• 한국전자파학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.740-748
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• 2017

본 논문에서는 X-밴드 대역에서 운영되는 레이다 장비를 이용하여 실제 이동하는 해상 표적을 대상으로 역합성 개구면 레이다(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상 생성 기법들의 성능을 비교 분석하였다. 성능 비교에 사용된 ISAR 영상 생성 기법들은 1) 거리 순시 도플러(Range Instantaneous Doppler: RID) 기법, 2) 위상보상(phase adjustment) 수행 후의 거리 도플러(Range Doppler: RD) 기법, 그리고 3) 주요 산란원 기법(Prominent Point Proccessing: PPP) 수행 후의 RD 기법들이 있다. 본 논문에서 수행된 성능 비교 결과는 향후 실제 해상 이동 표적의 ISAR 영상 생성을 위한 기반 기술 확보 및 기본 프레임워크(frame work) 구축을 위한 지표를 제공한다는데 그 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.111-116
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• 2008

레이더 시스템은 간섭채널에서 목표물을 신속, 정확하게 예측하여야 한다. 무선채널의 간섭요소로는 인공구조물, 자연구조물에 의해서 다중경로가 형성되어 신호의 추정이 어렵다. 이러한 간섭신호를 제거하기 위해서 디지털 빔형성, 적응배열안테나 등 많은 연구가지속 되어왔다. 본 논문에서는 적응배열 안테나와 코히어런트 간섭신호를 제거하는 SPT-SALCMV 빔형성 알고리즘을 제안하였다. 적응 배열은 간섭신호의 방향에 대해서는 널 패턴을 형성하여 이득을 감소시킨다. 그리고 표적신호 방향으로는 빔 패턴의 이득을 일정하게 유지함으로서 원하는 신호를 추정한다. 본 논문에서 제안한 SPT-SALCMV 알고리즘은 목표물에 대한 위치를 정확히 수신하였다. 그러나 기존의 SPT-LCMV 알고리즘은 약 30 정도의 빔 오차가 생겼다. 따라서 본 논문에서 제안한 SPT-SALCMV 알고리즘이 기존의 SPT-LCMV알고리즘보다 우수함을 입증하였다.

• 전기학회논문지
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• 제64권9호
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• pp.1337-1346
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• 2015

In this paper, pattern classifier is designed to classify precipitation and non-precipitation events from weather radar data. The proposed classifier is based on Fuzzy Neural Network(FNN) and consists of three FNNs which operate in parallel. In the proposed network, the connection weights of the consequent part of fuzzy rules are expressed as two polynomial types such as constant or linear polynomial function, and their coefficients are learned by using Least Square Estimation(LSE). In addition, parametric as well as structural factors of the proposed classifier are optimized through Differential Evolution(DE) algorithm. After event classification between precipitation and non-precipitation echo, non-precipitation event is to get rid of all echo, while precipitation event including non-precipitation echo is to get rid of non-precipitation echo by classifier that is also based on Fuzzy Neural Network. Weather radar data obtained from meteorological office is to analysis and discuss performance of the proposed event and echo patter classifier, result of echo pattern classifier compare to QC(Quality Control) data obtained from meteorological office.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.444-450
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• 2013

지능형 차량의 안전 주행을 위해서 주변 차량의 상태를 파악하고, 충돌 위험도를 판단하는 일은 매우 중요하다. 특히 중앙선을 침범하여 주행하는 차량과의 충돌은 치명적일 수 있다. 맞은편에서 다가오는 차량의 중앙선 침범을 지능형 차량의 주요 센서 가운데 하나인 레이더 센서만을 이용하여 예측하면 센서의 특성상 발생하는 노이즈로 인해 오인식의 가능성이 높다. 오인식은 중앙선 침범보다 더 위험한 결과를 초래하기도 한다. 본 논문에서는 레이더 신호에 IMM을 사용한 추적 알고리즘과 퍼지 논리를 적용하여 중앙선 침범 예측의 정확도를 높이고 오인식을 감소시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 퍼지 로직은 레이더 신호와 IMM알고리즘의 결합을 적절히 조절하는 기능을 한다. 제안된 알고리즘은 컴퓨터 모의 실험을 통해 오인식의 감소가 효과적으로 이루어짐이 검증되었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제29권8호
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• pp.685-692
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• 2005

본 연구에서는 첨단화되어 가는 GPS 수신기 환경 하에서도 재래항법에 비해 그 활용도가 저조한 해군함정에서의 GPS 수신기 활용 현황을 알아보고, 해군함정에 설치된 GPS 수신기의 정밀도를 조사 및 분석하였다. 또한, 해군함정 근무자들에 대한 면담 및 설문 조사를 통하여 사용자가 갖는 GPS 수신기에 대한 신뢰도와 활용도를 알아보았고, 해군차원에서의 GPS 수신기 시스템의 발전방안을 제시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 해군함정 근무자들은 GPS 수신기의 정밀도를 지문항법에 의한 실측위치 수준으로 인식하고 있으나 활용도는 실측위치나 R/D위치의 산출이 불가한 경우 또는 이 위치들과의 비교 및 확인용도 정도로만 사용하고 있음을 알 수 있었다. 해군차원에서 GPS 수신기 시스템의 발전방안으로는 고장이 잘 나지 않고 전자해도와 연동된 GPS 수신기 시스템의 도입 및 병렬시스템 설계 등을 제시하였다.