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.
스마트하이웨이는 고속 주행하는 운전자에게 교통안전 개선 및 교통사고 발생률 감소, 지능적이고 편리한 주행환경을 지원하는 지능형 고속도로이다. 스마트하이웨이를 구현하기 위해 장애물, 야생동물, 고장차등과 같은 위험상황 정보 수집이 필요하다. 현재 고속도로에서 다양한 센서를 이용하여 교통정보를 수집하고, 분석하여 운전자에게 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 기법은 다양한 정보수집의 한계, 기상여건에 따른 정확도의 결여 및 유지관리의 한계 등의 문제가 있다. 따라서 위험 정보를 수집하여 운전자에게 안전주행정보를 제공하기 위해서는 레이더 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 위험 정보를 수집하기 위하여 개발한 34.5GHz RWR(Road Watch Radar) 레이더를 사용하였고, 현장 시험을 통해 레이더의 장애물 탐지 성능, 분해능 성능을 입증하였다.
전자전지원 시스템(Electronic Warfare Support System)은 레이더 신호의 식별을 위해 수집한 신호의 주파수, 펄스폭, 펄스반복주기(PRI, Pulse Repetition Interval)등의 정보를 분석한 후 기존의 알려진 레이더 정보와 비교한다. 기존의 연구는 두 가지 단점이 있다. 첫 번째 단점은 기존의 알려진 레이더 정보를 마지막 비교단계에서만 비교한다는 점이다. 두 번째 단점은 PRI를 계산하기 위해 많은 연산이 필요하다는 점이다. 본 논문에서는 사전에 알려진 레이더 정보를 초기단계에서 활용하여 PRI를 계산하지 않고 수집된 신호에 미리 알고 있는 레이더 신호의 존재 여부를 식별하는 방법을 제안한다.
In this paper, the compressed sensing basic pursuit denoise algorithm adopted to synthetic aperture radar imaging is investigated to improve the object recognition. From the incomplete data sets for image processing, the compressed sensing algorithm had been integrated to recover the data before the conventional back- projection algorithm was involved to obtain the synthetic aperture radar images. This method can lead to the reduction of measurement events while scanning the objects. An ultra-wideband radar scheme using a stripmap synthetic aperture radar algorithm was utilized to detect objects hidden behind the box. The Ultra-Wideband radar system with 3.1~4.8 GHz broadband and UWB antenna were implemented to transmit and receive signal data of two conductive cylinders located inside the paper box. The results confirmed that the images can be reconstructed by using a 30% randomly selected dataset without noticeable distortion compared to the images generated by full data using the conventional back-projection algorithm.
We propose an algorithm for almost unsupervised detection of linear structures, in particular, axes in road network and river, as seen in synthetics aperture radar (SAR) images. The first is local step and used to extract linear features from the speckle radar image, which are treated as road segment candidates. We present two local line detectors as well as a method for fusing Information from these detectors. The second is hybrid step, we Identify the real roads among the segment candidates by defining a Markov random field (MRF) on a set of segments, which introduces contextual knowledge about the shape of road objects.
본 논문은 레이더 시스템에서 추적 제적을 갱신하기 위해서 측정값을 할당할 때의 관계를 결합 행렬식으로 표현하여 찾는 최적기법을 연구한다. 이를 위하여 클러터의 분포를 Gibbs의 분포로 가정하고서 마코프 랜덤필드를 이용하여 관계식을 유도하였다. 유도된 식은 MAP 추정기 형태를 갖고 이를 계산하기 위하여 제한사항을 고려한 Lagranglan 방법을 사용하였다.
This paper deals with signal processing and pattern recognition for the pulsed doppler radar. In order to identify the class of moving targets detected by radar, linear predictive analysis is utilized to extract reflection coefficients of each radar signal as features, and Bayes decision theory is applied to classify them.
In this paper, we design the hardware platform and implement the embedded software based on the FPGA and the DSP for the automotive 77GHz FMCW radar system. This embedded software is built into the DSP as the multi-tasking architecture to support the basic target detection algorithm and the Ethernet link. The designed GUI(Graphic User Interface) provides ability to adjust parameters associated with the radar performance, to monitor signal processing results, and to download the raw received signal. The designed platform can be used to develop the optimal detection algorithms for the various applications.
본 연구는 PPI Scop 레이더 장치에서 수신된 정보신호 중 영상신호 분리와 합성과정을 거쳐 영상신호 생성, 심볼생성, 양성 잔상 신호 생성 결합 처리 과정을 거쳐 레이더 정보 분석용 화면에서 운영자의 판별 용이성, 가독성 향상과 더불어 운영 편리성을 획기적으로 향상시킬 수 있는 기술적 구현방안에 대하여 2가지 형태로 연구하였다. 첫째, FPGA기반 고속 프로세스 정보처리 연산시스템으로 구성된 하드웨어 자원을 이용하여 시스템의 고속화 안정성을 갖추도록 하였다. 둘째, 소프트웨어 자원인 함수곡선 알고리즘과 지능화된 알고리즘을 연계 구현하여 레이더 정보, 분석 시스템에서 필요한 제약요건을 충족할 수 있도록 연구하였다. 기존의 레이더 시스템에서 구현이 불가능 하였던 프레임 단위 영상데이터 분석을 위해 영상캡처와 저장, 레이더 정보 표출 영상을 MPEG4 동영상으로 저장을 할 수 있도록 하였다. 연구의 핵심은 영상 양성 처리 함수곡선 알고리즘을 통해 육안판별에서 관찰 목표물, 특정 감시 대상물체 정보를 강조, 지연표출 및 색상 표현도 할 수 있도록 하였다. 고속 FPGA기반에 탑재된 ARM Processor Support in Pro ASIC3 적용하여 지능화된 알고리을 부분적으로 탑재시켜 시스템의 신뢰성과 효율 제고로 운영자 정보판독 가독성 향상은 물론 최적화된 고해상도 영상, 고속의 정보 분석 및 다양한 정보 표출을 유지할 수 있도록 구현하였다.
Advanced signal processing techniques have been long introduced and widely used in structural health monitoring (SHM) and nondestructive evaluation (NDE). In our research, we applied several signal processing approaches for our embedded ultrasonic structural radar (EUSR) system to obtain improved damage detection results. The EUSR algorithm was developed to detect defects within a large area of a thin-plate specimen using a piezoelectric wafer active sensor (PWAS) array. In the EUSR, the discrete wavelet transform (DWT) was first applied for signal de-noising. Secondly, after constructing the EUSR data, the short-time Fourier transform (STFT) and continuous wavelet transform (CWT) were used for the time-frequency analysis. Then the results were compared thereafter. We eventually chose continuous wavelet transform to filter out from the original signal the component with the excitation signal's frequency. Third, cross correlation method and Hilbert transform were applied to A-scan signals to extract the time of flight (TOF) of the wave packets from the crack. Finally, the Hilbert transform was again applied to the EUSR data to extract the envelopes for final inspection result visualization. The EUSR system was implemented in LabVIEW. Several laboratory experiments have been conducted and have verified that, with the advanced signal processing approaches, the EUSR has enhanced damage detection ability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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