본 논문에서는 주파수 체배 방식을 이용하여 고해상도 영상 레이더의 광대역 파형 생성을 위한 효율적인 기법에 대한 연구를 수행하였다. 또한 직교 변조기와 주파수 체배기를 사용한 첩 변조 파형의 대역폭 확장시 발생되는 3차 혼변조 성분에 의한 스펙트럴 재성장에 대한 근본적인 원인을 분석하였다. 또한 직교 변조기의 진폭 및 위상 불균형 오차에 대한 요구 조건을 시뮬레이션을 통하여 정의하였다. 이와 같은 해석을 통하여 임펄스 응답 특성인 거리 방향 해상도, PSLR(Peak Sidelobe Ratio) 및 ISLR(Integrated Sidelobe Ratio) 특성이 악화되는 것을 최소화시킬 수 있었다. 주파수 체배기와 메모리 맵 방식을 사용한 광대역 파형 발생장치가 제작되었으며, 진폭과 위상 오차를 최소화시킴으로써 생성된 SAR 파형의 부엽에서 발생되는 스펙트럴 재성장 성분을 최소화 시키는 보상 기법이 제시되었다. 직교 변조기의 I 및 Q 채널간의 불균형 특성을 조절함으로써, 반송파 레벨을 -28.7 dBm에서 -53.4 dBm으로 억압할 수 있었으며, S-대역에서 150 MHz 대역폭의 첩 변조 파형을 X-대역에서 600 MHz 대역폭으로 성공적으로 확장시켰다. 또한 부엽에서 발생한 스펙트럴 재성장 성분들을 대략 8~9 dB 정도 줄일 수 있었다.
최근 세계적으로 고성능의 위성 지구관측 시스템의 운용이 증가되고 Chandrayaan이나 LRO처럼 달탐사 위성에서도 SAR 영상신호 자료의 활용도가 높아지면서 국내에서도 SAR 관련 연구에 대한 관심이 고조되고 있다. 하지만 대부분의 국내 SAR 관련 연구는 주로 영상의 후처리 및 활용에 관한 것이 주를 이루며, SAR 원시 데이터를 직접 처리하는 영상 형성에 관한 연구는 대부분 스트립맵(stripmap) 모드에 한정되어 있다. 2010년 발사를 앞두고 있는 국내 최초의 SAR 위성인 다목적위성 5호는 고해상도 모드와 ScanSAR 모드를 동시에 운용할 예정이며 이에 따라 해당 영상을 처리하고 분석하는데 많은 수요가 발생할 것으로 예상되고 있으나 현재까지 ScanSAR와 관련된 국내 연구는 매우 취약한 상태라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 향후 발생하게 될 위성 SAR의 원시자료 처리 요구에 대응할 수 있는 ScanSAR 영상처리 기법을 소개하고 실제 위성 ScanSAR 원시자료에 적용하여 신호처리를 수행한 결과를 제시한다. 이를 위해 SPECAN 알고리즘을 사용한 SAR 원시데이터 처리 시스템을 개발하고 RADARSAT-1 위성의 ScanSAR 원시자료에 대한 Quick-look 신호처리를 수행하였다. 최종적으로 한반도 ScanSAR 영상처리 결과를 제시하고 기존 full aperture 데이터를 처리하는 방식과 비교하여 본 논문에서 제시된 방법의 장단점과 효율성에 대해 설명한다.
음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리와 같은 음원의 특성을 인식하는 것은 자율주행차, 로봇 시스템, AI 스피커 등 무인 시스템에서 중요한 기술 중의 하나이다. 음원의 방향이나 거리를 인식하는 방법은 레이다, 라이더, 초음파 및 고주파와 소리를 이용하는 방법이 있다. 그러나 이러한 방법은 신호를 발신하여야 하며, 장애물에 의한 비가시 영역에서 발생하는 음원은 정확하게 인식할 수 없다. 본 논문에서는 비가시 영역을 포함한 주변에서 발생하는 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하는 방법으로 가청 주파수 대역의 소리를 검출하여 인식하는 방법을 구현하고 평가하였다. 음원을 인식하기 위하여 주로 사용하는 교차형 기반의 음원인식 알고리즘은 음원의 음량과 방향을 인식할 수 있으나 사각영역이 발생하는 문제가 있다. 뿐만아니라 이 알고리즘은 음원까지의 거리를 인식할 수 없다는 제약이 있다. 이러한 기존 방법의 한계를 탈피하기 위하여, 본 논문에서는 교차형 기반의 알고리즘보다 더 발전된 직사각형 기법을 사용한 QRAS 기반의 알고리즘으로 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하여 음원의 특성을 파악할 수 있는 음원인식 알고리즘을 제안한다. 전방향 음원인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 직사각형으로 배치된 4개의 음향센서에 의하여 도출되는 6쌍의 음향 도착 시간차를 사용한다. QRAS 기반의 알고리즘은 기존 교차형 기반의 알고리즘으로 음원을 인식할 때 발생하는 사각영역과 같은 문제점을 해결할 수 있으며, 음원까지의 거리도 인식할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 전방향 음원 인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 사각영역없이 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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