[논문]실측자료 기반 함정 RCS 측정 및 산란점 분석 연구

정회인; 박상홍; 최재호; 김경태

doi:10.9766/kimst.2020.23.2.097

실측자료 기반 함정 RCS 측정 및 산란점 분석 연구
A Study on RCS and Scattering Point Analysis Based on Measured Data for Maritime Ship 원문보기

韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.23 no.2, 2020년, pp.97 - 105

정회인 (국방과학연구소 해양기술연구원) , 박상홍 (부경대학교 전자공학과) , 최재호 (포항공과대학교 전자전기공학과) , 김경태 (포항공과대학교 전자전기공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

In order to set up radar cross section(RCS) reduction factors for a target, the scattering point position of the target should be identified through inverse synthetic aperture radar(ISAR) image analysis. For this purpose, ISAR image focusing is important. Maritime ship is non-linear maneuvering in the sea, however, which blur the ISAR image. To solve this problem, translational and rotational motion compensation are essential to form focused ISAR image. In this paper, hourglass and ISAR image analysis are performed on the collected data in the sea instead of using the prediction software tool, which takes much time and cost to make computer-aided design(CAD) model of the ship.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 CAD 제작에 소요되는 시간과 비용을 절약하고 보다 더 실질적인 산란점 식별을 위해 해상환경에서 획득한 측정데이터에 대해 hourglass 및 ISAR 영상분석을 수행하였다. 또한, RCS 해석 소프트웨어를 이용하여 hourglass 및 ISAR 영상분석을 수행 하고 실측데이터로부터 얻어진 결과와 비교 및 분석을 수행하였다.

제안 방법

0 km, 펄스반복률(Pulse Repetition Frequency, PRF)를 5 kHz로 설정하였다. ISAR 측정은 SFW파형에 대해 PRF가 클수록 영상의 초점형성이 유리하여 PRF를 20 kHz로 설정하였고 해당 PRI의 측정거리를 고려해서 비교적 근거리에서 측정하였다. Fig.
본 논문에서는 국과연 시험선에 대해 해상환경에서 수집한 실측 데이터를 이용하여 hourglass 및 ISAR 분석을 수행하였으며, 이를 통해 함정 구조물에서 산란원의 위치를 식별할 수 있었다. 아울러 신조함정 RCS 저감설계에 꾸준하게 사용되고 있는 RCS 해석 소프트웨어를 활용하여 hourglass 및 ISAR 영상분석을 수행하고 측정결과와 비교하였다.
회전운동보상(RMC)은 병진운동과 결합된 비선형적 회전기동에 따라 발생한 HRRP간의 위상오차를 추정하여 보상하는 과정이다. 본 논문에서는 표적의 회전성분을 속도와 가속도 성분으로 모델링하고 다항함 수로 근사화하여 위상성분을 추정하는 parametric 방식을 적용하였다. parametric 기법은 m번째 HRRP의 각산란점의 위상성분에 대한 속도 및 가속도 성분이 PRI (Pulse Repetition Interval)에 따라 일정하게 변화함에 기인하여 속도와 가속도 성분을 추정한 후 위상보정을 수행한다.
본 논문에서는 국과연 시험선에 대해 해상환경에서 수집한 실측 데이터를 이용하여 hourglass 및 ISAR 분석을 수행하였으며, 이를 통해 함정 구조물에서 산란원의 위치를 식별할 수 있었다. 아울러 신조함정 RCS 저감설계에 꾸준하게 사용되고 있는 RCS 해석 소프트웨어를 활용하여 hourglass 및 ISAR 영상분석을 수행하고 측정결과와 비교하였다. ISAR 영상분석을 위해 해면클러터를 효과적으로 제거하기 위한 평균 윈도우 차분기법을 적용하였고 병진운동보상기법으로 ARP의 엔트로피를 최소하는 방법, 회전운동보상으로 표적내 산란원을 선별하여 속도와 가속도의 다항함수로 모델링하여 위상보상을 수행하는 PPP기법 그리고 잔여 위상오차보상을 위하여 ISAR 영상의 엔트로피를 최소화하는 위상값을 추정하는 MEPA 기법을 적용하였다.
선택된 위치에서 slow-time에 따른 레이더 신호의 위상을 식 (8)의 형태로 커브피팅하여 1, 2차다항식의 계수를 추정할 수 있다. 첫 번째 산란원에 대해 추정된 위상으로 HRRP의 위상에 대해 보정해준 다음, 두 번째 산란원을 이용하여 동일하게 다항식으로 모델링 한 후, 모델링된 위상값의 첫 번째와 마지막값을 이용하여 위상값을 선형화한다. 선형화된 위상 값에 대하여 역함수형태로 slow-time을 추정하고 추정된 slow-time으로 HRRP를 선형 보간한다.
코너스 톤은 고주파 해석기법의 하나인 SBR(Shooting and Bouncing Rays) 기법을 사용하는데 SBR기법은 전파입사 방향으로 균일한 면적을 갖는 광선을 투영하고 표적의 격자 면에 각 광선의 충돌여부를 확인한 후 충돌시에 거울반사(Specular) 방향으로 광선을 진행한다. 충돌격자면이 존재하지 않을 때까지 광선추적을 진행하고 광선추적을 통해 전파경로와 각 반사면의 특성을 분석하여 산란되는 전자기파를 구한다.
ISAR 영상분석을 위해 해면클러터를 효과적으로 제거하기 위한 평균 윈도우 차분기법을 적용하였고 병진운동보상기법으로 ARP의 엔트로피를 최소하는 방법, 회전운동보상으로 표적내 산란원을 선별하여 속도와 가속도의 다항함수로 모델링하여 위상보상을 수행하는 PPP기법 그리고 잔여 위상오차보상을 위하여 ISAR 영상의 엔트로피를 최소화하는 위상값을 추정하는 MEPA 기법을 적용하였다. 클러터제거 기법의 유효성을 HRRP 영상을 통해 확인하였으며 병진이동 및 회전이동 보상기법의 적용전과 적용후의 ISAR 영상을 비교하였다.
함정의 상세설계와 건조과정 동안, CAD 도면과 RCS 해석 소프트웨어를 활용하여 기준치 만족여부에 대한 RCS의 신호수준은 지속적으로 관리된다. 함정 건조 후 해군에 인도 전에 RCS 기준치는 함정 인수시험 항목으로 설정되어 해상에서 함정 기동을 통하여 RCS의 신호수준을 측정하고 기준치에 대한 만족여부를 평가한다. 만일 RCS 기준치를 초과할 경우 함정은 인수되지 못하고 RCS 저감개선 과정을 거쳐 기준치 만족여부를 재 평가한다.
8은 현재 가용한 표준표적의 종류를 나타낸다. 헬리카이트에 연결된 알루미늄 구의 경우 배경반사 측면에서 유리하지만 기상(풍속)의 영향을 많이 받아 운용에 애로사항이 있어 본 논문에서는 코너반사기를 이용하여 RCS 교정을 수행하였다.
현재 함정 RCS 측정은 운용함정에 대한 RCS 신호 수준을 측정하여 전술적으로 활용할 수 있도록 방위별 RCS 패턴을 분석한다. 함정의 RCS 방위별 분석결과, 특정 방위의 RCS가 높게 나타날 경우 그 방향에서 산란점 위치식별을 통한 RCS 저감대책 마련이 필요하다.

데이터처리

본 논문에서는 CAD 제작에 소요되는 시간과 비용을 절약하고 보다 더 실질적인 산란점 식별을 위해 해상환경에서 획득한 측정데이터에 대해 hourglass 및 ISAR 영상분석을 수행하였다. 또한, RCS 해석 소프트웨어를 이용하여 hourglass 및 ISAR 영상분석을 수행 하고 실측데이터로부터 얻어진 결과와 비교 및 분석을 수행하였다. 산란점이 식별된 함정내 구조에 대하여 작전적으로나 비용적으로 허용하는 범위에서 RCS 저감요소를 마련하여 구조개선에 반영할 수 있다.
실측데이터에 대한 함정의 산란점 분석결과와 비교를 위하여 현재 신조함정 RCS 설계분야에 활발하게 사용되고 있는 RCS 해석 소프트웨어인 코너스톤 (ConerStone™)을 이용하여 해석을 수행하였다.

이론/모형

아울러 신조함정 RCS 저감설계에 꾸준하게 사용되고 있는 RCS 해석 소프트웨어를 활용하여 hourglass 및 ISAR 영상분석을 수행하고 측정결과와 비교하였다. ISAR 영상분석을 위해 해면클러터를 효과적으로 제거하기 위한 평균 윈도우 차분기법을 적용하였고 병진운동보상기법으로 ARP의 엔트로피를 최소하는 방법, 회전운동보상으로 표적내 산란원을 선별하여 속도와 가속도의 다항함수로 모델링하여 위상보상을 수행하는 PPP기법 그리고 잔여 위상오차보상을 위하여 ISAR 영상의 엔트로피를 최소화하는 위상값을 추정하는 MEPA 기법을 적용하였다. 클러터제거 기법의 유효성을 HRRP 영상을 통해 확인하였으며 병진이동 및 회전이동 보상기법의 적용전과 적용후의 ISAR 영상을 비교하였다.
2.2 병진이동 보상

병진이동보상(Coarse TMC)을 위한 거리정렬방법으로 본 논문에서는 엔트로피 최소화 방식을 적용하였다^[3]. 엔트로피 최소화 방식은 ISAR 영상형성의 전역 지표로 사용되는 average range profile(ARP)의 엔트로 피를 최소화하도록 HRRP를 정렬시키는 방법이다.
Fine TMC는 병진운동에 따른 잔여 도플러 위상오차을 제거하여 산란점의 도플러 주파수를 일정하게 만들어준다. 본 논문에서는 Coarse TMC 과정에서 사용된 기법과 비슷한 MEPA (Minimum Entropy Phase Adjustment) 기법을 통해 Fine TMC를 수행하였다^[9].
parametric 기법은 m번째 HRRP의 각산란점의 위상성분에 대한 속도 및 가속도 성분이 PRI (Pulse Repetition Interval)에 따라 일정하게 변화함에 기인하여 속도와 가속도 성분을 추정한 후 위상보정을 수행한다. 본 논문에서는 대표적인 parametric 기법으로PPP(Prominent Point Processing)^[4]기법을 적용하였다.

성능/효과

신조함정의 경우 RCS 저감설계를 적용하여 건조하더라도 운용기간 동안 전술적으로나 작전적으로 필요한 장비와 무기체계를 추가적으로 장착하는 경우가 많아 초기에 설계 목표한 RCS 기준치를 초과할 수 있다. 이 때문에 RCS 측정을 통하여 그 수준을 분석하고 초과하는 함정에 대해서 함정 방위별 RCS 패턴분석을 수행한 후 RCS가 상대적으로 높은 방위를 식별하고 본 논문에서 제안한 hourglass 및 ISAR 영상분석기법을 수행하여 그 방위에서 함정 구조물의 산란원을 식별하고 적절한 저감대책을 수립할 수 있다.

후속연구

향후 해상상태에서 적용가능한 다양한 보상기법을 연구하여 보다 신뢰성있는 함정 산란점 분석을 수행할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	ISAR 2차원 영상형성의 문제점에 대해 말하라	ISAR 2차원 영상형성은 동일 산란점에 대하여 down -range와 cross-range 방향으로 표적의 반사신호를 맵핑하는 과정으로 레이더에 대한 표적의 관측각도 변화즉 회전기동이 필수적이다. 여기서 문제는 표적이 비선형적으로 회전운동이 발생할 경우 cross-range 방향 에서 동일한 산란점에 대하여 HRRP간 서로 다른 도플러 변이가 발생하고 이에 따른 위상오차가 발생한다. 회전운동보상(RMC)은 병진운동과 결합된 비선형적 회전기동에 따라 발생한 HRRP간의 위상오차를 추정하여 보상하는 과정이다.
	엔트로피 최소화 방식이 무엇인가?	병진이동보상(Coarse TMC)을 위한 거리정렬방법으로 본 논문에서는 엔트로피 최소화 방식을 적용하였다[3]. 엔트로피 최소화 방식은 ISAR 영상형성의 전역 지표로 사용되는 average range profile(ARP)의 엔트로 피를 최소화하도록 HRRP를 정렬시키는 방법이다.
	병진이동보상(Coarse TMC)을 위한 거리정렬방법에 무슨 방식을 적용하였나?	병진이동보상(Coarse TMC)을 위한 거리정렬방법으로 본 논문에서는 엔트로피 최소화 방식을 적용하였다[3]. 엔트로피 최소화 방식은 ISAR 영상형성의 전역 지표로 사용되는 average range profile(ARP)의 엔트로 피를 최소화하도록 HRRP를 정렬시키는 방법이다.

참고문헌 (9)

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D. Zhu, L. Wang, Y. Yu, Q. Tao, and Z. Zhu, “Robust ISAR Range Alignment via Minimizing the Entropy of the Average Range Profile,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., Vol. 6, No. 2, pp. 204-208, Apr. 2009.

상세보기
T. Thayaparan, G. Lamproppoulos, S. K. Wong and E. Riseborough, "Application of Adaptive Joint Time-frequency Algorithm for Focusing Distorted ISAR Images from Simulated and Measured Radar Data," IEE Proc.-Radar Sonar Navigt., Vol. 150, No. 4. Aug. 2003.
Ling, H., Wang, Y., and Chen, V. C., "ISAR Image Formation and Feature Extraction Using Adaptive Joint Time-frequency Processing," Proc. SPIE - Int. Soc. Opt. Eng., 3708, pp. 424-432, 1997.
W. Brinkman, T. Thayaparan, "Focusing Inverse Synthetic Aperture Radar Images with Higher-order Motion Error Using the Adaptive Joint-time-frequency Algorithm Optimized with the Genetic Algorithm and the Particle Swarm Optimization Algorithm Comparison and Results," Proc. IET Signal Process., Vol. 3, No. 4, pp. 329-342, Jul. 2009.
B. S. Kang, J. H. Bae, S. E. Chung, C. H. Kim, K. T. Kim, "A Study on the Rotational Motion Compensation Method for ISAR Imaging," KJKIEES, 27(1), pp. 69-75, Jan. 2016.
L. Liu, F. Zhou, M.-L. Tao, B. Zhao, and Z. -J. Zhang, “Cross-range Scaling Method of Inverse Synthetic Aperture Radar Image based on Discrete Polynomial-phase Transform,” Proc. Radar Sonar Navigt., Vol. 9, No. 3, pp. 333-341, Mar. 2015.

상세보기
J. Wang, X. Liu and Z. Zhou, "Minimum-entropy Phase Adjustment for ISAR," IEE Proc.-Radar Sonar Navig., Vol. 151, No. 4, Aug. 2004.

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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