Schroeder, John L.;Edwards, Becca P.;Giammanco, Ian M.
Wind and Structures
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v.12
no.4
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pp.349-381
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2009
Since 1998, several institutions have deployed mobile instrumented towers to collect research-grade meteorological data from landfalling tropical cyclones. This study examines the wind flow characteristics from seven landfalling tropical cyclones using data collected from eight individual mobile tower deployments which occurred from 1998-2005. Gust factor, turbulence intensity, and integral scale statistics are inspected relative to changing surface roughness, mean wind speed and storm-relative position. Radar data, acquired from the National Weather Service (NWS) Weather Surveillance Radar - 1988 Doppler (WSR-88D) network, are examined to explore potential relationships with respect to radar reflectivity and precipitation structure (convective versus stratiform). The results indicate tropical cyclone wind flow characteristics are strongly influenced by the surrounding surface roughness (i.e., exposure) at each observation site, but some secondary storm dependencies are also documented.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.23
no.8
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pp.1990-1997
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1998
It is very essential to remove a strong ground clutter and moving clutter for an extraction of accurate information from a Doppler weather radar. Therefore, this paper proposed the use of an adaptive array antenna to overcome the shortages of a conventional weather radar. In the first, a simulation method was suggested for the generation of clutter and weather signals. Using these data, the performance of a weather radar was analyzed under various conditions. It is shown that the quality of pulse-pair estimates was greatly improved from the simulation results.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.9
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pp.1753-1759
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2009
A weather radar as one of the remote sensing devices to analyze the weather phenomena receives the return echoes which consist of scattered electromagnetic wave signals from rain, cloud and dust particles, etc. These received Doppler weather spectra are analyzed to extract the various characteristic weather information. The mean wind velocity is one of the important weather parameters which can be obtained by a weather radar ed it may be useful in the prevention of weather hazards occurred by the abrupt shift of wind in small geographical scales such as microbursts. It is usually estimated by pulse pair method which is considered to be reliable and very efficient in the computational requirement. However, there are some problems in the accurate estimation of the mean velocity if Doppler spectra of weather signals appear to be asymmetric gaussian or multi-peak spectra. Therefore, in this paper, the problems in the mean estimation of asymmetric Doppler spectra are analyzed and the improved method is suggested.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.6
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pp.125-133
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2016
As one of solutions to pursue the efficient use of spectrum resource, we proposed the methodology for the co-channel multi-site radar operations with the synchronous GPS clock. The proposed algorithm, based on a quasi orthogonal property, find a candidate set of the time shifted linear frequency modulation(TSLFM) signals with the minimum acceptable level of the correlation among selected TSLFM signals. To check suggested algorithm, numerical analysis for several radars operating in the same channel with a sawtooth waveform has been performed by using range-Doppler processing for the given system parameters, and computational results are presented and examined in terms of range profile and doppler shift for a targets with velocity and distance. Simulated results have a good agreement with assumed target distance and its velocity, within the error of resolution.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.10
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pp.1737-1743
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2008
A weather radar extracts the weather information from the return echoes which consist of scattered electromagnetic wave signals from rain, cloud and dust particles, etc. The characteristics of Doppler weather signal and ground clutter should be analyzed to extract the accurate weather information. However, the conventional symmetric weather Doppler model is somewhat inappropriate in representing various weather situations. Therefore, the improved model is suggested to describe the skewness in the Doppler spectrum model. Using the suggested model, many various weather signals can be simulated efficiently in time and spectral domain according to weather situations, operation environment and system characteristics. This simulation method may be very helpful in verifying the accuracy of the weather information extraction algorithms and developing the new system for further performance improvement.
Accurate altimetry is required for the reliable flight control of drones or unmanned air vehicles (UAVs), and the radar altimeter is commonly used owing to its accuracy for the ground level. Due to the limitation for size, weight and power consumption, the frequency modulated continuous wave (FMCW) radar is appropriate for drone because it has lower complexity than that of pulse Doppler (PD) radar. Especially, fast-ramp FMCW radar, which transmits linear FM signal during very short period, is generally utilized, because it is robust for the ego-motion of drone. Therefore, we present the design and implementation results of the radar signal processor (RSP) for fast-ramp FMCW radar system. The proposed RSP was designed with Verilog-HDL and implemented with Altera Cyclone-IV FPGA device. Implementation results show that the proposed RSP includes 27,523 logic elements, 15,798 registers and memory of 138Kbits and can measure the altimeter at the rate of 100Hz with the operating frequency of 50MHz.
In this paper, we propose an automatic hand gesture area extraction and recognition technique using FMCW radar-based point cloud and LSTM. The proposed technique has the following originality compared to existing methods. First, unlike methods that use 2D images as input vectors such as existing range-dopplers, point cloud input vectors in the form of time series are intuitive input data that can recognize movement over time that occurs in front of the radar in the form of a coordinate system. Second, because the size of the input vector is small, the deep learning model used for recognition can also be designed lightly. The implementation process of the proposed technique is as follows. Using the distance, speed, and angle information measured by the FMCW radar, a point cloud containing x, y, z coordinate format and Doppler velocity information is utilized. For the gesture area, the hand gesture area is automatically extracted by identifying the start and end points of the gesture using the Doppler point obtained through speed information. The point cloud in the form of a time series corresponding to the viewpoint of the extracted gesture area is ultimately used for learning and recognition of the LSTM deep learning model used in this paper. To evaluate the objective reliability of the proposed technique, an experiment calculating MAE with other deep learning models and an experiment calculating recognition rate with existing techniques were performed and compared. As a result of the experiment, the MAE value of the time series point cloud input vector + LSTM deep learning model was calculated to be 0.262 and the recognition rate was 97.5%. The lower the MAE and the higher the recognition rate, the better the results, proving the efficiency of the technique proposed in this paper.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.3
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pp.1-8
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2020
This paper studied a method of estimating target information using a radar in wireless communication. Position information on the target can be estimated angle, distance and velocity. The velocity information can be estimated since the Doppler frequency is changed in the moving target. The signal incident on the receiving array antenna is multiplied by the delay time and the reference signal to represent the output signal. This output signal is estimated by applying FFT (Fast Fourier Transform) after calculating signal correlation through correlation integrator. Since the output signal must be calculated within the correlator, it should be processed with the Dwell time. The correlation signal of the correlation integrator outside this Dwell time is indicated by the velocity measurement error. The FFT is applied to the signal that has passed through the correlated integrator in order to estimate the distance of the signal. The Doppler resolution must be improved because the FFT estimates target information using the Doppler information. The Doppler resolution decreases with increasing the integration time. The velocity information estimation should have no spread of the velocity. As a result of the simulation, there was no spread of the target velocity in this study.
To understand the development mechanism of the aerosols in the surface boundary layer, the variation in the aerosol number concentration due to the divergence and convergence of the wind fields was investigated. The aerosol number concentration was measured in the size ranges of $0.3{\sim}10.0{\mu}m$ using a laser particle counter(LPC) from 0000 LST on 03 Feb. to 0600 LST on 07 Feb. 2004 at Mokpo in Korea during snowfall. The Velocity Azimuth Display(VAD) technique was used to retrieve the radar wind fields such as the horizontal wind field, divergence, and deformations including the vertical air velocity from a single Doppler radar. As a result, the distribution of the aerosol number concentration is apparently different for particles larger than $1{\mu}m$ during snowfall, and it has a tendency to increase at the beginning of the snowfall. The increase and decrease in the aerosol concentration due to the convergence and divergence of the wind fields corresponded to the particles with diameters greater than $1{\mu}m$. It is found that the fluctuations in the aerosol number concentration are well correlated with the development and dissipation of snowfall radar echoes due to the convergence and divergence of horizontal wind fields near the surface boundary layer in the inland during the snowfall.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.5
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pp.90-96
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2017
Due to the merit of having wide range with low cost, HF radar's ship detection and tracking research as maritime surveillance system has been recently studied. Many ship detection and tracking algorithms have been developed so far, however, performance comparison cannot be conducted properly because the states of target ships (such as moving path, size, etc.) differ from each study. In this paper, we propose a simulator based on compact HF radar, which generates data according to the size and moving path of target ship. Given the generated data with identical ship state, it is possible to conduct performance comparison. In order to validate the proposed simulator, the simulated data has been compared with real data collected by the SeaSonde HF radar sites. As a result, it has been shown that our simulated data resembles the real data. Therefore, the performance of various detection or tracking algorithms can be compared and analyzed respectively by using our simulated data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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