• 제목/요약/키워드: HRRP

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표적 식별 성능 향상을 위한 EMD를 이용한 HRRP의 잡음 제거 기법 (De-Noising of HRRP Using EMD for Improvement of Target Identification Performance)

  • 박준용;이승재;양은정;김경태
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제28권4호
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    • pp.328-335
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    • 2017
  • 본 논문에서는 레이다 표적식별 성능을 향상시키기 위하여 고해상도 거리측면도(High Resolution Range Profile: HRRP)에 포함된 잡음을 효과적으로 제거하는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 HRRP에 포함된 잡음의 통계적인 특성과 EMD(Empirical Mode Decomposition) 알고리즘을 이용하여 HRRP에 포함된 잡음을 효과적으로 제거한다. 잡음 제거 실험 결과에서는, 본 논문에서 제안한 기법이 잡음을 효과적으로 제거하면서, 표적 식별 성능을 크게 향상시키는 것을 수치적으로 확인할 수 있었다.

항공기 표적의 HRRP-JEM 영상에서 복소 신호의 이심률을 이용한 제트 엔진 위치 추정 (Localization of Jet Engine Position from HRRP-JEM Images of Aircraft Targets Using Eccentricity of Complex-Valued Signals)

  • 박지훈;양우용;배준우;강성철;명로훈
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제24권12호
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    • pp.1173-1180
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    • 2013
  • 2005년에 처음 소개된 HRRP-JEM(High Resolution Range Profile-Jet Engine Modulation) 영상은 항공기 표적에 탑재된 제트 엔진의 장착 위치를 추정함으로써 레이더 표적 인식을 수행한다. 본 논문에서는 복소 신호의 이심률을 기반으로 HRRP-JEM 영상에서 제트 엔진 위치를 추정하기 위한 새로운 접근법을 제시한다. 복소 신호의 이심률은 HRRP-JEM 영상을 구성하는 어떤 거리 성분(range bin)에서의 레이더 수신 신호에 미치는 JEM 성분의 기여도를 효과적으로 산출할 수 있다. 따라서 JEM 성분의 기여도가 가장 큰 거리 성분이 제트 엔진의 위치에 해당하며, 이를 짚어냄으로써 보다 정량적이고 신뢰성 있는 제트 엔진 위치 추정이 가능할 것으로 기대된다. 사실적인 항공기 모델의 시뮬레이션 결과를 통해 본 논문에서 제안한 개념의 유효성을 입증하였다.

구분기 신뢰도에 기반한 HRRP 및 JEM 융합 항공기 식별 (Aircraft Classification with Fusion of HRRP and JEM Based on the Confidence of a Classifier)

  • 김시호;이상인;채대영
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제28권3호
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    • pp.217-224
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    • 2017
  • 본 논문에서는 항공기 식별을 위해 서로 보완적인 특성을 갖는 HRRP 구분기와 JEM 구분기를 융합하여 식별하는 방법을 제안한다. 다양한 상황에서 단일 구분기보다 향상된 식별성능을 얻기 위하여 식별결과에 대한 구분기의 신뢰도를 가중치로 융합하는 방법을 제안한다. 신뢰도는 구분기의 식별성능으로부터 추정된 사후확률로 정의되며 식별결과에 대한 확신도 및 관측각도에 따라 변하는 특성을 가진다. 시뮬레이션 데이터를 사용한 식별실험을 통해 제안한 융합 방법이 단일 구분기를 효과적으로 융합하여 향상된 식별성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.

다중 채널 융합 기법을 이용한 DTV 기반 수동형 레이다의 표적 인식 방법 (Target Recognition Method of DTV-Based Passive Radar Using Multi-Channel Combining Method)

  • 설승환;최영재;최인식
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제28권10호
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    • pp.794-801
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    • 2017
  • 본 논문에서는 DTV(Digital Television) 기반의 수동형 레이다와 다중 채널 융합 기법을 이용한 항공기 표적 인식 방법을 제안하였다. DTV에서 송신되는 다수의 채널을 융합하여 표적인식에 필요한 해상도의 HRRP(High Resolution Range Profile)를 획득하였다. HRRP는 AR(Auto Regressive) 기법 또는 제로 패딩 기법을 이용하여 획득하였다. 획득한 HRRP로부터, 경사하강법을 이용한 CLEAN 기법을 통해 산란점을 추출한 후 특성벡터를 생성하였으며, 이를 신경망 구분기에 학습시켜 표적 인식을 수행하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 실제 국내에서 운용되고 있는 3개의 송신소(관악산, 용문산, 견월악)의 주파수 대역을 가정하고, 4종의 항공기 실스케일 3D 캐드 모델을 이용하여 제안된 방법과 각 송신소의 단일 채널 주파수를 이용하였을 때의 표적인식 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법이 3개의 송신소 모두에서 각 송신소의 단일 채널 주파수를 이용하였을 때보다 높은 표적 인식 성능을 보였다.

바이스태틱 레이다를 이용한 이동표적에 대한 표적식별 성능 분석 (Analysis of Target Identification Performances against the Moving Targets Using a Bistatic Radar)

  • 이승재;배지훈;정성재;양은정;김경태
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제27권2호
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    • pp.198-207
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    • 2016
  • 바이스태틱(Bistatic) 레이다는 기존의 모노스태틱(Monostatic) 레이다로는 수행하기 어려운 저피탐(stealth) 표적에 대한 탐지 및 식별을 용이하게 해준다. 하지만 표적식별을 위해 바이스태틱 레이다의 수신신호로부터 고해상도 거리 측면도(high resolution range profile: HRRP)를 형성할 시, 바이스태틱 고유의 기하구조로 인해 바이스태틱 HRRP 내 왜곡현상이 발생하고, 이는 표적에 대한 정확한 거리 정보를 획득하기 어렵게 한다. 더욱이 바이스태틱 HRRP 내 나타나는 표적의 전자기적 산란 메커니즘은 바이스태틱 기하구조에 따라 다양하게 변하기 때문에 효율적인 훈련 데이터베이스 구축은 바이스태틱 표적식별에서의 핵심 사항이 된다. 본 논문에서는 모노스태틱 표적식별에서 효과적인 성능을 보였던 비행 시나리오에 기반한 훈련 데이터베이스 구축 기법을 바이스태틱 표적식별에 적용해 보고, 그 성능과 효율성을 분석한다. 시뮬레이션에서는 레이다와 표적의 거리가 충분히 먼 경우, 비행시나리오에 기반한 데이터베이스를 이용하여 효율적으로 바이스태틱 표적식별을 수행할 수 있음을 보인다.

산란점 수 추정방법에 따른 표적의 길이 추정 (Target Length Estimation of Target by Scattering Center Number Estimation Methods)

  • 이재인;유종원;김남문;정광용;서동욱
    • 한국측량학회지
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    • 제38권6호
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    • pp.543-551
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    • 2020
  • 본 논문에서는 레이더를 이용한 표적 길이 추정 정확도를 향상시키기 위한 방법에 관해 소개한다. 레이더 수신신호를 통해 만들어지는 고해상도 거리측면도(HRRP: High Resolution Range Profile)은 표적의 1차원적인 산란 특성을 나타내며, HRRP에서의 피크(peak)는 전자기파를 강하게 산란시키는 산란점(scattering center)을 의미한다. 추출된 산란점을 이용하여 레이더 가시선 방향(RLOS: Radar Line of Sight)의 길이인 표적 종방향 거리(downrange) 길이를 추정하며, 표적과 레이더 가시선 방향이 이루는 각도를 통해 표적의 실제 길이를 추정한다. 길이 추정의 정확도를 향상시키기 위해, HRRP를 이용하는 방법보다 정확하게 산란점을 추출하기 위한 방법인 매개변수 추정방법(parametric estimation method)을 이용할 수 있다. 매개변수 추정방법은 산란점 개수가 결정된 후에 적용되며, 따라서 산란점 개수 추정의 정확도에 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 레이더를 통한 표적 길이 추정 정확도를 향상시키기 위해, 정보 이론적 판단 기준에 바탕을 둔 신호원 수 추정방법인 AIC (Akaike Information Criteria), MDL (Minimum Descriptive Length), GLE (Gerschgorin Likelihood Estimators)방법들을 이용하여 산란점 개수를 추정하였다. 매개변수 추정방법으로 ESPRIT기법을 이용하여, 간단한 표적 캐드 모델에 대한 길이 추정 시뮬레이션을 수행하였으며, GLE방법이 산란점 개수 추정과 표적 길이 추정에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

Sparse 복원 알고리즘을 이용한 HRRP 및 ISAR 영상 형성에 관한 연구 (A Study on the Formulation of High Resolution Range Profile and ISAR Image Using Sparse Recovery Algorithm)

  • 배지훈;김경태;양은정
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제25권4호
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    • pp.467-475
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    • 2014
  • 본 논문에서는 1차원 레이더 특성(signature)인 고해상도 거리 측면도(HRRP)와 2차원 레이더 특성인 ISAR 영상을 형성하기 위하여 CS(Compressive Sensing) 기반의 레이더 신호 모델을 적용한 sparse 복원(sparse recovery) 알고리즘을 소개하고자 한다. 만약, 관측된 RCS(Radar Cross Section) 데이터 샘플에서 데이터 손실이 발생할 경우, 기존의 discrete Fourier transform(DFT) 방식으로는 올바른 고해상도의 레이더 특성들을 얻을 수 없다. 하지만, 데이터 손실이 존재하더라도 상기 sparse 복원 알고리즘을 적용하면 고해상도의 레이더 특성을 성공적으로 복원할 수 있고, 원래 광대역의 RCS 데이터를 이용한 레이더 특성과 동등하게 고해상도를 유지할 수 있다. 따라서, 본 논문에서 보여준 결과에서와 같이 원하지 않는 간섭신호나 전파 교란 신호에 의해 데이터 손실이 발생한 RCS 데이터를 수집하더라도, sparse 복원 알고리즘을 이용하면 기존 DFT 방식과 달리 고해상도의 레이더 특성을 성공적으로 복원할 수 있음을 관찰할 수 있었다.

A Study of the Submarine Periscope Detection Algorithm using Characteristic of Target HRRP Information

  • Jin-Hyang Ahn;Chi-Sun Baek
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제29권1호
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    • pp.131-138
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    • 2024
  • 해군 함정의 위협에 대한 전투체계의 신속하고 정확한 대응능력은 함정의 생존력 및 전투력과 직결된다. 하지만 현재 해군 함정전투체계의 적 잠수함 잠망경 탐지 방법은 센서로부터 수신한 정보를 운용자가 직접 확인하고 분석하는 수동적이고 주관적인 방법에 의존하고 있다. 이는 위협에 대한 대응 시간을 지연시켜 함정의 생존력을 저해하는 요인이 된다. 본 논문에서는 표적의 고해상도 거리 측면도(High Resolution Range Profile, 이하 HRRP)를 통해 생성된 Plot 정보를 확률에 따른 의심 등급으로 구분하고, 등급별 알림을 통해 위협 대응 시간을 비약적으로 단축시키는 잠망경 탐지 알고리즘을 소개한다. 알고리즘 테스트 결과 운용자 대비 133.3791 × 106배 빠른 탐지판단시간과 12.78%p 높은 탐지 성공률을 도출하여 해군 함정 생존력을 높일 수 있는 위협 대응시간 단축 가능성을 확인하였다.

RELAX 기법을 이용한 미사일의 길이 추정 신호 처리 기법 연구 (A Study on Signal Processing of the Length Estimation of Missile Target Using RELAX)

  • 조희진;최각규;한승구;김경태;송성찬
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제24권3호
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    • pp.292-298
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    • 2013
  • 본 논문에서는 미사일의 길이를 추정하는 신호 처리 기법의 개발에 관하여 소개한다. 표적의 길이를 추정하기 위해서는 미사일의 위치 및 표적과 레이더와의 각도 정보가 필요하다. 미사일의 위치 및 각도를 알아내기 위해서 chirp 파형을 사용했고, 레이더 영상 신호인 HRRP(High Resolution Range Profile)를 발생시키기 위해 stretch processing을 이용하였다. HRRP로부터 표적의 산란점(scattering center)을 찾기 위해 스펙트럼 추정 방법(spectral estimation technique)인 Relaxation(RELAX) 알고리즘을 이용하였다. 이 알고리즘으로부터 얻은 1차원 산란점의 정보를 이용하여 미사일의 길이를 추정하였다.

표적 개수 추정 및 근접 채프 탐지를 위한 고해상도 거리 프로파일을 이용한 움직임 미분 기반 엔트로피 특징 추출 기법 (Motion Derivatives based Entropy Feature Extraction Using High-Range Resolution Profiles for Estimating the Number of Targets and Seduction Chaff Detection)

  • 이정원;최각규;나경일
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제22권2호
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    • pp.207-214
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    • 2019
  • This paper proposes a new feature extraction method for automatically estimating the number of target and detecting the chaff using high range resolution profile(HRRP). Feature of one-dimensional range profile is expected to be limited or missing due to lack of information according to the time. The proposed method considers the dynamic movements of targets depending on the radial velocity. The observed HRRP sequence is used to construct a time-range distribution matrix, then assuming diverse radial velocities reflect the number of target and seduction chaff launch, the proposed method utilizes the characteristic of the gradient distribution on the time-range distribution matrix image, which is validated by electromagnetic computation data and dynamic simulation.