Abstract
Weather radar is observation equipment that transmits electromagnetic waves and receives backscattered signals from the targets. The weather radar systems of the Korea Meteorological Administration have a doppler mode that can extract the target's radial velocity. However, the radial velocity over the maximum unambiguous velocity(${\nu}_m$) for which is in a trade-off relationship with the maximum unambiguous range is folded. Therefore, a dual PRF mode of which transmits and receives signals using two different PRFs(high and low) must be used to extend the vm while maintaining the maximum unambiguous range. Using a dual PRF mode, vm can be extended to the amount of lowest common denominator of two observed vm from high and low PRF. For this extension, we have developed a velocity unfolding algorithm of which uses several criteria for classification considering observed velocity differences between high and low PRF and their error boundary. Then, correction factors are calculated for each class and are applied to unfold radial velocity. The developed algorithm was applied to the Yong-In Testbed(YIT) radar and the generated better performance of radial velocity extraction than those of the previous system.
기상레이다는 전자기파를 대기 중에 방사하여 목표물에 부딪혀서 되돌아오는 후방산란 신호를 수신하는 기상장비이다. 기상청의 기상레이다는 도플러 관측 기능을 가지고 있기 때문에 목표물의 시선속도를 산출할 수 있다. 그러나 기상레이다의 넓은 관측 반경을 확보하려면 관측 속도 범위가 작아져 이를 넘어서는 시선속도는 접힘 현상이 발생한다. 따라서 최대 관측 반경을 유지한 채 관측 속도 범위를 넓히기 위해서는 high PRF와 low PRF 두 개의 서로 다른 PRF로 신호를 송 수신하는 dual PRF(Pulse Repetition Frequency) 모드 기능을 이용해야 한다. Dual PRF 모드를 이용하면 high와 low PRF로 관측된 두 최대 속도의 최소공배수만큼 관측 속도 범위를 넓힐 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 high PRF와 low PRF로 관측된 시선속도의 차이값과 이에 대한 오차를 고려한 분류 기준을 만들고, 분류된 영역별로 보정 인자를 산출하여 시선속도 펼침을 수행하는 시선속도 접힘 풀기 알고리즘을 개발하였다. 이를 용인테스트베드레이다에 적용한 결과, 기존에 산출되는 시선속도보다 개선된 성능을 보였다.
