This paper deals with the development of RACOM(Radar Signal Detecting & Processing Computer). RACOM is a radar display system specially designed for radar scan conversion, signal processing and PCI radar image display. RACOM contains two components; i )RSP(Radar Signal Processor) board which is a PCI based board for receiving video, trigger, heading & bearing signals from radar scanner & tranceiver units and processing these signals to generate high resolution radar image, and ⅱ)Applications which perform ordinary radar display functions such as EBL, VRM and so on. Since RACOM is designed to meet a wide variety of specifications(type of output signal from tranceiver unit), to record radar images and to distribute those images in real time to everywhere in a networked environment, it can be applicable to AIS(Automatic Identification System) and VDR(Voyage Data Recorder).
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.27
no.1
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pp.76-86
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2023
Radars used by air-crafts have two important characteristics; First, they should have a real-time signal processing system finishing signal processing before deadline while getting and processing successive in-phase and quadrature data. Second, they can cover a lot of modes including A2A(Air to Air), A2G(Air to Gound), A2S(Air to Sea), and Ground Map(GM). So the structure of radar signal processing SWs in modern airborne radars are becoming more complicate. Also, the implementation of radar signal processing SW needs to reuse common code blocks between other modes for efficiency or change some of the code blocks into alternative algorithm blocks. These are the reason why the radar signal processing SW framework suggested in this paper is taking advantage of modular programming. This paper proposes an modular framework applicable on the airborne radar signal processing SW maintaining the real-time characteristic using the signal processing procedures for A2G/A2S as examples.
In this paper, FMCW radar signal processing technique for the vehicle detection system are studied. And FMCW radar sensor is used as a equipment for vehicle detection. To test the performance of developed algorithm, the evaluation of the algorithm is done by simulation for signal processing technique of vehicle detection system. RADAR signal of a driving vehicle is generated by using the Matlab. Distance and velocity of vehicles are calculated with developed a1gorithm. Also the signal processing procedure is done for the virtual data with FM-AM converted noise.
An airborne radar performance can be sensitive to the variation of the Doppler center frequency and the spectral spread of the ground clutter return due to the radar platform moving and aspect angle of the scanning beam to the target. In this paper, for the performance test of the airborne pulsed Doppler radar system developed, the high-speed radar data acquisition system is implemented for acquiring the raw radar signal in real-time. Based on the various test scenarios from airborne-platform to the moving platform, the various radar target and clutter signals are collected and their spectrum is analyzed for the verification of the radar performance in the real-time flight test environments.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.20
no.4
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pp.482-490
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2017
The radar signal processing procedure is divided into the pre-processing such as frequency down converting, down sampling, pulse compression, and etc, and the post-processing such as doppler filtering, extracting target information, detecting, tracking, and etc. The former is generally designed using FPGA because the procedure is relatively simple even though there are large amounts of ADC data to organize very quickly. On the other hand, in general, the latter is parallel processed by multiple DSPs because of complexity, flexibility and real-time processing. This paper presents the radar signal processor design using FPGA which includes not only the pre-processing but also the post-processing such as doppler filtering, bore-sight error, NCI(Non-Coherent Integration), CFAR(Constant False Alarm Rate) and etc.
In this paper, ground penetrating radar (GPR), which has the capability to detect non metal and plastic mines, is proposed to detect and discriminate antipersonnel (AP) landmines. The time domain GPR - Impulse radar and frequency domain GPR - SFCW (Stepped Frequency Continuous Wave) radar is utilized for metal and non-metal landmine detection and its performance is investigated. Since signal processing is vital for target reorganization and clutter rejection, we implemented the MUSIC (Multiple Signal Classification) algorithm for the signal processing of SFCW radar data and SAR (Synthetic Aperture Radar) processing method for the signal processing of Impulse radar data.
An airborne radar is an essential aviation electronic system of the aircraft to perform various missions in all weather environments. This paper presents the design, development, and test results of the multi-mode pulsed Doppler radar system test model for helicopter-borne flight test. This radar system consists of 4 LRU units, which include ANTU(Antenna Unit), TRU(Tx Rx Unit), RSDU(Radar Signal & Data Processing Unit) and DISU(Display Unit). The developed technologies include the TACCAR processor, planar array antenna, TWTA transmitter, coherent I/Q detector, digital pulse compression, DSP based Doppler FFT filtering, adaptive CFAR, IMU, and tracking capability. The design performance of the developed radar system is verified through various helicopter-borne field tests including MTD (Moving Target Detector) capability for the Doppler compensation due to the moving platform motion.
As current algorithms unable to perform effective fusion processing of unknown complex radar signals lacking database, and the result is unstable, this paper presents a multi-level fusion processing algorithm for complex radar signals based on evidence theory as a solution to this problem. Specifically, the real-time database is initially established, accompanied by similarity model based on parameter type, and then similarity matrix is calculated. D-S evidence theory is subsequently applied to exercise fusion processing on the similarity of parameters concerning each signal and the trust value concerning target framework of each signal in order. The signals are ultimately combined and perfected. The results of simulation experiment reveal that the proposed algorithm can exert favorable effect on the fusion of unknown complex radar signals, with higher efficiency and less time, maintaining stable processing even of considerable samples.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.4
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pp.353-357
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2006
The vehicle detection method using pulse radar has the advantage of maintenance in comparison with loop detection method. We propose the pulse radar signal processing algorithm in which we devide the trace. data from pulse radar into segments by using SSC concept, and then construct the sectors in accordance with period and amplitude of segments, and finally decide the vehicle detection probability by applying the SSC parameters of each sectors into the discriminant function. We also improve the signal processing time by reducing the quantities of processing data and processing routines.
Radar sensors are used for space situational awareness (SSA) to determine collision risk and detect re-entry of space objects. The capability of SSA radar system includes radar sensitivity such as the detectable radar cross-section as a function of range and tracking capability to indicate tracking time and measurement errors. The time duration of the target staying in a range cell is short; therefore, the signal-to-noise ratio cannot be improved through the pulse integration method used in pulse-Doppler signal processing. In this study, a method of improving the signal-to-noise ratio during range migration is presented. The improved detection performance from signal processing gains realized in this study can be used as a basis for comprehensively designing an SSA radar system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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