The Counter-battery radar estimates the origin and impact point of the artillery by tracking the trajectory of the shell. In addition, it has the ability of identifying the type of weapon. Depending on the position between the shell and the radar, the detected signals appear differently. This has ambiguity to distinguish the type of shells. This paper compares fuzzy logic and artificial intelligence, which classifies type of shell using the parameter of signal processing step. According to the research result, artificial intelligence can improve identification rate of type of shell. The data used in the experiment was obtained from a live fire detection test.
To maintain the existing systems of ships and introduce autonomous operation technology, it is necessary to improve situational awareness through the sensor fusion of the automatic identification system (AIS) and automatic radar plotting aid (ARPA), which are installed sensors. This study proposes an algorithm for determining whether AIS and ARPA signals are sent to the same ship in real time. To minimize the number of errors caused by the time series and abnormal phenomena of heterogeneous signals, a tracking method based on the combination of the unscented Kalman filter and probabilistic data association filter is performed on ARPA radar signals, and a position prediction method is applied to AIS signals. Especially, the proposed algorithm determines whether the signal is for the same vessel by comparing motion-related components among data of heterogeneous signals to which the corresponding method is applied. Finally, a measurement test is conducted on a training ship. In this process, the proposed algorithm is validated using the AIS and ARPA signal data received by the voyage data recorder for the same ship. In addition, the proposed algorithm is verified by comparing the test results with those obtained from raw data. Therefore, it is recommended to use a sensor fusion algorithm that considers the characteristics of sensors to improve the situational awareness accuracy of existing ship systems.
This paper proposes a CW(Continuous-Wave) bio-radar applying a new adaptive noise canceller based on ALE(Adaptive Line Enhancer) which can remove the Gaussian noise and system noise. Recently the research works on this CW bio-radar which can be used to detect heartbeat and respiration are advanced by the university and research facility. Although the researches describe CW bio-radar not only is vulnerable for the Gaussian noise but also has a disadvantage of decreasing the heart-rate accuracy due to the noise, the researches do not demonstrate the effective method for removing the noise component in a baseband signal. In this paper, a CW bio-radar applying the new adaptive noise canceller based on ALE which can remove the noise component is proposed. This paper compares and analyzes the performance for increasing the heart-rate accuracy according to removing the Gaussian noise and system noise in the baseband signal through the quadrature receiver which can alleviate the demodulation sensitivity to target position.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.1
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pp.229-236
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2017
In general, an error budget of monopulse radar is proposed by manufacturer who assuming that all of external enviromental error resources such as multipath, glint, dynamic lag variation are removed. So until now, a measurement uncertainty of monopulse radar can be discussed including external enviromental error resources. In this paper, it is described that which kinds of error resource can effect on monopulse radar measurement uncertainty for different target property. To prove it experimentally, at first a simulation result is described assuming that all of external enviromental error resources are removed. It only includes receiver thermal noise. And then, monopulse radar measurement uncertainty estimation results tracking on calibration target which is fixed on specific position, calibration sphere which is moving slowly, weapon systems firing test which is moving fast are described quantitativly. All of these targets have different dynamic property.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.24
no.9
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pp.928-935
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2013
This paper proposed a combining technique of feature vectors which improves the performance of radar target recognition. The proposed method obtains more information than monostatic or bistatic case by combining extracted feature vectors from two receivers. For verifying the performance of the proposed method, we calculated monostatic and bistatic RCS(BRCS) of three full-scale fighters by changing the receiver position. Then, the scattering centers are extracted using 1-D FFT-based CLEAN from the calculated RCS data. Scattering centers are used as feature vectors for neural network classifier. The results show that our method has the better performance than the monostatic or bistatic case.
This paper describes the jamming characteristics of a stand-off jammer jamming the LPI radar. The LPI radar reduces the side lobes of the receiving antenna to reduce the effect of jamming. It is easy a radar to predict the effect of jamming on a self-protection jammer where the jammer is in the same position as the target. However, for stand-off jammer jamming at different locations from the target, the prediction of jamming effect is complex. In this paper, the jamming effect of LPI radar is analyzed using signal to jamming ratio and burn-through range. Also, when the antenna's side lobe decreases below -30 dB, the stand-off jamming effect in the side lobe direction is weak. So we proposed a new jamming method for the main lobe and analyzed the jamming effect. This study is expected to be useful for the design and operation of aircraft jammers.
A real-time surveillance system of the inshore fishing ground was constructed to identify and detect discrete targets, such as illegal fishing vessels. This paper describes measurements made with a combination of sensors, such as radar, CCTV camera, and GPS receivers, for monitoring the fishing activity of small vessels within the fishing limit zones of the inshore waters. The CCTV camera system was used to confirm detection and to classify the type of target. The location of legal vessels distributed in coastal waters was acquired from each GPS system of ships connected to commercial satellite communication network. The surveillance system was networked via LAN to one host PC with the use of electronic navigational charts (ENC) and a radar link. Radar Target Extractor (RTX) for radar signal processing can be remotely accessed and controlled on existing PC via the internet, from anywhere, at any time. Results are presented that demonstrate the effectiveness of the newly constructed fisheries monitoring system for conducting continuous surveillance of illegal fishing vessels in the inshore fishing ground. The identification of illegal fishing vessels was achieved by comparing radar positions of illegal fishing vessels exceeding the warning limits in the surveillance area with GPS position reports transmitted from legal fishing vessels, and the illegal fishing vessels were marked with red symbols on the ENC screen of a PC. The methods to track the activities of all vessels intruding or leaving the fishing limit zones also were discussed.
In this study, in order to test the performance of the aircraft system, a threat signal simulator that can transmit a signal similar to the actual threat to the aircraft under test with high power was designed. The high-power threat signal simulator should be able to transmit broadband (UHF band, L band, S band, X band) communication signals and radar signals, and control to transmit signals accurately directed to the aircraft through interfacing tracking radar. The signal strength of the developed equipment is 63 dBm to 93 dBm or more depending on type of signal, and the tracking precision is less than 0.1 degree, which satisfies the required performance. And it was confirmed that the antenna of the high-power threat signal simulator can accurately direct the signal to the aircraft position through the tracking radar interfacing.
AESA radar is able to instantaneously and adaptively position and control the beam, and this enables to have interleaved mode in modern airborne AESA radar which can maximize situational awareness capability. Interleaved mode provides two or more modes simultaneously, such as Air to Air mode and Sea Surface mode by time sharing technique. In this interleaved mode, performance degradation is inevitable, compared with single mode operation, and effective resource allocation is the key component for the success of interleaved mode. In this paper, we identified performance evaluation items for each mode to analyze interleaved mode performance and proposed effective resource allocation methodology to achieve graceful performance degradation of each mode, focusing on detection range. We also proposed beam scheduling techniques for interleaved mode.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.4
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pp.184-193
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2015
Passive Surveillance System based on the TDOA detects the emitter position in the air using TOA of pulses comprising emitter signal from multiple receivers. In case that PRI of pulses from the emitter is not enough big in comparison with the distance among receivers, it causes the ambiguity problem in selecting proper pulse pairs for TDOA emitter geolocation. In this paper, a novel ambiguity resolution method of radar pulses is presented by using genetic algorithm after changing ambiguity problem into optimization problem between TDOA of received pulses from each receiver and emitter position. Simulation results are presented to show the performance of the proposed method.
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