본 논문은 바이스태틱 RCS와 모노스태틱 RCS를 이용하여 각각 표적 구분 실험을 수행하고 그 성능을 비교 분석하였다. 모노스태틱 및 바이스태틱 RCS로부터 특성을 추출하기 위하여 시간-주파수 영역 해석법인 STFT와 CWT를 이용하였으며, 다중 퍼셉트론 신경망을 구분기로 이용하였다. 실험 결과, 모노스태틱과 바이스태틱 RCS 모두 CWT가 STFT보다 더 나은 구분 성능을 보여주었다. 또한, STFT에서는 바이스태틱 RCS를 이용했을 때, CWT에서는 모노스태틱 RCS를 이용하였을 때 대체적으로 더 좋은 성능을 나타내었다. 결과적으로 본 논문을 통하여 바이스태틱 RCS도 모노스태틱 RCS처럼 표적 구분에 똑같이 적용할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
Current low-altitude radar system often fails to detect small unmanned aerial vehicles (UAV) because of their small radar cross section (RCS) compared with larger targets. As a potential alternative, a passive bistatic radar system has been considered. We study an optimal deployment problem for the passive bistatic radar system. We model this problem as a covering problem, and develop an integer programming model. The objective of the model is to maximize coverage of a passive bistatic radar system. Our model takes into account factors specific to a bistatic radar system, including bistatic RCS and transmitter-receiver pair coverage. Considering bistatic RCS instead of constant RCS is important because the slight difference of RCS value for small UAVs could significantly influence the detection probability. The paired radar coverage is defined by using the concept of gradual coverage and cooperative coverage to represent a realistic environment.
본 연구는 레이다 시스템의 성능 검증 및 개선을 위한 표적 신호 모의장비의 표적별 레이다반사면적(RCS) 데이터의 수집 및 분석을 목적으로 민항기(B-747, B-737) 및 전투기(F-16) 기종에 대한 VHF 대역의 모노스태틱/바이스태틱 RCS를 전자기장 분석한 연구이다. 분석에 앞서, 전자기장 분석 도구들에 대한 데이터 교차 검증 및 분석 시간 비교를 통해 소요 시간을 최소화하였으며, 분석 해상도에 따른 보간 오차를 검토하여 분석범위를 선정하였다. 각 기종별로 획득된 RCS 데이터는 입/반사 고각 및 주파수별로 나누어 분석하였으며, 기체 모양 및 입/반사 각도에 따른 RCS 특징을 기술하였다. 마지막으로 RCS 분포 히스토그램을 통해 각 기종별 통계적 RCS 분포값을 제시한다. 향후 본 연구를 통해 획득한 RCS 데이터베이스는 VHF 대역 레이다 시스템의 항적 신호 모의를 위한 신호모사장치에 활용할 예정이다.
본 논문은 한국형 발사체(KSLV-II)의 스킨 추적 성능 향상을 위해 모노스태틱 RCS와 바이스태틱 RCS를 계산하고 그 결과를 비교 분석하였다. EM 수치해석을 이용하여 두 가지 경로(L, S)에 대해서, 발사체가 발사된 후 280~400초 구간에 대한 RCS 값을 계산하였다. RCS를 비교 분석한 결과, 바이스태틱 레이더 시스템을 이용할 경우 발사체를 L 경로로 발사할 경우는 제주추적소의 레이더를 수신기로 할 때 고흥추적소의 레이더를 수신기로 할 경우 보다 스킨 추적 성능이 우수하였고, S 경로로 발사한 경우는 고흥 추적소의 레이더로 수신할 때 제주 추적소에서 수신 할 경우보다 스킨 추적성능이 우수함을 알 수 있었다. 모노스태틱 시스템을 이용할 경우는 L 경로인 경우 고흥 추적소의 레이더를 사용할 경우가 제주 추적소 레이더를 사용하는 것보다 스킨 추적성능이 우수하며, S 경로인 경우는 제주 추적소의 레이더를 사용할 경우 고흥 추적소 레이더를 사용하는 것보다 스킨 추적 성능이 우수한 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 chipless RFID (radio frequency identification) 태그용 고감도 소형 공진기의 설계 방법을 제안하였다. 제안된 고감도 소형 공진기는 기존의 전계-결합(ELC; electric field-coupled) 공진기에서 커패시터 모양의 스트립 구조 대신에 인터디지털-커패시터(IDC; interdigital-capacitor) 구조를 사용하였다. IDC 구조의 극판 길이가 기존의 커패시터 모양 구조 보다 더 길어 공진기의 등가 커패시턴스가 더 커지고, 이로 인해 레이다 단면적(RCS; radar cross section)의 공진 피크 주파수를 낮출 수 있다. 정사각형 루프의 길이와 스트립의 폭이 같은 두 공진기를 두께 0.8 mm의 RF-301 기판에 제작하였다. 실험 결과, ELC 공진기는 bistatic RCS의 공진 피크 주파수와 값은 4.305 GHz와 -30.39 dBsm이었다. 제안된 IDC 공진기의 경우 bistatic RCS의 공진 피크 주파수와 값은 3.295 GHz와 -36.91 dBsm이었다. 따라서 측정 공진 피크 주파수를 기준으로 공진기 크기가 23.5% 정도 소형화되었다.
본 논문에서는 레이더 표적 인식 성능을 향상시키기 위한 방법으로 특성 벡터 융합 기법을 제안하였다. 제안하는 방법은 두 개의 수신기로 입력되는 신호로부터 추출된 특성 벡터를 서로 융합해서 사용함으로써 표적에 대해 더 많은 정보를 획득할 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 먼저, 세 가지의 서로 다른 전투기의 실스케일 캐드 모델들에 대해 모노스태틱 및 바이스태틱 RCS(Radar Cross Section)를 계산하였다. 계산된 RCS로부터 표적의 특성 벡터인 산란점 정보를 추출하기 위해 시간 영역의 1차원 FFT(Fast Fourier Transform) 기반의 CLEAN 알고리즘을 이용하였다. 추출된 특성 벡터는 신경망 구분기의 입력으로 사용되어 표적 구분 실험을 수행한 결과, 제안하는 방법이 모노스태틱 및 바이스태틱 특성 벡터를 따로 사용했을 때보다 표적 인식 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
RCS 기술의 발달과 레이다 기술의 발달에 따라 바이스태틱, 멀티스태틱 레이다 시스템이 많이 사용되고 있다. 본 논문은 바이스태틱 MIMO 레이다 시스템의 수신신호 모델링 유도 과정을 보이고, ML 도래각 추정 알고리즘에 바이스태틱 신호를 적용했을 때의 성능 분석을 다룬다. ML 도래각 추정 알고리즘인 경우, 신호원의 개수에 따라 도래각 추정에 요구되는 탐색 차원 또한 증가하게 되어 많은 계산량을 요구한다. 해당 문제점을 해소하기 위해 본 논문은 해당 알고리즘의 추정오차를 closed-form 표현으로 유도함으로써 별도의 도래각 추정 없이 바이스태틱 환경의 수신신호에 대한 ML 알고리즘의 성능분석이 가능함을 보인다.
Monostatic/Bistatic inverse synthetic aperture radar (ISAR) images are two-dimensional radar cross section (RCS) distributions of a target. When there are many targets in a single radar beam, ISAR images are generated with targets overlapped, so it is difficult to perform the targets identification using the trained database. In addition, it is inefficient to perform target identification using only single monostatic and bistatic ISAR images separately because each method has its own advantages and weaknesses. Therefore, this paper analyzes multiple targets identification performances using monostatic/bistatic ISAR images and proposes a method of identification through fusion of two ISAR images. To identify multiple targets, we use image combination technique using trained single target images. Simulation results show effectiveness of proposed method.
Journal of information and communication convergence engineering
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제2권3호
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pp.153-156
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2004
A planar active retrodirective four-element array with subharmonic phase conjugation mixers based on anti-parallel diode pairs (APDPs) is proposed. As compared to previous phase conjugation mixers using twice RF frequency for LO frequency, the proposed conjugation mixers need only half RF frequency so that it can be easily applied for millimeter-wave applications. Receiving, transmitting, local oscillator, and intermediate frequencies are 5.79, 5.81, 2.9 GHz, and 10 MHz. Monostatic RCS and Bistatic RCS measurements at source locations of $0^{\circ},\;-20^{\circ},\;and\;28^{\circ}$ show good agreement with the calculated data.
역합성 개구 레이다(Inverse Synthetic Aperture Radar:ISAR) 영상은 표적의 2차원 RCS(Radar Cross Section) 분포를 나타낸다. 레이더의 LOS(Line Of Sight) 방향으로 진행하는 표적에 대해 바이스태틱 ISAR는 영상의 수직 해상도를 얻을 수 없는 모노스태틱 ISAR의 약점을 보완할 수 있다. 그러나 바이스태틱 ISAR는 모노스태틱 ISAR 비해 긴 처리 시간과 다양한 산란 메커니즘을 가지고 있기 때문에, 바이스태틱 ISAR 영상만을 이용한 표적식별은 비효율적일 수 있다. 이에 본 논문에서는 레이더의 LOS 방향으로 진행하는 표적의 모노스태틱, 바이스태틱 ISAR 영상을 이용하여 표적 식별 성능을 분석하고, 두 레이다의 융합을 통한 표적식별 방법을 제시한다. 시뮬레이션 결과, 융합을 통한 식별 성능이 모노스태틱, 바이스태틱 ISAR 영상만을 이용한 식별 성능보다 더 효율적임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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