The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.26
no.4
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pp.404-413
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2015
The target classification for ballistic target(BT) is one of the most critical issues of ballistic defence mode(BDM) in multi-function radar(MFR). Radar responds to the target according to the result of classifying BT and air breathing target(ABT) on BDM. Since the efficiency and accuracy of the classification is closely related to the capacity of the response to the ballistic missile offense, effective and accurate classification scheme is necessary. Generally, JEM(Jet Engine Modulation), HRR(High Range Resolution) and ISAR(Inverse Synthetic Array Radar) image are used for a target classification, which require specific radar waveform, data base and algorithms. In this paper, the classification method that is applicable to a MFR system in a real environment without specific waveform is proposed. The proposed classifier adopts kinematic data as a feature vector to save radar resources at the radar time and hardware point of view and is implemented by fuzzy logic of which simple implementation makes it possible to apply to the real environment. The performance of the proposed method is verified through measured data of the aircraft and simulated data of the ballistic missile.
AESA radar is able to instantaneously and adaptively position and control the beam, and this enables to greatly improve multi-target tracking capability with high accuracy in comparison to traditional mechanically-scanned radar system. This paper is primarily concerned with the development of an efficient methodology for multi-target managenent with the context of multi-target environment employing AESA radar. In this paper, targets are stratified into two principal categories: currently displayed targets and non-display targets, predicated upon their relative priority. Displayed targets are subsequently stratified into TOI (target of interest), HPT (high priority target), and SAT (situational awareness target), based on the requisite levels of tracking accuracy. It also suggests rules for determining target priority management, especially in air-to-air mode including interleaved mode. This proposed approach was tested and validated in a SIL (system integration lab) environment, applying it to AESA radars mounted on aircraft.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.22
no.1
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pp.11-19
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2019
The waveguide slotted active phased array radar is characterized in that the beam is tilt in a specific direction when the feeding position of the antenna is not in the center of the antenna. If the beam deflection phenomenon is not properly compensated, error bias is generated in the target information collected by the radar, and the target accuracy is lowered. In this paper, we describe a technique to compensate the error of the target information that is collected in the active phased array radar of the waveguide slot type instead of the center of the antenna.
An effect ive filter algorithm that can manage radar beam pointing efficiently is needed to track multi-target in the air. For effective beam management the filter has lobe good enough to predict future position of target and based on this filter output radar beam is control led to point toward the predicted target position in the air. In this paper, we investigate the ${\alpha}$-${\beta}$ filter known for its brief filter structure with the steady-state Kalman filter gain, the ruv filter, and the coordinate-transformed filter that can decouple the measurement noise variance.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.6
no.1
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pp.16-24
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2011
Automotive Radar Systems are currently under development for various applications to increase accuracy and reliability. The target tracking is most important in single or multiple target environments for accuracy. The tracking algorithm provides smoothed and predicted data for target position and velocity(Doppler). To this end, the fixed gain filter(${\alpha}{\beta}$ filter, ${\alpha}{\beta}{\gamma}$ filter) and dynamic filter(Kalman filter, Singer-Kalman filter, etc) are commonly used. Gating is used to decide whether an observation is assigned to an existing track or new track. Gating algorithms are normally based on computing a statistical error distance between an observation and prediction. The data association takes the observation-to-track pairings that satisfied gating and determines which observation-to-track assignment will actually be made. For data association, NNPDA(Nearest Neighbor Probabilistic Data Association) algorithm is proposed. In this paper, we designed a target tracking system developed for an Automotive Radar System. We show the experimental results of the 77GHz FMCW radar sensor on the roads. Four tracking algorithms(${\alpha}{\beta}$ filter, ${\alpha}{\beta}{\gamma}$ filter, 2nd order Kalman filter, Singer-Kalman filter) have been compared and analyzed to evaluate the performance in test scenario.
Kim, Byung-Kwan;Park, Junhyeong;Park, Seong-Jin;Kim, Tae-Wan;Jung, Dae-Hwan;Kim, Do-Hoon;Kim, Taihyung;Park, Seong-Ook
ETRI Journal
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v.40
no.2
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pp.188-196
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2018
This paper presents a pulse radar system to detect drones based on a target fluctuation model, specifically the Swerling target model. Because drones are small atypical objects and are mainly composed of non-conducting materials, their radar cross-section value is low and fluctuating. Therefore, determining the target fluctuation model and applying a proper integration method are important. The proposed system is herein experimentally verified and the results are discussed. A prototype design of the pulse radar system is based on radar equations. It adopts three different pulse modes and a coherent pulse integration to ensure a high signal-to-noise ratio. Outdoor measurements are performed with a prototype radar system to detect Doppler frequencies from both the drone frame and blades. The results indicate that the drone frame and blades are detected within an instrumental maximum range. Additionally, the results show that the drone's frame and blades are close to the Swerling 3 and 4 target models, respectively. By the analysis of the Swerling target models, proper integration methods for detecting drones are verified and can thus contribute to increasing in detectability.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.22
no.3
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pp.362-370
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2011
This paper presents a K-band radar system installed on the ground moving vehicle to detect and track a high-speed target. The presented radar is separated into three search regions to satisfy a wide area detection and a limitation of the installing space of the radar, and each region performs detecting the target independently and tracking the detected target automatically. The presented radar radiating K-band FMCW waveform acquires range and velocity information of the target at the every dwell and receiving antenna of the radar is applied the multiple baseline interferometer to extract the precise angle information of the target. 3-dimensional tracking accuracy of the radar is 0.25 m RMSE measured actually through a fire experiment of an imitation target.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.29
no.6
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pp.433-440
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2018
A radar receives reflected signals from various objects to detect a target. Undesired object, called clutter, as well as the target generates reflected signals. The clutter radar cross section(RCS) is dependent on many factors, which are the antenna pattern, distance between the radar and the target, and the height of the target and the radar. Herein, surface clutter RCS for ground-based radar is analyzed, and the effect of the surface clutter RCS on the received signal is investigated.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.29
no.2
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pp.118-127
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2018
In this work, we have designed and manufactured radar target simulation equipment for the performance analysis of synthetic aperture radar(SAR) systems. First, we have explained the function and performance specification of the target simulation equipment and point target scenario generation for validation of the SAR system. In addition, we have developed a simple and accurate calibration method for the time delay of the SAR system using the manufactured target simulation equipment. We have analyzed the point target impulse response function of the SAR image acquired using the SAR system and the target simulation equipment. It was observed that the measured peak to side lobe ratio(=-13.25 dB) and resolution(=0.49 m) are in good agreement with the corresponding theoretical values.
Kim, Hyunseung;Park, Myunghoon;Jeon, Woojoong;Hong, Sungmin
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.23
no.2
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pp.159-167
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2020
In actual battlefield environment, IFF radar plays an important role in distinguishing friend or foe targets and assigning unique identification code to management. Performance of IFF radar is greatly affected by radio environment including atmosphere and terrain, target maneuvering and operation mode. In this paper, M&S tool is consisted of interrogator(IFF radar) and answering machine(target) for radar performance analysis. The wave propagation model using APM(Advanced Propagation Model) and radar actuator system were modeled by considering beam waveform of individual operation beam mode. Using this tool, IFF radar performance was analyzed through two experimental results. As a result, it is expected that performance of IFF radar can be predicted in the operational environment by considering target maneuvering and operation beam mode.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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