[논문]선형 배열 안테나에서 수정된 유전 알고리즘을 이용한 부배열 구조 최적화

김준호; 김두수; 김선주; 양훈기; 천창율; 정용식

doi:10.5515/kjkiees.2012.23.2.187

[국내논문] 선형 배열 안테나에서 수정된 유전 알고리즘을 이용한 부배열 구조 최적화
Optimization of Subarray Configurations in Linear Array Antenna Using Modified Genetic Algorithm 원문보기

韓國電磁波學會論文誌 = The journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, v.23 no.2, 2012년, pp.187 - 195

김준호 (광운대학교 전파공학과) , 김두수 (국방과학연구소) , 김선주 (국방과학연구소) , 양훈기 (광운대학교 전파공학과) , 천창율 (서울시립대학교 전자전기컴퓨터공학부) , 정용식 (광운대학교 전파공학과)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 유전 알고리즘에 기반하여 선형 위상 배열 안테나에서 합성 빔의 부엽 세기를 최소화하기 위한 부배열 구조 최적화 기법을 제안한다. 부배열 구조의 최적 설계 시 부배열 구성에 적용이 가능하도록 유전 알고리즘의 연산을 수정하였다. 제안된 부배열 설계법을 이용하여 40개의 배열 소자를 갖는 선형 배열 안테나에서 합성 빔 및 재밍에 대한 적응 신호 처리 후의 부엽 세기를 최소로 하는 불규칙 구조의 16개로 구성된 부배열구조를 설계하였고, 규칙적인 부배열 구조에서의 최대 부엽 세기보다 약 10 dB 감소된 부엽 세기를 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose the optimization of subarray configurations for linear array to minimize the side lobe level (SLL) in sum beam pattern based on the genetic algorithm. The operations of genetic algorithm are modified to be applied to subarray configurations. Using the proposed method, we construct subarray structure with 16 irregular subarray elements from 40 linear array elements to minimize the SLL in sum beam pattern in case of applying the adaptive beamforming(ABF) to suppress the jamming power, whose the SLL is 10 dB lower than that of regular subarray configuration.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

일반적으로 고성능 레이더에 사용되는 능동 위상 배열 안테나에서는 수천 개가 넘는 배열 소자들로 구성되어 있기 때문에 적절한 수의 부배열로 구성하여 디지털 신호 처리를 하는 것이 바람직하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 목적 함수에 맞는 부배열을 구성하는 방법을 제안한다.
5배 만큼 지향한 후 재머가 부엽 영역에 있을 때 적응 빔을 형성하도록 계산되었다. 따라서 앞 절에서 설명한 적합도 평가 함수를 통하여 다중 빔 및 적응 빔 형성 후 낮은 부엽 세기를 갖는 부배열 구성을 목표로 하였다. 재머에 대한 적응 빔 형성 시 SNR은 20 dB, JNR(Jammer-tonoise ratio)은 40 dB의 상황을 고려하였다.
본 논문에서는 부배열 구성에 적합하도록 수정된 유전 알고리즘을 이용하여 선형 배열 안테나로부터 부배열 구조로 구성하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 이에 수반되는 부배열을 구성하는 규칙 및 수정된 유전 알고리즘 연산을 제안한다.
본 논문에서는 선형 배열 안테나에서 유전 알고리즘을 이용하여 부배열 구조를 최적화하는 방법을 제안하였고, 부배열 구조 최적화를 위한 적합도 평가 함수를 통해 얻어진 부배열 구조에 대한 빔 패턴을 확인하였다. 부배열 구조 최적화를 위한 적합도 평가 함수로는 부배열 가중치에 의해 빔 조향을 하였을 경우에도 낮은 부엽 세기가 보장되도록 적용하였고, 결과에서도 규칙적인 부배열 구조에서의 최대 부엽 세기와 비교하였을 때 약 10 dB 정도의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 부배열 구성에 적합하도록 수정된 유전 알고리즘을 이용하여 선형 배열 안테나로부터 부배열 구조로 구성하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 이에 수반되는 부배열을 구성하는 규칙 및 수정된 유전 알고리즘 연산을 제안한다. 이때 사용된 목적 함수는 부배열을 이용한 합성 빔(sum beam)에서 부엽 세기의 최소화가 된다.

가설 설정

각 배열 소자는 isotropic한 소자로 가정하였고, 배열 소자간의 간격은 반 파장이며, 배열 소자 단계에 서는 —35 dB Taylor weighting이 적용되었다.

제안 방법

교배 연산은 두 개체 사이의 염색체 교환을 통해서 새로운 개체를 생성하는 연산으로, 기존의 대표 적인 교배 연산은 일점 교배(one-point crossover)와 이점 교배(two-point crossover) 등이 있는데, 본 논문에서와 같이 인접한 배열 소자들을 하나의 부배열로 구성하는 문제에 있어서는 적합하지 않기 때문에 그림 2와 같이 수정된 교배 연산을 적용하였다.
이때 사용된 목적 함수는 부배열을 이용한 합성 빔(sum beam)에서 부엽 세기의 최소화가 된다. 또한, 운용 목적에 따라 다중 빔 구성을 위한 디지털 빔 형성을 수행하고 재밍 억압을 위한 적응 빔 형성(adaptive beamforming) 도 동시에 고려하였다.
본 논문에서 적용한 수정된 돌연변이 연산은 멀티 포인트에서의 돌연변이 연산을 바탕으로 하여, 선택된 이전 세대의 유전자와 중복되지 않는 범위 내에서 임의의 유전자로 바뀌게 된다. 그림 3은 이에 대한 예시이다.
본 논문에서 제안된 방법을 통해 성능 분석을 하기 위해 40개의 배열 소자들로 구성된 선형 배열 안테나를 16개의 부배열로 설계를 수행하였다.
본 논문에서 제안된 방법을 통해 위의 적합도 평가 함수에 따라 표 1과 같이 각 부배열별 배열 소자의 수를 얻을 수 있다.
본 논문에서 제안한 방법은 real coded encoding 방식을 사용하여 binary encoding 방식에 비해 표현이 쉽도록 하였고, 부배열 결합의 중심이 되는 배열 소자의 위치 기반의 염색체 구성을 통해 적은 수의 염색체 표현으로 부배열 설계가 가능하다.
본 논문에서는 그림 6과 같은 방식으로 부배열 결합 규칙에 의해 일정한 개수의 부배열로 구성을 한 후, 이를 바탕으로 적합도를 평가하게 된다.
최적의 16개의 부배열 구성을 얻기 위해 유전 알고리즘을 통해 600개의 인구수를 통해 600세대에 대하여 반복 수행되었다. 선택(Selection)은 stochastic uniform 방식이고, 1 %의 돌연변이 확률을 갖는다.
유전 알고리즘에서는 이전의 세대에서 발생된 개체들 중에서 적합도가 뛰어난 개체들의 성질을 다음 세대로 전달하기 위해 교배 및 돌연변이 연산을 수행한다. 하지만 이러한 연산은 부배열 구성에 바로 적용이 어렵기 때문에 본 논문에서는 기존의 유전 알고리즘 연산 일부를 수정하여 적용하였다.

이론/모형

본 논문에서 적용한 유전 알고리즘을 사용하여 부배열 최적화를 수행한 논문으로 Ansell은 MOGA (Multi-Objective Genetic Algorithm)를 사용하여 부배열 구조 최적화와 배열 소자 가중치를 동시에 최적화하였다^[2]. 그리고 이를 통해 빔 패턴의 부엽 세기가 향상됨을 보였고, Golino는 ECM(Electronic Countermeasures) 성능을 최적화하였다.

성능/효과

. 그리고 이를 통해 빔 패턴의 부엽 세기가 향상됨을 보였고, Golino는 ECM(Electronic Countermeasures) 성능을 최적화하였다. 하지만 몇몇 부배열 설계 결과가 주어졌지만, 어떠한 배열 조건이 사용되었는지는 구체적으로 언급되어 있지 않다^[3].
부배열 구조 최적화를 위한 적합도 평가 함수로는 부배열 가중치에 의해 빔 조향을 하였을 경우에도 낮은 부엽 세기가 보장되도록 적용하였고, 결과에서도 규칙적인 부배열 구조에서의 최대 부엽 세기와 비교하였을 때 약 10 dB 정도의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 부배열 가중치에 의한 빔 조향 및 재머에 대한 적응 빔 형성 시에도 규칙적인 부배열 구조에서의 부엽 세기보다 약 10 dB 감소된 빔 패턴을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 선형 배열 안테나에서 유전 알고리즘을 이용하여 부배열 구조를 최적화하는 방법을 제안하였고, 부배열 구조 최적화를 위한 적합도 평가 함수를 통해 얻어진 부배열 구조에 대한 빔 패턴을 확인하였다. 부배열 구조 최적화를 위한 적합도 평가 함수로는 부배열 가중치에 의해 빔 조향을 하였을 경우에도 낮은 부엽 세기가 보장되도록 적용하였고, 결과에서도 규칙적인 부배열 구조에서의 최대 부엽 세기와 비교하였을 때 약 10 dB 정도의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 부배열 가중치에 의한 빔 조향 및 재머에 대한 적응 빔 형성 시에도 규칙적인 부배열 구조에서의 부엽 세기보다 약 10 dB 감소된 빔 패턴을 확인할 수 있었다.

후속연구

본 논문에서 제안한 최적화 알고리즘은 선형 배열 구조뿐만 아니라 평면형 배열 구조에도 적용이 가능하도록 확장성이 보장되어 평면형 배열 안테나에서도 목적에 맞는 적절한 적합도 평가 함수를 적용할 경우, 원하는 성능을 만족시킬 수 있는 부배열 구조를 설계할 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	능동 위상 배열의 운용상의 어려움을 극복하기 위해 개발되고 있는 기법은?	목표물의 탐지, 추적 등에 사용되는 능동 위상 배열(Active Phased Array)에 의한 고성능 레이더는 배열 소자의 수가 수천 개에 이르기 때문에, 레이더 요구 성능의 저하 없이 다양한 빔을 형성하기 위해서는 각 배열 소자에 대해 ADC(Analog to Digital conerter) 및 디지털 신호 처리 기법에 기반한 디지털빔 형성(digital beamforming)을 적용하면 좋으나, 계산량 및 시간의 문제로 인해 실제 운용상의 어려움이 있다. 따라서 다수의 배열 소자들을 소수의 부배열(subarray)로 재구성한 후 다양한 다중 빔을 형성하는 기법이 최근 활발하게 연구되고 있다. 이렇게 생성된 부배열의 수는 디지털 빔 형성을 위한 변수의 수가 크게 감소하여 실시간 제어를 가능하게 하지만, 원하는 성능의 빔을 생성하기가 쉽지 않다.
	능동 위상 배열은 어디에 사용되는가?	목표물의 탐지, 추적 등에 사용되는 능동 위상 배열(Active Phased Array)에 의한 고성능 레이더는 배열 소자의 수가 수천 개에 이르기 때문에, 레이더 요구 성능의 저하 없이 다양한 빔을 형성하기 위해서는 각 배열 소자에 대해 ADC(Analog to Digital conerter) 및 디지털 신호 처리 기법에 기반한 디지털빔 형성(digital beamforming)을 적용하면 좋으나, 계산량 및 시간의 문제로 인해 실제 운용상의 어려움이 있다. 따라서 다수의 배열 소자들을 소수의 부배열(subarray)로 재구성한 후 다양한 다중 빔을 형성하는 기법이 최근 활발하게 연구되고 있다.
	유전 알고리즘에서의 탐색은 어떻게 진행되는가?	유전 알고리즘은 자연 진화의 법칙을 일반 최적화 문제에 적용한 것으로 설계 영역에 다수의 개체를 분포시켜 목적 함수 값과 제약 조건의 위반 정도에 따라 각 개체에 적합성(fitness)을 부여하고, 적합성이 클수록 다음 단계인 교배와 돌연변이의 과정에 참여할 확률을 크게 하여 점차 전체 개체들은 좋은 방향으로 탐색이 진행된다. 그림 1은 유전 알고리즘에 대한 개요를 나타낸 그림이다.

참고문헌 (8)

U. Nickel, "Subarray configurations for digital beamforming with low sidelobes and adaptive interference suppression", Proc. IEEE International Radar Conf., pp. 714-719, 1995.
D. W. Ansell, E. J. Hughes, "Use of multi-objective genetic algorithms to optimize the excitation and subarray division of multifunction radar antennas", IEE Multifunction Radar and Sonar Sensor Management Techniques, pp. 8/1-8/4, 2001.
G. Golino, "A genetic algorithm for optimizing the segmentation in subarrays of planar array antenna radars with adaptive digital beamforming", IEEE International Symposium on Phased Array Systems and Technology, pp. 211-216, Oct. 2003.
Hu Hang, "Optimizing the architecture of planar phased array by improved genetic algorithm", International Symposium on Microwave, Antenna, Propagation and EMC Technologies for Wireless Communications, pp. 676-679, 2007.
R. L. Haupt, S. E. Haupt, Practical Genetic Algorithms, Wiley-Interscience, 2004.
W. Wirth, Techniques Using Array Antennas, The Institution of Electrical Engineers, 2001.
Robert. J. Mailloux, Phased Array Antenna Handbook, Artech House, 2005.
U. Nickel, "Properties of digital beamforming with subarrays", Proc. International Conference on Radar( CIE '06), pp. 1-5, Oct. 2006.

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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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