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본 연구에서는 자율주행차의 라이다 센서용 광위상배열(optical phased array, OPA)에서 우수한 신호 품질을 얻을 수 있는 방법에 대해 조사하였다. OPA를 구성하는 광 안테나가 주기적으로 배치되어 있는 경우에는 grating lobe의 형성으로 인해 빔 조향의 범위가 제한된다. 광안테나가 비주기적으로 배치된 OPA에서는 한 개의 main lobe만 형성되어 넓은 조향 범위가 가능하지만 side lobe에 의한 잡음의 영향으로 신호 품질이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 비주기적인 OPA에서 발생하는 잡음을 최소화하고 신호 품질을 향상시키기 위한 최적화 연구를 수행한 결과를 보고한다. 최적화를 위한 목적 함수로는 side-lobe level (SLL)을 이용하였고, SLL이 가장 낮은 안테나 배열을 구하기 위한 최적화 기법으로는 입자 군집 최적화(particle-swarm optimization, PSO), 유전 알고리즘(genetic algorithm, GA), 패턴 검색 알고리즘(pattern-search algorithm, PSA) 등을 적용하였다. 128 채널의 광 안테나 배치로 이루어진 비주기적 OPA에서 위 3가지 최적화 기법을 적용하여 결과를 비교하였다. 전반적으로 PSO와 GA는 서로 유사한 최적화 결과를 보였고, PSA는 이와는 약간 차별적인 특성을 보였다. 최적화가 이루어진 각도가 45도보다 작을 때에는 최적화 각도가 작을수록 모든 조향 각도에서의 평균적인 SLL 값이 증가하는 경향을 보였지만, 최적화가 이루어진 각도가 45도 이상일 경우에는 최적화 알고리즘에 관계없이 −13 dB 이하의 평균 SLL 값을 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해 비주기적인 OPA에서 고품질의 신호를 얻기 위한 최적의 안테나 배열을 구하는 데 있어서 PSO, GA, PSA의 최적화 알고리즘이 유용하게 활용될 수 있음을 보였다.
목차
I. 서론
II. OPA에서의 원거리장 계산 이론
III. 최적화 알고리즘
IV. 결과
V. 결론
References
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