[논문]높은 지표각에서 해상 클러터 환경을 고려한 해상 표적 영상 생성 및 탐지

진승현; 이경민; 우선걸; 김윤진; 권준범; 김홍락; 김경태

doi:10.5515/kjkiees.2019.30.5.407

높은 지표각에서 해상 클러터 환경을 고려한 해상 표적 영상 생성 및 탐지
Maritime Target Image Generation and Detection in a Sea Clutter Environment at High Grazing Angle 원문보기

韓國電磁波學會論文誌 = The journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, v.30 no.5, 2019년, pp.407 - 417

진승현 (포항공과대학교 전자전기공학과) , 이경민 (포항공과대학교 전자전기공학과) , 우선걸 ((주)LIG넥스원) , 김윤진 ((주)LIG넥스원) , 권준범 ((주)LIG넥스원) , 김홍락 ((주)LIG넥스원) , 김경태 (포항공과대학교 전자전기공학과)

초록
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탄도 미사일은 상공에서 자유 낙하하며 표적을 요격하기 때문에 탄도 미사일에 부착되는 탐색기는 높은 지표각에서 해상 클러터 영향을 받게 되며, 그 결과 탐색기의 탐지 성능이 급격히 낮아지게 된다. 이를 해결하기 위해서는 다양한 시나리오 기반의 시뮬레이션들을 통한 해상 표적 탐지 성능 분석이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실제와 유사한 높은 지표각의 해상 클러터 수신 신호를 모델링한 후, 이를 신호 대 클러터 비에 따라 해상 표적 수신 신호와 합성하여 2차원 레이다 영상을 생성한다. 이후, 레이다 영상에 2차원 CA-CFAR 탐지기를 적용하여 다양한 시나리오에서 해상표적 탐지 성능을 분석하였다. CAD 모델과 전자기 수치해석 도구를 사용한 시뮬레이션 결과, 지표각과 방위각에 따라 해상 표적의 탐지 여부가 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

When a free-falling ballistic missile intercepts a maritime target in a sea clutter environment at high grazing angle, detection performance of the ballistic missile's seeker can be rapidly degraded by the effect of sea clutter. To solve this problem, it is necessary to verify the performance of maritime target detection via simulations based on various scenarios. We accomplish this by applying a two-dimensional cell -averaging constant false alarm rate detector to a two-dimensional radar image, which is generated by merging a sea clutter signal at high grazing angle with a maritime target signal corresponding to the signal-to-clutter ratio. Simulation results using a computer-aided design model and commercial numerical electromagnetic solver in various scenarios show that the performance of maritime target detection significantly depends on the grazing and azimuth angles.

주제어

표/그림 (21)

그림 그림 1. 해상 클러터 모델링을 위한 구성 요소 Fig. 1. Sea clutter components.
표 표 1. 해상 상태에 의한 파도 높이 및 풍속 Table 1. Wave height and wind speed by sea state.
그림 그림 2. 형상 파라미터에 따른 KK 분포의 변화 Fig. 2. Variation of KK distribution according to shape parameter.
그림 그림 3. 스케일 파라미터에 따른 KK 분포의 변화 Fig. 3. Variation of KK distribution according to scale parameter.
그림 그림 4. K분포의 세기 비율에 따른 KK 분포의 변화 Fig. 4. Variation of KK distribution according to mean intensity ratio.
그림 그림 5. 거리 축에 따른 해상 클러터 신호 Fig. 5. Sea clutter signal along range axis.
그림 그림 6. 해상 클러터의 레이다 영상 Fig. 6. Radar image of sea clutter.
그림 그림 7. 표적 레이다 영상 형성을 위한 기하학적 개념도 Fig. 7. Geometric concept for target radar imaging.
그림 그림 8. 원 데이터에서 주파수 축으로 1D IFFT한 신호 Fig. 8. 1D IFFT signal from the raw data on the frequency axis.
그림 그림 9. 클러터 영향이 배제된 표적 레이다 영상 Fig. 9. Target radar image without clutter.
그림 그림 10. 클러터 영향이 고려된 표적 레이다 영상 Fig. 10. Target radar image with clutter.
그림 그림 11. 2D CA-CFAR 구조 Fig. 11. Framework of 2D CA-CFAR.
그림 그림 12. 해상 표적의 CAD 모델 Fig. 12. CAD model of maritime target.
그림 그림 13. 지표각 30°; SCR=29.46 dB, 지표각 60°의 레이다 영상; SCR=12.09 dB Fig. 13. Radar images at grazing angle 30°, 60° for sea state 3.
그림 그림 14. 지표각 30°, 지표각 60°의 2D CA-CFAR 적용 결과 Fig. 14. Example of maritime target detection using 2D CACFAR at grazing angle 30°, 60° for sea state 3.
표 표 2. 시뮬레이션 변수들 Table 2. Simulation parameters.
그림 그림 15. 해상 상태에 따른 클러터의 RCS 변화 Fig. 15. RCS variation of sea clutter for sea states.
그림 그림 16. 관측 각도별 표적 RCS 값 Fig. 16. RCS vs. observation angles.
표 표 3. 해상 표적 탐지 여부 Table 3. Example of maritime target detection.
그림 그림 17. 해상 상태에 따른 SCR Fig. 17. SCR vs. sea states.
그림 그림 18. 지표각 60°, 방위각 45°에서 클러터가 고려된 레이다 영상 및 2D CA-CFAR 적용 결과 Fig. 18. Example of radar image without 2D CA-CFAR and with that at grazing angle 60° and azimuth 45°.

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 위와 같은 높은 지표각 상황에서 탄도미사일에 장착된 탐색기가 해상 표적을 탐지하는 시나리오를 모델링하여 시나리오별로 탐지 성능을 계산하고 분석한다. 이를 위하여 높은 지표각에서 바라보는 클러터의 통계적 특성을 모델링하고, 실제 해상 클러터와 유사한 클러터 신호를 생성하는 연구를 수행하였다.
본 논문에서는 탄도 미사일과 같이 높은 지표각을 가지며 낙하하는 상황에서 해상 클러터가 표적 탐지에 미치는 영향을 알아보기 위해서 여러 가지 시나리오를 가정하고 시뮬레이션을 시행하였다.
본 절에서는 앞서 언급한 해상 클러터의 레이다 영상에 해상 표적의 레이다 영상을 합성하기 위하여, 수치해석 계산을 통해 해상 표적 신호를 획득한 후, SCR에 따라 해상 표적 신호 세기를 조절하고 합성한다.

가설 설정

먼저 해상 표적 신호를 획득하기 위해 특정 지표각에서관측 각도 별로 레이다 신호가 수신됨을 가정한다(그림7). 이때 특정 지표각의 관측 각도 Φ에서 표적이 가지는 전자파 산란 값이 필요하며, 이는 여러 변수가 고려되는 복합적인 값이다.
본 논문에서는 해상표적의 탐지 여부를 살펴보기 위해 여러 가지 시나리오를 표 3과 같이 가정하였다.

제안 방법

또한, 수치해석 기법을 기반으로 해상 표적의 전자기 산란파를 계산하였다. 그리고 앞서 모델링된 해상 클러터 신호와 해상 표적 신호를 합성하여 신호처리 한 후 레이다 영상을 제작하였다. 마지막으로 해상 표적의 탐지 여부를 셀 평균 균일 오경보율(cell averaging constant false alarm rate: CA CFAR)탐지 기법을 사용하여 판단하였다.
하지만 탄도 미사일의 경우, 고도가 높고 속도가 빠르므로 해상 클러터로 인한 도플러 스펙트럼이 거의 나타나지 않게 된다. 따라서 본 논문에서는 클러터세기에 부터 까지의 균일 분포 위상을 부여하여 최종적으로 클러터의 레이다 영상을 만든다(그림 6).
이를 위하여 높은 지표각에서 바라보는 클러터의 통계적 특성을 모델링하고, 실제 해상 클러터와 유사한 클러터 신호를 생성하는 연구를 수행하였다. 또한, 수치해석 기법을 기반으로 해상 표적의 전자기 산란파를 계산하였다. 그리고 앞서 모델링된 해상 클러터 신호와 해상 표적 신호를 합성하여 신호처리 한 후 레이다 영상을 제작하였다.
마지막으로 해상 표적의 레이다 영상을 생성하기 위하여, 신호 세기가 조절된 표적 신호를 관측 각도에 대해 1차원 역 퓨리에 변환을 한다. 그리하여 표적 신호의 도메인은 거리 및 관측 각도 영역에서 거리와 횡 거리(cross range) 영역으로 변환되며, 모델링된 클러터 신호와 합쳐 클러터 신호가 고려된 레이다 영상을 만들 수 있다^[10] .
클러터가 고려된 레이다영상을 토대로 0.1 %의 오탐지 확률 및 14개의 학습 셀과가드 셀을 사용한 2D CA-CFAR를 적용하였다(그림 14).클러터가 포함된 영상을 분석해 보면 지표각 30°보다 지표각 60°에서 클러터의 세기가 상대적으로 강함을 볼 수있다.
이를 위하여 높은 지표각에서 바라보는 클러터의 통계적 특성을 모델링하고, 실제 해상 클러터와 유사한 클러터 신호를 생성하는 연구를 수행하였다. 또한, 수치해석 기법을 기반으로 해상 표적의 전자기 산란파를 계산하였다.
이후, 클러터가 고려된 레이다영상을 토대로 0.1 %의 오탐지 확률 및 14개의 학습 셀과가드 셀을 사용한 2D CA-CFAR를 적용하였다(그림 14).클러터가 포함된 영상을 분석해 보면 지표각 30°보다 지표각 60°에서 클러터의 세기가 상대적으로 강함을 볼 수있다.
최신의 미사일들은 탐색기에 장착되는 레이다를 이용해 해상 표적의 거리 및 각도 정보를 획득하고 해상 표적을 향해 날아간다. 이때, 순항 미사일(cruise missile)은 해수면에 근접해 낮게 비행하는 씨 스키밍(sea skimming)을 통해 표적에 접근한다.
해수면이 잔잔한 상태에서는 정반사(specular return)가 발생하여 클러터 수신 파워가 낮아지고, 해수면이 거친 상태에서는 전방향 산란(diffuse scattering)이 발생함으로 인해 상대적으로 높은 클러터 파워 수신 신호가 생긴다^[2] . 해수면의 거친 정도를 표현하기 위해서 해상 상태(sea state)^[3]를 정의하고, 그에 따른 파도높이, 풍속 등을 결정하였다(표 1).

대상 데이터

표적의 가로 크기는 15 m이며, 세로크기는 6 m, 높이는 6 m이다. 시뮬레이션 시에 결정되는 레이다 성능 및 레이다 영상 파라미터는 표 2와 같다.

이론/모형

그리고 앞서 모델링된 해상 클러터 신호와 해상 표적 신호를 합성하여 신호처리 한 후 레이다 영상을 제작하였다. 마지막으로 해상 표적의 탐지 여부를 셀 평균 균일 오경보율(cell averaging constant false alarm rate: CA CFAR)탐지 기법을 사용하여 판단하였다.
이를 위해 본 논문에서는 2차원 CA-CFAR 알고리즘을 사용하였다[11] .
이때 특정 지표각의 관측 각도 Φ에서 표적이 가지는 전자파 산란 값이 필요하며, 이는 여러 변수가 고려되는 복합적인 값이다. 표적의 전자파 산란 값을 실제 환경과 유사한 값으로 분석하기 위해 해상 표적의 캐드(computer aided design: CAD) 파일을 메싱(meshing)하여 수치해석 기법으로 계산한다.

성능/효과

그림 15를 통해 지표각이 낮아지면서 클러터의 RCS 값이 낮아져 상대적으로 낮은 지표각에서 SCR이 높아졌음을 추측할 수 있다.그로 인해 지표각 30도에서는 지표각 60도에서와 다르게모든 해상 상태에서 표적이 탐지되고 있음을 확인할 수 있었다(표 3).
이에 해상 클러터의 RCS가 높아지고 레이다 신호의 SCR 값이 낮아져 표적 탐지가 어려움을 확인하였다. 또한, 같은 지표각 내에서도 표적의 기하학적 구조로 인해 해상 표적의 신호세기가 낮아지는 방위각이 발생함을 보았다. 그리하여 SCR이 낮아지고 같은 지표각 이라도 방위각에 따라 표적이 탐지 안 되는 경향을 보였다.
표 3에서 지표각 60도에서 방위각 0도, 45도의 결과도 다름을 알 수 있는데, 해상 클러터 RCS는 두 가지 경우비슷하지만, 표적의 기하학적 구조상 수신되는 표적의 파워가 방위각 0도에서가 방위각 45도인 경우보다 크기 때문에 탐지가 잘 된다는 것을 확인할 수 있었다(그림 16).

후속연구

그리하여 SCR이 낮아지고 같은 지표각 이라도 방위각에 따라 표적이 탐지 안 되는 경향을 보였다. 향후 탄도 미사일에 탐색기를 부착하여 해상 표적을 탐지, 추적하는 경우, 본 논문의 결과를 고려하여 해상 표적을 탐지하는 효과적인 알고리즘이 개발되어야 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	실제와 유사한 해상 클러터를 모델링하기 위해 고려하는 것은?	실제와 유사한 해상 클러터를 모델링하기 위하여 1)평균 후방 산란 계수(mean backscatter), 2) 클러터 크기 분포클러터 크기 분포 (amplitude distribution), 그리고 3) 도플러 스펙트럼럼(Doppler spectrum)을 고려한다[2] . 이때, 평균 후방 산란 계수는 해상 표적과 클러터간의 신호 대 클러터 비율(Signalto Clutter Ratio: SCR)을 정의하기 위해 사용되며, 클러터 크기 분포와 도플러 스펙트럼은 거리 및 도플러 주파수에 따른 해상 클러터 신호의 변화를 각각 모델링하기 위해 사용된다.
	평균 후방 산란 계수란?	평균 후방 산란 계수 σ0는 해수면의 단위 면적 당 레이다 반사 단면적(Radar Cross Section: RCS)을 의미한다.이때 σ0는 지표각이나 해수면의 거칠기 등 여러 요인에의해 영향을 받는다.
	레이다의 장점을 활용하여 어떤 핵심적인 역할을 하고 있는가?	레이다는 광학 센서와 다르게 기상 상황의 영향을 받지 않고 표적의 정보를 알 수 있다는 점에서 가치를 높게 평가받고 있다. 이러한 장점으로 인해 국방 분야의 무기 체계에 탑재되어 핵심적인 역할을 하고 있다.

참고문헌 (11)

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원문보기 상세보기
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상세보기
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상세보기
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신상진, "효율적인 CFAR 알고리듬 연구," 한국전자파학회논문지, 25(8), pp. 849-856, 2014년 8월

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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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