[논문]실시간 적용을 위한 드론 탐지 레이다용 신호처리 구조 설계 방안

공영주; 손성환; 현준석; 유동길; 조인철

doi:10.7236/jiibc.2022.22.3.31

실시간 적용을 위한 드론 탐지 레이다용 신호처리 구조 설계 방안
Design Plan of Signal Processing Structure for Real-Time Application in Drone Detection Radar 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.22 no.3, 2022년, pp.31 - 36

공영주 (LIG넥스원(주)) , 손성환 (LIG넥스원(주)) , 현준석 (LIG넥스원(주)) , 유동길 (LIG넥스원(주)) , 조인철 (LIG넥스원(주))

초록
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최근 드론은 다양한 분야에서 활용되고 있고 드론의 기술도 또한 발전하고 있다. 이에 따라 드론에 대한 위험이 증가하고 있으며, 이로 인한 위협을 줄이기 위하여 드론을 탐지하는 기술이 중요해지고 있다. 하지만 드론은 크기가 작고 반사도가 낮은 재질로 되어 있어 탐지가 어렵다. 본 논문에서는 소형/경량화한 펄스 도플러 레이다에 탑재되는 신호처리 구조를 설계하였다. 대용량 데이터를 실시간으로 처리하기 위하여 채널 별 병렬처리를 수행하고 각 단계에서 연산시간 단축을 위한 알고리즘을 적용하였다. 위상배열안테나와 통합하여 야외시험을 통해 드론 탐지 성능을 확인하였으며, 이로 인하여 본 구조 설계가 실시간으로 동작함을 알 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, drones are being used in various fields, and drone technology is also developing. The risks of drones are increasing, then technology to detect drones is important. However, it is extremely difficult to detect and recognize drones due to the low level radar cross section of the commercial drones. In this paper, a signal processor structure that was mounted the miniaturized and light-weighted was designed. in order to process large amounts of data in real time, parallel processing was performed for each channel and an algorithm was applied to shorten the operation time in each step. As a test of verifing the detection performance through test, it was confirmed that the structure design works in real time.

주제어

표/그림 (11)

그림 그림 1. 레이다 신호처리 흐름도 Fig. 1. Radar Signal Processing Flow Chart
그림 그림 2. 펄스압축 방안 Fig. 2. Pulse Compression Method
그림 그림 3. 펄스압축 병렬 처리 Fig. 3. Pulse Compression Parallel processing
표 표 1. 신호처리장치 사양 Table 1. Signal Processor
그림 그림 4. 도플러 처리 병렬 처리 Fig. 4. Doppler Process Parallel processing
그림 그림 5. OS CFAR 블록도 Fig. 5. OS CFAR block structure
그림 그림 6. OS CFAR 처리 방안 Fig. 6. OS CFAR Processing Method
그림 그림 7. 거리-도플러 맵 클러스터링 방안 Fig. 7. Clustering Method of Range-Doppler Map
그림 그림 8. 클러스터링 방안 Fig. 8. Clustering Method
그림 그림 9. 드론 탐지 레이다 및 드론 Fig. 9. Drone Detection Radar and Drone
그림 그림 10. 드론 탐지 결과 Fig. 10. Drone Detection Result

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 드론 탐지를 위하여 펄스 도플러 레이다에 실시간으로 적용 가능한 소형/경량화 레이다 신호처리 구조를 설계하고자 하였다. 고성능/고가의 시스템으로 구현하지 않고 드론 탐지가 가능하도록 신호처리구조를 최적화하였다.
본 논문에서는 소형/경량화 된 드론 탐지 레이다를 구현하기 위하여 연산시간을 단축시키기 위한 신호처리 구조를 설계하였다. 고성능 CPU 하나로 모든 신호처리가 수행되도록 각 단계별 병렬처리 구조로 구현하였다.

제안 방법

본 논문에서는 소형/경량화 된 드론 탐지 레이다를 구현하기 위하여 연산시간을 단축시키기 위한 신호처리 구조를 설계하였다. 고성능 CPU 하나로 모든 신호처리가 수행되도록 각 단계별 병렬처리 구조로 구현하였다. 도플러 처리에서는 데이터 정렬이 필요없는 매트릭스 곱으로 수행하였고, CFAR 단계에서는 구역을 나누어서 OS CFAR 연산시간을 단축시켰다.
본 논문에서는 드론 탐지를 위하여 펄스 도플러 레이다에 실시간으로 적용 가능한 소형/경량화 레이다 신호처리 구조를 설계하고자 하였다. 고성능/고가의 시스템으로 구현하지 않고 드론 탐지가 가능하도록 신호처리구조를 최적화하였다. 그리고 설계된 신호처리 구조를 통하여 실제 드론 탐지 시험을 통하여 탐지성능을 확인하였다.
클러스터링 수행 시에서는 주변 4셀에 대해서만 히트를 확인하게 하도록 하였다. 그리고 설계된 신호처리 구조가 탑재된 신호처리 장치를 구현하여 야외시험에서 실제 드론을 탐지/추적하여 실시간 동작을 확인하였다. 추후에는 해당 구조를 확장 시켜 성능을 개선토록 하겠다.
고성능/고가의 시스템으로 구현하지 않고 드론 탐지가 가능하도록 신호처리구조를 최적화하였다. 그리고 설계된 신호처리 구조를 통하여 실제 드론 탐지 시험을 통하여 탐지성능을 확인하였다.
기준입력 신호는 송신 펄스 폭 및 대역폭에 의하여 결정되므로 송신 펄스 폭 및 대역폭에 따라 미리 계산하여 장입한다. 그리고 연산시간을 단축하기 위하여 채널별로 병렬처리구조인 OpenMP를 적용하였다. 그림 3과 같이 채널별로 FFT, Multiplier, IFFT를 수행하였다.
고성능 CPU 하나로 모든 신호처리가 수행되도록 각 단계별 병렬처리 구조로 구현하였다. 도플러 처리에서는 데이터 정렬이 필요없는 매트릭스 곱으로 수행하였고, CFAR 단계에서는 구역을 나누어서 OS CFAR 연산시간을 단축시켰다. 클러스터링 수행 시에서는 주변 4셀에 대해서만 히트를 확인하게 하도록 하였다.
레이다 신호처리는 그림 1과 같이 레이다 수신 신호를 입력받아 펄스압축, 도플러 처리, CFAR 등 표적 탐지 기능을 수행한다. 본 논문에서는 표 1의 신호 처리 장치 의사 양으로 신호처리를 수행하도록 설계하였다.
휴대가 가능하도록 소형/경량화 신호처리장치를 구성하기 위하여 고성능 CPU 하나를 탑재하였다. 이로 인하여 대용량의 수신 데이터를 실시간으로 처리하기 위하여 연산시간 단축이 가능한 알고리즘을 설계하였다.
펄스압축 연산시간을 단축시키기 위하여 기준 입력 신호를 미리 계산하여 내부 메모리에 장입하였다. 기준입력 신호는 송신 펄스 폭 및 대역폭에 의하여 결정되므로 송신 펄스 폭 및 대역폭에 따라 미리 계산하여 장입한다.

대상 데이터

야외시험은 주변 지형을 고려하여 드론을 고도는 150m를 유지하고 레이다 위치로부터 2.5km 지점부터 4km 지점까지 이동시켰다. 그림 10은 전시화면에서 드론을 탐지/추적한 결과를 나타내었다.

이론/모형

레이다 시스템에서 주요 사용되는 CFAR는 CA CFAR(Cell Average CFAR), OS CFAR(Ordered Statistic CFAR) 등이 있다. 본 논문에서는 비균일 잡음환경이나 다수 표적 표적상황에서 주로 사용되는 OS CFAR를 적용하였다. OS CFAR는 그림 5 와 같이 참조 셀을 오름차순으로 정렬해야 하므로 많은 연산량이 필요하다.
하지만 실제 구현은 그림 2과 같이 고속 푸리에 변환 (Fast Fourier Transform) 방식을 이용한다. FFT 및 IFFT 등으로 펄스압축을 수행하게 된다.

성능/효과

7km임을 알 수 있다. 실제 야외시험을 통하여 실시간으로 신호처리가 수행되어 드론을 탐지/추적이 가능함을 확인하였다. 타 레이다 신호처리 장치 대비 소형화/경량화 되었지만 신호처리 성능에는 동등 이상인 신호처리구조를 설계함으로 소형/경량화 드론 탐지 레이다 개발에 유용하게 활용될 수 있다고 할 수 있겠다.

후속연구

그리고 설계된 신호처리 구조가 탑재된 신호처리 장치를 구현하여 야외시험에서 실제 드론을 탐지/추적하여 실시간 동작을 확인하였다. 추후에는 해당 구조를 확장 시켜 성능을 개선토록 하겠다.
실제 야외시험을 통하여 실시간으로 신호처리가 수행되어 드론을 탐지/추적이 가능함을 확인하였다. 타 레이다 신호처리 장치 대비 소형화/경량화 되었지만 신호처리 성능에는 동등 이상인 신호처리구조를 설계함으로 소형/경량화 드론 탐지 레이다 개발에 유용하게 활용될 수 있다고 할 수 있겠다.

참고문헌 (11)

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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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