In this paper, we proposed an information fusion method for enhancement of automatic dependent surveillance - broadcast (ADS-B) system which is one of the next generation navigation system. Although ADS-B provides better performance than traditional radar, ADS-B still has error due to dependence of global navigation satellite system (GNSS) information. In this paper, we improved the ADS-B performance using information fusion of multilateration (MLAT) and wide area multilateration (WAM). Information fusion provides accurate data compared to original data. Mostly, information fusion methods use Kalman filter or IMM(interacting multiple model) filter as a subfilter. However, we used Robust IMM filter as a subfilter to improve the aircraft tracking performance. Also, we use actual ADS-B data not virtual data to increase reliability of our information fusion method.
Among the various fields in the communications, navigation, and surveillance/air traffic management (CNS/ATM) scheme, the surveillance field, which includes an automatic dependent surveillance - broadcast (ADS-B) system and a multilateration (MLAT) system, is implemented using satellite and digital communications technology. These systems provide better performance than radar, but still incur position error. To reduce the error, we propose an efficient information fusion method called the reweighted convex combination method for ADS-B and MLAT systems. The reweighted convex combination method improves aircraft tracking performance compared to the original convex combination method by readjusting the weights given to these systems. In this paper, we prove that the reweighted convex combination method always provides better performance than the original convex combination method. Performance from the fusion of ADS-B and MLAT improves an average of 51.51% when compared to the original data.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.2-2
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2015
최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 기존 지상 기상관측소로부터 얻어지는 직접탐측 자료보다는 기상레이더와 위성영상 등 원격탐측 자료를 사용한 수문분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강수현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측 유역을 통과하는 국지적인 호우현상이나 강우장의 이동 및 변화의 파악도 빠른 시간에 가능한 장점이 있다. 본 연구는 기상레이더 공간적 분포와 지상관측소(AWS 및 ASOS) 자료를 연계한 통계적 레이더 강수량 추정(Quantitative Precipitation Estimation, QPE)과 레이더 강수장을 직접 추적하는 강수장 예측(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)를 연계한 해석방안을 수립하였으며, 모형 적용과정은 다음과 같다. 첫째, 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장으로 부터 이류(advection)패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 이동속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 2시간의 선행시간을 가지는 강우장을 예측하고자 한다. 둘째, 과거 기상레이더 이미지와 지상관측소의 강수 특성을 파악한 후 앞서 예측된 레이더강우장의 형태와 가장 유사한 과거 레이더강우장과 동일 시간대에 지상관측소 강수시계열을 시나리오 형태로 구축한다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 영상 이미지 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측은 집중호우시 홍수 예 경보를 위한 수문모형의 입력자료로 활용이 가능하다. 즉, 수문모형과 연계한 고해상도 단기홍수 예측기술 적용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 실시간 재해 예 경보에 활용성을 평가하고자 한다.
Agricultural reservoirs are an important water resource nationwide and vulnerable to abnormal climate effects such as drought caused by climate change. Therefore, it is required enhanced management for appropriate operation. Although water-level tracking is necessary through continuous monitoring, it is challenging to measure and observe on-site due to practical problems. This study presents an objective comparison between multiple AI models for water-body extraction using radar images that have the advantages of wide coverage, and frequent revisit time. The proposed methods in this study used Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) images, and unlike common methods of water extraction based on optical images, they are suitable for long-term monitoring because they are less affected by the weather conditions. We built four AI models such as Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), and Automated Machine Learning (AutoML) using drone images, sentinel-1 SAR and DSM data. There are total of 22 reservoirs of less than 1 million tons for the study, including small and medium-sized reservoirs with an effective storage capacity of less than 300,000 tons. 45 images from 22 reservoirs were used for model training and verification, and the results show that the AutoML model was 0.01 to 0.03 better in the water Intersection over Union (IoU) than the other three models, with Accuracy=0.92 and mIoU=0.81 in a test. As the result, AutoML performed as well as the classical machine learning methods and it is expected that the applicability of the water-body extraction technique by AutoML to monitor reservoirs automatically.
Park, Geun-Ho;Kim, Dong-Gyu;Kim, Ho Jae;Park, Jin-Oh;Lee, Won-Jin;Ko, Jae Heon;Kim, Hyoung-Nam
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.4
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pp.819-830
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2017
An FM radio based PCL system is a passive radar technique for detecting the multiple moving targets from FM radio signals and tracking the trajectories of the targets by calculating the cross-correlation function of direct-path signal and target echo signals. However, the interference signals are received from a surveillance channel, which is designed to receive the target echo signals. Because of this problem, the target echo signals are masked by the strong interference signals and this makes it difficult to detect the true targets from the cross-correlation function. Adaptive filters are known as effective methods for suppressing the interference signals but there is a problem to present their accurate performances in the PCL system because many literatures used the cross-correlation function and the ratio of input and output power as a measure of the performance analysis. In this paper, a performance analysis method is proposed to evaluate the performance of interference cancellation algorithms. By using the property that each component of the filter weight vector is adjusted to suppress the specific interference signal, a performance measure of the interference signal suppression is defined by a function of adaptive filter weights. Based on the proposed method, we compare the performance of the adaptive filters used in the PCL system. Simulation results show that the proposed method can be very effective for evaluating the performance of interference cancellation algorithms.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.16
no.11
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pp.51-59
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2018
The Multi-Mission Unmanned Surface Vehicle(MMUSV), which is manufactured using glass Fiber Reinforced Plastic(FRP) material, is designed to perform a surveillance and reconnaissance on the sea. Various navigation sensors, such as RADAR, RIDAR, camera, are mounted on a mast to perform an autonomous navigation. And a dummy gun is mounted on the deck of the MMUSV for a target tracking and disposal. It is necessary to analyze a strength for structures mounted on the deck because the MMUSV performs missions under a severe sea state. In this paper, a strength analysis of the mast structure is performed on static loads and lateral external loads to verify an adequacy of the designed mast through a series of simulations. Based on the results of captive model tests, a strength analysis for a heave motion of the mast structure is conducted using a simulation tool. Also a simulation and fatigue test for a mounting part between the MMUSV and the dummy gun are performed using a specimen. The simulation and test results are represented that a structure of the mast and mounting part of the dummy gun are appropriately designed.he impact amount are performed through simulation and experiments.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.20
no.1
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pp.174-192
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2021
The LIDAR sensor, which provides higher cognitive performance than cameras and radar, is difficult to apply to ADAS or autonomous driving because of its high price. On the other hand, as the price is decreasing rapidly, expectations are rising to improve existing autonomous driving functions by taking advantage of the LIDAR sensor. In level 3 autonomous vehicles, when a dangerous situation in the cognitive module occurs due to a sensor defect or sensor limit, the driver must take control of the vehicle for manual driving. If the driver does not respond to the request, the system must automatically kick in and implement a minimum risk maneuver to maintain the risk within a tolerable level. In this study, based on this background, a LIDAR-based LKS MRM algorithm was developed for the case when the normal operation of LKS was not possible due to troubles in the cognitive system. From point cloud data collected by LIDAR, the algorithm generates the trajectory of the vehicle in front through object clustering and converts it to the target waypoints of its own. Hence, if the camera-based LKS is not operating normally, LIDAR-based path tracking control is performed as MRM. The HAZOP method was used to identify the risk sources in the LKS cognitive systems. B, and based on this, test scenarios were derived and used in the validation process by simulation. The simulation results indicated that the LIDAR-based LKS MRM algorithm of this study prevents lane departure in dangerous situations caused by various problems or difficulties in the LKS cognitive systems and could prevent possible traffic accidents.
With the increasing use of drone technology, the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is now being utilized in various fields. However, this increased use of drones has resulted in various issues. Due to its small size, the drone is difficult to detect with radar or optical equipment, so acoustical tracking methods have been recently applied. In this paper, a method of localization of multiple drones using the acoustic characteristics of the quadcopter drone is suggested. Because the acoustic characteristics induced by each rotor are differentiated depending on the type of drone and its movement state, the sound source of the drone can be reconstructed by spatially clustering the results of the estimated positions of the blade passing frequency and its harmonic sound source. The reconstructed sound sources are utilized to finally determine the location of multiple-drone sound sources by applying the source localization algorithm. An experiment is conducted to analyze the acoustic characteristics of the test quadcopter drones, and the simulations for three different types of drones are conducted to localize the multiple drones based on the measured acoustic signals. The test result shows that the location of multiple drones can be estimated by utilizing the acoustic characteristics of the drone. Also, one can see that the clarity of the separated drone sound source and the source localization algorithm affect the accuracy of the localization for multiple-drone sound sources.
Kim, Jung-Ho;Yi, Myeong-Jong;Son, Jeong-Sul;Cho, Seong-Jun;Park, Sam-Gyu
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.8
no.4
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pp.262-269
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2005
Since the buried cultural relics are three-dimensional (3-D) objects in nature, 3-D survey is more preferable in archeological exploration. 3-D Ground Penetrating Radar (GPR) survey based on very dense data in principle, however, might need much higher cost and longer time of exploration than other geophysical methods commonly used for the archeological exploration, such as magnetic and electromagnetic methods. We developed a small-scale continuous data acquisition system which consists of two sets of GPR antennas and the precise positioning device tracking the moving-path of GPR antenna automatically and continuously. Since the high cost of field work may be partly attributed to establishing many profile lines, we adopted a concept of data acquisition at arbitrary locations not along the pre-established profile lines. Besides this hardware system, we also developed several software packages in order to effectively process and visualize the 3-D data obtained by the developed system and the data acquisition concept. Using the developed system, we performed 3-D GPR survey to investigate the possible historical remains of Baekje Kingdom at Buyeo city, South Korea, prior to the excavation. Owing to the newly devised system, we could obtain 3-D GPR data of this survey area having areal extent over about $17,000m^2$ within only six-hours field work. Although the GPR data were obtained at random locations not along the pre-established profile lines, we could obtain high-resolution 3-D images showing many distinctive anomalies, which could be interpreted as old agricultural lands, waterways, and artificial structures or remains. This cast: history led us to the conclusion that 3-D GPR method is very useful not only to examine a small anomalous area but also to investigate the wider region of the archeological interests.
Kim Jung-Bo;Son Jeong-Sul;Yi Myeong-Jong;Lim Seong-Keun;Cho Seong-Jun;Jeong Ji-Min;Park Sam-Gyu
한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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2004.08a
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pp.49-69
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2004
One of the important roles of geophysical exploration in archeological survey may be to provide the subsurface information for effective and systematic excavations of historical remains. Ground Penetrating Radar (GPA) can give us images of shallow subsurface structure with high resolution and is regarded as a useful and important technology in archeological exploration. Since the buried cultural relics are the three-dimensional (3-D) objects in nature, the 3-D or areal survey is more desirable in archeological exploration. 3-D GPR survey based on the very dense data in principle, however, might need much higher cost and longer time of exploration than the other geophysical methods, thus it could have not been applied to the wide area exploration as one of routine procedures. Therefore, it is important to develop an effective way of 3-D GPR survey. In this study, we applied 3-D GPR method to investigate the possible historical remains of Baekje Kingdom at Gatap-Ri, Buyeo city, prior to the excavation. The principal purpose of the investigation was to provide the subsurface images of high resolution for the excavation of the surveyed area. Besides this, another purpose was to investigate the applicability and effectiveness of the continuous data acquisition system which was newly devised for the archeological investigation. The system consists of two sets of GPR antennas and the precise measurement device tracking the path of GPR antenna movement automatically and continuously Besides this hardware system, we adopted a concept of data acquisition that the data were acquired arbitrary not along the pre-established profile lines, because establishing the many profile lines itself would make the field work much longer, which results in the higher cost of field work. Owing to the newly devised system, we could acquire 3-D GPR data of an wide area over about $17,000 m^2$ as a result of the just two-days field work. Although the 3-D GPR data were gathered randomly not along the pre-established profile lines, we could have the 3-D images with high resolution showing many distinctive anomalies which could be interpreted as old agricultural lands, waterways, and artificial structures or remains. This case history led us to the conclusion that 3-D GPR method can be used easily not only to examine a small anomalous area but also to investigate the wider region of archeological interests. We expect that the 3-D GPR method will be applied as a one of standard exploration procedures to the exploration of historical remains in Korea in the near future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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