[논문]윈드프로파일러의 평균모멘트 값을 이용한 도플러 파워 스펙트럼 및 시계열 원시신호 시뮬레이션기법 개발

이상윤; 이규원

doi:10.13067/jkiecs.2020.15.6.1037

윈드프로파일러의 평균모멘트 값을 이용한 도플러 파워 스펙트럼 및 시계열 원시신호 시뮬레이션기법 개발
Development of Simulation Method of Doppler Power Spectrum and Raw Time Series Signal Using Average Moments of Radar Wind Profiler 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.15 no.6, 2020년, pp.1037 - 1044

이상윤 ((주)에스이랩) , 이규원 (경북대학교 천문대기과학과)

초록
AI-Helper

윈드프로파일러(RWP, radar wind profiler)는 기상 상태와 관계없이 시공간 분해능이 높은 바람장 자료를 제공하며 생산된 바람의 정확도나 품질에 대한 검증이 필수적이다. 기존 정확도 검증 방식은 레윈존데와의 동시 관측을 통해 윈드프로파일러에서 생성된 바람 벡터를 기준 자료로 활용하는 것이다. 본 연구에서는 평균 모멘트 자료로부터 스펙트럼과 원시 시계열 자료를 시뮬레이션하는 알고리즘을 통해 윈드프로파일러의 신호처리 알고리즘을 단계별로 검증하는 방안을 제시하고, LAP-3000의 원시 자료와의 비교를 통해 해당 알고리즘의 가능성을 확인하였다. 기상 신호의 밀도 함수를 모멘트값을 인자로 하는 왜곡된 정규 분포의 밀도 함수로 가정하여 생성하였고, 난수를 통해 시뮬레이션 스펙트럼을 생성하였다. 또한, 난수 위상과 역 이산푸리에 변환으로 간섭 평균된 시뮬레이션 원시 시계열 자료를 생성하고 최종적으로 디리클레 분포(Dirichlet distribution)를 통해 간섭 평균 전 단계의 원시 시계열 자료를 생성하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Since radar wind profiler (RWP) provides wind field data with high time and space resolution in all weather conditions, their verification of the accuracy and quality is essential. The simultaneous wind measurement from rawinsonde is commonly used to evaluate wind vectors from RWP. In this study, the simulation algorithm which produces the spectrum and raw time series (I/Q) data from the average values of moments is presented as a step-by-step verification method for the signal processing algorithm. The possibility of the simulation algorithm was also confirmed through comparison with the raw data of LAP-3000. The Doppler power spectrum was generated by assuming the density function of the skew-normal distribution and by using the moment values as the parameter. The simulated spectrum was generated through random numbers. In addition, the coherent averaged I/Q data was generated by random phase and inverse discrete Fourier transform, and raw I/Q data was generated through the Dirichlet distribution.

주제어

표/그림 (6)

표 표 1. LAP-3000의 저층 방식 및 고층 방식 Table 1. Low mode and high mode for LAP-3000
그림 그림 1. 북쪽 빔의 (a) 고도 250m와 (b) 고도 2000 m에서 비간섭 평균된 원시 스펙트럼 및 왜곡된 정규 분포 가정을 통한 기상 신호와 잡음의 스펙트럼 Fig. 1 Incoherent averaged original raw spectrum and spectrum of weather signal plus noise generated by skew-normal distribution assumption at an altitude of (a) 250 m and (b) 2000 m for the north beam.
그림 그림 2. 북쪽 빔의 (a) 고도 250m와 (b) 고도 2000 m에서 원시 스펙트럼과 시뮬레이션 스펙트럼 Fig. 2 Original raw spectrum and simulation spectrum at an altitude of (a) 250 m and (b) 2000 m for the north beam.
그림 그림 3. 북쪽 빔의 (a) 고도 250m와 (b) 고도 2000 m에서 비간섭 평균된 원시 스펙트럼과 비간섭 평균된 시뮬레이션 스펙트럼 Fig. 3 Incoherent averaged original raw spectrum and incoherent averaged simulation spectrum at an altitude of (a) 250 m and (b) 2000 m for the north beam.
그림 그림 4. 간섭 평균된 원시 I/Q 자료 및 간섭 평균된 시뮬레이션 I/Q의 (a) 정위상 채널 성분과 (b) 직교위상 채널 성분 Fig. 4 (a) In-phase component and (b) quadrature-phase component of coherent averaged raw I/Q and coherented averaged simulation I/Q
그림 그림 5. 간섭 평균된 원시 I/Q 자료 및 간섭 평균 전 시뮬레이션 I/Q의 (a) 정위상 채널 성분과 (b) 직교위상 채널 성분. 시뮬레이션에 사용된 간섭 평균 수는 2로 원시 자료에 사용된 것과 같다. 시뮬레이션을 통해 산출된 2개의 I/Q 자료를 각 채널에서 빨간색과 파란색으로 나타내었고, 투명도 설정에 의해 겹치는 부분은 보라색으로 나타난다. Fig. 5 (a) In-phase component and (b) quadrature-phase component of coherent averaged raw I/Q and simulation I/Q. The number of coherent integration used in the simulation is 2, which is the same as used in raw I/Q data. The two I/Q simulations are presented in red and blue on each channel, and the overlap is shown in purple by the transparency setting.

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

그러나 국내에서 운용되는 윈드프로파일러는 전량 수입에 의존하고 있고, 제조사별로 자체적인 신호처리 알고리즘을 구축하고 있기 때문에 서로 다른 장비 간의 유기적인 활용이 어렵고, 또 장비의 정확도나 품질에 문제가 있을 경우 그 원인을 분석하기가 매우 까다롭다. 이를 위해 본 연구에서는 시뮬레이션을 통한 스펙트럼과 시계열 I/Q 자료의 생성으로 신호처리 알고리즘의 단계별 검증 가능성을 제시하였다.

가설 설정

250 m and (b) 2000 m for the north beam.
여기서 시계열 I/Q 자료는 무수히 많은 산란 입자들에 의해 후방 산란된 전파의 중첩으로 이루어져 있기 때문에 중심극한정리(central limit theorem)에 의해 정위상 채널 성분 I와 직교위상 채널 성분 Q의 밀도함수는 가우시안의 형태를 가진다고 가정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 기상 신호 스펙트럼을 기본적으로 가우시안분포로 가정하고, 3차 모멘트인 왜도 항목을 고려하기위해 왜곡된 정규 분포(skewed normal distribution) 를 사용하여 시뮬레이션을 수행한다. 0차에서 3차 모멘트를 포함한 기상 신호의 스펙트럼은 식 (1)과 같다.

제안 방법

기상 신호를 생성하였다[10]. 그리고 D. S. Zrnić의시뮬레이션 알고리즘을 통해 스펙트럼과 간섭 평균된시계열 I/Q데이터를 생성하여 LAP-3000의 자료 중신호처리 알고리즘에서 같은 단계에 있는 원시 자료와 각각 비교하는 과정을 수행하였다. 또한 디리클레분포(Dirichlet distribution)를 사용해 합이 1인 요소들을 생성하는 것으로 간섭 평균의 역과정을 수행하는 방안을 제시하고, 최종적으로 윈드프로파일러의 원시 관측 자료인 I/Q 자료를 생성하였다.
다음으로 실제 관측 자료와 유사한 형태의 스펙트럼을 시뮬레이션하기 위해 난수를 사용하여 기상 스펙트럼을 생성하는 알고리즘을 적용하였다. 해당 알고리즘은 지수적으로 분포한 신호와 잡음의 합이 나타내는 확률밀도함수를 식 (2)와 같이 정의한다.
따라서 본 연구에서는 디리클레 분포(Dirichlet distribution) 를 통해 시계열 I/Q 자료의 각 표본점에 대하여 총합이 1인 난수를 생성하는 방식으로 간섭 평균의 역산 과정을 진행한다.
이렇게 얻어진 스펙트럼은 신호처리 단계에서 비간섭 평균 과정을 거치기 전의 스펙트럼이다. 따라서 비교를 위해 원시 시계열 I/Q 파일로부터 시계열 및 주파수 계열 신호처리과정을 통해 원시 스펙트럼을 산출하였다. 그 결과 식 (4)를 통한 시뮬레이션 스펙트럼이 원시 스펙트럼과 유사한 수준의 잡음 변동성을 가지며, 첨두도 잘 모사함을 확인할 수 있었다 (그림 2).
Zrnić [9]의 시뮬레이션 알고리즘을 통해 적절한 잡음수준과 0과 1 사이의 균일하게 분포하는 난수를 통해 시뮬레이션 스펙트럼을 생성하였고, 원시 I/Q 자료로 생성한 스펙트럼 및 비간섭 평균된 원시 스펙트럼 자료와의 비교를 통해 시뮬레이션으로 생성된 스펙트럼이 실제 기상 신호와 유사하다는 것을 보였다. 또한 0 에서 2 사이의 균일하게 분포하는 난수를 통해 위상정보를 추가하는 방안을 통해 스펙트럼으로부터 간섭 평균된 시뮬레이션 I/Q 자료를 생성하고, 디리클레 분포를 통해 간섭 평균 전 단계의 I/Q 자료도 생성하였다.
Zrnić의시뮬레이션 알고리즘을 통해 스펙트럼과 간섭 평균된시계열 I/Q데이터를 생성하여 LAP-3000의 자료 중신호처리 알고리즘에서 같은 단계에 있는 원시 자료와 각각 비교하는 과정을 수행하였다. 또한 디리클레분포(Dirichlet distribution)를 사용해 합이 1인 요소들을 생성하는 것으로 간섭 평균의 역과정을 수행하는 방안을 제시하고, 최종적으로 윈드프로파일러의 원시 관측 자료인 I/Q 자료를 생성하였다.
본 연구에서는 신호처리 알고리즘의 단계별 검증자료를 생성하는 방안으로 우선 LAP-3000의 원시 모멘트 데이터를 이용해 왜곡된 정규 분포(skew normal distribution)의 밀도 함수 형태를 가지는 가상의 기상 신호를 생성하였다[10]. 그리고 D.
본 장에서는 기상청 북강릉 지점의 윈드프로파일러에서 수집된 저층 방식 자료를 사용하여 시뮬레이션한 스펙트럼의 결과를 기술한다.
따라서 윈드프로파일러로 관측한 자료에서 실제 기상 신호를 잘 분석해내기 위해 적절한 범위의 간섭 평균 수를 시험하는 것은 매우 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 I/Q 자료의 각 표본점에 대해 디리클레 분포를 사용한 난수 생성기로 총합이 1인 간섭 평균 수 만큼의 요소들을 산출하고, 해당 요소를 간섭 평균 전 I/Q 자료들의 간섭 평균값에 대한 비율로 산정하여 시뮬레이션의 범위를 간섭 평균 과정의 이전단계까지 확장하였다.
것이다. 해당 윈드프로파일러는 1290MHz의 극초단파 중심주파수를 이용하여 천정으로부터 15° 기울어진 동서남북 사방과 연직으로 전자기파를 송신 및 수신하여 연직 풍속 및 수평 풍향/풍속의 고도별바람장(wind field)을 제공한다. 장비의 관측은 저층 방식(low mode)과 고층 방식(high mode)의 두 가지 방식으로 운영된다.

대상 데이터

시뮬레이션에 사용되는 입력 자료는 0차에서 3차 모멘트 데이터로, 총수신 전력, 평균 도플러 속도, 스펙트럼 폭, 왜도이며 가상의 기상 신호를 왜곡된 정규분포의 밀도 함수를 통해 생성하였다. 그리고 D.
시뮬레이션을 위해 사용한 자료는 기상청의 북강릉지점에서 구동 중인 Scintec사의 LAP-3000으로부터 수집된 것이다. 해당 윈드프로파일러는 1290MHz의 극초단파 중심주파수를 이용하여 천정으로부터 15° 기울어진 동서남북 사방과 연직으로 전자기파를 송신 및 수신하여 연직 풍속 및 수평 풍향/풍속의 고도별바람장(wind field)을 제공한다.

데이터처리

다음으로 시뮬레이션 스펙트럼의 비간섭 평균 과정을 통해 LAP-3000의 원시 스펙트럼 파일에서 제공하는 비간섭 평균된 원시 스펙트럼과 비교하였다 (그림 3). 비간섭 평균 과정을 거친 시뮬레이션 스펙트럼은변동성이 줄어들어 개별 스펙트럼과 비교하였을 때잡음의 분산은 감소하고, 첨두는 뚜렷해졌다.

성능/효과

따라서 비교를 위해 원시 시계열 I/Q 파일로부터 시계열 및 주파수 계열 신호처리과정을 통해 원시 스펙트럼을 산출하였다. 그 결과 식 (4)를 통한 시뮬레이션 스펙트럼이 원시 스펙트럼과 유사한 수준의 잡음 변동성을 가지며, 첨두도 잘 모사함을 확인할 수 있었다 (그림 2).
밀도 함수를 통해 생성하였다. 그리고 D. S. Zrnić [9]의 시뮬레이션 알고리즘을 통해 적절한 잡음수준과 0과 1 사이의 균일하게 분포하는 난수를 통해 시뮬레이션 스펙트럼을 생성하였고, 원시 I/Q 자료로 생성한 스펙트럼 및 비간섭 평균된 원시 스펙트럼 자료와의 비교를 통해 시뮬레이션으로 생성된 스펙트럼이 실제 기상 신호와 유사하다는 것을 보였다. 또한 0 에서 2 사이의 균일하게 분포하는 난수를 통해 위상정보를 추가하는 방안을 통해 스펙트럼으로부터 간섭 평균된 시뮬레이션 I/Q 자료를 생성하고, 디리클레 분포를 통해 간섭 평균 전 단계의 I/Q 자료도 생성하였다.
비간섭 평균 과정을 거친 시뮬레이션 스펙트럼은변동성이 줄어들어 개별 스펙트럼과 비교하였을 때잡음의 분산은 감소하고, 첨두는 뚜렷해졌다. 또한 비간섭 평균된 원시 스펙트럼 자료와 유사한 수준의 잡음 변동과 첨두의 모습을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 이로부터 원시 모멘트 자료를 이용하여 시뮬레이션한 스펙트럼 자료가 실제 기상 스펙트럼을 잘 나타낼 수 있다는 것을 확인하였다.
비간섭 평균 과정을 거친 시뮬레이션 스펙트럼은변동성이 줄어들어 개별 스펙트럼과 비교하였을 때잡음의 분산은 감소하고, 첨두는 뚜렷해졌다. 또한 비간섭 평균된 원시 스펙트럼 자료와 유사한 수준의 잡음 변동과 첨두의 모습을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
중앙값을 사용하는 방법은 전파 간섭이나 새, 항공기에 의한 비정상적인 신호의 영향을 크게 받지 않기 때문에 보다 안정적인 잡음 수준을 얻을 수 있다는 장점을 가진다[10]. 이 결과로부터 왜곡된 정규 분포의 가정이 비간섭 평균된 원시 스펙트럼과 유사한 첨두를 잘 나타낸다는 것을 알 수 있다.
2개의 간섭 평균 전단계의 시뮬레이션 I/Q 자료를 각 채널에서 빨간색과파란색으로 나타내고, 투명도를 통해 겹치는 부분을보라색으로 나타냈다. 이로부터 두 개의 최종 I/Q 시뮬레이션 자료가 서로 유사한 위상을 가지는 것을 확인할 수 있으며, 값의 범위도 원시 I/Q 자료와 비슷하게 나타나는 것을 알 수 있다.
또한 비간섭 평균된 원시 스펙트럼 자료와 유사한 수준의 잡음 변동과 첨두의 모습을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 이로부터 원시 모멘트 자료를 이용하여 시뮬레이션한 스펙트럼 자료가 실제 기상 스펙트럼을 잘 나타낼 수 있다는 것을 확인하였다.

후속연구

있다. 그러나 본 연구에서 구축한 알고리즘은 백색잡음만을 포함하고 있기 때문에 신호처리 알고리즘의시계열, 주파수 계열 품질관리 단계를 검증하기 위해서는 지형 클러터나 새, 항공기에 의한 잡음과 같은비 기상 신호들에 의한 잡음을 시뮬레이션 스펙트럼에 추가할 수 있는 알고리즘에 대한 후속 연구가 필요하다.

참고문헌 (10)

H.-Y. Won, C.-H. Cho, and S.-K. Baek, "Classification of precipitation type using the wind profiler observations and analysis of the associated synoptic condition: year 2003-2005," J. of Atmosphere, vol. 16, no. 3, Sept. 2006, pp. 235-246.
S.-P. Jung, Y.-K. Lim, K.-H. Kim, S.-O. Han, and T.-Y. Kwon, "Characteristics of precipitation over the east coast of Korea based on the special observation during the winter season of 2012," J. of the Korean Earth Science Society, vol. 35, no. 1, Feb. 2014, pp. 41-53.

원문보기 상세보기
O.-R. Park, Y.-S. Kim, and C.-H. Cho, "The observing system experiments with the windprofiler and autosonde at Haenam," Asia Pacific J. of Atmospheric Sciences, vol. 41, no. 8, Jan. 2005, pp. 57-71.
K.-H. Kim, M.-S. Kim, S.-W. Seo, P.-S. Kim, D.-W. Kang, and B.-H. Kwon, "Quality evaluation of wind vectors from UHG wind profiler using radiosonde measurements," J. of Environmental Science Int., vol. 24, no. 1, Jan. 2015, pp. 133-150.

원문보기 상세보기
J.-H. Kwon and T.-Y Kown, "Comparison of wind profiler wind measurements with rawinsonde data at Bukgangneung," Korean J. of Remote Sensing, vol. 34, no. 2-1, Apr. 2018, pp. 249-265.

원문보기 상세보기
P.-S. Kim, K.-H. Kim, B. Campistrom, H.-J. Yoon, and B.-H. Kwon, "UHF and S-band Radar Networks," J. of Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 13, no. 2, Apr. 2018, pp. 305-312.

원문보기 상세보기
W.-G. Jo, B.-H. Kwon, P.-S. Kim, M.-S. Kim, and H.-J. Yoon, "Quality control of the UHF wind profiler radar," J. of Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 13, no. 2, Apr. 2018, pp. 277-290.

원문보기 상세보기
M.-S. Kim, K.-H. Lee, B.-H. Kwon, and H.-J. Yoon, "Wind vector quality control using symmetry of Doppler spectral peak," J. of Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 15, no. 5, Oct. 2020, pp. 841-848.

원문보기 상세보기
D. S. Zrnic, "Simulation of weatherlike Doppler spectra and signals," j. of Applied Meteorology, vol. 14, no. 4, June 1975, pp. 619-620.

상세보기
R. J. Doviak and D. S. Zrnic, Doppler Radar and Weather Observations. New York: Dover, 2006.

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증