고속의 이동 표적을 탐지하는 경우, 특히 송수신부가 독립적으로 이동하는 바이스태틱 레이더의 경우 표적신호의 레인지 워크(range walk)는 도플러 프로세싱(Doppler processing) 및 표적 탐지를 어렵게 한다. 본 논문에서는 표적 신호에 레인지 워크가 있는 경우 우선 레인지(range) 방향 인터폴레이션(interpolation)을 수행해서 일정한 시간간격으로 샘플링된 표적 성분이 있는 레인지 빈(range bin)을 추출하고, 이어서 도플러 프로세싱을 통한 도플러 정보 추출 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 바이스태틱 레이더 환경을 가정하고, 펄스 압축에 의해 레인지 프로세싱 과정을 포함한 도플러 프로세싱 과정을 이론적으로 설명한 후 시뮬레이션을 통하여 제시된 방식의 타당성을 보인다.
Stripmap-mode 합성개구레이더의 고전적인 영상 복원기술은 Range-Doppler 알고리즘이다. 하지만 고해상도 Spotlight-mode 합성개구레이더 시스템에서는 Range-Doppler 알고리즘을 적용했을 때 성능이 상당히 나빠지므로 Spotlight-mode에 맞는 별도의 Inversion 알고리즘이 연구되어왔다. 본 논문에서는 Spotlight-mode 합성개구레이더에서 Raw-data를 처리하기 위한 알고리즘 연구를 통해 기존의 평면파 근사 방법을 이용하고 있는 Polar format 알고리즘과 근사 방법을 사용하지 않는 Wavefront Reconstruction 기법에 대한 성능분석을 시도하였다. 이 때 Source 신호의 Carrier 주파수, 합성 개구면 Size, 그리고 표적물의 위치에 따라 두 Inversion기법의 결과 영상을 비교함으로써 Wavefront Reconstruction 기법의 우수성을 입증하였다. Spotlight-mode 합성 개구 레이더 시스템을 시뮬레이션하여 Raw-data를 생성시키고 각 알고리즘에 적용하여 역변환을 통해 영상화된 표적물의 형태로 성능을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 고속으로 이동하는 표적을 탐지 및 레인징하기 위해서 높은 PRF(Pulse repetition frequency)로 동작하는 레이더의 신호처리 알고리즘을 제시한다. 제시된 방법은 준주기성(quasi-periodic) 펄스열을 사용하므로써 이동표적의 도플러 정보를 추정하고 이를 보상해서 코히어런트하게 레인지 프로세싱 하는 것으로 기존 방식과는 달리 도플러 프로세싱이 레인지 프로세싱에 선행되며 이를 통해서 SNR이 낮은 잡음 환경에서도 표적 탐지 및 레인징이 가능함을 보인다. 제시된 알고리즘을 수학적으로 유도하고 디지털 신호처리를 위한 도플러/레인징 샘플링 조건, 프로세싱 시간 및 도플러 오차가 성능에 미치는 영향에 대해 기술하고 시뮬레이션을 통해서 이를 검증한다.
이 논문에서는 GB-SAR(Ground-Based Synthetic Aperture Radar) 시스템의 영상화 기법(focusing algorithm)을 소개하고 최적의 영상화 기법을 찾고자 하였다. GB-SAR 영상의 형성 원리, 메모리 및 처리 시간과 관련하여 Deramp-FFT (DF) 기법과 Range-Doppler (RD) 기법의 특징과 장단점을 소개하였다. DF 기법은 처리비용이 적게 들지만 근거리에서는 영상화가 이루어지지 않는 단점이 있으며, RD 기법은 전 영역에서 영상화가 이루어지지만, 합성 구경의 길이가 레일로 제한되어 있는 GB-SAR의 특성상원거리에서는 메모리와 자료처리 시간에 낭비적 요소가 많다. 결과적으로, GB-SAR 영상화를 위하여 원거리에서는 DF 기법을, 근거리에서는 RD 기법을 사용하여 최적화하였다.
The important role of the ultrasonic Doppler system in the modem clinical medicine is to provide the clinical information of the vascular system. The ultrasonic pulsed wave(PW) Doppler system, a kind of the ultrasound Doppler system, is more available than the ultrasonic continuous wave(CW) Doppler system because it can evaluate the velocity and the direction of blood flow as well as the depth of vessel. However, the ultrasonic PW Doppler system has the disadvantage that the range of evaluating velocity of blood flow is limited(Nyquist limit). In order to solve this limit, we propose the algorithm for eliminating this aliasing in this paper. In addition, we propose the efficient signal processing algorithm.
능동소나에서는 표적의 거리 도플러 정보를 탐지하기 위해 여러 가지 기법을 사용한다. 그중 압축 센싱을 적용한 기법은 기존의 방식보다 더욱 정밀한 탐지가 가능하며 우수한 성능을 나타낸다. 능동 소나의 거리 도플러 추정에 적용할 수 있는 압축 센싱 알고리즘은 여러 가지 있다. 압축 센싱 알고리즘 마다 계산 성능이 다르며 압축 센싱 알고리즘에 따라 신호 대 잡음비와 센싱 행렬의 코히런스가 거리 도플러 추정에 미치는 영향의 정도가 다르다. 본 논문은 능동 소나의 거리 도플러 추정을 위한 여러 가지 압축 센싱 알고리즘의 계산 성능과 정확도를 비교, 분석하였다. 여러 신호대 잡음비, 상호간섭성 값에 대한 OMP(Orthogonal Matching Pursuit), CoSaMP(Compressive Sampling Matching Pursuit), BPDN(CVX)(Basis Pursuit Denoising), LARS(Least Angle Regression) 알고리즘의 추정 성능을 확인하였으며, 상황에 따른 최적의 압축 센싱 알고리즘을 보인다.
합성구경레이더(Synthetic Aperture Radar) 원시 자료(raw data)를 range-Doppler 알고리듬을 이용하여 처리하는 교육용 공개 프로그램을 개발하였다 이 프로그램은 SAR 시스템에 따라 자료처리에 필요한 변수를 자유롭게 조절함으로써, 특정 SAR 시스템에 치우치지 않고 다양한 자료를 처리할 수 있도록 일반화된 알고리듬을 구현하였다. 저가 사양의 컴퓨터에서도 최소 단위의 영상을 선택적으로 처리할 수 있고 자료 처리 중간 단계별로 영상 출력이 가능하기 때문에, 프로그램 작동 상태와 SAR의 원리를 직접 확인할 수 있도록 하였다. 특히 Doppler 변수를 자료 처리 중간 단계의 영상을 보고 직접 구할 수 있도록 고안하여 교육적 효과를 높였다. 또한 자료 처리 알고리듬과 원시프로그램을 모두 공개함으로써, SAR 시스템 원리를 이해하고 응용하는데 도움을 주고자 한다. 이 논문에서는 프로그램의 원리와 작동 환경을 소개하고, ERS-1 원시 자료를 이용한 자료 처리의 예를 보였다.
본 논문에서는 실시간 SAR (synthetic aperture radar) 영상 생성을 위한 RDA (range Doppler algorithm)의 FPGA 기반 가속화 기법을 제안한다. RDA의 연산 과정인 거리 및 방위 압축 연산을 가속하기 위한 시스토릭 어레이 구조 기반 정합 필터와 RCM (range cell migration)을 보상해 주기 위한 고속의 sinc 보간 연산기의 하드웨어 구조를 제시하고, Xilinx Alveo FPGA에 다채널 커널 형태로 구현하여 가속을 진행하였다. 제안된 구조의 하드웨어를 사용하여 4096×4096 크기의 영상 생성시간을 측정한 결과, Nvidia RTX3090 GPU를 사용하여 SAR 영상을 생성하는 시간보다 약 2배 가속이 가능함을 확인하였다. 또한, 제안된 가속 하드웨어는 60,247개의 CLB LUT, 103,728개의 CLB register, 20개의 block RAM tile과 592개의 DPS로 구현 가능하며, 최대 동작속도는 312 MHz임을 확인하였다.
본 논문에서는 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) SAR(Synthetic Aperture Radar) 기반 실시간 영상 형성을 위해 RDA(Range Doppler Algorithm)의 GPU 가속 커널을 개발하였다. Host와 GPU device 사이의 데이터 전송 시간을 최소화하기 위해 pinned 메모리를 사용하였고, 데이터의 전송 횟수를 최소화하기 위해 모든 RDA 연산을 GPU에서 수행하도록 커널을 구성하였다. FMCW 드론 SAR 실험을 통해 데이터셋를 획득하였고, intel i7-9700K CPU, 32GB RAM과 Nvidia RTX 3090 GPU 환경에서 GPU의 가속 효과를 측정하였다. Host-device간 데이터 전송 시간을 포함했을 경우 CPU 대비 최대 3.41배 가속된 것으로 측정되었고, 데이터 전송 시간을 포함하지 않고 연산의 가속 효과만을 측정했을 때, 최대 156배 가속 가능함을 확인할 수 있었다.
This paper presents the results of the design and implementation of the airborne pulse doppler radar signal processor using high multi-DSP for the multi-function radar capability such as short-range, midium-range, and long-range depending on the mission of the vehicle. Particularly, the radar signal processor is developed using two DSP boards in parallel for the various radar signal processing algorithm. The key algorithms include LFM chirp waveform-based pulse compression, MTI clutter filter, MTD processor, adaptive CFAR, and clutter map. Especially airborne moving clutter Doppler spectrum compensation algorithm such as TACCAR is implemented for the multi-mode airborne radar system. The test results shows the good Doppler spectral separation for the clutter and the moving target in the flight test environment using helicopter
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[게시일 2004년 10월 1일]
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