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초록
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본 논문은 항공기용 다기능 레이더의 통합적 자원관리를 수행하는 자원관리자와 레이더/환경 시뮬레이터 구축에 대한 연구 결과를 설명한다. 레이더/환경 시뮬레이터는 항공기 레이더의 표적 탐지/측정 모델, 탑재된 레이더의 좌표변환을 고려한 추적 필터 및 효율적인 표적 생성 알고리듬을 포함한다. 항공기 레이더 자원관리 알고리듬의 각 모듈별 구조와 기능을 도출하고, 구축된 레이더/환경 시뮬레이터를 통해 시험 검증하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, an integrated radar resource manager for an airborne multi-function radar and a radar-environment simulator are presented. The radar-environment simulator includes target detection/measurement models, a nonlinear tracking filter for the airborne radar and an effective target generatio...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 레이더 자원관리를 해결하는 많은 알고리듬들이 다양한 기법을 통하여 제시되었으나[3,5-10], 레이더 측정/탐지 모델, 추적 필터 등을 포함하는 통일적이고 일관된 구조를 가지는 시뮬레이션 환경 하에서, 전체 자원 관리 알고리듬을 비교·분석하려는 시도가 부족하였다. 따라서 본 논문에서는 레이더 자원관리 알고리듬을 평가하기 위한 환경 시뮬레이터를 개발하고 이를 검증하고자 한다. 환경 시뮬레이터는 표적 생성과 레이더 신호 강도에 따른 표적 탐지를 모델링하고 표적의 측정치를 계산하는 과정을 포함한다.
  • 본 절에서는 비행체에 탑재된 항공기 레이더의 표적 추적 필터를 설계하였다. 레이더 좌표계와 동체 좌표계 사이의 관계를 도출하고, 이를 이용한 필터 설계과정을 보이고자 한다.
  • 본 논문에서 추적 필터로 사용된 UKF 기반 IMM 필터는 항공기용 다기능 레이더에 적용될 수 있는 여러 형태의 필터 중에서 계산 부하의 제한 조건보다, 추적 대상에 대한 정보가 부족하고 비선형성이 강한 조건하에서 활용하기 위해 선택된 것이다. 따라서 본 논문에서 개발한 시뮬레이터와 그 결과는 실제 항공기용 다기능 레이더의 운용성능을 정확히 도출하는 데에 목적을 두지 않고, 다기능 레이더의 효율적 운용을 위해 개발되는 자원관리자들의 상대적인 성능을 비교 평가 하는 도구로써 활용될 수 있다.
  • 본 연구의 대상은 항공기용 레이더이며 고성능/다기능 프로세서를 탑재하므로 이를 활용한 다양한 IMM(Interacting Multiple Model) 필터 설계가 가능하다[21]. 본 논문에서는 측정치와 상태변수 간의 비선형성을 고려하여 UKF(Unscented Kalman Filter)[22] 기반의 IMM 표적 추적 필터를 설계하였다. 필터 설계를 위해 앞서 소개된 표적 운동 모델인 Singer 모델, 정속 모델 및 선회비행 모델을 고려하였다.
  • 본 논문에서는 항공기용 다기능 레이더 자원 관리 알고리듬의 구조와 기능에 대해 서술하고, 자원관리 알고리듬을 평가·분석하기 위해 개발된 레이더/환경 시뮬레이터에 대해 설명한다.
  • 본 논문은 항공기용 다기능 레이더의 통합적 자원관리를 수행하는 자원관리자와 그 세부모듈의 역할에 대해 분석하고, 자원관리자의 기능과 구조를 간략히 제시하였다. 또한, 자원관리자의 성능평가를 위한 레이더-환경 시뮬레이터에서는 표적 신호 강도에 따른 탐지 확률과 측정치 생성 모델을 사용하고, 항공기에 탑재된 레이더의 좌표변환을 고려한 추적 필터의 설계를 수행하였으며, 계산시간을 줄이기 위한 표적 생성 알고리듬을 개발하였다.
  • 본 절에서는 레이더/환경 시뮬레이터에서 가상의 표적을 생성하는 방법을 제시하고, 이를 기반으로 다양한 표적 데이터 풀(pool)을 마련하고자 한다. 이를 통해 레이더를 탑재한 아군 비행체 전방에 전개되는 표적들의 다양한 시나리오를 구성하고, 레이더 자원관리자와 표적 탐지/측정 모델 및 추적필터를 시험/평가할 수 있다.
  • 본 절에서는 비행체에 탑재된 항공기 레이더의 표적 추적 필터를 설계하였다. 레이더 좌표계와 동체 좌표계 사이의 관계를 도출하고, 이를 이용한 필터 설계과정을 보이고자 한다.
  • 다기능 능동위상배열 레이더에서 관리해야 할 자원은 시간, 에너지, 연산처리 능력 등이 있으며, 레이더의 운용 환경과 성능에 따라 한정되어 있다. 한정된 레이더의 자원을 여러 기능과 임무에 분배하는 것을 레이더 자원관리라고 하며 레이더의 각 기능별 성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다[1,2].

가설 설정

  • Type 1과 2에 해당하는 표적은 시간에 따른 표적의 상대 위치에 대한 데이터베이스를 만들어 이를 활용하였다. 표적의 운동을 Singer 모델로 가정하고, Table 1에서 정의한 type별 상대 속도 범위 내의 표적 궤적을 임의로 생성한 뒤, 이를 시간에 따른 함수로 fitting 하고 그 계수를 저장하여 데이터베이스화 시킨다. 여기서 시간에 대한 함수로 표현되는 표적 운동은 아군 비행체에 대한 상대 운동이므로, 표적의 절대 운동은 아군 비행체의 위치 및 속도를 고려하여 구할 수 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
다기능 능동위상배열 레이더에서 관리해야 하는 자원은? 레이더 빔의 방향을 빠르게 변경할 수 있는 전자주사식 능동위상배열 레이더의 등장으로 이러한 임무의 전환을 보다 신속하고 유동적으로 처리할 수 있게 되었으며, 임무를 어떠한 순서와 빈도로 처리하고, 레이더의 자원을 어떻게 효율적으로 분배할 것인가 하는 문제가 대두되었다. 다기능 능동위상배열 레이더에서 관리해야 할 자원은 시간, 에너지, 연산처리 능력 등이 있으며, 레이더의 운용 환경과 성능에 따라 한정되어 있다. 한정된 레이더의 자원을 여러 기능과 임무에 분배하는 것을 레이더 자원관리라고 하며 레이더의 각 기능별 성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다[1,2].
레이더 자원관리는 무엇인가? 다기능 능동위상배열 레이더에서 관리해야 할 자원은 시간, 에너지, 연산처리 능력 등이 있으며, 레이더의 운용 환경과 성능에 따라 한정되어 있다. 한정된 레이더의 자원을 여러 기능과 임무에 분배하는 것을 레이더 자원관리라고 하며 레이더의 각 기능별 성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다[1,2].
레이더 자원 관리자의 2가지 기능는 각각 무엇인가? 자원 관리를 실행하는 알고리듬은 레이더 자원 관리자(RRM: Radar Resource Manager) 라고 하며, 우선순위 선정(task prioritization)과 임무 스케줄링(task scheduling)으로 구분할 수 있다[3]. 우선순위 선정은 사용자/설계자 입장에서의 임무의 기능적/전술적 중요도를 반영하여 각 임무에 정량적인 우선순위 값을 할당하는 것이다. 임무 스케줄링은 우선순위와 전술적 요구조건 및 성능 지표에 입각하여 각 임무들을 수행할 시점과 순서를 결정하는 것이다. 이외에도 탐색성능을 결정하는 탐색 빔 특성치를 최적화 하거나[4], 탐색과 추적 기능의 자원 분배를 조정하고 추적 표적 임무들 간의 자원 할당을 결정하는 알고리듬을 통해 다기능 레이더의 운용 성능을 향상시킬 수 있다.
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참고문헌 (22)

  1. Jang, D. S. and Choi, H.-L., "A task scheduling algorithm for airborne multi-function AESA radars based on time-window chaining," KSAS Spring conference, Apr. 2011. 

  2. Jang, D. S., Choi, H.-L., and Roh, J. E., "A time-window-based task scheduling approach for multi-function phased array radars," International Conference on Control, Automation and Systems, Oct. 2011. 

  3. Ding, Z., "A survey of radar resource management algorithms," in Proc. Canadian Conf. Electrical and Computer Engineering (CCECE), 2008, pp. 1559-1564. 

  4. Jang, D. S., Choi, H.-L., and Roh, J. E., "Optimization of surveillance beam parameters for phased array radars," International Conference on Radar Systems, Oct. 2012, to appear. 

  5. Shin, H.-J., Hong, S.-M., and Hong, D.-H., "Adaptive-update-rate target tracking for phased-array radar," IEE Proceedings - Radar, Sonar and Navigation, vol. 142, no. 3, 1995, pp. 137-143. 

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  7. Miranda, S., Baker, C., Woodbridge, K., Griffiths, H., "Knowledge-based resource management for multifunction radar: a look at scheduling and task prioritization," IEEE Signal Processing Magazine, vol. 23, no. 1, 2006, pp. 66-76. 

  8. Ghosh, S., Rajkumar, R. R., Hansen, J., and Lehoczky, J., "Integrated qos-aware resource management and scheduling with multi-resource constraints," Real-Time Systems, vol. 33, 2006, pp. 7-46. 

  9. Winter, E. and Baptiste, P., "On scheduling a multifunction radar", Aerospace Science and Technology, vol. 11, no. 4, 2007, pp. 289-294. 

  10. Barbaresco, F., Deltour, J. C., Desodt, G., Durand, B., Guenais, T., and Labreuche, C., "Intelligent M3R Radar Time Resources management: Advanced cognition, agility & autonomy capabilities," International Radar Conference - Surveillance for a Safer World, 2009, Oct. 2009. 

  11. Jang, D. S., An, S. T., Choi, H.-L., and Roh, J. E., "A Comparison of Graph based and Fuzzy Inference System based Task Prioritizations for Airborne Multi-function Radars," KSAS Spring conference, Apr. 2012. 

  12. Skolnik, M., Radar handbook, 3rd Ed., ser. Electronics electrical engineering, McGraw-Hill, 2008. 

  13. Mahafza, B. R., Radar systems analysis and design using MATLAB, Chapman & Hall/CRC, 2005. 

  14. Sankaran, M., "Approximations to the non-central chi-square distribution," Biometrica, vol. 50, 1963, pp. 199-204. 

  15. Shnidman, D. A., "Determination of required SNR values [radar detection]," IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 38, no. 3, 2002, pp. 1059-1064. 

  16. North, D. O., "An analysis of the factors which determine signal/noisediscrimination in pulsed carrier systems," Proceedings of the IEEE, vol. 51, no. 7, pp. 1963, 1015-1027. 

  17. Barton, D. K., "Universal equations for radar target detection," IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 41, no. 3, 2005, pp. 1049-1052. 

  18. Curry, G. R., Radar System Perfomance Modeling, 2nd Ed., Artech House, 2005. 

  19. Singer, R. A., "Estimating Optimal Tracking filter Performance for Manned Maneuvering Targets," IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 6, no. 4, 1970, pp. 473-483. 

  20. McIntyre, G. A. and Hintz, K. J., "Comparison of Several Maneuvering Target Tracking Models," Signal processing, sensor fusion, and target recognition VII, Apr. 1998. 

  21. Bar-Shalom, Y. and Blair, W. D., "Multitarget-Multisensor Tracking: Applications and Advances," ARTECH HOUSE, INC, 2000. 

  22. Julier, S. J., Uhlmann, J. K., and Durrant-Whyte, H. F., "A New Approach for Filtering Nonlinear Systems," American Control Conference, 1995, pp. 1628-1632. 

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