국내에서 개발된 단일모드 균일한 단주기형 광섬유 격자소자(FBG: Fiber Bragg Grating)를 이용하여, 수중에서 음파를 검출할 수 있는 FBG 일체형 Transducer를 설계 및 제작하였다. 이를 통하여 신호검출 시스템구성 시, 최근 제작된 Hopper WDM(특허번호 제10-1502954)을 이용하여 수중에서 다중점신호검출과 지향성 연구를 한 결과, 기존의 광섬유 센서가 지니고 있는 우수한 장점들을 모두 지니고 있을 뿐만 아니라, Sensor Arm 구성이 간단하여 실용화에 큰 장점을 지니고 있다. 제작된 FBG 일체형 트랜스듀서는 30 Hz~2.5KHz 범위에서 주파수 검출이 가능하고, 최적의 공진조건 주파수는 1.2KHz로 나타났다. 또한, 이를 이용한 수중에서 넓은 영역에 대한 다중점 신호 검출을 구현하기 위하여, WDM(Wavelength Division Multiplexing) 방법과 Passive band-pass filter system을 이용하여 FBG Hydrophone Arrays System을 구축하고, 2개의 FBG 일체형 Transducers에서 주파수 200Hz~1.3 KHz대까지 다중점 수중 음파 신호 검출을 성공 하였다. 아울러, 음원의 방향과 각도에 따라 검출된 신호의 세기가 변화되므로 음원의 물체에 대한 방향성 검출이 가능함으로서, 향후 FBG Hydrophone의 실용화 연구에 새로운 기틀을 마련하였다.
본 논문은 싱글의 LC-탱크 전압제어발진기(VCO)를 사용한 $2{\sim}6GHz$의 CMOS 주파수 합성기에 관하여 기술하였다. 광대역에서 동작하는 주파수 합성기 설계를 위해 최적화된 로컬발진기(LO) 신호 발생기를 사용하였다. LO 신호 발생기는 LC-탱크 VCO와 이 신호를 분주하고 혼합하는 방법으로 광대역의 주파수에서 동작하도륵 구현하였다. 주파수 합성기는 3차 1-1-1 MASH 타입의 시그마-델타 모듈레이터(SDM)를 사용한 소수 분주 위상잠금루프(PLL)에 기초로 설계되었다. 제안한 주파수 합성기는 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정기술을 사용하여 설계하였고, off-chip 루프 필터를 가지고 $0.92mm^2$의 칩 면적을 차지하며, 1.8V 전원에서 36mW 이하의 전력을 소모한다. PLL은 $8{\mu}s$보다 적은 시간에서 록킹을 완료한다. 위상 잡음은 중심 주파수 신호로부터 1MHz 오프셋에서 -110dBc/Hz보다 작다.
전세계적으로 건강에 대한 관심이 증가되어 기존 의료 장비보다 편리하고 정밀한 비접촉, 실시간 헬스 모니터링 시스템 개발이 요구되고 있다. 그러므로 우리는 UWB(Ultra Wide Band) 레이더를 통해서 인체에 비접촉, 연속적으로 혈관의 운동 신호를 수집하고 이 수집된 데이터를 실시간적으로 신호처리해서 맥박, 수축기 혈압, 이완기 혈압을 측정할 수 있는 임베디드 기반의 전파를 이용한 혈압 모니터링 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 임베디드 기반 GUI(Graphic User Interface)의 프로그램을 통해서 UWB 레이더 및 제어 시스템을 모니터링하면서 정확한 정보를 실시간으로 LCD(Liquid Crystal Display)에 표시한다. 임베디드 시스템은 소형화를 위해 제한된 자원을 사용해야 하기 때문에 기존의 PC GUI 설계 모드는 상대적으로 더 큰 메모리를 사용하므로 임베디드 시스템에 적합하지 않을 뿐 만 아니라 더 많은 CPU(Central Processing Unit) 처리시간을 요구한다.
본 논문에서는 간단한 형태의 적분기와 1-비트 ADC (Analog-to-Digital Converter)로 구성된 AFE (Analog Front End)를 사용하는 Noncoherent IR-UWB (Impulse Radio-Ultra Wide Band) 레인징 (Ranging) 시스템을 제시하고, 레인징 성능에 영향을 주는 AFE 특성에 대해 정의한다. 이 레인징 시스템에서 적분기는 단순히 수신된 신호의 에너지만을 축적하며, 다중 비트 ADC를 필요로 하는 Coherent IR-UWB 시스템과는 달리 1-비트 ADC를 사용하게 되므로, 시스템 구현 측면에서 현실적이고 매우 용이하다고 할 수 있다. 반면, Noncoherent 방식의 특성상 수신 신호를 단순히 제곱하여 적분하게 되므로, 잡음과 다중경로 페이딩 등의 채널 특성에 따라 레인징 정밀도는 큰 영향을 받게 된다. 그러나 이러한 현실적인 중요성에도 불구하고, 현재까지의 IR-UWB 레인징 시스템 연구에서는 AFE 특성 변화에 따른 성능 분석에 관한 결과는 거의 제시되지 않고 있다. 이에, 본 논문에서는 Noncoherent IR-UWB 레인징 시스템을 사용하는 경우 다양한 무선 채널 환경에서 AFE 특성 변화에 따른 레인징 성능을 분석한다. 또한 이를 통해 실제 UWB 하드웨어를 설계할 경우 규격 설정에 고려해야 할 파라미터들을 제시한다.
본 논문에서는 향후 유비쿼터스 센서 네트워크 응용 등에 적합하도록 간단한 송수신기 구조를 유지하면서, 실제 데이터를 전송하기 전에 Noise Power Calibration 및 Noise Power Windowing 방법을 통해 잡음의 영향을 고려하여 적응적인 임계값을 결정하고 이를 이용하여 전력검출 (Power Detection)을 수행하여 성능을 향상하는 임펄스 라디오 (Impulse Radio) 형태의 Noncoherent OOK (On-Off Keying) UWB (Ultra Wide Band) 시스템을 제시하고, 전형적인 UWB 실내 무선 채널 모델에서의 성능을 분석하였다. 모의실험 결과 AWGN (Additive White Gaussian Noise) 채널에서는 Noise Power Calibration 모드를 위한 슬롯수의 증가에 따라 이상적인 Ideal Adaptive Threshold를 사용하는 경우께 근접하는 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었고, 반면 데이터 전송률의 큰 감소를 감수해야 하는 Noise Power Windowing 방법에 의한 성능 개선은 두드러지게 나타나지 않음을 알 수 있었다. 더욱이 IEEE 802.15 Task Group 3a UWB 실내 채널 모델을 이용한 모의실험 결과, Noise Power Calibration 모드가 적용된 Noncoherent OOK UWB 시스템의 성능이 Ideal Adaptive Threshold의 경우와 비트오율 성능이 매우 근접하며, 펄스 반복 전송의 회수의 증가에 따라 비트오율 성능이 향상됨을 확인 할 수 있었다.
본 연구에서는 군집 드론 시스템에서 이동 드론의 충돌방지를 위해 레이다를 도입하였다. 드론은 비행 중 불규칙한 속도 변화로 인해 반사파의 클러터가 증가되어 탐지 성능이 저하되고 이로 인해 충돌 방지 레이다의 성능에 영향을 준다. 본 논문에서는 UWB(Ultra Wide-Band) 레이다를 적용하여 비행하는 드론을 탐지하고, 반사파 신호 분석을 통해 획득한 거리 및 속도 정보의 정확도를 개선하는 방안을 제시한다. 이동 드론의 속도 변화에 따른 속도 감응형 CFAR(Constant False Alarm Rate)를 구현하여 오경보율을 일정하게 유지하면서 클러터를 효과적으로 제거하는 방안을 구현한다. 알고리즘의 검증을 위해 실제 상용 드론에 대한 레이다 관측 실험을 수행하고 불규칙하게 비행하는 드론의 탐지 성능이 개선됨을 보인다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제7권1호
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pp.28-35
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2007
This paper presents a high-speed flash analog-to-digital converter (ADC) for ultra wide band (UWB) receivers. In this flash ADC, the interpolating technique is adopted to reduce the number of the amplifiers and a linear and wide-bandwidth interpolating amplifier is presented. For this ADC, the transistor size for the cascaded stages is inversely scaled to improve the trade-off in bandwidth and power consumption. The active inductor peaking technique is also employed in the pre-amplifiers of comparators and the track-and-hold circuit to enhance the bandwidth. Furthermore, a digital-to-analog converter (DAC) is embedded for the sake of measurements. This chip has been fabricated in $0.13{\mu}m$ 1P8M CMOS process and the total power consumption is 113mW with 1V supply voltage. The ADC achieves 4-bit effective number of bits (ENOB) for input signal of 200MHz at 5-GSample/sec.
본 논문에서는 UWB의 광대역 주파수와 낮은 신호세기의 특성을 이용해서 기밀한 음성 통신이 가능하고, 이동 ad hoc 네트워크로 동작하도록 하여 단말의 이동이 가능한 전술망용 MAC 프로토콜의 효과적인 음성 데이터 전송 기법을 제안하였다. 기존의 UWB MAC 프로토콜은 대부분 단말 간 동기화를 지원하여 전력 소모, 대역폭과 같은 자원 활용에 중점을 두었으나, 본 논문의 UWB MAC 프로토콜은 단말의 이동성에 중점을 두어 비동기 방식으로 구동된다. 또한 효과적인 음성 데이터 전송을 위해서 RTS/CTS 패킷을 사용하지 않고, 재전송 과정이 없다. 해당 음성 데이터 전송 방식의 시뮬레이션을 통하여 성능을 측정하였다.
본 논문에서는 RF 부품 수동소자 중 가장 기본적인 요소가 되는 전송선로를 DAML(Dtelectric-supported Airbridge Microstrip Line) 형태의 새로운 구조로 제안하였으며, DAMS(Micro Electro Mechanical System) 기술 중 표면 마이크로머싱닝(surface micromachining) 기법을 이용하여 구현하였다. 제안된 구조는 마이크로스트립 라인(microstrip line)의 응용 형태로서 기존의 신호선(signal line)과 ground 사이에 유전체 지지대(dielectric post)를 사용하였고, 신호선을 공중으로 띄우면서 넓은 범위의 임피던스에서 유전체 손실(dielectric loss)을 최소화하였다. 본 논문에서 제작된 전송선로는 10 ㎛의 신호선의 높이와 10 ㎛ × 10 ㎛의 지지대(Post) 면적과 9 ㎛의 지지대(post)의 높이와 5 mm의 길이로 제작되었다. 50 GHz에서 일반적인 마이크로스티립(microstrip) 전송선의 손실이 약 7.5 dB/cm 이상 되는 것과 비교하여 본 논문에서 제안한 구조에서는 50 GHz에서 전송선의 손실이 약 1.1 dB/cm가 되는 것을 얻었다.
무선 신호 인식 및 자동 변조 분류(Automatic Modulation Classification) 기술은 넓은 주파수 대역에서 다양한 무선 통신 서비스를 단일 단말에서 유연하게 이용 가능한 SDR(Software Defined Radio) 플랫폼의 핵심 요소 기술로 필요성이 높아지고 있다. 최근에는 데이터 학습 기반의 딥러닝 기술을 기반으로 정확도가 향상된 여러 가지 자동 변조 분류 모델들이 제안되고 있다. 하지만, 대부분의 연구는 모델에 입력되는 무선 신호의 길이가 고정된 경우에 초점을 맞추고 길이가 가변적인 시나리오를 고려하지 않고 있다. 본 연구에서는 SDR의 개방형 플랫폼의 요소 기술로써 임의의 무선 신호의 길이에 대해 변조 분류가 가능한 방법을 제안한다. 이를 위해, 두 가지 입력 크기에 대해 학습된 Convolutional Neural Network(CNN) 기반의 주 모델(main model)과 하위 모델(small model)로 분류 시스템을 설계하고, 나머지 구간의 길이로 수신된 신호에 대해서는 자기 복제 패딩 기법으로 입력 샘플을 증강시켜 변조 분류를 수행한다. 분류 성능 정확도 및 계산 복잡도의 비교분석을 위한 RadioML 2018.01A 데이터셋을 사용한 실험을 통해 제안하는 기법이 모든 신호 대 잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR) 영역에서 기존 방식보다 높은 정확도를 제공하면서도 낮은 연산량을 필요함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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