[논문]병렬프로세서를 활용한 레이더 신호의 식별

김관태; 주영관; 박상환; 전중남

doi:10.5573/ieie.2017.54.4.75

병렬프로세서를 활용한 레이더 신호의 식별
An Identification Method of Radar Signals using Parallel Processor 원문보기

Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers = 전자공학회논문지, v.54 no.4 = no.473, 2017년, pp.75 - 80

김관태 (충북대학교 소프트웨어학과) , 주영관 (충북대학교 소프트웨어학과) , 박상환 (충북대학교 소프트웨어학과) , 전중남 (충북대학교 소프트웨어학과)

초록
AI-Helper

전자전지원 시스템(Electronic Warfare Support System)은 레이더 신호의 식별을 위해 수집한 신호의 주파수, 펄스폭, 펄스반복주기(PRI, Pulse Repetition Interval)등의 정보를 분석한 후 기존의 알려진 레이더 정보와 비교한다. 기존의 연구는 두 가지 단점이 있다. 첫 번째 단점은 기존의 알려진 레이더 정보를 마지막 비교단계에서만 비교한다는 점이다. 두 번째 단점은 PRI를 계산하기 위해 많은 연산이 필요하다는 점이다. 본 논문에서는 사전에 알려진 레이더 정보를 초기단계에서 활용하여 PRI를 계산하지 않고 수집된 신호에 미리 알고 있는 레이더 신호의 존재 여부를 식별하는 방법을 제안한다.

Abstract ▼ AI-Helper

ES (Electronic Warfare Support System) collects radar signals, and analyzes the signals about frequency, pulse width, PRI (Pulse Repetition Interval), and etc. and then ES compares analyzed result with known radar signals to identify them. But there are two disadvantage. One is that use of known radar signals is in comparing step only. The other is that calculating PRI needs many operations. In this paper proposes a parallel reference correlation algorithm that uses GPGPU (General Purpose Graphics Processing Units) and can identify what signals are in received radar signals without calculating PRI.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

본 논문에서는 GPGPU의 병렬처리 능력과 사전에 알고 있는 레이더 정보인 기지신호를 활용하여 혼합신 호에서 기지신호의 존재 여부를 식별하는 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 실시간으로 레이더 신호식별을 위해 사전에 알려진 레이더 정보인 기지신호와 GPGPU의 병렬처리 기술을 활용한 병렬 참조 상관관계 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 연구와 다르게 PRI를 계산하지 않으며, GPGPU의 많은 연산기를 활용해 기존의 방법보다 빠른 처리를 가능하게 한다.

가설 설정

(b) 신호식별 처리기는 GPGPU의 스레드를 사전에 알고 있는 레이더의 수만큼 생성한다. 즉 레이더 참조표에 존재하는 레이더의 수만큼 생성한다.

제안 방법

먼저 GPGPU의 스레드를 레이더 참조표에 존재하는 레이더의 수만큼 생성하였고 각 스레드는 레이더 신호의 식별하는 하나씩 담당하였다. 각 스레드는 혼합펄스에 자신이 담당하는 기지신호의 주파수와 펄스폭을 기준으로 필터링한 필터펄스를 만들었다. 그리고 레이더 참조표의 PRI정보를 통해 참조펄스를 생성하였다.
기존의 방법은 먼저 레이더 신호를 수집한다. 그 다음 레이더 신호를 주파수, 펄스폭, 방향 등 여러 정보를 통해 군집으로 나눈다. 그리고 각 군집에 대해 PRI를 계산한다.
그 다음 레이더 신호를 주파수, 펄스폭, 방향 등 여러 정보를 통해 군집으로 나눈다. 그리고 각 군집에 대해 PRI를 계산한다. 그림 1의 신호분석표는 각 군집의 분석한 특정정보를 가진 테이블이다.
각 스레드는 혼합펄스에 자신이 담당하는 기지신호의 주파수와 펄스폭을 기준으로 필터링한 필터펄스를 만들었다. 그리고 레이더 참조표의 PRI정보를 통해 참조펄스를 생성하였다. 이렇게 생성한 필터펄스와 참조펄스의 상관관계를 통해 수집한 혼합펄스에 기지신호의 존재 여부를 식별하였다.
시뮬레이터의 검증을 위해 모의 기지신호의 수를 100, 500, 2,500, 3,000개를 생성하고 모의 혼합 레이더신 호의 수를 30개 생성하였다. 그리고 모이 혼합 레이더 신호에 노이즈를 5%, 10%, 15%, 20%만큼 발생시켰다. 모의 기지신호의 수를 달리한 첫 번째 이유는 기지신호의 수에 따른 수행시간을 확인하기 위함이다.
그림 1의 신호분석표는 각 군집의 분석한 특정정보를 가진 테이블이다. 마지막으로 각 군집의 주파수, 펄스폭, PRI 등의 정보를 사전에 알려진 레이더 정보인 기지신 호와 비교하여 해당 군집이 어떤 레이더신호인지 식별한다. 사전에 알려진 레이더 정보인 기지신호는 레이더 참조표에 저장되어 있다.
먼저 GPGPU의 스레드를 레이더 참조표에 존재하는 레이더의 수만큼 생성하였고 각 스레드는 레이더 신호의 식별하는 하나씩 담당하였다. 각 스레드는 혼합펄스에 자신이 담당하는 기지신호의 주파수와 펄스폭을 기준으로 필터링한 필터펄스를 만들었다.
병렬 참조 상관관계 기법의 성능과 정확도를 분석하기 위해 모의 기지신호를 생성하는 기지신호 생성기와 모의 기지신호 정보를 통해 혼합펄스를 생성하는 펄스 생성기를 사용하였다. 100, 500, 2,500, 3,000개의 모의 기지신호와 30개의 모의 혼합신호를 사용하였다.
본 논문에서 제안하는 병렬 참조 상관관계 기법은 사전에 알고 있는 레이더 정보인 기지신호와 GPGPU의 병렬처리를 활용하여 수집된 신호에 기지신호의 존재 여부를 식별하는 방법이다.
지터는 펄스 반복주기의 탐지를 회피하기 위해 오차를 생성한 신호이며 이 오차를 지터율이라고 부른다. 본 논문에서는 두 가지 지터 표시방법 중 이전 펄스의 오차를 고려한 누적방식을 사용하기로 한다.
(f) 상관관계 예상값을 계산한 후 필터펄스와 참조펄 스의 상관관계를 계산한다. 상관관계 결과를 예상값과 비교하여 혼합펄스에 자신이 담당한 레이더 신호의 존재여부를 식별한다.
상관관계 예상값을 구한 후 필터펄스와 참조펄스의 상관관계를 계산한다. 두 펄스는 임펄스 함수이며, 두임펄스 함수의 상관관계는 식 (7)과 같다.
생성한 필터펄스와 참조펄스의 상관관계 계산을 통해 수집한 레이더 신호에 기지신호의 존재여부를 식별 한다.
그리고 레이더 참조표의 PRI정보를 통해 참조펄스를 생성하였다. 이렇게 생성한 필터펄스와 참조펄스의 상관관계를 통해 수집한 혼합펄스에 기지신호의 존재 여부를 식별하였다.
그림 4은 실험과정을 나타낸 그림이다. 제안하는 펄스 반복 주기 검출 알고리즘의 검증을 위해 레이더 참조표의 정보를 위한 기지신호 생성기와 기지신호에 해당하는 펄스를 만드는 펄스 생성기를 구현하였다. 기지 신호 생성기와 펄스 생성기를 통해 생성한 정보를 신호 식별기가 처리하여 식별결과를 출력한다.

대상 데이터

병렬 참조 상관관계 기법의 성능과 정확도를 분석하기 위해 모의 기지신호를 생성하는 기지신호 생성기와 모의 기지신호 정보를 통해 혼합펄스를 생성하는 펄스 생성기를 사용하였다. 100, 500, 2,500, 3,000개의 모의 기지신호와 30개의 모의 혼합신호를 사용하였다. 실험 결과를 통해 수용 가능한 시간 내에 식별이 가능한 것과 기지신호의 존재 여부의 판단 기준인 일치율이 노이즈의 비율만큼 차감된 결과가 나타나는 것을 확인하였다.
시뮬레이터의 검증을 위해 모의 기지신호의 수를 100, 500, 2,500, 3,000개를 생성하고 모의 혼합 레이더신 호의 수를 30개 생성하였다. 그리고 모이 혼합 레이더 신호에 노이즈를 5%, 10%, 15%, 20%만큼 발생시켰다.
표 2는 표 1의 실험과 같은 기지신호를 사용하였고 20%의 노이즈가 섞인 레이더 혼합신호를 사용하였다. 수행시간은 표 1의 실험과 유사하며, 일치율 역시 노이 즈의 비율만큼 차감된 결과를 보인다.

성능/효과

모의 레이더 신호의 생성 수를 9개, 50개를 생성한 실험도 수행하였고 실험결과는 마찬가지로 유사한 수행 시간이 필요하며 일치율은 노이즈의 비율만큼 감소한 결과를 보였다.
두 번째 이유는 PRI는 다르지만 주파수와 펄스폭이 유사한 기지신호들의 상관관계 결과를 확인하기 위함이다. 실험 결과는 일치율과 수행시간으로 나타냈다.
100, 500, 2,500, 3,000개의 모의 기지신호와 30개의 모의 혼합신호를 사용하였다. 실험 결과를 통해 수용 가능한 시간 내에 식별이 가능한 것과 기지신호의 존재 여부의 판단 기준인 일치율이 노이즈의 비율만큼 차감된 결과가 나타나는 것을 확인하였다.
그러나 노이즈를 고려하여 충분한 시간이동이 필요하다. 실험을 통해 10회의 시간이동으로 충분하다는 것을 확인했다. 상관관계의 최종결과는 모든 시간이동에 대한 상관관계 결과 중 최댓값이다.
본 논문에서는 실시간으로 레이더 신호식별을 위해 사전에 알려진 레이더 정보인 기지신호와 GPGPU의 병렬처리 기술을 활용한 병렬 참조 상관관계 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 연구와 다르게 PRI를 계산하지 않으며, GPGPU의 많은 연산기를 활용해 기존의 방법보다 빠른 처리를 가능하게 한다.
제안한 알고리즘의 장점은 기존의 레이더 신호 식별 방법에서 필수적인 펄스 반복주기를 계산할 필요가 없고 범용 그래픽 프로세서의 많은 연산기로 수행시간이 적다. 그러나 혼합신호에 없는 기지신호까지 식별작업을 수행하는 단점이 있다.

후속연구

그러나 혼합펄스에 기지신호가 아닌 신호들이 존재할 경우 본 논문에서 제안하는 알고리즘으로 식별하지 못한다. 그 경우에는 혼합펄스에서 식별한 신호의 펄스를 제거한 후 기존의 레이더 신호식별 방법을 사용해야 하는 문제가 있어 이에 대한 연구가 추가로 필요하다.
그러나 혼합펄스에 기지신호가 아닌 신호들이 존재할 경우 본 논문에서 제안하는 알고리즘으로 식별하지 못한다. 그 경우에는 혼합펄스에서 식별한 신호의 펄스를 제거한 후 기존의 레이더 신호식별 방법을 사용해야 하는 문제가 있어 이에 대한 연구가 추가로 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	전자전지원 시스템의 역할은 무엇인가?	전자전지원 시스템(Electronic Warfare Support System)은 레이더 신호의 식별을 위해 수집한 신호의 주파수, 펄스폭, 펄스반복주기(PRI, Pulse Repetition Interval)등의 정보를 분석한 후 기존의 알려진 레이더 정보와 비교한다. 기존의 연구는 두 가지 단점이 있다.
	PRI 패턴에는 어떠한 것이 있는가?	PRI는 주파수, 펄스폭과 더불어 레이더의 중요한 특성정보 중 하나이다. PRI 패턴은 고정 PRI, 스태거 PRI, 지터 PRI가 있다.
	병렬 참조 상관관계 기법의 장점은 무엇인가?	본 논문에서는 실시간으로 레이더 신호식별을 위해 사전에 알려진 레이더 정보인 기지신호와 GPGPU의 병렬처리 기술을 활용한 병렬 참조 상관관계 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 연구와 다르게 PRI를 계산하지 않으며, GPGPU의 많은 연산기를 활용해 기존의 방법보다 빠른 처리를 가능하게 한다.

참고문헌 (12)

M. Frater, M. Ryan, "Electronic Warfare for the Digitized Battlefield," Artech House, 2001.
F. Neri, "Inroduction to Electronic Defense System," Artech House, 2001.
C. R. Benson, M. Frater, and M. J. Ryan, "Tactical Electronic Warfare," Argos Press, 2007.
D. W. Lee, J. W. Han and W. D. Lee, "Adaptive radar pulses clustering based on density cluster window," International Technical Conference on Circuits/Systems Computers and Communications, pp. 1377-1380, 2008.
Dong-Woen Lee, Jin-Woo Han, Won Don Lee, "A Kernel Density Signal Grouping Based on Radar Frequency Distribution," The Institute of Electronics and Information Engineers, vol. 48, no. 6, pp. 872-880, 2011.
Joong-Soo Lim, Kyung-Ho Hong, Gab-Song Jun, Moon-Sung Chul, Chang-Jae Lee, Suhk- Hoon Suh, "Analysis of PRI Pattern with the Second Deviation of LASER Pulse Train," The Korea Contents Association, Vol. 8, No. 4, 2008.
Yong-Woo Kim, Hai-Won Yang, "The Identification of Pulse Repetition Intervals Modulation using Markov Models Approach," The Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 52D, no. 6, pp. 372-377, 2003. 6.
Jong-Tae Lee, Young-Kwan Ju, Gwan-Tae Kim, Soong-Nam Jeon, "A Clustering Technique of Radar Signals using 4-Dimensional Features," The Institute of Electronics and Information Engineers, vol. 51, no. 10, pp. 137-144, 2014.10.
Sin-Hyeok Seo, Hak-Yeol Sohn, Tai-Kyong Song, "An Echo Processor for Medical Ultrasound Imaging Using a GPU with Massively Parallel Processing Architecture," The Institute of Electronics and Information Engineers, pp. 871-872, 2008. 6.
T. Kawakami, K. Okubi and N. Uchida, "High-Speed Digital Signal Processing Method for Detection of Repeating Earthquakes Using GPGPU-Acceleration," EGU General Assembly, 2013.
Yong-Woo Kim, Hai-won Yang, "An Algorithm for Estimating Pulse Repetition Intervals of Stagger PRI Pulse Train Using 2D-TDOA Histogram," Automation and Systems Engineering, vol. 8, no. 8, pp. 673-681, 2002.

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Joong-Soo Lim, Kyung-Ho Hong, Dukyung Lee, Dong Hoon Shin, Yong Hwan Kim, "An Identify of Two Step Stagger Signals Using the Second Deviation of Pulse Train," Korea Academia -Industrial cooperation Society, vol. 10, no. 7, 2009.

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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