역합성 개구면 레이더(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상은 표적으로부터 반사되어 돌아온 레이더 수신신호들을 코히런트하게 신호처리하여 형성한 표적의 2차원 영상이다. 본 논문에서는 계단 첩 파형(Stepped Chirp Waveform: SCW)을 이용한 ISAR 영상 형성과정에서 펄스 간 움직임(Inter-Pulse Motion: IPM)이 존재하는 경우, 이를 효과적으로 보상하기 위한 알고리즘을 제안한다. 널리 쓰이는 최적화 기법 중 하나인 particle swarm optimization(PSO)를 기반으로 IPM에 관련된 표적의 속도와 가속도를 추정한다. 또한, 개선된 PSO를 통해 기존의 성능을 더욱 향상시켜 실시간 요동보상을 수행한다. 시뮬레이션에서는 Boeing-737의 점 산란원 모델을 이용한 기동 시나리오에서 제안된 알고리즘의 성능을 확인한다.
표적 추적을 위해 탐색 빔의 스캔간 획득 정보 상관 관계를 이용하는 TWS(Track While Scan) 방식과 달리, 위상 배열 레이더에서는 탐색 빔과 별도로 추적 빔을 할당하여 표적을 추적하는 adaptive tracking 방식을 사용할 수 있으며, 이로 인해 추적 형성 거리를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 정기적인 탐색 빔 사이에 별도의 추적 빔들을 균등 시간 간격으로 할당한 adaptive tracking 방식을 제시하였다. 그리고 제안한 adaptive tracking 방식의 markov chain과 추적 형성 거리를 기존의 TWS 방식과 함께 나타내었다. 모의실험 결과, 동일한 추적 확인 조건하에서 제안한 adaptive tracking 방식이 TWS 방식에 비해 27.6 % 정도의 증가된 추적 형성 거리를 나타낼 수 있음을 보여주었다.
MTI 필터는 대부분의 레이더 신호 처리에서 클러터로부터 표적을 분리하는데 이용된다. CFAR 검파 전 클러터를 제거됨으로써 탐지 성능이 개선될 수 있다. 레이더 시스템을 설계할 때, 일반적으로 설계자는 평균 SNR과 CNR을 고려하고 MTI 필터의 주파수 응답에 의한 영향은 포함되지 않는다. 실제의 경우, 클러터를 포함한 신호들이 필터를 통과할 때, SNR은 표적 속도에 따라 크게 변화하고, CNR 역시 클러터 중심 속도와 스펙트럼 퍼짐에 따라 변화하게 된다. 본 논문에서는 MTI 필터의 주파수 응답과 표적의 속도와 클러터의 스펙트럼 특성 간의관계를 유도하였다. 필터 출력의 SNR과 CNR의 변화에 의한 CFAR 탐지 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였고, 성능에 미치는 영향을 확인하였다.
본 논문에서는 레이더 플랫폼의 요동에 의해서 흐려진 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상의 위상 오차를 보상하기 위하여 GPS(Global Positioning System)/IMU(Inertial Measurement Unit) 데이터를 이용한 요동 보상 기법을 소개한다. 실제 비행 궤적의 경우 대기의 왜란(turbulence)에 의한 항공기의 pitch, roll 및 yaw 운동에 의해 레이더의 플랫폼은 속도 변화가 생기고, 또한, 이상적인 궤적에서 벗어나게 된다. 이로 인한 along-track 속도 오차와 펄스간 위상 오차로 인해 SAR 영상은 흐려지게 된다. 요동 보상을 수행할 경우, 이러한 오차를 줄여서 영상의 품질을 개선할 수 있다. 시뮬레이션 결과, 레이더 플랫폼에 요동이 있을 경우 이 논문에서 소개한 요동 보상기법은 흐려진 SAR 영상의 품질을 개선하는데 효율적임을 알 수 있다.
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.
TDOA(Time Difference of Arrival) 기반 수동형 전자감시장비는 이격 동작하는 다수의 수신기에서 수신되는 전자파 신호의 펄스도착시간인 TOA(Time of Arrival) 정보를 이용하여 신호원의 공간상 위치를 탐지한다. 수신기 간 이격 거리 대비 신호원에서 방사되는 신호의 PRI(Pulse Repetition Interval)가 크지 않을 경우 TDOA 기반 위치탐지를 위한 각 수신기에서의 동일 펄스쌍 선정에 모호성이 발생될 수 있다. 본 논문에서는 이격 동작하는 각 수신기에서 수신한 펄스들과 신호원간의 순시방향탐지결과인 AOA(Angle of Arrival)를 이용하여 펄스 선택의 모호성을 신호원의 위치와 신호원으로부터 수신한 펄스들과의 TDOA 최적화 문제로 변경하고 이를 유전 알고리즘 기반으로 TDOA 기반 위치탐지 과정에서 발생될 수 있는 동일 펄스선택 모호성을 최소화할 수 있는 새로운 기법을 제안하며, 다양한 모의실험을 통해 제안된 기법의 성능을 분석하였다.
Uncertainty in flood forecasting using a coupled meteorological and hydrological model is arisen from various sources, especially the uncertainty comes from the inaccuracy of Quantitative Precipitation Forecasts (QPFs). In order to improve the capability of flood forecast, the uncertainty estimation and mitigation are required to perform. This study is conducted to investigate and reduce such uncertainty. First, ensemble QPFs are generated by using Monte - Carlo simulation, then each ensemble member is forced as input for a hydrological model to obtain ensemble streamflow prediction. Likelihood measures are evaluated to identify feasible member. These members are retained to define upper and lower limits of the uncertainty interval and assess the uncertainty. To mitigate the uncertainty for very short lead time, a blending method, which merges the ensemble QPFs with radar-based rainfall prediction considering both qualitative and quantitative skills, is proposed. Finally, blending bias ratios, which are estimated from previous time step, are used to update the members over total lead time. The proposed method is verified for the two flood events in 2013 and 2016 in the Yeonguol and Soyang watersheds that are located in the Han River basin, South Korea. The uncertainty in flood forecasting using a coupled Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) and Sejong University Rainfall - Runoff (SURR) model is investigated and then mitigated by blending the generated ensemble LDAPS members with radar-based rainfall prediction that uses McGill algorithm for precipitation nowcasting by Lagrangian extrapolation (MAPLE). The results show that the uncertainty of flood forecasting using the coupled model increases when the lead time is longer. The mitigation method indicates its effectiveness for mitigating the uncertainty with the increases of the percentage of feasible member (POFM) and the ratio of the number of observations that fall into the uncertainty interval (p-factor).
본 논문에서는 256 능동위상배열 기반의 연직바람 관측장비(RWP)의 송수신 채널의 크기 및 위상을 보정하는 방법등이 논의된다. 별도의 모듈 추가 없이 송수신 전단기 및 송수신 전환기에 커플러 및 스위치를 사용하여 송신 및 수신 보정 경로를 확보하였고, Gain 및 Phase Detector를 사용하여 256 송수신 채널의 크기 및 위상을 독립적으로 보정하였다. 보정된 256 능동위상배열 안테나는 근접전계 시험을 통해 5개의 빔 (연직, 동, 서, 남, 북)의 빔폭 및 사이드 로브가 시뮬레이션 계산 값과 일치함을 확인하였다. 제안된 보정방법은 실외 환경에서 운용되는 능동위상배열 기반의 시스템에 용이하게 적용이 가능하다.
현재 공간해상도 약 1 m 의 고해상도 X-band SAR 위성인 독일의 TerraSAR-X와 TanDEM-X, 이탈리아의 COSMO-SkyMed가 성공적으로 발사되어 운용되고 있으며 분석 결과 우수한 성능을 보이고 있다. 국내에서도 최고 공간해상도 약 1 m 의 X-band SAR 위성인 KOMPSAT-5가 향후 발사될 예정이다. 이러한 고해상도 SAR 영상 활용이 가능해짐에 따라 SAR Interferometry(InSAR) 기술을 이용한 도심지역 모니터링이 더욱 관심을 받고 있다. 하지만 기존의 InSAR 위상 시뮬레이션 알고리즘은 도심지역에 분포하는 빌딩과 같은 인공구조물 객체에 의해 나타나는 layover 현상과 빌딩 벽면에서 산란되는 신호를 충분히 고려하지 못한다. 본 연구에서는 기존 알고리즘의 한계점을 극복하기 위하여 LIDAR DSM을 이용한 정밀 InSAR 위상과 SAR 반사강도 영상 시뮬레이션 알고리즘을 개발하였다. 대전 지역에서 획득된 TerraSAR-X spotlight 영상과 비교 분석을 통해 개발된 알고리즘의 타당성 분석을 수행하였다. 시뮬레이션 결과로 생성된 InSAR 위상과 SAR 반사강도 영상은 실제 TerraSAR-X spotlight SAR 자료로부터 생성된 결과와 매우 유사하였다. 이러한 결과는 향후 고해상도 SAR 영상을 이용한 도심지역 변화 및 변위탐지 모니터링 연구에 활용될 것이다.
최근, GIS기술의 급속한 발전에 따라 다양한 공간 수문자료들이 속성정보와 결합되어 다루는 것이 가능해졌고, 집중형 유출모형보다 유역 유출량의 시공간적인 변동을 고려할 수 있는 분포형 유출모형의 구축이 활발하게 연구되고 있다. 본 연구는 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 레이더 강우시계열자료와 GIS기반의 분포형모형을 연계하여 국내 댐유역에 적용해 봄으로써, 분포형모형의 홍수유출시 실무에서의 적용가능성을 검증해 본 것이다. 본 연구에서 사용한 물리적기반의 분포형모형으로는 교토대학 방재연구소에서 개발한 장기유출모형을 근간으로 레이더강우량과 연계하여 홍수기에 특화되어 사용할 수 있도록 자체 개발한 K-DRUM모형을 이용하였으며, 금강권역의 용담댐유역($930km^2$)을 시험유역으로 적용하였다. 입력강우로는 진도레이더로 부터 레이더강우 전처리프로그램을 이용하여 모형의 격자해상도에 맞는 분포형 강우를 생성하였다. 또한, GIS수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들로 부터 추출, 물리적기반의 분포형모형(KDRUM) 의 입력인자로 사용하여 모형의 초기설정을 향상시켰다. 본 연구의 성과는 향후 돌발홍수에 대응한 실시간 단기 강우유출예측시스템을 구축하기위한 기반이 될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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