In this paper, the target simulator for RF signals was developed by using VST(Vector Signal Transceiver) and set by real-time signal processing SW programs. A function to process RF signals using FPGA(Field Programmable Gate Array) board was designed. The system functions capable of data processing, raw signals monitoring, target signals(simulated range, velocity) generating and RF environments data analyzing were implemented. And the characteristics of modulated signal were analyzed in RF environment. All function of programs for processing RF signal have options to store signal data and to manage the data. The validity of the signal simulation was confirmed through verification of simulated signal results.
The simulation of target-scattered echo with the moving sonar platform and target in 3-dimensional ocean environment is essential to validate and evaluate the performance of a sonar system. This paper presents the improved target signal simulation on the basis of the highlight(HL) model and its realtime algorithm. In order to simulate the scattering highlight, the highlight is represented as a directional scatterer. The realtime generation algorithm of the target signal is realized by use of DSP chip, TMS320C40, where the 40 channels are equally separated to form a parallel processing task in 4 processors. The presented realtime-version of target signal simulation can be used as a target signal simulator in the development of ACM(Acoustic Counter Measure) and advanced sonar signal processing techniques.
This paper introduces the design and implementation of a signal processing system for an airborne active homing radar system. This airborne active homing radar system uses the pulse Doppler radar of high PRF (Pulse Repetition Frequency) for computation of exact relative velocity of the target. This system carries out two operations mainly. The first is to transmit and receive microwave signal through the antenna. The second is to calculate the relative velocity of the target taking advantage of the Doppler frequency signal reflected from the target and detect the angle error between a target and an antenna LOS (Line Of Sight) to make the antenna direction coincident with the target. The signal processing system has a role of the latter.
A target signal simulation method for passive sonar systems is introduced. The method uses multirate signal processing techniques to simulate moving target signals in the multi-path sound propagation environment by introducing Lloyd's mirror and Doppler effect. Time and frequency variation of target signal due to the target maneuvering is also considered to provide realistic ship signatures in the LOFAR gram so that the simulated target is used for sonar operator training. Synthesized target characteristics is analyzed and compared with real target signal in terms of interference pattern and frequency variation in the LOFAR gram.
In this paper, the confirmation method of target detection for the vehicle mounted metal detector (MD) has been described. The vehicle mounted MD with the arrayed 6 coils to detect the width of 2.4 m was demonstrated. It is important and necessary to inform the location of the objects detected by the MD. The confirmation method of target detection was verified by using the MD GUI and the analysis of the receive signal processing. The receive signal processing is performed by comparing the threshold and the difference of the signal calibrated at initial location and the signal detected at present location.
표적 탐지 및 추적을 위한 무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 다양한 신호처리 기능을 가져야 한다. 센서 노드의 에너지 제약과 통신 대역폭 제한은 센서 노드에서의 가벼운 신호처리 기법을 필요로 한다. 일반적인 센서 노드에서의 신호처리 기법은 센서 노드에 수신된 신호를 잡음제거와 같은 전처리를 수행하고, 에너지를 계산하여 표적의 위치를 탐지하고 기지국에서의 위치추정 및 식별을 위하여 특징 추출하거나 압축하여 전송하는 등의 방법으로 구성된다. 이러한 센서 노드에서 필수적인 신호처리 기법들은 무선 센서 네트워크의 생존 시간과 표적 탐지 및 식별 성능에 큰 영향을 끼치게 된다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 필수적인 신호처리들을 리프팅 스킴 웨이블릿 변환 방법을 이용하여 센서 노드에서 에너지 효율적인 신호처리를 수행하고 표적의 정확한 위치를 추정하는 방법을 제안한다.
Kim, Jai-Hoon;Tuzlukov, Vyacheslav;Yoon, Won-Sik;Kim, Yong-Deak
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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pp.1999-2005
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2005
Collaboration in wireless sensor networks must be fault-tolerant due to the harsh environmental conditions in which such networks can be deployed. This paper focuses on finding signal processing algorithms for collaborative target detection based on the generalized approach to signal processing in the presence of noise that are efficient in terms of communication cost, precision, accuracy, and number of faulty sensors tolerable in the wireless sensor network. Two algorithms, namely, value fusion and decision fusion constructed according to the generalized approach to signal processing in the presence of noise, are identified first. When comparing their performance and communication overhead, decision fusion is found to become superior to value fusion as the ratio of faulty sensors to fault free sensors increases. The use of the generalized approach to signal processing in the presence of noise under designing value and decision fusion algorithms in wireless sensor networks allows us to obtain the same performance, but at low values of signal energy, as under the employment of universally adopted signal processing algorithms widely used in practice.
본 논문에서는 소나 시스템을 통해 획득된 수중 음향 신호를 디지털 영상의 형태로 변환한다. 그리고 이러한 형태의 영상에 대해 영상 처리 기법을 도입하여 표적 후보를 탐지하고, 이들 영역에 대해 정보를 강화하는 알고리즘을 제안한다. 수중 표적의 탐지 과정은 우선 수중음향신호 영상에서 불규칙한 형태로 분포하고 있는 배경 잡음을 추정하여 재구성한 뒤, 원 영상에서 배경 영상을 제거하여 초기 표적 후보군을 획득한다. 또한 도플러 신호 정보를 가공하여 가중치 맵을 생성하고, 배경잡음이 제거된 영상에 대해 가중치 맵을 이용한 필터링 과정을 수행함으로써 표적 후보에 대한 정보를 보다 정확히 확보하고, 단일프레임에서의 표적 후보 정보를 강화한다. 본 논문에서는 시뮬레이션으로 획득된 수중음향신호에 대해 제안된 알고리즘을 적용하여, 불규칙적으로 발생하게 되는 잡음이 대부분 제거됨을 확인하였고, 필터링 및 표적 탐지 과정을 통해 수중음향신호 영상에서 표적이 더욱 명확히 표시됨을 확인하였다.
CNN(Convolutional Neural Networks)은 동물의 시각정보처리과정을 모델링한 신경망으로 다양한 분야에서 좋은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 CNN을 사용하여 능동소나 신호의 스펙트로그램을 분석하고, 표적과 비표적을 식별하는 연구를 수행하였다. 데이터를 표적이 포함된 비율에 따라 8클래스로 구분하고, CNN의 학습에 사용하였다. 신호의 스펙트로그램을 프레임별로 나누어 입력으로 사용한 결과, 표적신호의 위치에서만 표적신호에 해당하는 7개 클래스의 식별 결과가 순차적으로 나타나는 특성을 사용하여 표적과 비표적을 식별해낼 수 있었다.
소형 적외선영상 호밍시스템은 지상의 표적에 대하여 주야간 적외선 영상처리를 통하여 표적을 식별하고 주요 표적에 대하여 표적을 탐색, 탐지하여 추적하는 적외선 영상센서를 보유한 추적시스템이다. 본 논문에서는 지상의 표적을 주야간 적외선 영상을 통하여 표적 정보를 획득하여 실시간 영상처리를 통하여 표적을 식별하기 위한 고속의 CPU와 FPGA(Field Programmable Gate Array)가 탑재된 보드 개발의 내용을 설명한다. CPU, FPGA 선정과 영상신호처리를 위한 CPU-FPGA 결합 아키텍처에 대하여 제안하고 또한 김발구조의 적외선센서를 제어하기 위한 FPGA를 활용에 대하여 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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