RADARSAT은 선박탐지를 포함하는 해상감시에 있어서 중요한 역할을 할 수 있는 데이터중의 하나이며, 이것은 레이더센서를 가지고 있어 전천후 및 주야불문이라는 두 가지 주요 이점을 가지고 있기 때문에 가능하다. 그러나, 합성개구레이더의 이미징시에 대기의 영향은 무시될 수 없으며, 다양한 형태로 기하 변형이 발생하게 된다. 본 연구에서는, 레벨 1의 georeferenced SGX 데이터를 사용해서 RADARSAT의 합성개구레이더에 대한 기하/대기 보정을 시험하였다. 대기보정을 위한 레이더 산란파 크기 등의 정보는 데이터 헤더자료로부터 추출하였으며, DN을 beat nought와 sigma nought로 변환을 실시하였다. 마지막으로 자동 기하보정결과를 실재 좌표 값과 비교하였다.
FM-CW 레이다 시스템에서는 이동 목표물 및 기상 현상 등의 원격탐지를 위하여 각 거리에 따른 변이 주파수 및 추가적인 도플러 스펙트럼의 추정이 필요하다. 이러한 주파수 대역에 따른 신호의 크기는 목표물의 탐지 여부 및 추적을 위한 매우 중요한 파라메터이다. 그러나 레이다 운용환경에서는 매우 큰 크기를 갖는 클러터등의 성분이 효과적으로 제거되지 않는다면 시스템의 성능이 현저히 저하될 수 있다. 즉 레이다 시스템에서의 위상잡음으로 인하여 신호 및 클러터 등이 스펙트럼 영역에서 분산되어 나타나는 경우 클러터 제거뿐만 아니라 추정 주파수에도 심각한 악영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 이러한 위상잡음이 목표물 정보 추출을 위한 주파수 추정에 미치는 영향을 분석하였다.
Ha Tran Thi;Hien Pham The;Yun-Seok Mun;Ic-Pyo Hong
전기전자학회논문지
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제27권4호
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pp.439-449
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2023
In an era marked by the increasing use of drones and the growing demand for indoor surveillance, the development of a robust application for detecting and tracking both drones and humans within indoor spaces becomes imperative. This study presents an innovative application that uses FMCW radar to detect human and drone motions from the cloud point. At the outset, the DBSCAN (Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise) algorithm is utilized to categorize cloud points into distinct groups, each representing the objects present in the tracking area. Notably, this algorithm demonstrates remarkable efficiency, particularly in clustering drone point clouds, achieving an impressive accuracy of up to 92.8%. Subsequently, the clusters are discerned and classified into either humans or drones by employing a deep learning model. A trio of models, including Deep Neural Network (DNN), Residual Network (ResNet), and Long Short-Term Memory (LSTM), are applied, and the outcomes reveal that the ResNet model achieves the highest accuracy. It attains an impressive 98.62% accuracy for identifying drone clusters and a noteworthy 96.75% accuracy for human clusters.
최근 미국과 유럽 등 항공 선진국들은 효율적인 항공교통관리를 위해 기존 레이더 시스템을 대체할 차세대 항행시스템으로 위성기반항행시스템(CNS/ATM)에 많은 관심을 가지며 지속적으로 연구를 수행하고 있다. 본 논문은 CNS/ATM의 감시 기술 중 하나인 ADS-B 1090ES 시스템의 수신기 복조부 설계 및 구현에 대한 연구를 하였다. 본 연구는 RTCA DO-260B와 EUROCAE ED-129에서 제시된 모든 성능을 만족하며, 수신감도, 다이나믹 레인지 등의 핵심 성능 향상을 위한 최적화된 알고리즘을 제안하고 수신기 복조부의 균일한 성능을 내기위해 신호레벨 튜닝 메커니즘을 구현하여 하드웨어 제작 공정에 따른 균일하지 못한 신호레벨 차이에 대한 수신율 문제를 최소화 하였다. 분석 결과 제안된 알고리즘은 우수한 성능을 나타냈으며, 이와 유사한 변조방법을 사용하는 시스템에 널리 응용이 가능할 것으로 사료된다.
최근의 감시 시스템은 카메라, 레이더 등 다양한 센서를 중복 사용하여 침입 탐지의 정확도를 향상시키려는 노력을 기울이고 있다. 그러나 야간, 악천후, 침입자의 위장 등으로 인해 카메라(RGB, Thermal) 센서를 통한 객체 인식이 정확하지 않을 때도 있다. 이러한 상황에서는 카메라나 레이더 센서를 통해 추출된 객체의 궤적을 활용하여 침입자를 탐지할 수 있다. 본 논문에서는 객체 인식이 어려운 환경에서 궤적 정보만을 이용하여 침입자를 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 동물, 사람의 정상 및 비정상(침입, 배회) 궤적 데이터를 이용하여 LSTM-Attention 기반 궤적 분류 모델을 학습하고, 이 모델을 이용해서 사람의 비정상 궤적을 찾아내서 침입 탐지를 수행한다. 마지막으로, 제안하는 방법의 타당성을 실 데이터를 이용한 실험을 통해 입증한다.
지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation Systems)의 첨단 교통 관리 시스템(Advanced Traffic Management System)은 고화질 카메라, 고성능 레이더 센서와 같은 향상된 인프라를 통하여 도로 상의 차량 속도, 통행량, 돌발 상황 등의 교통 상황을 실시간으로 분석하며 관련 업무를 자동화하고 있다. 특히 도로 이용자의 안전을 위해서는 돌발 상황 자동 검지 및 2차 사고 방지를 위한 시스템이 필요하다. 이러한 유고 검지 및 관리 시스템에서는 CCTV 기반 영상 검지와 레이더를 이용한 물체검지가 주로 사용된다. 본 논문은 다중 감시용 카메라를 사용한 실시간 고속도로 돌발 상황 검지 시스템에서 모자이크(mosaic) 동영상을 구성하는 방법과 다양한 각도에서 촬영된 움직이는 객체를 보다 정확하게 추적할 수 있는 배경 모델링에 기반한 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 영상검지는 레이더검지의 근거리 음영 영역과 원거리 검지한계 영역을 보완해 줄 수 있을 뿐만 아니라 악천후를 제외한 주간 검지에서 보다 나은 분류 특징들을 갖고 있음을 확인 할 수 있었다.
종래의 stand-off 무인항공기가 감시와 정찰에 초점이 맞춰져 있었다면, 무인전투기는 여기서 더 발전하여 극한상황에서의 전투임무를 수행한다. 미래의 전장에서 무인전투기는 유인전투기가 수행하였던 적 방공망제압임무(SEAD)와 같은 극한상황의 임무를 수행할 것이며, 임무 수행 중 지대공 미사일등과 같은 각종 위협에 직면하게 될 것이다. 현재 항공기의 전투생존성에 대하여 많은 연구가 진행되고 있지만 이것은 대부분 유인전투기의 위약도와 취약도를 개선하는 방안에 대한 것이다. 무인전투기의 생존성을 고려한 설계는 일반적으로 유인전투기와 유사할 수 있으나, 임무수행환경 및 형상과 성능에 있어 유인전투기와 차이가 존재하므로 생존성에 영향을 미치는 변수들에 있어 정량적, 정성적인 차이가 존재 한다. 본 논문에서는 무인전투기의 생존성 요소 중 위약도에 영향을 주는 요소를 유인전투기인 F-16C/D와 무인전투기 X-45A를 예제로 하여 식별하고 그 민감도를 몬테카를로 모사법을 이용하여 분석하였다
TDOA(Time Difference of Arrival) 기반 수동형 전자감시장비는 이격 동작하는 다수의 수신기에서 수신되는 전자파 신호의 펄스도착시간인 TOA(Time of Arrival) 정보를 이용하여 신호원의 공간상 위치를 탐지한다. 수신기 간 이격 거리 대비 신호원에서 방사되는 신호의 PRI(Pulse Repetition Interval)가 크지 않을 경우 TDOA 기반 위치탐지를 위한 각 수신기에서의 동일 펄스쌍 선정에 모호성이 발생될 수 있다. 본 논문에서는 이격 동작하는 각 수신기에서 수신한 펄스들과 신호원간의 순시방향탐지결과인 AOA(Angle of Arrival)를 이용하여 펄스 선택의 모호성을 신호원의 위치와 신호원으로부터 수신한 펄스들과의 TDOA 최적화 문제로 변경하고 이를 유전 알고리즘 기반으로 TDOA 기반 위치탐지 과정에서 발생될 수 있는 동일 펄스선택 모호성을 최소화할 수 있는 새로운 기법을 제안하며, 다양한 모의실험을 통해 제안된 기법의 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 수신신호에 신호처리 기법을 수행함으로써 잡음을 감소시켜 탐지가능 거리를 향상시키는 방법을 제안한다. 레이다의 탐지 거리를 증가시키기 위해서는 수신신호의 잡음성분을 감소시켜야 한다. 제안하는 방식에서는 두 가지 방법을 이용하여 잡음성분을 감소시킨다. 첫째, 다수의 펄스로 송수신된 레이다 신호를 하나로 누적시킨다. 이때 더해지는 횟수가 증가할수록 잡음의 무작위성으로 인해 점차 작아지지만, 신호 부분은 점차 커지는 특성을 이용한다. 둘째, 누적된 신호를 주파수 스펙트럼으로 변환한 후 LMS (Least mean square) 필터를 적용시킨다. 레이다 수신신호의 경우 대부분이 잡음 성분이므로, 시간 영역에서 LMS 필터를 적용할 경우, 오히려 잡음이 더 증가하게 된다. 이를 방지하기 위해 수신신호를 전체 주파수 스펙트럼으로 변환한 후 LMS 필터를 적용한다. 이후 LMS 필터 출력을 시간 영역으로 다시 변환하고, 거리 추정 알고리즘을 수행한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 알고리즘을 적용함으로써 잡음 성분을 25 dB 개선시킴을 보였다. 실험은 국제우주정거장을 대상으로 한국항공우주연구원에서 보유중인 레이다의 기존 결과와 제안된 결과를 비교분석하여 최대 거리가 약 1,000 Km이상 측정됨을 관찰할 수 있었다.
Tracking the targets of interest has been one of the major research areas in radar surveillance system. We formulate the tracking problem as an incomplete data problem and apply the EM algorithm to obtain the MAP estimate. The resulting filter has a recursive structure analogous to the Kalman filter. The difference is that the measurement-update deals with multiple measurements and the parameter-update can estimate the system parameters. Through extensive experiments, it turns out that the proposed system is better than PDAF and NNF in tracking the targets. Also, the performance degrades gracefully as the disturbances become stronger.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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