지상 기동 무기 체계에 탑재되는 미사일 경고 레이더(MWR: Missile Warning Radar)의 성능을 분석하고 검증하기 위해서는 모의 신호를 생성하여 가상의 연동/교전 시험을 수행할 수 있는 시뮬레이터가 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 MWR 시뮬레이터의 설계 기법을 제안한다. 모의 신호를 생성하고 알고리즘을 분석하는 신호처리부와 생성된 모의 신호를 고주파 신호로 변환/방사하고 MWR과의 연동을 제어하는 고주파부의 설계에 대해 설명한다. 주 장비인 MWR의 개발에 대한 기여 결과를 제시함으로써 본 시뮬레이터의 실용성을 입증한다.
The precipitable water vapors (PWVs) obtained from Global Positioning System (GPS) and Microwave Radiometer (MWR) measurements have been compared for validation of precision of the GPS PWV at Daegwallyoung station for 21 days from Sep. 30 to Oct. 20, 2006. The GPS PWV is estimated using the delay of GPS signals due to the water vapor in the atmosphere with a local mean temperature equation, called HP model, and the MWR PWV by the combinational radiance observation of two channels (23.8 and 31.4 GHz). During the co-observation period, the MWR and GPS PWV show a similar trend, and the bias between the PWVs is 1.7 mm on average. When the bias is removed, the PWV of GPS gives good agreement with that of MWR, having about 1 mm for both the standard deviation and RMS error between the GPS and MWR PWV.
수증기의 혼합비를 측정하기 위하여 라만 라이다 시스템을 설계 제작하였다. 시스템을 검증하기 위하여 가강수량과 분포에 대하여 상용 마이크로파 라이오메터(MWR)와 GPS 신호를 이용하는 방법과 비교 연구를 수행하였다. GNSS 방법으로 측정한 총가강수량과 본 라이다 방법에서는 작은 차이를 보였는데, 이는 라이다 방법으로 얻을 수 있는 수증기의 측정고도가 제한적이기 때문이다. 반면에 MWR 방법과 라이다 방법으로 얻은 고도에 따른 수증기량은 수증기량이 급격하게 변하는 구름 경계나 경계고도 근처에서 심한 차이를 보이고 있었다. MWR은 그 밀도가 급격하게 변하는 곳에서 취약한 점을 보였으나 개발된 라만 라이다의 경우는 그 밀도가 급격히 변하는 곳에서도 측정이 원활하게 이루어지고 있음을 알 수 있었다.
In this study, global positioning system (GPS)-derived precipitable water vapor (PWV) and microwave radiometer (MWR)-measured integrated water vapor (IWV) were compared and their characteristics were analyzed. Comparing those two quantities for two years from August 2009, we found that GPS PWV estimates were larger than MWR IWV. The average difference over the entire test period was 1.1 mm and the standard deviation was 1.2 mm. When the discrepancies between GPS PWV and MWR IWV were analyzed depending on season, the average difference was 0.7 mm and 1.9 mm in the winter and summer months, respectively. Thus, the average difference was about 2.5 times larger in summer than that in winter. However, MWR IWV measurements in the winter months were over-estimated than those in the summer months as the water vapor content got larger. The results of the diurnal analysis showed that MWR IWV was underestimated in the daytime, showing a difference of 0.8 mm. In the early morning hours, MWR IWV has a tendency to be over-estimated, with a difference of 1.3 mm with respect to GPS PWV.
Ocean Research Stations (ORSs) is the ocean platform type observation towers and measured oceanic, atmospheric and environmental data. These station located on the offshore area far from the coast, so they can produce the data without land effect. This study focused to improve the wave data quality of ORS station. The wave observations at ORSs are used by the C-band (5.8 GHz, 5.17 cm) MIROS Wave and Current Radar (MWR). MWR is convenient to maintenance and produce reliability wave data under bad weather conditions. MWR measured significant wave height, peak wave period, peak wave direction and 2D wave spectrum, so it's can provide wave information for researchers and engineers. In order to improve the reliability of MWR wave data, Datawell Waverider Buoy was installed near the one ORS (Socheoncho station) during 7 months and validate the wave data of MWR. This study found that the wave radar tend to be overestimate the low wave height under wind condition. Firstly, this study carried out the wave Quality Control (QC) using wind data, however the quality of wave data was limited. So, this study applied the four filters (Correlation Check, Direction Filter, Reduce White Noise and Phillips Check) of MWR operating software and find that the filters effectively improve the wave data quality. After applying 3 effective filters in combination, the RMSE of significant wave height decreased from 0.81m to 0.23m, by 0.58m and Correlation increased from 0.66 to 0.96, by 0.32, so the reliability of MWR significant wave height was significantly improved.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권8호
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pp.1159-1164
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2010
기존 해상의 데이터통신은 주로 위성과 라디오에 의존적이나 전송률과 비용 측면에서 제약을 가진다. 향후의 수요에 대비하여 육상의 통신체제와 유사하게 저렴하고 비교적 높은 전송률을 제공하는 새로운 해상통신체제가 필요하다. 이 논문에서는 선박간의 데이터통신을 위해 새롭게 설계된 해상통신망 모델을 보이고, 선박에서 이용할 수 있는 여러 무선매체 가운데 응용의 특성과 통신제약조건에 최적인 매체를 선택하여 경로를 배정하는 MWR 라우팅 프로토콜을 제안한다.
It is difficult for a MWR(Missile Warning Radar) to perform a threat decision accurately since there is no tracking part which gives more accurate threat information to the MWR. In this paper, the threat decision algorithm is proposed using an azimuth angular rate to improve the accuracy. The azimuth angular rate is dependent upon the direction of an approaching target. The target is classified into a threat or non-threat using a boundary condition of the azimuth angular rate. The boundary condition is determined using the Monte-Carlo simulation. The performance of the proposed algorithm is evaluated using this condition at field tests of MWR. The efficiency of the proposed method for the threat decision is proved by comparing the results of field tests with the simulation results.
2015년부터 최근까지 차세대도시농림융합기상사업단에서는 수도권에 위치한 도시기상 관측소에서 관측된 기상자료(14소), 운고계(2소) 그리고 마이크로웨이브 라디오미터(MWR, 7소) 자료를 이용하여 태양에너지를 산출하였다. 수도권지역에 위치한 운고계에서 관측된 후방산란계수와 MWR에서 추정된 액상물량을 이용하여 구름광학두께와 운량을 산출하였다. 각각의 원격탐사장비에서 산출된 운량을 태양복사모델에 입력하여 지표면에 도달하는 태양에너지를 계산하였다. 추정된 태양에너지를 관측과 비교한 결과, 중랑과 광화문지점에서는 과소추정이 나타났다. 선형회귀분석한 결과 0.8이하의 기울기를 나타냈고 $-20W/m^2$의 음의 편차와 $120W/m^2$의 평방근오차(RMSE)가 나타났다. 그리고 MWR을 이용하여 추정된 태양에너지의 정확도(평균 결정계수$(R^2)=0.8$)와 오차율(평균 $RMSE=110W/m^2$)이 향상되었다. 월별 산출된 운량과 태양에너지는 운고계를 이용하여 산출하였을 때 운량이 0.09 이상 크게 나타났으며 태양에너지가 $50W/m^2$ 이상 낮게 산출되었다. 지점에 따라 차이는 있었으나 대체로 7월과 9월의 RMSE가 $50W/m^2$ 이상 크게 계산되었다. 결과적으로 일누적 태양에너지는 광화문지점에서 가장 높은 상관성이 나타났고($R^2=0.80$, RMSE=2.87 MJ/Day), 구로지점에서 상관성이 가장 낮았다($R^2=0.63$, RMSE=4.77 MJ/Day).
To observe and analyze the cloud and fog characteristics, the METeorological Research Institute (METRI) has established the Cloud Physics Observation System (CPOS) by implementing the cloud observation instruments: Forward Scattering Spectrometer Probe (FSSP), PARticle SIze and VELocity (PARSIVEL), Microwave Radiometer (MWR), Micro Rain Radar (MRR), and 3D-AWS at the Daegwallyeong Enhanced Mountain Weather Observation Center. The cloud-related products of CPOS and the validation status for the size distribution of FSSP, the precipitable water of MWR, and the rainfall rate of MRR and PARSIVEL are described.
해양에서의 파랑관측은 부이나 압력계 등을 이용하여 수면변위를 관측하는 직접관측방법과 Radar를 이용하여 관측하는 원격관측방법으로 구분된다. 직접관측방법은 정확도가 높지만, 악기상 시 파손 및 유실 위험이 크며 외해 설치 시 많은 유지 보수비용이 필요하다는 단점을 가지고 있다. 반면 Radar와 같은 원격관측방법은 장비를 육지에 계류하여 유지관리가 용이하지만 직접관측방법과 비교하면 정확도가 다소 낮은 단점이 있다. 본 연구에서는 원격파랑관측자료의 품질을 개선하기 위해 독도에 설치되어 운영 중인 MIROS Wave and Current Radar(MWR) 관측자료의 수집 및 분석을 하였으며, 이를 기상청에서 운영 중인 해양파고부이(CWB)의 관측자료와 비교하였다. 그리고 MWR 관측자료의 품질을 개선하기 위해 1) MIROS사에서 개발한 필터(Reduce Noise Frequency, Phillips Check, Energy Level Check)의 복합적인 사용(최적필터; Optimal Filter), 2) OOI(Ocean Observatories Initiative)에서 개발한 Spike Test 알고리즘(Spike Test) 그리고 3) 유의파고-주기 관계식을 이용한 새로운 필터(H-Ts QC)를 사용하여 신뢰도가 낮은 이상자료(Noise; 시계열 자료 중 급격하게 자료가 발산하여 정상자료가 아닌 것으로 판단되는 자료)의 제거 및 보정을 수행하였다. 결과적으로 3가지의 품질관리기법을 적용한 MWR의 파랑관측자료는 유의파고에 대해서는 일정 부분 신뢰도를 가지지만 유의파주기에서는 여전히 오차가 존재하며 이에 대한 개선이 요구된다. 또한, MWR의 파랑관측자료는 3 m 이상의 고파랑에서는 CWB와 다소 양상이 달라지는 한계가 발생하므로 이를 위한 장기간의 원격파랑관측 자료의 수집과 분석, 그리고 필터 개발 등에 관한 지속적인 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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