[논문]함정용 다기능 레이다를 이용한 자함 방어 시나리오 시뮬레이션 도구 개발

박명훈; 김창환; 김현승; 고진용; 전우중; 권세웅; 이기원; 강연덕; 유승기

doi:10.7236/jiibc.2020.20.2.87

함정용 다기능 레이다를 이용한 자함 방어 시나리오 시뮬레이션 도구 개발
Development of Simulation Tool for Ship Self Defense Scenario Using Naval Multi Function Radar 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.20 no.2, 2020년, pp.87 - 96

박명훈 (LIG넥스원(주) 지능형SW연구소) , 김창환 (LIG넥스원(주) 지능형SW연구소) , 김현승 (LIG넥스원(주) 지능형SW연구소) , 고진용 (LIG넥스원(주) 지능형SW연구소) , 전우중 (LIG넥스원(주) 지능형SW연구소) , 권세웅 (LIG넥스원(주) 레이다연구소) , 이기원 (LIG넥스원(주) 레이다연구소) , 강연덕 (LIG넥스원(주) 레이다연구소) , 유승기 (LIG넥스원(주) 지능형SW연구소)

초록
AI-Helper

다기능 레이다는 자원관리를 통해 표적을 탐색함과 동시에 추적한다. 한정된 자원에서 표적이 많을수록, 추적 갱신률이 빠를수록 추적에 할당되는 자원이 증가하여 탐색 자원 할당량이 감소하게 된다. 탐색 자원이 감소하면 표적의 탐지 재방문 시간, 포착 기회 수, 추적 등의 여러 레이다 탐색 성능이 저하된다. 자함 방어와 같은 복합전술 상황에서 탐지성능 저하는 유도탄의 방어 확률을 감소시킨다. 본 논문에서는 이러한 복합적인 전술상황에서의 자함 방어 분석을 위해 다기능 레이다를 탑재한 자함 모델, 레이다 모델, 표적 모델, 방어 모델 등을 구성하여 M&S도구를 개발하였다. 이를 통해 다양한 표적 환경 및 추적 성능에 따른 자함 방어의 영향성을 복합적으로 분석하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The multi function radar is searching target and tracking through resource management at the same time. Increasing resource allotment of track, if more targets and faster the renewal rate of track, lead to decreasing quota of searching resource in limited resource. When the resource of search are decreased, it becomes degrade searching performance such as revisit time, number of detecting chance and tracking etc. Degraded performance of search reduces guided missile defense probability in complex strategy such as ship self defense. In this paper, we developed a modeling and simulation (M&S) tool that uses own-ship model, radar model, target model and defense model for analysis of self defense in complex strategy. We analyzed influence of ship self defense in complex strategy according to various target environments and track performance.

주제어

표/그림 (14)

그림 그림 1. M&S모델 구성도 Fig. 1. The structure of M&S model
그림 그림 2. 시나리오 개요 Fig. 2. The concept of scenario
그림 그림 3. 추적 갱신률에 따른 방사된 추적 빔 번호 결과 Fig. 3. Result of track beam number according to renewal rate of track
그림 그림 4. 표적 수 및 추적 갱신률에 따른 frame시간 결과 Fig. 4. Result of frame time according to number of target and renewal rate of track
그림 그림 5. 클러스터링 결과 Fig. 5. Result of clustering
그림 그림 6. 표적 기동 결과 Fig. 6. Result of maneuvering of target
그림 그림 7. 유도탄 기동 결과 Fig. 7. Result of maneuvering of guided missile
표 표 1. 표적에 따른 RCS 파라미터 Table 1. Parameters of RCS according to target type
그림 그림 8. Frame시간 결과 Fig. 8. Result of frame time
표 표 2. 시뮬레이션 파라미터 및 시나리오 Table 2. Simulation Parameters and scenario
그림 그림 9. 자원관리 결과 Fig. 9. Result of resource management
그림 그림 10. 자함 방어 결과 Fig. 10. Result of ship self defense
그림 그림 11. 자함 방어 실패 결과 Fig. 11. Fail result of ship self defense
표 표 3. 시뮬레이션 결과 Table 3. Result of simulation

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

본 논문에서는 레이다의 탐색 및 추적 빔의 성능을 고정하여 탐색 및 추적 성능을 분석하였다. 만일 최대 frame시간을 줄이기 위해 탐색 및 추적 빔을 실시간으로 변경하는 알고리즘을 적용한다면 유도탄의 추적 성공과 그에 따른 방어 성공 등 다른 결과를 가질 것이다.
기본이 되는 탐색 성능이 저하되면 추적, 자함 방어 등 다양한 측면에 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 복합적인 영향성을 분석하기 위해 함정에 탑재된 다기능 레이다를 이용한 자함 방어 복합 시뮬레이션 도구를 개발하였다. 이를 통해 다양한 표적 환경, 추적 성능에 따른 탐색 성능의 변화와 자함 방어의 영향성을 복합적으로 분석하였다.

제안 방법

특히 추적 성능에 따른 탐지성능의 영향성만을 고려하기 위해 레이다의 탐색 및 추적 성능을 고정하 였다. 교전의 경우 대함유도탄 1발에 대해 방어 유도탄 1발로 대응하는 시나리오를 설정하여 표적 환경에 대한 레이다 성능 및 자함 방어의 영향성을 분석하였다.^[9] 자함 방어 시 타 체계와의 연동을 제외한 방어 유도탄 체계만을 고려하였다.
이때 표적의 상태변수는 이전 상태의 위치, 속도 성분을 이용하여 Runge-Kutta 4차 적분 방식으로 다음 상태변수를 계산한다. 기동은 직진 및 선회, 고도 변경, 가속 등이 가능하며, 특히 선회의 경우 항공기 자세 변화를 고려하여 회전 운동을 추가로 모사 하였다. 표적 기동 결과는 아래 그림 6과 같다.
대함유도탄 모델은 시뮬레이션 목적에 맞게 질점 운동 모델과 유도제어 모델로 간략화 하여 구성하였다. 표적의 상태변수는 위치, 속력, 비행경로 각, 기수 각이 있다.
무장이 발사된 이후에는 무장 운용에 필요한 정보를 생성하여 무장으로 송신하고 무장의 운용 상태를 감시하고 통제하는 역할을 수행한다. 대함유도탄 방어 시뮬레이션 진행 시 교전 통제 과정을 모의하고, 전술 상황 판단 및 교전 결심 지연시간과 방어유도탄 발사에 필요한 소요시간을 반영하였다.^[7]
이를 위해 본 논문에서는 탐색 및 추적 성능을 모의하는 레이다 모델과 이를 관리하는 자원관리 모델을 구성 하고 표적 기동을 모의하는 표적모델과 대함유도탄 방어 모델을 통합한 M&S도구를 개발하였다.
본 논문에서는 이러한 복합적인 영향성을 분석하기 위해 함정에 탑재된 다기능 레이다를 이용한 자함 방어 복합 시뮬레이션 도구를 개발하였다. 이를 통해 다양한 표적 환경, 추적 성능에 따른 탐색 성능의 변화와 자함 방어의 영향성을 복합적으로 분석하였다.
본 논문에서 개발한 시뮬레이션 도구를 검증하기 위해 아래 표 2와 같이 각 변수와 시나리오를 설정하였다. 자원관리 및 레이다 파형 성능 값의 경우 실제 레이다의 성능이 아닌 시뮬레이션을 위해 이론상 설계한 파형 값을 사용하였다. 특히 추적 성능에 따른 탐지성능의 영향성만을 고려하기 위해 레이다의 탐색 및 추적 성능을 고정하 였다.
추적 성능에 따른 탐색 성능 저하 및 자함 방어의 영향성을 좀 더 자세히 분석하기 위해 일반 표적 수를 표 2의 시나리오 구분 1과 같이 설정 후 분석하여 표 3의 결과를 도출하였다. 표적 수가 증가함에 따라 추적 자원이 증가한 것을 볼 수 있고 frame시간이 증가하여 탐색 빔의 재방문 시간이 늦어졌다.
탐지판단 모델은 각 빔마다 계산한 표적의 수신 크기와 잡음 크기를 통해 신호 대 잡음비(signal to noise ratio: SNR)를 계산하여 탐지확률 및 오경보율에 대한 임계 치와 비교하여 탐지 판단한다. Burst마다 탐지판단 모델을 수행하며 각각의 정보는 데이터처리 모델로 전달된다.
자원관리 및 레이다 파형 성능 값의 경우 실제 레이다의 성능이 아닌 시뮬레이션을 위해 이론상 설계한 파형 값을 사용하였다. 특히 추적 성능에 따른 탐지성능의 영향성만을 고려하기 위해 레이다의 탐색 및 추적 성능을 고정하 였다. 교전의 경우 대함유도탄 1발에 대해 방어 유도탄 1발로 대응하는 시나리오를 설정하여 표적 환경에 대한 레이다 성능 및 자함 방어의 영향성을 분석하였다.

대상 데이터

본 논문에서 모의한 다기능 레이다는 함정용 레이다로 4개의 면이 동시에 표적을 탐색 및 추적한다. 구성된 M&S모델은 그림 1과 같이 탐색과 추적 빔의 방사를 관리하는 자원관리 모델과 레이다 모델의 하위 모델인 빔에 따른 표적의 수신크기를 계산해주는 안테나 모델, 탐지판단 모델, 데이터 처리 모델, 플랫폼 모델이 있다.
유도탄 모델은 경로점 유도 비행 및 해면 밀착 비행을 수행하는 대함유도탄을 대상으로 한다. 대함유도탄 모의를 위한 발사 단계는 다음과 같이 분류할 수 있다.

이론/모형

RCS는 표적 종류 및 자세에 따라 값이 변하며, 본 논문에서는 swerling 모델로 구성하였다. 각 표적마다 서로 다른 swerling 모델을 사용하며 아래 표 1과 같이 설정하였다.
RCS는 표적 종류 및 자세에 따라 값이 변하며, 본 논문에서는 swerling 모델로 구성하였다. 각 표적마다 서로 다른 swerling 모델을 사용하며 아래 표 1과 같이 설정하였다. Swerling case 1 또는 3을 사용할 경우 burst마다 서로 다른 RCS값을 가지게 되며, case5를 사용할 경우 고정(대푯값) RCS크기를 가진다.
모의된 일반표적은 표적기의 3축에 대한 병진운동만을 고려한다. 이때 표적의 상태변수는 이전 상태의 위치, 속도 성분을 이용하여 Runge-Kutta 4차 적분 방식으로 다음 상태변수를 계산한다. 기동은 직진 및 선회, 고도 변경, 가속 등이 가능하며, 특히 선회의 경우 항공기 자세 변화를 고려하여 회전 운동을 추가로 모사 하였다.

성능/효과

그 결과 표적이 증가할수록 추적자원이 많이 사용되어 탐색 빔의 재방문 시간이 증가하여 탐지 기회 수가 줄어드는 등 탐지성능이 저하되는 것을 보였다. 탐지 성능 저하로 인해 유도탄과 같은 고속표적의 탐지 거리가 급격히 줄어들어 자함 방어 성공 확률이 줄어드는 것을 확인하였다.
그 결과 표적이 증가할수록 추적자원이 많이 사용되어 탐색 빔의 재방문 시간이 증가하여 탐지 기회 수가 줄어드는 등 탐지성능이 저하되는 것을 보였다. 탐지 성능 저하로 인해 유도탄과 같은 고속표적의 탐지 거리가 급격히 줄어들어 자함 방어 성공 확률이 줄어드는 것을 확인하였다. 특히 추적 할당 시간이 약 94 %일 때 유도탄 추적거리가 7.
탐지 성능 저하로 인해 유도탄과 같은 고속표적의 탐지 거리가 급격히 줄어들어 자함 방어 성공 확률이 줄어드는 것을 확인하였다. 특히 추적 할당 시간이 약 94 %일 때 유도탄 추적거리가 7.6549 km로 대함유도탄을 요격하지 못하여 방어 유도탄만으로는 자함 방어에 제한이 있는 것을 볼수 있었다.
01 sec이며 이때 추적에 할당된 자원은 68 %이다. 표적 대수에 따라 첫 유도탄 추적 성공 거리는 33.089 km, 30.8523 km로 약 2.2 km 근접해지는 것을 보였다. 하지만 자함 방어 결과의 경우는 사거리 25 km밖에서 추적을 시작하여 약 12.

후속연구

개발한 자함 방어 시뮬레이션 도구를 통해 향후 더욱 다양한 복합적 전술 환경에서 실제 레이다에 사용되는 자원관리 알고리즘을 검증하고, 레이다 파형 설계 변경에 따른 영향성 분석, 자함 방어 등 다양한 측면의 분석이 가능할 것으로 보인다. 이러한 사전 분석을 통해 체계 설계 위험성을 줄이고 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 레이다의 탐색 및 추적 빔의 성능을 고정하여 탐색 및 추적 성능을 분석하였다. 만일 최대 frame시간을 줄이기 위해 탐색 및 추적 빔을 실시간으로 변경하는 알고리즘을 적용한다면 유도탄의 추적 성공과 그에 따른 방어 성공 등 다른 결과를 가질 것이다. 또한 더 많은 대함유도탄이 발사되었을 경우 방어 유도탄의 요격거리와 자함 방어 결과가 달라질 것이다.
또한 더 많은 대함유도탄이 발사되었을 경우 방어 유도탄의 요격거리와 자함 방어 결과가 달라질 것이다. 이는 개발한 자함 방어 시뮬레이션 도구를 이용하여 추후 분석이 가능할 것으로 판단된다.
개발한 자함 방어 시뮬레이션 도구를 통해 향후 더욱 다양한 복합적 전술 환경에서 실제 레이다에 사용되는 자원관리 알고리즘을 검증하고, 레이다 파형 설계 변경에 따른 영향성 분석, 자함 방어 등 다양한 측면의 분석이 가능할 것으로 보인다. 이러한 사전 분석을 통해 체계 설계 위험성을 줄이고 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	본 논문에서의 교전 통제 모델이란 무엇인가?	교전 통제 모델은 레이다를 통해 획득한 표적 정보를 참고하여 해당 표적의 위협을 평가하고 필요 시 방어 유도탄을 이용한 교전을 수행하는 모델이다. 교전 통제 모델은 크게 위협 평가 및 무장 할당 모델, 무장 통제 모델로 구성된다.
	탐색 자원이 감소하면 나타나는 현상은 무엇인가?	한정된 자원에서 표적이 많을수록, 추적 갱신률이 빠를수록 추적에 할당되는 자원이 증가하여 탐색 자원 할당량이 감소하게 된다. 탐색 자원이 감소하면 표적의 탐지 재방문 시간, 포착 기회 수, 추적 등의 여러 레이다 탐색 성능이 저하된다. 자함 방어와 같은 복합전술 상황에서 탐지성능 저하는 유도탄의 방어 확률을 감소시킨다.
	추적 성능을 무한히 증가시킬 수 없는 이유는 무엇인가?	하지만 탐색 성능을 고려했을 때 추적 성능을 무한히 증가시킬 수 없다.이는 갱신률 증가로 추적에 사용되는 시간이 늘어 탐색에 할당되는 자원이 감소하면 탐색 빔의 재방문 시간이 증가하여 정해진 시나리오 비행에서 표적을 탐색할 수있는 기회가 줄어들기 때문이다. 또한 탐지 성능이 저하 됨에 따라 고속의 유도탄과 같은 위협 표적에 대한 대응이 상대적으로 느려지게 된다.

참고문헌 (9)

Zhen Ding, "A survey of radar resource management algorithms," IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, CCECE, pp.1559-1564, 2008. DOI: https://doi.org/10.1109/CCECE.2008.4564804
J. M. Butler, "Multi-function radar tracking and control," University College London. Ph.D. Thesis, 1998.
M. Skolnik, "Radar in the twentieth century," IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, vol. 15, no. 10, pp. 27-46, Oct. 2000.

상세보기
M. H. Park, H. S. Kim, W. J. Jeon, S. K. You, S. W. Kwon, and K. W. Lee, "Development of modeling & simulation tool for long range radar considering operational environment in time domain," The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, vol. 30, no. 7, pp. 591-602, Jul. 2019. DOI: https://doi.org/10.5515/KJKIEES.2019.30.7.591

상세보기
K.H. Lee, "A Study on Target Direction and Range Estimation using Radar Single Pulse," The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication(JIIBC), Vol. 14, No. 6, pp.107-112, Dec. 2014. DOI: https://doi.org/10.7236/JIIBC.2014.14.6.107
K.H. Lee, "On Analysis Perfomance for Target Range Detection Estimation of Radar Cross Section using Swerling Case," The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication (JIIBC), Vol. 14, No. 6, pp. 113-117, Dec 2014. DOI: https://doi.org/10.7236/JIIBC.2014.14.6.113
Y. R. Jung, W. G. Han, C. H. Kim, J. I. Kim, "On the Development of the Generic CFCS for Engineering Level Simulation of the Surface ship," Korea Institute of Military Science and Technology, Vol. 14, No. 3, Jun. 2011. DOI: https://doi.org/10.9766/KIMST.2011.14.3.380
R. J. Prengaman, E. C. Wetzlar, R. J. Bailey, "Intergrated Ship Defense," JOHNS HOPKINS APL TECHNOCAL DIDEST, Vol.22, No.4, 2001.
E. L. Fleeman, "Missile Design and System Engineering," AIAA Education Series, 2012.

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