Kim, Young Su;Choi, Yun Ho;Han, Soo Deog;Bien, Franklin
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.6
no.5
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pp.281-286
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2011
FMCW Radar sensor is commonly used for an automobile collision avoidance system for rider's safe. Systems using FMCW radar, however, would be one of expensive solutions for just simple rear obstacle detection purpose due to its high cost. In this letter, a short range rear obstacle detector using novel 24GHz AM radar sensor is presented. It can be implemented at significantly lower cost than FMCW radar for practical commercialization. The proposed AM radar sensor module is fabricated in a single aluminum housing to reduce the overall size while using single power supply voltage of 12V with 1200mA current for automotive applications. The measured detection range is up to 210cm with 10cm of distance resolution, which is suitable for a parking assistance system for automobiles.
The sensitivity of microwave scattering to the dielectric properties and the geometric structure of soil surfaces makes radar remote sensing a challenge for a wide range of environmental issues directly related to the condition of natural surfaces. Especially, the potential for retrieving soil moisture with a high spatial and/or temporal resolution represents a significant contribution to hydrological and ecological modeling. This paper aims to review the current state of the art in SAR technology and methodological issues towards the discovery of a new potential accurate monitoring of soil moisture changes. In this paper, important parameters or constraints significantly affect the sensitivity of the measurements to soil moisture, such as roughness statistics, spatial resolution, and local topography, are discussed to improve the applicability of SAR remote sensing techniques. This study particularly intends to discuss important notes for developing smart and reliable methods capable of retrieving geophysical information.
In Synthetic Aperture Radar(SAR) imaging, the echoed data are collected by moving radar's position with respect to the target area, and this operation actually gives effect of synthesizing aperture size, which in turn gives better cross range resolution of reconstructed target scene. Among several inversion scheme for SAR Imaging, we uses an inversion scheme which uses no approximation in wave propagation analysis, and try to verify whether the collected data with synthesized aperture actually gives the same support as that with physical aperture in the same size. To do this, we make a signal subspace comparison of two imaging models with physical and synthesized arrays, respectively. Theoretical comparison and numerical analysis using Gram-Schmidt procedures had been performed. The results showed that the synthesized array data fully span the physical array data with the same system geometry and strongly support the proposed inversion scheme valuable in high resolution radar imaging.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.23
no.8
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pp.1014-1017
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2012
In this paper, we introduce a method which enhances the azimuth resolution to obtain the high-resolution SAR image. We used ${\omega}-k$ algorithm to obtain the SAR image and extrapolation using auto-regressive(AR) method to enhance the azimuth resolution in the 2-D frequency domain. The AR method is a linear prediction model-based extrapolation technique. In the result, we showed the performance comparison with respect to the target range and the prediction order of Burg algorithm which is one of AR method.
Kim, Yon-Soo;Chang, Kwon-Hee;Kim, Byung-Sik;Kim, Hung-Soo
Journal of Wetlands Research
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v.13
no.1
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pp.105-116
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2011
Changes in climate have largely increased concentrated heavy rainfall, which in turn is causing enormous damages to humans and properties. Therefore, the exact relationship and the spatial variability analysis of hydrometeorological elements and characteristic factors is critical elements to reduce the uncertainty in rainfall -runoff model. In this study, radar rainfall grid resolution and grid resolution depending on the topographic factor in rainfall - runoff models were how to respond. In this study, semi-distribution of rainfall-runoff model using the model ModClark of Inje, Gangwon Naerin watershed was used as Gwangdeok RADAR data. The completed ModClark model was calibrated for use DEM of cell size of 30m, 150m, 250m, 350m was chosen for the application, and runoff simulated by the RADAR rainfall data of 500m, 1km, 2km, 5km, 10km from 14 to 17 on July, 2006. According to the resolution of each grid, in order to compare simulation results, the runoff hydrograph has been made and the runoff has also been simulated. As a result, it was highly runoff simulation if the cell size is DEM 30m~150m, RADAR rainfall 500m~2km for peak flow and runoff volume. In the statistical analysis results, if every DEM cell size are 500m and if RADAR rainfall cell size is 30m, relevance of model was higher. Result of sensitivity assessment, high index DEM give effect to result of distributed model. Recently, rainfall -runoff analysis is used lumped model to distributed model. So, this study is expected to make use of the efficiently decision criteria for configurated models.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.5
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pp.619-627
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2021
Recent advance in low cost and light-weight drones has extended their application areas in both military and private sectors. Accordingly surveillance program against unfriendly drones has become an important issue. Drone detection and classification technique has long been emphasized in order to prevent attacks or accidents by commercial drones in urban areas. Most commercial drones have small sizes and low reflection and hence typical sensors that use acoustic, infrared, or radar signals exhibit limited performances. Recently, artificial intelligence algorithm has been actively exploited to enhance radar image identification performance. In this paper, we adopt machined learning algorithm for high resolution radar imaging in drone detection and classification applications. For this purpose, simulation is carried out against commercial drone models and compared with experimental data obtained through high resolution radar field test.
Today they use a weather radar with spatially high resolution in predicting rainfall intensity and utilizing the information for super short-range forecast in order to make predictions of such severe meteorological phenomena as heavy rainfall and snow. For a weather radar, they use the Z-R relation between the reflectivity factor(Z) and rainfall intensity(R) by rainfall particles in the atmosphere in order to estimate intensity. Most used among the various Z-R relation is $Z=200R^{1.6}$ applied to stratiform rain. It's also used to estimate basic rainfall intensity of a weather radar run by the weather center. This study set out to compare rainfall intensity between the reflectivity of a weather radar and the ground rainfall of ASOS(Automatic Surface Observation System) by analyzing many different cases of heavy rain, analyze the errors of different weather radars and identify their problems, and investigate their applicability to nowcasting in case of severe weather.
This paper presents an examination of the spatial integration method for extracting the RCS of a trihedral corner reflector from SAR images for SAR external calibration. An exact external radiometric calibration technique is required for extracting an exact calibration constant. Therefore, we examine the accuracy of the spatial integration method, which is commonly used for the SAR external radiometric calibration. At first, an SAR image for a trihedral corner reflector is simulated with a high-resolution SAR impulse response with a known theoretical RCS of the reflector, and a background clutter image for the high resolution SAR system is also generated. Then, a SAR image in a high resolution is generated for a trihedral comer reflector located on a background clutter by superposition of the two SAR images. The radar cross section of a trihedral corner reflector in the SAR image is retrieved by integrating the radar signals of the pixels adjacent to the reflector for various size of the integration area. By comparison of the measured RCS by the integration method and the theoretical RCS of the reflector, the effect of the size of the integration area on the extraction of the calibration constant is examined.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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v.36D
no.4
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pp.34-41
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1999
Unlike the traditional radar system, Synthetic Aperture Radar(SAR) system is capable of imaging a target scene to ceertain degree of cross-range resolution. And this resolution is mainly depends on the size of aperture synthesized. Thus, a good system model and inversion scheme should be developed to actually give effect of synthesizing aperture size, which in turn gives better cross range resolution of reconstructed target scene. Among several inversion schemes for SAR imaging, we used an inversion scheme called wavefront reconstruction which has no approximation in wave propagation analysis, and tried to verify whether the collected data with synthesized aperture actually give the same support as that with physical aperture in the same size. To do this, we performed a signal subspace comparison of two imaging models with physical and synthesized arrays, respectively. Theoretical comparisons and numerical analysis using Gram-Schmidt procedures have been performed. The results showed that the synthesized array data fully span the physical array data with the same system geometry. This result strongly supports the previously proposed inversion scheme valuable in high resolution radar imaging.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.6
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pp.49-55
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2021
Recently, a small tracking radar requires the development of a small millimeter wave tracking radar having a high range resolution that can acquire and track a target in various environments and disable the target system with a single blow. Small millimeter wave tracking radar with high range resolution needs to implement a signal processor that can process wide bandwidth signals in real time and meet the requirements of small tracking radar. In this paper, we designed a signal processor that can perform the role and function of a signal processor for a small millimeter wave tracking radar. The signal processor for the small millimeter wave tracking radar requires the real-time processing of input signal of OOOMHz center frequency and OOOMHz bandwidth from 8 channels. In order to satisfy the requirements of the signal processor, the signal processor was designed by applying the high-performance FPGA (Field Programmable Gate Array) and ADC (Analog-to-digital converter) for pre-processing operations, such as DDC (Digital Down Converter) and FFT (Fast Fourier Transform). Finally, the signal processor of the small millimeter wave tracking radar was verified via performance test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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