[논문]원격측정 다중 스트림 최적 혼합 후처리 기법 연구

김인종; 이성필; 장덕진

doi:10.9766/kimst.2019.22.5.616

Abstract ▼ AI-Helper

In order to understand flying aircraft, satellite, missile, etc, a telemetry ground system is used to receive, record, and process the transmitted radio signal from vehicles. In some cases, a line-of-sight communication is not possible along to the trajectory of vehicles, and multipath fading result...

In order to understand flying aircraft, satellite, missile, etc, a telemetry ground system is used to receive, record, and process the transmitted radio signal from vehicles. In some cases, a line-of-sight communication is not possible along to the trajectory of vehicles, and multipath fading result in a shade area of communication. A number of telemetry ground systems are installed to overcome this limitation, and acquire the transmitted signal seamlessly. The telemetry signals received by multiple independent ground systems have independent probability of errors since they experienced their own communication channels. In other words, we can exploit the independent error characteristics of received signals by processing them in a hybrid method. The optimum hybrid post-process method is proposed in this study, and applied to process telemetry signals acquired from flight tests.

주제어

표/그림 (13)

그림 Fig. 1. Multiple telemetry received streams
그림 Fig. 2. Functional flow of OHPP method
그림 Fig. 3. Time synchronization
그림 Fig. 4. Optimum signal path to process
그림 Fig. 5. Flow chart for frame error scoring with weighted of OHPP method
그림 Fig. 6. Flow chart of optimum signal path searching
그림 Fig. 7. Flow chart of the 2^nd synchronization
그림 Fig. 8. Improvement of the Time-jump and Drop-lock problems
그림 Fig. 9. Overall view of OHPP result
그림 Fig. 10. t₀ zone of OHPP result
표 Table 1. Rates of frame sync. in lock
그림 Fig. 11. t₂ zone of OHPP result
그림 Fig. 12. t₁ zone of OHPP result

AI 본문요약
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문제 정의

독립적으로 운용되는 다수 개의 지상국으로 획득한 신호들은 서로 다른 무선통신채널과 신호경로를 겪게 되고, 서로 다른 특성을 띄게 된다. 본 연구에서는 여러 스트림들을 혼합하여 처리하는 기법에 대해 다루었다. 스트림을 전처리하며 분석정보를 수집하고, 수집한 상세정보들을 기반으로 최적 신호경로를 탐색하는 알고리즘에 대해 알아보았다.
스트림 사이의 동기를 맞추는 것에 대해 살펴보자. 동기를 맞추기 위해서는 먼저 기준이 되는 수신신호와 기준이 되는 프레임을 선정해야 한다.
그러나 최적 신호선택기는 입력신호의 시각동기가 이루어지지 않은 상태에서 입력신호 선택으로 절체되는 경우 출력신호의 Time-jump 및 Drop-lock 문제가 보고되고 있다^[5]. 이런 문제점을 개선하고자 본 연구에서는 지상국에서 수신한 다수개의 원격측정 스트림을 처리함에 있어 입력되는 신호들 사이에 시각동기와 데이터 동기를 획득하고 혼합하여 최적 처리하는 Optimum Hybrid Post-Processing(OHPP) 기법을 제안한다.
지금까지 비행체로부터 송출되는 원격측정 신호를 획득하여 그 신호들을 혼합 처리하는 기법에 대해 알아보았다. 독립적으로 운용되는 다수 개의 지상국으로 획득한 신호들은 서로 다른 무선통신채널과 신호경로를 겪게 되고, 서로 다른 특성을 띄게 된다.
2로 돌아가서, 각 스트림에 대한 자료처리가 완료되면스트림별 상세분석정보를 바탕으로 최적 신호경로를 탐색하게 된다. 최적 신호경로는 절대시간을 축으로 N 개 수신 스트림들에 대하여 매 순간 어떤 스트림을 처리해야 최적의 자료를 얻을 수 있는지에 대한정보를 모아놓은 것이다. 최적 신호경로를 탐색할 때에는 스트림 사이의 동기화 여부를 확신할 수 없기 때문에 동기가 획득되어있는지를 먼저 판단하고 필요한 경우 동기를 재획득하는 2단계 동기화를 수행한다.

가설 설정

다시 말해서, 자료처리 시스템은 시각적으로 비동기인스트림들을 다루는 것이고, 비록 입력 스트림들을 자료처리 전단에서 각각의 계측시간 기준으로 정렬함으로써 시각동기를 획득하더라도, 데이터 관점에서 동기화로는 이어지지 않을 수 있다는 것이다. 한편 Fig. 1에는 입력 신호들의 비동기성을 표현함과 동시에 오류가 발생한 상황을 나타내고자 f_1,3 프레임의 원시채널 4번 데이터 블록에만 오류가 발생했다 가정하여사선으로 표시하였다. 자료처리를 수행하면서 오류가 발생한 것으로 판단되는 프레임이 있다면, 그 오류를 직접 정정하거나 N-1개 스트림과 동기를 맞춘 뒤 오류가 발생하지 않은 프레임을 선택하여 오류를 회피할 수도 있을 것이다.

제안 방법

스트림을 전처리하며 분석정보를 수집하고, 수집한 상세정보들을 기반으로 최적 신호경로를 탐색하는 알고리즘에 대해 알아보았다. 그 과정에서 서로 비동기인 스트림들의 동기를 맞추고, 동기화 상태를 유지하며 처리함으로써 최적의 원격측정 데이터를 획득하는 기법도 제안하였다. 수신 스트림의 특성을 분석하고, 오류 가중치 점수 기법을 적용하여 최적인 신호를 판단하여 선택적으로 처리함으로써 최적 품질의 데이터 결과물을 얻을 수 있었다.
다음으로 일곱 식의 원격측정 지상국에서 획득한 신호들과 OHPP 기법을 적용한 신호의 프레임 동기 상태를 견주어보았다. 전 비행구간에서 획득한 신호의 프레임 동기 획득 상태를 발사 이벤트 시간(t₀)을 기준으로 정렬하면 Fig.
본 연구에서는 여러 스트림들을 혼합하여 처리하는 기법에 대해 다루었다. 스트림을 전처리하며 분석정보를 수집하고, 수집한 상세정보들을 기반으로 최적 신호경로를 탐색하는 알고리즘에 대해 알아보았다. 그 과정에서 서로 비동기인 스트림들의 동기를 맞추고, 동기화 상태를 유지하며 처리함으로써 최적의 원격측정 데이터를 획득하는 기법도 제안하였다.
먼저, 제안한 최적혼합 후처리 기법을 적용하는 경우 기존의 최적신호선택기(BSS) 운용시 발생하는 문제점인 Time-jump와 Drop-lock 현상이 개선되는지를확인하였다. 이를 위해 비행시험에서 일곱 식의 원격측정 지상국을 운용하여 획득한 신호를 최적신호선택기에 입력하여 얻은 BSS와 OHPP 기법을 적용한 신호처리 결과중 동일한 시간대의 ramp 데이터를 비교하였다. Fig.
프레임의 오류 여부에 대한 판단 결과에 따라 선택되는 스트림이 달라지기 때문에 최종 자료처리 결과는 프레임 오류 판단으로부터 기인된 것으로 볼 수 있다. 프레임의 오류를 판단하는 최적의 기준은 신호 특성에 따라 달라질 수 있으므로, 우리는 몇 가지 오류 판단 기법들에 가중치를 주고 프레임의 오류 점수를 산출하는 복합 방식을 적용하였다. 패리티 검사나 CRC와 같은 오류 검출 기능 적용 여부와 제한된 구간에서 활용 가능한 단순카운터, 그리고 프레임 동기 패턴 정보 등을 활용하였는데, f_i,j 프레임에 대한 오류 가중치 기법 흐름도는 Fig.
다중 스트림에 대한 혼합 자료처리를 수행함에 있어 이벤트 발생 시각 중심의 일회성 동기화와 최적신호경로 탐색을 위해 연속적인 동기화가 필요하게 되는데, 우리는 전자를 1단계 동기화로 후자를 2단계 동기화로 구분한다. 혼합 후처리 절차상 1단계 동기화를 이룬 상태에서 스트림별 개략분석정보를 산출한다.

데이터처리

그 과정에서 서로 비동기인 스트림들의 동기를 맞추고, 동기화 상태를 유지하며 처리함으로써 최적의 원격측정 데이터를 획득하는 기법도 제안하였다. 수신 스트림의 특성을 분석하고, 오류 가중치 점수 기법을 적용하여 최적인 신호를 판단하여 선택적으로 처리함으로써 최적 품질의 데이터 결과물을 얻을 수 있었다. 그리고 이 기법을 비행시험 신호에 적용함으로써 데이터 품질이 급격하게 개선됨을 확인할 수 있었다.

성능/효과

수신 스트림의 특성을 분석하고, 오류 가중치 점수 기법을 적용하여 최적인 신호를 판단하여 선택적으로 처리함으로써 최적 품질의 데이터 결과물을 얻을 수 있었다. 그리고 이 기법을 비행시험 신호에 적용함으로써 데이터 품질이 급격하게 개선됨을 확인할 수 있었다.
그러나 시간지연이 스트림마다 다르기 때문에 자료처리 입장에서는 t_1,3, ≠ t_2,1 ≠ ⋯ ≠ t_N2,이다. 다시 말해서, 자료처리 시스템은 시각적으로 비동기인스트림들을 다루는 것이고, 비록 입력 스트림들을 자료처리 전단에서 각각의 계측시간 기준으로 정렬함으로써 시각동기를 획득하더라도, 데이터 관점에서 동기화로는 이어지지 않을 수 있다는 것이다. 한편 Fig.
먼저, 제안한 최적혼합 후처리 기법을 적용하는 경우 기존의 최적신호선택기(BSS) 운용시 발생하는 문제점인 Time-jump와 Drop-lock 현상이 개선되는지를확인하였다. 이를 위해 비행시험에서 일곱 식의 원격측정 지상국을 운용하여 획득한 신호를 최적신호선택기에 입력하여 얻은 BSS와 OHPP 기법을 적용한 신호처리 결과중 동일한 시간대의 ramp 데이터를 비교하였다.
7로 볼 수 있다. 모든 스트림에서 동시에 프레임 동기를 놓치는 경우가 발생하지 않았으므로, OHPP 기법을 적용하여 최적의 결과를 얻을 수 있었다. 이제 원격측정 신호 수신 임무가 종료되는 t₂ 구간을 보면 Fig.
7에서는 이미 신호 획득신호 송출이 종료되는 구간에는 지형적 제약이나 유도무기의 기동상태 등 다양한 원인들로 인해 수신 신호 상태가 급변하게 되어 매 순간 신호 상태가 양호한 지상국은 수시로 바뀌게 된다. 이러한 상황에서도 스트림들 사이에 시각동기와 데이터 동기를 모두 유지하고 있을 때에만 신호를 혼합 처리하는 것이 가능해지는데, 그래프에서 OHPP 결과를 볼 때 최적 혼합 처리 기법이 적용되어 최적의 자료처리 결과물을 얻을 수 있다는 것을 확인할 수 있다.

후속연구

또한 비트 수준으로 데이터를 비교하고 판단한다면 처리시간은 증가하겠지만, 데이터 품질 향상을 기대할 수 있을 것이다. 그리고 최적 신호경로를 탐색할 때 하나 이상의 경로를 도출하여 경합 과정을 거친다면 더 나은 신호경로를 탐색할 수도 있을 것이다
예를 들어, 매 프레임의 동기패턴에 오류가 있는지를 분석하여 간단히 판단할 수 있다. 또는 다수결 방식(majority rule)을 사용하여 다중 스트림 가운데 다수인 프레임 데이터를 선별할 수도 있을 것이다. 다만 입력 스트림 수가 충분히 많지 않거나 서로 다른 데이터의 수가 동률인 경우에는 별도의 판단 기준이 필요할 수 있다.
자료처리를 수행하면서 신호 특성에 맞게 프레임 오류 가중치를 되먹임 할 수 있다면 더 양호한 데이터를 산출할 수 있을 것이다. 또한 비트 수준으로 데이터를 비교하고 판단한다면 처리시간은 증가하겠지만, 데이터 품질 향상을 기대할 수 있을 것이다. 그리고 최적 신호경로를 탐색할 때 하나 이상의 경로를 도출하여 경합 과정을 거친다면 더 나은 신호경로를 탐색할 수도 있을 것이다
본 연구에서 제안한 혼합 후처리 기법은 원격측정 신호 후처리 분야에서 널리 활용될 것으로 기대된다. 그러나 몇 가지 부분에서는 향후 개선 연구가 필요하다.
예를 들어, 프레임의 오류 가중치 점수 기법은 무선통신 상황과 수신신호 특성에 따라 최적일 수도 있고 그렇지 않을 수도 있다. 자료처리를 수행하면서 신호 특성에 맞게 프레임 오류 가중치를 되먹임 할 수 있다면 더 양호한 데이터를 산출할 수 있을 것이다. 또한 비트 수준으로 데이터를 비교하고 판단한다면 처리시간은 증가하겠지만, 데이터 품질 향상을 기대할 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	스트림별 상세분석정보에는 무엇이 포함되어 있는가?	더불어스트림별 후처리하면서 상세분석정보를 산출하고 수집함으로서 이후 단계에서 활용하게 된다는 점도 기존의 후처리 방식과 다른 점이다. 스트림별 상세분석정보에는 프레임 계측시간, 동기패턴 점검 결과, 프레임별 원시채널 수, 특정 파라미터 환산값, 파일 정보 등 프레임 단위로 분석한 결과가 포함되어 있다. Fig.
	원격측정은 무엇인가?	원거리에 위치한 피측정 대상으로부터 송출되는 신호를 수신하고 처리하여 분석하는 무선통신기술을 원격측정(Telemetry)이라 부른다. 비행체에서 생성되는 센서 정보, 항법자료, 각종 제어신호 등은 일반적으로 다중화를 거쳐 프레임 형태로 구성되고 펄스코드변조 방식으로 부호화된 뒤 주파수변조 과정을 거쳐 송출된다.
	프레임의 오류 여부를 판단하는 방법에는 무엇이 있는가?	여기서 프레임의 오류 여부를 판단하는 방법은 다양하다. 예를 들어, 매 프레임의 동기패턴에 오류가 있는지를 분석하여 간단히 판단할 수 있다. 또는 다수결 방식(majority rule)을 사용하여 다중 스트림 가운데 다수인 프레임 데이터를 선별할 수도 있을 것이다. 다만 입력 스트림 수가 충분히 많지 않거나 서로 다른 데이터의 수가 동률인 경우에는 별도의 판단 기준이 필요할 수 있다. 이 외에 패리티 검사(even/odd parity check)와 순환중복검사(CRC, Cyclic Redundancy Checksum) 방식도 있다. 어떤 방식의 오류 판단 기준을 적용하든지 특정 프레임의 오류 발생 여부에 대한 판단이 이루어지면 반대로 오류가 발생하지 않은 프레임을 선별할 수 있다.

참고문헌 (5)

In Jong Kim and Sungpil Lee, "Development of Telemetry Data Processing Program," IEEE 2013 International Conference on Information and Communication Technology Convergence(Jeju), pp. 468-473, 2013.
Manisha Bhatt, Gopal Patel, and Mukesh Pathela, “Fade Mitigation for Air-to-Ground Communication in Aeronautical Telemetry,” International Journal of Computer Applications, Vol. 56, No. 6, pp. 0975-8887, Oct. 2012.
Range Commanders Council Telemetry Group, "IRIG Standard 106-17 Telemetry Standards(Part 1) Chapter 4," July 2017.
Kwon Soon-ho, et. al., "The Current Situation and Development of Ground Telemetry Station in NARO Space Center for KSLV-II," Current Industrial and Technological Trends in Aerospace Vol 14-1, p. 148, 2016.
Stephen Nicolo, "History and Advantages of Best Source Selection for Today's Modern Telemetry Applications Along With the Benefits of Different Approaches," The European Test and Telemetry Conference 2018, p. 49, 2018.

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