위각(azimuth)과 표적을 대응시키는 방법으로는 장애물이 존재하지 않는 경우에서 제안되었던 깊이-우선(depth-first) 트리 탐색(tree search) 기법을 바탕으로, 우회경로 탐색, 중간 단계 탐색 종료, 하위 단계 부분 탐색, 결정기준 보완 등을 추가함으로써 트리 탐색을 확장한 새로운 기법을 제시하였다. 방위각과 표적이 대응된 후에는 하나의 표적을 가리키는 방위각들에 최소 제곱 오차(least square error) 알고리듬을 적용하여 최적 교점을 구함으로써 표적의 위치 좌표를 추정한다. 제안한 위치 추정 기법의 좌표 추정 성능과 복잡도를 모의실험으로 제시하고 분석한다.
적외선 표적의 정밀한 모델링을 위해서는 정확한 표면온도 계산이 필요하다. 본 논문에서는 전도, 대류, 복사를 고려한 복합 열해석 모듈을 소프트웨어로 구현하고, 이를 통하여 표적 재질 및 자세, 환경 요건에 따른 표적의 표면온도 해석을 수행 하였다. 구현된 결과는 상용 소프트웨어인 OKTAL-SE 와의 비교를 통하여 결과의 신뢰성을 검증하였다. 그 결과 자체 검증이 완료된 상용 소프트웨어인 OKTAL-SE 와 약 1% 이내의 오차를 보였다. 계산된 온도 결과를 바탕으로 적외선 표적 모델링을 수행하였으며 OKTAL-SE와의 연동을 통해 적외선 신호 해석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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