[논문]국지성 호우 관측을 위한 FPGA 기반의 전파강수계 신호처리 설계

최정호; 이배규; 박형삼; 박정민; 임상훈

doi:10.6109/jkiice.2020.24.9.1215

국지성 호우 관측을 위한 FPGA 기반의 전파강수계 신호처리 설계
Design of FPGA-based Signal Processing of EWRG for Localized Heavy Rainfall Observation 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.24 no.9, 2020년, pp.1215 - 1223

최정호 (Department of Automatic System, Chosun College of Science & Technology) , 이배규 (Department of Automatic System, Chosun College of Science & Technology) , 박형삼 (Department of Computer Engineering, Chonnam National University) , 박정민 (Department of Automatic System, Chosun College of Science & Technology) , 임상훈 (Department of Land, Water and Environment Research, Korea Institute of Civil engineering and Building Technology)

초록
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최근 서울 경기를 비롯한 전국에서 국지성 집중호우, 태풍 등 악천후 관련 자연재해가 증가함에 따라 이에 대한 방재 및 물관리 대책이 필요한 실정이다. 이러한 수재해를 관측하기 위해 사용되는 우량계는 지상의 강우를 연속적·직접적으로 측정할 수 있는 장점이 있는 반면, 우량계 미설치 영역에 대한 공간적인 강우 분포를 정확하게 제공할 수 없다. 이러한 문제를 해결하고자 강수의 공간분포를 측정할 수 있는 전자파 기반 센서인 전파강수계(EWRG, Electromagnetic Wave Rain Gauge)를 개발하였다. 본 논문에서는 전파강수계의 FPGA 기반 신호처리 설계 방법을 제안한다. 전파강수계의 신호처리는 크게 LFM 파형의 ADC 및 DDC와 펄스압축, 상관 계수 및 강수 파라미터 산정으로 설계하였다. 본 연구를 통해 LFM 파형과 펄스압축 신호를 이론적으로 분석하였으며, 전파강수계 신호처리 설계를 위해서 FPGA 기반의 신호처리 설계 및 검증을 수행하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, the number of natural disasters caused by inclement weather conditions such as localized heavy rainfall, Typhoon, etc. is increasing in Korea, which requires relevant prevention and water management measures. Rain gauges installed on the ground have strengths in continuously·directly measures ground precipitation but cannot provide accurate information on spatial precipitation distribution in the areas without the rain gauges. The present research has designed and developed an electromagnetic-based multi-purpose precipitation gauge(EWRG, Electromagnetic Wave Rain Gauge) that can measure rainfall at the real time, by overcoming spatial representativeness. In this paper, we propose an FPGA-based signal processing design method for EWRG. The signal processing of the EWRG was largely designed by calculating the ADC and DDC of the LFM waveform, pulse compression, correlation coefficient and estimating the precipitation parameter. In this study, the LFM waveform and pulse compressed signal were theoretically analyzed.

주제어

표/그림 (20)

그림 Fig. 1 EWRG system diagram
표 Table. 1 Specifications of EWRG system
그림 Fig. 2 LFM transmitting and receiving concept
그림 Fig. 3 Pulse compression ratio
그림 Fig. 4 Signal processor circuit card assembly composition
그림 Fig. 5 Signal processing function flowchart
표 Table. 2 Specification of EWRG Signal Processor
그림 Fig. 6 Operating concept of PL part by triggers
그림 Fig. 7 ADC and DDC concept
그림 Fig. 8 Pulse compression process
그림 Fig. 9 Meteorological Variable calculation module structure
그림 Fig. 10 ADC raw data created by simulation
그림 Fig. 11 DDC-processed I/Q data
그림 Fig. 12 Result of multiplying ADC data with cosine and sine
그림 Fig. 13 Relative size of pulse compression results (no window)
그림 Fig. 14 Relative size of pulse compression results (Blackman window)
그림 Fig. 15 Example of correlation coefficients and meteorological variables calculation
그림 Fig. 16 Schematic diagram of rain gauge(KICT)
표 Table. 3 Difference verification of EWRG and Rain Gauge of the experiments in the Fig. 16.
그림 Fig. 17 Distribution of precipitation for the EWRG and Rain Gauge

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구를 통해 국내외 최초로 기존 원통형 지상 우량계가 갖는 공간적 대표성 부족 문제를 극복하면서 강우, 강설 및 바람장을 동시에 측정할 수 있는 전자파 기반의 다목적 강수계를 개발하였다. 이는 지상 부근의 저고도에서 강수의 공간적 분포를 측정하기 위한 신개념의 강우량, 강설, 바람장 측정 장비로서 네트워크 기반의 전파강수계를 개발하였다.

제안 방법

ADC 샘플링과 DDC, 펄스압축 기능은 그림 6과 같이 외부 트리거에 동기를 맞춰 매 주기 100us(1/ 10kHz PRF) 단위로 처리를 수행한다. 상관계수 계산은 펄스 압축 된 128주기(=12.
의미한다. LFM 신호를 생성하기 위해서 신호의 위상을 변화시키는 수식을 이용하여 구현하였다. 식 (1)과 같이 LFM 신호의 θ(t)를 정의하고, 시간 변수 t를 루프의 반복 횟수(i)와 시간 간격(Δt)의 곱으로 변환하여 식 (2)와 같이 나타낼 수 있다.
또한 본 연구를 통해 LFM 방식의 신호를 이론적으로 분석하고, 실제 LFM 파형 구현시 적용 가능한 신호처리 설계 및 모의실험을 수행하여 거리 및 속도를 검출하였다. LFM 파형의 신호처리 시뮬레이션을 수행하기 위해 ADC raw data를 모의하였으며, 이를 DDC 처리한 후 I/Q 데이터를 생성하였다. 또한 이를 펄스 압축한 후 상관관계 및 기상변수를 산출하는 과정의 모의실험을 수행하며 검증하였다.
ZYNQ 프로세서의 신호처리 로직 및 소프트웨어 기능을 검증하기 위하여 PC 기반의 MATLAB에서 ADC raw data에 해당하는 가상 데이터를 생성하고 이로부터 신호처리를 수행하여 로직 및 소프트웨어 동작 기능을 확인하였다.
전파강수계 신호처리기는 LFM 방식의 전파를 동시 이중편파로 송수신하여 펄스 압축을 통해 강우, 강설 및 바람장을 동시에 측정할 수 있으며, 실제 LFM 레이더 구현시 적용 가능한 신호처리 설계 및 모의실험을 수행하여 거리 및 속도를 검출하였다. 또한 LFM 레이더의 신호처리 시뮬레이션을 수행하기 위해 ADC raw data를 모의하였으며, 이를 DDC 처리한 후 I/Q 데이터를 생성하였다. 또한 이를 펄스 압축한 후 상관관계 및 기상변수를 산출하는 과정의 모의실험을 수행하였다.
또한 세계 최초로 기존 원통형 지상우량계가 갖는 공간적 대표성 부족 문제를 극복하면서 강우, 강설 및 바람장을 동시에 측정할 수 있는 전자파 기반의 다목적 강수계 신호처리기를 개발하였다. 또한 본 연구를 통해 LFM 방식의 신호를 이론적으로 분석하고, 실제 LFM 파형 구현시 적용 가능한 신호처리 설계 및 모의실험을 수행하여 거리 및 속도를 검출하였다. LFM 파형의 신호처리 시뮬레이션을 수행하기 위해 ADC raw data를 모의하였으며, 이를 DDC 처리한 후 I/Q 데이터를 생성하였다.
본 연구는 10km 이내의 근거리 국지성 호우 탐지를 목적으로 기존의 펄스 기상레이더 대신 저전력으로 운용가능하며 분해능이 높은 LFM 방식의 전자파를 적용하였다. 또한 세계 최초로 기존 원통형 지상우량계가 갖는 공간적 대표성 부족 문제를 극복하면서 강우, 강설 및 바람장을 동시에 측정할 수 있는 전자파 기반의 다목적 강수계 신호처리기를 개발하였다. 또한 본 연구를 통해 LFM 방식의 신호를 이론적으로 분석하고, 실제 LFM 파형 구현시 적용 가능한 신호처리 설계 및 모의실험을 수행하여 거리 및 속도를 검출하였다.
LFM 파형의 신호처리 시뮬레이션을 수행하기 위해 ADC raw data를 모의하였으며, 이를 DDC 처리한 후 I/Q 데이터를 생성하였다. 또한 이를 펄스 압축한 후 상관관계 및 기상변수를 산출하는 과정의 모의실험을 수행하며 검증하였다.
LFM 파형의 신호처리 시뮬레이션을 수행하기 위해 ADC raw data를 모의하였으며, 이를 DDC 처리한 후 I/Q 데이터를 생성하였다. 또한 이를 펄스 압축한 후 상관관계 및 기상변수를 산출하는 과정의 모의실험을 수행하며 검증하였다.
계산을 처리한다. 먼저 선택 사항으로 거리 평균을 수행한 후 임계변수와 기상변수를 계산한다. 여기서 기상 변수는 단일편파 변수인 Z, V, W 외에 이중편파 변수인 ZDR, LDR, ρHV, ΦDP, KDP을 산출한다.
기존의 기상용 강우 센서는 200km 이상의 원거리 강수 탐지 목적의 고출력 송신을 할 수 있는 펄스 레이더로써, 대부분 중대형의 S 밴드 및 C 밴드 기상레이더를 사용하고 있다[3]. 본 연구는 10km 이내의 근거리 국지성 호우 탐지를 목적으로 기존의 펄스 기상레이더 대신 저전력으로 운용가능하며 분해능이 높은 LFM 방식의 전자파를 적용하였다. 또한 세계 최초로 기존 원통형 지상우량계가 갖는 공간적 대표성 부족 문제를 극복하면서 강우, 강설 및 바람장을 동시에 측정할 수 있는 전자파 기반의 다목적 강수계 신호처리기를 개발하였다.
단위로 처리를 수행한다. 상관계수 계산은 펄스 압축 된 128주기(=12.8ms)의 데이터를 모아서 처리하고 그 결과를 전송한다. ADC 샘플링은 H채널, V채널 각각에 대하여 36MHz의 IF 입력에 대하여 16bit 48M SPS로 수행한다.
먼저 선택 사항으로 거리 평균을 수행한 후 임계변수와 기상변수를 계산한다. 여기서 기상 변수는 단일편파 변수인 Z, V, W 외에 이중편파 변수인 ZDR, LDR, ρHV, ΦDP, KDP을 산출한다. Z, V, W 는 H편파와 V편파 각각에 대하여 산출한다.
이는 지상 부근의 저고도에서 강수의 공간적 분포를 측정하기 위한 신개념의 강우량, 강설, 바람장 측정 장비로서 네트워크 기반의 전파강수계를 개발하였다. 전파강수계 신호처리기는 LFM 방식의 전파를 동시 이중편파로 송수신하여 펄스 압축을 통해 강우, 강설 및 바람장을 동시에 측정할 수 있으며, 실제 LFM 레이더 구현시 적용 가능한 신호처리 설계 및 모의실험을 수행하여 거리 및 속도를 검출하였다. 또한 LFM 레이더의 신호처리 시뮬레이션을 수행하기 위해 ADC raw data를 모의하였으며, 이를 DDC 처리한 후 I/Q 데이터를 생성하였다.
실시했다. 전파강수계의 신호 중 반사도(Z)와 차등 반사도(ZDR), 비차등위상차(KDP)를 강우량으로 환산하여 표 3과 같이 지상우량계와 비교하였으며, 그림 16 에 표시된 지상우량계 중 정상적으로 강우량을 수집한 녹색의 우량계를 대상으로 비교하였다.

대상 데이터

ADC 샘플링은 H채널, V채널 각각에 대하여 36MHz의 IF 입력에 대하여 16bit 48M SPS로 수행한다. 1주기 100us 중 실제 데이터 획득은 68us 동안 수행하므로 매 주기마다 68us × 48MSPS = 3264개의 샘플이 획득된다.

데이터처리

그림 16과 같이 전파강수계의 신호 검증을 위해 한국건설기술연구원 SOC 센터의 지상우량계와의 비교 검증을 실시했다. 전파강수계의 신호 중 반사도(Z)와 차등 반사도(ZDR), 비차등위상차(KDP)를 강우량으로 환산하여 표 3과 같이 지상우량계와 비교하였으며, 그림 16 에 표시된 지상우량계 중 정상적으로 강우량을 수집한 녹색의 우량계를 대상으로 비교하였다.

이론/모형

본 연구에서 사용한 DDC 방법을 검증하기 위하여 일반적인 DDC 방법을 적용하였다. 일반적으로 DDC는 ADC 샘플링된 신호에 cos(2πf0n)과 sin(2πf0n)을 곱하고 lowpass filtering을 통하여 고주파 성분은 제거하고 저주파 성분만 남긴 후에 기저대역의 샘플 개수에 해당하도록 decimation을 취하게 된다.

성능/효과

사용하는 경우 성능에 영향을 끼친다. 또한 거리 분해능은 펄스 폭이 짧을수록 증가하며 높은 탐지확률 및 신호대 잡음 비(SNR)는 펄스 폭이 클수록 증가한다. 따라서 그러므로 탐지능력(SNR)을 유지하면서 거리 분해능을 향상시켜기 위해서 펄스 압축을 수행한다.
전파 강 수계의 신호 검증 결과에 대한 지상 우량계와의 평가 결과는 정확도에서 0.7% ~ 9.3%의 우수한 값을 보여 주고 있다. 이러한 결과로부터 전파강수계가 기존의 주요 지점 중심 우량계 등의 의존에서 벗어나 보다 효과적인 관측 방법이 될 수 있을 것으로 여겨진다.

후속연구

3%의 우수한 값을 보여 주고 있다. 이러한 결과로부터 전파강수계가 기존의 주요 지점 중심 우량계 등의 의존에서 벗어나 보다 효과적인 관측 방법이 될 수 있을 것으로 여겨진다.
또한 이를 펄스 압축한 후 상관관계 및 기상변수를 산출하는 과정의 모의실험을 수행하였다. 이러한 기술을 바탕으로 향후 이 중 편파 관측 변수들에 대한 신호처리 검증 및 개선과 강수량 추정 모델 개발에 대한 연구를 집중할 계획이다.

참고문헌 (8)

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상세보기
T. Soren, "Weather Radar Rainfall Data in Urban Hydrology," Hydrology and Earth System Sciences, vol. 21, pp. 1359-1380, 2017. DOI: 10.5194/hess-21-1359-2017.

상세보기
B. J. Jang, W. Kim, S. H. Lim and J. H. Choi, "Analysis of Rainfall Cases and Their Observed Signal from Prototype of Electromagnetic Wave Rain Gauge," The Institute of Electronics and Information Engineers Conference, 2018.
J. H. Yoon, S. O. Yoo, D. J. Lee and S. H. Ye, "LFM Radar Implemented in SDR Architecture," The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, vol. 29, no. 4, pp. 308 - 315, 2018. DOI: 10.5515/KJKIEES.2018.29.4.308.

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H. Chen, "High-quality Pulse Compression of Pre-chirped Pulses in Fiber Amplifiers," CLEO: Science and Innovationsm, 2012.
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J. H. Choi, C. S. Yoo, S. H. Lim, M. S. Han and B. K. Lee, "Quality Control Algorithm of Rainfall Radar Image for Uncertainty of Rainfall," Journal of Korea Multimedia Society, vol. 20, no. 12, pp. 1874-1889, 2017. DOI: 10.9717/kmms.2017.20.12.1874.

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저자의 다른 논문 :

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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