도심지에는 많은 지중 매설관이 설치되어 있으며, 이러한 지중 관로의 위치(깊이, 방향 등)은 굴착을 수행하기 전에 특정되어야 한다. 지중 매설관을 탐지하기 위해 다양한 지구물리학적인 방법을 사용할 수 있으나, 지반의 불균질성으로 인해 정확한 위치정보를 파악하는 것은 어렵다. 다양한 비파괴 탐사 방법 중 GPR (ground penetrating radar)는 고속으로 실험이 가능하며, 다른 탐사 방법에 비해 상대적으로 저렴한 탐사비용 등의 장점을 갖는다. 그러나 GPR의 탐사 데이터는 해석이 직관적이지 않아 상당한 전문적 지식이 요구된다. 최근 딥러닝을 이용한 탐사 데이터의 자동판독 기술에 대한 연구가 증가하고 있으나, 매설물의 위치를 정확히 알고 있는 탐사 데이터가 부족하여 학습모델 구축에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 이러한 문제를 FDTD (finite difference time domain)수치해석을 통해 해결하고 자동탐지 학습 모델의 성능을 향상시키기 위한 기초연구를 수행하였다. 첫째, 단일유전율로 구성된 균질지반을 구성하고 해석을 수행하였다. 불균질 지반의 경우 프랙탈 기법을 이용하여 모델을 구성하고 해석을 수행하였다. 둘째, 합성곱 신경망을 이용하여 딥러닝 학습을 수행하였다. Model-A는 균질 지반 해석 데이터만 이용하여 학습을 수행하였으며, Model-B는 균질 및 불균질 지반 해석 데이터를 이용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 Model-B가 Model-A보다 탐지성능이 우수한 것을 확인하였다. 이는 자동탐지 모델의 학습 시, 지반의 불균질성을 포함하여 학습을 수행하면 탐지 모델의 성능이 개선됨을 의미한다.
MTI(Moving Target Indicator) 방식으로 구현된 레이더에 있어서 안테나 고속 회전시 발생되는 지형 특성에 따른 고정 클러터의 도플러 주파수 스펙트럼 확산 현상에 대해 신호 처리 파라메터값(MTI 필터 단수, M/N Detector 비율, CFAR(Constant False-Alarm Ratio)의 K-factor 및 offset값)을 조정하여 지형 클러터의 제거 능력을 최적화하였다. 최적화 구현은 지형 클러터의 유형별 데이터 수집을 위한 치구를 설계 및 활용하여 유형별 지형 클러터 데이터를 수집하였으며, 이의 유형별 분석 및 제거 능력 최적화를 위해 Matlab 시뮬레이션을 통하여 test case를 만들고, 레이더 실내 시험 및 지형별 야외 시험을 통한 반복 검증을 수행하여, 진화적 개발 모델과 같이 반복, 점진적인 과정으로 병행되는 최적화를 수행하였다. 연구 결과, 기존 레이더 시스템에 비해 7.5 dB(5.6배) 이상의 지형 클러터 제거 능력 향상 효과를 거두었다.
역 합성 개구면 레이더(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상은 레이더를 이용해 전자기파를 방사하여 표적에 맞고 다시 되돌아오는 신호를 이용하여 형성할 수 있으며, 표적의 유무 판별과 식별을 위해 사용하는 보편적인 수단중 하나이다. 본 논문에서는 계단 첩 파형(Stepped Chrip Waveform: SCW)의 주파수 영역에서의 합성과 서브-샘플링(sub-sampling) 방법을 이용하여 초점이 맞는 고해상도의 ISAR 영상을 형성하는 방법을 소개한다. 기존의 계단 주파수 파형(stepped freuqnecy waveform)을 이용하는 방법은 낮은 펄스 반복 주기로 인하여 비모호 거리(unambiguous range)가 짧아 고스트(ghost) 현상이 발생하는 문제점이 발생하지만, 이는 SCW를 이용한 ISAR 영상 형성 방법을 통해 해결할 수 있다. 본 논문에서는 산란점들로 구성된 보잉-737 표적이 속도와 가속도를 가지고 움직인다고 가정한 후 제안한 방법으로 고해상도의 ISAR 영상을 형성하였다.
본 논문에서는 바이스태틱 역합성 개구면 레이다(Bistatic ISAR: Bi-ISAR) 영상 형성에 적합한 회전운동보상(Rotational Motion Compensation: RMC) 기법을 제안한다. 이를 위해 추적된 표적의 궤적, 송신기, 수신기의 위치정보들을 이용하여 바이스태틱 각도 변화에 의해 기인된 기하학적 왜곡 현상을 보상한다. 다음으로, 관측각도의 변화율을 일정하게 하는 새로운 시간변수를 정의한 후, 보간법을 통해 기 정의된 시간 변수에 대한 레이다 신호를 획득함으로써 RMC를 수행한다. 이에 대한 결과로, Bi-ISAR 기하구조에서 표적의 비균일 회전성분을 적절히 보상함으로써 초점이 맞는 Bi-ISAR 영상을 획득할 수 있다. 바이스태틱 기하구조에서 기동하는 비행기 모델 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안된 Bi-ISAR RMC 기법의 효용성을 검증하였다.
Various active microwave imaging techniques have been developed for cancer detection for past several decades. Both the microwave tomography and the UWB radar techniques, constituting functional microwave imaging systems, use the electrical property contrast between normal tissues and malignancies to detect the latter in an early development stage. Even though promising simulation results have been reported, the understanding of the functional microwave imaging diagnostics has been relied heavily on the complicated numerical results. We present a computationally efficient and physically instructive analytical electromagnetic wave channel models developed for functional microwave imaging system in order to detect especially the breast tumors as early as possible. The channel model covers the propagation factors that have been examined in the previous 2-D models, such as the radial spreading, path loss, partial reflection and transmission of the backscattered electromagnetic waves from the tumor cell. The effects of the system noise and the noise from the inhomogeneity of the tissue to the reconstruction algorithm are modeled as well. The characteristics of the reconstructed images of the tumor using the proposed model are compared with those from the confocal microwave imaging.
기상 레이다에서의 반사 신호는 비, 구름 및 먼지 입자 등에 의하여 산란되는 전자파신호로서 이러한 도플러 신호를 분석함으로서 여러 가지 특징적인 기상정보를 추출하지 된다. 그런데 이러한 기상정보를 정확히 추출하기 위해서는 지표면 클러터 및 레이다에서의 도플러 기상정보들이 어떻게 나타나는지 그 특징을 잘 파악하여야 할 것이다. 그러나 기존의 대칭형 도플러 스펙트럼 모델은 다양한 기상환경을 나타내기에는 다소 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 도플러 스펙트럼 모델에서의 비대칭성을 나타낼 수 있는 개선된 모델을 제안하였다. 제안된 기상 도플러 모델을 이용하면 기상조건, 운영환경 및 시스템 특성에 따라 다양한 클러터 및 기강신호들을 시간 및 스펙트럼 영역에서 효율적으로 모의할 수 있다. 이러한 모의 방법은 기상레이다 정보추출 알고리즘의 정확도 검증 및 추가적인 성능 향상을 위한 새로운 시스템 개발에 많은 도움이 될 수 있을 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권11호
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pp.3761-3779
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2022
The performance of existing recognition algorithms for binary phase shift keying (BPSK) and quadrature phase shift keying (QPSK) signals degrade under conditions of low signal-to-noise ratios (SNR). Hence, a novel recognition algorithm based on features in the graph domain is proposed in this study. First, the power spectrum of the squared candidate signal is truncated by a rectangular window. Thereafter, the graph representation of the truncated spectrum is obtained via normalization, quantization, and edge construction. Based on the analysis of the connectivity difference of the graphs under different hypotheses, the sum of degree (SD) of the graphs is utilized as a discriminate feature to classify BPSK and QPSK signals. Moreover, we prove that the SD is a Schur-concave function with respect to the probability vector of the vertices (PVV). Extensive simulations confirm the effectiveness of the proposed algorithm, and its superiority to the listed model-driven-based (MDB) algorithms in terms of recognition performance under low SNRs and computational complexity. As it is confirmed that the proposed method reduces the computational complexity of existing graph-based algorithms, it can be applied in modulation recognition of radar or communication signals in real-time processing, and does not require any prior knowledge about the training sets, channel coefficients, or noise power.
최근 금속을 포함하여 다양한 재질의 지뢰를 탐지할 수 있는 지면 투과 레이더 (Ground Penetrating Radar, GPR)가 지뢰 탐지 분야에서 주목 받고 있으며 지면 투과 레이더를 이용한 지뢰 탐지 기술이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 1차원 지면 투과 레이더 배열을 이용하여 지뢰가 존재할 가능성이 높은 후보 지점을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안 기법은 먼저 지면 투과 레이더에 수신되는 신호 세기의 비선형적 감쇠 특성을 반영하여, 지연 시간에 따른 지면 투과 레이더 응답 신호의 세기를 효과적으로 나타낼 수 있는 회귀 모델을 추정하였다. 이를 토대로 지면 투과 레이더 응답 신호를 분석해보면, 토양 신호들은 주로 회귀 모델의 근처에 밀집되어 있고, 지뢰일 가능성이 있는 후보 신호들은 회귀 모델로부터 멀리 떨어져서 분포하는 특성을 보인다. 이러한 사실을 기반으로, 지면 투과 레이더의 측정값과 회귀 모델의 예측 값에 대한 예측 오차를 계산하여 토양 신호로부터 지뢰일 가능성이 있는 후보 신호들을 분리하였다. 후보 신호에는 잡음과 표적 신호가 섞여 있으므로 표적 신호가 갖는 고유한 기하학적 특성을 이용하여 최종적으로 표적 신호를 검출하였다. 성능 검증을 위해 실내 환경에서 획득한 지면 투과 레이더 데이터를 이용하여 실험을 수행한 결과, 제안하는 전처리 기법의 지뢰 탐지율 대비 오경보율이 낮은 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 지하 탐사용 레이다를 이용하여 공사현장에 매설된 파이프 또는 케이블의 위치를 파악하는 법 과 이에 따른 새로운 근사 이미지 추출 방법을 제안하였다. 기본 원리는 매설 구조물에 의해 산란된 광대역펄스 산란신호의 지연시간과 크기 복원에 기초를 두고 있다. 산란신호의 정확한 측정을 위해 레이다 탐색경로에 따른 수신신호의 절대치 적분 방법을 사용하였고, 이로 인해 다양한 지면 상태 하에서도 선명한 이미지 추출이 가능 하였다. 분산과 손실특성을 나타내는 다항 Debye모텔을 사용하여 지하매질을 기술하였고, 모의 실험은 FDTD 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제안한 이미지 추출방법은 시간영역에서의 전파 경로추적이라는 새로운 방법을 사용하였고, 이를 이용하여 구조물의 위치를 탐색하였다.
본 논문은 임펄스 초광대역 레이다를 이용한 ISAR 영상의 기하보정 방법에 대해 서술하였다. 임펄스 초광대역 레이다는 시간영역에서 신호처리를 하므로 다중 경로, 간섭 문제 등이 일어나지 않는 장점이 있다. 안테나와 대상체 사이의 송수신 신호를 평면파라고 가정하면, ISAR 기하 모델에서 회전축의 중심을 점표적을 이용하여 계산한다. 수신 데이터에서 합성을 수행하기 전, 점표적은 최대 점의 위치를 최소 자승법으로 근사하여 회전축의 중심을 알아낼 수 있다. 이 방법은 대조비가 더 뛰어난 영상을 얻을 수 있었고, 엔트로피도 가장 큰 값을 가질 수 있었다. 이러한 방법은 장비를 최초 작동하거나 주기적으로 사용되어서 회전축의 중심을 보상하여 영상 합성을 할 것이다. 의료나 보안 감시와 같은 고정된 기하를 가지는 영상화 장비에서 유용하게 사용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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