• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.28-33
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• 2017

본 논문에서는 여러 곳에서 통용되고 있는 기존의 CW(continuous-wave) 레이더 송수신모델을 수정한 송수신모델을 제안한다. 최근에 심장박동과 호흡을 검출하기 위해 기존신호모델을 기반으로 CW(continuous-wave) 레이더에 대한연구가 진행 되고 있다. 그러나 이 통용되고 있는 수신모델은 인체 공학적으로 개념과 일치하지 않기 때문에 이모델을 근거로 실험을 할 경우 실제 개발되는 시스템 성능을 정확하게 예측할수 없다. 본 논문에서는 인체 공학상 개념과 일치하는 수정된 CW(continuous-wave) 레이더 송수신모델을 제안하고 가운시안 잡음rhk 다중경로 환경에서 심장박동 및 호흡검출에 대한 시뮬레이션을 수행하고 이를 기존수신모델과의 심장박동과 호흡검출에 대한 성능을 비교 분석한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.730-736
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• 2013

항공기용 펄스 도플러 위상 배열 레이더에 관한 시간 영역에서의 클러터 생성 모델을 제시한다. 구형의 지구라는 가정에서 클러터 패치의 기하학적 위치를 고려하여 시간 영역의 지표면 클러터 신호를 생성하였으며, 부배열 단위로 클러터 신호를 생성하였다. 이렇게 생성한 부배열 단위의 클러터 신호는 DBF(Digital Beamforming), ABF(Adaptive Beamforming), STAP(Space-Time Adaptive Processing) 등의 다양한 레이더 응용에서 시뮬레이션 입력 신호로 사용되어질 수 있다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.1204-1212
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• 2008

이 논문에서는 여러 곳에서 통용되고 있는 기존의 CW(Continuous-Wave) 바이오 레이더 송수신 모델을 수정한 새로운 송수신 모델을 제안한다. 최근에 심장 박동과 호흡을 검출하기 위해 CW 바이오 레이더를 이용해서 여러 연구 기관에서 연구가 진행되고 있다. 그러나 이 통용되고 있는 수신 모델을 이용해서 심장 박동을 검출하게 되면 여분의 위상 변이나 가우시안 잡음에 취약하고, 또한 인체 공학적으로 개념상 정확하지 못한 단점을 가지고 있다. 그러므로 이 논문에서 인체 공학상으로 정확한 수정된 CW 바이오 레이더 송수신 모델을 제안함으로써 여분의 위상 변이와 가우시안 잡음이 있는 환경뿐 아니라 다중 경로 환경에서 기존의 송수신 모델과의 심장 박동과 호흡 검출에 대한 성능을 비교 분석한다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2005년도 추계학술대회지
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• pp.75-78
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• 2005

레이더 물표에 대한 반사성능은 RCS(Radar Cross Section)에 의하여 결정된다. 형상이 비교적 간단한 물체에 대해서는 고유함수 접근법에 의하여 RCS를 정확하게 예측할 수 있으나, 해상물표와 같은 복잡한 물표에 대해서는 저주파 및 고주파 산란해석 기법 등을 이용하여 근사적인 해를 찾을 수밖에 없고 계산적으로도 복잡하다. 본 연구에서는 수신신호의 파라미터를 정도 높게 추정할 수 있는 MUSIC 알고리즘을 이용하여 RCS 값을 근사적으로 구할 수 있는 레이더 신호모델을 제안한다. 제안된 방법에서는 레이더 물표는 산란체의 링으로서 가정되고 레이더 물표로부터 반사된 신호들의 진폭은 통계적 성질을 지니고 분포하게 된다. 결과적으로 제안된 레이더 신호모델에 MUSIC 알고리즘이 적용되고, 레이더 물표의 RCS는 간단한 대수적인 방법으로 계산된다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2000년도 가을 학술발표회 논문집(II)
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• pp.1279-1284
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• 2000

This study introduces a simulation model of radar responses with frequencies on subsurface voids in concrete. In this model, the resolution and the attenuation according to radar frequencies in each interface which has different electromagnetic property are analyzed. This model aims to select the best frequency of radar which can analyze the thickness of voids in concrete from radar response. It also can be applied to estimate the limitation of propagation depth of radar on subsurface voids in concrete. The computed results show the radar images based on radar signal processing using convolution technique.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.536-546
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• 2003

We propose an object extraction technique adequate for the radial shape's radar signal structure for the purpose of implementing ARPA(Automatic Radar Plotting Aid) installed in the vessel. The radar signal data are processed by interpolation and accumulation to acquire a qualified image. The objects of the radar image have characteristics of having different shape and size as it gets far from the center, and it is not adequate for clustering generally. Therefore, this study designs a new vigilance distance model of elliptical shape and adopts this model in the ART2 neural network. We prove that the proposed clustering method makes it possible to extract objects adaptively and to separate the connected objects effectively.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제6권4호
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• pp.80-88
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• 2003

Radar signal simulation is increasingly gaining in importance according as modem radar systems are more complex. Although computer performance has been advanced, it is difficult to implement the real-time simulation because the detailed model for the radar is necessary to get the desired accuracy. In order to achieve real time operation, we propose radar signal generation technique using ambiguity function, Instead of wellknown correlation method. The ambiguity function is the mathematical modeling of the signal processing procedure which is a simulation section to require the most computations.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제26권3호
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• pp.246-251
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• 2023

RADAR(Radio Detection and Ranging) is an important system for surveillance and reconnaissance by detecting a reflected signal which obtains the range from the radar to the target, and the velocity of the target. The magnitude of the reflected signal varies due to the radar cross section of the target, characteristic of the transmission and reception antenna, distance between the radar and the target, and power and wavelength of the transmitted signal. Thus, the RCS is the important characteristic of the target to determine if the target can be observed by the RADAR system. It is based on the material and shape of the target. We have measured the reflection signal of a simple square-shaped (20 × 20 cm) target made of a new material, a gallium-based liquid metal alloy and compared that of well-known metals including copper, aluminum. The magnitude of reflected signal of the aluminum target was the largest and it was 2.4 times larger than that of the liquid metal target. We also investigated the effect of the shape by measuring reflectance of the F-22 3D model(~1/95 ratio) target covered with/without copper, aluminium, and liquid metal. The largest magnitude of the reflected signal measured from side-view with the copper-covered F-22 model was 2.6 times greater than that of liquid metal. The reflectance study of the liquid metal would be helpful for liquid metal-based frequency selective surface or metamaterials.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제12권5호
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• pp.652-659
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• 2009

To analyze and verify the performance of a pulse radar without the real target data, there is a need to make the simulated signal which is similar to the received signal of the real target. In this paper, a method of the received signal generation for the pulse radar is proposed to solve the above need. The user-made scenarios are used to model the fast and small target and the clutter data based on the ground environment. These data are transformed into the electric signal using the proposed method. The efficiency of the proposed method is proved by comparing the signal of a field test with the simulated signal.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제22권2호
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• pp.170-178
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• 2019

Classification of radar signals in the field of electronic warfare is a problem of discriminating threat types by analyzing enemy threat radar signals such as aircraft, radar, and missile received through electronic warfare equipment. Recent radar systems have adopted a variety of modulation schemes that are different from those used in conventional systems, and are often difficult to analyze using existing algorithms. Also, it is necessary to design a robust algorithm for the signal received in the real environment due to the environmental influence and the measurement error due to the characteristics of the hardware. In this paper, we propose a radar signal classification method which are not affected by radar signal modulation methods and noise generation by using deep learning techniques.