Abstract
Radar cross section (RCS) analysis of chaff clouds is essential for the accurate detection and tracking of missile targets using radar. For this purpose, we compare the performance of two existing methods of predicting RCS of chaff clouds. One method involves summing up the RCS values of individual chaffs in a cloud, while the other method predicts the RCS values using aerodynamic models based on the probability density function. In order to compare and analyze the two techniques more precisely, the RCS of a single chaff computer-aided design model consisting of a half wavelength dipole was calculated using the commercial electromagnetic numerical analysis software, FEKO 7.0, to estimate the RCS values of chaff clouds via simulation. Thus, we verified that our method using the probability density distribution model is capable of analyzing the RCS of chaff clouds more efficiently.
레이다를 사용한 미사일 표적의 정확한 탐지 및 추적을 위해서는 채프 구름의 레이다 반사 단면적(Radar Cross Section: RCS)에 대한 분석이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 환경에서 보다 효과적인 채프 구름의 RCS 분석을 위해 채프 구름 내 채프들을 개별적으로 계산하여 합하는 RCS 예측 방법과 공기역학 모델 기반의 확률밀도분포 모델을 사용한 RCS 예측 방법을 비교 및 분석하였다. 여기서, 상기 두 기법을 보다 더 정밀하게 비교 및 분석하기 위해 본 논문에서는 상용 전자기 수치해석 소프트웨어인 FEKO 7.0을 활용하여 반 파장 다이폴 형태의 단일 채프 CAD 모델의 RCS 값을 획득하여 채프 구름의 RCS를 모사하였다. 분석 결과, 확률 밀도 분포 모델을 사용한 경우 보다 효율적으로 체프 구름의 RCS 값을 예측할 수 있음을 확인하였다.
