[논문]신호처리 및 추적 알고리즘을 고려한 항공기탑재 레이다 거리 분해 성능 검증

박연희; 김용민

doi:10.12673/jant.2023.27.5.568

신호처리 및 추적 알고리즘을 고려한 항공기탑재 레이다 거리 분해 성능 검증
A Study of Range Resolving Performance for Airborne Radar Based on Signal Processing and Tracking Algorithm 원문보기

한국항행학회논문지 = Journal of advanced navigation technology, v.27 no.5, 2023년, pp.568 - 573

박연희 (국방과학연구소) , 김용민 (국방과학연구소)

초록
AI-Helper

레이다의 주요 성능 규격 중 하나인 거리 분해능은 동일한 속도 및 각도의 두 표적을 거리 상으로 분해할 수 있는 성능과 관련된 지표이다. 일반적으로 레이다 성능 규격에 정의된 분해능은 실제 두 표적 분해 관점이 아닌 송신 펄스 폭으로 정의된다. 송신 펄스 폭 수치는 설계 측면의 성능 규격일 뿐, 두 표적을 분해할 수 있는 최소 거리를 의미하는 것이 아니다. 본 논문에서는 송신 펄스폭과 레이다 알고리즘을 동시에 고려하여 동일한 속도 및 각도 정보를 가지는 두 신호가 거리 차이로 분해되어 개별 추적개시로 이어질 수 있는 최소 거리차이에 대해 분석한다. 분해능 이외의 다른 외부 간섭을 배제하기 위해 비콘(Beacon) 신호를 활용한 루프랩 (Roof-lab) 환경에서 지상시험을 수행하였고, 탐지 단계에서는 신호처리 알고리즘에 의해 개별 탐지 성능이 결정되고, 추적 형성 단계에서는 데이터 연관을 통한 중복성 검사 알고리즘에 의해 분해 성능이 결정되는 것을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Range resolution is the ability to distinguish different targets placed in same angular direction but at different distances from the radar. Normally, Range resolution requirement is defined as the width of transmitting pulse. The width of transmitting pulse does not mean the ability to distinguish two different targets. Range resolution performance to detect and track targets separately depends on the signal processing and tracking algorithm not only the width of transmitting pulse. This paper analyzes the processing steps in algorithms to affect the range resolution performance and verifies the results by roof-lab ground test using beacon signal. As a result, to track targets with the same angular position separately, it is desirable to have larger range difference than plot-track association test gate.

주제어

표/그림 (13)

그림 그림 1. 공대공모드 알고리즘 블록도 Fig. 1. Block Diagram of air-to-air radar algorithm
그림 그림 2. 펄스 압축 과정 Fig. 2. Pulse compression
그림 그림 3. 히트 클러스터링 과정의 예 (x축 : 도플러, y축 : 거리) Fig. 3. Example of hit clustering (x axis : Doppler, y축 : range)
그림 그림 4. JEM 신호의 예 Fig. 4. Example of JEM signal
그림 그림 5. 비콘 신호 모의기와 레이다로 구성된 루프랩 시험환경 Fig. 5. Roof-lab environment with beacon tower and radar
표 표 1. 시험에 사용된 파라미터 Table. 1. Parameters for the roof-lab test
그림 그림 6. 속도 차이 5 m/s인 두 표적의 RD 맵 신호 Fig. 6. RD map results of velocity difference with 5 m/s
그림 그림 7. 속도 차이 5 m/s인 두 표적의 추적 결과 (파랑색: 선 개시된 추적, 빨강색: 분해되어 후 개시된 추적) Fig. 7. Track results of velocity difference with 5 m/s (blue line: first initiated track, red line: second initiated track)
그림 그림 8. 속도 차이 1.5 m/s인 두 표적의 RD 맵 신호 Fig. 8. RD map results of velocity difference with 1.5 m/s
그림 그림 9. 속도 차이 1.5 m/s인 두 표적의 추적 결과 (파랑색: 선 개시된 추적, 빨강색: 분해되어 후 개시된 추적) Fig. 9. Track results of velocity difference with 1.5 m/s (blue line: first initiated track, red line: second initiated track)
그림 그림 10. 속도 차이 1 m/s인 두 표적의 RD 맵 신호 Fig. 10. RD map results of velocity difference with 1 m/s
그림 그림 11. 속도 차이 1 m/s인 두 표적의 추적 결과 (파랑색: 선 개시된 추적, 빨강색: 분해되어 후 개시된 추적) Fig. 11. Track results of velocity difference with 1 m/s (blue line: first initiated track, red line: second initiated track)
표 표 2. 결과 요약 Table. 2. Summary of ground test result

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 논문에서는 동일 각도에 밀집해있는 두 표적 신호를 거리 차이로 구분해 탐지하고 개별로 추적을 개시할 수 있는 성능에 영향을 미치는 알고리즘 요소에 대해 정리한다. 또한 이러한 알고리즘의 영향으로 파형적으로 정의된 이론적인 거리 분해능 수치 대비 실제 두 표적 분해가 이루어지는 운용성 측면에서의 거리 분해 성능을 검증한다.

제안 방법

분해능 검증을 위해서는 거리와 속도 정보가 모두 동일한 비콘신호 두 개를 모의하는 것이 이상적이나, 비콘의 제한으로 동일 각도에서 동일 속도를 가지는 표적 모의가 불가하였다. 따라서, 두 모의표적의 속도 차이를 다양하게 설정해가며 개별추적에 성공하는 거리 차이를 확인하는 방법으로 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 동일 각도에 밀집해있는 두 표적 신호를 거리 차이로 구분해 탐지하고 개별로 추적을 개시할 수 있는 성능에 영향을 미치는 알고리즘 요소에 대해 정리한다. 또한 이러한 알고리즘의 영향으로 파형적으로 정의된 이론적인 거리 분해능 수치 대비 실제 두 표적 분해가 이루어지는 운용성 측면에서의 거리 분해 성능을 검증한다. 거리 분해 성능 이외의 외부 간섭 요소를 배제하기 위하여 비콘(Beacon) 신호를 활용한 루프랩(Roof-lab) 환경에서 데이터를 획득하고 분석을 수행하였다.
두 표적의 분해 성능이란 RD map 상에서 육안으로 분리가 가능한 관점, 신호처리 알고리즘을 거쳐 최종 플롯으로 각각 탐지가 가능한 관점, 분리된 플롯이 데이터 연관 과정을 거쳐 개별 추적에 성공하는 관점으로 나뉠 수 있다. 본 논문에서는 신호처리 및 추적 알고리즘 측면에서 거리 분해 성능에 영향을 미치는 요소를 정리하고, 시험을 통해 단계마다 표적이 분해되는 거리를 관찰하였다. 그 결과, 거리 분해능은 두 표적 간 속도 차이에 따라 달라짐을 확인하였다.

대상 데이터

또한 이러한 알고리즘의 영향으로 파형적으로 정의된 이론적인 거리 분해능 수치 대비 실제 두 표적 분해가 이루어지는 운용성 측면에서의 거리 분해 성능을 검증한다. 거리 분해 성능 이외의 외부 간섭 요소를 배제하기 위하여 비콘(Beacon) 신호를 활용한 루프랩(Roof-lab) 환경에서 데이터를 획득하고 분석을 수행하였다.
2-1 절에서 설명한 알고리즘을 바탕으로 표적의 거리 차이에 따른 개별 추적 성능을 확인하기 위해 그림 5와 같은 루프랩 환경에서 지상시험을 수행하였다. 본 논문에서 수행한 지상시험 환경은 알고리즘이 모두 적용된 레이다 시스템을 루프랩과 모의 표적신호 방사를 위한 비콘타워로 구성된다. 루프랩에 설치된 레이다의 안테나 장치를 통해 외부로 RF(Radio Frequency) 신호를 방사하면 비콘 안테나가 레이다 신호를 수신한다.

이론/모형

본 시험에 사용된 파라미터는 표 1과 같다. 공대공모드 운용모드 중 전 방향 표적의 탐지 및 추적을 목적으로 하는 AAST (All Aspect Search and Track) 탐색파형을 사용하였다.

성능/효과

그 결과, 거리 분해능은 두 표적 간 속도 차이에 따라 달라짐을 확인하였다. 30m 의 이론적인 거리 분해능을 가지는 파형을 사용할 때, 충분한 속도차이를 가지는 두 표적의 경우 이론적인 분해능 수치와 유사한 수준의 거리 차이에서 신호가 분해되었다. 반면, 두 표적의 속도 차이가 유사할 경우 히트 클러스터링 과정 등에서 신호가 하나로 합쳐져 분해가 불가하므로 이론적인 분해능 수치의 2배 이상인 이격 거리에서 두 신호로 분리가 가능함을 알 수 있다.
결론적으로, 두 표적의 개별 탐지선언을 위해서는 이론적인 3 dB 분해능 값 이상의 거리 차이가 필요하며, 두 표적의 속도차이가 작을수록 표적 분해를 위해서는 더 큰 거리 차이가 필요하다. 또한, 개별 플롯 탐지 이후 추적까지 이어지기 위해서는 데이터 연관 과정을 거치는데, 이 과정에서 중복성 검사를 통과하기 위해서는 보다 큰 거리 차이가 필요하다.
본 논문에서는 신호처리 및 추적 알고리즘 측면에서 거리 분해 성능에 영향을 미치는 요소를 정리하고, 시험을 통해 단계마다 표적이 분해되는 거리를 관찰하였다. 그 결과, 거리 분해능은 두 표적 간 속도 차이에 따라 달라짐을 확인하였다. 30m 의 이론적인 거리 분해능을 가지는 파형을 사용할 때, 충분한 속도차이를 가지는 두 표적의 경우 이론적인 분해능 수치와 유사한 수준의 거리 차이에서 신호가 분해되었다.
반면, 두 표적의 속도 차이가 유사할 경우 히트 클러스터링 과정 등에서 신호가 하나로 합쳐져 분해가 불가하므로 이론적인 분해능 수치의 2배 이상인 이격 거리에서 두 신호로 분리가 가능함을 알 수 있다. 또한 탐지 플롯을 추적으로 개시하기 위해서는 추적의 중복개시를 막기 위해 비교를 수행하는 데, 이론적인 수치의 3배 이상인거리 차이에서 중복성 검사를 통과해 개별 추적으로 개시됨을 확인하였다. 본 논문에서 제시한 결과는 지상시험 환경에서 비콘을 통해 검증한 결과이며, 추후 항공기 탑재 시험을 통해 실제 운용 환경과 유사한 공중 환경에서 추가 검증시험을 수행할 예정이다.
즉, 레이다가 다수의 표적 신호를 구분하여 탐지하고 추적하는 성능은 단순히 이론적으로 정의된 3 dB 펄스 압축폭 만으로 정의되는 것이 아니라 이러한 알고리즘 수행을 통해 최종적으로 결정되는 것으로 볼 수 있다.

후속연구

또한 탐지 플롯을 추적으로 개시하기 위해서는 추적의 중복개시를 막기 위해 비교를 수행하는 데, 이론적인 수치의 3배 이상인거리 차이에서 중복성 검사를 통과해 개별 추적으로 개시됨을 확인하였다. 본 논문에서 제시한 결과는 지상시험 환경에서 비콘을 통해 검증한 결과이며, 추후 항공기 탑재 시험을 통해 실제 운용 환경과 유사한 공중 환경에서 추가 검증시험을 수행할 예정이다.

참고문헌 (6)

M. I. Skolnik, Introduction to Radar Systems, 3？rd Edition,？McGraw-Hill, 2001.
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J. Fu , J. Sun, S. Lu, X. Zhang, ,"Debiased converted？position and Doppler measurement tracking with array radar？measurements in direction cosine coordinates," IET Radar,？Sonar & Navigation, Vol. 10, No. 1, pp.155-165, 2015.？

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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