[논문]자기상관관계를 이용한 레이더 신호의 PRI 변조형태 인식 기법

류영진; 김환우

자기상관관계를 이용한 레이더 신호의 PRI 변조형태 인식 기법
Recognition of PRI modulation types of radar signals using the autocorrelation 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리, v.43 no.3 = no.309, 2006년, pp.61 - 67

초록
AI-Helper

ES 시스템에서 레이더 신호의 PRI 변조특성 분석은 고밀도 전자전 신호 환경에서의 레이더 식별 모호성 문제로 인해 그 중요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 ES를 위한 레이더 펄스 신호의 PRI 변조형태를 인식하는 새로운 기법을 제안한다. 제안한 기법은 PRI 시퀀스의 선형 자기상관관계에 나타나는 각 변조형태별 특징을 기반으로 정의한 형태 구분자들을 이용하여 PRI 변조형태를 인식한다. 또한 제안된 기법은 주기적인 변조특성을 갖는 PRI 변조형태에 대해서 변조주기를 추정한다. 제안한 기법의 성능을 입증하기 위해 다양한 모의신호에 대한 실험결과를 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In electronic support systems, the analysis of PRI modulation characteristics for radar signals has attracted much interest because of the problem of the identification ambiguity in dense electronic warfare signal environments. A new method of recognizing the PRI modulation types of radar pulse signals is proposed for electronic support. The proposed method recognizes the PRI modulation types using the classifiers which are based on the property of the linear autocorrelation of the PRI sequences for each PRI modulation type. In addition, the proposed method estimates the PRI modulation period for the PRI modulation types with the periodicity. Simulation results are presented to show the performance of the proposed method.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 PRI 시퀀스의 정규화한 선형 자기 상관관계 특징을 이용하여 complex PRI 변조형태를 인식할 수 있는 형태 구분자들을 정의하고, 구분자들에 의한 변조 형태 인식기법과 변조주기를 추정하는 방법을 제안한다. 제안한 기법의 성능을 입증하기 위해 실제 신호 환경을 고려한 다양한 PRI 변조특성을 가지는 신호들에 대해 제안한 기법을 적용한 실험결과를 제시한다.
변조형태 및 변조주기 정보가 필요하다. 이를 위해본 논문에서는 complex PRI 변조형태를 인식하고 변조 주기를 주정하는 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 각 변조형태별 PRI 시퀀스의 자기상관관계 특징을 기반으로 간단하면서도 정확하게 구분할 수 있는 세 가지 구분자들로 변조형태를 자동 인식한다.

제안 방법

전방위의 레이더 주파수 대역의 신호들을 수신 안테나를 이용하여, 수신하고, 수신된 매 신호마다 레이더가 사용하는 주파수, 펄스폭, 펄스도착시간, 펄스 세기 등의 펄스변수를 실시간으로 측정한다. 다수의 레이더 신호가 혼재된 수신신호에서 측정변수을 이용하여 신호의 연속성, 규칙성, 그리고 상관성을 가지는 펄스열들을 분리하고 분리한 각 펄스열의 특성변수를 분석 및 추정하여 내장하고 있는 식별 데이터와 비교하여 레이더 명을 식별한다";紐. 본 논문에서 제안하는 기법은 특성변수 분석 및 추정과정에서 수행하는 것으로, 펄스열의 펄스도착시간 변수를 입력으로 한다.
제안한 기법에서는 각 변조형태별 PRI 시퀀스의 자기상관관계 특징을 기반으로 간단하면서도 정확하게 구분할 수 있는 세 가지 구분자들로 변조형태를 자동 인식한다. 그리고 주기함수의 자기상관관계 특징을 이용하여 변조주기를 추정한다. 제안한 기법을 다양한 모의신호에 대해 실험한 결과, 높은 인식률로 PRI 변조형태를 자동 인식하고, 낮은 오차율로 변조주기를 추정함을 확인하였다.
다음으로 모의신호들에 대해 제안된 인식기법을 적용하여 인식률을 계산하였다. 실험에 사용한 임계치는 실제 레이더 신호의 변조특성을 기반으로 PRI 변경율은 5~30[%], 변조주기는 5~50ms, 잡음비율 0~20[%] 범위의 다양한 신호들에 대한 실험을 통해 山 = 0.
먼저, 본 논문에서 정의한 형태 구분자들의 타당성을 확인하기 위하여 모의신호에 대해 잡음비율을 변경하면서 실험하였다. 그림 4는 형태별로 1000개의 모의 신호에 대해 계산된 형태 구분자들의 평균값을 나타낸 것이다.
포함시켜 실험을 수행하였다. 모의신호에 인가한 잡음 펄스신호는 누락 펄스와 spurious 펄스가 동일한 비율로 포함되도록 하였으며, 이들은 균일 확률분포를 따르도록 모델링하여 임의의 펄스도착시간에 위치하도록 하였다.
다수의 레이더 신호가 혼재된 수신신호에서 측정변수을 이용하여 신호의 연속성, 규칙성, 그리고 상관성을 가지는 펄스열들을 분리하고 분리한 각 펄스열의 특성변수를 분석 및 추정하여 내장하고 있는 식별 데이터와 비교하여 레이더 명을 식별한다"紐. 본 논문에서 제안하는 기법은 특성변수 분석 및 추정과정에서 수행하는 것으로, 펄스열의 펄스도착시간 변수를 입력으로 한다.
본 논문에서는 complex PRI 변조형태 인식과 더불어, 주기의 배수마다 피크가 형성되는 주기함수의 자기 상관관계 특성을 이용하여 PRI 변조주기를 추정한다. 제안한 기법에 의해 인식된 변조형태가 jittered PRI가 아닌 경우에는 耳 Q) 에서 가장 큰 피크에 해당하는 인덱스 加 이전까지의 PRI 시퀀스 합을 변조주기 Tp 로 추정하며 수식으로 표현하면 식 (6)과 같다.
인식률을 계산하였다. 실험에 사용한 임계치는 실제 레이더 신호의 변조특성을 기반으로 PRI 변경율은 5~30[%], 변조주기는 5~50ms, 잡음비율 0~20[%] 범위의 다양한 신호들에 대한 실험을 통해 山 = 0.65, d2 = 0.3, d3 = L0로 설정하였다. 그림 5의 (a)는 잡음 비율에 따른 변조형태별 인식률이고, 그림 5의 (b)는 잡음 비율에 따른 전체 평균 인식률이다.
수행한다. 전방위의 레이더 주파수 대역의 신호들을 수신 안테나를 이용하여, 수신하고, 수신된 매 신호마다 레이더가 사용하는 주파수, 펄스폭, 펄스도착시간, 펄스 세기 등의 펄스변수를 실시간으로 측정한다. 다수의 레이더 신호가 혼재된 수신신호에서 측정변수을 이용하여 신호의 연속성, 규칙성, 그리고 상관성을 가지는 펄스열들을 분리하고 분리한 각 펄스열의 특성변수를 분석 및 추정하여 내장하고 있는 식별 데이터와 비교하여 레이더 명을 식별한다"紐.
전자전(electronic warfare)에서 레이더(radar) 주파수대역의 ES(Electronic Support) 시스템은 레이더들에서 방사된 신호들을 수신하여 수신신호에 대해 주파수, 펄스 도착 시간, 펄스폭 등을 측정한 다음, 펄스열 분리 과정을 통하여 레이더들이 사용하는 변수들을 분석한다. 그리고 분석된 데이터를 내장하고 있는 식별 변수목록과 비교하여 레이더 명을 식별한다.
이를 위해본 논문에서는 complex PRI 변조형태를 인식하고 변조 주기를 주정하는 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 각 변조형태별 PRI 시퀀스의 자기상관관계 특징을 기반으로 간단하면서도 정확하게 구분할 수 있는 세 가지 구분자들로 변조형태를 자동 인식한다. 그리고 주기함수의 자기상관관계 특징을 이용하여 변조주기를 추정한다.
제안한 기법의 성능을 입증하기 위해 실제 신호 환경을 고려한 다양한 PRI 변조특성을 가지는 신호들에 대해 제안한 기법을 적용한 실험결과를 제시한다.
제안한 기법의 성능을 확인하기 위해 4가지 PRI 변조 형태별로 평균 PRI값을 기준으로 최대 30[%]의 변경율을 갖는 각 10Q0개씩, 총 400Q개 종류의 모의 신호를 대상으로 잡음 펄스 신호의 비율(旦 = Nn/N} 을 0 ~ 2아:%]까지 포함시켜 실험을 수행하였다. 모의신호에 인가한 잡음 펄스신호는 누락 펄스와 spurious 펄스가 동일한 비율로 포함되도록 하였으며, 이들은 균일 확률분포를 따르도록 모델링하여 임의의 펄스도착시간에 위치하도록 하였다.

이론/모형

본 논문에서는 complex PRI 변조형태별 특징을 이끌어 내기 위해 식 (2)와 같이 정의되는 선형 자기 상관관계를 이용한다.

성능/효과

그림 5의 (a)는 잡음 비율에 따른 변조형태별 인식률이고, 그림 5의 (b)는 잡음 비율에 따른 전체 평균 인식률이다. 그림 5의 (a) 에서보는 바와 같이 잡음비율 10[%]까지는 각 형태의 인식률이 100[%]에 가깝고, 잡음비율 10[%]이상에서는 D&S 및 sHding 변조형태에 대한 인식률이 다른 형태에 비해 상대적으로 감소하였으며, 잡음비율 20[%]까지 각 형태별 인식률은 99[%]이상이었다. 그리고, 제안된 기법의 전체 인식률은 그림 5의 (b)에서 보는 바와 같이 잡음비율 0 ~ 2이%] 범위에서 99.
제안된 기법에서는 변조형태 인식후 주기성을 갖는 변조 형태 즉, jittered가 아닌 형태에 대해서는 변조 주기를 추정하는데, 모의신호에 대해 제안한 PRI 변조 주기 추정기법을 실험한 결과, 그림 6에서 보는 바와 같이 변조 주기 추정 오차율의 평균값이 잡음비율 0 ~ 20[%] 범위에서 0.3[%] 이하이었다,
그리고 주기함수의 자기상관관계 특징을 이용하여 변조주기를 추정한다. 제안한 기법을 다양한 모의신호에 대해 실험한 결과, 높은 인식률로 PRI 변조형태를 자동 인식하고, 낮은 오차율로 변조주기를 추정함을 확인하였다.

후속연구

제안한 기법은 PRI 변조특성뿐만 아니라 레이더의 주파수 변조특성 분석에 직접 적용될 수 있어, ES 시스템의 신호분석 및 식별 분야에 유용할 것으로 판단된다.

참고문헌 (10)

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Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Digital Image Processing, Addison Wesley, pp. 191-195, 1993

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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