RCS(Radar Cross Section)는 레이더 신호가 반사되어 수신되는 파장의 강도를 나타내는 가상의 영역이다. 함정의 RCS는 고유의 스텔스 성능을 나타내고 이 값이 곧 함정의 생존성을 나타내기 때문에 이를 감소시키기 위해 함정설계 단계부터 건조까지 다양한 분야에서 노력하고 있다. 함정의 RCS 값은 설계도면과 CAD 모델을 활용하여 예측할 수 있지만, 실제 운항 환경인 해상에서는 해수면 클러터(Clutter)와 다중경로 반사가 발생하므로 해상에서 RCS 값을 측정할 필요가 있다. 하지만 이러한 RCS 예측 값과 측정값은 사용자에게 단순한 상대적인 크기만 제공할 뿐 이를 활용할 방법에 대해서는 연구가 많이 진행되지 않았다. 본 논문에서는 함정의 실 운항환경에서 측정된 3차원 RCS 측정 데이터를 활용하여 함정에 다가오는 유도탄에 대응할 수 있는 기법을 연구하였다. 함정에서는 유도탄의 위치 정보를 추적하여 유도탄에서 바라보는 함정의 고각 및 방위각을 추정하게 되고, 이를 미리 측정된 3차원 RCS 측정값에 맵핑하여 RCS 값을 역산하게 된다. 또한, 유도탄의 이동 정보를 활용하여 유도탄이 바라보는 RCS를 미리 예측하고 이를 활용하여 함정의 기동 및 기만체계를 이용한 대응 계획을 제안하게 된다.
본 논문에서는 데이터 서비스를 위해 멀티코드 방식을 채택한 IS-95 CDMA 시스템의 순방향 링크 성능를 이론분석과 시뮬레이션을 통해 얻어낸다. AWGN, 다중사용자간섭, 다중경로간섭, 그리고 다중경로 페이딩이 존재하는 채널을 고려하였으며, 다중경로 채널은 TDL(Tapped Delay Line) 모델을 적용하였다. 실제적인 성능분석을 위해 왈쉬코드와 M계열 PN 코드가 연접된 IS-95B CDMA 시스템의 성능을 분석하였다. 음성 활성화율, 음성/데이터 사용자의 요구 SNR, 멀티코드 수, 음성/데이터 사용자 수 등을 파라미터로 하여 Qos를 만족시키는 음성/데이터 서비스에 대한 BER 성능을 구하고 음성 사용자에 대한 최대 용량을 정량적으로 분석하였다. 결과에 의하면, IS-95B 순방향 시스템에서 음성 사용자의 최대 용량이 38명일 때 데이터 사용자가 1명인 경우와 4명인 경우에 멀티코드 수를 하나씩 감소시킴에 따라 음성 사용자의 용량은 각각 5.5%, 22.3%씩 증가하였다. 따라서, 채널 환경과 트래픽 특성에 따라 데이터 사용자에게 할당되는 멀티코드 수와 요구 QoS를 제어함으로써 IS-95B CDMA 시스템에서 수용할 수 있는 최대 사용자 수를 증대시킬 수 있다.
최근, 실내 무선 LAN은 편리함과 용도의 다양성으로 인해 가정이나 사무실 등에서 사용이 증대되고 있으며, IEEE 802.11a와 IEEE 802.11b에 명시되어 있는 바와 같이 5.2 GHz와 2.4 GHz의 주파수 대역을 사용하고 있다. 그러나 실내 공간에서 무선 LAN 기기들을 사용할 경우, 벽 천정 바닥 책상 등에 의해서 반사파가 발생하고, 이들 반사파의 다중 반사는 통신 속도 저하와 데이터 손실과 같은 문제점을 발생시킨다. 이러한 문제점은 전파 흡수체를 사용하여 해결하는 것이 가장 효과적이다. 따라서 본 논문에서는 MnZn-ferrite, sendust, carbon을 이용하여 전파 흡수체를 제작하였으며, 지지 재로는 CPE(Chlorinated Polyethylene)를 이용하였다. 제작된 전파 흡수체 측정 결과, 조성비가 MnZn-ferrite : sendust : CPE=64 : 16 : 20 wt.%일 때, 두께가 3.7 mm인 전파 흡수체가 2.4 GHz에서 17 dB의 전파 흡수 특성을 보였고, 조성비가 MnZn-ferrite : carbon : CPE=40 : 15 : 45 wt.%일 때, 두께가 3.8 mm인 전파 흡수체가 5.2 GHz에서 23 dB의 전파 흡수 특성을 보였다.
OFDM 시스템에 적응전송방식을 적용하기 위해서 송신단은 사용자의 정확한 채널 정보를 획득하여야 하지만, 고속의 이동성을 가지는 실외 환경의 경우, 실제 채널과 적응 전송시 고려하는 채널이 달라지기 때문에 시스템 성능열화가 발생하게 된다. 이를 해결하기 위하여 채널예측 기법을 적응전송방식에 적용하는 연구가 시작되고 있다. 그러나 대부분의 채널 예측 기법은 정해진 시간동안, 예를 들면 한 슬롯동안 채널의 변화가 없다는 가정에서 제안되었다. 따라서 이러한 기술들은 한 슬롯 내에서 빠르게 변하는 채널에 기인하여 발생하는 Packet Error Rate 성능 열화 문제를 해결할 수 없다. 본 논문에서는 빠른 시변채널에서 적응전송방식을 적용하기 위한 새로운 OFDM/FDD 시스템 기반 채널 예측 기법을 제안한다. 제안하는 채널 예측 기법은 한 슬롯 내에서 변하는 채널의 시변 특성을 고려하여 채널을 예측하는 특징을 가진다. 시뮬레이션 결과에 의하면 ITU-R Veh A 30km/h 채널에서 제안하는 채널 예측 기법을 이용하여 적응 변조 및 코딩을 수행하는 OFDM/FDD 시스템은 기존의 일반적인 채널예측 방식을 이용하는 경우에 비하여 시스템 Throughput의 손실이 없이 Target PER 1%를 보장할 수 있다.
다중경로 페이딩 환경에서 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)신호의 효율적인 전송을 위해 파일롯을 기반으로 한 시간 평균 채널 추정 방식을 제안하고, 그 성능을 분석하였다. OFDM 시스댐에 서는 각 부반송파의 채널 페이딩 왜곡을 보상하기 위해 주파수 영역 채널 추정이 사용된다. 이 방식은 주파수 축에서 분산 파일롯을 사용하여 간단한 보간에 의해 채널 왜곡을 추정하므로 이때의 채널 추정치는 잡음 으로 인한 왜곡 성분이 포함되어 있다 본 논문에서는 채널 추정치에 포함된 잡음으로 인한 왜곡 성분을 제거하기 위해 시간 영역 채널 추정 방식을 제안한다. 제안한 방식은 주파수 영역 채널 추정 후 채널의 주파수 응답을 시간 축으로 평균을 취함으로써 추정된 채널 응답에 포함된 잡음 성분을 효과적으로 제거할 수 있다. 제안한 채널 추정기의 성능을 평가하기 위해 캠퓨터 모의 실험을 수행하였다. 라이시안 채널에서 SER (Symbol Error Rate)이 $10^{-4}$일 때를 기준으로 하여 완벽한 채널 추정의 경우와 제안한 방법 및 기존 방법의 성능을 비교하였다. 제안한 채덜 추정기는 완벽한 채널 추정의 경우와 비교시에 16 QAM. 64 QAM에서 각각 0.07 dB. 0.6 dB 차이가 있었으며 가우시안 보간에 의한 채널 추정과 비교시는 각각 약 1. 7 dB. 1.9 dB의 성능 개선을 보였다.
무인항공기 (UAV, Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재되는 다양한 센서들 중에서 GPS (Global Positioning System) 수신기는 GPS 신호를 기반으로 정지비행 (hovering flight), 경로비행 (waypoint flight) 등 다양한 임무의 수행을 돕는다. GPS신호가 원활하게 수신되는 환경에서는 GPS 수신기를 활용할 수 있지만, 최근에 무인항공기의 활용을 시설물 모니터링, 배송, 레저 등 다양한 분야로 용도가 확대하면서 무인항공기의 비행 장소가 다양해지고 있다. 이러한 원인으로 무인항공기가 GPS 신호의 제약을 받는 음영지역이나 고층 빌딩이 밀집한 지역 등을 비행하면서 신호가 단절되거나 멀티패스로 인해 신호 에 다양한 잡음이 포함될 수 있다. 이에 본 연구에서는 무인항공기의 3차원 위치 결정을 위하여 해석 사진 측량 기법과 오토트래킹 토탈스테이션 기법을 이용하였다. 해석 사진 측량 기법으로는 중심투영의 기하학적 원리인 공선조건식 (collinearity equation)을 이용한 광속조정법을 기반으로 하였으며, 오토 트래킹 토탈스테이션 기법은 360도 프리즘 타깃을 초단위 이하로 추적하는 원리를 기반으로 하였다. 두 가지 기법에서 무인항공기의 위치 결정을 위해 사용된 타깃은 무인항공기 상단에 각각 탑재하였으며, 타깃간에는 x, y, z방향으로 기하학적 이격이 존재한다. 무인항공기의 비행 속도에 따른 결과 확인을 위해 0.86m/s, 1.5m/s, 2.4m/s로 속도를 달리하여 데이터를 취득하였으며, 타깃의 기하학적 이격을 통해 정확도평가를 하였다. 그 결과 무인항공기의 이동 경로인 x, y 방향으로는 최소 1mm에서 최대 12.9cm까지 오차가 발생하였고 비교적 이동이 적은 z 방향으로는 비행 속도와 무관하게 동일하게 7cm 오차가 발생하였다.
최근 수중표적의 저소음화와 해상교통량의 증가로 인한 주변 소음의 증가로 능동 소나 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 신호의 다중 경로를 통한 전파, 다양한 클러터와 주변 소음 및 잔향 등으로 인한 반향신호의 낮은 신호대잡음비는 능동 소나를 통한 수중 표적 식별을 어렵게 만든다. 최근 수중 표적 식별 시스템의 성능을 향상 시키기 위해 머신러닝 혹은 딥러닝과 같은 데이터 기반의 방법을 적용시키려는 시도가 있지만, 소나 데이터셋의 특성 상 훈련에 충분한 데이터를 모으는 것이 어렵다. 부족한 능동 소나 데이터를 보완하기 위해 수학적 모델링에 기반한 방법이 주로 활용되어오고 있다. 그러나 수학적 모델링에 기반한 방법론은 복잡한 수중 현상을 정확하게 모의하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 심층 신경망 기반의 소나 신호 합성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 인공지능 모델을 소나 신호 합성 분야에 적용하기 위해, 음성 합성 분야에서 주로 사용되는 타코트론 모델의 주요 모듈인 주의도 기반의 인코더 및 디코더를 소나 신호에 적절하게 수정하였다. 실제 해상 환경에 모의 표적기를 배치해 수집한 데이터셋을 사용하여 제안하는 모델을 훈련시킴으로써 보다 실제 신호와 유사한 신호를 합성해낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 합성된 음파 신호의 스펙트럼을 직접 분석을 진행하여 비교하였으며, 이를 바탕으로 오디오 품질 인지적 평가(Perceptual Quality of Audio Quality, PEAQ)인지적 성능 검사를 실시하여 총 4개의 서로 다른 환경에서 생성된 반사 신호들에 대해 원본과 비교해 그 차이가 최소 -2.3이내의 높은 성적을 보여주었다. 이는 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 능동 소나 신호가 보다 실제 신호에 근사한다는 것을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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