[국내논문]주파수 변조 단속 지속파를 이용하는 고해상도 밀리미터파 탐색기의 스퓨리어스 제거를 위한 스펙트럼 분석 기법 Spectral Analysis Method to Eliminate Spurious in FMICW HRR Millimeter-Wave Seeker원문보기
본 논문에서는 주파수 변조 단속 지속파(Frequency Modulated Interrupted Continuous Wave: FMICW) 시스템을 기반으로 한 고해상도(HRR: High Range Resolution) 레이더 탐색기에서 발생하는 스퓨리어스(Spurious)를 제거하기 위한 스펙트럼 분석 기법에 대해서 연구하고 새로운 제거 기법을 제안한다. 주파수 변조 지속파(Frequency Modulated Continuous Wave: FMCW)를 기반으로 하는 고해상도 레이더 시스템과 다르게 FMICW를 사용한 시스템은 주기적으로 나타나는 비연속적 IF(Intermediate Frequency) 신호에 의해 스펙트럼 상에서 스퓨리어스가 생기게 된다. 이러한 스퓨리어스를 제거하기 위해서 대역 통과 필터(band pass filter)를 사용하면 FMICW 시스템의 정확도가 이전 추정된 거리 값에 의존적이 되고 random interrupted sequence를 사용하면 noise floor가 증가하며, staggering process를 사용하면 중복된 정보를 위해 여러 개의 파형을 송신해야 되는 단점이 있다. 최근 소개된 IAA(Iterative Adaptive Approach) 또는 SPICE(SemiParametric Iterative Covariance-based Estimation method)와 같은 스펙트럼 분석 기법을 이용하면 이러한 단점 없이 FMICW 시스템에서의 스퓨리어스를 효과적으로 제거할 수 있다. IAA 또는 SPICE를 사용하기 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터(reliable data)와 신뢰할 수 없는 데이터(unreliable data)를 구분하고, 신뢰할 수 있는 데이터만 이용하여야 하는데, 이를 위해서 STFT(Short Time Fourier Transform)가 적용된다.
본 논문에서는 주파수 변조 단속 지속파(Frequency Modulated Interrupted Continuous Wave: FMICW) 시스템을 기반으로 한 고해상도(HRR: High Range Resolution) 레이더 탐색기에서 발생하는 스퓨리어스(Spurious)를 제거하기 위한 스펙트럼 분석 기법에 대해서 연구하고 새로운 제거 기법을 제안한다. 주파수 변조 지속파(Frequency Modulated Continuous Wave: FMCW)를 기반으로 하는 고해상도 레이더 시스템과 다르게 FMICW를 사용한 시스템은 주기적으로 나타나는 비연속적 IF(Intermediate Frequency) 신호에 의해 스펙트럼 상에서 스퓨리어스가 생기게 된다. 이러한 스퓨리어스를 제거하기 위해서 대역 통과 필터(band pass filter)를 사용하면 FMICW 시스템의 정확도가 이전 추정된 거리 값에 의존적이 되고 random interrupted sequence를 사용하면 noise floor가 증가하며, staggering process를 사용하면 중복된 정보를 위해 여러 개의 파형을 송신해야 되는 단점이 있다. 최근 소개된 IAA(Iterative Adaptive Approach) 또는 SPICE(SemiParametric Iterative Covariance-based Estimation method)와 같은 스펙트럼 분석 기법을 이용하면 이러한 단점 없이 FMICW 시스템에서의 스퓨리어스를 효과적으로 제거할 수 있다. IAA 또는 SPICE를 사용하기 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터(reliable data)와 신뢰할 수 없는 데이터(unreliable data)를 구분하고, 신뢰할 수 있는 데이터만 이용하여야 하는데, 이를 위해서 STFT(Short Time Fourier Transform)가 적용된다.
In this thesis, we develop a spectral analysis scheme to eliminate the spurious peaks generated in HRR Millimeterwave Seeker based on FMICW system. In contrast to FMCW system, FMICW system generates spurious peaks in the spectrum of its IF signal, caused by the periodic discontinuity of the signal. ...
In this thesis, we develop a spectral analysis scheme to eliminate the spurious peaks generated in HRR Millimeterwave Seeker based on FMICW system. In contrast to FMCW system, FMICW system generates spurious peaks in the spectrum of its IF signal, caused by the periodic discontinuity of the signal. These peaks make the accuracy of the system depend on the previously estimated range if a band pass filter is utilized to eliminate them and noise floor go to high level if random interrupted sequence is utilized and in case of using staggering process, we must transmit several waveforms to obtain overlapped information. Using the spectral analysis one of the schemes such as IAA(Iterative Adaptive Approach) and SPICE(SemiParametric Iterative Covariance-based Estimation method) which were introduced recently, the spurious peaks can be eliminated effectively. In order to utilize IAA and SPICE, since we must distinguish between reliable data and unreliable data and only use reliable data, STFT(Short Time Fourier Transform) is applied to the distinguishment process.
In this thesis, we develop a spectral analysis scheme to eliminate the spurious peaks generated in HRR Millimeterwave Seeker based on FMICW system. In contrast to FMCW system, FMICW system generates spurious peaks in the spectrum of its IF signal, caused by the periodic discontinuity of the signal. These peaks make the accuracy of the system depend on the previously estimated range if a band pass filter is utilized to eliminate them and noise floor go to high level if random interrupted sequence is utilized and in case of using staggering process, we must transmit several waveforms to obtain overlapped information. Using the spectral analysis one of the schemes such as IAA(Iterative Adaptive Approach) and SPICE(SemiParametric Iterative Covariance-based Estimation method) which were introduced recently, the spurious peaks can be eliminated effectively. In order to utilize IAA and SPICE, since we must distinguish between reliable data and unreliable data and only use reliable data, STFT(Short Time Fourier Transform) is applied to the distinguishment process.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 논문에서는 FMICW를 사용한 고해상도 레이더 시스템에서 IF 신호의 주기적 비연속성 때문에 스펙트럼 분석 시에 생기는 스퓨리어스를 제거하기 위한 수신 신호 분석 기법을 제안하였다. 이 기법은 STFT를 이용하여 IF 신호에서 신뢰할 수 있는 데이터를 추출하고, 그 데이터에 IAA 또는 SPICE와 같은 스펙트럼 분석 기법을 적용하는 방법이다.
본 논문에서는 위에서 언급된 스퓨리어스 제거기법의 단점을 보안하기 위해 최근 발표된 스펙트럼 분석 기법인 IAA(Iterative Adaptive Approach)[7] 또는 SPICE(SemiParametric Iterative Covariance-based Estimation method)[8]와 STFT(Short Time Fourier Transform)[9]을 결합한 FMICW 수신 신호 분석 기법을 제안하였다. IAA와 SPICE는 신호성분이 존재하는 신뢰할 수 있는 데이터(reliable data)만을 사용하기 때문에, 시간대별로 특정 주파수 대역의 신호들을 검출하기 위해서 STFT를 사용한다.
가설 설정
3311 dB가 되도록 radar equation에 따른 파라미터를 설정하였다. 또한 각각 4개의 scattering point를 갖는 2개의 강체(rigid body)로 목표물을 설정하였다(목표물의 상대적 운동에 대한 정보는 보상이 이루어졌다고 가정한다.). 표 4는 실험 A에 설정된 파라미터 값을 정리한 표이고, 표 5는 실험 B에 설정된 파라미터 값을 정리한 표이다.
IAA 또는 SPICE를 FMICW 레이더 시스템의 수신기법에 적용하기 위해서는 먼저 수신 신호로부터 신뢰할 수 있는 데이터 구간과 신뢰할 수 없는 데이터 구간을 구분해야 한다. 송신기가 이상적인 선형 주파수 변조된 신호를 송신했다고 가정하자. 이 때, 목표물로부터 반사되어 돌아온 RF 신호를 믹싱 프로세스한 후에 얻게 되는 IF 신호는 일종의 주기적 비연속성을 가진 사인파(sine wave) 신호인데, 이 신호는 보통 신호 대 잡음비가 작기 때문에 단순히 시간에 따른 에너지 탐지로 신호의 존재 유무를 판단하기 어렵다.
FMICW 신호는 FMCW의 신호 모델과 유사하지만, 송수신 신호 차폐에 의한 조건식이 추가된 형태로 기술될 수 있다. 수식 전개상 수퍼 헤테로다인 송수신 시스템의 up-sweep 신호를 가정한다. 그림 2를 참고하며, 송신 신호는 다음과 같이 나타낼 수 있다.
IF 신호가 사인파라는 점에 착안하여, 시간대별로 나누어 주파수 분석을 한다면, 신호가 존재하는 시간대를 좀 더 효과적으로 알아낼 수 있다. 시간대별 주파수 분석 기술은 웨이블릿(Wavelet)과 STFT을 이용한 방법이 쓰일 수 있으나, 그림 2에서 알 수 있듯이 FMICW 레이더 시스템은 수신 구간이 주기적으로 나타나고, 목표물이 빠르게 움직이더라도 각각의 수신 구간의 폭에 변화가 전체 송신 구간에 비해 크지 않기 때문에 시간축 해상도가 일정한 것이 유리하다(목표물이 정지 상태 또는 목표물과 레이더 플랫폼 간의 상대 운동에 의한 IF 신호의 비선형 왜곡성분이 완벽히 보상된 상태라고 가정한다.). 따라서 그림 3에서 보이는 바와 같이 시간축 해상도가 주파수축의 해상도에 의존적인 웨이블릿보다는 시간축 해상도가 일정한 STFT가 FMICW 레이더 시스템의 송수신 상황에 적합하다.
제안 방법
본 장에서는 Ⅱ장에서의 제안한 방법의 타당성을 입증하기 위해 이상적인 FMCW 시스템의 IF 신호 스펙트럼과 제안된 방법이 적용된 FMICW 시스템의 IF 신호 스펙트럼 분석 결과를 보이도록 한다. 모의 실험 시에 레이더의 파라미터는 표 3과 같이 설정하였다.
성능/효과
Ⅱ장에서는 IAA 와 SPICE의 특징과 알고리듬을 소개하고, 이와 STFT를 결합한 새로운 FMICW 수신 신호 분석 기법을 제안한다. Ⅲ장에서는 성능 분석을 위해서, 모의실험을 통해 1) 일반적인 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용한 FMICW 시스템의 IF 신호 스펙트럼, 2) 제안된 기법으로 처리된 FMICW 시스템의 IF 신호 스펙트럼, 그리고 3) leakage가 발생되지 않는다고 가정한 상태에서 일반적인 FFT를 이용한 이상적인 FMCW 시스템의 IF 신호 스펙트럼을 서로 비교하고, Ⅳ장에서는 결론을 맺는다.
이 기법은 STFT를 이용하여 IF 신호에서 신뢰할 수 있는 데이터를 추출하고, 그 데이터에 IAA 또는 SPICE와 같은 스펙트럼 분석 기법을 적용하는 방법이다. Ⅲ장의 시뮬레이션 결과에 따라 FMICW 시스템에서 IF 신호의 신호 대 잡음비가 0 dB에 가까울 정도로 낮지 않다면 멀리 떨어져 있는 두 목표물뿐만 아니라, 근접한 두 목표물에 대해서도 제안된 기법을 통해 일반적인 FFT를 이용한 FMCW 시스템과 유사한 고해상도 거리 프로파일(range profile)을 얻을 수 있다고 판단된다. SPICE의 경우에는 희소성이 야기되므로 신호가 없는 구간은 스펙트럼 값이 0으로 제한된다.
각각의 피크는 한 switching period 내에서 어떤 주파수 성분의 세기가 커질 때 큰 값을 가지게 된다. 따라서 이 피크가 생긴 시간 전후에 신뢰할 수 있는 데이터가 존재할 가능성이 크기 때문에, 임계값(threshold value)을 설정하여 이 주위의 데이터를 선서 언급한 것과 같이, FMICW 시스템은 FMCW 시스템과 다르게 IF 신호 스팩트럼 상에 스퓨리어스가 나타난다는 것을 확인할 수 있다. 또한 2개의 목표물 중 피크가 낮은 신호는 피크가 큰 신호의 스퓨리어스에 의해 완벽하게 묻혀버리는 것을 알 수 있다.
SPICE는 희소성 제한 조건에 의해서 작은 목표물(IF 신호의 스펙트럼 상에 차지하는 구간이 작은 목표물)의 경우 잘 동작하지만, 큰 목표물(IF 신호의 스펙트럼 상에 차지하는 구간이 넓은 목표물)의 경우에는 알고리듬이 잘 동작하지 않는다. 본 논문에서는 전체 IF 신호의 스펙트럼 구간에 비해 작은 구간을 차지하는 목표물을 가정하고 있으므로 SPICE 알고리듬이 잘 동작하고 있으며, IAA보다 계산 시간이 작았고 스퓨리어스 제거 성능도 좋게 나타났다.
그림 10은 그림 8(a)와 그림 9에서 가장 큰 피크값 주변을 확대한 그림이다. 이를 보면 IAA와 SPICE 모두, 이상적인 FMCW 시스템의 IF 신호를 일반적인 FFT로 스펙트럼 분석한 것에 근접한 성능을 내는 것을 알 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
스퓨리어스를 제거하기 위한 다른 해결책으로 random interrupted sequence를 이용한 기법이 제안되었는데 이 기법의 단점은 무엇인가?
스퓨리어스를 제거하기 위한 다른 해결책으로 random interrupted sequence를 이용한 기법[6]이 제안되었다. 이 기법은 switching period를 한 주파수 변조 시간동안 계속해서 랜덤하게 변화시켜 주는 방법으로써 스퓨리어스의 파워를 전체 주파수 대역으로 균등하게 분산시켜 피크를 제거할 순 있으나, 전체적인 noise floor가 증가하게 되는 단점이 있다. 또한 staggering process[3]도 제안되었는데, 이는 서로 다른 switching period(한 파형에 대해서는 T1과 T2를 일정하게 유지함.
Staggering process의 단점은 무엇인가?
)를 지닌 파형을 여러 번 송수신하고 만들어진 거리 정보를 서로 비교하여 각 스펙트럼의 cell 별로 최소값을 취하는 방법이다. Staggering process를 이용하면 noise floor 증가 없이 스퓨리어스를 제거할 수 있지만, 여러 개의 파형을 중복된 정보를 얻기 위해 송수신해야 되는 단점이 있다.
FMCW가 사용된 고해상도 레이더 시스템의 단점은 무엇인가?
FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 시스템은 펄스 도플러 레이더 시스템과 비교해서 동일한 거리 해상도 성능을 만족시키기 위해 요구되는 첨두 전력(peak power)이 작기 때문에 고해상도 레이더 시스템에 많이 적용되고 있다. FMCW가 사용된 고해상도 레이더 시스템의 주된 단점은 단일 안테나를 사용할 때, 송신기와 수신기를 차폐시키는 것이 어려워 송수신 신호 간에 leakage가 항상 존재한다는 것이다. 이러한 단점을 해결하기 위해서 써큘레이터(circulator)를 이용한 송수신기 차폐 시스템[1]과 T/R(transmit/receive) 스위치를 이용한 송수신기 차폐 시스템[2]이 제안된 바 있다.
참고문헌 (11)
P. D. L. Beasley, A. G. Stove, B. J. Reits, and B. As, "Solving the problems of a single antenna frequency modulated CW radar", IEEE Radar Conference, pp. 391-395, May 1990.
J. A. McGregor, E. M. Poulter, and M. J. Smith, "Switching system for single antenna operation of an S-band FMCW radar", IEE Proc., Radar Sonar Navig., pp. 241-248, 1994.
J. T. Gonzalez-Partida, M. Burgos-Garcia, B. P. Dorta- Naranjo and F. Perez-Martinez, "Stagger procedure to extend the frequency modulated interrupted continuous wave technique to high resolution radars", IET Radar, Sonar, Navigat., vol. 1, p. 281, 2007.
D. R. Wehner, High Resolution Radar, Second Edition, Artech House, 1995.
B. R. Mahafza, A. Z. Elsherbeni, MATLAB Simulations for Radar System Design, Boca Raton, FL:CRC, 2003.
R. H. Khan, D. K. Mitchell, "Waveform analysis for high-frequency FMICW radar", IEE Proc., vol. 138, no. 5, pp. 411-419, Oct. 1991.
T. Yardibi, J. Li, P. Stoica, M. Xue, and A. B. Baggeroer, "Source localization and sensing: A nonparametric iterative adaptive approach based on weighted least squares", IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst., vol. 46, pp. 425-443, 2010.
P. Stoica, P. Babu, and J. Li, "New method of sparse parameter estimation in separable models and its use for spectral analysis of irregularly sampled data", IEEE Trans. Signal Process., vol. 59, no. 1, pp. 35-47, 2011.
W. Roberts, P. Stoica, J. Li, T. Yardibi, and F. Sadjadi, "Iterative adaptive approaches to MIMO rada imaging", IEEE J. Sel. Topics in Signal Process, vol. 8, no. 3, pp. 5-20, 2010.
P. Stoica, J. Li, and J. Ling, "Missing data recovery via a nonparametric iterative adaptive approach", IEEE Signal Processing Letters, vol. 16, no. 4, pp. 241-244, Apr. 2009
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.