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Sigma-Delta STAP의 시뮬레이션과 시험 결과 비교
권보준(Bojun Kwon) 한국전자파학회 2018 한국전자파학회논문지 Vol.29 No.6
이 논문에서는 실제 레이다를 이용하여 획득한 신호와 시뮬레이션으로 획득한 신호에 ΣΔ-STAP 알고리즘을 적용하여 비교하였다. 시험은 무반향 챔버에서 모의신호 발생장치를 이용한 표적 신호와 신호발생기를 이용한 클러터 신호를 레이다로 수신하여 수행하였다. 시뮬레이션은 시험과 동일한 레이다 파라미터에 이상적인 기저대역 신호 모델링을 통하여 수행하였다. 비교 결과, ΣΔ-STAP 처리된 거리-도플러 맵은 표적 신호의 형태나 잡음 수준이 시뮬레이션과 시험 결과가 거의 유사하였다. SINR 손실의 경우, 두 결과가 비슷한 양상을 보이나, 시뮬레이션 결과가 1~2 ㏈ 가량 높은 값을 보였다. 이를 통하여 일반적인 레이다 신호 시뮬레이션을 수행하여도 실제 시험 결과와 유사한 ΣΔ-STAP 처리 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. This paper compares the results of ΣΔ-STAP applied to actual radar test data and simulation data. The radar received a target signal from a virtual target generator and the clutter signal from a signal generator in an anechoic chamber. The simulation data were generated from ideal baseband radar signal modeling using the same parameter as that for the test radar. The ΣΔ-STAP results of the test and simulation data are similar in terms of the target signal shape and noise level. The SINR(Signal-to-Interfrence-plus-Noise Ratio) loss also had similar aspects, but the simulation result shows 1~2 ㏈ higher SINR loss than the test result. This result verified that the simulation data can be a reasonable alternative test data when the ΣΔ-STAP is applied.
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각도 피라미드를 이용한 Bag-of-features 를 통한 회전에 강한 물체 인식
권보준(Bojun Kwon),김선아(Seona Kim),이경준(Kyong Joon Lee),윤일동(Il Dong Yun),이상욱(Sang Uk Lee) 한국방송·미디어공학회 2011 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2011 No.7
본 논문에서는 영상에서의 물체 인식에 주로 사용되었던 공간 피라미드를 변형시킨 각도 피라미드를 이용한 bag-of-features 방법으로 회전 변화에도 강한 물체 인식에도 적용할 수 있도록 한다. 기존의 공간 피라미드에서 수직의 격자 모양으로 영상을 나누었던 것에 비해 각도 피라미드는 영상의 중심을 기준으로 동일한 각도로 영상을 분할하여 피라미드로 만든다. 각 영역 안에서 특징들의 히스토그램으로 영상을 표현하고 영상간의 유사도는 각도 피라미드를 단계별로 순환적 자리옮김을 통해 회전시켜가며 히스토그램 교집합을 구하여 측정한다. 이 방법을 Caltech-101 데이터베이스에 적용해본 결과 회전 변환을 준 테스트 영상에 대해 기존의 공간 피라미드를 사용한 방법에 비해 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 따라서 이 방법을 통하여 다양한 상황의 일반적인 물체 분류할 수 있을 것으로 기대한다.
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하창훈,권보준,이만규,Ha, Changhun,Kwon, Bojun,Lee, Mangyu 한국군사과학기술학회 2017 한국군사과학기술학회지 Vol.20 No.4
The radar signal processing procedure is divided into the pre-processing such as frequency down converting, down sampling, pulse compression, and etc, and the post-processing such as doppler filtering, extracting target information, detecting, tracking, and etc. The former is generally designed using FPGA because the procedure is relatively simple even though there are large amounts of ADC data to organize very quickly. On the other hand, in general, the latter is parallel processed by multiple DSPs because of complexity, flexibility and real-time processing. This paper presents the radar signal processor design using FPGA which includes not only the pre-processing but also the post-processing such as doppler filtering, bore-sight error, NCI(Non-Coherent Integration), CFAR(Constant False Alarm Rate) and etc.
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