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초록
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본 논문에서는 고속으로 이동하는 표적을 탐지 및 레인징하기 위해서 높은 PRF(Pulse repetition frequency)로 동작하는 레이더의 신호처리 알고리즘을 제시한다. 제시된 방법은 준주기성(quasi-periodic) 펄스열을 사용하므로써 이동표적의 도플러 정보를 추정하고 이를 보상해서 코히어런트하게 레인지 프로세싱 하는 것으로 기존 방식과는 달리 도플러 프로세싱이 레인지 프로세싱에 선행되며 이를 통해서 SNR이 낮은 잡음 환경에서도 표적 탐지 및 레인징이 가능함을 보인다. 제시된 알고리즘을 수학적으로 유도하고 디지털 신호처리를 위한 도플러/레인징 샘플링 조건, 프로세싱 시간 및 도플러 오차가 성능에 미치는 영향에 대해 기술하고 시뮬레이션을 통해서 이를 검증한다.

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This paper presents a detection and ranging algorithm for a high-speed targets in the high PRF radar. We show, unlike the conventional methods, it firstly estimates Doppler frequency with a quasi-periodic pulse train prior to range processing. The estimated Doppler frequency can compensate the phase...

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에는 PPI(plan position indicator)에 고속표적을 디스플레이 하기 위해서 레이더 빔을 송신하는 방향으로의 표적 탐지 및 레인징을 하는 코히어런트 방식을 제시한다. 즉 제시된 방법을 1차원 표적에 대한 탐지 및 레인징을 하는 것으로 기존 방법과는 달리 빔 송신 방향으로의 도플러 정보를 먼저 획득 한 후 이를 이용해서 수신신호 위상을 보상하고 레인지 프로세싱을 하는 과정을 거친다.
  • 본 논문에서는 고속으로 이동하는 표적 탐지에 요구되는 높은 PRF조건에서 레인지-도플러 프로세싱을 통해서 이동표적의 탐지 및 레인징하는 신호처리 방법을 제안하였다. 이를 위해 송신신호로는 펄스폭이 좁은 다수의 펄스로 구성된 송신 펄스 트레인을 사용하고 한 펄스에 해당하는 수신신호 구간에서 하나의 샘플 값만을 취하여 도플러 필터링하는 방식을 사용하여, 도플러 주파수와 표적의 레인지 정보를 동시에 얻기 위해 상호 모순적으로 요구되는 펄스폭 문제를 해결하였으며 SNR이 -14dB인 환경에서 성공적으로 도플러 주파수를 검출하는 시뮬레이션 결과를 보였다.

가설 설정

  • 레이더는 원점에 위치하고 있으면서 방향을 바꾸어 가며 공간을 스캔한다. 어느 한순간에 레이더 송신빔이 조사되는 1차원 빔 방향을 x축이라 하고 x축 상에 원점으로부터 xi (i= 1,⋯,N)만큼 떨어진 위치에 반사 계수가 fi (i= 1,⋯,N)인 정지된 표적들이 있다고 가정하자. 반사계수는 일반적으로 fi ≪ 1이므로, 송신신호가 표적에 도달하면 일부만 반사되어 수신기로 입력되고 나머지는 계속 진행하므로, 수신기는 좌표상의 모든 표적에 대하여 반사된 신호를 수신하게 된다.
  • 레이더 빔에 이동표적들이 있는 경우를 생각하자. 빔이 조사되는 시간은 일반적으로 매우 짧으므로 빔이 조사되는 동안에 표적들의 속도는 일정하다고 가정한다. 빔이 조사되는 방향으로의 i번째 표적의 속도 벡터를 vi라 하자.
  • TP를 크게 하는 경우 이동표적의 속도가 변한다면 도플러 추출 오차가 커지게 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 TP구간에 표적의 속도가 상수라고 가정하였다.
  • 송신신호 진폭 a(t)는 128개의 펄스로 구성된 펄스열을 사용하였으며 도플러 측정을 위해서 매 펄스당 한번 샘플링한 샘플 값에 대해서 FFT를 취하였다. 표적의 속도는 프로세싱시간동안 750m/sec로 일정하다고 가정하여 10GHz 케리어 주파수에 의해서 50kHz의 도플러 주파수 천이를 일으키는 것으로 하였다. 그림 2는 도플러 주파수가 있는 경우 quadrature 수신기를 통과한 수신신호의 실수부를 표현한 것이다.
  • 그림 4는 검출된 도플러 주파수를 수신신호에 보정한 경우, 보정하지 않은 경우, 보정 하였지만 도플러주파수 추정 오차가 발생한 경우(10kHz 오차발생)에 대한 이동표적 위치검출 시뮬레이션을 실행한 결과를 나타낸다. 본 장에서 시뮬레이션 한 결과 도플러 주파수 오차는 무시할 정도이므로 임의로 20%오차, 즉, 10kHz의 오차가 있는 경우를 가정하였다. 그림 4의 결과에서 알 수 있듯이 수신신호를 보정한 경우 SNR 이 -14dB인 환경에서 이동하는 표적의 위치에서 피크가 검출되지만, 수신신호를 보정하지 않은 경우는 해당위치에서 컨벌루션 연산 결과 값이 상대적으로 작다는 것을 확인 할 수 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
다기능 레이더가 서치모드를 동작하는 경우 어떤 것이 요구되는가? 즉 서치모드로 빠른 속도로 스캔(scan)을 하다가 표적을 탐지하게 되면 추적(tracking)모드로 변환해서 모노펄스(monopulse)추적 기능을 수행하게 된다[3,4]. 서치모드로 동작하는 경우는 비교적 빠른 속도로 공간을 스캔하면서 탐지해야 하므로 고속의 처리가 요구되지만 이동표적의 경우 수신신호에 포함된 도플러 정보를 무시하고 탐지를 하면 탐지성능의 열화를 피할 수 없다[5,6].
Keystone 변환이란 무엇인가? Range cell migration 문제를 완화시키면서 코히어런트 도플러 프로세싱이 가능하게 한 방식으로 keystone 변환을 적용한 방식이 제안되었다[8]. Keystone 변환은 slow-time 시간변수를 주파수 및 케리어 주파수 값을 이용해서 스케일링 변환을 해서 표적에 대한 정확한 속도 정보 없이도 range migration 문제를 해결한 것이다. [8]의 결과를 확장해서 keystone 변환을 사용하면서 다중 표적 환경으로 확장한 연구결과도 제시되었고[9] 표적의 가속도 성분에 의한 도플러 spread를 cyclic autocorrelation을 이용하여 해결한 연구 결과도 발표되었다[10].
range cell migration 현상이 발생하는 경우 탐지 성능이 떨어지는 이유는 무엇인가? 고속으로 이동하는 표적의 경우 또는 고해상도 range 해상도를 높이기 위해 range gate 속도가 빠른 경우 CIT(coherent integration time)동안에 이동 표적은 여러 range cell을 이동하게 되는 range cell migration 현상이 발생한다. 이 경우 동일 range cell의 도플러 정보는 상이해서 도플러 프로세싱에 의한 cross-range 방향으로의 표적 신호 성분 에너지를 코히어런트하게 모으기 힘들어져 탐지 성능이 떨어진다. 이를 해결하기 위해서 L.
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참고문헌 (11)

  1. Merrill l. Skolnik, "Introduction to Radar System 3rd Edition," McGraw Hill, 2003. 

  2. D. R. Wehner, "High Resolution Radar. Boston," MA: Artech House, 1994. 

  3. X. Zhang, P. Willett, Y. Bar-Shalom, "Monopulse radar detection and localization of multiple unresloved targets via joint bin processing," IEEE Trans. on Signal Processing, Vol.53, No.4, pp.1225-236, April, 2005. 

  4. Z. Wang, A. Sinha, P. Willett, Y. Bar-Shalom, "Angle estimation for two unresolved targets with monopulse radar," IEEE Trans. on Aerospace and Electronic Systems, Vol.40, No.3, pp.998-1019, July, 2004. 

  5. Y. P. Cheng, Z. Bao, P. F. Zhao, et al, "Doppler compensation for binary phase-coded waveforms," IEEE Trans. on Aerospace and Electronic Systems, Vol.38, pp.1068-1072, July, 2002. 

  6. Khan H. A., Edwards D. J., "Doppler problems in orthogonal MIMO radars," in Proc. of IEEE Int. Conf. Radar, pp.244-247, April, 2006. 

  7. L. Mo, S. Wu, H. Li, "Radar detection of range migrated weak target through long-term integration," Chinese Journal of Electronic, Vol.12, No.4, pp. 539-544, October, 2003. 

  8. S. S. Zhang, T. Zeng, T. Long, H. P. Yuan, "Dim target detection based on keystone transform," IEEE Int. Conf. Radar, pp.889-894, May, 2005. 

  9. M. R. Morelande, C. M. Kreucher, K. Kastella, "Bayesian approach to multiple target detection and tracking," IEEE Trans. on Signal Process, Vol.55, pp.1589-1604, May, 2007. 

  10. W. Zhaoping, H. Xuehui, S. Tao, "Coheret integration detection of multiple high speed targets with range migration and Doppler spread," IEEE Int. Conf. Radar, pp.1-5, April, 2009. 

  11. S. Haykin, "Communication Systems 4th Edition," Wiley, 2001. 

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