• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.120-128
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• 2012

본 논문에서는 불균일한 클러터 환경에서 다중 표적탐지 성능을 향상시키기 위한 변형된 반복 백색화 투영 통계(modified iterative pre-whitening projection statistics: MIPPS) 기법을 제안하였다. MIPPS 기법은 항공기용 레이더에서 사용하는 시공간 적응 처리(space-time adaptive processing) 알고리듬의 불균일성 검출(non-homogeneity detection: NHD) 기법으로 반사신호 세기가 서로 다른 다수의 표적이 근접거리에 혼재되어 있는 환경에서 우수한 표적탐지 성능을 나타낸다. 모의실험을 통해 기존의 다양한 NHD 기법들의 성능을 분석하고, 본 논문에서 제안하는 MIPPS 기법이 강한 표적신호에 의해 야기되는 마스킹 효과(masking effect)를 최소화하면서 반사신호 세기가 약한 표적에 대한 평균 탐지 확률을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.89-97
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• 2011

본 논문은 space-time adaptive processing(STAP)의 불균일한 클러터 환경에 의한 성능 저하를 극복하기 위하여 제시된 다양한 기술에 대하여 성능 분석을 하였다. 불균일한 클러터에 의한 이상치(outlier)를 제거하는 기술인 nonhomogeneity detector(NHD)의 성능 향상을 위해, 다수의 이상치가 존재할 때 기존의 inner product(IP) 혹은 generalized inner product(GIP)보다 좋은 성능을 보여주는 projection statistics(PS)를 적용하였다. 또한, 중위수를 이용한 간섭 공분산 행렬의 예측 방법과 기존의 예측 방법에 따른 성능 분석을 하였다. 시뮬레이션을 통하여 STAP성능 분석을 한 결과, 중위수를 이용한 간섭 공분산 행렬의 예측 방법이 NHD 방법에 구애를 받지 않고 signal to interference plus noise ratio(SINR) 손실, MSMI를 이용한 단일 혹은 다수의 목표물 검출 모두 기존의 간섭 공분산 행렬의 예측 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.890-895
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• 2004

This paper describes constant alarm rates process of millimeter wave radar that exits on non-stationary target detection schemes in the ground clutter conditions. The comparison of various CFAR processes such as CA(Cell-Average)-CFAR, GO(Greatest Of)/SO(Smallest Of)-CFAR and OS(Order Statistics)-CFAR performance are applied. Using matlab software, we show the performance and loss between detection probability and signal to noise ratio. When rang bins increase, this results show the OS-CFAR process performance is better than any others and satisfies the optimal detection probability without loss of detection in the homogeneous clutter.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권3호
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• pp.37-46
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• 2012

레이더 및 소나와 같은 탐지 시스템에서 잡음 환경은 균질 (homogeneous) 환경과 비균질 (heterogeneous) 환경으로 구분되며 비균질 환경은 간섭 신호 환경 (target masking)과 클러터 경계 환경 (clutter edge)으로 모델링 할 수 있다. VI (variability index) CFAR (constant false alarm rate)는 이러한 다양한 잡음 환경에 강건한 표적신호 탐지 성능의 확보를 위한 방법으로서, mean-level CFAR 알고리즘들 중에서 주어진 잡음 환경에 최적화된 기법을 선택하는 방법이다. 하지만, VI CFAR의 경우 클러터 잡음 경계 환경과 간섭 신호 환경에서 검출 확률이 저하되는 단점을 보인다. 이를 극복하기 위해, 본 논문에서는 TM (trimmed mean) CFAR와 sub-window를 이용하여 비균질 환경에 의한 검출 확률의 저하를 최소화시키는 방법을 제안한다. 모의 전산 실험 결과에 따르면, 제안된 알고리즘은 기존의 VI CFAR 및 단일 CFAR 알고리즘에 비해 간섭 신호 환경과 클러터 경계 환경에서 검출 확률 및 오경보 확률 측면에서 우수한 성능을 보인다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.317-325
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• 2016

본 논문은 추적-후-탐지 처리(TBD: Track Before Detect)를 위한 레이더용 파티클 필터(Particle filter)에 대해서 기술한다. TBD 기법은 강한 클러터 환경, 작은 RCS 타겟 및 스텔스 타겟 등으로 인해 타겟 탐지가 어려운 경우(낮은 SNR)에 적용하는 기술이다. 특히 파티클 필터는 재귀적 TBD(Recursive TBD) 알고리즘 구현에 적합하고, 비선형 모델을 가우시안 선형 모델로 근사화해서 추정하는 칼만 필터 대비, 상대적으로 개선된 정확도를 갖는다. 본 논문에서는 다수의 관측값(클러터 포함)들이 동시에 수신될 때, 신호강도-거리-도플러 정보를 활용하여 파티클 필터 가중치를 직접 계산 및 갱신하는 방식을 제안한다. 성능 분석을 위해 가상의 레이더 시뮬레이션 사니리오를 설정하고, 제안하는 파티클 필터를 적용하여 추적 필터의 추정오차를 분석한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권6호
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• pp.1839-1845
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• 2016

Detecting remote targets is important to active protection system (APS) or infrared search and track (IRST) applications. In normal situation, the well-known constant false alarm rate (CFAR) detector works properly. However, decoys in APS or closely spaced targets in IRST degrade the detection capability by increasing background noise level in the CFAR detector. This paper presents a context aware CFAR detector by the intensity sorting and selection of background region to reduce the effect of neighboring targets that lead to incorrect estimation of background statistics. The existence of neighboring targets can be recognized by intensity sorting where neighboring targets usually show highest ranks. The proposed background statistics (mean, standard deviation) estimation method from median local pixels can be aware of the background context and reduce the effects of the neighboring targets, which increase the signal-to-clutter ratio. The experimental results on the synthetic APS sequence, real adjacent target sequence, and remote pedestrian sequence validated that the proposed method produced an enhanced detection rate with the same false alarm rate compared with the hysteresis-CFAR (H-CFAR) detection.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.457-463
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• 2018

이 논문에서는 실제 레이다를 이용하여 획득한 신호와 시뮬레이션으로 획득한 신호에 ${\Sigma}{\Delta}-STAP$ 알고리즘을 적용하여 비교하였다. 시험은 무반향 챔버에서 모의신호 발생장치를 이용한 표적 신호와 신호발생기를 이용한 클러터 신호를 레이다로 수신하여 수행하였다. 시뮬레이션은 시험과 동일한 레이다 파라미터에 이상적인 기저대역 신호 모델링을 통하여 수행하였다. 비교 결과, ${\Sigma}{\Delta}-STAP$ 처리된 거리-도플러 맵은 표적 신호의 형태나 잡음 수준이 시뮬레이션과 시험 결과가 거의 유사하였다. SINR 손실의 경우, 두 결과가 비슷한 양상을 보이나, 시뮬레이션 결과가 1~2 dB 가량 높은 값을 보였다. 이를 통하여 일반적인 레이다 신호 시뮬레이션을 수행하여도 실제 시험 결과와 유사한 ${\Sigma}{\Delta}-STAP$ 처리 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제12권1호
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• pp.77-84
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• 2009

GPR 탐사는 천부 지하 대상체 탐지에 유용한 방법이다. 그러나 다수의 GPR 적용사례에서 보여지듯이 천부 대상체에 의한 신호들은 지표에 의한 강한 반사파에 묻혀서 나타난다. 따라서 대상체에 의한 반사파를 이러한 강한 신호로부터 분리해낼 수 있는 신호처리 기법의 적용이 요구된다. 이 연구에서 사용된 파형압축기법은 신호의 폭을 압축시키는 것으로 심하게 오염되어 흐트러진 파형들로부터 신호를 분리해내는 방법이다. 이 논문에서는 위너필터링 (Wiener filtering) 기법을 사용하여 GPR 자료의 파형압축을 수행하는 자료처리방법을 소개하였다. 이 필터는 매설된 관로 위에서 얻어진 수치모형자료 및 현장 GPR 자료에 적용되었다. 이 분별방법은 강한 지표반사로부터 대상체의 반사신호를 구분해 내는 것과 파형압축을 위한 기준신호로서의 지표반사를 분리해 내기 위한 두 곳 모두에 사용 되었다. 파형압축 필터에 있어서 기준신호의 선정은 매우 중요한 문제이다. 그 이유는 특별히 기준신호의 신호대 잡음비가 낮을 경우 신호의 복이 압축될수록 잡음수준이 증가하게 되기 때문이다. GPR 수치모형자료와 현장 자료에 적용시킨 결과 GPR 영상의 눈에 띄는 개선을 보여주었다 즉, 지표반사파와 대상체에 의한 반사파의 구별이 뚜렷해지고 이를 통해 훨씬 좋은 결과를 나타내었다. 그러나, 현장자료에서는 잡음의 고주파성분을 포함하는 넓은 대역폭을 갖는 기준신호 때문에 약간의 잡음수준의 증가로 나타났다. 지표반사파를 기준신호로 사용하면 GPR자료의 파형의 복을 압축시킬 수 있이 지하 대상체에 의한 반사 영상의 질을 향상시킬 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권11호
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• pp.5527-5545
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• 2019

Through-wall ultra-wide band (UWB) radar has been considered as one of the preferred and non-contact technologies for the targets detection owing to the better time resolution and stronger penetration. The high time resolution is a result of a larger of bandwidth of the employed UWB pulses from the radar system, which is a useful tool to separate multiple targets in complex environment. The article emphasised on human subject localization and detection. Human subject usually can be detected via extracting the weak respiratory signals of human subjects remotely. Meanwhile, the range between the detection object and radar is also acquired from the 2D range-frequency matrix. However, it is a challenging task to extract human respiratory signals owing to the low signal to clutter ratio. To improve the feasibility of human respiratory signals detection, a new method is developed via analysing the standard deviation based kurtosis of the collected pulses, which are modulated by human respiratory movements in slow time. The range between radar and the detection target is estimated using joint time-frequency analysis (JTFA) of the analysed characteristics, which provides a novel preliminary signature for life detection. The breathing rates are obtained using the proposed accumulation method in time and frequency domain, respectively. The proposed method is validated and proved numerically and experimentally.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.9-18
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• 2024

최근 수중표적의 저소음화와 해상교통량의 증가로 인한 주변 소음의 증가로 능동 소나 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 신호의 다중 경로를 통한 전파, 다양한 클러터와 주변 소음 및 잔향 등으로 인한 반향신호의 낮은 신호대잡음비는 능동 소나를 통한 수중 표적 식별을 어렵게 만든다. 최근 수중 표적 식별 시스템의 성능을 향상 시키기 위해 머신러닝 혹은 딥러닝과 같은 데이터 기반의 방법을 적용시키려는 시도가 있지만, 소나 데이터셋의 특성 상 훈련에 충분한 데이터를 모으는 것이 어렵다. 부족한 능동 소나 데이터를 보완하기 위해 수학적 모델링에 기반한 방법이 주로 활용되어오고 있다. 그러나 수학적 모델링에 기반한 방법론은 복잡한 수중 현상을 정확하게 모의하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 심층 신경망 기반의 소나 신호 합성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 인공지능 모델을 소나 신호 합성 분야에 적용하기 위해, 음성 합성 분야에서 주로 사용되는 타코트론 모델의 주요 모듈인 주의도 기반의 인코더 및 디코더를 소나 신호에 적절하게 수정하였다. 실제 해상 환경에 모의 표적기를 배치해 수집한 데이터셋을 사용하여 제안하는 모델을 훈련시킴으로써 보다 실제 신호와 유사한 신호를 합성해낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 합성된 음파 신호의 스펙트럼을 직접 분석을 진행하여 비교하였으며, 이를 바탕으로 오디오 품질 인지적 평가(Perceptual Quality of Audio Quality, PEAQ)인지적 성능 검사를 실시하여 총 4개의 서로 다른 환경에서 생성된 반사 신호들에 대해 원본과 비교해 그 차이가 최소 -2.3이내의 높은 성적을 보여주었다. 이는 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 능동 소나 신호가 보다 실제 신호에 근사한다는 것을 입증한다.