• 한국전자파학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.317-325
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• 2015

적응형 부엽차단(adaptive sidelobe blanking, adaptive SLB: ASB) 알고리즘은 간섭 환경에서도 부엽차단(sidelobe blanking: SLB)이 가능한 방법으로, 보조 안테나 없이 수신 배열 신호를 이용하여 간섭을 제거함과 동시에 부엽으로 들어오는 신호를 효과적으로 차단한다. 본 논문에서는 linearly constrained minimum variance(LCMV)를 adaptive beamforming(ABF) 알고리즘으로 사용하는 경우 이에 적합한 adaptive SLB를 제안하였다. 공분산 행렬을 수정하여 SLB 채널의 신호가 LCMV의 방향 제한 조건(constraint)을 만족하도록 하였고, 이로부터 정규화된 출력을 얻어 효율적인 부엽신호 차단이 이루어지도록 한다. LCMV는 generalized sidelobe canceller(GSC)의 형태로 변환하여 표현할 수 있고, 이는 여러 다른 ABF 알고리즘의 일반화된 형태이다. 따라서 LCMV를 위한 적응형 부엽차단 방법은 다양한 형태의 ABF 알고리즘에도 적용이 가능하다. 모의실험을 통해 간섭환경에서 제안한 알고리즘의 성능을 분석하였다.

• 전기학회논문지
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• 제66권8호
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• pp.1242-1249
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• 2017

In this paper, we propose a new algorithm for the performance analysis of the sidelobe blanker (SLB) in radar system, which is based on the matrix pencil method (MPM). In general, the SLB in radar is composed of the main antenna, the auxiliary antenna, and the processing unit. The auxiliary antenna with wide beamwidth receives interference signals such as jamming or clutter signals. The main antenna with high gain receives the target signal in the main beam and the interference signals in the sidelobe. In this paper the Swerling model is used as the target echo signal by considering a probabilistic radar cross section (RCS) of the target. To estimate the SLB performance it needs to calculate the probability of target detection and the probability of blanking the interference by using the signals received from the main and auxiliary antennas. The detection probability and the blanking probability include multiple summations of infinite series with infinite integrations, of which convergence rate is very slow. Increase of summation range to improve the calculation accuracy may lead to an overflow error in computer simulations. In this paper, to resolve the above problems, we used the MPM to calculate a summation of infinite series and improved the calculation accuracy and the convergence rate.