본 논문은 투과성이 좋고 실내 환경에 강건하며, 수십 센티미터(cm) 급의 고정밀 측위가 가능하다는 점에서 주목 받고 있는 IR-UWB(Impulse-Radio Ultra Wideband) 레이더 시스템에서 신호의 특성을 이용한 적응형 다중 목표물 추정 알고리즘을 제안한다. 목표물에 의해 반사되는 신호는 Peak를 갖는 다는 특성으로 다중의 Peak를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 이러한 알고리즘의 성능을 확인하기 위해서 레이더 앞에 다중 목표물을 두고 기존의 기법과 다중 목표물 추정 알고리즘을 비교하였다. 하나의 송신 안테나와 수신안테나로 목표물들의 위치를 실시간으로 추정한다. 기존의 최고 신호 도출 방식에 비해 추정할 수 있는 수가 늘어나고 다중으로 목표물 도출이 가능하다. 기존의 기법은 하나의 목표물만 추정하다보니 평균 제곱 오차가 1이 나오는 반면 다중 목표물 추정 알고리즘은 약 0.05의 결과가 도출된다. 본 논문에서 제시한 기법은 하나의 IR-UWB 모듈 환경에서 다중의 목표물을 추정 및 응용에 적용할 수 있을 것이라 기대된다.
제트 엔진 변조(jet engine modulation: JEM) 신호는 제트 엔진 고유 정보인 날개 수를 제공하기 때문에 HRRP(High-Range Resolution Profile), ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)와 함께 표적 인식 분야에서 널리 이용된다. 제트 엔진의 날개 수를 얻기 위해서는 날개 수에 비례하는 chopping 주파수를 추출하는 것이 중요하다. 기존의 chopping 주파수 추출 방법은 초기 문턱값(threshold)를 정의하고, 이를 줄여가며, chopping peak를 탐지하는 방법을 사용한다. 하지만 이러한 탐지 방법은 반복적 찾음에 따라 신호에 따라 시간이 많이 소요되는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 MUSIC(MUltiple SIgnal Classification) 알고리즘을 이용하여 chopping 주파수를 추출하는 것을 제안한다. 주어진 JEM 신호에 MUSIC 알고리즘을 적용하여 chopping 주파수를 찾아 날개 수 후보군을 정하고, 후보군들의 점수를 위한 다른 chopping 주파수 추출에도 MUSIC 알고리즘을 적용하도록 한다. 반복적으로 찾는 기존의 탐지 알고리즘과 달리, 한번에 찾아내기 때문에 정확한 chopping 주파수를 찾을 뿐만 아니라, 계산 시간도 줄일 수 있음을 입증하였다.
고해상도 위성 SAR 영상은 주파수 특성, 안테나 설계 변수, 시스템 내부 잡음 및 간섭 신호에 영향을 많이 받으며, 특히 표적의 RCS(Radar Cross Section)에 따라 표적 특성의 품질이 달라지기 때문에 영상 예측을 위한 시뮬레이션이 복잡해진다. 본 논문에서는 STK(Systems Tool Kit)과 매트랩을 결합하여 작성한 SAR 운용 시뮬레이터를 구축하고, 추출된 데이터를 적용하여 SAR 시뮬레이션을 수행한다. 점 표적의 품질을 판별할 수 있는 중요 변수 특성을 분석하며, 향후 위성 SAR 영상의 검보정에 활용할 수 있음을 보인다. 또한, 위성의 궤도 위치에 따라 변화하는 표적의 RCS를 적용하고, 발생 가능한 RF 간섭 신호를 반영하여 SAR 영상에서의 표적물 품질변화 예측을 수행할 수 있는 방안을 제시한다.
본 논문에서는 77GHz를 사용하는 밀리미터파 레이더 센서의 반향 신호를 이용하여 손동작의 움직임을 추적한 후 얻어진 데이터로 0부터 9까지의 숫자들을 인식하는 알고리즘을 개발하였다. 손동작을 감지하여 레이더 센서로부터 얻어진 반향 신호들은 산란 단면적의 차이 등에 의해 불규칙한 점들의 군집형태를 보인다. 이들로부터 유효한 중심점을 얻기 위해 3차원 좌푯값들을 이용해 K-Means 알고리즘을 적용하였다. 그리고 얻어진 중심점들을 연결하여 숫자 형태의 이미지를 생성하였다. 얻어진 이미지와 스무딩 기법을 적용해 사람의 손글씨 형태와 유사하게 만든 이미지를 MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology database)로 훈련된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델에 입력하여 인식률을 비교하였다. 실험은 두 가지 방법으로 진행되었다. 먼저 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서는 각각 평균 77.0%와 81.0%의 인식률을 얻었다. 그리고 학습데이터를 확장(augmentation)한 CNN 모델의 실험에서는 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서 각각 평균 97.5%와 평균 99.0%의 인식률을 얻었다. 본 연구는 레이더 센서를 이용한 다양한 비접촉 인식기술에 응용이 가능할 것으로 판단된다.
최근 전자전(Electronic Warfare)에서는 기존 레이더 신호와는 다른 펄스 내 변조의 특성을 가지고 있는 저피탐확률 (LPI : Low Probability Intercept) 레이더가 도입/운용되고 있는 추세이다. 이러한 LPI 레이더를 탐지하기 위하여 본 논문에서는 펄스 내 변조를 식별하는 방법을 기술한다. 특히 레이더 펄스 내 변조 형태 중, 다양한 주파수 변조 패턴을 가지고 있는 FM(Frequency Modulation) 계열의 변조 형태를 식별하는 방법과 식별에 활용되는 특징인자를 제안하는데 초점을 맞추고 있으며, 이렇게 제안된 식별 방법 및 특징인자는 MathLab을 통해 성능을 검증하였다.
ES 시스템에서 레이더 신호의 PRI 변조특성 분석은 고밀도 전자전 신호 환경에서의 레이더 식별 모호성 문제로 인해 그 중요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 ES를 위한 레이더 펄스 신호의 PRI 변조형태를 인식하는 새로운 기법을 제안한다. 제안한 기법은 PRI 시퀀스의 선형 자기상관관계에 나타나는 각 변조형태별 특징을 기반으로 정의한 형태 구분자들을 이용하여 PRI 변조형태를 인식한다. 또한 제안된 기법은 주기적인 변조특성을 갖는 PRI 변조형태에 대해서 변조주기를 추정한다. 제안한 기법의 성능을 입증하기 위해 다양한 모의신호에 대한 실험결과를 제시하였다.
제트 엔진 변조(jet engine modulation: JEM) 신호는 제트 엔진 고유의 정보를 제공하기 때문에 표적 인식 분야에서 널리 이용된다. JEM 신호의 고유 정보인 날개 수를 얻기 위해서는 날개의 회전 속도, spool rate를 추출하는 것이 중요하다. 하지만 약한 JEM 신호에서는 회전 속도를 추출하는데 어려움을 겪는다. 이에 본 논문에서는 약한 JEM 신호에서 spool rate를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 우선 JEM 신호에서 spool rate를 추출하기 위해서 JEM 신호 성분의 강약을 구분하는 기준을 정하여 신호를 구분한다. 그 중 약한 신호를 high-pass filtering 기반의 전처리 과정을 거쳐 spool rate 추출에 용의하도록 신호를 변형해준다. Spool rate를 추출할 수 있는 신호를 얻고 난 후, peak detection 과정을 통하여 spool peak를 찾고, spool period/rate를 추출한다. 기존의 CEMD(Complex Empirical Mode Decomposition), WD(Wavelet Decomposition)와 같은 방법보다 간단하기 때문에, 추출을 정확하게 할 뿐만 아니라 시간을 매우 절약할 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 초음파 센서를 이용한 저비용 장애물 인식 장치를 개발한다. 개발된 장애물 인식 장치는 시각 장애인들이 보행시 장애물을 인식하는 데 쓰일 수 있도록 한다. 장애물의 인식 여부는 내장된 모터의 진동을 통하여 시각 장애인들에게 인식이 가능하도록 한다. 뿐만 아니라 장애물의 거리에 따라 대상자에게 장애물 인식 유무에 대해 시간차를 두고 고지하여 대상자가 장애물에 대해 적절한 반응을 수행할 수 있도록 한다. 마이크로 컨트롤러 제어를 통한 펄스 신호를 이용하여 장애물에 대한 반사파를 통해 장애물의 존재 유무와 거리를 탐지하며 펄스 신호를 이용한 반사파 탐지는 반복 수행을 통해 인식률을 높인다. 개발된 장애물 인식 장치는 $30^{\circ}$ 내외의 전방 탐지각을 나타내고, 2cm-30cm의 탐지거리를 가지며 일상적인 보행 조건에서 동작이 가능함을 실험을 통해 입증하였다.
역 합성 개구면 레이더(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상은 레이더를 이용해 전자기파를 방사하여 표적에 맞고 다시 되돌아오는 신호를 이용하여 형성할 수 있으며, 표적의 유무 판별과 식별을 위해 사용하는 보편적인 수단중 하나이다. 본 논문에서는 계단 첩 파형(Stepped Chrip Waveform: SCW)의 주파수 영역에서의 합성과 서브-샘플링(sub-sampling) 방법을 이용하여 초점이 맞는 고해상도의 ISAR 영상을 형성하는 방법을 소개한다. 기존의 계단 주파수 파형(stepped freuqnecy waveform)을 이용하는 방법은 낮은 펄스 반복 주기로 인하여 비모호 거리(unambiguous range)가 짧아 고스트(ghost) 현상이 발생하는 문제점이 발생하지만, 이는 SCW를 이용한 ISAR 영상 형성 방법을 통해 해결할 수 있다. 본 논문에서는 산란점들로 구성된 보잉-737 표적이 속도와 가속도를 가지고 움직인다고 가정한 후 제안한 방법으로 고해상도의 ISAR 영상을 형성하였다.
본 논문은 탄도 미사일의 탄두를 식별하는 신호 처리 기법의 개발에 관하여 소개한다. 요격 미사일이 적 미사일을 파괴하기 위해서 적 미사일 탄두 위치의 정보가 필요하다. 적 미사일을 탐지하고 위치를 찾기 위해 요격미사일의 밀리미터파 탐색기(millimeter-wave seeker)는 chirp 파형을 사용하여 HRRPs(High Resolution Range Profiles)을 발생시킨다. 표적의 산란점(scattering center)을 찾아내기 위해 대표적인 스펙트럼 추정 방법(spectral estimation technique)인 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters by Rotational Invariance Technique) 기법을 HRRPs에 적용하였다. 1차원 산란점의 정보를 이용하고 미사일의 길이를 추정함으로써 탄두의 위치를 식별하였다. 시뮬레이션 결과는 이러한 신호 처리 기법이 탄도 미사일의 탄두 식별에 적용하기에 효율적임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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