• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.47-56
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• 2003

We describe a new method for removing non-linear phased array antenna aberration called "squint" problem. To develop a compensation scheme. theoretical antenna and artificial neural networks were used. The purpose of using the artificial neural networks is to develop an antenna system model that represents the steering function of an actual array. The artificial neural networks are also used to implement an inverse model which when concatenated with the antenna or antenna model will correct the "squint" problem. Combining the actual steering function and the inverse model contained in the artificial neural network, alters the steering command to the antenna so that the antenna will point to the desired position instead of squinting. The use of an artificial neural network provides a method of producing a non-linear system that can correct antenna performance. This paper demonstrates the feasibility of generating an inverse steering algorithm with artificial neural networks.

• 한국전자파학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1141-1144
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• 2011

고속의 이동 표적을 탐지하는 경우, 특히 송수신부가 독립적으로 이동하는 바이스태틱 레이더의 경우 표적신호의 레인지 워크(range walk)는 도플러 프로세싱(Doppler processing) 및 표적 탐지를 어렵게 한다. 본 논문에서는 표적 신호에 레인지 워크가 있는 경우 우선 레인지(range) 방향 인터폴레이션(interpolation)을 수행해서 일정한 시간간격으로 샘플링된 표적 성분이 있는 레인지 빈(range bin)을 추출하고, 이어서 도플러 프로세싱을 통한 도플러 정보 추출 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 바이스태틱 레이더 환경을 가정하고, 펄스 압축에 의해 레인지 프로세싱 과정을 포함한 도플러 프로세싱 과정을 이론적으로 설명한 후 시뮬레이션을 통하여 제시된 방식의 타당성을 보인다.