Usually, a tracking-gate of the tracker is used to track the target radar signal in the active ECM system. In this paper, we propose the feed-back tracking-gate filtering method. The designed method applies a tracking-gate of the tacker to the ECM system's receiver as a rejection or pass filter selected by the receiver's purpose, and the specific target signals can be passed or rejected though this tracking-gate filter. Thus, the number of input signals within the receiver's search band is minimized owing to this filter except the target signals. In conclusion, the EW equipment's reaction time can be reduced and the error value about the target signals can be lower than the previous methods'.
실환경에서 레이더 시스템의 성능 평가를 수행하는 것은 시간이나 비용의 제한조건이 많으므로, 이를 시험하기 위한 표적 신호 모의 장치가 반드시 필요하다. 본 논문은 고해상도의 거리 프로파일 또는 영상을 형성하거나 혹은 추적의 정확도를 올리기 위하여 점차적으로 광대역을 사용하는 레이더의 최신 동향에 따라 이를 시험하기 위한 표적신호 모의방법을 제시하였다. 송신신호를 직접 고속 샘플링하여 디지털 메모리를 이용한 시간 지연을 통해 구현하는 방법과 스트레치 프로세싱을 사용하는 시스템을 위한 비트 주파수 생성을 이용하는 방법에 대하여 기술하고, 각 방법이 광대역 파형의 표적을 모의할 때 가져야 할 조건을 제시하였다. 또한, 디지털 메모리 방식에 비트 주파수를 추가하는 방법을 제시하였다. 시뮬레이션을 통해 제시된 방법을 비교하고 타당함을 보였다.
It is important for advanced active safety systems and autonomous driving cars to get the accurate estimates of the nearby vehicles in order to increase their safety and performance. This paper proposes a sensor fusion method for radar and vision sensors to accurately estimate the state of the preceding vehicles. In particular, we performed a study on compensating for the lateral state error on automotive radar sensors by using a vision sensor. The proposed method is based on the Interactive Multiple Model(IMM) algorithm, which stochastically integrates the multiple Kalman Filters with the multiple models depending on lateral-compensation mode and radar-single sensor mode. In addition, a Probabilistic Data Association Filter(PDAF) is utilized as a data association method to improve the reliability of the estimates under a cluttered radar environment. A two-step correction method is used in the Kalman filter, which efficiently associates both the radar and vision measurements into single state estimates. Finally, the proposed method is validated through off-line simulations using measurements obtained from a field test in an actual road environment.
비행체 탑재 레이다는 기상에 관계없이 전천후로 비행체의 안전항행, 임무감시, 사격통제, 충돌회피, 이착륙 등 비행에 필수적인 항공장치이다. 본 논문에서는 비행체 탑재 다중 모드 펄스 도플러 레이다 시험 모델의 설계, 제작 및 비행시험 결과를 제시한다. 레이다 시스템은 안테나부, 송수신부, 신호처리부와 전시부의 4-LRU(Line Replacement Unit)로 구성되며, 개발기술은 평판 슬롯 배열 안테나, TWTA 송신기, coherent I/Q detector, 디지털 펄스 압축, 도플러 FFT 필터를 기반으로 한 DSP, 적응 CFAR, TWS 추적 처리기, 비행정보 IMU 및 도플러 추정보상 기법을 포함한다. 개발된 레이다 시스템의 설계 성능은 다양한 헬기탑재 비행시험을 통하여 기능 및 성능을 확인하였다.
능동 위상배열 레이더(AESA radar: Active Electronically Scanned Array radar)는 전자적으로 빔을 조향함으로써 빔 조향 시간이 비약적으로 빨라져 기존의 기계식 빔 조향 레이더에 비해 다중 임무 처리 능력이 크게 향상되었다. 이러한 이유로 레이더에 주어진 시간, 에너지, 처리능력 등의 한정된 자원을 실시간으로 효율적으로 관리, 운용할 수 있는 레이더 자원관리 기술의 중요성이 크게 대두되었다. 본 논문은 항공기 탑재 능동 위상배열 레이더 연구 시제 개발에 적용된 자원관리 주요 알고리즘의 설계 내용과, 이를 반영하여 구축한 시뮬레이터에 대해 기술하였다. 또한, 설계된 자원관리 알고리즘을 항공기 탑재 능동 위상배열 레이더 시스템에 실제 구현하여 동시 표적 추적 및 탐지 능력에 대한 요구 성능이 충족됨을 확인하였다.
함정용 다기능레이다의 체계성능은 레이다 빔 운용에 따라 크게 영향 받는다. 다기능레이다는 단일 기능을 지닌 탐색레이더와 추적레이다보다 복잡한 빔 운용을 수행해야 한다. 본 논문에서는 함정용 다기능레이다의 체계 성능을 검증하기 위한 분석도구 제작 내용을 기술한다. 체계 성능 검증을 위해 레이다를 탑재한 함정과 표적을 탐지하는 레이다로 구성하였고, 탐지 대상으로는 대공 및 대함 표적으로 구성하였다. 각각 구성된 모델을 통합하여 추적빔과 탐색빔의 자원관리가 적용된 함정용 다기능 레이다 시뮬레이터를 구현하였다. 분석도구에 체계설계 성능 파라미터를 적용한 후, 운용 시나리오에서 시뮬레이션을 하여 제작한 분석도구를 검증하였다.
다중센서 시스템에서 센서 바이어스를 제거하는 센서 등록 과정은 각각의 센서가 공통된 좌표를 갖게 하기 위해 반드시 필요하다. 만약 센서 등록 과정을 적절하게 처리하지 않는다면, 거대한 추적 에러 또는 같은 목표물을 향한 다수의 허수 트랙이 발생하게 되어 추적에 실패하게 된다. 특히, 발사체 추적에 있어서 각각의 추적 장비는 반드시 적절한 센서등록 과정을 거쳐야 하며, 이 후 다중센서 융합알고리즘을 활용하면 발사체 추적 성능을 높이고 다중 추적 시스템에 정확한 지향입력으로 활용 가능하게 된다. 본 논문에서는 실시간 바이어스 추정/제거 알고리즘과 비동기 다중 센서 융합 기법을 제안하였다. 제안된 바이어스 추정 알고리즘은 GPS와 다중 레이더 간의 의사 바이어스 측정치를 활용하였고, 비동기 센서 융합알고리즘 적용을 통해 추적 성능을 향상하였다.
The pulse compression technique using Linear FM signal is commonly used for improving the performance of both the detection range and range resolution in radar system. In general, the compressed LFM waveform has relatively large sidelobe level which may prevent a target from being detected when strong jammer or clutter signal is near the target signal. In this paper, we propose a new weighting method which uses the square-root weight to suppress the sidelobe level. Typical applications are missile seekers and tracking radar systems where target tracking range is available prior to the signal processing. By computer simulation, we show that the performance of the proposed method is better than that of the conventional weighting methods in terms of sidelobe suppression.
An adaptive ${\alpha}-{\beta}$ tracker is proposed for tracking maneuvering targets with a track-while-scan radar system. The tracker gain is updated on-line corresponding to the adjusted process noise variance which is obtained via time averaging of the process over a sliding window. The adjusted process noise variance is used to compute the maneuverability index for the tracker gain based on the steady-state Kalman filter equation for each epoch. It is shown via simulation that the proposed approach provides robust and accurate position estimates during the target maneuver while the performance of the conventional ${\alpha}-{\beta}$ tracker is shown much degraded.
In most cases, the trajectory of a ballistic missile is well explained by the Kepler's laws. It implies that the remaining trajectory of the ballistic missile including its final destination can be easily predicted if the position and velocity vector of the ballistic missile at any point on its path can be exactly known. Hence, an effective tracking algorithm based on an exact radar measurement model is very important for developing Ballistic Missile Defense(BMD) system. In this paper, we address to design a nonlinear filter, Unscented Kalman Filter(UKF), to track the ballistic missile.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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