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탐색 레이다에서 누적확률에 기인한 탐지거리 계산에 관한 연구
Calculation of the Detection Range for a Given Cumulative Probability in Airborne Surveillance Radars 원문보기

韓國電磁波學會論文誌 = The journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, v.29 no.1, 2018년, pp.24 - 27  

김은희 (세종대학교 국방시스템공학과) ,  노지은 (국방과학연구소)

초록
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항공기용 레이다의 성능을 나타내는 최대 탐지 거리는 누적 탐지 확률로 규정된다. 이는 지상클러터에 의해 단일 탐지 확률이 거리에 따라 오르내리기 때문에 단일 탐지 확률로 탐지거리를 규정하기 어렵기 때문이다. 따라서 단조 증가하는 누적 탐지 확률을 이용하여 규정한다. 본 논문에서는 일정한 주기를 가지는 탐색 레이다에서 탐색 빔의 위치와 표적의 거리를 고려한 평균 누적 탐지 확률 계산법을 제시하며, 몬테카를로 시뮬레이션의 결과와 비교하여 동일함을 보였다. 수치적 계산에 의해 검증된 몬테카를로 시뮬레이션 모델은 추후 다양한 시나리오에 대한 시스템의 성능을 평가하는 데에 사용될 수 있을 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The performance measure of airborne radars is the range at which the cumulative probability of detection has some specified value, because the per-scan detection probability is an oscillatory function of the target range in airborne radars operating with the dynamic clutter environment. As a result,...

주제어

#Airborne Radar   #Detection Probability   #Monte Carlo Simulation  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 항공기용 AESA 레이다의 성능최적화를 위해 M&S를 수행하는 요소 중 누적 탐지 확률 계산법을 제시하고, 몬테카를로 기법의 시뮬레이션 결과와 비교하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
누적 탐지 확률이란? 일반적으로 레이다의 성능은 일정한 탐지 확률을 보장하는 최대 탐지 거리로서 규정하지만, 탐색 레이다와 같이 일정한 공간영역을 주기적으로 탐색하는 레이다의 경우, 누적확률을 기준으로 최대 탐지 거리를 계산하기도 한다. 누적 탐지 확률이란 멀리서 다가오는 표적이 특정 거리에 이를 때까지 한번이라도 탐지될 확률을 의미한다. 이러한 누적 탐지 확률은 단일 탐지 확률 자체를 높이거나, 탐색 주기를 짧게 하여 탐지 횟수를 늘임으로써 높일 수 있다.
누적 탐지 확률은 어떻게 높이는가? 누적 탐지 확률이란 멀리서 다가오는 표적이 특정 거리에 이를 때까지 한번이라도 탐지될 확률을 의미한다. 이러한 누적 탐지 확률은 단일 탐지 확률 자체를 높이거나, 탐색 주기를 짧게 하여 탐지 횟수를 늘임으로써 높일 수 있다. 항공기용 레이다의 경우, 변화가 많은 표적과 클러터 환경으로 인해 단일 탐지 확률이 표적의 거리에 대하여 오르내림을 반복할 수 있으므로, 주어진 탐지 확률에 대한 거리는 성능 지수가 되기 어렵다.
능동 전자식 조향 레이다의 기능들은 빠른 빔조향으로 인해 무엇을 드러내고 있는가? 과거의 기계식 레이다와는 달리 능동 전자식 조향(Ac-tive Electronically Scanning Antenna: AESA) 레이다는 높아진 효율과 손실의 감소 외에도 탐지와 추적의 동시 수행, 추적주기와 탐색주기의 독립적 선택, 빔별 파형 및 안테나 패턴 변경 등의 다기능적 측면을 통해 현저한 성능 개선을 이룰 수 있다[4]. 이러한 기능들은 빠른 빔조향으로 인한 자유도의 증가를 드러내고 있으며, 레이다의 성능을 극대화하기 위해 자원의 자유도를 효과적으로 사용하고자 하는 자원관리(resource management) 분야는 능동전자식 조향 레이다의 가장 중요한 연구 분야이다. 복잡해진 시스템에서 효과도를 검증하고 최적의 설계를 수행하기 위해서는 M&S(Modeling and Simulation) 기법을 이용하여야 한다.
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참고문헌 (7)

  1. 10.1109/TAES.1983.309429 M. B. Ringel, D. H. Mooney, and W. H. Long, “F-16 pulse Doppler radar(AN/APG-66) performance,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. AES-19, no. 1, pp. 147-158, Jan. 1983. 10.1109/TAES.1983.309429 

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  2. 10.1109/PROC.1985.13141 W. H. Long, K. A. Harriger, “Medium PRF for the AN/APG-66 radar,” in Proceedings of the IEEE, Feb. 1985, vol. 73, no. 2, pp. 301-311. 10.1109/PROC.1985.13141 

    상세보기 crossref

  3. 10.5515/KJKIEES.2013.24.7.730 김태형, 김은희, 김선주, “항공기 위상 배열 레이더에서 시간 영역의 지상클러터 생성 모델,” 한국전자파학회논문지, 24(7), pp. 730-736, 2013년 7월. 10.5515/KJKIEES.2013.24.7.730 

    원문보기 상세보기 crossref

  4. P. Georges, “Phased array antenna: Is it worth the cost on a fighter aircraft?,” in IEEE Conference on Aerospace and Electronics, Dayton, 1990, vol. 1, pp. 312-316. 

  5. N. Levanon, Radar Principles, Wiley-Interscience, New York, p. 320, 1988. 

  6. 10.1109/PROC.1963.2207 J. D. Mallett, L. E. Brennan, “Cumulative probability of detection for targets approaching a uniformly scanning search radar,” in Proceedings of the IEEE, Apr. 1963, vol. 51, no. 4, pp. 596-601. 10.1109/PROC.1963.2207 

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  7. K. B. David, Radar System Analysis and Modeling, Artech House, 2005, p. 566. 

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