KR101294681B1 - 기상 신호 처리장치 및 그 처리방법 - Google Patents
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Abstract
수신한 기상 신호를 펄스압축하는 펄스압축부, 펄스압축된 기상 신호에 기초하여, 상관계수를 계산하는 상관계수 계산부 및 계산된 상관계수에 기초하여, 기상변수를 산출하는 기상변수 산출부를 포함하는 기상 신호 처리장치가 개시되어 있다.
Description
본 발명은 기상 신호 처리장치 및 그 처리방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 기상신호로부터 기상변수를 산출하기 위한 기상 신호 처리장치 및 그 처리방법에 관한 것이다.
기상관측장치는 기상레이더 또는 안테나를 통하여 기상 관측 데이터를 수신하고, 수신한 데이터를 적절하게 신호 처리하여, 실시간 관측 자료를 표출하거나, 기상 산출물(product)을 생성한다.
정확한 기상 파악 및 예보를 위해서는, 기상 데이터를 적절하게 처리할 수 있는 능력이 요구된다. 그러나 현재 신호처리기술에 의하는 경우, 높은 연산 요구량으로 인한 부담과 분해능이 낮은 문제점을 가지고 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 고분해능을 위하여 펄스 압축 처리를 사용하는 기상 신호 처리장치 및 그 처리 방법을 제공하는데 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따라, 기상 신호 처리장치는 수신한 기상 신호를 펄스압축하는 펄스압축부; 펄스압축된 기상 신호에 기초하여, 상관계수를 계산하는 상관계수 계산부; 및 상기 계산된 상관계수에 기초하여, 기상변수를 산출하는 기상변수 산출부를 포함한다.
상기 펄스압축부는 수신한 기상 신호인 수평 편파 I/Q 신호 및 수직 편파 I/Q 신호를 부동소수점 데이터로 변환하는 포맷변환부; 기준 LFM 신호를 인가하는 LFM 신호 인가부; 상기 포맷변환부에 의하여 변환된 수평 편파 I/Q 신호와 수직 편파 I/Q 신호 및 상기 기준 LFM 신호에 윈도우 함수를 적용하는 윈도우 적용부; 상기 윈도우 함수가 적용된 신호들에 대하여 고속 푸리에 변환을 수행하는 FFT 수행부; 상기 FFT 수행부에 의하여 FFT가 수행된 신호들에 대하여 컨볼루션을 수행하는 컨볼루션부; 및 상기 컨볼루션된 신호들을 인버스 고속 푸리에 변환을 수행하여 압축된 수평 편파 I/Q 신호 및 압축된 수직 편파 I/Q 신호를 생성하는 IFFT 수행부를 포함할 수 있다
상관계수 계산부는 시간 영역 모드 또는 주파수 영역 모드를 선택하는 모드 선택부; 상기 압축된 I/Q 신호를 시간 영역 클러터 필터링하여, 단일편파 상관계수 및 교차편파 상관계수를 계산하는 시간 영역 모드부; 및 상기 압축된 I/Q 신호를 주파수 영역 클러터 필터링하여, 단일편파 상관계수를 계산하는 주파수 영역 모드부를 포함할 수 있다.
상기 기상변수 산출부는 상기 계산된 상관계수에 기초하여 임계변수를 계산하는 임계변수 계산부; 상기 계산된 상관계수에 기초하여 기상변수를 계산하는 기상변수 계산부; 상기 임계변수 및 상기 기상변수에 기초하여, 임계값 이하의 기상변수는 제거하고, 임계값을 초과하는 기상변수를 통과시키는 임계 처리부; 및 상기 임계 처리부에 의하여 임계 처리된 기상변수에서 스페클을 제거하는 스페클 제거부를 포함할 수 있다.
상기 기상변수 산출부는 상기 계산된 상관계수의 거리를 평균하는 거리 평균부를 더 포함할 수 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따라, 기상 신호를 처리하는 방법은 상기 기상 신호 처리장치가 수신한 기상 신호를 펄스압축하는 단계; 상기 기상 신호 처리장치가 상기 펄스압축된 기상 신호에 기초하여, 상관계수를 계산하는 단계; 및 상기 기상 신호 처리장치가 상기 계산된 상관계수에 기초하여, 기상변수를 산출하는 단계를 포함한다.
본 발명에 의한 경우, 기상 신호 신호처리과정에서 펄스 압축 처리 과정을 채택함으로써, 고분해능이 가능하며, 펄스 압축에서 윈도우 함수를 적용함으로써 부엽이 생기는 문제점을 해결하는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 기상 신호 처리장치의 블록 다이어그램을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 신호처리부의 블록 다이어그램을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 도 2의 펄스압축부의 블록 다이어그램을 나타내는 도면이다.
도 4a는 윈도우 함수를 적용하지 않은 기준 LFM 신호의 파형이고, 도 4b는 윈도우 함수가 적용되지 않은 펄스압축된 신호의 파형을 나타낸다.
도 5a는 윈도우 함수를 적용한 기준 LFM 신호의 파형이고, 도 5b는 윈도우 함수가 적용된 펄스압축된 신호의 파형을 나타낸다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 도 2의 상관계수계산부에 대한 블록 다이어그램을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 IIR 시간 영역 클러터 필터의 구조를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 기상변수 산출부에 대한 블록 다이어그램을 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 기상 신호 신호처리방법에 관한 흐름도를 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 도 9의 단계 910의 펄스압축단계를 구체화한 흐름도를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 도 9의 단계 920의 상관계수 계산 단계를 구체화한 흐름도를 나타내는 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 9의 단계 930의 기상변수 산출 단계를 구체화한 흐름도를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 신호처리부의 블록 다이어그램을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 도 2의 펄스압축부의 블록 다이어그램을 나타내는 도면이다.
도 4a는 윈도우 함수를 적용하지 않은 기준 LFM 신호의 파형이고, 도 4b는 윈도우 함수가 적용되지 않은 펄스압축된 신호의 파형을 나타낸다.
도 5a는 윈도우 함수를 적용한 기준 LFM 신호의 파형이고, 도 5b는 윈도우 함수가 적용된 펄스압축된 신호의 파형을 나타낸다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 도 2의 상관계수계산부에 대한 블록 다이어그램을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 IIR 시간 영역 클러터 필터의 구조를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 기상변수 산출부에 대한 블록 다이어그램을 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 기상 신호 신호처리방법에 관한 흐름도를 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 도 9의 단계 910의 펄스압축단계를 구체화한 흐름도를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 도 9의 단계 920의 상관계수 계산 단계를 구체화한 흐름도를 나타내는 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 9의 단계 930의 기상변수 산출 단계를 구체화한 흐름도를 나타내는 도면이다.
첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 기상 신호 처리장치의 블록 다이어그램을 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 기상 신호 처리장치(100)는 통신제어부(110), 신호처리부(120) 및 저장부(130)를 포함한다. 통신제어부(110)는 송수신장치(미도시)로부터 수평 편파 I/Q 신호 및 수직 편파 I/Q 신호를 광으로 수신하고, 이를 신호처리부(120)에 PCI를 통하여 전달한다. 통신제어부(110)는 FPGA를 기반으로 하여 광통신 기능을 구비한다. 신호처리부(120)는 통신제어부(110)로부터 수신한 수평 편파 I/Q 신호 및 수직 편파 I/Q 신호에 기초하여 기상변수를 생성하여 운영제어장치(미도시)로 송신한다. 신호처리부(120)에 대해서는 아래에서 자세하게 설명하기로 한다. 저장부(130)는 신호처리부(120)에서 처리된 임시 데이터를 저장한다. 저장부(130)는 SSD로 구현될 수 있다. 또한, 저장부(130)는 부하의 부담을 고려하여 생략될 수도 있는 구성요소이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 신호처리부의 블록 다이어그램을 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 신호처리부(200)는 PCI를 통하여 통신제어부로부터 각각 20 비트의 고정소수점 데이터로 이루어진 수평/수직 편파별(H/V) I/Q 신호를 수신하고, 수신한 수평/수직 편파별(H/V) I/Q 신호를 부동소수(floating point) 포맷으로 변환한 뒤 펄스압축하는 펄스압축부(210), 압축된 H/V 편파별 I/Q 신호로부터 상관계수를 계산하는 상관계수계산부(220) 및 상관계수로부터 기상변수를 산출하는 기상변수산출부(230)를 포함하고, 산출된 기상변수를 운영제어장치(미도시)로 출력한다. 도면에 도시하지는 않았지만, 신호처리부(200)는 기상 신호 처리장치 내의 통신제어부와 통신할 수 있는 PCI와 같은 통신 수단 및 운영제어장치 또는 표출분석장치와 통신할 수 있는 이더넷과 같은 통신 수단을 더 구비할 수도 있다. 신호처리부(200)의 구성요소 각각에 대해서는 아래에서 구체적으로 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 도 2의 펄스압축부의 블록 다이어그램을 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 펄스압축부(300)는 포맷변환부(310), LFM 신호 인가부(320), 윈도우(wondow) 적용부(330), FFT 수행부(340), 컨볼루션부(350), IFFT 수행부(360)를 포함한다.
펄스압축부(300)는 20 비트 고정소수점 수평/수직 편파(H/V) I/Q 신호를 수신하고, 이를 포맷변환부(310)는 32 비트 부동소수점 포맷으로 변환한다.
그 후, 펄스압축부(300)는 펄스 압축을 수행한다. 펄스 압축 방법은 시간 영역 방법과 주파수 영역 방법이 있다. 시간 영역 방법은 수신 LFM(또는 처프(chirp)) 신호와 기준 LFM 신호를 컨볼루션하는 과정이다. 이 경우, N2(N=샘플수) 단위의 연산량을 필요로 하기 때문에 샘플 수가 많아질 경우 연산량이 기하급수적으로 증가하는 문제점이 있다. 따라서 펄스 압축의 경우, 일반적으로 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)을 사용한 주파수 영역 방법이 적용된다. 이 경우, 수학적으로는 시간 영역 방법과 동일하지만, 연산량은 NlogN 단위로 소요되어 샘플 수가 증가할수록 시간 영역 방법에 비하여 연산량이 크게 감소한다. 다만, FFT를 사용하기 때문에 샘플 수가 2의 승수에 맞도록 해야 한다. 도 3은 주파수 영역 방법을 이용한 펄스압축 방법에 관한 것이다.
LFM 신호인가부(320)는 기준 LFM 신호를 윈도우 적용부(330)에 인가한다. 윈도우 적용부(330)는 인가된 기준 LFM 신호, 수평 편파 I/Q 신호 및 수직 편파 I/Q 신호에 윈도우 함수를 적용한다. 윈도우 함수의 예로는 해밍 함수(hamming) 함수, 블랙만(blackman) 함수 또는 카이저(kaiser) 함수가 있다. 윈도우 함수에는 제한은 없다. FFT 이전에 윈도우 함수를 적용하지 않는 경우에는 펄스압축된 신호에는 부엽이 많이 발생한다. 이 경우, 윈도우 함수를 FFT 이전에 적용함으로써 부엽이 많이 줄어든다. 그러나, 주엽이 넓어지는 문제가 발생하기 때문에 상황에 맞게 적합한 윈도우 함수를 적용해야 한다.
도 4a는 윈도우 함수를 적용하지 않은 기준 LFM 신호의 파형이고, 도 4b는 윈도우 함수가 적용되지 않은 펄스압축된 신호의 파형을 나타낸다.
도 4a 및 도 4b는 근거리 모드에서 적용된 결과이다. 시간 영역에서의 펄스폭은 1 [μs]이고, 주파수 영역에서의 대역폭은 10[MHz]이다. 도 4b에서 볼 수 있듯이, 압축된 신호의 경우 부엽이 많이 발생한다.
도 5a는 윈도우 함수를 적용한 기준 LFM 신호의 파형이고, 도 5b는 윈도우 함수가 적용된 펄스압축된 신호의 파형을 나타낸다.
도 5a 및 도 5b는 근거리 모드에서 적용된 결과이다. 도 5a 및 도 5b의 경우, 윈도우 함수로 해밍 함수를 적용한 결과이다. 시간 영역에서의 펄스폭은 1 [μs]이고, 주파수 영역에서의 대역폭은 10[MHz]이다. 도 5b에서 볼 수 있듯이, 압축된 신호의 경우 부엽이 줄어든다.
FFT 수행부(340)는 윈도우 함수가 적용된 기준 LFM 신호, 수평 편파 I/Q 신호 및 수직 편파 I/Q 신호를 FFT한다. 컨볼루션부(350)는 FFT된 LFM 신호와 수평 편파 I/Q 신호를 컨볼루션하고, FFT된 LFM 신호와 수직 편파 I/Q 신호를 컨볼루션한다. 그 후, IFFT(Inverse FFT) 수행부는 컨볼루션된 신호를 IFFT하여 압축된 수평 편파 복소 펄스 및 압축된 수직 편파 복소 펄스를 생성하여 상관계수계산부에 송신한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 도 2의 상관계수계산부에 대한 블록 다이어그램을 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 상관계수 계산부(600)는 모드 선택부(610), PPP 모드 계산부(620) 및 DFT/FFT 모드 계산부(630)를 포함하고, PPP 모드 계산부(620)는 클러터 필터링부(622), T0 계산부(624), 시간 영역 상관계수 계산부(626) 및 이중편파 교차상관계수 계산부(628)를 포함하고, DFT/FFT 모드 계산부(630)는 파워스펙트럼 계산부(632), 클러터 필터링부(634) 및 IDFT/IFFT 수행부(636)를 포함한다.
상관계수 계산부(600)는 압축된 수평 편파 복소 펄스 및 압축된 수직 편파 복소 펄스를 수신하여, 이에 대하여 상관계수를 계산하고 클러터 필터링을 수행한다. 단일편파 상관계수인 R0, R1, R2의 계산에는 클러터 필터링이 적용되어 계산된다. 단일편파 상관계수를 구하는 과정은 시간 영역 계산 방법인 PPP(Pulse Pair Processing) 모드와 주파수 영역 계산 방법인 DFT/FFT(Discrete Fourier Transform/Fast Fourier Transform) 모드로 구분된다. FFT 모드는 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform, DFT) 모드에서 펄스 개수가 2의 승수인 경우에 계산량을 줄이기 위하여 적용되는 방법이다. PPP 모드에서의 클러터 필터링은 시간 영역 클러터 필터링이 적용되고, DFT/FFT 모드에서의 클러터 필터링은 주파수 영역 클러터 필터링이 적용된다. 시간 영역 클러터 필터링은 계산량이 적고, 운영 모드 및 기상변수 종류에 관계없이 적용가능하나, 클러터와 기상 데이터가 겹쳐 있을 경우 구별이 불가능하여 기상 데이터가 훼손된다. 주파수 영역 클러터 필터링은 적응 필터링 기법이 적용 가능하여 클러터와 기상 데이터가 겹쳐 있을 경우 기상 데이터의 훼손을 최소화하나, 계산량이 많고, 펄스 간 간격이 일정한 경우에만 적용 가능하며, 일부 이중편파 기상변수 계산에는 적용이 되지 않는다. 최근에는 하드웨어 성능의 발전으로 주파수 영역 클러터 필터링의 처리에 문제가 없어, 단일편파 계산에는 주파수 영역 클러터 필터링만을 적용하고, 시간 영역 클러터 필터링은 이중편파 상관계수 계산이나 펄스 간격이 일정하지 않은 경우에 사용된다.
모드 선택부(610)는 단일편파 상관계수인 R0, R1, R2를 계산하기 위하여, PPP 모드로 상관계수를 계산할지, DFT/FFT 모드로 상관계수를 계산할지 결정한다.
PPP 모드 계산부(620)가 선택된 경우, R0, R1, R2의 계산을 위해서, 클러터 필터링부(622)는 수신된 수평/수직 편파 복소 펄스를 각각 클러터 필터링한다. PPP 모드에서의 클러터 필터링부(622)에는 IIR 시간 영역 클러터 필터가 사용된다. IIR 시간 영역 클러터 필터로는 클러터 제거 능력에 따라 -40dB 필터 또는 -50dB 필터가 적용된다. 이들은 클러터 폭에 따라 선택하여 적용된다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 IIR 시간 영역 클러터 필터의 구조를 나타내는 도면이다.
도 7을 참조하면, s는 수신된 복소 펄스를 의미하고, s'는 필터링된 복소 펄스를 의미한다. 여기에서, B0~B4 및 C1~C4는 필터 계수를 의미한다. s'를 구하는 식은 아래의 수학식 1과 같다.
IIR 시간 영역 클러터 필터의 특성에서 볼 수 있듯이, IIR 시간 영역 클러터 필터는 클러터의 속도를 0으로 가정하고 영속도(zero-velocity) 주위의 모든 신호를 일정한 크기로 억제하기 때문에 클러터와 인접한 기상 신호도 훼손되는 문제점은 있다.
시간 영역 상관계수 계산부(626)는 클러터 필터링된 수평/수직 편파 복소 펄스를 이용하여 R0, R1, R2를 계산한다. R0은 필터링된 복소 펄스의 영차 지연 자기상관계수(zeroth lag autocorrelation) R1은 필터링된 복소 펄스의 일차 지연 자기상관계수(first lag autocorrelation) R2는 필터링된 복소 펄스의 이차 지연 자기상관계수(second lag autocorrelation)를 의미한다.
R0, R1, R2의 계산식은 다음의 수학식 2, 수학식 3 및 수학식 4와 같다.
R0, R1, R2의 경우에는 수평 편파와 관련된 R0h, R1h, R2h와 수직 편파와 관련된 R0v, R1v, R2v 각각을 계산한다.
DFT/FFT 모드 계산부(630)가 선택된 경우, 파워스펙트럼 계산부(632)는 수신한 복소 펄스에서 각각의 수평/수직 편파에 대하여 주파수 영역에서의 파워스펙트럼을 계산한다. 파워스펙트럼을 구하는 계산식은 아래의 수학식 5와 같다.
주파수 영역에서는 푸리에 변환이 사용되기 때문에, 부엽을 줄이기 위하여 파워스펙트럼 계산에서 윈도우 함수가 사용될 수 있다. 수학식 5에서, w는 윈도우 함수를 의미한다.
클러터 필터링부(634)는 각각의 편파 성분의 파워스펙트럼을 구한 후, 이를 주파수 영역 클러터 필터링한다. 클러터 필터링부(634)는 주파수 영역에서 클러터 부분의 스펙트럼을 식별하고, 영속도 주변의 클러터 부분의 데이터를 제거한 후, 인접값을 이용하여 제거된 부분의 기상데이터를 추정한다. 제거된 부분의 기상 신호를 복원하는 방법은 선형 내삽법(linear interpolation) 및 GMAP(Gaussian Model Adaptive Processing) 방법이 있다.
IDFT/IFFT 수행부(636)는 필터링된 각각의 편파 성분 파워스펙트럼을 IDFT/IFFT한다. 이 경우, IDFT/IFFT한 계수의 첫 세 개의 계수, 즉, 0, 1, 2 번째 계수가 R0h, R0v, R1h, R1v, R2h, R2v가 된다.
T0 및 이중편파 교차상관계수 ρhv는 PPP 모드에서 계산된다.
T0 계산부(624)는 수평/수직 편파 복소 펄스로부터 T0h 및 T0v를 계산한다. T0는 필터링되지 않은 복소 펄스의 영차 지연 자기상관계수(zeroth lag autocorrelation)를 의미하고, T0h는 수평 편파 T0, T0v는 수직 편파 T0를 의미한다. T0는 수평 편파 및 수직 편파 각각에 대하여 계산하며, 계산식은 다음의 수학식 6과 같다.
수학식 6에는 M은 펄스 개수를 의미하고, s는 수신된 복소 펄스를 의미한다.
이중편파 교차상관계수 계산부(628)는 수신된 복소펄스로부터 이중편파 교차상관계수 ρhv를 계산한다. ρhv(0)은 필터링되지 않은 수직 편파 복소펄스 및 수평 편파 복소펄스의 영차 지연 교차상관계수를 의미한다. ρhv(0)의 계산식은 아래의 수학식 7과 같다.
ρhv(0)은 기본적으로 클러터 필터링을 수행하지 않으나 선택적으로 수행할 수도 있다.
상관계수 계산부(600)는 계산된 상관계수들을 기상변수 산출부로 송신한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 기상변수 산출부에 대한 블록 다이어그램을 나타내는 도면이다.
도 8을 참조하면, 기상변수 산출부(800)는 거리 평균부(810), 임계변수 계산부(820), 기상변수 계산부(830), 임계 처리부(840) 및 스페클 제거부(850)를 포함한다.
거리 평균부(810)는 실제로 n 개의 거리에 해당하는 상관 계수를 평균한다. 거리 평균 과정의 장점으로는 연산량이 감소하고 잡음 및 국부적인 비기상에코를 억제할 수 있다. 그러나 거리에 대하여 평균을 취하므로 그만큼 거리 분해능이 감소되는 단점이 있다. 거리 평균 과정은 분해능이 중요하지 않은 상황에서 잡음 등을 억제할 필요가 있을 때 선택적으로 적용되는 과정이다. 따라서 거리 평균부(810)는 선택적으로 적용되는 구성요소이다.
임계변수 계산부(820)는 임계 처리를 위한 변수인 임계변수를 계산한다. 임계변수의 종류로는 LOG, SQI, CCOR, SIG 등이 있다.
LOG, SQI, CCOR, SIG를 구하는 식은 다음의 수학식 8 내지 수학식 11과 같다.
수학식 8에서 N은 잡음 전력을 의미한다.
기상변수 계산부(830)는 수신한 상관계수를 이용하여 편파별 기상변수인 Z, V, W, ZDR을 산출하고, 이중편파 교차상관 기상변수인 ρHV, ΦDP, KDP를 산출한다.
기상변수인 Z, V, W, ZDR, ρHV, ΦDP를 구하는 식은 다음의 수학식 12 내지 수학식 17과 같다.
수학식 12 내지 수학식 17에서 a는 대기 감쇠, r은 거리, N은 잡음 전력을 의미한다. 또한, dBZ0 및 ZDRoffset 값은 운영제어장치로부터 수신한다.
기상변수 중에서 KDP(Specific Difference Phase)는 상관계수로부터 직접 계산하지 않고, 이차로 계산된다. KDP는 ΦDP의 시간에 따른 변화량(미분값)으로 수학식 18과 같이 계산된다.
기상변수 중에서 시선속도인 V는 시선속도 펼침(velocity unfolding) 처리를 수행할 수도 있다. 시선 속도 펼침은 듀얼 PRF를 사용하여 유효관측속도(unambiguous velocity)의 범위를 증가시켜서 관측 속도 범위를 증가시키는 과정이다.
임계 처리부(840)는 산출된 기상변수의 품질을 향상시키기 위하여 임계값 이하의 기상변수는 제거, 즉, 임계값을 초과하는 기상변수만을 통과시킨다.
표 1은 기상변수에 따른 적용 임계변수를 나타낸다.
| 기상변수 | 적용 임계변수(AND/OR) |
| dBZ | LOG(｜SIG), CCOR |
| V | SQI, CCOR |
| W | SQI, CCOR, SIG |
| ZDR | LOG |
| Dual Pol | SQI, ρHV |
표 2는 임계값 범위의 예를 나타낸다.
| 임계값 | 범위 |
| LOGthresh | 0~40dB |
| SQIthresh | 0~1 |
| CCORthresh | 0~-100dB |
| SIGthresh | 0~100dB |
| ρHVthresh | 0~1 |
적용 임계변수 및 임계값 범위는 상기 표들에 제한되는 것은 아니고, 외부의 표출분석장치에서 신호품질 분석 후 결정된다.
스페클(speckle) 제거부(850)는 기상변수의 품질을 관리하기 위하여 임계 처리 이후 고립된 데이터를 주위 데이터를 기준으로 내삽하거나 제거한다. 스페클(speckle) 제거부(850)는 고립된 변수의 이웃값의 n개의 유효성을 검토한다. 비록 임계 처리에 의하여 제거된 데이터이나 주위 데이터가 n개 이상 유효하다면 주위 유효한 값으로 내삽하고, 비록 임계 처리를 통과한 데이터이나 주위 데이터가 n개 미만으로 유효하다면 제거한다. 스페클 제거가 수행된 후 최종적으로 기상변수가 산출된다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 기상 신호 신호처리방법에 관한 흐름도를 나타내는 도면이다.
도 9를 참조하면, 단계 910에서, 기상 신호 처리장치는 수신한 기상 신호를 펄스압축한다. 기상 신호 처리장치는 20 비트의 고정소수점 데이터로 이루어진 수평/수직 편파별(H/V) I/Q 신호를 수신하고, 수신한 수평/수직 편파별(H/V) I/Q 신호를 32비트의 부동소수(floating point) 포맷으로 변환한 뒤 펄스압축한다.
단계 920에서, 기상 신호 처리장치는 펄스압축된 기상 신호에 기초하여 상관계수를 계산한다. 기상 신호 처리장치는 압축된 H/V 편파별 I/Q 신호로부터 단일편파 및 이중편파 상관계수를 계산한다.
단계 930에서, 기상 신호 처리장치는 계산된 상관계수에 기초하여 기상변수를 산출한다. 기상 신호 처리장치는 상관계수에 기초하여 임계변수 및 기상변수를 계산하고, 이를 임계 처리하고 스페클을 제거하여 최종 기상변수를 산출한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 도 9의 단계 910의 펄스압축단계를 구체화한 흐름도를 나타내는 도면이다.
펄스 압축 방법은 시간 영역 방법과 주파수 영역 방법이 있다. 시간 영역 방법은 수신 LFM(또는 처프(chirp)) 신호와 기준 LFM 신호를 컨볼루션하는 과정이다. 이 경우, N2(N=샘플수) 단위의 연산량을 필요로 하기 때문에 샘플 수가 많아질 경우 연산량이 기하급수적으로 증가하는 문제점이 있다. 따라서 펄스 압축의 경우, 일반적으로 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)을 사용한 주파수 영역 방법이 적용된다. 이 경우, 수학적으로는 시간 영역 방법과 동일하지만, 연산량은 NlogN 단위로 소요되어 샘플 수가 증가할수록 시간 영역 방법에 비하여 연산량이 크게 감소한다. 다만, FFT를 사용하기 때문에 샘플 수가 2의 승수에 맞도록 해야 한다. 도 10은 주파수 영역 방법을 이용한 펄스압축 방법에 관한 것이다.
도 10을 참조하면, 단계 1010에서, 기상 신호 처리장치가 수신한 기상 신호인 20비트의 수평 편파 I/Q 신호 및 수직 편파 I/Q 신호를 32비트의 부동소수점 데이터로 변환한다.
단계 1020에서, 기상 신호 처리장치는 포맷 변환된 수평 편파 I/Q 신호와 수직 편파 I/Q 신호 및 기준 LFM 신호에 윈도우 함수를 적용한다. 윈도우 함수의 예로는 해밍 함수(hamming) 함수, 블랙만(blackman) 함수 또는 카이저(kaiser) 함수가 있다. 윈도우 함수에는 제한은 없다. FFT 이전에 윈도우 함수를 적용하지 않는 경우에는 펄스압축된 신호에는 부엽이 많이 발생한다. 이 경우, 윈도우 함수를 FFT 이전에 적용함으로써 부엽이 많이 줄어든다. 그러나, 주엽이 넓어지는 문제가 발생하기 때문에 상황에 맞게 적합한 윈도우 함수를 적용해야 한다.
단계 1030에서, 기상 신호 처리장치는 윈도우 함수가 적용된 기준 LFM 신호, 수평 편파 I/Q 신호 및 수직 편파 I/Q 신호들에 대하여 고속 푸리에 변환(FFT)한다.
단계 1040에서, 기상 신호 처리장치는 FFT가 수행된 신호들에 대하여 컨볼루션을 수행한다. 기상 신호 처리장치는 FFT된 LFM 신호와 수평 편파 I/Q 신호를 컨볼루션하고, FFT된 LFM 신호와 수직 편파 I/Q 신호를 컨볼루션한다.
단계 1050에서, 기상 신호 처리장치는 컨볼루션된 신호들을 인버스 고속 푸리에 변환을 수행하여 압축된 수평 편파 I/Q 신호 및 압축된 수직 편파 I/Q 신호를 생성한다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 도 9의 단계 920의 상관계수 계산 단계를 구체화한 흐름도를 나타내는 도면이다.
도 11을 참조하면, 단계 1110에서, 기상 신호 처리장치는 시간 영역 모드 또는 주파수 영역 모드를 선택한다. 단일편파 상관계수를 구하는 과정은 시간 영역 계산 방법인 PPP(Pulse Pair Processing) 모드와 주파수 영역 계산 방법인 DFT/FFT(Discrete Fourier Transform/Fast Fourier Transform) 모드로 구분된다. FFT 모드는 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform, DFT) 모드에서 펄스 개수가 2의 승수인 경우에 계산량을 줄이기 위하여 적용되는 방법이다. PPP 모드에서의 클러터 필터링은 시간 영역 클러터 필터링이 적용되고, DFT/FFT 모드에서의 클러터 필터링은 주파수 영역 클러터 필터링이 적용된다. 시간 영역 클러터 필터링은 계산량이 적고, 운영 모드 및 기상변수 종류에 관계없이 적용가능하나, 클러터와 기상 데이터가 겹쳐 있을 경우 구별이 불가능하여 기상 데이터가 훼손된다. 주파수 영역 클러터 필터링은 적응 필터링 기법이 적용 가능하여 클러터와 기상 데이터가 겹쳐 있을 경우 기상 데이터의 훼손을 최소화하나, 계산량이 많고, 펄스 간 간격이 일정한 경우에만 적용 가능하며, 일부 이중편파 기상변수 계산에는 적용이 되지 않는다. 최근에는 하드웨어 성능의 발전으로 주파수 영역 클러터 필터링의 처리에 문제가 없어, 단일편파 계산에는 주파수 영역 클러터 필터링만을 적용하고, 시간 영역 클러터 필터링은 이중편파 상관계수 계산이나 펄스 간격이 일정하지 않은 경우에 사용된다. 기상 신호 처리장치는 단일편파 상관계수인 R0, R1, R2를 계산하기 위하여, PPP 모드로 상관계수를 계산할지, DFT/FFT 모드로 상관계수를 계산할지 결정한다.
단계 1120에서, 기상 신호 처리장치는 시간 영역 모드에서 상기 압축된 I/Q 신호를 시간 영역 클러터 필터링하여, 단일편파 상관계수 및 교차편파 상관계수를 계산한다. 기상 신호 처리장치는 R0, R1, R2의 계산을 위해서, 수신된 수평/수직 편파 복소 펄스를 각각 클러터 필터링한다. 시간 영역 모드에서의 클러터 필터로는 IIR 시간 영역 클러터 필터가 사용된다. IIR 시간 영역 클러터 필터로는 클러터 제거 능력에 따라 -40dB 필터 또는 -50dB 필터가 적용된다. 이들은 클러터 폭에 따라 선택하여 적용된다. IIR 시간 영역 클러터 필터의 예는 앞선 도 7에서 도시하였다. IIR 시간 영역 클러터 필터의 특성에서 볼 수 있듯이, IIR 시간 영역 클러터 필터는 클러터의 속도를 0으로 가정하고 영속도(zero-velocity) 주위의 모든 신호를 일정한 크기로 억제하기 때문에 클러터와 인접한 기상 신호도 훼손한다는 문제점은 있다. 기상 신호 처리장치는 클러터 필터링된 수평/수직 편파 복소 펄스를 이용하여 R0, R1, R2를 계산한다. R0은 필터링된 복소 펄스의 영차 지연 자기상관계수(zeroth lag autocorrelation) R1은 필터링된 복소 펄스의 일차 지연 자기상관계수(first lag autocorrelation) R2는 필터링된 복소 펄스의 이차 지연 자기상관계수(second lag autocorrelation)를 의미한다. R0, R1, R2의 계산식은 앞선 수학식 2, 수학식 3 및 수학식 4에서 나타내었다. R0, R1, R2의 경우에는 수평 편파와 관련된 R0h, R1h, R2h와 수직 편파와 관련된 R0v, R1v, R2v 각각을 계산한다.
T0 및 이중편파 교차상관계수 ρhv는 시간 영역 모드에서 계산된다. 기상 신호 처리장치는 수평/수직 편파 복소 펄스로부터 T0h 및 T0v를 계산한다. T0는 필터링되지 않은 복소 펄스의 영차 지연 자기상관계수(zeroth lag autocorrelation)를 의미하고, T0h는 수평 편파 T0, T0v는 수직 편파 T0를 의미한다. T0는 수평 편파 및 수직 편파 각각에 대하여 계산하며, 계산식은 앞선 수학식 6에서 나타내었다. 수신된 복소펄스로부터 이중편파 교차상관계수 ρhv를 계산한다. ρhv(0)은 필터링되지 않은 수직 편파 복소펄스 및 수평 편파 복소펄스의 영차 지연 교차상관계수를 의미한다. ρhv(0)의 계산식은 아래의 수학식 7에서 나타내었다. ρhv(0)은 기본적으로 클러터 필터링을 수행하지 않으나 선택적으로 수행할 수도 있다.
단계 1130에서, 기상 신호 처리장치는 주파수 영역 모드에서 압축된 I/Q 신호를 주파수 영역 클러터 필터링하여, 단일편파 상관계수를 계산한다. 주파수 영역 모드, 즉, DFT/FFT 모드가 선택된 경우, 기상 신호 처리장치는 수신한 복소 펄스에서 각각의 수평/수직 편파에 대하여 주파수 영역에서의 파워스펙트럼을 계산한다. 파워스펙트럼을 구하는 계산식은 앞서 수학식 5에서 나타내었다. 주파수 영역에서는 푸리에 변환이 사용되기 때문에, 부엽을 줄이기 위하여 파워스펙트럼 계산에서 윈도우 함수가 사용될 수 있다. 그 후, 기상 신호 처리장치는 각각의 편파 성분의 파워스펙트럼을 구한 후, 이를 주파수 영역 클러터 필터링한다. 기상 신호 처리장치는 주파수 영역에서 클러터 부분의 스펙트럼을 식별하고, 영속도 주변의 클러터 부분의 데이터를 제거한 후, 인접값을 이용하여 제거된 부분의 기상데이터를 추정한다. 제거된 부분의 기상 신호를 복원하는 방법은 선형 내삽법(linear interpolation) 및 GMAP(Gaussian Model Adaptive Processing) 방법이 있다. 그 후, 기상 신호 처리장치는 필터링된 각각의 편파 성분 파워스펙트럼을 IDFT/IFFT한다. 이 경우, IDFT/IFFT한 계수의 첫 세 개의 계수, 즉, 0, 1, 2 번째 계수가 R0h, R0v, R1h, R1v, R2h, R2v가 된다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 9의 단계 930의 기상변수 산출 단계를 구체화한 흐름도를 나타내는 도면이다.
도 12를 참조하면, 단계 1210에서, 기상 신호 처리장치가 계산된 상관계수에 기초하여 임계변수를 계산한다. 임계변수의 종류로는 LOG, SQI, CCOR, SIG 등이 있다. LOG, SQI, CCOR, SIG를 구하는 식은 앞선 수학식 8 내지 수학식 11에 나타내었다.
단계 1220에서, 기상 신호 처리장치는 계산된 상관계수에 기초하여 기상변수를 계산한다. 기상 신호 처리장치는 수신한 상관계수를 이용하여 편파별 기상변수인 Z, V, W, ZDR을 산출하고, 이중편파 교차상관 기상변수인 ρHV, ΦDP, KDP를 산출한다. 기상변수인 Z, V, W, ZDR, ρHV, ΦDP를 구하는 식은 앞선 수학식 12 내지 수학식 17에서 나타내었다. 기상변수 중에서 KDP(Specific Difference Phanse)는 상관계수로부터 직접 계산하지 않고, 이차로 계산된다. KDP는 ΦDP의 시간에 따른 변화량(미분값)으로 앞선 수학식 18에 나타내었다. 또한, 기상변수 중에서 시선속도인 V는 시선속도 펼침(velocity unfolding) 처리를 수행할 수도 있다. 시선 속도 펼침은 듀얼 PRF를 사용하여 유효관측속도(unambiguous velocity)의 범위를 증가시켜서 관측 속도 범위를 증가시키는 과정이다.
단계 1230에서, 기상 신호 처리장치는 임계변수 및 기상변수에 기초하여, 임계값 이하의 기상변수는 제거하고, 임계값을 초과하는 기상변수를 통과시키는 임계 처리를 수행한다.
단계1240에서, 기상 신호 처리장치는 임계 처리된 기상변수에서 스페클을 제거한다. 기상 신호 처리장치는 기상변수의 품질을 관리하기 위하여 기상변수의 품질을 관리하기 위하여 임계 처리 이후 고립된 데이터를 주위 데이터를 기준으로 내삽하거나 제거한다. 구체적으로, 기상 신호 처리장치는 고립된 변수의 이웃값의 n개의 유효성을 검토한다. 비록 임계 처리에 의하여 제거된 데이터이나 주위 데이터가 n개 이상 유효하다면 주위 유효한 값으로 내삽하고, 비록 임계 처리를 통과한 데이터이나 주위 데이터가 n개 미만으로 유효하다면 제거한다. 스페클 제거가 수행된 후 최종적으로 기상변수가 산출된다.
도면에는 도시하지 않았지만, 도 12의 1210 단계에 앞서 기상 신호 처리장치는 계산된 상관계수의 거리를 평균할 수 있다. 거리 평균 과정의 장점으로는 연산량이 감소하고 잡음 및 국부적인 비기상에코를 억제할 수 있다. 그러나 거리에 대하여 평균을 취하므로 그만큼 거리 분해능이 감소되는 단점이 있다. 거리 평균 과정은 분해능이 중요하지 않은 상황에서 잡음 등을 억제할 필요가 있을 때 선택적으로 적용되는 단계이다.
이상 설명한 바와 같은 기상 신호 신호처리방법은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 상기 디스크 관리 방법을 구현하기 위한 기능적인(function) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 기상 신호 처리장치
110 - 통신제어부 120 - 신호처리부
130 - 저장부
200: 신호처리부
210 - 펄스압축부 220 - 상관계수계산부
230 - 기상변수산출부
110 - 통신제어부 120 - 신호처리부
130 - 저장부
200: 신호처리부
210 - 펄스압축부 220 - 상관계수계산부
230 - 기상변수산출부
Claims (10)
- 수신한 기상 신호를 펄스압축하는 펄스압축부;
펄스압축된 기상 신호에 기초하여, 상관계수를 계산하는 상관계수 계산부; 및
상기 계산된 상관계수에 기초하여, 기상변수를 산출하는 기상변수 산출부를 포함하고,
상기 펄스압축부는,
수신한 기상 신호인 수평 편파 I/Q 신호 및 수직 편파 I/Q 신호를 부동소수점 데이터로 변환하는 포맷변환부;
기준 LFM 신호를 인가하는 LFM 신호 인가부;
상기 포맷변환부에 의하여 변환된 수평 편파 I/Q 신호와 수직 편파 I/Q 신호 및 상기 기준 LFM 신호에 윈도우 함수를 적용하는 윈도우 적용부;
상기 윈도우 함수가 적용된 신호들에 대하여 고속 푸리에 변환을 수행하는 FFT 수행부;
상기 FFT 수행부에 의하여 FFT가 수행된 신호들에 대하여 컨볼루션을 수행하는 컨볼루션부; 및
상기 컨볼루션된 신호들을 인버스 고속 푸리에 변환을 수행하여 압축된 수평 편파 I/Q 신호 및 압축된 수직 편파 I/Q 신호를 생성하는 IFFT 수행부를 포함하고,
상기 상관계수 계산부는,
시간 영역 모드 또는 주파수 영역 모드를 선택하는 모드 선택부;
상기 압축된 I/Q 신호를 시간 영역 클러터 필터링하여, 단일편파 상관계수 및 교차편파 상관계수를 계산하는 시간 영역 모드부; 및
상기 압축된 I/Q 신호를 주파수 영역 클러터 필터링하여, 단일편파 상관계수를 계산하는 주파수 영역 모드부를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상 신호 처리장치. - 수신한 기상 신호를 펄스압축하는 펄스압축부;
펄스압축된 기상 신호에 기초하여, 상관계수를 계산하는 상관계수 계산부; 및
상기 계산된 상관계수에 기초하여, 기상변수를 산출하는 기상변수 산출부를 포함하고,
상기 펄스압축부는,
수신한 기상 신호인 수평 편파 I/Q 신호 및 수직 편파 I/Q 신호를 부동소수점 데이터로 변환하는 포맷변환부;
기준 LFM 신호를 인가하는 LFM 신호 인가부;
상기 포맷변환부에 의하여 변환된 수평 편파 I/Q 신호와 수직 편파 I/Q 신호 및 상기 기준 LFM 신호에 윈도우 함수를 적용하는 윈도우 적용부;
상기 윈도우 함수가 적용된 신호들에 대하여 고속 푸리에 변환을 수행하는 FFT 수행부;
상기 FFT 수행부에 의하여 FFT가 수행된 신호들에 대하여 컨볼루션을 수행하는 컨볼루션부; 및
상기 컨볼루션된 신호들을 인버스 고속 푸리에 변환을 수행하여 압축된 수평 편파 I/Q 신호 및 압축된 수직 편파 I/Q 신호를 생성하는 IFFT 수행부를 포함하고,
상기 기상변수 산출부는,
상기 계산된 상관계수에 기초하여 임계변수를 계산하는 임계변수 계산부;
상기 계산된 상관계수에 기초하여 기상변수를 계산하는 기상변수 계산부;
상기 임계변수 및 상기 기상변수에 기초하여, 임계값 이하의 기상변수는 제거하고, 임계값을 초과하는 기상변수를 통과시키는 임계 처리부; 및
상기 임계 처리부에 의하여 임계 처리된 기상변수에서 스페클을 제거하는 스페클 제거부를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상 신호 처리장치. - 제 2 항에 있어서,
상기 상관계수 계산부는,
시간 영역 모드 또는 주파수 영역 모드를 선택하는 모드 선택부;
상기 압축된 I/Q 신호를 시간 영역 클러터 필터링하여, 단일편파 상관계수 및 교차편파 상관계수를 계산하는 시간 영역 모드부; 및
상기 압축된 I/Q 신호를 주파수 영역 클러터 필터링하여, 단일편파 상관계수를 계산하는 주파수 영역 모드부를 포함하는 것을 특징으로 하는 기상 신호 처리장치. - 삭제
- 제 2 항 또는 제 3 항에 있어서,
상기 기상변수 산출부는 상기 계산된 상관계수의 거리를 평균하는 거리 평균부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기상 신호 처리장치. - 기상 신호 처리장치에서 기상 신호를 처리하는 방법에 있어서,
상기 기상 신호 처리장치가 수신한 기상 신호를 펄스압축하는 단계;
상기 기상 신호 처리장치가 상기 펄스압축된 기상 신호에 기초하여, 상관계수를 계산하는 단계; 및
상기 기상 신호 처리장치가 상기 계산된 상관계수에 기초하여, 기상변수를 산출하는 단계를 포함하고,
상기 펄스압축 단계는,
상기 기상 신호 처리장치가 수신한 기상 신호인 수평 편파 I/Q 신호 및 수직 편파 I/Q 신호를 부동소수점 데이터로 변환하는 포맷 변환 단계;
상기 기상 신호 처리장치가 상기 포맷 변환된 수평 편파 I/Q 신호와 수직 편파 I/Q 신호 및 기준 LFM 신호에 윈도우 함수를 적용하는 단계;
상기 기상 신호 처리장치가 상기 윈도우 함수가 적용된 신호들에 대하여 고속 푸리에 변환(FFT)하는 단계;
상기 기상 신호 처리장치가 상기 FFT가 수행된 신호들에 대하여 컨볼루션을 수행하는 단계; 및
상기 기상 신호 처리장치가 상기 컨볼루션된 신호들을 인버스 고속 푸리에 변환을 수행하여 압축된 수평 편파 I/Q 신호 및 압축된 수직 편파 I/Q 신호를 생성하는 단계를 포함하고,
상기 상관계수 계산 단계는,
상기 기상 신호 처리장치가 시간 영역 모드 또는 주파수 영역 모드를 선택하는 단계;
상기 기상 신호 처리장치가 상기 시간 영역 모드에서 상기 압축된 I/Q 신호를 시간 영역 클러터 필터링하여, 단일편파 상관계수 및 교차편파 상관계수를 계산하는 단계; 및
상기 기상 신호 처리장치가 상기 주파수 영역 모드에서 상기 압축된 I/Q 신호를 주파수 영역 클러터 필터링하여, 단일편파 상관계수를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 신호처리방법. - 기상 신호 처리장치에서 기상 신호를 처리하는 방법에 있어서,
상기 기상 신호 처리장치가 수신한 기상 신호를 펄스압축하는 단계;
상기 기상 신호 처리장치가 상기 펄스압축된 기상 신호에 기초하여, 상관계수를 계산하는 단계; 및
상기 기상 신호 처리장치가 상기 계산된 상관계수에 기초하여, 기상변수를 산출하는 단계를 포함하고,
상기 펄스압축 단계는,
상기 기상 신호 처리장치가 수신한 기상 신호인 수평 편파 I/Q 신호 및 수직 편파 I/Q 신호를 부동소수점 데이터로 변환하는 포맷 변환 단계;
상기 기상 신호 처리장치가 상기 포맷 변환된 수평 편파 I/Q 신호와 수직 편파 I/Q 신호 및 기준 LFM 신호에 윈도우 함수를 적용하는 단계;
상기 기상 신호 처리장치가 상기 윈도우 함수가 적용된 신호들에 대하여 고속 푸리에 변환(FFT)하는 단계;
상기 기상 신호 처리장치가 상기 FFT가 수행된 신호들에 대하여 컨볼루션을 수행하는 단계; 및
상기 기상 신호 처리장치가 상기 컨볼루션된 신호들을 인버스 고속 푸리에 변환을 수행하여 압축된 수평 편파 I/Q 신호 및 압축된 수직 편파 I/Q 신호를 생성하는 단계를 포함하고,
상기 기상변수 산출 단계는,
상기 기상 신호 처리장치가 상기 계산된 상관계수에 기초하여 임계변수를 계산하는 단계;
상기 기상 신호 처리장치가 상기 계산된 상관계수에 기초하여 기상변수를 계산하는 단계;
상기 기상 신호 처리장치가 상기 임계변수 및 상기 기상변수에 기초하여, 임계값 이하의 기상변수는 제거하고, 임계값을 초과하는 기상변수를 통과시키는 임계 처리단계; 및
상기 기상 신호 처리장치가 상기 임계 처리된 기상변수에서 스페클을 제거하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 신호처리방법. - 제 7 항에 있어서,
상기 상관계수 계산 단계는,
상기 기상 신호 처리장치가 시간 영역 모드 또는 주파수 영역 모드를 선택하는 단계;
상기 기상 신호 처리장치가 상기 시간 영역 모드에서 상기 압축된 I/Q 신호를 시간 영역 클러터 필터링하여, 단일편파 상관계수 및 교차편파 상관계수를 계산하는 단계; 및
상기 기상 신호 처리장치가 상기 주파수 영역 모드에서 상기 압축된 I/Q 신호를 주파수 영역 클러터 필터링하여, 단일편파 상관계수를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 신호처리방법. - 삭제
- 제 7 항 또는 제 8 항에 있어서,
상기 기상변수 산출 단계는 상기 기상 신호 처리장치가 상기 계산된 상관계수의 거리를 평균하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 신호처리방법.
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