[논문]다기능 레이더의 추적 성능 개선을 위한 퍼지 추론 시스템 기반 임무 우선 순위 선정 기법 연구

김현주; 박준영; 김동환; 김선주

doi:10.5515/kjkiees.2013.24.2.198

다기능 레이더의 추적 성능 개선을 위한 퍼지 추론 시스템 기반 임무 우선 순위 선정 기법 연구
A Study of Fuzzy Inference System Based Task Prioritizations for the Improvement of Tracking Performance in Multi-Function Radar 원문보기

韓國電磁波學會論文誌 = The journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, v.24 no.2, 2013년, pp.198 - 206

김현주 (삼성탈레스) , 박준영 (삼성탈레스) , 김동환 (국방과학연구소) , 김선주 (국방과학연구소)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 다기능 레이더의 추적 성능 개선을 위해 임무 우선 순위 선정을 위한 퍼지 추론 시스템 기반의 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 추적 임무 수행 시 우선 순위 결정 트리를 구성하고, 퍼지 집합으로 추적 안정도, 위협도, 접근성을 선정하고, 퍼지 규칙을 통한 추적 임무의 우선 순위를 얻는 방식이다. 우선 순위를 높게 책정할 경우, 추적 주기를 변화시켜 추적의 정확도를 높일 수 있도록 설계하였다. 추적 성능 개선 효과를 입증하기 위해 기동 특성이 뚜렷한 표적 궤적을 생성하고, 제안된 기법을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우를 시뮬레이션으로 비교 분석하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper presents the improvement of tracking performance using fuzzy inference system based task prioritizations for multi-function radars. The presented technique calculates elemental priorities using track information of a target and obtain the total priority from fuzzy inference system of each fuzzy set's membership function. In this paper, we proposed the task prioritization algorithms based on fuzzy inference system, and evaluated the tracking performance on multi-function radar scenario using it. As a result, we confirmed that excellent performance could be achieved when using the proposed algorithm.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 이러한 추적 임무의 우선 순위를 판단하는 과정을 전문가 입장에서 접근하고 논리 이론 체계보다 인간의 사고나 자연어의 특성을 가장 잘 표현할 수 있는 퍼지 이론을 적용하여 추적 안정도, 위협도 및 접근성이 높은 표적 추적 임무의 우선 순위를 적응적으로 변화시켜 레이더의 추적 성능을 향상시키고자 한다. 이를 위해 기동 궤적을 가지는 표적들을 생성하고, 이를 대상으로 추적 기능을 수행할 때 퍼지 추론 시스템 기반의 임무 우선 순위의 변화에 따른 추적 성능이 어떻게 향상되는지 시뮬레이션을 통해 입증하였다.
본 논문에서는 퍼지 추론 시스템을 이용하여 다기능 레이더의 임무 우선 순위를 선정하는 기법에 대해 제안하였다. 제안된 퍼지 추론 시스템을 이용한 우선 순위 선정 기법으로 서로 다른 기동 표적에 대해 적용하여 추적 안정도, 위협도와 접근성을 퍼지 집합으로 설정하고, 전문가에 의해 설정된 퍼지 규칙을 기반으로 임무 우선 순위의 증감을 결정할 수 있음을 시뮬레이션 통해 확인하였다.
즉, “추적 갱신” 또는 “재탐색/추적관리” 우선 순위의 임무가 수행될 때 퍼지 추론을 통해 최상위 우선 순위의 임무로 전환될 수 있으며, 반대로 최상위 우선 순위에서“추적 갱신” 우선 순위로 전환될 수 있다. 이는 표적의 정보가 신뢰할 수 있는 수준으로 사용할 수 있는 임무단계가 추적이므로 우선 순위 선정시 신뢰성을 위해 제한적으로 적용해 보았다. 그림 5에 우선 순위 선정 시 퍼지 추론 과정을 나타내었다.

제안 방법

전체 시뮬레이션 시간은 100초이며, 시나리오에 설정된 기동 표적은 뱀 기동(snake maneuvering)과 회전 기동(turn maneuvering) 표적이다. 각각의 궤적은 퍼지 추론 시스템을 이용한 임무 우선 순위 선정 기법을 적용한 경우와 적용하지 않는 경우로 나누어 시뮬레이션을 수행하였다. 또한, 레이더 자원 점유율을 비교하기 위해 15개의 동일 기동을 수행하는 시나리오를 사용하였으며, 각각의 궤적은 그림 7, 그림 8과 같다.
각각의 궤적은 퍼지 추론 시스템을 이용한 임무 우선 순위 선정 기법을 적용한 경우와 적용하지 않는 경우로 나누어 시뮬레이션을 수행하였다. 또한, 레이더 자원 점유율을 비교하기 위해 15개의 동일 기동을 수행하는 시나리오를 사용하였으며, 각각의 궤적은 그림 7, 그림 8과 같다. 그림 7은 15대의 항공기 표적이 20초부터 뱀 기동을 시작하여, 시뮬레이션 종료 시점까지 동일한 기동을 수행하며, 그림 8은 동일 개수의 표적이 30～60초 사이에 2초 간격으로 회전 기동을 시작하도록 궤적을 설정하였다.
퍼지 추론에 사용할 퍼지 규칙 기반은 일반적으로 많이 쓰이는 If-then rule을 사용하여, 퍼지 집합 별로 소속된 퍼지 변수는 표 2와 같다. 또한, 퍼지 추론을 위한 퍼지 규칙은 특정 입력 요소에 관계없이 동일한 규칙을 통합하여 표 3과 같이 퍼지 규칙을 설정하였다.
퍼지 집합의 입력값으로 사용되는 추적 정보는 표적 추적 오차 정보, 거리, 속도(속력), 가속도, 진입각(heading) 정보이다. 먼저, 표적 추적 오차 정보는 거리 오차, 속도 오차, 각도 오차에 대한 정규화를 수행한다. 정규화를 위한 오차의 최대 범위를 각각 설정하였으며, 이는 다음과 같다.
이것을 나타내는 것을 소속 함수(membership function)이라고 하며, 그 모양에 따라 삼각형, 사다리꼴형, 종형, 가우시안 함수형 등으로 나뉜다. 본 논문에서는 계산상의 편리와 우선 순위 선정의 신뢰성을 고려해서 삼각형과 사다리꼴형의 모양을 선택하였다. 그림 2는 본 논문에서 사용된 퍼지 집합의 소속 함수이다.
시뮬레이션 수행을 위해 다기능 레이더 모델과 표적 기동 모델 및 신호 처리 모델을 사용하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 다기능 레이더의 운용과정은 그림 6과 같다. 고정 모드에서 탐색(surveillance)을 수행하고, 시나리오에 설정된 표적을 탐지하고 확인(confirmation) 및 획득(acquisition)과정을 수행 후, 추적으로 전환된다.
우선 순위 선정자가 활용할 수 있는 정보는 추적 필터로부터의 표적의 운동 정보와 사전에 정의된 표적과 공역의 위협 평가 기준 등이 있다. 여기서는 표적의 운동 정보를 입력 정보로 표적 추적 안정도, 위협도, 접근성을 입력으로 우선 순위를 선정하도록 한다.
본 논문에서는 이러한 추적 임무의 우선 순위를 판단하는 과정을 전문가 입장에서 접근하고 논리 이론 체계보다 인간의 사고나 자연어의 특성을 가장 잘 표현할 수 있는 퍼지 이론을 적용하여 추적 안정도, 위협도 및 접근성이 높은 표적 추적 임무의 우선 순위를 적응적으로 변화시켜 레이더의 추적 성능을 향상시키고자 한다. 이를 위해 기동 궤적을 가지는 표적들을 생성하고, 이를 대상으로 추적 기능을 수행할 때 퍼지 추론 시스템 기반의 임무 우선 순위의 변화에 따른 추적 성능이 어떻게 향상되는지 시뮬레이션을 통해 입증하였다.
본 논문에서는 퍼지 추론 시스템을 이용하여 다기능 레이더의 임무 우선 순위를 선정하는 기법에 대해 제안하였다. 제안된 퍼지 추론 시스템을 이용한 우선 순위 선정 기법으로 서로 다른 기동 표적에 대해 적용하여 추적 안정도, 위협도와 접근성을 퍼지 집합으로 설정하고, 전문가에 의해 설정된 퍼지 규칙을 기반으로 임무 우선 순위의 증감을 결정할 수 있음을 시뮬레이션 통해 확인하였다. 또한, 다표적의 기동 표적 시나리오를 통해 퍼지 추론 시스템을 이용한 임무 우선 순위 선정 기법 사용전과 사용 후를 시뮬레이션하고 추적 성능을 비교하였으며, 그 결과 제안된 기법을 사용시 추적 안정도의 향상과 추적정확도가 2배 이상 개선됨을 확인할 수 있었다.
진입각은 속도 벡터(X-Z 평면)와 방위각의 차이를 이용하여 180°로 정규화 하였다.
우선 순위 변경이 필요하면 가장 우선 순위가 높은 위협 표적 추적으로 전환되어 빔 스케줄링시 우선적으로 빔 요청을 처리한다. 추적 성능 향상을 위해 이 경우 추적 주기를 일반 추적의 1/5로 줄여서 수행하도록 처리하였다. 이는 임무 우선 순위의 변경 시 빔 스케줄링 우선 순위 조정과 추적 성능 향상을 위한 방식으로 다양하게 시도될 수 있다.

대상 데이터

시뮬레이션에 사용된 시나리오는 표 10과 같다. 전체 시뮬레이션 시간은 100초이며, 시나리오에 설정된 기동 표적은 뱀 기동(snake maneuvering)과 회전 기동(turn maneuvering) 표적이다. 각각의 궤적은 퍼지 추론 시스템을 이용한 임무 우선 순위 선정 기법을 적용한 경우와 적용하지 않는 경우로 나누어 시뮬레이션을 수행하였다.

데이터처리

임무 우선 순위 기법 사용전과 사용후의 추적 성능을 비교하기 위해 다음과 같은 RMS(Root Mean Square) 오차를 계산하였다.

이론/모형

퍼지 추론은 Mamdani의 Min-Max 방법을 사용하였다. 따라서 T-norm은 min, S-norm은 max, 함의함수(implication)은 min을 사용하고, 비퍼지화는 무게중심법(centroid of area)을 사용하였다. 이와 같은 FIS의 구현을 위해 Matlab^(R)의 Fuzzy Logic Toolbox^TM를 이용하여 설계하였고, 시뮬레이션을 위해서 C⁺⁺를 이용해서 구현하였다.
따라서 T-norm은 min, S-norm은 max, 함의함수(implication)은 min을 사용하고, 비퍼지화는 무게중심법(centroid of area)을 사용하였다. 이와 같은 FIS의 구현을 위해 Matlab^(R)의 Fuzzy Logic Toolbox^TM를 이용하여 설계하였고, 시뮬레이션을 위해서 C⁺⁺를 이용해서 구현하였다.
퍼지 추론에 사용할 퍼지 규칙 기반은 일반적으로 많이 쓰이는 If-then rule을 사용하여, 퍼지 집합 별로 소속된 퍼지 변수는 표 2와 같다. 또한, 퍼지 추론을 위한 퍼지 규칙은 특정 입력 요소에 관계없이 동일한 규칙을 통합하여 표 3과 같이 퍼지 규칙을 설정하였다.
퍼지 추론에서는 이렇게 설정된 퍼지 규칙을 이용하여 그림 3과 같이 퍼지 추론을 수행한다. 퍼지 추론은 Mamdani의 Min-Max 방법을 사용하였다. 따라서 T-norm은 min, S-norm은 max, 함의함수(implication)은 min을 사용하고, 비퍼지화는 무게중심법(centroid of area)을 사용하였다.

성능/효과

제안된 퍼지 추론 시스템을 이용한 우선 순위 선정 기법으로 서로 다른 기동 표적에 대해 적용하여 추적 안정도, 위협도와 접근성을 퍼지 집합으로 설정하고, 전문가에 의해 설정된 퍼지 규칙을 기반으로 임무 우선 순위의 증감을 결정할 수 있음을 시뮬레이션 통해 확인하였다. 또한, 다표적의 기동 표적 시나리오를 통해 퍼지 추론 시스템을 이용한 임무 우선 순위 선정 기법 사용전과 사용 후를 시뮬레이션하고 추적 성능을 비교하였으며, 그 결과 제안된 기법을 사용시 추적 안정도의 향상과 추적정확도가 2배 이상 개선됨을 확인할 수 있었다.
마지막으로 퍼지 추론 시스템을 적용한 임무 우선 순위 선정 기법을 사용할 경우, 레이더의 자원 점유율을 임무 단계별로 비교하였으며, 기법 적용 시2 % 내외에서 추적 임무 자원 점유율이 증가됨을 알 수 있었다. 이는 일반적인 레이더의 탐색 자원 할당과 탐지 확률 및 최대표적 추적 개수 설정 시 임무 우선 순위 선정 기법으로 할당될 “위협 표적 추적” 우선 순위의 개수를 설정할 때 고려해야 할 것이다.
비교 결과, 임무 우선 순위 선정 기법을 적용한 추적 성능이 적용하지 않는 경우보다 추적정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 뱀 기동 표적은 약 2배 가량 추적 정확도가 높아지며, 회전 기동은 거리 오차는 약 2.5배, 속도 오차는 3.7배 가량 추적정확도 향상을 나타내었다.
각각의 결과는 표 11과 표 12에 나타내었다. 비교 결과, 임무 우선 순위 선정 기법을 적용한 추적 성능이 적용하지 않는 경우보다 추적정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 뱀 기동 표적은 약 2배 가량 추적 정확도가 높아지며, 회전 기동은 거리 오차는 약 2.
따라서 추적 상태의 안정도는 레이더의 자원의 효율적 사용에 상당히 중요한 영향을 준다. 이러한 추적 안정도를 얻기 위해 FIS 임무 우선 순위 선정 기법이 적절히 활용될 수 있음을 시뮬레이션으로 확인할 수 있었다.
추적 안정도는 거리 오차, 속도 오차, 각도 오차 퍼지 변수를 가지는 퍼지 집합의 퍼지 추론 결과를 비퍼지화한 결과이며, 위협도는 가속도, 거리, 속력 퍼지 변수를 가지는 퍼지 집합의 비퍼지화한 결과이고 접근성은 거리, 속도, 진입각 퍼지 변수를 가지는 퍼지 집합의 비퍼지화한 결과이다. 이러한 세 개의 퍼지 집합의 퍼지 추론을 통해 우선 순위가 선정된다.

후속연구

이는 임무 우선 순위의 변경 시 빔 스케줄링 우선 순위 조정과 추적 성능 향상을 위한 방식으로 다양하게 시도될 수 있다. 이를 통해 다양한 기동 특성을 가지는 표적에 특화된 추적필터의 최적화가 힘든 경우에도 시뮬레이션 결과와 같은 안정적인 추적 성능의 향상을 가져올 수 있을 것이며, 확장 형태로 추적 필터의 계수 조정과 같은 방식의 적용으로 더욱 안정적인 성능을 도출할 수 있을 것이라 생각한다.
임무 우선 순위 선정, 특히 추적 임무의 우선 순위 변경은 일반적으로 표적의 위협도로 판단하며, 이는 레이더 단독으로 결정하기보다 상부 체계의 판단으로 위협을 판단하고, 무장 체계와 연계하여 교전을 위해 이루어진다. 하지만 레이더에서 가용할 자원이 남아 있는 상태에서 이러한 자원을 활용하는 방법으로 교전 표적으로 상위 체계에서 할당된 추적 우선 순위 변경이 아닌 레이더에서 판단하여 추적 성능 향상을 위한 자원을 효율적으로 사용하는 방식으로 접근할 필요가 있다고 생각한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	레이더 자원 관리기술이란 무엇인가?	다기능 레이더(MFR: Multi-Function Radar)는 이전에 각각의 레이더에서 수행되던 영역 탐색, 탐지, 추적 등의 기능을 한 개의 레이더에서 임무에 따라 수행하는 레이더이다. 표적 탐지로부터 추적까지를 실시간으로 처리하기 위해서는 빔 조향이 용이한 위상 배열 안테나 기술과 다양한 실시간 레이더 신호 처리 기술과 더불어, 레이더의 한정된 자원을 효과적으로 활용하여 레이더 전체 성능을 향상시키는 레이더 자원 관리(RRM: Radar Resource Management) 기술의 중요성이 크게 대두되었다. 다기능 레이더의 자원 관리 알고리즘은 다양한 접근 방법을 이용하여 활발히 연구되어 왔으나[1] , 임무의 우선 순위 선정에 관해서는 많은 연구가 다루어지지 않거나, 임무의 각 기능에 따라 고정된 우선 순위를 지정하는 방식을 사용하였다[2],[3] .
	다기능 레이더란 무엇인가?	다기능 레이더(MFR: Multi-Function Radar)는 이전에 각각의 레이더에서 수행되던 영역 탐색, 탐지, 추적 등의 기능을 한 개의 레이더에서 임무에 따라 수행하는 레이더이다. 표적 탐지로부터 추적까지를 실시간으로 처리하기 위해서는 빔 조향이 용이한 위상 배열 안테나 기술과 다양한 실시간 레이더 신호 처리 기술과 더불어, 레이더의 한정된 자원을 효과적으로 활용하여 레이더 전체 성능을 향상시키는 레이더 자원 관리(RRM: Radar Resource Management) 기술의 중요성이 크게 대두되었다.
	소속 함수란 무엇인가?	퍼지 이론을 이용한 우선 순위 선정에서 우선 순위 선정 결과에 가장 큰 영향을 미치는 것은 퍼지 집합의 각 요소가 그 집합에 소속되는 정도이다. 이것을 나타내는 것을 소속 함수(membership function)이라고 하며, 그 모양에 따라 삼각형, 사다리꼴형, 종형, 가우시안 함수형 등으로 나뉜다.

참고문헌 (9)

Z. Ding, "A survey of radar resource management algorithm", in Proc. Canadian Conf. Electrical and Computer Engineering, CCECE 2008, pp. 1559-1564,2008.
S. H. Baek, H. Seok, K. H. Park, and J. Chun, "An adaptive update-rate control of a phased array radar for efficient usage of tracking tasks", 2010 IEEE Radar Conference, pp. 1214-1219, 2010.
A. G. Huizing, A. A. F. Bloemen, "An efficient scheduling algorithm for a multifunction radar", IEEE International Symposium on Phased Array Systems and Technology, pp. 359-364, 1996.
A. P. Stoffel, "Heuristic energy management for active array multifunction radars", 1994 IEEE National Telesystems Conference, pp. 71-74, 1994.
W. Komorniczak, J. Pietrasinski, "Selected problems of MFR resources management", 3rd International Conference on Information Fusion, vol. 2, pp. WEC1/3-WEC1/8, 2000.
F. Barbaesco, "Intelligent multi-mission radar resources management", 2008 IEEE Radar Conference, Turorial, 2008.
S. L. C. Miranda, C. J. Baker, K. Woodbridge, and H. D. Griffiths, "Fuzzy logic approach for prioritisation of radar tasks and sectors of surveillance in multifunction radar", IET Radar, Sonar Navigation, vol. 1, no. 2, pp. 131-141, 2007.

상세보기
J. M. Butler, Tracking and control in multi-function radar, Ph.D. Dissertation, University College London, 1998.
장대성, 안성태, 최한림, 노지은, "항공기용 다기능 레이더의 그래프 기반 임무 우선 순위 선정기법과 퍼지 추론 시스템 기반 기법 비교", KSAS춘계학술대회, pp. 984-989, 2012년.

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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