[논문]약한 제트 엔진 변조 신호의 Spool Rate 추출을 위한 High-Pass Filtering 기반의 빠른 전처리 기법

송원영; 김형주; 김성태; 신인선; 명로훈

doi:10.5515/kjkiees.2019.30.5.380

초록
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제트 엔진 변조(jet engine modulation: JEM) 신호는 제트 엔진 고유의 정보를 제공하기 때문에 표적 인식 분야에서 널리 이용된다. JEM 신호의 고유 정보인 날개 수를 얻기 위해서는 날개의 회전 속도, spool rate를 추출하는 것이 중요하다. 하지만 약한 JEM 신호에서는 회전 속도를 추출하는데 어려움을 겪는다. 이에 본 논문에서는 약한 JEM 신호에서 spool rate를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 우선 JEM 신호에서 spool rate를 추출하기 위해서 JEM 신호 성분의 강약을 구분하는 기준을 정하여 신호를 구분한다. 그 중 약한 신호를 high-pass filtering 기반의 전처리 과정을 거쳐 spool rate 추출에 용의하도록 신호를 변형해준다. Spool rate를 추출할 수 있는 신호를 얻고 난 후, peak detection 과정을 통하여 spool peak를 찾고, spool period/rate를 추출한다. 기존의 CEMD(Complex Empirical Mode Decomposition), WD(Wavelet Decomposition)와 같은 방법보다 간단하기 때문에, 추출을 정확하게 할 뿐만 아니라 시간을 매우 절약할 수 있음을 입증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Jet engine modulation(JEM) signals are widely used for target recognition. These signals coming from a potentially hostile aircraft provide specific information about the jet engine. In order to obtain the number of blades, which is uniquely provided by the JEM signal, one must extract the spool rat...

Jet engine modulation(JEM) signals are widely used for target recognition. These signals coming from a potentially hostile aircraft provide specific information about the jet engine. In order to obtain the number of blades, which is uniquely provided by the JEM signal, one must extract the spool rate, which is the rotation speed of the blades. In this paper, we propose an algorithm to extract the spool rate from a weak JEM signal. A criterion is developed to extract the spool rate from the JEM signal by analyzing the intensity of the JEM signal component. The weak signal is first subjected to a high-pass filtering-based process, which modifies it to facilitate spool rate extraction. We then apply a peak detection process and extract the spool rate. The technique is simpler than the existing CEMD or WD method, is accurate, and greatly reduces the time required.

주제어

표/그림 (12)

그림 그림 1. JEM 신호의 자기상관도 Fig. 1. Autocorrelation of JEM signals.
그림 그림 2. 자기상관도 평균값의 histogram Fig. 2. Histograms of mean of autocorrelation.
그림 그림 3. 제안하는 알고리즘의 흐름도 Fig. 3. Flowchart of the proposed algorithm.
그림 그림 4. JEM 신호 및 analytic 신호의 스펙트럼 Fig. 4. Spectrum of JEM signal and analytic signal.
그림 그림 5. Filtering 전후의 normalized 스펙트럼 Fig. 5. Normalized spectrum before filtering and after filtering.
그림 그림 6. 제작된 제트 엔진 모델 Fig. 6. Fabricated jet engine model.
표 표 1. 제트 엔진 모델 및 측정 파라미터 정보 Table 1. Information on the jet engine model and measurement parameters.
그림 그림 7. Spool peak 탐지 결과 - 모델 A Fig. 7. Results of spool peak detection - model A.
그림 그림 8. Spool peak 탐지 결과 - 모델 B Fig. 8. Results of spool peak detection - model B.
표 표 2. Spool rate 추출 결과 Table 2. Spool rate extraction result.
표 표 3. 전처리 과정 소요 시간 Table 3. Processing time of pre-processing.
표 표 4. 전처리 과정 소요 시간 Table 4. Processing time of pre-processing.

AI 본문요약
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문제 정의

하지만 군사 목적의 비협조적 표적인식을 위해서는 이러한 신호처리 시간이 짧아서 실시간으로 적기를 판별할 수 있어야 한다. 따라서, 알고리즘을 단순화하여 처리 시간을 줄여야 하는 필요성이 존재하고, 이를 위해 새로운 알고리즘을 제시한다. 제안하는 알고리즘의 흐름도는 그림 3과 같다.
본 논문에서는 JEM 신호에서 spool rate를 추출하는 알고리즘을 제시하였다. JEM 신호의 자기상관도 함수의 평균값을 구하여 제트 엔진에 의해 변조된 성분의 강약을 구분하였고, 상대적으로 약한 경우에 대하여 high-pass filtering 기법을 적용하여 전처리를 함으로써 정확한 spool rate 추출이 가능하게 하였다.
이러한 알고리즘들은 JEM 신호를 전처리하여 spool period/rate 추출의 정확도를 향상하지만, 반복이 필요한 부분이 있어 경우에 따라 많은 시간이 소요된다. 비협조적 표적인식(non-cooperative target recognition: NCTR) 분야에서는 적기를 빠르게 판별하는 것이 중요하므로, 본 논문에서는 이러한 시간 소요를 줄이기 위한 알고리즘을 제안하도록 한다.

제안 방법

본 논문에서는 JEM 신호에서 spool rate를 추출하는 알고리즘을 제시하였다. JEM 신호의 자기상관도 함수의 평균값을 구하여 제트 엔진에 의해 변조된 성분의 강약을 구분하였고, 상대적으로 약한 경우에 대하여 high-pass filtering 기법을 적용하여 전처리를 함으로써 정확한 spool rate 추출이 가능하게 하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 실제 측정 신호에 적용하여 spool rate를 추출하였을 때 빠르면서 정확도는 유지하는 것을 확인하였다.
그림 6과 같이 실제 제작한 제트 엔진에서 획득한 JEM 신호에 제안하는 spool rate 추출을 위한 전처리 기법을 적용하여 기존 CEMD, WD 기법들과 비교하여 검증하도록 한다. 제트엔진 모델과 측정 파라미터는 표 1과 같다.
따라서, 이 평균값을 기준으로 삼아 약한 신호와 강한 신호를 구분하도록 한다. 두 번째로 약한 JEM 신호일 때 high-pass filtering을 하여 spool rate 추출에 용이한 신호로 변형해주는 것이다. High-pass filtering 과정은 앞서 설명한 것처럼 약한 신호는 zero-Doppler 성분이 매우 커서 상대적으로 JEM 신호가 작은 경우이므로, zeroDoppler 성분을 제거하기 위해 high-pass filter를 적용하는 것이다.
8 이상의 값을 가짐에도 잘 찾는 경우가 존재하지만, 정확한 값을 찾지 못하는 경우에 대한 전처리 과정을 하기 위함이므로, 구분 기준을 잘 찾지 못하는 경우가 다 포함되도록 설정한다. 본 연구에서는 잘 찾지 못하는 모든 경우를 모두 포함하며, 구분 기준을 0.8보다 작 은 값인 0.75로 마진을 두어, 안정성을 더 높이도록 한다.
HRRP(High-Range Resolution Profile), ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar), JEM (Jet Engien Modulation)이며, HRRP는 표적의 1차원적인 반사도 분표를 말하며, ISAR는 HRRP에 추가적으로 LOS 방향에 수직한 cross-range 성분을 획득하여 표적의 반사 도를 2차원 영상으로 나타낸 것을 의미한다 ^[1] . 이 논문에 서는 다뤄질 마지막 JEM 신호는 표적 전체가 아닌 표적에 존재하는 제트 엔진에 의해 변조된 신호이며, 표적의 엔진에 대한 정보를 제공함으로써 표적 인식에 도움을 준다.

대상 데이터

표 1에서 보인 것과 같이 두 가지 제트 엔진 모델에 대하여 신호를 획득하였다. 두 가지 신호에서 큰 차이는 표에서 보는 것과 같이 각 모델의 날개 수, RPM(Revolutions Per Minute), 입사 각도로, spool rate와 가장 연관성이 있는 파라미터는 RPM(Revolutions Per Minute)이다.

성능/효과

0117 [Hz]이 된다. 기존의 기법들과 제안하는 방법을 비교하여 보았을 때, 모델 A에 대해서는 세 기법 모두 3.76 %의 오차를 가지고 추출되는 것을 알 수 있다. 또한 모델 B에 대해서는 각각 2.
본 논문에서 제안하는 방법을 실제 측정 신호에 적용하여 spool rate를 추출하였을 때 빠르면서 정확도는 유지하는 것을 확인하였다. 따라서, 제안하는 알고리즘은 실시간으로 표적을 인식해야 하는 비협조적 표적인식 분야에서 매우 중요한 역할을 할 수 있다.
JEM 신호의 자기상관도 함수의 평균값을 구하여 제트 엔진에 의해 변조된 성분의 강약을 구분하였고, 상대적으로 약한 경우에 대하여 high-pass filtering 기법을 적용하여 전처리를 함으로써 정확한 spool rate 추출이 가능하게 하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 실제 측정 신호에 적용하여 spool rate를 추출하였을 때 빠르면서 정확도는 유지하는 것을 확인하였다. 따라서, 제안하는 알고리즘은 실시간으로 표적을 인식해야 하는 비협조적 표적인식 분야에서 매우 중요한 역할을 할 수 있다.
세 기법 모두 정확한 spool rate를 추출한다는 점은 동일하지만, 계산 시간에서 큰 차이를 보이는 것을 알 수 있다. 표 3은 각 기법에 대한 계산 시간을 말하는 것으로 모델 A와 모델 B에 대해서 모두 제안하는 방법이 기존의 기법들에 비해 매우 감소하는 것을 알 수 있다.
보유 중인 모든 약한 JEM 신호에 대해 계산 시간을 비교하였을 때, 그 결과는 표 4와 같다. 표 4에서 보이는 것과 같이 제안하는 방법이 기존 CEMD, WD 기법에 비해약 1/60의 시간을 필요로 하는 것을 알 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	Radar target recognition 분야에서 가장 널리 이용되는 것들은 무엇인가?	Radar target recognition 분야에서는 널리 이용하는 영상으로는 크게 세 가지가 있다. HRRP(High-Range Resolution Profile), ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar), JEM (Jet Engien Modulation)이며, HRRP는 표적의 1차원적인 반사도 분표를 말하며, ISAR는 HRRP에 추가적으로 LOS 방향에 수직한 cross-range 성분을 획득하여 표적의 반사 도를 2차원 영상으로 나타낸 것을 의미한다 [1] . 이 논문에 서는 다뤄질 마지막 JEM 신호는 표적 전체가 아닌 표적에 존재하는 제트 엔진에 의해 변조된 신호이며, 표적의 엔진에 대한 정보를 제공함으로써 표적 인식에 도움을 준다.
	JEM 신호의 역할은?	HRRP(High-Range Resolution Profile), ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar), JEM (Jet Engien Modulation)이며, HRRP는 표적의 1차원적인 반사도 분표를 말하며, ISAR는 HRRP에 추가적으로 LOS 방향에 수직한 cross-range 성분을 획득하여 표적의 반사 도를 2차원 영상으로 나타낸 것을 의미한다 [1] . 이 논문에 서는 다뤄질 마지막 JEM 신호는 표적 전체가 아닌 표적에 존재하는 제트 엔진에 의해 변조된 신호이며, 표적의 엔진에 대한 정보를 제공함으로써 표적 인식에 도움을 준다.
	JEM 신호 처리 알고리즘은 어떤방식으로 진행되는가?	JEM 신호 처리 알고리즘은 크게 두 가지 과정으로 나뉘게 된다. 첫 번째로, 날개 회전 속도에 관한 변수인 spool rate를 추출하게 된다. 여기서 spool period는 날개가 한 바퀴 회전하는데 걸리는 시간을 말하며 spool rate는 그의 역수로 RPS(revolutions for second)와 동일한 의미이다. Spool period를 추출하고 나면 다음으로 날개 수를 추출하게 된다. 이 때 spool period가 중요한 역할을 수행하게 된다. 따라서, spool period/rate 추출이 매우 중요하다.

참고문헌 (8)

P. Tait, Introduction to Radar Target Recognition, London, The Institution of Engineering and Technology, 2005.
M. R. Bell, R. A. Grubbs, "JEM modeling and measurement for radar target identification," IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 29, no. 1, pp. 73-87, Jan. 1993.

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S. Cuomo, P. F. Pellegrini, and E. Piazza, "Model validation for 'jet engine modulation' phenomenon," Electronics Letters, vol. 30, no. 24, pp. 2073-2074, 1994.

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H. Lim, J. H. Yoo, C. H. Kim, K. I. Kwon, and N. H. Myung, "Radar cross section measurement of a realistic jet engine structure with rotating parts," Journal of Electromagnetic Waves and Applications, vol. 25, no. 7, pp. 999-1008, 2011.

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J. H. Park, H. Lim, and N. H. Myung, "Analysis of jet engine modulation effect with extended Hilbert-Huang transform," Electronics Letters, vol. 49, no. 3, pp. 215-216, 2013.

상세보기
J. H. Park, W. Y. Yang, J. W. Bae, S. C. Kang, C. H. Kim, and N. H. Myung, "Extraction of jet engine modulation component weakly present in measured signals for enhanced radar target recognition," Journal of Electromagnetic Waves and Applications, vol. 28, pp. 963-975, 2014.

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박지훈, 양우용, 배준우, 강성철, 김찬홍, 명로훈, "복소 EMD를 이용한 미약한 JEM의 관측 범위에서 JEM 성분의 추출," 한국전자파학회논문지, 25(6), pp. 700-708, 2014년 6월.

원문보기 상세보기
W. Y. Yang, J. H. Park, W. Y. Song, and N. H. Myung, "Robust and fast algorithm for estimating fundamental periodicity of jet engine modulation signals," IET Radar, Sonar & Navigation, vol. 10, no. 7, pp. 1286-1294, Aug. 2016.

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