본 개발에서는 위상 배열 안테나를 이용하여 전자적으로 빔을 회전하여 주변의 물표를 탐지할 수 있는 선박용 고정형 레이더를 제작하여 테스트하였다. 전자적인 회전 방식을 사용하는 고정형 레이더는 기존의 선박용 펄스 레이더의 문제점인 염분 및 해풍에 의한 부식과 회전축 마모문제를 해결할 수 있다. 또한 본 과제에서는 저출력 방식의 탐지방식인 FMCW 방식을 사용함으로써 고출력 레이더 사용으로 인한 인체에 대한 전파 피폭 문제와 마그네트론의 유지보수 비용 문제를 해결 할 수 있을 것으로 기대한다.
해양 산업과 서비스업의 성장으로 인하여 소형 선박의 사고가 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 소형 선박에 레이더 의무 장착을 시행하고 있다. 하지만 기존의 펄스 레이더를 소형 선박에 설치하면 유지보수 비용 및 높은 송신 전력등의 문제들이 발생한다. 본 연구에서는 전자적으로 빔을 회전하는 위상배열안테나를 이용하여 상기문제를 해결가능한 선박용 고정형 레이더에 적용 가능한 안테나를 제작하여 시험하였다. 그 결과 정면에 대한 빔 폭은 $5^{\circ}$내외로 레이더에 적용에 대한 가능성을 볼 수 있었다.
By virtue of Rec. ITU-R P.1546 and geography information system, interference analysis for the fixed wireless system and radar has been presented based upon the frequency-distance rules with minimum coupling loss, and a comprehensive methodology for assessing interoperability between systems was examined in terms of received signal, protection ratio, frequency dependent rejection. Also to find the antenna gain from a discrimination angle, a useful S-I plane was introduced based on signal and interference vectors derived from the real map with geographic information. To show some computational results, geography information on the map was taken for the given area, and field strength and path profile were illustrated for the radar and fixed wireless system operating at 2.7 GHz, for convenience. In addition the interference effect of receiver was also checked as a function of radar beam direction including protection ratio and frequency dependent rejection. The developed interference analysis can be actually applied to evaluate interoperability for wireless systems in the VHF and UHF bands.
돌발적으로 발생하는 도로 장애물은 고속으로 주행하는 차량의 안전운행을 위협한다. 따라서, 악천후 시에도 도로상의 돌발 장애물을 탐지하고, 충돌을 방지할 수 있는 전천후 레이다 센서에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 도로 장애물 탐지 및 경보를 위한 Ka-대역 펄스 도플러 레이다 시험모델의 설계 제작 및 성능시험 결과를 제시한다. 레이다 센서는 도로 환경조건에 적합하고, 다양한 고정 및 이동 장애물에 대하여 탐지, 추적 및 차선 식별 기능이 요구된다. 개발된 레이다는 안테나, 송수신기, 신호처리기 및 제어기로 구성된다. 주요 적용 기술은 고정 장애물 탐지를 위한 클러터 맵 기반 변화 탐지 기법, 이동 장애물 속도 탐지를 위한 도플러 추정 기법, 그리고 차선 식별을 위한 3-horn 모노펄스 방위각 추정 및 추적 기법이 포함된다. 개발된 레이다 시스템의 장애물 탐지와 차량 감시 성능은 성능시험과 환경시험을 통하여 설계 요구 조건을 만족하는 것으로 확인되었다.
Semi-supervised learning is a good way to train a classification model using a small number of labeled and large number of unlabeled data. We applied semi-supervised learning to a synthetic aperture radar(SAR) image classification model with a limited number of datasets that are difficult to create. To address the previous difficulties, semi-supervised learning uses a model trained with a small amount of labeled data to generate and learn pseudo labels. Besides, a lot of number of papers use a single fixed threshold to create pseudo labels. In this paper, we present a semi-supervised synthetic aperture radar(SAR) image classification method that applies different thresholds for each class instead of all classes sharing a fixed threshold to improve SAR classification performance with a small number of labeled datasets.
FOD (foreign object debris)는 활주로 내의 항공기 운항과정에서 이에 위협을 가할 수 있는 모든 물질들을 총칭하는 단어이다. 과거 활주로 내에서 인적자원을 이용한 FOD 탐지 및 수거 방식은 효율성 및 경제성 면에서 매우 비효율적이기 때문에 국내에서 사용하기에 적합한 무인 FOD 탐지 시스템 개발이 필수적으로 요구되는 실정이다. 본 논문에서는 한서대학교 태안비행장에서 EO카메라 및 레이더를 이용한 고정형 FOD 자동 탐지 시스템과 이동형 FOD 자동 탐지 시스템을 연구 및 개발하고 고정형과 이동형 방식을 운용하여 조도 및 기상환경에 상관없이 비행장의 활주로 내 자동 FOD 탐지가 가능함을 확인하였다.
본 논문은 4면 선체 고정형 위상 배열 레이더를 부착하기 위한 2개의 분리된 마스트를 해군 함정에 정확하게 탑재하기 위한 기계적 정렬 방법과 정렬을 위한 3D 스캐너를 활용한 계측 방법에 대해 연구하였다. 선체 고정 위상 배열레이더는 초고주파를 사용하므로 짧은 파장으로 인해 작은 위치오차에도 이로 인한 소자의 위상차이가 발생할 수 있고 배열 안테나가 선체 고정식이므로 4개의 배열 면에 대해 회전형 레이더 보다 높은 정도 관리(accuracy control)가 필수적이다. 육상 공장에서 제작된 2개의 레이더용 마스트에 대한 편평도 확인 방법, 마스트들을 함정에 탑재하기 위해 정렬을 하는 방법과 4개의 array 부착용 Pad 가공 면에 대해 정렬하는 방법을 도출하였다. 이에 대한 도구로 3D 레이저 스캐너에 의한 측량과 측량 결과를 3D CAD와 비교하기 위한 소프트웨어 활용의 방법이 사용된다. 이 논문은 한국 해군함정에서 분리된 마스트에 4면 선체 고정 위상 배열 레이더를 설치하고 기계적 정렬 방법을 도출한 최초의 사례로서 의미가 있다.
The potential use of ranging sensors for reducing the occurrence of accidents in real environment is explored by many companies and laboratories. Most of the sensors under investigation utilize the FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) waveforms. The automotive environment presents to the FMCW radar sensor a multitude of moving and fixed targets and the sensor must detect and track only the targets which may pose a threat of collision or passengers accident. The sensor must function accurately in the presence of background echoes generated by moving and fixed targets, ground reflections, atmospheric noises, including rains, fog, and, snow and noise generated within the receiver. False detection of the desired target in this environment may issue false alarms. That may be dangerous to the passenger and the vehicle. A high false alarm rate is totally unacceptable. The false alarm mechanism consists of noise peaks, crossing the threshold and the undesired response of the system to off lane targets which are not potentially hazardous to the radar equipped vehicle. This paper presents an improve technique safety performance for driver-less operation using FMCW radar sensors.
The automotive environment presents to the FMCW radar sensor a multitude of moving and fixed targets and the sensor must detect and track only the targets which may pose a threat of collision or passengers accident. The sensor must function accurately in the presence of background echoes generated by moving and fixed targets, ground reflections, atmospheric noises, including rains, fog, and, snow and noise generated within the receiver. False detection of the desired target in this environment may issue false alarms. That may be dangerous to the passenger and the vehicle. A high false alarm rate is totally unacceptable. The false alarm mechanism consists of noise peaks, crossing the threshold and the undesired response of the system to off lane targets which are not potentially hazardous to the radar equipped vehicle. This paper presents an improve technique safety performance for driver-less operation using FMCW radar sensors.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.190-201
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2023
Securing transportation safety infrastructure technology for Lv.4 connected autonomous driving is very important for the spread of autonomous vehicles, and the safe operation of level 4 autonomous vehicles in adverse weather has limitations due to the development of vehicle-only technology. We developed the radar-enabled AI convergence transportation entities detection system. This system is mounted on fixed and mobile supports on the road, and provides excellent autonomous driving situation recognition/determination results by converging transportation entities information collected from various monitoring sensors such as 60GHz radar and EO/IR based on artificial intelligence. By installing such a radar-enabled AI convergence transportation entities detection system on an autonomous road, it is possible to increase driving efficiency and ensure safety in adverse weather. To secure competitive technologies in the global market, the development of four key technologies such as ① AI-enabled transportation situation recognition/determination algorithm, ② 60GHz radar development technology, ③ multi-sensor data convergence technology, and ④ AI data framework technology is required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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