• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제14권2호
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• pp.97-102
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• 2014

Radar is an object-detection system that uses radio waves to determine the range, altitude, direction, or speed of objects. High power amplifier Module is the most critical part of the high-power radar transmitter systems. It can be used to detect aircraft, ships, spacecraft, guided missiles, motor vehicles, weather formations, and terrain. Research related to radar has been conducted in various fields according to improvement of the communication technology. But only performance-originated technology development has been dashed; study concerning environment duality and safety concerning reliability are still insufficient. In general, radar module is exposed to the outside, on the means of moving or fixed in a certain place. It should be guaranteed sufficient immunity for a variety of environmental stresses that can occur in the outdoor. HALT is a great process used for quickly finding failure mechanisms in a hardware design and product. By applying various kinds and extreme level of stresses, we can find the operating limits of products. In thesis, we conducted HALT test of the high power amplifier modules which used in military and automotive radar. After the test, we analyzed environmental weaknesses of high power amplifier modules using conventional construction data.

• 한국전자파학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.580-588
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• 2009

전차 탑재 레이더는 기상에 관계없이 전천후로 대전차 미사일을 탐지하는 능동 방호 장치의 필수적인 센서이다. 본 논문에서는 전차 탑재 레이더의 설계, 제작 및 시험 결과를 제시한다. 레이더 시스템은 안테나부, 송수신부, 신호처리부의 3개의 LRU로 구성되며, 개발 기술은 패치 안테나, SSPA 송신기, coherent I/Q detector, DSP기반 도플러 FFT 필터, 적응 CFAR, TWS 추적기 및 위협 판단을 포함한다. 개발된 레이더 시스템의 설계 성능은 고정 및 기동 시험을 통하여 확인한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1832-1838
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• 2009

본 논문은 레이더의 펄스반복주기(PRI)를 포함한 각종 파라메타들을 비교하여 주파수 급속변경 레이더 신호를 식별하는 전자전 장비의 알고리즘에 관한 연구이다. 일반적으로 레이더는 단일주파수의 반송파를 사용하여 표적을 탐지하여 왔으나 최신 레이더들은 전자보호 기능을 강화하기 위해서 주파수 급속변경 반송파를 많이 사용하고 있다. 단일 주파수 사용 레이더 신호들이 전자전 장비에 수신되면, 전자전 장비는 레이더의 방위, 주파수, 펄스폭을 분석하여 레이더의 위치와 종류를 식별하였다. 그러나 주파수 급속변경 레이더인 경우에는 주파수가 비주기적으로 변경되므로 주파수를 레이더의 식별요소로 사용하는 것이 부적당하다. 따라서 본 논문에서는 Linked-List and Queue 방식으로 레이더 신호 요소들을 배치하여 레이더의 PRI를 구한 후에, PRI를 포함한 다수 파라메타들을 비교하여 주파수 급속변경 레이더를 식별하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 주파수 급속변경 레이더 신호를 포함한 레이더 신호의 분리가 매우 양호하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권7호
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• pp.1858-1872
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• 2023

With the advance of radar technologies, the availability of synthetic aperture radar (SAR) images increases. To improve application of SAR images, a management system for SAR images is proposed in this paper. The system provides trainable land cover classification module and display of SAR images on the map. Users of the system can create their own classifier with their data, and obtain the classified results of newly captured SAR images by applying the classifier to the images. The classifier is based on convolutional neural network structure. Since there are differences among SAR images depending on capturing method and devices, a fixed classifier cannot cover all types of SAR land cover classification problems. Thus, it is adopted to create each user's classifier. In our experiments, it is shown that the module works well with two different SAR datasets. With this system, SAR data and land cover classification results are managed and easily displayed.

• 한국환경과학회지
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• 제24권4호
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• pp.525-540
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• 2015

Spatial distribution of precipitation has been estimated based on the local gauge correction (LGC) with a fixed inverse distance weighting (IDW), which is not optimized in taking effective radius into account depending on the radar error. We developed an algorithm, improved local gauge correction (ILGC) which eliminates outlier in radar rainrate errors and optimize distance power for IDW. ILGC was statistically examined the hourly cumulated precipitation from weather for the heavy rain events. Adjusted radar rainfall from ILGC is improved to 50% compared with unadjusted radar rainfall. The accuracy of ILGC is higher to 7% than that of LGC, which resulted from a positive effect of the optimal algorithm on the adjustment of quantitative precipitation estimation from weather radar.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.16-24
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• 2011

Automotive Radar Systems are currently under development for various applications to increase accuracy and reliability. The target tracking is most important in single or multiple target environments for accuracy. The tracking algorithm provides smoothed and predicted data for target position and velocity(Doppler). To this end, the fixed gain filter(${\alpha}{\beta}$ filter, ${\alpha}{\beta}{\gamma}$ filter) and dynamic filter(Kalman filter, Singer-Kalman filter, etc) are commonly used. Gating is used to decide whether an observation is assigned to an existing track or new track. Gating algorithms are normally based on computing a statistical error distance between an observation and prediction. The data association takes the observation-to-track pairings that satisfied gating and determines which observation-to-track assignment will actually be made. For data association, NNPDA(Nearest Neighbor Probabilistic Data Association) algorithm is proposed. In this paper, we designed a target tracking system developed for an Automotive Radar System. We show the experimental results of the 77GHz FMCW radar sensor on the roads. Four tracking algorithms(${\alpha}{\beta}$ filter, ${\alpha}{\beta}{\gamma}$ filter, 2nd order Kalman filter, Singer-Kalman filter) have been compared and analyzed to evaluate the performance in test scenario.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.289-296
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• 2018

Drone detection in FMCW radar system needs complex techniques because a drone beat frequency is highly dynamic and unpredictable. Therefore, the current static signal processing algorithms cannot show appropriate detection accuracy. With dynamic signal fluctuation and environmental clutters, it can fail to detect a drone or make false detection. It affects to the radar system integrity and safety. Constant false alarm rate (CFAR), one of famous static signal process algorithm is effective for static environment. But for drone detection, it shows low detection accuracy. In this paper, we suggest neural network based FMCW radar system for detecting a drone. We use recurrent neural network (RNN) because it is the effective neural network for signal processing. In our FMCW radar system, one transmitter emits FMCW signal and four-way fixed receivers detect reflected drone beat frequency. The coordinate of the drone can be calculated with four receivers information by triangulation. Therefore, RNN only learns and inferences reflected drone beat frequency. It helps higher learning and detection accuracy. With several drone flight experiments, RNN shows false detection rate and detection accuracy as 21.1% and 96.4%, respectively.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 1998년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.83-89
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• 1998

In case of Radar Simulator ,the target ships should be generated and displayed on the monitor to provide the trainee with the feeling of real situation. The scenario methodology, which has been developed and used in Korea so far, however, has a fixed scenario, in which target ships are generated in the same manner at all time. As a result, the Radar simulator developed in Korea so far was in lack of training efficiency, as the trainee can get earily familiarized with the fixed scenaio. The paper, therefore, suggests the target ship generating methodology using random variables to improve the training efficiency of the existing simulator. In generating the target ships using this methodology, the speed, distance between the ships , and time interval of ships and time of ships were considered as a major factors which dterminie the ship's movements. The new methodology suggested was examined and found to generate target ships successfully giving a trainee the feeling of real situation.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.495-500
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• 2019

FOD (foreign object debris)는 각종 금속 및 비금속 이물질 및 항공기 운항에 잠재적 위험요소를 가진 물질을 총칭한다. 항공기 이동지역에서 사람이 직접 FOD 탐지 및 수거를 하던 방식은 효율성 및 경제성 또한 매우 낮기 때문에 국내환경에 적합한 FOD 자동 탐지 시스템 개발이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 한서대학교 태안비행장에서 EO/IR카메라 및 레이더를 이용한 고정형 이물질 자동 탐지 시스템과 이동형 이물질 자동 탐지 시스템을 이용하여 100 m이상 최적탐지시간과 90% 탐지 정확도의 복합운영을 위한 두 시스템의 성능비교 실험 결과이다. 지속적인 연구개발을 통하여 FOD를 무인력으로 수행 할 수 있을것으로 기대된다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2005년도 공동학술대회 논문집
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• pp.215-220
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• 2005

지뢰탐지에 효과적으로 적용하기 위해 광전계 센서를 이용한 GPR 시스템을 개발하였다. 측정되는 전기장의 왜곡을 최소화 하는 광전계 센서는 크기와 무게가 매우 적어 측정 장치로 운용하기가 용이하므로 지뢰탐지와 같이 세밀한 주의가 요구되는 곳에 적합하다. 송수신 장치 역할을 하는 벡터 네트웍 분석기와 광신호 발생기와 광검파기를 탑재한 광변조기, double ridge horn 송신 안테나와 광전계 센서로 구성된 stepped frequency radar 시스템이 개발되었으며, 이 시스템의 매우 긴 측정시간의 단점을 극복하기 위해 동일한 수준의 S/N 비를 가지는, 임펄스 발생기와 오실로스코프로 구성된 impulse radar 시스템이 또한 개발되었다. 비교 결과 자료 수준은 거의 동일하나 측정시간은 스텝 측정의 경우 8배 이상 빨라진 것을 알 수 있었으며, 동일한 자료를 연속 측정으로 획득한 결과 100 배 이상 빨라 질 수 있음을 확인하였다. 또한 이 임펄스 레이다 시스템을 PMN2 지뢰모형에 대해 현장과 비슷한 환경에서의 실험실 실험에 적용하여 지뢰모형의 영상을 획득하였다.