• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.921-930
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• 2020

대포병탐지레이더는 포탄의 궤적을 역으로 추적하여 화포 원점과 탄착점을 추정해 낸다. 부가적으로 추적 화포의 탄종을 식별하는 기능도 포함된다. 레이더를 통해 포탄의 궤적을 추적하는 중에는 포탄과 레이더의 위치에 따라 감지된 신호들이 다르게 나타나는 경우가 발생한다. 이는 포탄의 종류를 식별하기에는 모호한 부분이 있다. 본 논문은 레이더의 신호처리 과정 중에 산출하는 데이터를 바탕으로 퍼지이론과 인공지능을 이용하여 포탄의 종류를 구분하고 비교하였다. 연구 결과에 의하면 인공지능에 의한 정확도가 퍼지이론을 사용한 표적 식별 결과 대비 우수한 식별률이 나오는 것을 확인했다. 실험에 사용된 데이터는 포탄을 실제 발사하여 대포병탐지레이더-II로부터 얻은 것이다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.981-989
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• 2011

본 논문에서는 광대역 레이다 측정 신호를 이용하여 5기종의 스케일 모델에 대해 표적 구분 실험을 수행하였다. 대역폭의 크기에 따른 표적 구분 성능을 비교하기 위해 2 GHz(2~4 GHz), 4 GHz(2~6 GHz), 그리고 6 GHz(2~8 GHz)의 대역폭을 이용하였고, 시간-주파수 영역 해석법인 STFT와 CWT를 이용하여 각 표적에 대한 특성벡터를 추출하였다. 여기서 추출된 특성 벡터들은 multi-layerd perceptron(MLP) 신경망 구분기의 입력으로 사용되어 표적 구분 성능을 비교한 결과, 사용하는 주파수 대역폭이 넓을수록 표적 구분 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.364-372
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• 2022

본 논문에서는 FMCW(frequency modulated continuous wave) 레이다 센서를 활용한 사람과 사물을 분류하는 시스템 설계 및 구현 결과를 제시한다. 해당 시스템은 다중 객체 탐지를 위한 레이다 센서 신호처리 과정과 객체를 사람 및 사물로 분류하는 딥러닝 과정을 수행한다. 딥러닝의 경우 높은 연산량과 많은 양의 메모리를 요구하기 때문에 경량화가 필수적이다. 따라서 CNN (convolution neural network) 연산을 이진화하여 동작하는 BNN (binary neural network) 구조를 적용하였으며, 실시간 동작을 위해 하드웨어 가속기를 설계하고 FPGA 보드 상에서 구현 및 검증하였다. 성능 평가 및 검증 결과 90.5%의 다중 객체 구분 정확도, CNN 대비 96.87% 감소된 메모리 구현이 가능하며, 총 수행 시간은 5ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권4호
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• pp.167-172
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• 2014

In this paper we propose a waveform design algorithm that localizes the maximum output power in the target direction. We extend existing monostatic radar optimal waveform design schemes to bistatic multiple-input multiple-output (MIMO) radar systems. The algorithm simultaneously calculates the direction of departure (DoD) and the direction of arrival (DoA) using a two-dimensional multiple signal classification (MUSIC) method, and successfully localizes the maximum transmitted power to the target locations by exploiting the calculated DoD. The simulation results confirm the performance of the proposed algorithm.

• 한국전자파학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.777-782
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• 2002

일반적인 시간 영역에서의 레이더 신호들은 표적의 관측각에 민감하게 변화한다. 따라서 대표적인 시간영역 레이더 신호인 1차원 range profile을 이용하여 구분실험을 하는 경우에 있어서 central moments와 PCA를 결합하여 먼저 특성벡터를 추출한 후 clustering 기법에 기반한 subclass concept을 사용하는 구분기를 사용하여 넓은 관측각에서의 표적인식 성능을 향상시킨 결과들을 보여준다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.252-259
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• 2019

제트 엔진 변조(jet engine modulation: JEM) 신호는 제트 엔진 고유 정보인 날개 수를 제공하기 때문에 HRRP(High-Range Resolution Profile), ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)와 함께 표적 인식 분야에서 널리 이용된다. 제트 엔진의 날개 수를 얻기 위해서는 날개 수에 비례하는 chopping 주파수를 추출하는 것이 중요하다. 기존의 chopping 주파수 추출 방법은 초기 문턱값(threshold)를 정의하고, 이를 줄여가며, chopping peak를 탐지하는 방법을 사용한다. 하지만 이러한 탐지 방법은 반복적 찾음에 따라 신호에 따라 시간이 많이 소요되는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 MUSIC(MUltiple SIgnal Classification) 알고리즘을 이용하여 chopping 주파수를 추출하는 것을 제안한다. 주어진 JEM 신호에 MUSIC 알고리즘을 적용하여 chopping 주파수를 찾아 날개 수 후보군을 정하고, 후보군들의 점수를 위한 다른 chopping 주파수 추출에도 MUSIC 알고리즘을 적용하도록 한다. 반복적으로 찾는 기존의 탐지 알고리즘과 달리, 한번에 찾아내기 때문에 정확한 chopping 주파수를 찾을 뿐만 아니라, 계산 시간도 줄일 수 있음을 입증하였다.

• Journal of electromagnetic engineering and science
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• 제15권1호
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• pp.37-43
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• 2015

We implemented a real-time radar system for an unmanned ground vehicle designed to run on unpaved or bumpy roads. The system must be able to detect slow targets in a cluttered environment and cover wide angular sections with high resolution at the same time. The system consists of array antennas, preprocessors for digital beam forming, and digital signal processors for the detection process which uses sawtooth waveforms and high-resolution estimation, and is called forward/backward spatial smoothing beamspace multiple signal classification (FBSS BS-MUSIC). We show that the sawtooth waveforms enhance the angular estimation capability of FBSS BS-MUSIC in addition to their well-known advantages of removing the ambiguity of targets and detecting slow targets with improved velocity resolution.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1063-1068
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• 2016

이상전파에코는 대기 관측을 위해서 사용되는 레이더 전파가 온도나 습도에 의해서 발생하는 이상굴절에 의해서 발생하는 신호로, 지상에 설치된 기상레이더에 자주 발생하는 비기상에코이다. 기상예보의 정확도를 높이기 위해서는 레이더 데이터의 정확한 분석이 필수적이기 때문에 이상전파에코의 제거에 대한 연구가 수행되어 오고 있다. 본 논문에서는 다양한 레이더 관측변수를 나이브 베이지안 분류기에 적용하여 이상전파에코를 식별하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 수집된 데이터가 클래스 불균형 문제를 내포하고 있는 점을 고려하여, SMOTE 기법을 이용하였다. 실제 이상전파에코 발생 사례를 통해, 제안한 방법이 성능을 표출하는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.89-90
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• 2016

이상전파에코는 대기 관측을 위해서 사용되는 레이더 전파가 온도나 습도에 의해서 발생하는 이상굴절 신호로, 지상에 설치된 기상레이더에 자주 발생하는 대표적인 비기상에코 중 하나이다. 기상예보의 정확도를 높이기 위해서는 레이더 데이터의 정확한 분석이 요구되기 때문에 전 세계적으로 이상전파에코의 식별 및 제거에 대한 연구가 수행되어 오고 있다. 본 논문에서는 레이더 관측변수인 반사도와 고도 정보와 나이브 베이지안 분류기를 이용하여 이상전파에코를 식별 및 제거하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 실제 이상전파에코 발생 사례를 통하여 구현한 나이브 베이지안 분류기를 검증한 결과, 우수한 정확도를 가지고 분류가 수행되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.777-782
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• 2017

신호의 도래각(: Angle-of-Arrival, AOA) 추정기 및 간섭 제거기 등으로 구성된 적응 빔형성기 기반의 신호정보 수집(: Signal Intelligence, SIGINT) 시스템은 레이더나 위성 등과 같은 각종 장비를 활용하여 다양한 신호정보를 수집하기 위한 최첨단 기술이다. 본 논문에서는 도래각 추정기와 적응 빔형성기로 구성된 효율적인 신호정보 수집 시스템의 구조를 제안한다. 다양한 신호의 도래각 정보를 추정하기 위해 MUSIC(: Multiple Signal Classification) 알고리즘을 사용하고, 불필요한 간섭 신호를 제거하기 위해 MVDR(: Minimum Variance Distortionless Response) 기법을 사용한다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 적응 빔형성기의 성능을 평가한다.