[논문]항공기 표적의 HRRP-JEM 영상에서 복소 신호의 이심률을 이용한 제트 엔진 위치 추정

박지훈; 양우용; 배준우; 강성철; 명로훈

doi:10.5515/kjkiees.2013.24.12.1173

항공기 표적의 HRRP-JEM 영상에서 복소 신호의 이심률을 이용한 제트 엔진 위치 추정
Localization of Jet Engine Position from HRRP-JEM Images of Aircraft Targets Using Eccentricity of Complex-Valued Signals 원문보기

韓國電磁波學會論文誌 = The journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, v.24 no.12, 2013년, pp.1173 - 1180

박지훈 (한국과학기술원 전기 및 전자공학과) , 양우용 (한국과학기술원 전기 및 전자공학과) , 배준우 (삼성탈레스) , 강성철 (삼성탈레스) , 명로훈 (한국과학기술원 전기 및 전자공학과)

초록
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2005년에 처음 소개된 HRRP-JEM(High Resolution Range Profile-Jet Engine Modulation) 영상은 항공기 표적에 탑재된 제트 엔진의 장착 위치를 추정함으로써 레이더 표적 인식을 수행한다. 본 논문에서는 복소 신호의 이심률을 기반으로 HRRP-JEM 영상에서 제트 엔진 위치를 추정하기 위한 새로운 접근법을 제시한다. 복소 신호의 이심률은 HRRP-JEM 영상을 구성하는 어떤 거리 성분(range bin)에서의 레이더 수신 신호에 미치는 JEM 성분의 기여도를 효과적으로 산출할 수 있다. 따라서 JEM 성분의 기여도가 가장 큰 거리 성분이 제트 엔진의 위치에 해당하며, 이를 짚어냄으로써 보다 정량적이고 신뢰성 있는 제트 엔진 위치 추정이 가능할 것으로 기대된다. 사실적인 항공기 모델의 시뮬레이션 결과를 통해 본 논문에서 제안한 개념의 유효성을 입증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

High Resolution Range Profile-Jet Engine Modulation imagery first introduced in 2005 carries out radar target recognition by localizing the position of the jet engine installed on the aircraft target. This paper presents a new approach for estimating the jet engine position in the HRRP-JEM image based on the eccentricity of a complex signal. It can effectively evaluate the contribution of the JEM component to the radar received signal in a range bin of the HRRP-JEM image. Therefore, the localization is expected to be performed more quantitatively and reliably by pinpointing the range bin corresponding to the jet engine position where the JEM contribution is maximized. The simulation results of realistic aircraft models validated the effectiveness of the proposed concept.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 복소 신호의 이심률 개념을 도입하여 항공기 표적의 HRRP-JEM 영상으로부터 제트 엔진의 위치를 정량적으로 추정하는 기법을 제시하였다. 기존의 정성적인 기법과는 달리, 본 논문에서 제시된 기법은 신호의 수학적인 기술을 바탕으로 JEM 성분의 기여도를 정량적으로 산출하므로, 보다 신뢰성 높은 제트 엔진 위치 추정이 가능하다.
이에 본 논문에서는 항공기의 HRRP-JEM 영상에서 제트 엔진의 위치를 정량적으로 추정하는 기법을 제시한다. 복소 신호의 이심률(eccentricity)^[6],[7] 개념을 도입하여 HRRP-JEM 영상의 거리 성분(range bin)에서의 수신 신호에 미치는 JEM 성분의 기여도를 산출한다.

가설 설정

8 °/s로 주었다. 또한, 산란점 P는 Q에서 0.4 m 떨어져 있고, 2,400 rpm으로 회전하는 터빈 프로펠러 상에 위치하는 것으로 가정하였다. 그림 3으로부터, 간단히 모델링된 JEM 성분 s_P(t)는 복소 평면의 중심축에 대해 원형의 회전형태를 유지하는 반면, Ks_Q(t)는 느린 회전 속도 ω_Q에 의하여 주어진 시간동안 선형에 가깝게 움직임을 확인할 수 있다.

제안 방법

복소 신호의 이심률(eccentricity)^[6],[7] 개념을 도입하여 HRRP-JEM 영상의 거리 성분(range bin)에서의 수신 신호에 미치는 JEM 성분의 기여도를 산출한다. 그 후, HRRP-JEM 영상을 구성하는 각 거리 성분의 이심률 값들을 비교하여 JEM의 기여도가 가장 높은 거리 성분을 짚어냄으로써 제트 엔진의 위치를 추정한다. Ⅱ절에서는 수신 신호의 모델 및 신호의 이심률을 이용한 제트 엔진 위치 추정 개념을 소개한다.
이에 본 논문에서는 항공기의 HRRP-JEM 영상에서 제트 엔진의 위치를 정량적으로 추정하는 기법을 제시한다. 복소 신호의 이심률(eccentricity)^[6],[7] 개념을 도입하여 HRRP-JEM 영상의 거리 성분(range bin)에서의 수신 신호에 미치는 JEM 성분의 기여도를 산출한다. 그 후, HRRP-JEM 영상을 구성하는 각 거리 성분의 이심률 값들을 비교하여 JEM의 기여도가 가장 높은 거리 성분을 짚어냄으로써 제트 엔진의 위치를 추정한다.
앞 절에서 기술된 2차원 RCS 데이터에 주파수를 따르는 역 퓨리에 변환 및 시간을 따르는 퓨리에 변환을 적용하였다. 그 결과, 거리 성분 축(range bin축)과 주파수 축으로 구성된 HRRP-JEM 영상을 그림 6과 같이 얻었다.
이상의 항공기 모델에 대한 결과로부터 복소 신호 이심률의 개념을 차용하여, HRRP-JEM 영상으로부터 정량적으로 제트 엔진의 위치를 추정하였다.
제트 엔진의 위치에 해당하는 거리 성분은 JEM 성분의 기여도가 상대적으로 커지며, 이에 상응하여 모든 거리 성분 중에서 최소의 이심률 값을 가지게 될 것이다. 즉, 최소 이심률 값을 근거로 JEM 기여도가 가장 높은 거리 성분을 짚어냄으로써, 해당 성분을 제트 엔진의 장착 위치로 판정한다.

대상 데이터

제안된 기법을 검증하기 위해, 본 절에서는 그림 5와 같이 사실적으로 모델링된 항공기 모델로부터의 2차원 RCS 데이터^[5]를 HRRP-JEM 영상 형성 및 제트 엔진 위치추정 과정에 이용하였다. 표 1에 전자기 시뮬레이션 변수 및 항공기 관련 정보를 정리하였다.

성능/효과

1. 본 논문에서는 정지된 표적의 시뮬레이션을 수행하였으나, 실제 항공기 표적이 기동할 경우 ISAR 영상에서와 마찬가지로 도플러에 의한 위상오차로 인해 전체적인 HRRP-JEM 영상의 품질이 크게 저하될 수 있다. 참고문헌 [10]에서는 ISAR 영상에 존재하는 JEM 신호를 제거하기 전에, 표적 자체의 움직임을 엔트로피 기반의 거리 정렬 및 위상 보정으로 보상하였다.
2. 유효한 HRRP-JEM 영상을 획득하기 위해서는 장착된 제트 엔진이 레이더의 관측범위 내에 들어가 있어야 한다. 비교적 넓은 범위에서 관측되는 HRRP와는 달리, JEM의 경우 통상 제트 엔진의 회전축을 기준으로 0°에서 60°의 범위에서 관측이 가능한 것으로 알려져 있다[3].
(t)의 회전 특성을 나타내었다. 20 ms의 관측 시간 및 10 GHz의 레이더 주파수에 대해, 항공기 구조로부터의 산란 성분이 JEM 성분보다 강한 경우를 고려하여 가중치 K는 3으로 주었다. 이 때 산란점 Q는 표적의 중심에서 3m 떨어져 있고, 표적 자체의 회전 속도는 1.
3. 본 논문에 제시된 항공기 모델 B의 경우, 4개의 제트 엔진을 장착하고 있으나, 비스듬한 고도각과는 달리 방위각이 0°로 주어지므로, 모든 제트 엔진이 동일한 거리 성분에 위치하게 된다.
본 논문에서는 복소 신호의 이심률 개념을 도입하여 항공기 표적의 HRRP-JEM 영상으로부터 제트 엔진의 위치를 정량적으로 추정하는 기법을 제시하였다. 기존의 정성적인 기법과는 달리, 본 논문에서 제시된 기법은 신호의 수학적인 기술을 바탕으로 JEM 성분의 기여도를 정량적으로 산출하므로, 보다 신뢰성 높은 제트 엔진 위치 추정이 가능하다. 추후에는 제안된 기법을 다양한 경우에 적용하여 그 유효성을 면밀히 검토할 필요가 있으며, 이를 위해 추가로 고려해야 할 사항은 다음과 같다.
반면에 가중치 K를 증가시킴에 따라 전체 신호에 대한 JEM성분의 기여도가 낮아지면서 동시에 이심률 ε 또한 증가함을 알 수 있다.
그림 7(b)의 모델 B에 대한 이심률 결과에서 27～29번째 거리 성분은 JEM의 기여도가 낮으며, 전면부에 해당하는 2번째 거리 성분 또한 높은 이심률 값을 가진다. 최소 이심률 값을 통해 34번째 거리 성분이 실제 제트 엔진 위치에 해당함을 알 수 있으며, 전면부까지의 거리 성분의 개수가 32 m에 해당하는 32개이므로, 이 또한 실제 전면부-엔진 길이인 31.51 m와 부합된다.

후속연구

이 경우, 그림 6(b)와는 달리 2개 이상의 JEM 스펙트럼이 공존하는 HR- RP-JEM 영상이 형성될 것으로 예상된다. 따라서 제트 엔진의 위치에 해당하는 거리 성분으로 판정하기 위한 한계값 또는 전체 이심률 계산 결과의 분포에서 나타나는 극소값과 실제 제트 엔진의 위치 간 관계 등과 같은 보다 정교한 거리 성분 판별기준에 대한 연구가 필요할 것이다.
본 논문에서 수행된 연구는 HRRP-JEM의 연구사례를 늘리는 한편, HRRP-JEM을 이용한 진보된 레이더 표적 인식을 촉진시킬 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	ISAR 영상의 한계는?	ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상은 표적을 구성하는 산란점의 상대적인 위치 및 표적의 형태에 관한 정보를 제공하여 레이더 표적 인식에 널리 활용되어 왔으나, 영상의 수직 방향(cross-range) 정보가 전적으로 표적의 레이더에 대한 상대적인 회전 움직임에 의존하게 된다. 따라서 항공기 표적이 레이더를 곧바로 향하는 경우와 같이 상대적인 회전 움직임이 매우 작을 때, 영상의 수직 방향 해상도(cro- ss-range resolution)가 저하되므로 ISAR 영상만으로 표적의 정보를 획득하는 데에는 한계가 존재한다. 2005년에 P.
	ISAR영상의 활용 분야는?	ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상은 표적을 구성하는 산란점의 상대적인 위치 및 표적의 형태에 관한 정보를 제공하여 레이더 표적 인식에 널리 활용되어 왔으나, 영상의 수직 방향(cross-range) 정보가 전적으로 표적의 레이더에 대한 상대적인 회전 움직임에 의존하게 된다. 따라서 항공기 표적이 레이더를 곧바로 향하는 경우와 같이 상대적인 회전 움직임이 매우 작을 때, 영상의 수직 방향 해상도(cro- ss-range resolution)가 저하되므로 ISAR 영상만으로 표적의 정보를 획득하는 데에는 한계가 존재한다.
	HRRP-JEM 영상에서 제트 엔진의 위치를 자동적으로 추출할 수 있는 알고리즘이란?	참고문헌 [5]는 HRRP-JEM 영상에서 제트 엔진의 위치를 자동적으로 추출할 수 있는 알고리즘을 제안한 바 있다. 이 알고리즘은 제트 엔진이 위치하고 있는 거리를 찾기 위해 JEM 스펙트럼의 정성적인 특징을 활용한다. 즉, 하모닉 형태의 JEM 스펙트럼이 넓게 형성되어 있는 거리를 적절한 한계값(threshold)을 통해 판별하여 자동적으로 제트 엔진의 위치를 추정하게 된다. 그러나 이 비 매개변수(non-parametric)접근법은 한계값 설정의 모호성을 야기할 뿐 아니라, 신호 자체의 특성을 고려하지 않으므로 JEM 스펙트럼의 세기가 약하거나 항공기 구조로부터의 산란강도가 높을 경우 오차를 유발할 가능성이 있다.

참고문헌 (10)

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A. Ahrabian, N. U. Rehman, and D. Mandic, "Bivariate empirical mode decomposition for unbalanced real-world signals", IEEE Signal Processing Letters, vol. 20, no. 3, pp. 245-248, Mar. 2013.

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X. Bai, M. Xing, F. Zhou, G. Lu, and Z. Bao, "Imaging of micromotion targets with rotating parts based on empirical mode decomposition", IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing, vol. 46, no. 11, pp. 3514-3523, Nov. 2008.

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L. Stankovic, V. Popovic-Bugarin and P. Radenovic, "Genetic algorithm for rigid body reconstruction after micro-Doppler removal in the radar imaging analysis", Signal Processing, vol. 93, pp. 1921-1932, Jan. 2013.

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J. H. Jung, K. T. Kim, and S. H. Park, "Removal of JEM signal by accurate estimation of initial parameters of chirplet basis functions", Progress in Electromagnetics Research, vol. 141, pp. 607-618, 2013.

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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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