[논문]통합 교전 시뮬레이터 환경에서 다기능 레이다 탐지/추적 성능 모의를 위한 고해상도 레이다 모델

임재원; 오수현; 고일석

doi:10.5515/kjkiees.2019.30.1.70

통합 교전 시뮬레이터 환경에서 다기능 레이다 탐지/추적 성능 모의를 위한 고해상도 레이다 모델
High Resolution Radar Model to Simulate Detection/Tracking Performance of Multi-Function Radar in War Game Simulator 원문보기

韓國電磁波學會論文誌 = The journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, v.30 no.1, 2019년, pp.70 - 78

임재원 (인하대학교 전자공학과) , 오수현 (인하대학교 전자공학과) , 고일석 (인하대학교 전자공학과)

초록
AI-Helper

본 논문에서 통합 전장 시뮬레이터 환경인 AddSIM에서 레이다 동작을 모의하기 위한 고해상도 다기능 레이다의 모델링을 제안한다. 다기능 레이다 모델을 AddSIM에 연동하기 위해, 모델링은 물리부, 논리부, 정보부로 구성된 컴포넌트 기반의 구조를 가져야 한다. 이를 위해, 레이다의 RF 하드웨어부를 물리부로, 제어부를 논리부로, 레이다의 RF 제원을 정보부로 각각 분리한다. 레이다의 물리부/논리부에 대한 세부 모델링 방법을 기술하며, 공학급 레벨의 시뮬레이션을 위한 데이터 구조 또한 제시한다. 다중 표적이 교전하는 시나리오에서 다기능 레이다의 성능이 수치적으로 분석하며 제안된 모델에 대한 타당성을 검증한다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, modeling of a high-resolution multi-function radar is proposed to simulate radar performance in a war game simulator, called AddSIM. To incorporate the multi-function radar model into the AddSIM, the modeling must comprise a component-based structure consisting of physics, logics, and information blocks. Therefore, we assign the RF hardware of a RADAR as the physic block, a controller as the logics block, and the RF specifications of the RADAR as the information block. Detailed modeling of the physics and logics blocks are addressed, and data structure is also presented on an engineering level. On a multi-target engaged scenario, the performance of the multi-function radar is numerically analyzed and its validation is examined.

주제어

표/그림 (15)

그림 그림 1. 간략한 AddSIM의 동작 개념 Fig. 1. Simplified operation concept of AddSIM.
그림 그림 2. 다중표적 교전환경에서 다기능 레이다 운용 Fig. 2. Operation of multi-function radar on multi-target en-gagement configuration.
그림 그림 3. 공학급 다기능 레이다의 물리부 및 논리부 블록도 Fig. 3. Physics and logics component blocks of multi-func-tion radar model in engineering level.
그림 그림 4. 시간 인자 기반 탐색/확인/추적 임무선택 흐름도 Fig. 4. Flow chart for search, confirm, track task selection based on time balance.
그림 그림 5. 물리부/논리부 상호연동 임무 데이터 구조 Fig. 5. Task data structure used for inter-operation of phy-sics and logics blocks.
그림 그림 6. AddSIM 커널, 공중 위협체, 다기능 레이다의 상호 연동 체계 Fig. 6. Inter-operation among AddSIM kernel, air threat, and multi-function radar.
그림 그림 7. 공중 위협체의 2D 편광 RCS Fig. 7. 2D polarimetric RCS DB of air threat.
표 표 1. 레이다 시뮬레이션 파라미터 Table 1. Radar simulation parameters.
그림 그림 8. 3D 전역 좌표계 영역에서 분할된 레이다 탐색 (R1, R2, R3) 빔 Fig. 8. Segmented radar search (R1, R2, and R3) beams in 3D global coordinate system.
표 표 2. 레이다 탐색 임무 파라미터 Table 2. Radar search task parameters.
표 표 3. 공중 위협체 시뮬레이션 파라미터 Table 3. Air threat simulation parameters.
그림 그림 9. 공중 위협체 및 추적 히스토리의 3D 궤적 Fig. 9. 3D trajectories of air threats and radar estimate history.
그림 그림 10. 전력 히스토리 및 시간인자 Fig. 10. Power history and time balance.
표 표 4. 레이다 임무 자원할당률 비교 Table 4. Comparison for occupancy of radar tasks.
그림 그림 11. 교전 시나리오에서 표적 수 증가에 따른 시뮬레이션 시간 비 Fig. 11. Simulation time ratio with respect to number of targets on engagement scenario.

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

자원 저장소(repository)는 개발된 무기체계가 저장되어 있는 공간이며, 커널은 자원 저장소에 저장된 무기체계들을 선택/통합하여 교전 시뮬레이션을 수행하게 하는 핵심 역할을 수행한다. 본 논문에서는 저장소의 많은 무기체계 중 다기능 레이다 모델 설계를 제안한다.
본 논문에서는 통합 교전 시뮬레이터 AddSIM 환경에서 워게임 시뮬레이션을 수행하기 위해 공학급 수준의 고해상도 다기능 레이다 모델을 제안하였다. AddSIM은 개발하는 무기체계 모델의 확장 용이성을 위해 컴포넌트화 된 모델을 요구하며, 이를 위해 제안된 다기능 레이다 아키텍처는 RF 하드웨어를 물리부로 제어부를 논리부로 할당하였으며, 레이다의 RF 제원과 표적의 RCS DB는 정보부로 모델링하였다.
본 논문에서는 통합 교전 시뮬레이터인 AddSIM 환경에서 워게임 시뮬레이션 수행을 위한 공학급 이상의 고해상도 다기능 레이다 모델 설계를 제안한다. 제안하는 다기능 레이다는 AddSIM 환경에서 동작을 위해 컴포넌트 기반으로 구현되며, 핵심 기능을 모사한 물리부와 논리부 컴포넌트로 구성된다.

가설 설정

다중 공중 위협체가 기동하는 시나리오에서 표적에 대한 다기능 레이다 임무 분석 시뮬레이션을 수행하기 위해 표 3의 표적의 초기 위치, 속도, 기동 방향 등의 파라미터를 고려한다. 레이다 시뮬레이션 시간은 5초를 가정한다.

제안 방법

본 논문에서는 통합 교전 시뮬레이터 AddSIM 환경에서 워게임 시뮬레이션을 수행하기 위해 공학급 수준의 고해상도 다기능 레이다 모델을 제안하였다. AddSIM은 개발하는 무기체계 모델의 확장 용이성을 위해 컴포넌트화 된 모델을 요구하며, 이를 위해 제안된 다기능 레이다 아키텍처는 RF 하드웨어를 물리부로 제어부를 논리부로 할당하였으며, 레이다의 RF 제원과 표적의 RCS DB는 정보부로 모델링하였다. 다기능 레이다의 임무로는 탐색/확인/추적 임무를 구성하였고, 시간인자를 기반으로 임무를 선택하는 알고리듬을 구현하였다.
다기능 레이다의 임무로는 탐색/확인/추적 임무를 구성하였고, 시간인자를 기반으로 임무를 선택하는 알고리듬을 구현하였다. 공학급 수준의 시뮬레이션을 위한 논리부/물리부 모델링과 더불어 임무 구조, 요구되는 표적의 RCS DB 구조를 제시하였다.
AddSIM은 개발하는 무기체계 모델의 확장 용이성을 위해 컴포넌트화 된 모델을 요구하며, 이를 위해 제안된 다기능 레이다 아키텍처는 RF 하드웨어를 물리부로 제어부를 논리부로 할당하였으며, 레이다의 RF 제원과 표적의 RCS DB는 정보부로 모델링하였다. 다기능 레이다의 임무로는 탐색/확인/추적 임무를 구성하였고, 시간인자를 기반으로 임무를 선택하는 알고리듬을 구현하였다. 공학급 수준의 시뮬레이션을 위한 논리부/물리부 모델링과 더불어 임무 구조, 요구되는 표적의 RCS DB 구조를 제시하였다.
다중 표적 기동 시나리오에서 실제 표적에 대한 수신 전력 및 추정 성능을 분석하였으며, 탐색/확인/추적 임무의 동작을 수치적으로 검증하였다. 또한 시나리오에 사용된 표적의 개수 증가에 따른 시뮬레이션 시간을 계산하였으며, 레이다의 물리부에 소요되는 시뮬레이션 시간은 표적의 개수에 선형적으로 비례하며, 논리부는 이와 무관한 것을 확인하였다.
를 거쳐 탐지 여부를 결정하고, 표적의 거리(range)를 추정한다. 또한 합(sum)/차(difference) 신호를 사용하여 모노펄스(monopulse) 처리^[10]를 통해 고각(elevation angle), 방위각(azimuth angle) 등의 3D 위치 정보를 추정한다. 물리부에서 표적의 탐지 여부, 추정 정보는 논리부로 전달된다.
AddSIM 환경에서 통합 교전을 위한 무기 체계 중 다기능 레이다(multi-function radar) 모델은 지상 유도 무기 및 수상함 등 여러 플랫폼에 탑재되어 실시간으로 적군에 대한 탐지/추적/식별 등의 임무를 수행하며^[6], 타 무기 체계와 연동하여 교전 임무를 수행하기 때문에 통합 교전 결과에 큰 영향을 미치는 매우 중요한 모델이다. 레이다의 탐지 모델은 국외 교전 시뮬레이션 도구인 JMASS, OneSAF, EADSIM 등 국외의 여러 통합 교전 시뮬레이터 체계에서 개발 및 사용되었다. 하지만 이들은 레이다의 운용 및 신호 처리 모듈, 일부 기능 및 동작을 간략하게 모델링하였으며, 보안상 대중에 공개된 정보가 매우 제한적이다.
탐색 빔을 통해 레이다는 3D 전역을 스캔하여 탐색 임무에 의해 표적이 탐지된 경우, 더 좁은 HPBW(Half Power Beam Width)를 갖는 확인 빔을 통해 표적 탐지 여부를 재확인한다. 마지막으로 매우 좁은 HPBW를 갖는 추적 빔을 통해 지속적으로 표적을 추적하며 추적 실패 시 확인 여부를 통해 표적을 재확인한다. 임무 시퀀스는 scheduler로 전달되며 시간인자(time balance)를 계산하여 가장 높은 시간인자를 갖는 임무를 선택한다^[6].
그림 11은 교전 시나리오에서 표적 수의 증가에 따른 시뮬레이션 시간의 비를 나타낸 그림이다. 물리부와 논리부 각각에 대해 소요된 시뮬레이션 시간을 단일 표적 시나리오에 소요된 시간으로 나눈 비를 계산하였다. 물리부에 소요되는 시뮬레이션 시간은 표적의 개수가 증가함에 따라 시뮬레이션 소요 시간이 선형적으로 증가하는 반면에 논리부의 경우는 표적의 개수와 무관하게 일정한 시뮬레이션 시간이 소요되는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서 탐색 임무는 근거리(R1)/중거리(R2)/장거리(R3)에 따라 분할된 세 가지 탐색 임무를 고려한다. 확인/추적 임무에 요구되는 RF 제원 역시 탐지된 표적의 거리에 종속된다.
t_task는 주어진 임무의 PRT와 같으며, t_update는 유휴시간을 포함한 임무의 갱신 시간이다. 본 논문에서는 탐색/확인/추적 임무의 자원 할당률(occupancy)은 50 %, 20 %, 30 %로 설정하였다. 탐색 임무의 세부 임무는 탐지 거리 R1, R2, R3에 대해 5 %, 10 %, 35 %로 할당되었다.
수신 신호는 펄스 압축(pulse compression)^[8] 후 CFAR(Constant False Alarm Rate) 처리^[9]를 거쳐 탐지 여부를 결정하고, 표적의 거리(range)를 추정한다. 또한 합(sum)/차(difference) 신호를 사용하여 모노펄스(monopulse) 처리^[10]를 통해 고각(elevation angle), 방위각(azimuth angle) 등의 3D 위치 정보를 추정한다.
본 논문에서는 통합 교전 시뮬레이터인 AddSIM 환경에서 워게임 시뮬레이션 수행을 위한 공학급 이상의 고해상도 다기능 레이다 모델 설계를 제안한다. 제안하는 다기능 레이다는 AddSIM 환경에서 동작을 위해 컴포넌트 기반으로 구현되며, 핵심 기능을 모사한 물리부와 논리부 컴포넌트로 구성된다. 각 컴포넌트는 다기능 레이다의 탐색/확인/추적 등 중요한 임무 수행을 고려하여 모델링하며, AddSIM 커널(Kernel)과의 연동을 위한 데이터 구조 등을 자세히 기술한다.

이론/모형

. 국내에서 저해상도의 모델에 해당되는 전구 및 임무급이 대한민국 공군과 JCS(Joint Chiefs of Staff)에 의해 워게임(war game) 시뮬레이션에 사용되었다^[3],^[4]. 그러나 대한민국 국방 M&S 및 미래 전장 상황을 고려할 때, 공학급 수준의 무기체계 모델을 반영한 고해상도 워게임 시뮬레이션은 매우 중요하다.
그림 2의 시나리오에서 레이다의 안테나주엽(mainlobe) 빔은 공중 표적을 향하며, 지표면 반사에 의해 부엽으로 수신되는 신호의 크기는 매우 작으므로 무시가 가능하다. 따라서 자유공간(free space) Friis 전송 방정식^[7]을 사용하여 표적으로부터 수신되는 시영역 신호를 계산한다.

성능/효과

다중 표적 기동 시나리오에서 실제 표적에 대한 수신 전력 및 추정 성능을 분석하였으며, 탐색/확인/추적 임무의 동작을 수치적으로 검증하였다. 또한 시나리오에 사용된 표적의 개수 증가에 따른 시뮬레이션 시간을 계산하였으며, 레이다의 물리부에 소요되는 시뮬레이션 시간은 표적의 개수에 선형적으로 비례하며, 논리부는 이와 무관한 것을 확인하였다. 따라서 다중 표적 시나리오에서 분산 시뮬레이션을 수행할 경우, 물리부에 많은 계산 자원을 할당하여 수치적 효율을 향상시킬 수 있다.
일반적인 레이다 탐색 설계를 따라서 단일 탐색 빔은 주변의 탐색 빔과 HPBW의 20 % 겹쳐지게 설정하였으며^[14], 탐지 거리 R1, R2, R3 각각에 대해 42개, 140개, 560개의 탐색 빔으로 분할되었다. 그림 8은 전역 좌표계에서 분할된 레이다 탐색 빔을 나타낸다.
제안된 컴포넌트 기반의 다기능 레이다 모델링을 기반으로 통합 교전 시뮬레이터 환경인 AddSIM에서 공학급수준의 타 무기체계 모델과 연동이 가능하며, 미래 전장 상황을 반영한 통합 교전 시뮬레이션이 가능하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	국방 M&S 모델은 어떻게 분류되는가?	국방 M&S 모델은 해상도(resolution)에 따라 크게 전구 (theater)급, 임무(mission)급, 교전(engagement)급, 공학(engi- neering)급 모델로 분류된다[2]. 국내에서 저해상도의 모델에 해당되는 전구 및 임무급이 대한민국 공군과 JCS(Joint Chiefs of Staff)에 의해 워게임(war game) 시뮬레이션에 사용되었다[3],[4].
	다기능 레이다 모델을 AddSIM 연동위해 분리하는 컴포넌트 기반의 구조는?	다기능 레이다 모델을 AddSIM에 연동하기 위해, 모델링은 물리부, 논리부, 정보부로 구성된 컴포넌트 기반의 구조를 가져야 한다. 이를 위해, 레이다의 RF 하드웨어부를 물리부로, 제어부를 논리부로, 레이다의 RF 제원을 정보부로 각각 분리한다. 레이다의 물리부/논리부에 대한 세부 모델링 방법을 기술하며, 공학급 레벨의 시뮬레이션을 위한 데이터 구조 또한 제시한다.
	공중 위협체가 있을 때 다기능 레이다의 임무는 무엇인가?	그림 2는 운용 환경에서 다기능 레이다의 동작을 간략화한 그림이다. 공중 위협체(air threat)가 시간에 따라서 움직이는 환경에서 다기능 레이다는 일반적으로 제어부(controller)에서 시간 자원(time resource)를 할당하여 주어진 시간 프레임 안에서 표적에 대한 탐색(search), 확인(confirm), 추적(track) 등의 임무를 수행한다[6]. 레이다는 매 펄스반복시간(pulse repetition time: PRT)마다 펄스를 송신하며, 표적으로부터 시영역(time-domain) 반향(echo) 신호를 수신한다.

참고문헌 (14)

L. K. Piplani, Systems Acquisition Manager's Guide for the use of Models and Simulations, Defense Systems Management Coll Fort Belvoir Va, 1994.
N. S. Board, National Research Council, Technology for the United States Navy and Marine Corps, 2000-2035 becoming a 21st Century Force, Washington DC, National Academies, 1997.
M. A. Stoler, Allies and Adversaries: The Joint Chiefs of Staff, the Grand Alliance, and US Strategy in World War II, Chapel Hill, NC, UNC Press Books, 2003.
J. F. Schnabel, R. J. Watson, and K. W. Condit, History of the Joint Chiefs of Staff: The Joint Chiefs of Staff and National Policy, vol. 8, Historical Division, Joint Chiefs of Staff, 2011.
H. S. Oh, S. Park, H. J. Kim, T. Lee, S. Lee, and D. Kim, et al., "AddSIM: A new Korean engagement simulation environment using high resolution models," in Proceedings of the Winter Simulation Conference 2014, Savanah, GA, 2014, pp. 2942-2953.
J. M. Butler, "Tracking and Control in Multi-function Radar," Ph.D. dissertation, University of London, 1998.
D. M. Pozar, Microwave Engineering, New Delhi, John Wiley & Sons, 2012.
B. R. Mahafza, Radar Systems Analysis and Design Using MATLAB, 3rd ed. Boca Raton, FL, CRC Press, 2013.
M. Kolawole, Radar Systems, Peak Detection and Tracking, Burlington, Elsevier, 2003.
S. M. Sherman, D. K. Barton, Monopulse Principles and Techniques, Boston, Artech House, 2013.
M. I. Skolnik, Radar Handbook, New York, John Wiely & Sons, 2007.
J. W. Rim, K. H. Jung, I. S. Koh, C. Baek, S. Lee, and S. H. Choi, "Simulation of dynamic EADs jamming performance against tracking radar in presence of airborne platform," International Journal of Aeronautical and Space Sciences, vol. 16, no. 3, pp. 475-483, 2015.

원문보기 상세보기
C. H. Teh, B. K. Chung, and E. H. Lim, "An accurate and efficient 3D shooting-and-bouncing-polygon ray tracer for radio propagation modeling," IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol. 66, no. 12, pp. 7244-7254, 2018.

상세보기
T. Jeffrey, Phased-array Radar Design: Application of Radar Fundamentals, Raleigh, NC, SciTech Publishing, 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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증