In wireless environments, wideband receivers are used in a communication intelligent system to detect unknown signals and obtain azimuth information. To design a wideband receiver that performs multiple signal detection and direction finding simultaneously, it is necessary to consider a reception structure composed of multiple channels. In this paper, we propose a wideband multi-channel receiver for direction finding of unknown wideband communication signals including frequency hopping signals. A signal processing method for detecting received signals and estimating azimuth information is presented, and components of the manufactured wideband receiver are described. In addition, test results of the signal detection performance by mounting the proposed wideband multi-channel receiver on the flight system are included.
본 논문에서는 원형배열 안테나의 위상차와 위상차 배열 패턴을 비교하여 전파 신호원의 방향을 찾는 방법을 연구하였다. 위상비교 방향탐지 방식에서는 안테나 기준선 길이가 입사신호의 0.5파장보다 길면 같은 위상차에서 두 개 이상의 방위가 계산되는 방위각 모호성이 발생한다. 본 논문에서는 0-360도 방위각에서 전파 신호가 입사될 때 5개 안테나에서 검출된 위상차 패턴을 융합하여 방위각 모호성을 제거한다. 개발된 모호성 제거 기법은 안테나가 5개인 균일원형배열 구조에서 안테나 기준선이 입사신호의 1.236파장 이하이면 방위각 모호성 없이 방향탐지를 정확하게 수행하였다. 본 알고리즘은 조난구조와 전자정보시스템의 방향탐지 장치 설계에 잘 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
Single-ring circular array antennas can be applied to direction finding systems in order to use nose-section in other purposes, and the interferometry is a proper direction finding method to those systems. We usually make the interferometer baseline long enough to achieve good angular accuracy. However, an interferometer with baseline longer than a half-wavelength has the ambiguity problem. In this paper, we present a novel method for solving the ambiguity problem in interferometry systems. This technique is based on the amplitude comparison method and the space division table, and it can place a target within the angular region in which the ambiguity problem does not occur by roughly estimating direction-of-arrival. The Monte Carlo simulation results show that proposed method can effectively remove the ambiguity problem in the system.
This study aims to develop a form-finding algorithm for a single-layered pneumatic membrane. The initial shape of this pneumatic membrane, which is an air-supported type pneumatic membrane, is to find a state in which a given initial tension and internal pneumatic pressure are in equilibrium. The algorithm developed to satisfy these conditions is that a nonlinear optimization problem based on the force method considering the deformed shape is formulated, and, it's able to find the shape by iteratively repeating the process of obtaining a solution of the governing equations. An computational technique based on the Gauss-Newton method was used as a method for obtaining solutions of nonlinear equations. In order to verify the validity of the proposed form-finding algorithm, a single-curvature pneumatic membrane example and a double-curvature air pneumatic membrane example were adopted, respectively. In the results of these examples, it was possible to well observe the step-by-step convergence process of the shape of the pneumatic membrane, and it was also possible to confirm the change in shape according to the air pressure. In addition, the calculation results of the shape and internal force after deformation due to initial tension, air pressure, and self-weight were obtained.
본 논문에서는 8개의 단위 안테나로 구성된 원형배열안테나(Circular Array)의 편파(Polarization) 특성을 고려한 위상 비교 방향탐지에 대해 고찰하였다. 단위 안테나는 6 ~ 12 GHz의 광대역에서 동작하는 Cavity-Backed 패치 안테나를 적용하였으며, 다양한 편파를 수신할 수 있도록 Radial 방향으로 배치하였다. 위상 비교 시 정밀한 각도를 얻기 위해 넓은 간격의 소자들을, 모호성을 해결하기 위해 좁은 간격의 소자들을 적용하였다. 방위각과 고각 모두 ±20° 영역에 대해 2차원의 방향 탐지를 수행하였으며 정면 근처에서는 0.5°, 15° 근방 영역에서는 1.6° 이하의 도래각(DOA) 오차가 있음을 확인하였다.
Glass fiber reinforced polymer (GFRP) elastic gridshells consist of long continuous GFRP tubes that form elastic deformations. In this paper, a method for the form-finding of gridshell structures is presented based on the interpretable machine learning (ML) approaches. A comparative study is conducted on several ML algorithms, including support vector regression (SVR), K-nearest neighbors (KNN), decision tree (DT), random forest (RF), AdaBoost, XGBoost, category boosting (CatBoost), and light gradient boosting machine (LightGBM). A numerical example is presented using a standard double-hump gridshell considering two characteristics of deformation as objective functions. The combination of the grid search approach and k-fold cross-validation (CV) is implemented for fine-tuning the parameters of ML models. The results of the comparative study indicate that the LightGBM model presents the highest prediction accuracy. Finally, interpretable ML approaches, including Shapely additive explanations (SHAP), partial dependence plot (PDP), and accumulated local effects (ALE), are applied to explain the predictions of the ML model since it is essential to understand the effect of various values of input parameters on objective functions. As a result of interpretability approaches, an optimum gridshell structure is obtained and new opportunities are verified for form-finding investigation of GFRP elastic gridshells during lifting construction.
연성구조시스템 중 하나인 막 구조물은 대공간 구조물에 많이 사용되어진다. 막 구조물은 축강성이 강하고 휨강성이 매우 작은 재료로서 구조물의 설계는 강성구조물과는 달리 형상해석, 응력-변형해석 그리고 재단도 등의 일련의 과정을 필요로 한다. 막 구조물의 형상해석은 일반적으로 초기 불안정 상태의 막 면에 초기강성을 부여함으로서 평형상태에 이르게 되는 역학적 메커니즘을 가지고 있으며, 이와 같은 곡면을 해석적으로 구하는 데는 해석상의 수렴 및 발산 그리고 오차 발생에 따른 문제를 해결해야만 한다. 본 논문에서는 막 구조물의 초기곡면을 형성하기 위한 형상탐색기법에 대한 수렴 및 오차에 관하여 연구하고, 적용된 예제의 해석 결과를 바탕으로 해가 수렴해 가는 과정 및 제어변수에 따른 수렴속도 및 효율성을 살펴본다.
스티칭 기술은 고화질의 360 VR 영상을 제작하는 과정에서 가장 중요한 요소 기술들 중의 하나이다. 스티칭 기술의 성능을 저하시키는 원인들에는 특징점 추출 과정의 오류, seam finding 과정에서 사용되는 마스크의 왜곡으로 발생하는 오류, 각 영상들의 밝기 보상 오류 등 다양한 원인들이 존재한다. 본 논문에서는 합성되는 각 영상들 간의 시차(View Disparity)가 존재함으로써 스티칭 성능이 저하되는 현상을 분석하고, 이 문제를 해결하기 위해 이음부 탐색(seam finding)의 전처리 과정에서 사용되는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기술을 통해 기존 방법보다 개선된 마스크들을 제작하여 효율적인 이음부 탐색(seam finding)이 수행되도록 하고, 그 결과 개선된 화질을 갖는 360 VR 영상을 얻을 수 있음을 설명한다. 본 논문에서 실시된 다양한 실험들을 통해, 제안된 기술이 시차 왜곡이 존재하는 영상 신호들을 합성하는 과정에 효율적이면서 동작 복잡도도 높지 않음을 보이고 있다.
본 논문에서는 배열안테나의 패턴을 측정하기 위한 배열안테나와 기준 신호원 사이의 거리에 따른 방향탐지, 간섭제거, 빔형성 성능을 분석한다. 배열안테나는 무선통신, 레이더, 소나 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 이러한 배열안테나를 사용하기 위해서는 배열안테나의 패턴을 알고 있어야 하며, 배열안테나의 패턴은 무반향 챔버에서 측정을 통해 얻을 수 있다. 하지만 무반향 챔버의 크기는 제한적이기 때문에 거리에 따른 측정 오차가 발생하게 된다. 이는 배열안테나를 사용하는 방향탐지, 간섭제거, 빔형성의 성능 저하를 유발시킨다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의실험을 통해서 배열안테나 패턴 측정 거리에 따른 방향탐지, 간섭제거, 빔형성 성능을 분석하여 결과를 제시한다.
본 논문은 신호의 도래 방향 측정에 관한 연구로써, 어레이 안테나에 입시되는 신호의 위상차를 활용하여 방향을 추정하는 알고리즘인 CVDF(Correlative Vector Direction Finding)를 적용하여 방향탐지 정확도를 높이기 위해서는 기본적으로 안테나로부터 얻어지는 위상차 패턴이 이상적인 정현파 패턴을 가져야 한다. 그러나 실 환경에서 원형으로 안테나를 배치후 측정되는 위상차 패턴은 특정 주파수 대역, 특정 방위에서 왜곡되어 나타날 수 있다. 그 이유는 안테나를 원형 배열 구조로 배치함으로써 안테나 각 소자간의 간섭 및 중앙 센터폴(원형배열의 중앙에 위치하는 안테나 지지대)의 영향으로 인한 위상 패턴의 왜곡이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 기존 CVDF 알고리즘을 적용했을 때의 위상 왜곡 현상에 의해 저하되는 방향탐지 능력을 개선시키기 위한 방법으로, 위상을 측정하기 위한 안테나 조합의 실시간 변경 방법 및 안테나 빔패턴을 활용하는 방법 등을 제안하였고, 실험 및 결과분석을 통해 방향탐지 성능이 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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