As current algorithms unable to perform effective fusion processing of unknown complex radar signals lacking database, and the result is unstable, this paper presents a multi-level fusion processing algorithm for complex radar signals based on evidence theory as a solution to this problem. Specifically, the real-time database is initially established, accompanied by similarity model based on parameter type, and then similarity matrix is calculated. D-S evidence theory is subsequently applied to exercise fusion processing on the similarity of parameters concerning each signal and the trust value concerning target framework of each signal in order. The signals are ultimately combined and perfected. The results of simulation experiment reveal that the proposed algorithm can exert favorable effect on the fusion of unknown complex radar signals, with higher efficiency and less time, maintaining stable processing even of considerable samples.
As weapon systems are becoming advanced and intelligent, they are designed to have such events like ejecting sub-munitions. So it is continually requested to measure the event time and position exactly. We can measure the event time and position by analyzing the complex signal of the instrumentation radar in the time domain and can also obtain the spin rate of the target by analyzing the complex signal in the frequency domain.
Radar signal simulation is increasingly gaining in importance according as modem radar systems are more complex. Although computer performance has been advanced, it is difficult to implement the real-time simulation because the detailed model for the radar is necessary to get the desired accuracy. In order to achieve real time operation, we propose radar signal generation technique using ambiguity function, Instead of wellknown correlation method. The ambiguity function is the mathematical modeling of the signal processing procedure which is a simulation section to require the most computations.
레이더 물표에 대한 반사성능은 RCS(Radar Cross Section)에 의하여 결정된다. 형상이 비교적 간단한 물체에 대해서는 고유함수 접근법에 의하여 RCS를 정확하게 예측할 수 있으나, 해상물표와 같은 복잡한 물표에 대해서는 저주파 및 고주파 산란해석 기법 등을 이용하여 근사적인 해를 찾을 수밖에 없고 계산적으로도 복잡하다. 본 연구에서는 수신신호의 파라미터를 정도 높게 추정할 수 있는 MUSIC 알고리즘을 이용하여 RCS 값을 근사적으로 구할 수 있는 레이더 신호모델을 제안한다. 제안된 방법에서는 레이더 물표는 산란체의 링으로서 가정되고 레이더 물표로부터 반사된 신호들의 진폭은 통계적 성질을 지니고 분포하게 된다. 결과적으로 제안된 레이더 신호모델에 MUSIC 알고리즘이 적용되고, 레이더 물표의 RCS는 간단한 대수적인 방법으로 계산된다.
In this paper, the 2.4GHz doppler radar system consisting of the doppler radar module and a baseband module were designed to detect heartbeat and respiration signal without direct skin contact. A bio-radar system emits continuous RF signal of 2.4GHz toward human chest, and then detects the reflected signal so as to investigate cardiopulmonary activities. The heartbeat and respiration signals acquired from quadrature signal of the doppler radar system are applied to the pre-processing circuit, amplification circuit, and the offset circuit of the baseband module. ECG(electrocardiogram) and reference respiration signals are measured simultaneously to evaluate the doppler radar system. As a result, the respiration signal of doppler radar signal is detected to 1m without complex digital signal processing. The sensitivity and calculated from I/Q respiration signal were $98.29{\pm}1.79%$, $97.11{\pm}2.75%$, respectively, and positive predictivity were $98.11{\pm}1.45%$, $92.21{\pm}10.92%$, respectively. The sensitivity and positive predictivity calculated from phase and magnitude of the doppler radar were $95.17{\pm}5.33%$, $94.99{\pm}5.43%$, respectively. In this paper, we confirmed that noncontact real-time heartbeat and respiration detection using the doppler radar system has the possibility and limitation.
Drone detection in FMCW radar system needs complex techniques because a drone beat frequency is highly dynamic and unpredictable. Therefore, the current static signal processing algorithms cannot show appropriate detection accuracy. With dynamic signal fluctuation and environmental clutters, it can fail to detect a drone or make false detection. It affects to the radar system integrity and safety. Constant false alarm rate (CFAR), one of famous static signal process algorithm is effective for static environment. But for drone detection, it shows low detection accuracy. In this paper, we suggest neural network based FMCW radar system for detecting a drone. We use recurrent neural network (RNN) because it is the effective neural network for signal processing. In our FMCW radar system, one transmitter emits FMCW signal and four-way fixed receivers detect reflected drone beat frequency. The coordinate of the drone can be calculated with four receivers information by triangulation. Therefore, RNN only learns and inferences reflected drone beat frequency. It helps higher learning and detection accuracy. With several drone flight experiments, RNN shows false detection rate and detection accuracy as 21.1% and 96.4%, respectively.
제트엔진 변조(Jet Engine Modulation: JEM)는 회전하는 제트엔진 터빈으로부터의 전자기 산란에 따른 레이더 신호의 주파수 변조 현상이다. JEM은 표적의 고유한 정보를 제공하여 대표적인 레이더 표적 인식 수단으로 활용되나, JEM 성분이 미약하게 존재하는 레이더 관측 범위에서는 JEM에 의한 레이더 표적 인식 성능이 저하될 수 있다. 이에 본 논문에서는 복소 신호의 경험적인 모드분리법(Complex Empirical Mode Decomposition: CEMD)를 이용하여 레이더 신호를 여러 기본성분인 고유 모드 함수(Intrinsic Mode Function: IMF)로 분리하고, 신호의 이심률을 기반으로 이들 IMF를 조합하는 근거를 제공하여 JEM 성분을 추출하는 기법을 제시한다. 다양한 신호에 대한 적용 결과를 통하여 제안된 기법이 JEM의 명확성을 개선하는 한편, JEM 해석의 유효 관측 범위를 확장시킬 수 있음을 입증하였다.
A novel method for extracting frequency slippage signal from radar full pulse sequence is presented. For the radar full pulse sequence received by radar interception receiver, radio frequency (RF) and time of arrival (TOA) of all pulses constitute a two-dimensional information sequence. In a complex and intensive electromagnetic environment, the TOA of pulses is distributed unevenly, randomly, and in a nonstationary manner, preventing existing methods from directly analyzing such time series and effectively extracting certain signal features. This work applies Gaussian noise insertion and structure function to the TOA-RF information sequence respectively such that the equalization of time intervals and correlation processing are accomplished. The components with different frequencies in structure function series are separated using empirical mode decomposition. Additionally, a chaos detection model based on the Duffing equation is introduced to determine the useful component and extract the changing features of RF. Experimental results indicate that the proposed methodology can successfully extract the slippage signal effectively in the case that multiple radar pulse sequences overlap.
The success of target reconstruction in SAR(Synthetic Aperture Radar) imaging system is greatly dependent on the coherent detection. Primary causes of incoherent detection are uncompensated target or sensor motion, random turbulence in propagation media, wrong path in radar platform, and etc. And these appear as multiplicative phase error to the echoed signal, which consequently, causes fatal degradations such as fading or dislocation of target image. In this paper, we present iterative phase error estimation scheme which uses echoed data in all temporal frequencies. We started with analyzing wave equation for one point target and extend to overall echoed data from the target scene - The two wave equations governing the SAR signal at two temporal frequencies of the radar signal are combined to derive a method to reconstruct the complex phase error function. Eventually, this operation attains phase error correction algorithm from the total received SAR signal. We verify the success of the proposed algorithm by applying it to the simulated spotlight-mode SAR data.
현대 전자전에서 레이더 신호 환경은 매우 복잡하고 고밀도화 되어 가고 있다. 이러한 신호로부터 원래의 방사체로 각각 분리하여 분석하고 식별하기 위한 전자전지원을 위해서는 신뢰성있는 신호분석 기법이 요구된다. 본 논문에서는 전자전지원의 신호분석 단계에서 신뢰성을 보장하며 신호처리 비용을 줄일 수 있는 새로운 레이더 신호 그룹화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법은 주파수 변조 특성에 대한 통계적 분포 특성을 활용하여 수신 신호로부터 커널 밀도 추정 방식을 이용하여 신호 그룹화한다. 제안된 기법에 대해 실험 결과를 통해 우수한 성능을 보유함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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