한국전자파학회논문지 (The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science)

  • 제28권8호
  • /
  • Pages.619-627
  • /
  • 2017
  • /
  • 1226-3133(pISSN)
  • /
  • 2288-226X(eISSN)
한국전자파학회 (The Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

분산 다중 전자전 센서를 이용한 등 간격 선형 배치 MIMO 레이다 파라미터의 암맹 추정 기법

Blind Parameter Estimation Schemes for Uniform Linear Array MIMO Radars Using Distributed Multiple Electronic Sensors

  • 김동현 (고려대학교 컴퓨터전파통신공학과) ;
  • 이재훈 (고려대학교 컴퓨터전파통신공학과) ;
  • 송종인 (광주과학기술원 전기전자컴퓨터공학부) ;
  • 정원주 (고려대학교 컴퓨터전파통신공학과)
  • Kim, Dong-Hyun (Department of Computer and Communication Engineering, Korea University) ;
  • Lee, Jae-Hoon (Department of Computer and Communication Engineering, Korea University) ;
  • Song, Jong-In (School of Electronic Engineering and Computer Science, Gwangju Institute of Science and Technology) ;
  • Chung, Wonzoo (Department of Computer and Communication Engineering, Korea University)
  • 투고 : 2017.06.09
  • 심사 : 2017.08.08
  • 발행 : 2017.08.31
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

MIMO(Multi-Input Multi-Output) 레이다는 최근 여러 장점으로 각광을 받고 있는 새로운 개념의 레이다 기술로 다양한 신호처리 기술이 연구되고 있다. 그러나 전자전의 관점에서 보면 MIMO 레이다는 기존 레이다와 다른 동작원리를 가지고 있으므로 기존 레이다 파라미터 탐지 기술이 적용되지 않기에 새로운 파라미터 탐지 기술이 MIMO 레이다의 무력화와 효과적인 기만을 위하여 요구된다. 본 논문에서는 ULA(Uniform Linear Array) MIMO 레이다의 중요 파라미터인 직교신호의 개수를 2개의 이동 전파탐지기를 이용하여 암맹적으로 추정하거나 저잡음 상황에서 최소 3개의 전파탐지기를 이용하여 암맹적으로 추정하는 두 가지 기법을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 성능을 확인한다.

MIMO(Multi-Input Multi-Output) radar is an emerging radar technology for its numerous advantages. However, in the electric warfare viewpoint, MIMO radar is a new developed radar technology for that existing parameter estimation cannot applied and a new radar parameter estimation based on the characteristics of MIMO radar is desired. In this paper, we propose a blind estimation scheme for the number of orthogonal waveforms of a uniform linear array(ULA) MIMO radar using minimum two electronic sensors.

키워드

참고문헌

  1. J. Li, P. Stoica, L. Xu, and W. Roberts, "On parameter identifiability of MIMO radar", IEEE Signal Processing Letters, vol. 14, no. 12, pp. 968-971, 2007. https://doi.org/10.1109/LSP.2007.905051
  2. C. Y. Chen, P. P. Vaidyanathan, "Minimum redundancy MIMO radars", IEEE International Symposium on Circuits and Systems, pp. 45-48, 2008.
  3. B. Friedlander, "On the relationship between MIMO and SIMO radars", IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 57, no. 1, 394-398, 2009. https://doi.org/10.1109/TSP.2008.2007106
  4. A. Dogandzic, A. Nehorai, "Cramer-Rao bounds for estimating range, velocity, and direction with an active array", IEEE Transaction on Signal Processing, vol. 49, no. 6, pp. 1122-1137, 2001. https://doi.org/10.1109/78.923295
  5. Y. Fei, Y. Fan, B. K. Lau, and J. S. Thompson, "Optimal single-port matching impedance for capacity maximization in compact MIMO arrays", IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol. 56, no. 11, 3566-3575, 2008. https://doi.org/10.1109/TAP.2008.2005463
  6. G. Richard, Wiley, ELINT, The Interception and Analysis of Radar Signals, Artech House, Boston, 2006.
  7. A. M. Haimovich, R. S. Blum, and L. J. Cimini, "MIMO radar with widely separated antennas", IEEE Signal Processing Magazine, vol. 25, no. 1, pp. 116-129, 2008. https://doi.org/10.1109/MSP.2008.4408448
  8. J. F. Cardoso, "Blind signal separation: statistical principles", Proc. IEEE, vol. 86, no. 10, pp. 2009-2025, Oct., 1998. https://doi.org/10.1109/5.720250
  9. D. K. Lee, W. Chung, "Placement and deduction of the number of sensors for estimation orthognonal waveforms of MIMO radars", The 27th Joint Conference on Communications and Information, Mar. 2017.
  10. S. Unnikrishna Pillai, Array Signal Processing, New York, Springer-Verlag, 1989.
  11. M. Zatman, "How narrow is narrowband?", IEEE Radar, Sonar and Navigation, vol. 145, no. 2, pp. 85-91, Apr., 1998. https://doi.org/10.1049/ip-rsn:19981670
  12. Abdelhak Zoubir, Mats Viberg, Academic Press Library in Signal Processing Volume 3: Array and Statistical Signal Processing, Academic press, pp. 463-475, 2013.
  13. William H. Press, Saul A. Teukolsky, William T. Vetterling, and Brian P. Flannery, Numerical Recipes, Cambridge University Press, 2007.