PCM(Pulse Code Modulation) 파형은 펄스에 특정 code를 실어 보내는 형태로 추적에 적합한 특성을 가진다. 특히 단일 펄스의 송수신만으로 표적의 탐지 및 추적이 가능하므로, 여러 임무를 수행해야 하는 다기능 레이다(MFR: Multi-Function Radar)에서는 시간 측면에서 효율적이다. 하지만 PCM 파형은 모호성 함수(ambiguity function) 의 특성으로 인해 표적을 탐지하고, 거리와 속도 정보를 얻기 위해서 도플러 필터 뱅크(Doppler filter bank)가 필요하다. 본 논문에서는 계산량과 하드웨어 측면에서 한계가 있는 도플러 필터 뱅크를 사용하는 대신, ML(Maximum Likelihood) 기반의 도플러 추정 방법을 고안하였다. 제안한 알고리즘은 폐형(closed form) 수식의 suboptimal 방법으로 적은 계산량으로 정확한 도플러 주파수를 추정할 수 있고, 이를 기반으로 표적의 탐지에 적용할 수 있다.
전차 탑재 레이더는 기상에 관계없이 전천후로 대전차 미사일을 탐지하는 능동 방호 장치의 필수적인 센서이다. 본 논문에서는 전차 탑재 레이더의 설계, 제작 및 시험 결과를 제시한다. 레이더 시스템은 안테나부, 송수신부, 신호처리부의 3개의 LRU로 구성되며, 개발 기술은 패치 안테나, SSPA 송신기, coherent I/Q detector, DSP기반 도플러 FFT 필터, 적응 CFAR, TWS 추적기 및 위협 판단을 포함한다. 개발된 레이더 시스템의 설계 성능은 고정 및 기동 시험을 통하여 확인한다.
원격탐지를 목적으로 하는 레이다 시스템에서는 일반적으로 도플러 필터뱅크를 적용하여 목표물 반사 신호들의 스펙트럼을 분석함으로서 반사 신호의 크기 및 속도정보 등을 얻게 된다. 이러한 스펙트럼 추정방법은 오래 전부터 널리 이용되고 있는 FFT(Fast Fourier Transform) 기법을 이용한 것으로 대부분의 레이다 시스템에서 채택하고 있는 방식이다. 그러나 레이다 시스템에서의 목표물 반사 신호 획득시간이 현저히 짧은 경우, 즉 고속으로 이동하는 항공기용 시스템이나 매우 빠른 목표물들의 즉각적인 탐지가 목적인 시스템에서는 기존 FFT 스펙트럼 추정방식으로는 높은 도플러 주파수 해상도를 얻을 수 없기 때문에 정확도가 현저히 떨어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 해상도 문제가 발생하지 않는 파라메터 추정방식인 AR 스펙트럼 추정 방법에 대하여 고찰하였다.
낮은 비용으로 넓은 관측 범위를 갖는다는 장점으로 최근 해양 감시 시스템 개발을 위해 HF 레이더를 이용한 선박 검출 및 추적 연구가 수행되고 있다. HF 레이더를 이용한 해양 감시를 위해 수많은 선박 관측과 추적 알고리즘이 개발되었지만, 각 연구에 사용된 데이터는 선박의 이동 경로와 크기 등 대상 선박에 대한 조건이 다르기 때문에 동등한 조건에서 그 성능을 비교할 수 없다. 본 논문에서는 선박 크기와 이동 경로에 따른 데이터를 생성할 수 있는 콤팩트 HF 레이더 기반 데이터 생성 시뮬레이터를 제안한다. 이를 통해 생성된 데이터를 이용하면 동일한 선박 조건에서 성능 비교가 가능할 것이다. 실험에서는 제안하는 시뮬레이터에서 생성된 데이터와 SeaSonde HF 레이더 사이트에서 실제 관측된 데이터를 비교하였다. 비교 결과, 제안하는 시뮬레이터를 사용하여 생성된 데이터와 실제 환경에서 획득된 데이터가 유사함을 확인할 수 있었다. 그러므로 선박의 크기 및 이동 경로에 따라 생성된 시뮬레이션 데이터를 사용함으로써, 알고리즘의 검출 및 추적 성능을 각각 비교, 분석 할 수 있을 것이다.
차량의 물체 인식에 사용되던 센서인 레이더 센서를 위치 추정에 사용하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 특히 레이더 센서에서 출력되는 도플러 속도를 이용하여 동적 물체와 정적 물체를 분류하고, 정적 물체만을 이용하여 에고 모션을 계산하는 방법이 연구되었다. 기존의 동적 물체 분류에서는 RANSAC을 사용한 방법이 제시되었는데, 단 한 번의 알고리즘 실패가 큰 영향을 미치는 위치 추정의 특성상 더 높은 성능을 가진 분류 방법이 필요하다. 본 논문에서는 동적 물체의 추적 및 필터링을 통해 기존 방법보다 분류 성능을 높이는 방법에 대해 제안한다. 추가적으로 GMPHD 필터를 사용하여 추적 성능을 최대로 향상시킨다. 제안된 방법은 기존의 방법과 비교하여 분류 정확도에서 더 높은 성능을 보였으며, 특히 알고리즘의 실패를 방지할 수 있다는 것을 보인다.
Delay-lock loop(DLL)는 상단관련이 있는 두 파형 사이의 지연차이를 추적하는한 최적장치이다. 본 논문에서는 지연시간이 n- 로 확장된 한 DLL의 구조와 동기상실 주파수등 저역주파수대의 성능이 해석되었다. 본 DLL은 correlator와 개선된 PN 신호장치로 구성되었으며,상관 특성은 확장된 S-커브의 형태를 가지고 있다. 잡음이 크더라도 추적범위와 초기동기시간이 좋은 특성을 가지고 있다. 3- DLL을 1- DLL과 비교하면 직렬동기방식에서 초기동기시간이 3배나 빠르며, doppler shift에 대한 저항이 2배나 큰 것으로 나타났다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권4호
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pp.263-269
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2012
The ability to characterize feature objects from radar readings is often limited by simply looking at their still frame reflectivity, differential reflectivity and differential phase data. In many cases, time-series study of these objects' reflectivity profile is required to properly characterize features objects of interest. This paper introduces a novel technique to automatically track multiple 3D radar structures in C,S-band in real-time using Doppler radar and profile their characteristic reflectivity distribution in time series. The extraction of reflectivity profile from different radar cluster structures is done in three stages: 1. static frame (zone-linkage) clustering, 2. dynamic frame (evolution-linkage) clustering and 3. characterization of clusters through time series profile of reflectivity distribution. The two clustering schemes proposed here are applied on composite multi-layers CAPPI (Constant Altitude Plan Position Indicator) radar data which covers altitude range of 0.25 to 10 km and an area spanning over hundreds of thousands $km^2$. Discrete numerical simulations show the validity of the proposed technique and that fast and accurate profiling of time series reflectivity distribution for deformable 3D radar structures is achievable.
한국항공대학교 우주시스템연구실에서는 나노급 위성인 HAUSAT-2 개발과 더불어 주요 탑재체인 동물 추적 시스템을 직접 연구 개발하고 있다. 동물 추적 시스템은 위성에 탑재되는 동물 추적 시스템 수신기와 동물 추적 송신기, 위성으로부터 수신된 신호를 해석하고 처리하는 지상국으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 동물추적시스템의 전반적인 운용개념과 하드웨어 개발에 대하여 기술하며 데이터를 처리하기 위한 소프트웨어 알고리즘 및 도플러 편이(Doppler Shift)를 이용한 동물 위치 추정 알고리즘에 대하여 논한다.
Automotive Radar Systems are currently under development for various applications to increase accuracy and reliability. The target tracking is most important in single or multiple target environments for accuracy. The tracking algorithm provides smoothed and predicted data for target position and velocity(Doppler). To this end, the fixed gain filter(${\alpha}{\beta}$ filter, ${\alpha}{\beta}{\gamma}$ filter) and dynamic filter(Kalman filter, Singer-Kalman filter, etc) are commonly used. Gating is used to decide whether an observation is assigned to an existing track or new track. Gating algorithms are normally based on computing a statistical error distance between an observation and prediction. The data association takes the observation-to-track pairings that satisfied gating and determines which observation-to-track assignment will actually be made. For data association, NNPDA(Nearest Neighbor Probabilistic Data Association) algorithm is proposed. In this paper, we designed a target tracking system developed for an Automotive Radar System. We show the experimental results of the 77GHz FMCW radar sensor on the roads. Four tracking algorithms(${\alpha}{\beta}$ filter, ${\alpha}{\beta}{\gamma}$ filter, 2nd order Kalman filter, Singer-Kalman filter) have been compared and analyzed to evaluate the performance in test scenario.
Measurement of the vibration transmitted through rotating shafts such as half shafts in vehicles is of interest in applications such as noise transfer analysis and the study of operating deflections. Vibration signals transmitted through a rotating shaft usually include six degree-of-freedom components, thus making the measurement of vibration a challenging task. In the present work, a new measurement method is presented, one that resolves the minimum of only two one-axis accelerometer signals into all components of vibration with reasonable accuracy. The method utilizes the Dopplerized signals obtained from accelerometers attached to a rotating shaft and a Void-Kalman order tracking filter to decompose signals into orders of different vibration components. The new method proposed in the present work is verified by simulated run-up test data and applied to an experimentally obtained data set.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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