Radar sensors are used for space situational awareness (SSA) to determine collision risk and detect re-entry of space objects. The capability of SSA radar system includes radar sensitivity such as the detectable radar cross-section as a function of range and tracking capability to indicate tracking time and measurement errors. The time duration of the target staying in a range cell is short; therefore, the signal-to-noise ratio cannot be improved through the pulse integration method used in pulse-Doppler signal processing. In this study, a method of improving the signal-to-noise ratio during range migration is presented. The improved detection performance from signal processing gains realized in this study can be used as a basis for comprehensively designing an SSA radar system.
Recently, ESA (European Space Agency) has launched CryoSAT-2 for polar ice observations. CryoSAT-2 is equipped with a SIRAL (SAR/interferometric radar altimeter), which is a high spatial resolution radar altimeter. Conventional altimeters cannot measure a precise three-dimensional ground position because of the large footprint diameter, while SIRAL altimeter system accomplishes a precise three-dimensional ground positioning by means of interferometric synthetic aperture radar technique. In this study, we developed an efficient SIRAL SARIn mode processing technique to measure a precise three-dimensional ground position. We first simulated SIRAL SARIn RAW data for the ideal target by assuming the flat Earth and linear flight track, and second accessed the precision of three-dimensional geopositioning achieved by the proposed algorithm. The proposed algorithm consists of 1) azimuth processing that determines the squint angle from Doppler centroid, and 2) range processing that estimates the look angle from interferometric phase. In the ideal case, the precisions of look and squint angles achieved by the proposed algorithm were about -2.0 ${\mu}deg$ and 98.0 ${\mu}deg$, respectively, and the three-dimensional geopositioning accuracy was about 1.23 m, -0.02 m, and -0.30 m in X, Y and Z directions, respectively. This means that the SIRAL SARIn mode processing technique enables to measure the three-dimensional ground position with the precision of several meters.
본 논문은 I/Q 채널을 다 이용하여 표적의 후퇴와 접근을 감지하는 연속파 레이다의 신호처리에 대하여 분석한다. 표적이 레이다로부터 접근 혹은 후퇴할 때 Quadrature 신호의 위상이 달라지는 것을 이용하여 물체의 후퇴와 접근을 감지하며, 상용 MMIC칩과 MCU를 이용하여 모듈을 구현하고, MMIC로부터 나온 수신데이터를 분석하여 검증하였다. 또한 사람을 대상으로 접근, 후퇴하는 동작에 대한 신호처리를 MCU를 사용하여 확인하였다. 사용한 주파수는 24.125GHz이며, 송신기 출력전력은 7.2 dBm이다. 실제 구현한 레이다로 최대 검출가능거리는 약 12m를 달성하였다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권1호
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pp.10-17
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2017
We propose classification algorithms for human and dog movement. The proposed algorithms use micro-Doppler signals obtained from humans and dogs moving in four different directions. A two-stage classifier based on a support vector machine (SVM) is proposed, which uses a radial-based function (RBF) kernel and $16^{th}$-order linear predictive code (LPC) coefficients as feature vectors. With the proposed algorithms, we obtain the best classification results when a first-level SVM classifies the type of movement, and then, a second-level SVM classifies the moving object. We obtain the correct classification probability 95.54% of the time, on average. Next, to deal with the difficult classification problem of human and dog running, we propose a two-layer convolutional neural network (CNN). The proposed CNN is composed of six ($6{\times}6$) convolution filters at the first and second layers, with ($5{\times}5$) max pooling for the first layer and ($2{\times}2$) max pooling for the second layer. The proposed CNN-based classifier adopts an auto regressive spectrogram as the feature image obtained from the $16^{th}$-order LPC vectors for a specific time duration. The proposed CNN exhibits 100% classification accuracy and outperforms the SVM-based classifier. These results show that the proposed classifiers can be used for human and dog classification systems and also for classification problems using data obtained from an ultra-wideband (UWB) sensor.
실제 레이다가 운용되는 환경에서 발생되는 클러터는 비균질성(heterogeneous)의 특성을 갖는 동시에 바이스태틱 레이다나 모노스태틱 non-sidelooking 레이다 구조인 경우는 클러터의 비정상성(nonstationary) 특성도 갖는다. 이러한 특성에 의해서 클러터 신호를 추정하는데 필요한 IID(Independent Identically Distributed) secondary 데이터 개수에 제약이 따르므로 클러터 억제 성능이 저하된다. 본 논문에서는 바이스태틱 레이다 환경에서 Cell under test에 대한 사전정보만을 이용하여 클러터 신호를 추정함으로써 secondary 데이터 없이 클러터를 억제하는 알고리즘을 제시한다. 바이스태틱 클러터의 angle-Doppler 스펙트럼 상에서 구조 분석을 통해 사전정보로 부터 클러터를 추정하는 것이 가능함을 보이고, 고유치 해석에 의해 클러터 억제 과정을 제시한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제시하는 클러터 억제 알고리즘의 성능을 보인다.
본 논문에서는 OFDM 시스템에서 성능 열화의 요인인 위상 잡음과 주파수 오프셋의 영향을 분석하고, 복잡도 측면에서 개선된 PNFS(Phase Noise and Frequency offset Suppression) 알고리즘을 제안한다. OFDM 시스템에서는 위상 잡음과 주파수 오프셋, 도플러 효과와 같은 ICI 성분에 의해 영향을 많이 받게 된다. 특히 이와 같은 성분들을 보상하기 위해서는 복잡도가 높은 계산을 통하여 처리하게 되어 기저 대역에서 부담이 증가하게 된다. 따라서 복잡도를 줄이면서 ICI 성분을 보상할 수 있는 PNFS 알고리즘을 제안한다. 기존의 PNFS 알고리즘에서 성능 변화가 미미한 파라미터의 계산을 근사화하여 복잡도를 줄이는 방법을 제시하고, 기존의 PNFS 알고리즘과 계산량을 비교하여 개선된 PNFS 알고리즘의 복잡도를 비교한다. 개선된 PNFS 알고리즘의 성능을 비교 분석하고 시뮬레이션을 통하여 검증한다.
태아 심음을 측정하기 위한 기존의 자기상관 함수 법은 처리과정이 간편한 반면에 많은 문제점을 가지고 있다. 초음파 도플러 신호가 열악할 경우 고전적인 자기상관 함수 법은 문턱 값의 선정과 창 함수 크기에 매우 민감하다. 특히 데이터 손실이 생길 때 정확한 태아 심박동 수를 찾기가 어렵다. 이들 문제점들을 보완하기 위하여 초음파 도플러 신호로부터 정확한 태아 심박동 수를 찾는 고해상 피치검출 알고리듬이 제안되었다. 이 알고리듬은 자기상관 함수법 보다 정확하고, 잡음에 강하며, 높은 신뢰성을 갖으나 계산량이 많아 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 실시간 처리에 적합한 새로운 태아 심음 추출 알고리듬을 제안하고, 제안된 알고리듬을 적용한 실시간 태아 심음 감시시스템에 관하여 연구하였다.
항공기 레이다에서는 고해상도 SAR 영상에서 지상의 이동 표적을 탐지하는 SAR-GMTI 모드의 운영이 점점 필수적으로 되고 있다. SAR는 고해상도 영상을 위하여 광대역 파형을 필요로 하는 반면, GMTI는 도플러 추출을 위하여 협대역의 파형을 필요로 하기 때문에 일반적인 LFM 파형은 사용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 최근 들어 SAR-GMTI 모드의 파형으로 연구되고 있는 FJB(Frequency Jump Burst) 파형의 특성을 분석하였고, FJB 파형을 사용한 펄스압축과 SAR 영상생성을 위한 방법들을 구현하였으며, 시뮬레이션을 통하여 펄스압축과 SAR 영상에서 단일 LFM을 사용할 경우와 성능에서 거의 차이가 없음을 보였다. FJB 파형은 SAR와 GMTI 처리를 동일한 파형으로 수행할 수 있기 때문에 본 결과를 적용하면 항공기 레이다에서 SAR-GMTI 모드의 처리를 보다 효율적으로 수행할 수 있다.
본 논문에서는 시공간블록부호화된 공간다중화 시스템에서 제한된 귀환채널을 효과적으로 활용할 수 있는 전처리 기법을 제안하고 성능을 분석한다. 전처리기는 기존의 대각-가중-시공간블록부호화 다이버서티 시스템을 공간다중화 시스템으로 확장하여 경험적으로 설계된다. 제안된 시스템에 대해 심볼 오율의 상위한계를 귀환채널 오류를 고려하여 분석하였다. 또한 모의 실험을 통해 4.akbps의 귀환채널 전송율에서 정규화된 도플러 주파수가 0.01이상이 되면 기존의 안테나선택기법과 코드북선택기법에 비해 심볼오율 성능이 우수함을 확인하였다.
Traditional three-dimensional (3-D) laser imaging systems are based on real aperture imaging technology, whose resolution decreases as the range increases. In this paper, we develop a novel 3-D imaging technique based on the synthetic aperture technology in which the imaging resolution is significantly improved and does not degrade with the increase of the range. We consider an imaging laser radar (ladar) system using the floodlight transmitting mode and multi-beam receiving mode. High 3-D imaging resolutions are achieved by matched filtering the linear frequency modulated (LFM) signals respectively in range, synthetic aperture along-track, and the real aperture across-track. In this paper, a novel 3-D imaging signal model is given first. Because of the motion during the transmission of a sweep, the Doppler shift induced by the continuous motion is taken into account. And then, a proper algorithm for the 3-D imaging geometry is given. Finally, simulation results validate the effectiveness of the proposed technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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