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항공기 표적의 레이더 반사 신호에서 제트엔진 정보를 추출하기 위한 자동화 알고리즘
Automatic Algorithm for Extracting the Jet Engine Information from Radar Target Signatures of Aircraft Targets 원문보기

韓國電磁波學會論文誌 = The journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, v.25 no.6, 2014년, pp.690 - 699  

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

초록
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제트엔진변조(Jet Engine Modulation: JEM) 식별기법은 제트엔진의 주기적인 회전에 의해 변조되는 레이더 반사 신호로부터 제트엔진의 종류를 식별하는 기법이다. 본 논문에서는 JEM의 새로운 접근법으로서, 제트엔진의 특성을 추출하기 위한 자동화 알고리즘을 제안한다. 먼저 복소 신호의 경험적인 모드 분리법(Complex Empirical Mode Decomposition: CEMD)을 거친 JEM 신호의 자기상관도로부터 제트엔진의 회전 주기를 산출한다. 그 후 DM(Divisor-Multiplier) 규칙 및 'Scoring' 개념을 JEM 스펙트럼 해석에 도입하여 최종적인 날개개수를 추정한다. 시뮬레이션 및 측정 JEM 신호로의 적용 결과를 통해 제안된 알고리즘이 정확하고 자동적인 제트엔진 정보 추출에 효과적임을 입증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Jet engine modulation(JEM) is a technique used to identify the jet engine type from the radar target signature modulated by periodic rotation of the jet engine mounted on the aircraft target. As a new approach of JEM, this paper proposes an automatic algorithm for extracting the jet engine informati...

주제어

#Automatic Algorithm   #Complex Empirical Mode Decomposition   #Jet Engine Modulation   #Radar Target Signature  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 항공기 표적으로부터 들어오는 레이더 반사 신호로부터 제트엔진의 정보를 자동적으로 추출하는 알고리즘을 제시하였다. 기존의 추정방법과는 달리, 본 논문에서 제시된 기법은 CEMD를 적용하여 효과적으로 날개주기를 추정하고, DM 규칙 및 ‘Scoring’ 개념을 도입하여 날개개수의 후보로부터 실제개수를 추정하므로 보다 신뢰성 있는 정보추출이 가능하다.
  • 이에 본 논문에서는 JEM 신호로부터 보다 더 정확하게 다양한 구조를 가지는 제트엔진의 정보를 추출하기 위한 자동화 알고리즘을 제안한다. 시간 축 분석에서는 원 신호를 analytic 형태[5]로 변환하고, 이를 복소 신호의 경험적인 모드 분리법(Complex Empirical Mode Decompositon: CEMD)[6]에 적용하여 여러 기본 성분인 고유 모드 함수(Intrinsic Mode Function: IMF)로 분리한다.

가설 설정

  • 3. 날개개수 축 신호의 중복된 성분을 제거한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
JEM 신호에 시간축의 자기상관도 및 주파수 축의 스펙트럼을 적용하여 제트엔진의 주요 특성들을 구했을 때 문제점은? 이전 JEM 연구에서는 주파수 스펙트럼 만을 이용하거나[1], 보다 진보된 방법으로서 획득한 JEM 신호에 시간축의 자기상관도 및 주파수 축의 스펙트럼을 적용하여 제트엔진의 회전주기 및 날개개수 등과 같은 주요 특성을 추출한 바 있다[3],[4]. 그러나 이러한 접근에는 크게 2가지 문제점이 있다. 첫째, 제트엔진의 회전속도를 구하기 위해 자기상관도의 첨두치(peak)를 탐지하는 과정에서, JEM 신호의 다양성으로 인해 적절한 탐지 임계값 선택의 문제 및 첨두치 탐지의 오류 가능성이 발생한다. 둘째, 회전 속도 추정 후의 JEM 스펙트럼 해석과정에서, 실제 날개 개수에 해당하는 선 스펙트럼을 포함시키기 위한 추출 순위에 따라 원하는 성분을 추출하지 못할 수도 있다. 예를 들어, 실제 날개개수가 42인데, 날개개수 후보군 중에 21이 있다면, 하모닉 룰에 의해 21개를 날개개수로 판정하는 오류를 범하게 되는 것이다. 또한, 추출 결과에 대해 하모닉 규칙을 낮은 차수에서 높은 차수까지 순차적으로 적용하는지, 혹은 각 차수별로 개별적으로 적용하는지에 따라 각기 다른 날개개수가 도출될 수 있다. 즉, 최대 진폭을 가지는 날개개수가 96인 경우, 1/2 하모닉으로는 48, 1/4 하모닉으로는 24, 1/6 하모닉으로는 16의 날개개수가 도출되므로, 알고리즘 수정이 필요하다.
제트엔진 변조 식별기법이란? 제트엔진 변조(Jet Engine Modulation: JEM) 식별기법은 항공기 표적에 장착된 제트엔진의 주기적인 회전에 의해 변조되는 레이더 신호로부터 제트엔진 및 이를 장착한 항공기의 종류를 식별하는 기법[1],[2]이다. JEM은 SAR(Syn-thetic Aperture Radar) 및 ISAR(Inverse SAR) 영상처럼 표적의 형태에 관한 직접적인 정보를 제공하지 않지만, 신호의 주기성을 바탕으로 장착 엔진의 날개개수와 같은 세부적인 표적의 특성을 제공할 수 있다.
JEM 식별기법의 특징은? 제트엔진 변조(Jet Engine Modulation: JEM) 식별기법은 항공기 표적에 장착된 제트엔진의 주기적인 회전에 의해 변조되는 레이더 신호로부터 제트엔진 및 이를 장착한 항공기의 종류를 식별하는 기법[1],[2]이다. JEM은 SAR(Syn-thetic Aperture Radar) 및 ISAR(Inverse SAR) 영상처럼 표적의 형태에 관한 직접적인 정보를 제공하지 않지만, 신호의 주기성을 바탕으로 장착 엔진의 날개개수와 같은 세부적인 표적의 특성을 제공할 수 있다.
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참고문헌 (8)

  1. P. Tait, "Introduction to radar target recognition", IET Radar, Sonar and Navigation Sereis 18, 2005. 

  2. M. R. Bell, R. A. Grubbs, "JEM modeling and measurement for radar target identification", IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst., vol. 29, no. 1, pp. 73-87, Jan. 1993. 

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  3. H. Lim, J. H. Yoo, C. H. Kim, K. I. Kwon, and N. H. Myung, "Radar cross section measurements of a realistic jet engine structure with rotating parts", J. of Electromagn. Waves and Appl., vol. 25, pp. 999-1008, 2011. 

  4. H. Lim, "Scattering and feature analysis of jet engine modulation effect of aircraft engine models for non-cooperative target recognition", Ph.D. thesis, Dept. Electronic Engineering, KAIST, Daejon, Korea, 2000. 

  5. G. Yunchao, S. Engang, S. Baifeng, and S. Zhengyan, "Application of complex empirical mode decomposition in separation of multiple targets using a single vector sensor", IEEE Int. Conf. Neural Network & Signal Processing, Zhengian, China, pp. 294-298, Jun. 2008. 

  6. G. Rilling, P. Flandrin, P. Goncalves, and J. Lilly, "Bivariate empirical mode decomposition", IEEE Signal Process. Lett., vol. 14, pp. 936-939, Dec. 2007. 

    상세보기 crossref

  7. homepage with the list of jet engines: http://www.readbag. com/howellinst-howellweb-pdfs-aircrafttoengref 

  8. H. Lim, J. H. Park, J. H. Yoo, C. H. Kim, K. I. Kwon and N. H. Myung, "Joint time-frequency analysis of radar micro-doppler signatures from aircraft engine models", J. of Electromagn. Waves and Appl., vol. 25, pp. 1069-1080, 2011. 

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