• 한국전자파학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1077-1083
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• 2009

MTI(Moving Target Indicator) 방식으로 구현된 레이더에 있어서 안테나 고속 회전시 발생되는 지형 특성에 따른 고정 클러터의 도플러 주파수 스펙트럼 확산 현상에 대해 신호 처리 파라메터값(MTI 필터 단수, M/N Detector 비율, CFAR(Constant False-Alarm Ratio)의 K-factor 및 offset값)을 조정하여 지형 클러터의 제거 능력을 최적화하였다. 최적화 구현은 지형 클러터의 유형별 데이터 수집을 위한 치구를 설계 및 활용하여 유형별 지형 클러터 데이터를 수집하였으며, 이의 유형별 분석 및 제거 능력 최적화를 위해 Matlab 시뮬레이션을 통하여 test case를 만들고, 레이더 실내 시험 및 지형별 야외 시험을 통한 반복 검증을 수행하여, 진화적 개발 모델과 같이 반복, 점진적인 과정으로 병행되는 최적화를 수행하였다. 연구 결과, 기존 레이더 시스템에 비해 7.5 dB(5.6배) 이상의 지형 클러터 제거 능력 향상 효과를 거두었다.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제13권1호
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• pp.187-193
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• 2021

In order to solve the problem of false terrains caused by environmental interferences and tunneling effect in the conventional multi-beam seafloor terrain detection, this paper proposed a seafloor topography detection method based on fast two-dimensional (2D) Censored Mean Level Detector-statistics Constant False Alarm Rate (CMLD-CFAR) method. The proposed method uses s cross-sliding window. The target occlusion phenomenon that occurs in multi-target environments can be eliminated by censoring some of the large cells of the reference cells, while the remaining reference cells are used to calculate the local threshold. The conventional 2D CMLD-CFAR methods need to estimate the background clutter power level for every pixel, thus increasing the computational burden significantly. In order to overcome this limitation, the proposed method uses a fast algorithm to select the Regions of Interest (ROI) based on a global threshold, while the rest pixels are distinguished as clutter directly. The proposed method is verified by experiments with real multi-beam data. The results show that the proposed method can effectively solve the problem of false terrain in a multi-beam terrain survey and achieve a high detection accuracy.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1292-1299
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• 2014

기상 레이다 시스템은 지상, 해상, 상공 등의 넓은 입체 공간에 분포하는 기상정보를 실시간으로 제공한다. 그러나 산악지역과 같이 강수 신호 주변에 지형 클러터가 존재하는 경우, 큰 지형 클러터 신호를 강수 신호로 오인하여 잘못된 기상 정보를 제공할 수 있다. 우리나라 국토는 산지가 많아서 지형 클러터의 영향으로 인한 기상 오류를 줄이기 위해서는, 국내 지형 환경에 적합한 클러터 제거 기법이 필요하다. 본 논문에서는 지형 특성을 반영한 클러터 맵을 만들어, 지형 클러터를 제거하는 C-Map 기법을 제안한다. 클러터 맵은 맑은 날의 원시 신호(I/Q) 자료를 이용하여 획득되고, 지형 클러터 제거는 클러터 맵과 수신 신호의 도플러 차이를 이용하여 수행된다. 제안된 알고리듬의 성능 분석은 소백산 강우 레이다 데이터를 이용하여 수행되었으며, 임계상수에 따른 지형 클러터 제거율은 91.17 %로 나타났다.

• 한국전자파학회지:전자파기술
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• 제3권2호
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• pp.66-78
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• 1992

본 논문에서는 레이다 클러터 자료와 실험적 또는 이론적 모델을 모아 분서가였다. 원격탐사에 대한 자료와 모델이 폭넓게 연구되었는데 이는 비교적 세부적인 목표물에 대한 자료가 풍부한 장점이 있기 때문이다. 실제 레이다 설계에는 원격탐사에 사용되는 입사각 보다 큰 영역(near grazing angle)의 클러터 자료 및 모델이 필요한데 이에 대한 연구는 더 계속 되어야 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.275-282
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• 2019

산이나 건물과 같은 지형지물에 의해 발생하는 클러터는 대기 상태와 무관한 오염된 자료로 간주된다. 클러터 신호를 줄이기 위한 기본적인 방법은 윈드프로파일러 주위에 클러터 펜스를 설치하는 것이다. 클러터 펜스가 윈드프로파일러 관측 자료에 미치는 효과를 조사하기 위해 클러터 펜스 설치 전과 후의 윈드프로파일러 바람 벡터 수집률과 바람 벡터의 정확도를 고도별로 조사하였다. 윈드프로파일러의 클러터 펜스는 자료 수집률 뿐만 아니라 자료의 품질을 향상시키는데 기여하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제30권5호
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• pp.389-398
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• 2019

본 논문에서는 실제 환경을 고려하여 비행 중인 소형 무인기를 탐지할 수 있는 기법을 제안한다. 소형 무인기는 일반적으로 시가지 혹은 산악 지형 내에서 저고도 비행을 수행하므로 클러터(clutter)에 의해 자주 가려지게 된다. 따라서 우수한 탐지 성능 획득을 위해서는 잡음뿐만 아니라, 클러터를 고려한 탐지가 필수적이며, 각각의 클러터 제거 기법에 따른 성능 분석이 요구된다. 제안된 탐지 과정은 클러터 제거 기법 및 펄스 합성 기법을 통해 클러터 및 잡음을 억제한 후, CFAR 검출기를 통해 소형 무인기 탐지를 수행한다. 이때, 3가지 클러터 제거 기법을 적용한 후, 각 기법에 따른 소형 무인기 탐지 성능을 분석한다. 실제 야외 환경에서의 실험을 통한 측정 데이터(data)를 토대로 소형 무인기 탐지에 적합한 클러터 제거 기법을 도출할 수 있었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권3호
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• pp.181-188
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• 2022

An intelligent distributed multi-agent system (IDMS) using reinforcement learning (RL) is a challenging and intricate problem in which single or multiple agent(s) aim to achieve their specific goals (sub-goal and final goal), where they move their states in a complex and cluttered environment. The environment provided by the IDMS provides a cumulative optimal reward for each action based on the policy of the learning process. Most actions involve interacting with a given IDMS environment; therefore, it can provide the following elements: a starting agent state, multiple obstacles, agent goals, and a cluttered index. The reward in the environment is also reflected by RL-based agents, in which agents can move randomly or intelligently to reach their respective goals, to improve the agent learning performance. We extend different cases of intelligent multi-agent systems from our previous works: (a) a proposed environment-clutter-based-index for agent sub-goal selection and analysis of its effect, and (b) a newly proposed RL reward scheme based on the environmental clutter-index to identify and analyze the prerequisites and conditions for improving the overall system.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.373-381
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• 2017

DBS 알고리즘은 레이다가 방위각 해상도 성능을 향상시키는 방안이다. DBS 영상에는 레이다의 탐색영역 정보를 포함하기 때문에 탐지하고자 하는 표적외에도 다양한 클러터 성분이 존재한다. DBS 영상에서 원하는 표적을 탐지/추적하기 위해서는 표적과 클러터 성분을 식별할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 DBS 영상에서 표적을 식별하기 위하여 영상크기와 지형 정보(DTED)를 이용하는 방안을 서술한다. 형태연산(morphological) 필터, 체인코드를 이용하여 영상의 크기정보를 획득하고 클러터 성분을 배제하였고, DTED와 정합하여 표적을 결정한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.1-8
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• 2023

영상레이더(SAR)에서 인공표적에 대한 모델링은 주로 3차원 CAD(Computer Aided Design) 모델의 면(face) 및 모서리(edge)에서 반사되는 레이더 신호를 광선추적(ray-tracing) 방식으로 시뮬레이션하고 있고, 지구 표면의 클러터(clutter)에 대한 모델링은 영상레이더 이미지 자체에 대한 통계학적(statistical) 분석을 통해 분포(distribution) 특성이 유사한 종류들을 구분하는 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 지상의 인공표적 및 지표면의 배경 클러터를 3차원 점구름(point cloud) 산란점(scatterer point) 모델로 만들고 두 개의 모델이 통합된 상황에서 계산적(computational)인 신호처리 과정을 통해 영상 레이더 이미지를 생성하였으며, 이것을 실제 차량탑재형 영상레이더 시스템의 스트립맵(stripmap) 이미지 생성 결과 및 전자기적(EM) 모델링 또는 통계학적 분포 모델을 사용하여 분석한 결과와 유사한 지 비교해 보았다. 모델링 대상은 지상의 인공표적인 교량(다리)을 선정 했는데, 그 이유는 교량의 경유 주변에 수면과 지면이 같이 존재하는 특성이 있고 또한 군사용 및 민간용 활용에서 모두 관심이 많은 표적이기 때문이다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1797-1801
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• 2004

In this paper we show the hardware testbed and software simulator of multi function array radar (MFAR). The hardware MFAR is simple and flexible hardware to implement various radar beamforming and detecting algorithms. To overcome the limitation of hardware MFAR, the software simulator is proposed. User can simulate radar under the various environment conditions adjusting the parameter of simulator. User can set environment of radar, such as the location and velocity of target, jammer and the terrain clutter. The radar use various probing pulses and supports two operation mode, surveillance and tracking mode.