• 한국전자파학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.410-413
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• 2012

2차원 레이다 간섭계에서 표적의 공간 도달 각도를 추정하는 방법 중에서 1차원 알고리즘과 디지털 빔 포밍알고리즘, 위상차의 최소 자승 오차 알고리즘들의 각도 모호성 해소 성능을 비교한다. 위상 비교 모노 펄스 알고리즘의 경우, 2차원 레이다 간섭계에 적용하기 위해 방위각 방향과 고각 방향으로 각각 적용하였다. 성능 비교를 위해 Monte carlo 시뮬레이션 방법을 이용하여 2차원 레이다 간섭계에서 각도 추정 알고리즘 별 각도 모호성 해소 확률과 수행 시간을 비교하였다. 각도 모호성 해소 확률과 수행 시간을 고려할 때 위 여러 방법 중에서 위상 비교 모노 펄스 알고리즘이 실시간 신호 처리 분야에 가장 효율적임을 보여준다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.47-58
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• 2011

MTI 필터는 대부분의 레이더 신호 처리에서 클러터로부터 표적을 분리하는데 이용된다. CFAR 검파 전 클러터를 제거됨으로써 탐지 성능이 개선될 수 있다. 레이더 시스템을 설계할 때, 일반적으로 설계자는 평균 SNR과 CNR을 고려하고 MTI 필터의 주파수 응답에 의한 영향은 포함되지 않는다. 실제의 경우, 클러터를 포함한 신호들이 필터를 통과할 때, SNR은 표적 속도에 따라 크게 변화하고, CNR 역시 클러터 중심 속도와 스펙트럼 퍼짐에 따라 변화하게 된다. 본 논문에서는 MTI 필터의 주파수 응답과 표적의 속도와 클러터의 스펙트럼 특성 간의관계를 유도하였다. 필터 출력의 SNR과 CNR의 변화에 의한 CFAR 탐지 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였고, 성능에 미치는 영향을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.299-311
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• 2011

본 논문에서는 펄스 체이싱 스캔 방식을 이용한 바이스태틱 MTI 레이더 시스템에서 시스템 불안정 요인들을 식별하고 MTI 개선 성능에 미치는 영향에 대해 고찰하였다. 펄스 체이싱 스캔 방법은 송신 펄스 단위로 제한된 영역을 탐지하는 스캔 방법이며, MTI 필터는 작은 수의 펄스를 이용하여 클러터와 같은 간섭으로부터 표적을 분리할 수 있는 신호 처리 방법이다. 이상적인 MTI 신호 처리 과정은 클러터 자체의 특성에 의해서 클러터 감쇄 및 시스템 개선 성능이 제한되나, 제안된 바이스태틱 레이더 구조에서 MTI 성능은 펄스 체이싱 스캔 동안 수신빔 조향 오차에 의해 영향을 받을 수 있다. 또한, 바이스태틱 수신기에서 시간 동기 오차, COHO의 위상 오차 및 주파수/위상 동기 오차로부터 야기된 다른 시스템 불안정 요소들을 정의하고, 시스템 성능 개선에 미치는 영향들을 분석하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제14권1호
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• pp.1-12
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• 2015

매설형 검지기는 검지 성능이 타 검지기에 비해 우수하지만, 설치 및 관리비용이 클 뿐 아니라 도로의 재포장이나 도로파손으로 인해 수명이 짧다는 단점이 있다. 이에 반해 기존 지주에 부착하여 사용하는 검지시스템인 비매설형검지기는 도로 노면을 손상시키지 않기 때문에 설치가 쉽고, 유지관리비용이 적다는 장점이 있다. 비매설식 검지기는 이러한 장점에도 불구하고, 검지 성능이 낮아 아직까지 신호제어용으로 사용하지 못하는 실정이다. 본 연구에서는 비매설형검지기 중에 정확도가 가장 높은 FMCW 방식의 레이더에 대해 성능평가를 수행하고, 신호제어용 검지용도별로 현장적용 유/무 결과를 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.456-463
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• 2021

본 연구에서는 군집 드론 시스템에서 이동 드론의 충돌방지를 위해 레이다를 도입하였다. 드론은 비행 중 불규칙한 속도 변화로 인해 반사파의 클러터가 증가되어 탐지 성능이 저하되고 이로 인해 충돌 방지 레이다의 성능에 영향을 준다. 본 논문에서는 UWB(Ultra Wide-Band) 레이다를 적용하여 비행하는 드론을 탐지하고, 반사파 신호 분석을 통해 획득한 거리 및 속도 정보의 정확도를 개선하는 방안을 제시한다. 이동 드론의 속도 변화에 따른 속도 감응형 CFAR(Constant False Alarm Rate)를 구현하여 오경보율을 일정하게 유지하면서 클러터를 효과적으로 제거하는 방안을 구현한다. 알고리즘의 검증을 위해 실제 상용 드론에 대한 레이다 관측 실험을 수행하고 불규칙하게 비행하는 드론의 탐지 성능이 개선됨을 보인다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1991년도 추계종합학술발표회논문집
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• pp.92-95
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• 1991

Constant false alarm rate(CFAR) processors are useful for detecting radar targets in background for which all parameters in the statistical distribution are not known and may be nonstationary. The well known "cell averging" (CA) CFAR processor is known to yield best performance in homogeneous case, but exhibits severe performance in the presence of an interfering target in the reference window or/and in the region of clutter edges. The "order statistics"(OS) CFAR processor is known to have a good performance above two nonhomogeneous cases. The modified OS-CFAR processor, known as "trimmed mean"(TM) CFAR processor performs somewhat better than the OS-CFAR processor by judiciously trimming the ordered samples. This paper proposes and analyzes the performance of a new CFAR processor called the "maximum trimmed mean"(MX-TM) CFAR processor combining the "greatest of"(GO) CFAR and TM-CFAR processors. The MAX operation is included to control false alarms at clutter edges. Our analyses show that the proposed CFAR processor has similar performance TM- and OS-CFAR processors in homogeneous case and in the precence of interfering targets, but can control the false rate in clutter edges. Simulation results are presented to demonstrate the qualitative effects of various CFAR processors in nonhomogeneous clutter environments.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권1호
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• pp.109-117
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• 2005

거리 및 속도 측정 알고리즘은 거리 및 도플러 주파수 영역에서 등 간격으로 구성된 정합필터 출력을 이용하여 정밀한 표적 위치를 추정하는 과정이다. 특히 다기능 레이다용 측정 알고리즘은 동시에 다 표적 추적이 가능하도록 정밀도 뿐만 아니라 수행시간에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 모노 펄스(monopulse) 레이다 각도추정에 사용되는 변별기(discriminator)추정방식을 거리 및 속도 측정에 적용하여 알고리즘 성능분석 결과를 제시한다. 적용된 추정방법은 추정 시 수행시간이 일정하므로 다중 표적 추적에 적합하다. 하지만 최소한의 채널 출력만을 이용한 추정방법이므로 측정 정밀도에 대한 고려가 필요하다. 컴퓨터 모의실험을 통해 기존 무게중심 추정방식의 측정 알고리즘과 정밀도 측면에서 성능을 비교하여 적용한 방법의 우수성을 보이고, 또한 펄스 폭, 채널 간격 등 프로세싱 변수 변화에 따른 RMS 에러 계산을 통해 알고리즘 자체 특성을 분석한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.514-520
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• 2015

부엽 잡음 재머 제거를 위한 SLC(Sidelobe Canceller, 부엽제거기)는 주 채널(합 채널) 빔 패턴에 의한 수신 신호 외에 보조 채널 빔 패턴에 의한 수신 신호를 요구한다. 적응형 SLC가 최상의 부엽 잡음 재머 제거 성능을 발휘하기 위해서는, 주 채널 빔 패턴의 부엽에 해당하는 고각/방위각 영역에서 각각의 보조 채널 빔 패턴의 우세한 이득(gain)을 보이는 영역이 서로들 겹치지 않게 되어야 한다. 그리고 주 채널 빔 패턴의 주엽에 해당하는 영역에서 보조 채널 빔 패턴들이 낮은 이득을 보여야 한다. 모노펄스 레이더에서 모노펄스 처리용 차 채널들의 빔 패턴들은 이러한 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 부엽 제거를 위한 보조 채널로서 모노펄스 처리용 차 채널을 이용하는 방법을 제안하고, 제안한 방법의 SLC 성능 분석 및 시뮬레이션 결과를 보였다. 모노펄스 레이더에서 모노펄스 처리용 차 채널의 빔으로 SLC를 구현하면 추가적인 채널 구성없이 기본적으로 사용되는 합, 차 채널들을 이용하여 SLC를 구성할 수 있다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1121-1129
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• 2009

본 논문에서는 펄스형 시추공 레이더 시스템에 사용되는 UWB 모듈인 펄스 발생기와 광대역 가변 이득 저잡음 증폭기를 설계 및 제작하고, 기존의 시스템과 비교하여 성능을 분석하였다. 공동을 포함하는 지하 매질의 최대 경로 손실을 구하여 시스템 버짓과 규격을 결정하였다. 펄스 발생기는 40 kHz의 펄스 반복율과 5 ns 미만의 펄스폭을 가지고 피크 레벨이 +73 dBm으로 제작되었다. 광대역 저잡음 증폭기는 주파수 20 MHz에서 200 MHz 범위 내에서 3.77 dB의 잡음 지수와 100 dB의 가변 이득 범위를 가지게끔 설계되었다. 실제 시험장에서 기존 시스템과 비교한 결과, 제작된 시스템은 탐사가 되지 않는 영역도 낮은 잡음 지수를 갖는 저잡음 증폭기에 의해서 탐사가 가능하였다.

• 전기학회논문지
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• 제64권7호
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• pp.1114-1124
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• 2015

In this paper, precipitation / non-precipitation pattern classification of meteorological radar data is conducted by using neuro-fuzzy algorithm. Structure expression of meteorological radar data information is analyzed in order to effectively classify precipitation and non-precipitation. Also diverse input variables for designing pattern classifier could be considered by exploiting the quantitative as well as qualitative characteristic of meteorological radar data information and then each characteristic of input variables is analyzed. Preferred pattern classifier can be designed by essential input variables that give a decisive effect on output performance as well as model architecture. As the proposed model architecture, neuro-fuzzy algorithm is designed by using FCM-based radial basis function neural network(RBFNN). Two parts of classifiers such as instance classifier part and echo classifier part are designed and carried out serially in the entire system architecture. In the instance classifier part, the pattern classifier identifies between precipitation and non-precipitation data. In the echo classifier part, because precipitation data information identified by the instance classifier could partially involve non-precipitation data information, echo classifier is considered to classify between them. The performance of the proposed classifier is evaluated and analyzed when compared with existing QC method.