• 한국통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1785-1796
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• 1993

본 연구는 각종 레이다로부터 얻어지는 다양한 정보를 하나의 통합된 시스템으로 처리하는 정보통합 처리시스템의 구성을 제안하였고, 제안된 시스템의 성능과 타당성 분석은 m/m/1큐 모델에 의한 시스템 시뮬레이션을 통하여 평가되었다. 또 이들 정보처리 시스템간의 연동을 위한 종합정보망을 설계하고 그 전송특성을 분석하였다. 정보통합 처리시스템의 설계에서는 정보처리 형태에 따라 단일형과 분산다중형으로 분류하려 구성하였다. 각 시스템의 구조는 실시간 처리 프로세서로서 UNIX의 메시지 큘ㄹ 사용하였으며 이들 모델 시스템의 성능 분석에는 큐잉모델을 사용하여 시스템의 정보흐름을 모델링하고 시뮬레이션을 위한 소프트웨어는 OPNET 시스템 커널과 C언어로써 작성하였다. 작성된 분석 프로세서에 의해 시스템의 지연시간과 메시지 Blocking등의 주요 큐잉요소를 관찰하고 이를 통해 분산다중형과 단일형 양모델간의 특성을 비교 검토하였다.

• 전기학회논문지
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• 제64권1호
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• pp.99-106
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• 2015

In this study, we propose Radial basis function Neural Network(RBFNN) using Recursive Weighted Least Square Estimation(RWLSE) to effectively deal with big data class meteorological radar data. In the condition part of the RBFNN, Fuzzy C-Means(FCM) clustering is used to obtain fitness values taking into account characteristics of input data, and connection weights are defined as linear polynomial function in the conclusion part. The coefficients of the polynomial function are estimated by using RWLSE in order to cope with big data. As recursive learning technique, RWLSE which is based on WLSE is carried out to efficiently process big data. This study is experimented with both widely used some Machine Learning (ML) dataset and big data obtained from meteorological radar to evaluate the performance of the proposed classifier. The meteorological radar data as big data consists of precipitation echo and non-precipitation echo, and the proposed classifier is used to efficiently classify these echoes.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.624-629
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• 2018

감시 및 정찰용 펄스 도플러 레이더(Pulse Doppler Radar : PDR)에서 이동표적의 식별은 일반적으로 레이더 운용자의 도플러 오디오 신호 청취 및 훈련 경험을 바탕으로 수행된다. 본 논문에서는 음성인식 분야에서 널리 이용되는 Mel Frequency Cepstral Coefficients(MFCC) 특징 파라미터와 Hidden Markov Model(HMM) 식별 기법을 이용하여 이동 표적의 클래스를 자동 식별하는 방법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 식별성능을 분석하고 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권12호
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• pp.1762-1764
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• 2016

펄스 레이다 신호는 펄스가 주기적으로 나타나며 그 이외 시간 구간에서는 잡음만 나타나는 형태를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 특징을 효과적으로 반영하는 검출 방식을 모색하기 위하여, 관측 기간 내에 존재하는 수신 신호 샘플로부터 최대 전력과 최소 전력 간의 비율을 검정 통계량으로 사용하는 방식을 제안하고, 모의 실험을 통해 다양한 환경에서 해당 방식의 성능을 에너지 검파 방식과 비교하고자 한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제21권2호
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• pp.147-157
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• 2018

There are increasing demands to provide early warning against intruding drones and cope with potential threats. Commercial anti-drone systems are mostly based on simple target detection by radar reflections. In real scenario, however, it becomes essential to obtain drone radar signatures so that hostile targets are recognized in advance. We present experimental test results that micro-Doppler radar signature delivers partial information on multi-rotor platforms and exhibits limited performance in drone recognition and classification. Afterward, we attempt to generate high resolution profile of flying drone targets. To this purpose, wide bands radar signals are employed to carry out inverse synthetic aperture radar(ISAR) imaging against moving drones. Following theoretical analysis, experimental field tests are carried out to acquire real target signals. Our preliminary tests demonstrate that high resolution ISAR imaging provides effective measures to detect and classify multiple drone targets in air.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.38-44
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• 2014

본 논문은 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더 레벨 측정기 설계와 시뮬레이션을 통한 성능분석에 대하여 기술한다. 설계된 레벨미터는 FMCW radar를 이용하여 최대 20m 거리를 측정하며, 거리 계산을 위한 비트신호 분석기법으로 FFT(Fast Fourier Transform)와 Zoom-FFT를 적용하였다. 성능 분석을 위해 시뮬레이션을 통하여 두가지 기법을 비교 분석한 결과, 측정오류를 최소화하고 측정의 분해능을 향상시키기 위해서는 Zoom-FFT 기법이 보다 적절한 기법임을 확인하였다. 시뮬레이션은 주파수 분해능과 측정거리 분해능의 최적 값을 얻기 위해 다양한 조건에서 분석하였고, 1.024GHz 주파수 조건에서 2.2mm의 측정 분해능을 확인하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제22권1호
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• pp.1-10
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• 2019

In this paper, we propose the track initiation algorithm based on the weighted score for TWS radar tracking. This algorithm utilizes radar velocity information to calculate the probabilistic track score and applies the Non-Maximum-Suppression(NMS) to confirm the targets to track. This approach is understood as a modification of a conventional track initiation algorithm in a probabilistic manner. Also, we additionally apply the weighted Hough transform to compensate a measurement error, and it helps to improve the track detection probability. We designed the simulator in order to demonstrate the performance of the proposed track initiation algorithm. The simulation result show that the proposed algorithm, which reduces about 40 % of a false track probability, is better than the conventional algorithm.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.25-32
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• 2022

IR-UWB radar has been regarded as the most promising technology for non-contact respiration and heartbeat monitoring because of its ability of detecting slight motion even in submillimeter range. Measuring heart rate is most challenging since the chest movement by heartbeat is quite subtle and easily interfered with by a random body motion or background noise. Additionally, periodic sampling can be limited by the performance of computer that handles the radar signals. In this paper, we deploy Lomb-Scargle periodogram method that estimates heart rate even with irregularly sampled data and uneven signal amplitude. Lomb-Scargle periodogram is known as a method for finding periodicity in irregularly-sampled and noisy data set. We also implement a motion detection scheme in order to make the heart rate estimation pause when a random motion is detected. Our scheme is implemented using Novelda's X4M03 radar development kit and its corresponding drivers and Python packages. Experimental results show that the estimation with Lomb-Scargle periodogram yield more accurate heart rate than the method of measuring peak-to-peak distance.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.703-709
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• 2021

드론 기술이 발전함에 따라 무인 항공체에 대한 위험이 증가하고 있으며 이로 인한 위협을 방어하기 위해 드론을 탐지해 내는 기술이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 레이다의 위상배열안테나 하드웨어를 소형화하고 경량화하여 드론을 탐지하는 기능을 구현할 수 있는지 확인하였다. 레이다 신호의 송수신을 위한 안테나장치는 능동위상배열 방식으로 구현하였다. 송수신모듈은 타일형태로 제작하여 인터페이스와 구조를 간소화하였고, 집적화된 소자를 사용하여 회로를 단순화하였다. 레이다 파형과 기준신호를 생성하고 처리장치와 통신을 수행하는 파형발생모듈과 다채널의 수신신호를 IF 신호로 변환하는 하향변환모듈도 소형화하여 전체 송수신 기능 및 안테나 기능이 소형화된 구조물 내에 배치될 수 있게 하였다. 처리장치와 통합하여 시험을 통해 드론탐지 성능을 확인한 결과 RCS 0.01m² 목표물 기준으로 약 3.7Km 이상의 탐지거리를 확인할 수 있었다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권3호
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• pp.319-328
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• 2024

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.