[논문]원격 측정 레벨계의 신호처리 연산 구조 개선 방법

박동근; 이기준

doi:10.7780/kjrs.2019.35.3.4

원격 측정 레벨계의 신호처리 연산 구조 개선 방법
A Method on the Improvement of the Signal Processing Calculation Structure of the Remote Measurement Level Meter 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.35 no.3, 2019년, pp.389 - 400

박동근 (한화시스템) , 이기준 (충남대학교 전자공학과)

초록
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레벨계는 비침습적으로 매질의 레벨을 측정 할 수 있어 산업계에서 안전과 유지보수와 연관되어 점점 다양한 종류의 레벨계가 사용되고 있는 추세이다. 레벨계는 석탄, 밀가루, 쌀 등의 고체 매질과 물, 석유 등의 액체매질과 같은 여러 종류의 매질에 따라 측정이 가능하며 매질에 따른 오차를 줄이기 위해 도플러 효과를 이용한 계측으로 측정 오차를 보완 할 수 있으나, 신호처리 단계가 더 많아져 연산속도가 더 필요하게 되고 하드웨어 복잡도가 증가하며 고비용 구조가 요구된다. 본 논문에서는 원격 측정 레벨계의 신호처리 연산구조를 개선 하는 방법을 제안하여 연산량을 줄이고 요구되는 FPGA의 리소스 사용량을 줄일 수 있는 방법을 제시하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Level meters are non-invasively capable of measuring the level of the medium, and a growing variety of level meters are being used in the industry in connection with safety and maintenance. The level meter can be measured according to various kinds of medium such as solid medium such as coal, flour, rice and liquid medium such as water and petroleum. In order to reduce the error depending on the medium, the measurement using the Doppler Effect can compensate the measurement error, However, the number of signal processing steps is increased, the operation speed is further increased, the hardware complexity increases, and a high cost structure is required. In this paper, we propose a method to improve the signal processing operation structure of the remote measurement level meter to reduce the amount of computation and the resource usage of the required FPGA.

주제어

표/그림 (17)

그림 Fig. 1. Suitable antenna according to different media (Emerson Process Management, 2019).
그림 Fig. 2. Block diagram of a radar level meter system (Brumbi, 2006).
그림 Fig. 3. FMCW Radar Level Meter Waveform.
그림 Fig. 4. Software Structure of Radar Level Meter.
그림 Fig. 5. Hardware operation sequence of Radar Level Meter.
그림 Fig. 6. MATLAB Simulation of Signal Processing design parameter.
표 Table 1. Level meter detection distance design parameter
그림 Fig. 7. DDC Structure of Radar Level Meter.
표 Table 2. Main lobe and Side lobe Bandwidth according toWindow Function
그림 Fig. 8. Processing DDC Data of ADC Sampling Data.
그림 Fig. 9. Typical Conventional Signal Processing Structure.
그림 Fig. 10. Improvement of the Signal Processing Structure.
그림 Fig. 11. Test Setup Configuration of Radar Level Meter.
그림 Fig. 12. FPGA Logic design and Timing diagram.
그림 Fig. 13. Difference between FPGA Output and MATLAB Output.
그림 Fig. 14. SNR Measurement Test of Radar Level Meter.
표 Table 3. Performance figures before and after applying the proposed improvement structure

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 기존 레벨계의 신호처리 단계의 복잡성 및 신호처리 연산량 증가에 대한 개선 방법을 제안하고자 한다. 고비용 구조의 레벨계 신호처리 연산 구조를 변경하여 연산량을 줄이고 FPGA의 리소스를 줄일 수있는 방안을 제시하려고 한다. 신호처리 단계별 근사화 기법을 적용하여 기존의 신호처리 구조와 개선 구조 사이의 값 차이가 없음을 확인하고, FFT 연산 수행 시 병렬처리 구조를 순차적으로 입력하는 구조로 변경하여 multiplier의 개수와 FPGA 리소스 사용량을 감소 시키려고 한다.
이러한 오차를 효과적으로 줄여 매질의 측정 오차를 개선시킬 수 있는 도플러 신호를 이용한 레벨계가 사용되고 있으나 신호처리 단계가 많아지고 연산속도가 필요하게 되어 하드웨어 복잡도가 증가하며 고비용 구조가 요구된다(Gwak, 2017). 본 논문에서는 기존 레벨계의 신호처리 단계의 복잡성 및 신호처리 연산량 증가에 대한 개선 방법을 제안하고자 한다. 고비용 구조의 레벨계 신호처리 연산 구조를 변경하여 연산량을 줄이고 FPGA의 리소스를 줄일 수있는 방안을 제시하려고 한다.
본 논문에서는 원격측정 레벨계의 신호처리 연산 구조를 변경하여 연산량을 줄이고 요구되는 FPGA의 리소스를 줄일 수 있는 방안을 제시하였다. 많은 입출력 신호 개수와 복잡한 연산 구조를 개선하기 위하여 도플러 위상 보상값을 미리 계산하여 FFT 연산 수행 시 순차적으로 입력하는 구조로 변경하여 연산에 필요한 multiplier의 개수를 줄여 FPGA 연산량 및 하드웨어 구현 비용을 줄일 수 있다.
원격 측정 레이다 레벨계의 신호처리 연산 구조를 개선하기 위해 먼저 신호처리 구조와 기능에 대해 알아보고자 한다. 레이다 레벨계의 신호처리 구조는 크게 아날로그 영역과 디지털 영역으로 구분할 수 있다.

제안 방법

안테나로부터 방사된 송신 신호가 Corner reflector 에 반사되어 RF 수신부를 거쳐 계측기를 통해 SNR을 측정하였다. Corner reflector의 위치를 이동해가면서 비트주파수의 변화를 관찰 하고 측정 데이터를 이용하여 거리 및 속도를 측정하였다. Table 3은 제안 신호처리 연산 구조 적용 전과 후의 주요 성능 지표를 비교한 내용이다.
기존 신호처리 연산 구조의 레벨계 설계 파라미터를 적용해 MATLAB에서 시뮬레이션한 값과 연산 구조 개선 후의 값을 비교 분석하기 위해 Fig. 11과 같이 레벨계의 시험 환경을 구성하였다. 신호발생기에서 수신 신호를 모사하여 레벨계로 I/Q 신호를 입력하고 레벨계의 동기를 맞추기 위한 동기 클럭도 신호발생기를 통해 입력한다.
7 kHz 가 된다. 따라서 ADC의 샘플링 주파수는 약70 kHz의 2배인 140 kHz로 설정하여 시험하였다.
신호발생기에서 수신 신호를 모사하여 레벨계로 I/Q 신호를 입력하고 레벨계의 동기를 맞추기 위한 동기 클럭도 신호발생기를 통해 입력한다. 수신신호의 신호처리와 FPGA와 MCU에서 주파수를 변조하기 위한 제어신호를 제어 PC를 통해 명령을 보내고, 신호처리 연산을 통해 출력되는 디지털 신호는 제어 PC의 JTAG을 통해 저장하고 분석한다.
고비용 구조의 레벨계 신호처리 연산 구조를 변경하여 연산량을 줄이고 FPGA의 리소스를 줄일 수있는 방안을 제시하려고 한다. 신호처리 단계별 근사화 기법을 적용하여 기존의 신호처리 구조와 개선 구조 사이의 값 차이가 없음을 확인하고, FFT 연산 수행 시 병렬처리 구조를 순차적으로 입력하는 구조로 변경하여 multiplier의 개수와 FPGA 리소스 사용량을 감소 시키려고 한다. 논문의 구성으로 2장에서 원격 측정 레벨계의 개요 및 구성에 대해 설명하고, 3장에서는 신호처리 연산 구조 개선 방법을 제안하고, 4장에서는 결과 분석에 대한 고찰을 하였으며, 결론은 5장에서 정리하였다.
신호처리 로직 절차는 안테나로부터 입력되는 수신 신호에 Deramping을 수행하고 도플러 영역의 CFAR 처리 및 거리 정보를 획득하고, 위치정보를 입력 받아 위상보정 및 각도를 측정한다. 측정된 데이터는 제어장치를 통해 운용정보 해석이 이루어지며 이러한 신호처리 작업은 스케줄러를 통해 우선순위와 동작시간을 고려하여 수행된다.
거리는 주파수 대역폭과 Sweep 시간에 의해 결정되고, 속도는 레이다의 중심주파수와 도플러 주파수에 의해 결정되며, 레이다 신호처리 시 샘플링 주파수와 FFT point 수에 의해 분해능이 결정된다. 신호처리 연산구조 개선을 검증하기 위한 시스템의 목표 탐지거리는 최대 50 m 이상이며 이를 충족하기 위한 설계 파라미터를 Table 1에 blake chart 형태로 정리하였다. 중심주파수는 10 GHz, 최대 송신 출력은 1 mW, dwell time은 5 ms, 안테나 송신 이득 10 dB, 안테나 수신 이득 10 dB 일 때, 최대 탐지 거리는 약 63 m이다.
안테나로부터 방사된 송신 신호가 Corner reflector 에 반사되어 RF 수신부를 거쳐 계측기를 통해 SNR을 측정하였다.

성능/효과

12는 신호처리 연산 블럭의 FPGA 로직 설계 및 타이밍 다이어그램이며 연산 구조를 개선한 신호처리 블록의 FPGA에서 실제 출력 데이터를 추출할 수 있다. MATLAB 시뮬레이션값과 FPGA의 로직의 출력값을 추출하여 서로 비교한 후, MATLAB 시뮬레이션을 통해 계산한 기준값과 앞장에서 제안한 개선 구조로 변경한 값을 비교하여 차이가 없음을 확인 하고 값 차이가 있다면 신호처리 결과가 다르게 나타난다.
기존의 DDC, LPF, 윈도우 함수, mixing을 거쳐 FFT, 1/SQRT(sample)의 스케일링 처리와 도플러 위상 보상을 하는 방식을 1/SQRT(sample) 스케일링 처리와 도플러 위상 보상을 사전에 계산한 후 윈도우 함수와 mixing, FFT, 도플러 필터링을 거치는 순서로 연산 구조를 개선하면 2048개의 동시 입출력 신호를 순차적 입력으로 변경 처리할 수 있어 8192개의 필요 multiplier의 개수를 4개로 대체할 수 있어 FPGA 처리 연산량 감소 및 저비용 구조를 얻을 수 있다. 연산 구조 개선 결과를 반영한 시스템 성능 시험을 위해 Corner reflector를 설치하여 Fig.
도플러 위상 보정과 스케일링 블록이 FFT 입력으로 이동하면 순차적으로 입력되는 입력 샘플에 동작하므로 multiplier 개수는 4개가 필요하다. 따라서 기존의 8192개의 multiplier로 복잡한 연산을 수행하는 구조를 개선 구조로 변경하여 요구되는 multiplier 개수를 줄이고 도플러 위상 보정과 스케일링 블록은 미리 계산한 값을 사용하여 신호처리 단계를 줄여 연산량을 줄일 수 있다. 또한 요구되는 multiplier 개수가 줄어들어 대용량 FPGA의 사용이 필요하지 않아 비용적인 측면과 공간 활용에서도 유리하다.
이것은 사전에 계산한 스케일링 블록과 도플러 보상값을 저장하는데 공간이 늘어나 Logic Cells이 더 필요하며, 반대로 Block RAM은 FFT의 병렬 처리가 순차처리로 변경되면서 개수가 줄어들게 되었으며 전체 FPGA의 리소스 사용률은 81%에서 73%로 감소하였다. 레벨계의 레이다 성능 측면을 비교해보면 비트주파수 약 2.7 kHz에서 SNR 값은 -52.09 dB와 -51.17 dB로 거의 차이가 없음을 보여주어 개선 구조에서도 탐지 성능에 차이가 없음을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 원격측정 레벨계의 신호처리 연산 구조를 변경하여 연산량을 줄이고 요구되는 FPGA의 리소스를 줄일 수 있는 방안을 제시하였다. 많은 입출력 신호 개수와 복잡한 연산 구조를 개선하기 위하여 도플러 위상 보상값을 미리 계산하여 FFT 연산 수행 시 순차적으로 입력하는 구조로 변경하여 연산에 필요한 multiplier의 개수를 줄여 FPGA 연산량 및 하드웨어 구현 비용을 줄일 수 있다. 이와 같은 원격측정 레벨계에서 신호처리 연산량은 레벨계의 설계 방향 및 하드웨어 구성을 결정하는데 중요한 요소로서 신호처리 단계별 근사화 기법을 적용하여 신호처리 연산량을 줄이고 고성능 DSP나 FPGA에 의존하지 않고 저렴한 비용으로 레벨계를 구현할 수 있다.
제안 신호처리 연산 구조에서 multiplier 개수가 1024 pts를 기준으로 8192개에서 4개로 감소하였으며, 도플러 보상값에 대한 FPGA Logic Cells 은 2029개에서 3086 개로 증가하였다. 이것은 사전에 계산한 스케일링 블록과 도플러 보상값을 저장하는데 공간이 늘어나 Logic Cells이 더 필요하며, 반대로 Block RAM은 FFT의 병렬 처리가 순차처리로 변경되면서 개수가 줄어들게 되었으며 전체 FPGA의 리소스 사용률은 81%에서 73%로 감소하였다. 레벨계의 레이다 성능 측면을 비교해보면 비트주파수 약 2.
13과 같이 나타낸 것이다. 전체 샘플 결과가 10 -5 범위 안에서 일치하는 것으로 신호처리 연산 개선 방법 적용전과 후의 결과값 차이가 없음을 확인할 수 있다
제안 신호처리 연산 구조에서 multiplier 개수가 1024 pts를 기준으로 8192개에서 4개로 감소하였으며, 도플러 보상값에 대한 FPGA Logic Cells 은 2029개에서 3086 개로 증가하였다. 이것은 사전에 계산한 스케일링 블록과 도플러 보상값을 저장하는데 공간이 늘어나 Logic Cells이 더 필요하며, 반대로 Block RAM은 FFT의 병렬 처리가 순차처리로 변경되면서 개수가 줄어들게 되었으며 전체 FPGA의 리소스 사용률은 81%에서 73%로 감소하였다.

후속연구

이와 같은 원격측정 레벨계에서 신호처리 연산량은 레벨계의 설계 방향 및 하드웨어 구성을 결정하는데 중요한 요소로서 신호처리 단계별 근사화 기법을 적용하여 신호처리 연산량을 줄이고 고성능 DSP나 FPGA에 의존하지 않고 저렴한 비용으로 레벨계를 구현할 수 있다. 점차 다양한 기능과 고성능이 요구되는 설치 환경 추세를 고려하면 신호처리 단계별 연산량 감소 및 FPGA 리소스 사용량을 줄이는 것이 시스템 성능 향상을 가져올 수 있을 것이다

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	레이다 레벨계는 어떤 용도로 사용되고 있는가?	레이다 레벨계는 석유, 화학, 곡물류, 물, 제약, 시멘트, 석탄 등 다양한 산업에서 레벨 측정 용도로 사용되고 있다. 특히 수자원 관리에 필요한 산업용 센서로서 홍수 감시, 하수 처리장, 수력 발전소 운영 등 안전, 유지관
	마이크로파를 이용한 레벨계의 측정 오차를 줄이기 위해 사용되는 레벨계와 그 레벨계의 문제점은?	또한 공간 매질의 레벨을 측정할 때 발생하는 오차도 레벨계의 정확도를 감소시키는 주요한 원인이 된다. 이러한 오차를 효과적으로 줄여 매질의 측정 오차를 개선시킬 수 있는 도플러신호를 이용한 레벨계가 사용되고 있으나 신호처리 단계가 많아지고 연산속도가 필요하게 되어 하드웨어 복잡도가 증가하며 고비용 구조가 요구된다(Gwak, 2017). 본 논문에서는 기존 레벨계의 신호처리 단계의 복잡성 및 신호처리 연산량 증가에 대한 개선 방법을 제안하고자 한다.
	비접촉식의 장점은?	, 2015). 접촉식은 측정기의 일부가 매질과 지속적으로 접촉하게 되므로 성능 저하 및 청결 등에 단점이 있으며 비접촉식은 레이저, 초음파, 마이크로파 등의 기법을 사용하여 온도, 압력, 가스 등 매질에 상관없이 고정밀의 측정 결과를 얻을 수 있는 장점이 있지만, 사용하는 방식에 따라 레이저는 투명한 유체에 사용하기 어려우며, 초음파는 탱크 내부의 압력, 온도에 따라 정확도에 영향을 준다(Ji and Lee, 2012). 이러한 비접촉식 가운데 마이크로파를 이용한 레이다 레벨계는 가장 높은 정확도 및 유지, 보수의 용이성 때문에 발전소 및 물류 현장, 하수처리장 등의 운영에 많이 채택되고 있으며, FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) 방식 레이다 레벨계에 대한 관심이 더욱 증가하고 있다(Emerson Process Management, 2019).

참고문헌 (17)

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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