Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.21
no.2
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pp.133-140
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2018
In electronic warfare(EW), low probability of intercept(LPI) radar signal is a survival technique. Accordingly, identification techniques of the LPI radar waveform have became significant recently. In this paper, classification and extracting parameters techniques for 7 intrapulse modulated radar signals are introduced. We propose a technique of classifying intrapulse modulated radar signals using Convolutional Neural Network(CNN). The time-frequency image(TFI) obtained from Choi-William Distribution(CWD) is used as the input of CNN without extracting the extra feature of each intrapulse modulated radar signals. In addition a method to extract the intrapulse radar modulation parameters using binary image processing is introduced. We demonstrate the performance of the proposed intrapulse radar waveform identification system. Simulation results show that the classification system achieves a overall correct classification success rate of 90 % or better at SNR = -6 dB and the parameter extraction system has an overall error of less than 10 % at SNR of less than -4 dB.
Kim, Won-Il;Oh, Kyoung-Doo;Ahn, Won-Sik;Jun, Byong-Ho
Journal of Korea Water Resources Association
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v.41
no.11
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pp.1153-1162
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2008
The use of radar rainfall for hydrological appraisal has been a challenge due to the limitations in raw data generation followed by the complex analysis needed to come up with precise data interpretation. In this study, RAIDOM (RAdar Image DigitalizatiOn Method) has been developed to convert synthetic radar CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) image data from Korea Meteorological Administration into digital format in order to come up with a more practical and useful radar image data. RAIDOM was used to examine a severe local rainstorm that occurred in July 2006 as well as two other separate events that caused heavy floods on both upper and mid parts of the HanRiver basin. A distributed model was developed based on the available radar rainfall data. The Flood Hydrograph simulation has been found consistent with actual values. The results show the potentials of RAIDOM and the distributed model as tools for flood prediction. Furthermore, these findings are expected to extend the usefulness of radar rainfall data in hydrological appraisal.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.29
no.2
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pp.118-127
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2018
In this work, we have designed and manufactured radar target simulation equipment for the performance analysis of synthetic aperture radar(SAR) systems. First, we have explained the function and performance specification of the target simulation equipment and point target scenario generation for validation of the SAR system. In addition, we have developed a simple and accurate calibration method for the time delay of the SAR system using the manufactured target simulation equipment. We have analyzed the point target impulse response function of the SAR image acquired using the SAR system and the target simulation equipment. It was observed that the measured peak to side lobe ratio(=-13.25 dB) and resolution(=0.49 m) are in good agreement with the corresponding theoretical values.
This paper suggests a velocity integration algorithm for Synthetic Aperture Radar (SAR) motion measurement to reduce discontinuity of range error. When using position data from Embedded GPS/INS (EGI) to form SAR image, the discontinuity of the data degrades SAR image quality. In this paper, to reduce the discontinuity of EGI position data, EGI velocity integration is suggested which obtains navigation solution by integrating velocity data from EGI. Simulation shows that the method improves SAR image quality by reducing the discontinuity of range error. INS is a similar algorithm to EGI velocity integration in the way that it also obtains navigation solution by integrating velocity measured by IMU. Comparing INS and EGI velocity integration according to grades of IMU and GPS, EGI velocity integration is more suitable for the real system. Through this, EGI velocity integration is suggested, which improves SAR image quality more than existing algorithms.
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.17
no.3
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pp.113-119
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2017
The application of compressive sensing (CS) to a radar imaging system based on a frequency-scanned microstrip leaky wave antenna is investigated. First, an analytical model of the system matrix is formulated as the basis for the inversion algorithm. Then, $L_1-norm$ minimization is applied to the inverse problem to generate a range-azimuth image of the scene. Because of the antenna length, the near-field effect is considered in the CS formulation to properly image close-in targets. The resolving capability of the combined frequency-scanned antenna and CS processing is examined and compared to results based on the short-time Fourier transform and the pseudo-inverse. Both simulation and measurement data are tested to show the system performance in terms of image resolution.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.3
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pp.221-229
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2013
In this paper, the image formation by the motion compensation technique for Synthetic Aperture Radar system(SAR) were realized through the computer simulation. The motion compensation technique performed image data with the range compression, the compensation procedure, the azimuth compensation and the noise elimination procedure. The range compression procedure transform the SAR raw data into the frequency domain and correlate with the range reference function and then inversely transform into the time domain. The compensation procedure contain the aircraft fluctuations compensation and the radar image degrading effect elimination procedure which was caused by image formation algorithm itself. The aircraft fluctuations compensation procedure perform the first stage which correct the phase angle and the second stage which calculate the Doppler frequency and determine the coordinate of the received signal. The radar image degrading effect elimination procedure also perform range migration compensation and the image defocussing effect compensation. The azimuth compression procedure transform the compensation data to the frequency domain and correlate with the azimuth reference function. The azimuth correlated data are inversely transformed to the time domain which is called SAR image data. When the above procedure were completed, the image data contains the received signals mixed with noise. The threshold technique was applied to elimination the noise from the mixed image data.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.30
no.2
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pp.124-131
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2019
This study presents an imaging algorithm that can provide an image of a moving target in a multiple-input-multiple-output radar environment where multiple transmitting and receiving radars are fixed on the ground. The proposed algorithm, which is based on polar format processing using plane wave approximation, is shown to provide an unaliased image by using multiple transmitting radars even when the distances between the receiving radars are relatively large. We derive the conditions necessary to deploy the transmitting radars by which the resolution of the reconstructed image can be improved, while simultaneously reducing aliasing artifacts. Moreover, we offer a means of separating out each transmitting radar target echo. Finally, the performance of the proposed system is verified through a simulation.
This paper describes the system for evaluating the sea wave informations such as wave direction and wave length in real time, by using image data obtained from the marine X-band radar. We proposed here a method for automatic selection of the partial image data without the user's individual selection at the radar. We also discussed that the wave direction could be obtained by a 2-dimensional discrete Fourier transform algorithm. We carried some evaluation works on the algorithm through computer simulation. The obtained thirteen radar image data under several sea surface conditions were analyzed by the method described and the result was presented.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.19
no.2
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pp.47-55
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2023
Recently, Sensor technologies are emerging to prevent traffic accidents and support safe driving in complex environments where human perception may be limited. The UWS is a technology that uses an ultrasonic sensor to detect objects at short distances. While it has the advantage of being simple to use, it also has the disadvantage of having a limited detection distance. The LDWS, on the other hand, is a technology that uses front image processing to detect lane departure and ensure the safety of the driving path. However, it may not be sufficient for determining the driving environment around the vehicle. To overcome these limitations, a system that utilizes FMCW radar is being used. The BSD radar system using FMCW continuously emits signals while driving, and the emitted signals bounce off nearby objects and return to the radar. The key technologies involved in designing the BSD radar system are tracking algorithms for detecting the surrounding situation of the vehicle. This paper presents a tracking algorithm for designing a BSD radar system, while explaining the principles of FMCW radar technology and signal types. Additionally, this paper presents the target tracking procedure and target filter to design an accurate tracking system and performance is verified through simulation.
Inverse synthetic aperture radar (ISAR) image is a powerful tool to show the major scattering regions (scatterer points) on the target. It is normally used to identify and classify targets. Finding information for the scatter points of ISAR image plays an important role in modeling the features of targets. In this paper, we propose a modeling method to extract some information about the scatterer points by minimizing approximating error. Here, the extracted information include not only the location of scatterer points but also some statistical data about the error of the their location. These extracted data can be used to implement the randomness of the location of the scatterer points. Furthermore, we reconstruct an image from the extracted data for scatterer points obtained by our proposed method. And we show that the reconstructed ISAR image is well approximated to the original ISAR image in order to justify our proposed modeling method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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