본 논문에서는 우주감시레이다에 대한 지구 대기권 영향을 분석하기 위해 대기 굴절에 의한 고도 오차 및 주파수별 전리층 시간 지연에 의한 거리 오차를 레이다 고각에 따라 도출하였다. 이를 위해 국내 기상관측소 측정 데이터를 이용하여 지역별/계절별 특성을 고려한 전파 굴절도 프로파일을 모델링하고, 광선추적법을 이용하여 전파 굴절에 의한 고도 오차를 도출했으며, 주파수에 따른 전리층 거리 오차를 도출하였다. 또한, 해외 우주감시레이다 및 국내 제안된 우주감시 레이다를 토대로 레이다 오차 특성에 따른 레이다 설계 고려사항에 대해 알아보았다. 따라서 이러한 지구 대기권에 의한 우주감시레이다 오차 특성 분석은 향후 우주감시레이다 설계 시 레이다 위치, 레이다 조향 범위 및 주파수 선정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 우주감시레이다에 대한 지구 대기권 영향을 분석하기 위해 대기 굴절에 의한 고도 오차 및 주파수별 전리층 시간 지연에 의한 거리 오차를 레이다 고각에 따라 도출하였다. 이를 위해 국내 기상관측소 측정 데이터를 이용하여 지역별/계절별 특성을 고려한 전파 굴절도 프로파일을 모델링하고, 광선추적법을 이용하여 전파 굴절에 의한 고도 오차를 도출했으며, 주파수에 따른 전리층 거리 오차를 도출하였다. 또한, 해외 우주감시레이다 및 국내 제안된 우주감시 레이다를 토대로 레이다 오차 특성에 따른 레이다 설계 고려사항에 대해 알아보았다. 따라서 이러한 지구 대기권에 의한 우주감시레이다 오차 특성 분석은 향후 우주감시레이다 설계 시 레이다 위치, 레이다 조향 범위 및 주파수 선정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
In this study, both the altitude error due to the refraction and the range error due to the delay in the ionosphere with respect to the frequency are extracted according to the radar elevation to analyze the effect of atmosphere on the space surveillance radar. To achieve this, the radio refractivit...
In this study, both the altitude error due to the refraction and the range error due to the delay in the ionosphere with respect to the frequency are extracted according to the radar elevation to analyze the effect of atmosphere on the space surveillance radar. To achieve this, the radio refractivity profile is modeled using the measured data from domestic weather stations. Then, the altitude-error due to the refraction is extracted using the ray tracing method, and the range error in the ionosphere is extracted according to the frequency. Further, considerations for radar design with respect to the radar error characteristics are discussed based on the abroad space surveillance radar and proposed domestic space surveillance radar. This analysis of the error characteristics is expected to be utilized for the determination of radar location, range of steering, and frequency in the space surveillance radar design.
In this study, both the altitude error due to the refraction and the range error due to the delay in the ionosphere with respect to the frequency are extracted according to the radar elevation to analyze the effect of atmosphere on the space surveillance radar. To achieve this, the radio refractivity profile is modeled using the measured data from domestic weather stations. Then, the altitude-error due to the refraction is extracted using the ray tracing method, and the range error in the ionosphere is extracted according to the frequency. Further, considerations for radar design with respect to the radar error characteristics are discussed based on the abroad space surveillance radar and proposed domestic space surveillance radar. This analysis of the error characteristics is expected to be utilized for the determination of radar location, range of steering, and frequency in the space surveillance radar design.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
. 따라서 한국 전파 굴절도 특성을 분석하기 위해 지역별/계절별 굴절도 감쇄율 특성을 분석하였다. 또한 비교를 위해 ITU-R에서 제시한 중위도 여름철/겨울철 표준대기[10]의 굴절도 감쇄율과 비교하였다.
2장에서는 전파 굴절도 프로파일 모델링 방법에 대해 설명하고, 한국기상관측소에서 측정한 데이터를 통해 실환경 전파 굴절도 프로파일 모델링 및 특성을 분석하였다. 또한, 전리층에 의한 지연 시간 모델링 방법에 대해 설명하였다. 3장에서는 지구 대기권에 의한 레이다 오차 도출 모형에 대해 설명하며, 4장에서는 도출한 레이다 오차 특성을 분석하고, 우주감시레이다 설계 시 고려사항에 대해 논의하였다.
이러한 외부 환경에 의한 오차는 레이다 운용 시 필연적으로 발생하기 때문에 레이다 요구사항 중 정확도 제원을 만족하기 위해서는 오차를 최소화하기 위한 설계 파라미터를 조정하거나 보상 알고리즘을 통해 오차를 보상하는 방법을 주로 사용하게 된다. 본 논문에서는 레이다 오차 특성을 최소화하기 위한 레이다 설계 고려사항에 대해 설명한다.
본 논문에서는 우주감시레이다에 대한 지구 대기권에 의한 굴절 오차 및 거리 오차를 도출함으로써 지구 대기권 영향을 분석하였다. 이를 위해 굴절 오차의 경우 고층기상데이터 측정이 가능한 국내 기상관측소 중 지역 및 계절적 특성을 고려하여 전파 굴절도 프로파일(radio re-fractivity profile)을 도출하고, 광선추적법을 이용해 실제전파 경로를 계산한 후, 이를 표준 대기 기준으로 레이다에서 보상했을 때 발생하는 고도 오차를 레이다 고각별로 도출하였다.
앞서 우주감시레이다의 외부 환경인 대기권에 의한 굴절 오차 및 전리층 거리 오차 특성에 대해 각각 살펴보았다. 이러한 외부 환경에 의한 오차는 레이다 운용 시 필연적으로 발생하기 때문에 레이다 요구사항 중 정확도 제원을 만족하기 위해서는 오차를 최소화하기 위한 설계 파라미터를 조정하거나 보상 알고리즘을 통해 오차를 보상하는 방법을 주로 사용하게 된다.
그러나 전리층에 대한 레이다 영향을 분석하기 위해서는 특정시간이 아닌 전반적인 특성이 중요하며, 전리층의 총 전자함유량은 천정 방향 기준으로 10−16~10−18의 범위 내에 존재한다[9]. 즉, 위의 총 전자함유량의 범위는 최소값 및 최댓값을 나타내므로 전리층에 의한 오차 범위 분석이 가능하기 때문에, 본 논문에서는 이를 기준으로 총 전자함유량을 계산하였다. 또한 이는 천정 방향 기준이므로 레이다 고각이 감소할수록 전파 경로가 증가하여 총 전자함유량이 증가하게 되며, 이는 다음과 같이 계산할 수 있다[3].
가설 설정
그리고 이 전파 굴절도 프로파일을 이용해 광선 추적 모델(ray tracing model)로부터 레이다 고각별 표적 고도까지의 실제 전파 경로를 계산하게 되며, 이로부터 표적까지의 거리가 도출된다. 그러면 레이다는 표적까지의 거리 및 레이다 고각으로부터 표적 고도를 산출하게 되는데 이 때 실제 대기 상태를 모르는 상태에서 대기 굴절을 보상하기 위해 표준 대기를 가정하여 광선 추적 모델로부터 표적 고도를 추정한다. 그 후 모의 상에서 실제 표적 고도를 알고 있으므로 위와 같이 추정된 표적 고도를 이용해 고도 오차를 계산한다.
표 1은 레이다 및 표적에 대한 입력 파라미터를 나타낸다. 레이다 사이트 높이는 100 m로 가정하였으며, 표적물 고도는 우주감시레이다의 주 감시영역인 저궤도영역(low earth orbit: LEO)인 400km로 설정하였다. 레이다 고각은 0°~90°까지 10° 간격으로 설정하였는데, 0° 및 90°는 전파 굴절도 프로파일 영향이 없기 때문에 1° 및 89°로 대체하여 모의하였다.
그러나 표준 대기 또한 실제 대기와는 차이가 있기 때문에 h2-h1의 오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 레이다에서 표준 대기를 이용해 오차를 보상하였다고 가정하여 h2-h1의 오차를 도출하였다. 거리 오차는 식 (5)를 통해 레이다 고각에 따른 총 전자함유량을 계산하고 식 (3)에 의해 전리층에 의한 시간 지연을 계산 후 빛의 속도를 곱해 거리 오차를 계산하였다.
제안 방법
본 논문은 다음과 같이 구성된다. 2장에서는 전파 굴절도 프로파일 모델링 방법에 대해 설명하고, 한국기상관측소에서 측정한 데이터를 통해 실환경 전파 굴절도 프로파일 모델링 및 특성을 분석하였다. 또한, 전리층에 의한 지연 시간 모델링 방법에 대해 설명하였다.
그러면 레이다는 표적까지의 거리 및 레이다 고각으로부터 표적 고도를 산출하게 되는데 이 때 실제 대기 상태를 모르는 상태에서 대기 굴절을 보상하기 위해 표준 대기를 가정하여 광선 추적 모델로부터 표적 고도를 추정한다. 그 후 모의 상에서 실제 표적 고도를 알고 있으므로 위와 같이 추정된 표적 고도를 이용해 고도 오차를 계산한다. 또한 레이다 주파수 및 고각에 따라 평균 총 전자함유량 및 지연시간을 계산하고, 이로부터 전리층에 의한 거리 오차를 계산하게 된다.
또한 거리 오차는 전리층에 의한 총 전자 함유량이 10−16~10−18 범위 내에 존재[9]하므로 이 범위에서 레이다 주파수 및 고각에 따라 도출하였다.
그 후 모의 상에서 실제 표적 고도를 알고 있으므로 위와 같이 추정된 표적 고도를 이용해 고도 오차를 계산한다. 또한 레이다 주파수 및 고각에 따라 평균 총 전자함유량 및 지연시간을 계산하고, 이로부터 전리층에 의한 거리 오차를 계산하게 된다. 표 1은 레이다 및 표적에 대한 입력 파라미터를 나타낸다.
따라서 한국 전파 굴절도 특성을 분석하기 위해 지역별/계절별 굴절도 감쇄율 특성을 분석하였다. 또한 비교를 위해 ITU-R에서 제시한 중위도 여름철/겨울철 표준대기[10]의 굴절도 감쇄율과 비교하였다. 그림 3은 국내 기상관측소 중 동해/서해/남해 및 육지의 굴절도 감쇄율에 대한 평균 및 표준 편차를 나타낸다.
이때 본 논문에서 지역별 대기 상태에 따른 굴절 오차 도출을 위해 총 7개 기상관측소 중 동해(속초), 서해(백령도), 남해(제주도) 및 육지(오산)로 구분하여 기상관측소 데이터를 사용하였으며, 계절 별로는 여름철(6~8월) 및 겨울철(12~2월) 데이터를 사용하였고, 6년간 3개월 데이터를 사용하여 약 180개 데이터 샘플을 이용해 한국 전파 굴절도 프로파일을 생성하였다. 또한, 지수 모델 이용 시 실제 대기 상태를 잘 반영할 수 있는가를 확인하기 위해 그림 2와 같이 계절별 지수 모델과 측정 데이터를 비교하였다. 그림 2(a) 전체에서 보면 대기 굴절률이 약 50 km 이상 고도에서는 거의 일정하여 전파 굴절이 없음을 알 수 있으며, 그림 2(b) 확대 그림에서 보면 지수 모델과 측정 데이터가 잘 들어맞음을 확인할 수 있다.
레이다 고각은 0°~90°까지 10° 간격으로 설정하였는데, 0° 및 90°는 전파 굴절도 프로파일 영향이 없기 때문에 1° 및 89°로 대체하여 모의하였다.
반면, 지수 모델은 표면 굴절도 및 굴절도 감쇄율 정보가 있을 경우 시공간적인 대기 상태를 반영하여 전파 굴절도 프로파일 생성이 가능하다. 본 논문에서는 한국의 실제 대기 상태에 따른 전파 굴절도 생성을 위해 고층 기상 데이터 측정이 가능한 국내 기상관측소로부터 6년간 측정된 고층 대기 정보를 이용하여 표면 굴절도와 굴절도 감쇄율을 도출하고, 이를 식 (1) 및 식 (2)의 지수 모델에 적용하였다. 그림 1은 고층 기상데이터 측정이 가능한 국내 기상관측소를 나타낸다.
우주감시레이다에서 운용 환경에 의한 오차는 크게 전파 굴절에 의한 고도 오차 및 전리층 시간 지연에 의한 거리 오차로 구분되며, 각 오차에 대한 영향 분석을 위해서로 분리하여 레이다 오차를 도출하였다.
이 연구에서 제안된 국내 우주감시레이다는 L-band를 운용 주파수로 선택하고 있으며, 천정 방향을 기준으로 ±45°의 조향 범위를 갖는다.
본 논문에서는 우주감시레이다에 대한 지구 대기권에 의한 굴절 오차 및 거리 오차를 도출함으로써 지구 대기권 영향을 분석하였다. 이를 위해 굴절 오차의 경우 고층기상데이터 측정이 가능한 국내 기상관측소 중 지역 및 계절적 특성을 고려하여 전파 굴절도 프로파일(radio re-fractivity profile)을 도출하고, 광선추적법을 이용해 실제전파 경로를 계산한 후, 이를 표준 대기 기준으로 레이다에서 보상했을 때 발생하는 고도 오차를 레이다 고각별로 도출하였다. 또한 거리 오차는 전리층에 의한 총 전자 함유량이 10−16~10−18 범위 내에 존재[9]하므로 이 범위에서 레이다 주파수 및 고각에 따라 도출하였다.
본 논문에서는 우주감시레이다에 대한 지구 대기권에 의한 굴절 오차 및 거리 오차를 도출함으로써 지구 대기권 영향을 분석하였다. 이를 위해 굴절 오차의 경우, 국내기상관측소 측정 데이터를 이용하여 지역별/계절별 특성을 고려한 전파 굴절도 프로파일을 도출하고, 광선추적법을 이용해 레이다 고각별로 고도 오차를 도출하고, 그 특성을 분석하였다. 그 결과, 레이다 고각이 낮을 경우, 레이다 사이트 선정 및 계절적 영향 등을 고려하여야 하며, 표준 대기 모델로는 굴절 오차 보상에 한계가 있어 추가적인 보상 알고리즘 연구가 필요하다.
대상 데이터
그림 3은 국내 기상관측소 중 동해/서해/남해 및 육지의 굴절도 감쇄율에 대한 평균 및 표준 편차를 나타낸다. 비교 대상인 중위도 여름철 표준 대기의 굴절도 감쇄율은 52.77 N/km이며, 겨울철 표준 대기의 굴절도 감쇄율은 35.92 N/km였다. 평균 굴절도 감쇄율에 대해 그 결과를 살펴보면, 여름철 동해는 표준 대기와 비슷한 특성을 갖는 반면, 타 지역에서는 표준 대기보다 큰 것을 확인할 수 있으며, 겨울철에는 동해 및 육지에서 표준 대기와 유사한 특성을 갖는 것을 확인할 수 있다.
이때 본 논문에서 지역별 대기 상태에 따른 굴절 오차 도출을 위해 총 7개 기상관측소 중 동해(속초), 서해(백령도), 남해(제주도) 및 육지(오산)로 구분하여 기상관측소 데이터를 사용하였으며, 계절 별로는 여름철(6~8월) 및 겨울철(12~2월) 데이터를 사용하였고, 6년간 3개월 데이터를 사용하여 약 180개 데이터 샘플을 이용해 한국 전파 굴절도 프로파일을 생성하였다.
데이터처리
전파 굴절에 의한 고도 오차의 경우 각 계절별로 약 180여 개 기상데이터 샘플에 대해 도출된 고도 오차의 평균 및 표준 편차를 계산하였으며, 표 2 및 표 3은 각각 레이다 고각에 따른 지역별/계절별 고도 오차의 평균과 표준 편차를 나타내며, 그림 6은 전파 굴절에 의한 레이다 오차 특성을 도식한 그림이다. 그 결과를 살펴보면, 전파 굴절에 의한 평균 고도 오차 및 표준 편차가 비슷한 양상을 보이며, 여름철에는 남해 > 서해 = 육지 > 동해 순이고 겨울철에는 남해 > 서해 > 동해 = 육지 순으로 오차가 크게 발생하였다.
성능/효과
그 결과를 살펴보면, 전파 굴절에 의한 평균 고도 오차 및 표준 편차가 비슷한 양상을 보이며, 여름철에는 남해 > 서해 = 육지 > 동해 순이고 겨울철에는 남해 > 서해 > 동해 = 육지 순으로 오차가 크게 발생하였다.
이러한 양상은 2-3절에서 살펴본 한국 전파 굴절도의 굴절도 감쇄율 특성과 동일하게 나타남을 확인할 수 있다. 또한 레이다 고각에 따른 특성을 살펴보면, 레이다 고각이 증가함에 따라 오차는 지수적으로 급격히 감소하며, 지역 및 계절에 따른 영향이 감소함을 확인할 수 있다. 따라서 레이다 조향 범위 설계 시 운용 목적에 따라 레이다 고각이 낮을 경우 레이다 사이트 선정 및 계절적 영향 등을 고려하여야 하며, 표준 대기 모델로는 굴절 오차 보상에 한계가 있으므로 추가적인 보상 알고리즘 연구가 필요하다.
또한, Space-Fence 우주감시레이다는 S-band를 운용 주파수로 선택하고 있어 전리층의 거리 오차 영향을 기존 우주감시레이다의 VHF 대역 또는 UHF 대역에 비해 최소화하였다. 이렇게 운용 주파수를 높이면 해상도 면에서 유리할 뿐 아니라, 전리층에 의한 거리 오차를 감소시킬 수 있으나, 이 경우 레이다 공식[17]에 의해 SNR(Signal to Noise Ratio)이 감소하여 최대탐지거리 성능이 떨어지게 되므로 trade-off를 통해 레이다 설계를 최적화시킬 필요가 있다.
92 N/km였다. 평균 굴절도 감쇄율에 대해 그 결과를 살펴보면, 여름철 동해는 표준 대기와 비슷한 특성을 갖는 반면, 타 지역에서는 표준 대기보다 큰 것을 확인할 수 있으며, 겨울철에는 동해 및 육지에서 표준 대기와 유사한 특성을 갖는 것을 확인할 수 있다. 또한 그 차이에 있어서 겨울철에 전체적으로 표준 대기와 차이가 감소하며, 표준 편차 역시 겨울에는 작고, 여름에 크게 나타남을 확인할 수 있다.
후속연구
이를 위해 굴절 오차의 경우, 국내기상관측소 측정 데이터를 이용하여 지역별/계절별 특성을 고려한 전파 굴절도 프로파일을 도출하고, 광선추적법을 이용해 레이다 고각별로 고도 오차를 도출하고, 그 특성을 분석하였다. 그 결과, 레이다 고각이 낮을 경우, 레이다 사이트 선정 및 계절적 영향 등을 고려하여야 하며, 표준 대기 모델로는 굴절 오차 보상에 한계가 있어 추가적인 보상 알고리즘 연구가 필요하다. 반면, 레이다 고각이 높을 경우, 지역 및 계절을 고려할 필요가 없고, 보상 알고리즘 또한 크게 필요하지 않다.
마지막으로 이러한 굴절 오차 및 전리층 거리 오차에 의해 최근 우주감시레이다는 천정 방향을 기준으로 조향범위를 설정하고 있으며, 운용 주파수는 최대탐지거리와 이온층 영향을 고려하여 L-band 또는 S-band를 선택하고있다. 그리고 우주감시레이다 설계 시 운용 요구사항 만족도 및 설계 파라미터 간 trade-off를 통해 최적화된 설계가 필요함을 확인하였다. 따라서 본 연구 결과인 지구 대기권에 의한 우주감시레이다 오차 특성은 향후 우주감시 레이다 설계에 활용될 것으로 기대된다.
또한 레이다 고각에 따른 특성을 살펴보면, 레이다 고각이 증가함에 따라 오차는 지수적으로 급격히 감소하며, 지역 및 계절에 따른 영향이 감소함을 확인할 수 있다. 따라서 레이다 조향 범위 설계 시 운용 목적에 따라 레이다 고각이 낮을 경우 레이다 사이트 선정 및 계절적 영향 등을 고려하여야 하며, 표준 대기 모델로는 굴절 오차 보상에 한계가 있으므로 추가적인 보상 알고리즘 연구가 필요하다. 그에 반해 레이다 고각이 높을 경우, 지역 및 계절을 크게 고려할 필요가 없을 뿐 아니라 추가적인 보상 알고리즘이 크게 필요하지 않다.
그리고 우주감시레이다 설계 시 운용 요구사항 만족도 및 설계 파라미터 간 trade-off를 통해 최적화된 설계가 필요함을 확인하였다. 따라서 본 연구 결과인 지구 대기권에 의한 우주감시레이다 오차 특성은 향후 우주감시 레이다 설계에 활용될 것으로 기대된다.
또한 거리 오차는 전리층에 의한 총 전자 함유량이 10−16~10−18 범위 내에 존재[9]하므로 이 범위에서 레이다 주파수 및 고각에 따라 도출하였다. 이러한 지구 대기권에 의한 오차 도출을 통해 지역, 계절, 주파수, 레이다 고각 등에 따른 오차 특성을 분석하였으며, 이러한 결과는 향후 우주감시레이다 설계 시 레이다 조향 범위 및 주파수 선정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
표준 대기 모델은 무엇을 제시하는가?
이러한 전파 굴절도 프로파일을 모델링하는 방법은 크게 표준 대기 모델과 지수 모델이 있다[10]~[12]. 표준 대기 모델은 전 세계 기상관측소에서 측정한 데이터를 기반으로 한 모델로 ITU-R(International Tele-ComMuniCation Union-Recommendation)에서는 세계 연간 표준 대기 및 저위도/중위도/고위도별 여름철 및 겨울철 표준 대기를 제시하고 있다[10]. 이러한 표준 대기는 대기상태에 대한 정보가 없을 경우 가장 신뢰할만한 전파 굴절도 프로파일을 제공 가능하지만, 시공간적으로 변화하는 전파 굴절도 특성을 모델링하기에는 한계가 있다.
전파 굴절은 어떻게 발생하는가?
전파 굴절은 고도에 따른 대기 굴절률 변화에 의해 발생하기 때문에 전파 굴절을 모의하기 위해서는 고도별 대기 굴절률(또는 전파 굴절도)을 나타내는 전파 굴절도 프로파일이 필요하다. 이러한 전파 굴절도 프로파일을 모델링하는 방법은 크게 표준 대기 모델과 지수 모델이 있다[10]~[12].
우주감시레이다에서 획득하는 표적 정보의 정확도를 감소시키는 주요 외부요인은?
우주감시레이다는 RF(radio frequency) 대역의 전파를 우주로 송수신함으로써 표적의 거리, 고각, 방위각 정보를 획득하게 되며, 이를 통해 표적의 좌표 및 고도를 추정하게 된다. 그러나 우주로 전파를 송수신하기 위해서는 전파가 지구 대기권을 통과해야 하며, 이 때 대류권(troposphere)의 전파 굴절률 변화에 의한 굴절 오차와 전리층(ionosphere)에서 발생하는 시간 지연에 의한 거리 오차가 발생한다. 이러한 오차는 우주감시레이다에서 획득하는 표적 정보의 정확도를 감소시키는 주요 외부 요인이 된다[3].
참고문헌 (19)
김재혁, "우리나라 우주감시기술 중장기 발전방향 제언," 한국과학기술기획평가원(KISTEP), Issue Paper 2012-05, pp. 3-37, 2012년 5월.
김해동, 성재동, 문병진, 송하룡, "우주물체 추적용 레이더 시스템 개발을 위한 커버리지 및 체계 분석," 항공우주기술, 13(1), pp. 142-152, 2014년 7월.
R. Varaprasad, V. S. SeshagiriRao, and S. V. B. Rao, "Effect of troposphere and ionosphere on C-band radar track data and correlation of tracking parameters," Defence Science Journal, vol. 62, no. 6, pp. 420-426, Nov. 2012.
I. M. Ifadis, "A new approach to mapping of atmospheric effect for GPS observations," Earth Planets Space, vol. 52, no. 10, pp. 703-708, 2000.
Ionospheric Propagation Data and Prediction Methods Required for the Design of Satellite Services and Systems, ITU-R P. 531-13, 2016.
Reference Standard Atmospheres, ITU-R P.853-3, 1999.
B. R. Bean, G. D. Thayer, "On models of the atmospheric radio refractive index," in Proceedings of the IRE, May 1959, vol. 47, no. 5, pp. 740-755.
B. R. Bean, G. D. Thayer, "Central radio propagation laboratory exponential reference atmosphere," Journal Reseach NBS, vol. 63D, no. 3, pp. 315-317, Jun. 1959.
D. Bilitza, L. A. Mckinnell, B. Reinisch, and T. Fuller-Rowell, "The international reference ionosphere today and in the future," Journal of Geodesy, vol. 85, no. 12, pp. 909-920, Nov. 2011.
S. M. Radicella, "The NeQuick model genesis, uses and evolution," Annals of Geophysics, vol. 52, no. 3-4, pp. 417-422, Aug. 2009.
Card Index of Radar Sets - Strategic Radar Systems. Available: http://www.radartutorial.eu/19.kartei/01.oth/karte004.en.html.
J. A. Haimerl, G. P. Fonder, "Space fence system overview," in Proceedings of the Advanced Maui Optical and Space Surveillance Technology Conference, Redhook, NY, Sep. 2015.
E. Byron, Radar Principles, Technology, Application, New Jersy, Prentice-Hall, 1993.
이종현, 최은정, 문현욱, 박준태, 조성기, 박장현, 조중현, "우주감시를 위한 L-band 위상배열레이다 시스템 설계," 한국전자파학회논문지, 29(3), pp. 214-224, 2018년 3월.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.