수자원 관리를 위하여 활용되고 있는 레이다 센서는 도플러 주파수를 추정함으로서 표면 유속을 측정한다. 따라서 도플러 주파수 추정치에서의 높은 신뢰성 및 정확도가 요구된다. 그러나 유속 관련 도플러 스펙트럼은 측정 환경 및 기상 상태에 따라 매우 다양한 형태를 나타낼 수 있다. 따라서 현재 레이다 센서에서 사용되는 기존의 유속정보 추출 알고리즘의 정확도 및 신뢰성에 심각한 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 방법을 개선할 수 있는 도플러 스펙트럼 첨두치 주파수 추정에 의한 유속 정보 추출 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 기존 방법에 비하여 더 정확한 유속의 측정이 가능함을 보여준다.
인공위성 Synthetic Aperture Radar(SAR)는 물리해양학적 현상을 정량적으로 관측하는데 가장 유용한 도구 중의 하나이다. SAR의 도플러 편이(Doppler shift) 현상은 센서와 해양표면 유체와의 상대적인 움직임 차이로 인해 발생될 수 있다. 따라서, 단 채널 SAR 원시자료에 기록된 도플러 정보는 해양의 유체 이동속도를 추정하는데 유용하다. 유체의 이동속도는 측정된 도플러 중심주파수(estimated Doppler centroid)와 예측된 도플러 중심주파수(predicted Doppler centroid) 사이의 차이를 측정함으로써 계산될 수 있다. 예측된 도플러 중심주파수는 표적이 움직이지 않는다고 가정했을 때의 중심주파수로서 위성의 궤도, 시선 각, 자세 등과 같은 기하모델을 통해 계산될 수 있고, 측정된 도플러 중심주파수는 실제 SAR 촬영시 표적의 움직임에 해당하는 도플러 중심주파수로서 원시자료에 기록된 정보를 이용하고 평균상관계수법(Average Cross Correlation Coefficient; ACCC)을 적용하여 추출될 수 있다. 이렇게 추출된 도플러 속도에서 브래그 공명을 일으키는 표면 장력파의 위상속도를 제거하여 좀더 정밀한 표층 해류의 속도를 추출하였다. 이러한 기법들을 동해를 촬영한 Envisat ASAR 원시자료에 적용하였으며, 추출된 해류속도를 HF-radar에서 관측한 해류속도와 비교하였다.
레이다 시스템은 송신 파형에 따라 크게 PD (pulse Doppler) 레이다와 FMCW (frequency modulated continuous wave) 레이다로 구분되며, 송수신 특성에 따라 PD 레이다는 장거리 표적 검출에 유리한 반면, FMCW 레이다는 단거리 표적 검출에 적합한 특성을 갖는다. 이에 본 논문에서는 중/장거리 뿐 아니라 단거리 무인기 탐지를 위해 PD 레이다 시스템과 FMCW 레이다 시스템을 모두 지원 가능한 멀티모드 레이다 신호처리 프로세서 (RSP; radar signal processor)를 제안한다. 제안된 레이다 신호처리 프로세서는 Verilog-HDL을 이용하여 RTL 설계 후, Altera Cyclone-IV FPGA를 이용하여 구현 및 검증 되었다. 구현 결과, 총 19,623개의 logic elements, 9,759개의register, 그리고 25,190,400의 memory bit로 구현 가능함을 확인하였으며, 기존의 PD 레이다와 FMCW 레이다 신호처리 프로세서를 개별 구현한 경우에 비해 logic elements와 register 요구량이 약 43%와 39% 감소됨을 확인하였다.
전방 감시 차량용 레이다에서 표적 거리와 속도 정보를 얻기 위해서는 일반적으로 주파수 변조된 연속파형(FMCW)이나 펄스 도플러(PD) 파형을 사용하고 있다. 그러나 고해상도의 표적 정보를 얻기 위해서는 펄스 폭이 매우 좁고 넓은 대역폭을 사용하여야 하므로 상대적으로 높은 첨두 전력이 필요하고 고속의 디지털 변환 처리속도가 요구된다. 본 논문에서는 계단 주파수 변조된 펄스 도들러 파형을 이용하여 고해상도의 표적 정보를 획득할 수 있는 SFPD(Stepped-frequency Pulsed-Doppler) 처리 기법을 제시한다. 제안된 SFPD 기법은 시뮬레이션을 통하여 기존의 FMCW 및 펄스 도플러 파형 방식과 비교 분석하였다. 본 기법은 필요에 따라서 거리 및 도플러 해상도를 가변할 수 있는 장점이 있기 때문에 이론적으로 고해상도의 표적 영상 형성이 가능하여 향후 정밀한 차량 충돌 방지를 위한 표적 식별에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
바이스태틱 레이더 환경에서 지상 표적의 이미징은 수신 데이터 획득 시간 동안에 송신부 및 수신부의 이동에 따른 레인지 및 도플러 정보의 변화가 복잡하여 이에 대한 보상과정, 즉 이미징 과정이 모노스태틱 레이더 환경에 비해 상당히 어렵다. 본 논문에서는 아이소레인지(isorange)와 아이소도플러(isoDoppler) 컨투어 정보를 이용하여 이미징이 가능한 resolution 격자를 추출할 수 있는 바이스태틱 레이더 송수신기 geometry를 제시하고, 고정된 표적을 이미징할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 또한, 이때 얻을 수 있는 해상도를 분석하고, 시뮬레이션으로 성능을 검증한다.
A weather radar usually extracts the necessary information from the return Doppler spectrum moment estimates. Phase stability is a very important factor in obtaining accurate and reliable information in a Doppler weather radar system since the system phase noise may seriously degrade the weather spectrum moment estimation quality. These spectrum moment estimates are commonly obtained using the pulse pair method which is simple to implement and fast enough to process an enormous amount of weather radar data in real time. Therefore, an analytical method is developed in this paper to analyze and quantify the phase noise effects on the pulse pair spectrum moment estimates in terms of the phase noise power and broadness.
In this paper, we developed the compact Doppler radar using the compact dual-circularly polarized antenna for medical application. The operating frequency is 2.47 GHz for considering ISM band. In order to decrease the size of the entire system, we designed the compact antenna and located the circuit board at the back of the antenna. The simulation of the proposed antenna was performed by the finite difference time domain (FDTD) method. The total volume of the proposed system is $65{\times}45{\times}6mm^3$ including the antenna. From the experiment, the developed bio-radar could be used to support the device for medical applications.
Extraction of ocean surface current velocity offers important physical oceanographic parameters especially on understanding ocean environment. Although Remote Sensing techniques were highly developed, the investigation of ocean surface current using Synthetic Aperture Radar (SAR) is not an easy task. This paper presents the results of ocean surface current observation using Doppler Centroid of ERS-1 SAR data obtained off the coast of Korea peninsula. We employed the concept, in which Doppler frequency shift and the ocean surface current are closely related, to evaluate ocean surface current. Moving targets cause Doppler frequency shift of the back scattered radar waves of SAR, thus the line-of-sight velocity component of the scatters can be evaluated. The Doppler frequency shift can be measured by estimating the difference between Doppler Centroid of raw SAR data and reference Doppler Centroid. Theoretically, the Doppler Centroid is zero; however, squinted antenna which is affected by several physical factors causes Doppler Centroid to be nonzero. The reference Doppler Centroid can be obtained from measurements of sensor trajectory, attitude and Earth model. The estimated Doppler Centroid was compensated by considering the accurate attitude estimation of ERS-1 SAR. We could verify the correspondence between the estimated ocean surface current and observed in-situ data in the error bound.
수면에서의 마이크로웨이브 후방산란 수치 시뮬레이션 기법을 개발하였다. 수치 시뮬레이션은 수조나 실해역 실험의 대체수단으로서, 수면에서의 마이크로웨이브 후방산란 과정의 이해, 마이크로웨이브 레이더를 이용한 수면 관측시스템과 관측방법의 평가에 이용된다. 이 논문에서는 다양한 수면 조건에 대한 수치 시뮬레이션의 적용 예와 수치 시뮬레이션의 유용성에 대해서 기술하였다. 적용 예로서, 고정안테나 펄스 도플러 레이더의 1) 도플러 이미지, 2) 레이더 조사폭 영향, 3) 하천 수위 관측과, 4) 합성 개구 레이더 (SAR) 의 해면 이미지를 보여준다. 해면으로부터의 마이크로웨이브 후방산란 수치 시뮬레이션을 통하여, 1) 파랑계측에 있어서 펄스 도플러 레이더의 주파수 변조 이미지가 진폭 변조 이미지에 비해서 유용함을 보였다. 2) 연속파 레이더를 이용한 파랑계측에 있어서의 레이더 해면 조사폭의 영향에 대한 Rheem[2008]의 보고와 관련해, 레이더 조사폭이 도플러 스펙트럼에 미치는 영향을 조사하여, 파랑계측에 적합한 레이더의 조사 조건을 보였다. 3) 펄스 도플러 레이더를 이용한 해면 조위관측 알고리듬을 하천의 유속과 수위 추정에 응용함에 있에서, 알고리듬의 적용성과 계측성능을 평가했다. 4) SAR 이미지 생성 메케니즘의 이해와 SAR 이미지를 이용한 해면 관측 알고리듬의 평가를 위해, 수치 시뮬레이션을 이용하여 해면의 SAR 이미지를 생성하였다.
본 논문에서는 사람의 손동작을 이용해 전자기기를 제어할 수 있도록 다중 도플러 레이다와 머신러닝의 일종인 SVM (Support Vector Machine)을 이용한 손동작 인식 기술을 제안하였다. 하나의 도플러 레이다는 간단한 손동작만을 인식할 수 있는데 반해, 다중 도플러 레이다는 레이다 위치에 따라 각각 다른 도플러 효과가 발생되므로, 이를 이용하여 다양한 손동작을 인식할 수 있다. 또한, 머신러닝 기법을 이용하여 손동작을 분류하면 손동작 인식의 성공률을 높일 수 있다. 다중 도플러 레이다와 머신러닝을 이용한 손동작 인식 시스템의 구현 가능성을 확인하기 위하여 두 개의 도플러 레이다, NI DAQ USB-6008, MATLAB을 이용한 실험 장치를 구성하였다. 구현된 실험 장치를 이용하여 Push, Pull, Right Slide 및 Left Slide의 4가지 손동작 인식 실험을 수행하였고, SVM 모델을 적용하여 손동작 인식의 높은 정확도를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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