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초록·키워드
헬기나 소형 민간 항공기 등의 운항에 위험을 초래하는 돌풍이나 급변하는 풍속 등을 적절하게 탐지하기 위해서는 수신 기상레이다에서의 기상 상태 파라미터들의 추출에 사용되는 도플러 스펙트럼 추정 정확도를 높이는 것이 매우 중요하다. 그러나 국지적 기상레이다의 경우 저고도 및 초단거리용의 기상 급변 탐지가 목적이라 수신 신호의 획득시간이 매우 짧을 뿐만 아니라 강력한 클러터가 잔존하는 경우가 빈번하게 발생할 수 있다. 따라서 기존에 활용되고 있는 FFT 스펙트럼 추정 방법의 정확도에 심각한 문제가 발생할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 도플러 스펙트럼 추정에서의 정확도를 개선하기 위하여 AR 파라미터 및 eigenvector 스펙트럼 추정 방법들을 적용하였다. 기상 레이다 시스템 운용 환경을 다양하게 변화시키면서 기존의 FFT 추정 방법과 AR 파라미터 및 eigenvector 스펙트럼 추정 결과들을 비교하고 분석하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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