• 한국전자파학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.982-992
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• 2017

본 논문에서는 유도탄 조우 시나리오를 고려한 W-대역 밀리미터파 탐색기의 지상 표적 식별을 위한 1차원 산란점 추출 기법을 소개하고, 편파 방향 및 조우 각도에 따른 산란점 추출 결과를 비교 분석하고자 한다. CST A-Solver를 이용해서 SBR(Shotting Bounce Racing)기법을 통해서 전차 표적의 표면과 모서리에 의한 산란을 각각 계산하였다. 편파에 따라 4-채널 RCS 데이터에 대해서 스펙트럼 추정 기법(spectral estimation technique)인 1차원 RELAX 알고리즘을 사용해서 각각의 산란점(scattering center)을 추출했고, 편파 방향과 관측 각도의 변화에 따른 산란점 추출 결과를 비교 분석하였다. 시뮬레이션 분석을 통해서 지상 표적에 대한 산란점 추출 결과를 W-대역 밀리미터파 탐색기의 표적 식별을 위한 특성 벡터로 활용 가능함을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.21-29
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• 2021

역합성개구면레이다(ISAR) 영상은 표적의 주요 산란 부위를 보여주는 강력한 도구이다. 표적을 식별 및 분류하는데 주로 사용된다. ISAR 영상의 산란점 정보를 찾는 것은 표적 특징을 모델링하는데 중요하다. 본 논문에서는 ISAR 영상 데이터와 모델링 함수와의 근사오차를 최소화함으로서 산란점 정보를 추출하는 모델링 방법을 제안한다. 여기서 추출된 산란점 정보는 시뮬레이션에서 사용될 표적의 산란점 위치뿐만 아니라 표적 산란점의 오차요소를 고려하는 시뮬레이션에 사용될 수 있는 표적 산란점 위치오차의 통계적 정보도 포함한다. 또한 제안된 방법에 의해서 얻어진 산란점 정보로부터 영상을 재구성하고 원래의 ISAR 영상을 잘 근사하는지 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.130-137
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• 2008

본 논문은 레이다 표적 인식에서 레이다 산란신호에 대한 3차원 산란점 추출을 위한 고해상도 기법에 대해 기술하고 있다. 또한, 3차원 산란점 추출에서 신호의 극점을 획득하기 위해 3차원 짝 맞춤 절차를 소개하고 있다. 짝 맞춤 절차는 기존의 일반적인 방법보다 더 정확하고 견고한 특징을 가지고 있다. 3차원 산란점을 추출하기 위해서는 우선 주어진 3차원 레이다 산란 데이터로부터 상호 분산 행렬을 생성해야 한다. 그리고 matrix pencil 기법을 이용하여 3차원 산란점을 추출한다. 본 논문에서 MSSP를 이용하여 상호 분산 행렬을 생성하였으며, 관측 행렬은 sparse scanning order conception 방법을 이용하여 만들었다. 제시한 기법의 성능을 보여주기 위해서 본 논문에서는 이상적인 점 산란체를 생성하여 이에 대한 결과를 보여주고 있다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.984-996
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• 2007

본 논문에서는 표적에 의해서 산란된 산란파에 대한 2차원 산란점 추출 및 2차원 ISAR(Inverse SAR) 영상 형성에 대해서 기술하였다. 표적 에 대 한 2차원 산란점과 ISAR 영상을 획득하는 방법에는 일반적으로 2-D IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)가 널리 사용되고 있다. 그러나 이는 영상의 해상도 면에서 질이 떨이진다는 단점이 있다. 이러한 퓨리에 변환을 바탕으로 한 방법의 단점을 보완하기 위해서 여러 가지 고해상도 신호처리의 방법이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 2차원 산란점 추출 및 ISAR 영상을 형성하기 위해서 2-D MEMP 알고리즘과 2-D ESPRIT 알고리즘에 대해서 기술하고 있다. 이러한 각 알고리즘에 대한 성능을 나타내기 위해서 이상적인 점 산란체와 F-18 전투기에 대한 산란파를 이용하여 2차원 산란점을 예측하고 2차원 ISAR 영상을 획득하였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.543-551
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• 2020

본 논문에서는 레이더를 이용한 표적 길이 추정 정확도를 향상시키기 위한 방법에 관해 소개한다. 레이더 수신신호를 통해 만들어지는 고해상도 거리측면도(HRRP: High Resolution Range Profile)은 표적의 1차원적인 산란 특성을 나타내며, HRRP에서의 피크(peak)는 전자기파를 강하게 산란시키는 산란점(scattering center)을 의미한다. 추출된 산란점을 이용하여 레이더 가시선 방향(RLOS: Radar Line of Sight)의 길이인 표적 종방향 거리(downrange) 길이를 추정하며, 표적과 레이더 가시선 방향이 이루는 각도를 통해 표적의 실제 길이를 추정한다. 길이 추정의 정확도를 향상시키기 위해, HRRP를 이용하는 방법보다 정확하게 산란점을 추출하기 위한 방법인 매개변수 추정방법(parametric estimation method)을 이용할 수 있다. 매개변수 추정방법은 산란점 개수가 결정된 후에 적용되며, 따라서 산란점 개수 추정의 정확도에 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 레이더를 통한 표적 길이 추정 정확도를 향상시키기 위해, 정보 이론적 판단 기준에 바탕을 둔 신호원 수 추정방법인 AIC (Akaike Information Criteria), MDL (Minimum Descriptive Length), GLE (Gerschgorin Likelihood Estimators)방법들을 이용하여 산란점 개수를 추정하였다. 매개변수 추정방법으로 ESPRIT기법을 이용하여, 간단한 표적 캐드 모델에 대한 길이 추정 시뮬레이션을 수행하였으며, GLE방법이 산란점 개수 추정과 표적 길이 추정에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.557-565
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• 2016

현대 전장에서 널리 사용되는 미사일 표적은 작은 레이다 단면적 및 빠른 기동 특성으로 인하여 탐지가 매우 힘들다. 특히 미사일과 유사한 운동 변수로 기동하는 기만체의 존재 때문에 표적의 병진운동 변수들이 아닌 다른 형태의 특성 벡터를 추출할 필요가 있다. 본 연구에서는 성공적인 미사일 표적의 식별을 위하여 미세운동을 하는 표적의 미세운동변수 및 산란점 추출을 위한 효과적인 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 모델링 된 미세 도플러 함수와 신호처리 된 수신신호의 시간-주파수 영상과의 정합을 비용함수로 사용하여 미세운동변수들과 산란점들의 위치를 추출하였다. 점 산란원으로 구성된 표적을 이용한 시뮬레이션 결과, 미세운동 및 산란점들의 변수가 정확하게 추출되었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.463-470
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• 2016

본 논문에서는 다중 편파(polarimetry) 데이터를 이용한 산란점(scattering center) 추출 알고리즘을 소개하고자 한다. 산란파 계산을 위해 상용 툴인 VIRAF(virtual aircraft framework)의 물리 광학법(Physical Optics: PO)/물리광학 회절이론(Physical Theory of Diffraction: PTD)을 사용하여 표적 표면과 모서리에 의한 산란을 각각 계산하였다. 또한, 단위 변환(unitary transformation)을 이용하여 선형 기저(linear basis) 기반 4-채널 데이터를 수평/수직-좌원형 기저(horizontal/vertical-circular basis) 2-채널 데이터로 변환하였고, 그 결과 데이터를 코히런트하게 압축할 수 있었다. 스펙트럼 추정 방법(spectral estimation technique)에 하나인 2차원 RELAX 알고리즘을 사용하여 산란점(scattering center) 추출을 하였고, 편파 방향과 관측각도 변화에 따른 산란현상을 각각 분석하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.928-935
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• 2013

본 논문에서는 레이더 표적 인식 성능을 향상시키기 위한 방법으로 특성 벡터 융합 기법을 제안하였다. 제안하는 방법은 두 개의 수신기로 입력되는 신호로부터 추출된 특성 벡터를 서로 융합해서 사용함으로써 표적에 대해 더 많은 정보를 획득할 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 먼저, 세 가지의 서로 다른 전투기의 실스케일 캐드 모델들에 대해 모노스태틱 및 바이스태틱 RCS(Radar Cross Section)를 계산하였다. 계산된 RCS로부터 표적의 특성 벡터인 산란점 정보를 추출하기 위해 시간 영역의 1차원 FFT(Fast Fourier Transform) 기반의 CLEAN 알고리즘을 이용하였다. 추출된 특성 벡터는 신경망 구분기의 입력으로 사용되어 표적 구분 실험을 수행한 결과, 제안하는 방법이 모노스태틱 및 바이스태틱 특성 벡터를 따로 사용했을 때보다 표적 인식 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국축산시설환경학회지
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• 제11권1호
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• pp.35-44
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• 2005

본 연구는 병계 및 폐사계의 자동 판정을 위한 알고리즘을 개발하는 것을 목적으로 수행되었다. 알고리즘을 개발하기 위하여 산란계의 질병증상 및 행동을 분석하였고 개발된 알고리즘으로 시스템을 구축하고 프로그램을 제작하여 성능을 분석하였다. 그 결과는 다음과 같이 요약된다. 1. 병$\cdot$폐사계의 판정을 위한 적정 촬영시간을 찾아내기 위해 산란계의 먹이에 대한 관심도를 조사한 결과 관심도가 $90\%$를 넘는 급이후 5분 30초 이내가 가장 적절한 것으로 판단되었다. 2. 외부의 빛을 차단하고 균일한 조도의 영상 얻기 위하여 illumination chamber를 설치하였으며 보조 조명장치를 부착하여 조도를 45 lx 로 균일하게 하였다. 3. 산란계의 영상을 추출하기 위한 RGB의 농도범위를 Red 0${\~}$140, Green 0${\~}$130, Blue 0${\~}$130 으로 하였을 때 가장 좋은 영상을 얻을 수 있었다. 4. 병계 및 폐사계의 판별을 위하여 CCD 카메라로부터 얻은 이미지를 2진화하고 수축 및 팽창 처리를 하여 Noise를 제거하였으며, Label-ing 작업 후 중심점을 계산하여 정상인 산란계의 이미지를 제거하였다. 5. 개발된 알고리즘을 LABWindows/CVI를 이용하여 프로그램을 작성하였다. 6. 개발된 감시시스템을 이용하여 실험 유형별로 4개의 케이지 산란계 20마리에 대하여 100회의 판별시험을 실시하였으며 그 결과 A형의 실험에서 $92\%$의 정확도를 나타냈고, B형의 실험에서 $96\%$의 정확도를 나타냈다. 7. 개발된 영상처리알고리즘을 영상처리시스템에 적용하여 실험산란계사내의 고단직립식산란계케이지에서 실험을 실시한 결과 높은 성공률을 보였으며 앞으로 개발될 고단직립식산란계케이지의 원격자동화감시시스템을 구성하는 데 있어서 적합한 영상처리알고리즘인 것으로 판단되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.61-69
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• 2018

본 논문에서는 밀리미터파대역의 공대지 레이다에서 이중 편파 채널을 활용한 지상 표적을 식별하기 위한 방법을 제안한다. 먼저 공대지 레이다의 조우 상황에서 Push-Broom 표적 탐지 방법을 설명하고 수신 신호를 모델링한다. 시간 영역 스펙트럼 추정 기법인 RELAX 알고리즘을 이용하여 산란점을 추출하고 표적의 특성 벡터를 생성하였다. 그리고 이를 기반으로 각각의 4표적에 대한 DB를 구성하였다. 제안하는 방법으로 표적 식별 시뮬레이션을 수행한 결과 이중 편파 채널의 데이터를 이용하면 단일 채널에 비해서 표적 식별률이 최대 15% 이상 높아지는 것을 확인할 수 있었다.