레이더 신호 능동 상쇄를 위하여 기존의 MLE 기법에 비해 매우 적은 수신 신호 샘플만을 이용하여 신호의 파라미터 추정이 가능한 Pade approximation 기반의 적응적 파라미터 추정 알고리즘을 제안한다. 또한 제안하는 알고리즘이 레이더 신호의 중심 주파수를 갱신함으로써 시간에 따라 변하는 중심 주파수를 갖는 신호에 대한 능동적인 추정이 가능함을 보인다. 레이더 신호 능동 상쇄 모의실험을 통해 위협 레이더 신호의 크기에 대한 추정된 신호의 RMSE의 비를 계산함으로써 제안하는 알고리즘의 추정 정확도를 보인다.
This paper presents the technology trend of various active safety systems for vehicle. The safety system is applied to various industry fields and is expected to be spread all over the market. So far, good examples of the developed active safety systems are ACC(Adaptive Cruise Control), CMS(Collision Mitigation Systems) and APSS(Active Pedestrian Safety Systems). And, a basic operation principle, system model and detection performance in a UWB radar for vehicle is investigated.
To improve gun hit probability and to correct miss distance between target and bullet. It assumes that a radar tracks both the targets and bullets fired by a gun system. This papers describes an adaptive algorithm developed for processing the large number of radar measurements. The gun-order computation is enhanced by feedback from the ballistic estimator.
LYNX ESM system operates digital receiver for analyzing radar of intrapulse modulation signal. This paper contains DC offset compensation method of IQ channels, imbalancing comensation method of amplitude and phase, precisional PW measurement using adaptive threshold set, analyzing algorithm of intrapulse modulation signals. Its effectiveness was proven by technical and operational test.
LMS(Least mean square) 적응 알고리즘은 radar, sonar, 음성처리, 이동통신 분야 등에서 중요한 역할을 하고 있다. 이동통신 분야에서는 LMS 적응 알고리즘의 빠른 수렴속도가 더욱 중요하다. 하지만 LMS 알고리즘은 수렴속도가 느리고 일정치 않은 수렴을 하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다양한 가변 스텝 LMS 적응 알고리즘들이 최근에 많이 연구되어왔다. 연구된 많은 LMS 알고리즘들은 빠른 수렴속도를 얻기 위하여 복잡한 가변스텝방식을 사용하는데 이는 많은 계산량을 필요로 한다. 따라서 LMS 알고리즘의 최대 장점인 단순성과 강인성을 약화시킨다. 제안하는 결정함수 가변스텝 LMS 알고리즘은 스텝 값을 간단한 결정함수에 따라 결정하므로 단순성을 최대한 강화하면서 빠른 수렴속도를 얻도록 한다.
전기를 이용한 신 교통 시스템인 무인궤도차량은 도심교통 완화, 관광지 교통지원, 공항 및 고속철도와 거점지역을 연결하는 목적을 가지고 있다. 무인궤도차량의 무인 운용에 따른 안전성과 신뢰성 보장을 위해 안전장치의 개발을 필요로 하고 있다. UWB 레이더는 낮은 전력소모와 낮은 간섭 및 높은 정밀도의 장점을 가지고 있어 무인궤도차량에 적합한 시스템이다. 본 논문에서는 무인궤도차량의 안전한 운행을 위한 필수 요소인 레이더에 적합하고, 다양한 잡음환경에서 개선된 성능을 보이는 적응형 CFAR 알고리즘을 제안하였다. 제안된 CFAR 알고리즘은 Mean Level 계열의 CFAR 알고리즘에 비하여 균질한 잡음상황과 다중표적상황에서 개선된 성능을 보였으며, 기존의 VI-CFAR이 가진 다중 표적 상황에서 성능저하를 개선하였다.
위상배열 안테나 레이다에서는 기계적 관성에 관계없이 레이다 빔의 신속한 조향이 가능하기 때문에 측정을 원하는 목표와 그 목표에 대한 측정시간, 측정표본속도를 선택적으로 취할 수 있게 된다. 이 논문에서는 주어진 측정 파라미터에 대해 이러한 위상배열 레이다 시스템을 위한 3차원 가변 포본화 빈도 추적 필터를 설계했다. 이 추적 필터는 추적목표의 탐지확률을 적정한 값 이상으로 유지하기 위해서 목표의 각도 예측오차를 안테나 빔 폭의 일정한 비율이내로 줄일 수 있어야 한다. 여기서 설계한 추적 필터는 이러한 요구를 만족하는 범위에서 표본화 빈도를 낮출 수 있도록 목표까지의 거리와 기동에 따라 표본화 빈도를 선택하게 된다. 이 추적 필터설계의 타당성은 여러가지 기동목표에 대한 수치실험을 통해 확인했다.
본 논문은 투과성이 좋고 실내 환경에 강건하며, 수십 센티미터(cm) 급의 고정밀 측위가 가능하다는 점에서 주목 받고 있는 IR-UWB(Impulse-Radio Ultra Wideband) 레이더 시스템에서 신호의 특성을 이용한 적응형 다중 목표물 추정 알고리즘을 제안한다. 목표물에 의해 반사되는 신호는 Peak를 갖는 다는 특성으로 다중의 Peak를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 이러한 알고리즘의 성능을 확인하기 위해서 레이더 앞에 다중 목표물을 두고 기존의 기법과 다중 목표물 추정 알고리즘을 비교하였다. 하나의 송신 안테나와 수신안테나로 목표물들의 위치를 실시간으로 추정한다. 기존의 최고 신호 도출 방식에 비해 추정할 수 있는 수가 늘어나고 다중으로 목표물 도출이 가능하다. 기존의 기법은 하나의 목표물만 추정하다보니 평균 제곱 오차가 1이 나오는 반면 다중 목표물 추정 알고리즘은 약 0.05의 결과가 도출된다. 본 논문에서 제시한 기법은 하나의 IR-UWB 모듈 환경에서 다중의 목표물을 추정 및 응용에 적용할 수 있을 것이라 기대된다.
부엽 잡음 재머 제거를 위한 SLC(Sidelobe Canceller, 부엽제거기)는 주 채널(합 채널) 빔 패턴에 의한 수신 신호 외에 보조 채널 빔 패턴에 의한 수신 신호를 요구한다. 적응형 SLC가 최상의 부엽 잡음 재머 제거 성능을 발휘하기 위해서는, 주 채널 빔 패턴의 부엽에 해당하는 고각/방위각 영역에서 각각의 보조 채널 빔 패턴의 우세한 이득(gain)을 보이는 영역이 서로들 겹치지 않게 되어야 한다. 그리고 주 채널 빔 패턴의 주엽에 해당하는 영역에서 보조 채널 빔 패턴들이 낮은 이득을 보여야 한다. 모노펄스 레이더에서 모노펄스 처리용 차 채널들의 빔 패턴들은 이러한 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 부엽 제거를 위한 보조 채널로서 모노펄스 처리용 차 채널을 이용하는 방법을 제안하고, 제안한 방법의 SLC 성능 분석 및 시뮬레이션 결과를 보였다. 모노펄스 레이더에서 모노펄스 처리용 차 채널의 빔으로 SLC를 구현하면 추가적인 채널 구성없이 기본적으로 사용되는 합, 차 채널들을 이용하여 SLC를 구성할 수 있다.
Semi-supervised learning is a good way to train a classification model using a small number of labeled and large number of unlabeled data. We applied semi-supervised learning to a synthetic aperture radar(SAR) image classification model with a limited number of datasets that are difficult to create. To address the previous difficulties, semi-supervised learning uses a model trained with a small amount of labeled data to generate and learn pseudo labels. Besides, a lot of number of papers use a single fixed threshold to create pseudo labels. In this paper, we present a semi-supervised synthetic aperture radar(SAR) image classification method that applies different thresholds for each class instead of all classes sharing a fixed threshold to improve SAR classification performance with a small number of labeled datasets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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