• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권4호
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• pp.263-272
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• 2021

At a time when securing driving safety is the most important in the development and commercialization of autonomous vehicles, AI and big data-based algorithms are being studied to enhance and optimize the recognition and detection performance of various static and dynamic vehicles. However, there are many research cases to recognize it as the same vehicle by utilizing the unique advantages of radar and cameras, but they do not use deep learning image processing technology or detect only short distances as the same target due to radar performance problems. Radars can recognize vehicles without errors in situations such as night and fog, but it is not accurate even if the type of object is determined through RCS values, so accurate classification of the object through images such as cameras is required. Therefore, we propose a fusion-based vehicle recognition method that configures data sets that can be collected by radar device and camera device, calculates errors in the data sets, and recognizes them as the same target.

• Journal of electromagnetic engineering and science
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• 제12권1호
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• pp.70-76
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• 2012

We compare the detection probabilities of the time-reversal(TR) detection system and the conventional radar system. The target is assumed to be hidden inside a random medium such as a forest. We propose a TR detection system based on the SAR(Synthetic Aperture Radar) algorithm. Unlike the conventional SAR images, the proposed TR-SAR system has an interesting property. Specifically, the target-related signal components due to the time-reversal refocusing characteristics, as well as some of clutter-related signal components are concentrated at the time-reversal reference point. The remaining clutter-related signal components are scattered around that reference point. In this paper, we model the random media as a collection of point scatterers to avoid unnecessary complexities. We calculate the detection probability of the TR radar system based on the proposed simple random media model.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제16권4호
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• pp.514-522
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• 2013

In this paper, we present signal processing procedure and carry out performance analysis of FMCW(Frequency Modulation Continuous Wave) radar for Autonomous Unmanned Vehicle(AUV). In order to detect range profile and velocity of the unknown target, we must implement two step FFT(Fast Fourier Transform) procedure. And the DBF(Digital Beam Forming) algorithm has to be performed to obtain the angle information of the unknown target. To verify the performance of manufactured autonomous unmanned ground vehicle FMCW radar, we use the data of the real corner reflecter target.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.566-576
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• 2016

바이스태틱 역합성 개구 레이다(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상은 표적에 대한 2차원 산란분포를 나타내고, 이는 바이스태틱 표적식별에 이용될 수 있다. 하지만 바이스태틱 ISAR 영상은 바이스태틱 기하구조에 따라 그 산란 메커니즘이 다양하게 변화하고, 고유의 왜곡 때문에 표적의 정확한 거리-도플러 정보를 나타낼 수 없다. 따라서 이를 이용한 표적식별에서 효율적인 훈련 DB 구축은 핵심사항이 된다. 최근 모노스태틱 표적식별에서 효율적인 성능을 보였던 비행 시나리오 기반 훈련 데이터베이스(database: DB) 구축 기법을 바이스태틱 고해상도 거리측면도(High Resolution Range Profile: HRRP) 표적식별에 적용하여 바이스태틱 기하구조 내 효율적인 훈련 DB를 구축하는 연구가 수행되었고, 상기 연구는 레이다와 표적 사이의 거리가 충분히 먼 경우, 적은 양의 훈련 DB로도 높은 표적식별 성능을 획득할 수 있음을 보여주었다. 따라서 본 논문에서는 비행 시나리오 기반 훈련 DB 구축 기법을 바이스태틱 ISAR 영상 표적식별에 적용한 후, 그 성능과 효율성을 분석한다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2004년도 춘계학술발표회
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• pp.35-38
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• 2004

IMO 항해안전위원회에서는 능동형 레이더 반사기(Radar Target Enhancer : RTE)를 소형선박에 적용하는 문제를 검토중에 있다. 이에 따라 국내에서도 RTE 개발의 타당성과 이용에 대한 사전검토가 필요한 실정이다. 본 논문에서는 외국에서 보고된 RTE에 대한 실험자료를 토대로 하여 RTE가 가지는 몇가지 중요한 기술적인 문제점들을 분석$\cdot$요약하고, 향후 RTE를 소형선박 뿐만 아니라 항로표지에 설치하고자 할 때, 그 해결방안을 사전검토하고자 한다. 또한 IMO 항해안전 소위원회의 의제를 토의할 때 RTE가 가지는 문제점들을 명확히 이해하여 반영할 수 있도록 함과 동시에 국내에서 RTE를 개발하고자 할 때 중점 연구대상 항목을 제공하는데 그 목적이 있다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.120-128
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• 2017

장거리 탐지 레이다의 목표물에 대한 고도 탐지 정확도를 높이기 위해서는 대기에 의한 전파의 굴절 현상이 고려되어야 한다. 하지만 모든 탐지 경로 상에서 대기 상태에 의한 정확한 굴절현상을 파악하기에는 물리적인 한계가 있다. 본 논문에서는 장거리 탐지 레이다의 PSR(Primary Surveillance Radar)과 SSR(Secondary Surveillance Radar) 항적의 고도를 이용하여 각 위치에서의 대기 상태를 파악할 수 있는 대기평가함수를 제안한다. 제안된 대기평가함수의 적합성을 파악하기 위해 다양한 대기 상태를 가지는 측정데이터를 이용하여 시간 및 위치에 따른 고도의 평균 오차와 대기의 상태를 분석하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.198-207
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• 2016

바이스태틱(Bistatic) 레이다는 기존의 모노스태틱(Monostatic) 레이다로는 수행하기 어려운 저피탐(stealth) 표적에 대한 탐지 및 식별을 용이하게 해준다. 하지만 표적식별을 위해 바이스태틱 레이다의 수신신호로부터 고해상도 거리 측면도(high resolution range profile: HRRP)를 형성할 시, 바이스태틱 고유의 기하구조로 인해 바이스태틱 HRRP 내 왜곡현상이 발생하고, 이는 표적에 대한 정확한 거리 정보를 획득하기 어렵게 한다. 더욱이 바이스태틱 HRRP 내 나타나는 표적의 전자기적 산란 메커니즘은 바이스태틱 기하구조에 따라 다양하게 변하기 때문에 효율적인 훈련 데이터베이스 구축은 바이스태틱 표적식별에서의 핵심 사항이 된다. 본 논문에서는 모노스태틱 표적식별에서 효과적인 성능을 보였던 비행 시나리오에 기반한 훈련 데이터베이스 구축 기법을 바이스태틱 표적식별에 적용해 보고, 그 성능과 효율성을 분석한다. 시뮬레이션에서는 레이다와 표적의 거리가 충분히 먼 경우, 비행시나리오에 기반한 데이터베이스를 이용하여 효율적으로 바이스태틱 표적식별을 수행할 수 있음을 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권3호
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• pp.441-448
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• 2020

GMTI (Ground Moving Target Indication) 레이다 시스템은 항공기와 위성과 같이 이동하는 플랫폼에 탑재되어 지상에서 이동하는 표적을 탐지하고, 그 표적의 위치와 속도 정보를 제공하기 때문에 결과에 해당하는 표적의 위치 정확도가 중요하다. 그러나 안테나 혹은 김발 자체의 지향 정확도, EGI 자이로 센서와 하우징 간의 정렬 오차, EGI 정렬치구의 공차 등의 기계적 오차와 측정 센서 등에서 발생하는 전기적 오차로 인해 표적의 위치 결과에서 방위각 오차가 발생할 수 있다는 문제점이 있다. 이러한 경우, 모노펄스 기울기(Monopulse ratio) 정보가 아무리 정확하더라도 표적의 방위각 정확도가 저하된다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 발생한 표적의 위치 오차를 보정하기 위해 모노펄스 레이다 시스템으로부터 수신한 합/차 신호를 이용하여 표적의 방위각 오차를 추정하고 그 위치를 보상하는 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 하드웨어 변경 없이 소프트웨어적으로 구현이 간단하지만 다양한 환경에서 적응적으로 사용할 수 있어 보다 정확한 표적 위치 정보를 획득할 수 있다는 장점이 있다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.336-346
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• 2017

Sigma, Delta 및 Guard 수신 채널을 가진 항공기 레이다의 공대지 GMTI(Ground Moving Target Indication) 모드를 위한 Sigma-Delta STAP(Space Time Adaptive Processing) 적용 방법, GMTI 처리 방법을 제시하였다. 제시한 방법들을 ICM(Internal Clutter Motion) 환경을 고려한 클러터 모의 환경 및 신호처리 시뮬레이션, MDV(Minimum Detectable Velocity)를 통해 성능을 분석하여 그 결과들을 보였다. 제시한 Sigma-Delta STAP 처리 방법 및 GMTI 처리 방법들은 특정 항공기 레이다 시스템에 의한 제약 사항에 덜 영향 받으면서 실제 적용이 용이하다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.966-980
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• 2011

레이더는 표적으로부터 반사된 신호의 크기, 도플러 속도로부터 표적의 거리, 속도 정보를 알 수 있으며, 이런 반사 신호의 특징들은 표적의 반사 특성과 기동에 의해 결정된다. 표적의 위치 정보에 대한 각도 오차는 합채널에 대한 차채널의 크기 비로부터 추출된다. 본 논문에서는 다기능 레이더의 성능을 평가하고 분석하기 위한 레이더 반사 신호 모의 장치(RSSE)에 대해 소개하였다. 개발된 레이더 반사 신호 모의 장치는 다채널 직접 디지털 합성(MC-DDS)을 이용하여, 재밍 신호를 포함한 다중 표적 환경을 모사할 수 있도록 구현되었으며, 효율적인 하드웨어 구조 설계를 통해 모사할 수 있는 표적의 수를 용이하게 확장할 수 있도록 설계되었다. 개발된 모의 장치의 요구 성능 및 기능을 시험 환경에서 확인하였으며, 신호 처리기(RSP)와의 연동 시험 구성에서 표적 탐지 성능을 입증하였다.