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문제 정의
- 본 논문에선 SDR 장비를 이용하여 LFM 레이다를 구현하고 이에 필요한 이론적 배경, 구현, 그리고 목업 제작 및 계측 등을 수행하였으며, 결과를 기술하였다. 결과적으로 목표성능인 1 m 거리 해상도의 거리 프로파일을 획득하고 GPS, 줄자 그리고 FEKO 시뮬레이션을 통해 얻은 거리 정보와 비교하였을 때 높은 정확도를 가진 거리 정보임을 확인하였다.
제안 방법
- 측정에 앞서 실제목업과 레이다 배치 예정 위치를 고정밀 GPS를 이용하여 측정하고, CADFEKO EM 시뮬레이션 툴을 이용하여 검증하였다. EM 시뮬레이션을 위해서 표적의 CAD 모델을 설계하였고 레이다에서 바라본 실제목업의 자세를 거리, 방위각, 고각 정보를 pitch, roll, yaw값으로 환산 적용하여 source(LFM 신호 생성) 위치 및 표적위치와 자세를 설정하였다. Linearly spaced discrete points 기법을 적용하여 3.
- EM 시뮬레이션을 위해서 표적의 CAD 모델을 설계하였고 레이다에서 바라본 실제목업의 자세를 거리, 방위각, 고각 정보를 pitch, roll, yaw값으로 환산 적용하여 source(LFM 신호 생성) 위치 및 표적위치와 자세를 설정하였다. Linearly spaced discrete points 기법을 적용하여 3.5～3.65 GHz 주파수 대역을 256개의 step 포인트로 나누어 해석하도록 구성하였다. 표적의 크기가 크기 때문에 해석시간이 길어지므로 상대적으로 연산량이 적은 PO(Physiscal Optic) 해석방식을 이용하였으며, 정밀성을 높이기 위하여 λ/25 기준의 Mesh 크기로 해석하였다.
- 계측 대상의 모델링과 FEKO 3D EM 시뮬레이션을 이용하여 최종 획득 가능한 거리 프로파일을 미리 확인하고, SDR(Software Defined Radar) 장비를 이용한 LFM 레이다 설계 이론과 방법 그리고 실제 유도무기 목업 제작을 통한 성능 검증 방법을 기술하였다.
- 표적으로부터 반사되어 돌아온 신호가ADC를 통해서 입력될 때, 크기를 판단하고 수신단의 PGA(Programmable Gain Amplifier)의 증폭 정도를 제어하여 신호의 크기를 최적화하였다. 그리고 메모리에 저장해 놓은 송신신호의 파형과 컨볼루션을 수행하여 거리 정보를 생성하고 결과는 도플러 처리를 위해 I, Q로 이루어진 복소수 데이터로 저장한다. 마지막으로 후처리 프로그램을 따로 제작하여 CFAR(Constant False Alarm Rate), MTI(Mo- ving Target Indicator) 필터를 거쳐 거리-도플러 이미지를 생성하도록 구성하였다.
- 레이다와 두 표적간의 각도를 일직선으로 위치시켜 측정하였기 때문에 2 m간격의 유도탄 이동 시 거리 프로파일 상에서 확연히 구분됨을 확인할 수 있다. 또한, 두 표적간의 거리를 SDR계측값, 줄자, GPS 측정값 그리고 시뮬레이션 결과를 비교하여 표 2에서 정리하였다. SDR의 LFM 대역폭 150 MHz로 설정하였을 때 거리 해상도가 약 0.
- SDR플랫폼은 신호처리 속도를 높이기 위해 FPGA가 내장되고, 약 1 m의 거리 해상도를 얻기 위하여 150 MHz 대역폭 이상의 성능을 갖는 ADC/DAC가 장착된 제품이 필요하였기 때문에 National Instrumnets사의 USRP-2954R을 사용하였다. 레이다 방정식을 이용하여 계측거리 약 2 km에서 신호의 SNR 값이 30 dB 정도 나올 수 있는 하드웨어스펙을 계산하였다. 전력 증폭기의 출력 전력 43 dBm에 Duty Cycle 50 %에 해당하는 40 dBm을 적용하고, 송수신안테나 이득 52 dBi, 캐리어 주파수 3.
- 그리고 메모리에 저장해 놓은 송신신호의 파형과 컨볼루션을 수행하여 거리 정보를 생성하고 결과는 도플러 처리를 위해 I, Q로 이루어진 복소수 데이터로 저장한다. 마지막으로 후처리 프로그램을 따로 제작하여 CFAR(Constant False Alarm Rate), MTI(Mo- ving Target Indicator) 필터를 거쳐 거리-도플러 이미지를 생성하도록 구성하였다.
- 펄스 압축 기법은 LFM 신호를 적당한 크기의 전력과 긴 펄스폭으로 송신하여 먼 탐지 거리를 확보하고, 표적으로부터 반사되는 수신 신호의 펄스폭을 압축하여 높은 거리 해상도와 신호 대 잡음비를 향상시키는 기법이다. 본 논문에선 기존 논문에 제시하지 않은 실제 레이다 설계를 위한 하드웨어 선정 방법, EM 시뮬레이션, 설계 이론 및 방법, 성능검증방법 등을 제시한다.
- ⧍f는 송수신 신호간의 주파수 차이이고 이는 곧 도플러 주파수 그리고 표적 기준 상대적 속도를 의미한다. 선형 주파수 변조 신호를 생성하기 위해서 신호의 위상을 변화시키는 수식을 이용하여 구현하였다. 식 (1)과 같이 LFM 신호의 θ[t]를 정의하고, 시간 변수 t를 루프의 반복 횟수(i)와 시간 간격(Δt)의 곱으로 변환하여 식 2와 같이 나타낼 수 있다.
- 그림 11 하드웨어 구성도에서 신호처리를 담당하는 PXI controller 내의 코드 블록 다이어그램을 그림 12를 통해서 확인할 수 있다. 표적으로부터 반사되어 돌아온 신호가ADC를 통해서 입력될 때, 크기를 판단하고 수신단의 PGA(Programmable Gain Amplifier)의 증폭 정도를 제어하여 신호의 크기를 최적화하였다. 그리고 메모리에 저장해 놓은 송신신호의 파형과 컨볼루션을 수행하여 거리 정보를 생성하고 결과는 도플러 처리를 위해 I, Q로 이루어진 복소수 데이터로 저장한다.
- 표적의 크기가 크기 때문에 해석시간이 길어지므로 상대적으로 연산량이 적은 PO(Physiscal Optic) 해석방식을 이용하였으며, 정밀성을 높이기 위하여 λ/25 기준의 Mesh 크기로 해석하였다.
- 따라서 표 1에 명시되어 있는 Window 종류별 –3 dB main-lobe width, maximum side-lobe, side-lobe roll-off rate 등을 확인하고 적절한 Window를 선택하여 사용해야 한다. 현 시스템에는 부엽 억제를 통해 여러 표적으로부터 반사된 신호를 가장 잘 구분하여 표현할 수 있는 윈도우를 사용해야 하며, maximum side-lobe 값과 side-lobe roll-offrate 값을 고려하여 blackman window를 적용하였다. 그림 8은 Hanning window를 적용한 후, 도플러 처리한 결과이다.
대상 데이터
- 하드웨어 구성은 그림 11을 통해서 확인할 수 있다. SDR플랫폼은 신호처리 속도를 높이기 위해 FPGA가 내장되고, 약 1 m의 거리 해상도를 얻기 위하여 150 MHz 대역폭 이상의 성능을 갖는 ADC/DAC가 장착된 제품이 필요하였기 때문에 National Instrumnets사의 USRP-2954R을 사용하였다. 레이다 방정식을 이용하여 계측거리 약 2 km에서 신호의 SNR 값이 30 dB 정도 나올 수 있는 하드웨어스펙을 계산하였다.
- 측정 장소는 안테나 빔폭을 고려하여 같은 거리 내에 다른 물체가 검출되지 않는 평지를 선정하였고 표적은 target missile(이하 표적탄), 유도탄의 목업을 제작하여 각 표적간의 거리를 측정하였다. 표적탄 목업은 ATACMS,유도탄은 OO 체계 유도 미사일 실제 크기의 1/4 크기로 제작하였으며, 지면 클러터의 영향을 최소화하기 위해서 지면으로 약 5 m 정도 높이에 위치시킬 수 있도록 기둥위에 표적을 장착하였다.
- 측정 장소는 안테나 빔폭을 고려하여 같은 거리 내에 다른 물체가 검출되지 않는 평지를 선정하였고 표적은 target missile(이하 표적탄), 유도탄의 목업을 제작하여 각 표적간의 거리를 측정하였다. 표적탄 목업은 ATACMS,유도탄은 OO 체계 유도 미사일 실제 크기의 1/4 크기로 제작하였으며, 지면 클러터의 영향을 최소화하기 위해서 지면으로 약 5 m 정도 높이에 위치시킬 수 있도록 기둥위에 표적을 장착하였다. 이 때, 신호처리 지연, RF 회로전송 지연, 그리고 케이블 전송 지연 등에 의해 생기는 시간 지연은 계측 시 거리 오차로서 발생하기 때문에 이에 대한 교정이 필요하다.
데이터처리
- 측정에 앞서 실제목업과 레이다 배치 예정 위치를 고정밀 GPS를 이용하여 측정하고, CADFEKO EM 시뮬레이션 툴을 이용하여 검증하였다. EM 시뮬레이션을 위해서 표적의 CAD 모델을 설계하였고 레이다에서 바라본 실제목업의 자세를 거리, 방위각, 고각 정보를 pitch, roll, yaw값으로 환산 적용하여 source(LFM 신호 생성) 위치 및 표적위치와 자세를 설정하였다.
성능/효과
- 또한, 두 표적간의 거리를 SDR계측값, 줄자, GPS 측정값 그리고 시뮬레이션 결과를 비교하여 표 2에서 정리하였다. SDR의 LFM 대역폭 150 MHz로 설정하였을 때 거리 해상도가 약 0.9993 미터가 되며 최대 오차는 줄자 측정값과 비교하였을 때 8 cm, GPS 측량값과 비교하였을 때 20 cm, FEKO 시뮬레이션 결과 비교하였을 때 7 cm 생김을 확인할 수 있었다.
- 본 논문에선 SDR 장비를 이용하여 LFM 레이다를 구현하고 이에 필요한 이론적 배경, 구현, 그리고 목업 제작 및 계측 등을 수행하였으며, 결과를 기술하였다. 결과적으로 목표성능인 1 m 거리 해상도의 거리 프로파일을 획득하고 GPS, 줄자 그리고 FEKO 시뮬레이션을 통해 얻은 거리 정보와 비교하였을 때 높은 정확도를 가진 거리 정보임을 확인하였다. 또한 이 정보들을 기반으로 속도(도플러) 정보도 얻을 수 있음을 확인하였다.
- 표적탄과 유도탄 사이의 거리는 10 m부터 시작하여 2m 간격으로 이동시키며 계측하였고 계측 결과는 그림 16의 그래프를 통해서 확인할 수 있다. 레이다와 두 표적간의 각도를 일직선으로 위치시켜 측정하였기 때문에 2 m간격의 유도탄 이동 시 거리 프로파일 상에서 확연히 구분됨을 확인할 수 있다. 또한, 두 표적간의 거리를 SDR계측값, 줄자, GPS 측정값 그리고 시뮬레이션 결과를 비교하여 표 2에서 정리하였다.
- 57 cm, 온도는 27 Celsius, 잡음 지수 8 dB, 잡음대역폭 160 MHz, RCS(Radar Cross Section)는 1 m2로 계산하였을 때, 목표 성능 항목인 최대 탐지 거리 2 km에서 약 35 dB의 SNR(Signal to Noise Ratio) 값을 얻을 수 있다. 이 계산식에 적용되지 않은 요소는 수신단의 자동 이득조절 증폭기(AGC: Automatic Gain Control)뿐이며, 이를 적용할 경우 수신 신호 이득이 최대 34.5 dB까지 얻을 수 있으므로 최대 탐지 거리를 비약적으로 높일 수 있을 것으로 판단하였다.
- 레이다 방정식을 이용하여 계측거리 약 2 km에서 신호의 SNR 값이 30 dB 정도 나올 수 있는 하드웨어스펙을 계산하였다. 전력 증폭기의 출력 전력 43 dBm에 Duty Cycle 50 %에 해당하는 40 dBm을 적용하고, 송수신안테나 이득 52 dBi, 캐리어 주파수 3.5 GHz를 사용하여 파장 값 8.57 cm, 온도는 27 Celsius, 잡음 지수 8 dB, 잡음대역폭 160 MHz, RCS(Radar Cross Section)는 1 m2로 계산하였을 때, 목표 성능 항목인 최대 탐지 거리 2 km에서 약 35 dB의 SNR(Signal to Noise Ratio) 값을 얻을 수 있다. 이 계산식에 적용되지 않은 요소는 수신단의 자동 이득조절 증폭기(AGC: Automatic Gain Control)뿐이며, 이를 적용할 경우 수신 신호 이득이 최대 34.
후속연구
- 추후 이를 기반으로 페데스탈을 제작하여 실제 유도무기 및 총포탄약 시험에서 사용할 수 있도록 추적기능을 추가할 계획이며, 동적 표적 추적이 가능한 레이다로 성능개선 할 계획이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.