The power simulator for a LEO satellite is a useful tool to analyze mission validity and energy balance for various mission scenarios by estimating power generation, power consumption, depth of discharge, bus voltage, charging/discharging current, etc. In this paper, it is described the calculation algorithm of the solar array (SA) power, the satellite load power and the battery modeling method to develop a satellite power simulation. To simulate the SA power generation, three different operation modes (DET, MPPT, CV) of SAR (Solar Array Regulator) are considered with a SA model. The satellite load power is estimated using the satellite unit power database, the unit on/off configuration at some satellite operation modes. The bus voltage and battery charging/discharging current at the specific DoD (Depth of Discharge) are calculated based on the battery characteristics. By this satellite power simulator, it can be conveniently analyzed the energy balance and the validity of a planned mission of a LEO satellite.
Rice crop has relatively short growing season during the summer in Korea and, therefore, it is often difficult to acquire cloud-free imagery on time. This study was attempt to define the temporal characteristics of radar backscattering observed from satellite L-band SAR data on different growing stages of rice crop. Six scenes of multi-temporal JERS SAR data were obtained from the transplanting season to the harvesting month of October. Six layers of multi-temporal SAR data were registered on a common geographic coordinate system. Using topographic maps, field collected data, and Landsat TM data, several sample rice fields were delineated from the imagery and their relative radar backscatters were calculated by using a set of reference targets. The temporal pattern of radar backscattering was very distinctive by the growing stage of rice crop. It was also separable between two types of rice fields having different cultivation practices. Considering the temporal characteristics of radar backscattering observed from the study, it is obvious that a certain date of the growing season can be more effective to delineate the exact area of the cultivated rice crop field.
Acquisition of precise position and velocity information of GNSS-INS (Global Navigation Satellite System; Inertial Navigation System) sensors in obtaining SAR SLC (Single Look Complex) images from raw data using BPA (Backprojection Algorithm) was regarded decisive. Several studies on BPA were accompanied by Kalman Filter for sensor noise oppression, but often implemented once where insufficient information was given to determine whether the filtering was effectively applied. Multiple operation of Kalman Filter on GNSS-INS sensor was presented in order to assess the effective order of sensor noise calibration. FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave)-SAR raw data was collected from twice airborne experiments whose GNSS-INS information was practically and repeatedly filtered via Kalman Filter. It was driven that the FMCW-SAR raw data with diverse path information could derive different order of Kalman Filter with optimum operation of BPA image restoration.
Band-limited filtering will be applied to remove interference resulted from two neighbored channels in the transmission of KOMPSAT-5 X-Band image data. In that case, receiver in ground station should prepare righteous matched filter to avoid huge BER degradation depending on the matched filter of COTS receiver. As an effort to simulate the bandlimited filtering, test filter was designed and manufactured on the basis of main specification for output filter of KOMPSAT-5 satellite. Consequently, 1.8dB of BER degradation was measured at the output of test band-pass filter, but the degradation was downsized up to 0.4dB thanks to the adaptive matched filter of COTS receiver.
Kim, Min-Ji;Kim, Seung Kyu;Lee, DoHoon;Gahm, Jin Kyu
Journal of Korea Multimedia Society
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v.25
no.2
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pp.206-214
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2022
The way to measure the extent of damage from floods and droughts is to identify changes in the extent of water systems. In order to effectively grasp this at a glance, satellite images are used. KOMPSAT-5 uses Synthetic Aperture Radar (SAR) to capture images regardless of weather conditions such as clouds and rain. In this paper, various deep learning models are applied to perform semantic segmentation of the water system in this SAR image and the performance is compared. The models used are U-net, V-Net, U2-Net, UNet 3+, PSPNet, Deeplab-V3, Deeplab-V3+ and PAN. In addition, performance comparison was performed when the data was augmented by applying elastic deformation to the existing SAR image dataset. As a result, without data augmentation, U-Net was the best with IoU of 97.25% and pixel accuracy of 98.53%. In case of data augmentation, Deeplab-V3 showed IoU of 95.15% and V-Net showed the best pixel accuracy of 96.86%.
Jung, Hyung-Sup;Lee, Chang-Wook;Park, Wook;Kim, Sang-Wan;Nguyen, Van Trung;Won, Joong-Sun
Proceedings of the KSRS Conference
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2007.10a
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pp.629-632
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2007
While conventional interferometric SAR (InSAR) technique is an excellent tool for displacement observation, it is only sensitive to one-dimensional deformation along the satellite's line-of-sight (LOS). Recently, a multiple aperture interferogram (MAI) technique has been developed to overcome this drawback. This method successfully extracted along-track displacements from InSAR data, based on split-beam InSAR processing, to create forward- and backward- looking interferograms, and was superior to along-track displacements derived by pixel-offset algorithm. This method is useful to measure along-track displacements. However, it does not only decrease the coherence of MAI because three co-registration and resampling procedures are required for producing MAI, but also is confined to a suitable interferometric pair of SAR images having zero Doppler centroid. In this paper, we propose an efficient and robust method to generate MAI from interferometric pair having non-zero Doppler centroid. The proposed method efficiently improves the coherence of MAI, because the co-registration of forward- and backward- single look complex (SLC) images is carried out by time shift property of Fourier transform without resampling procedure. It also successfully removes azimuth flat earth and topographic phases caused by the effect of non-zero Doppler centroid. We tested the proposed method using ERS images of the Mw 7.1 1999 California, Hector Mine Earthquake. The result shows that the proposed method improved the coherence of MAI and generalized MAI processing algorithm.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.29
no.6
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pp.464-472
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2018
Future spaceborne satellite synthetic aperture radar(SAR) system is expected to acquire high-resolution images over wide swath areas. Conventional SAR systems suffer from ambiguity problems in both azimuth and range directions that lead to image quality degradation. Recently, multiple input multiple output(MIMO) SAR techniques having multiple orthogonal waveforms are proposed to overcome the conventional ambiguity problems in wide-swath imaging modes. In this paper, noisy orthogonal frequency division multiplex(OFDM) waveforms are developed to reduce the ambiguity problems and suppress the image quality degradation. SAR simulations are performed to evaluate the performance of the proposed technique for wide-swath SAR imaging.
Kim, Kyeong-Rok;Heo, Min-Wook;Kim, Tu-Hwan;Ryu, Sang-Burm;Lee, Sang-Gyu;Lee, Hyeon-Cheol;Kim, Jae-Hyun
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.11
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pp.1653-1660
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2016
The synthetic aperture rardar (SAR) is an active sensor using microwaves. It transmits a microwave signal, called a chirp pulse, and receives the reflected signal in a moving platform such as satellite and unmanned aerial vehicle. Since this sensor uses microwaves that can penetrate the atmosphere, SAR generates the images regardless of light and weather conditions. However SAR operates on the moving platform, the Doppler shift and the side-looking observation method should be considered. In addtion, a residual image or ghost image can be occurred according to selection of the pulse repetition frequency (PRF). In this paper, a range design of the PRF for the L-band spaceborne SAR system is studied for prevention of SAR image distortion. And the system is studied for prevention of SAR image distortion. And the system parameter and the PRF are calibrated iteratively according to the proposed system design procedure and design constraints. The MATLAB based on SAR system simulator has been developed to verify the validity of calculated PRF. The developed simulator assumes that SAR sensor is operated by the PRF calculated from the design. The results of the simulator show that the targets in image has a valid peak to side-lobe ratio (PSLR) so that the PRF can be used for the spaceborne SAR sensor.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.12
no.3
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pp.54-62
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2017
China has invested for military satellite technology development to construct the space-based surveillance system from existing land-based and aerostat surveillance system since 1960s to react rapidly for deployment of marine force of United States and surrounding nations in west Pacific, south China sea and Indian ocean. China has also launched about 40 the Yaogan military intelligence satellites series for EO, SAR and ELINT fields since 2006 after the required technique with several technical experiment satellites launch and operational test. ELINT satellites transmit data from satellite to earth station in real time with construction space-based network around it. Those data are simultaneously delivered to Anti-Ship Ballistic Missile(ASBM) connected land-based C4ISR network for marine target attack. Therefore China has enhanced surveillance and attack capability to the surrounding marine nations with space-based network around it. In the future, It is considered that China will increase accurate location search, signal processing and analysis ability through a further study on its technology.
Park, Taejin;Lee, Woo-Kyun;Jung, Raesun;Kim, Moon-Il;Kwon, Tae-Hyub
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.100
no.3
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pp.315-326
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2011
In recent years, domestic and international interests focus on climate change, and importance of forest as carbon sink have been also increased. Particularly REDD+ mechanism expanded from REDD (Reduced Emissions from Deforestation and Degradation) is expected to perform a new mechanism for reducing greenhouse gas in post 2012. To conduct this mechanism, countries which try to get a carbon credit have to certify effectiveness of their activities by MRV (Measuring, Reporting and Verification) system. This study analyzed the approaches for detecting land cover change and estimating carbon stock by remote sensing technology which is considered as the effective method to develop MRV system. The most appropriate remote sensing for detection of land cover change is optical medium resolution sensors and satellite SAR (Synthetic Aperture Radar) according to cost efficiency and uncertainty assessment. In case of estimating carbon stock, integration of low uncertainty techniques, airborne LiDAR (Light Detection and Ranging), SAR, and cost efficient techniques, optical medium resolution sensors and satellite SAR, could be more appropriate. However, due to absence of certificate authority, guideline, and standard of uncertainty, we should pay continuously our attention on international information flow and establish appropriate methods. Moreover, to apply monitoring system to developing countries, close collaboration and monitoring method reflected characteristics of each countries should be considered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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