다기능레이더(MFR)를 장착한 함정의 작전수행은 적의 위협에 대한 징후를 바탕으로 위협의 정도를 판단하고 이를 바탕으로 MFR 자원을 위협별로 할당하는 것으로 작전을 시작한다. 본 연구는 MFR 탐지체계를 가진 함정의 임무 시작 시 필요한 위협별 MFR 자원할당 문제에 대하여 시뮬레이션을 이용한 기법과 Greedy 기법을 이용한 MFR 자원할당 방안을 제시하여 그 결과를 비교분석하였다. 분석시 자원할당에 따른 탐지확률 함수가 선형인 경우와 지수형인 경우를 고려하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 시뮬레이션 기법과 Greedy기법의 결과는 서로 비슷한 자원할당 결과를 보여주고 있으며, Greedy 기법은 시뮬레이션 기법에 비하여 그 수행시간이 아주 짧아 실제 임무 수행 시에 이용 가능한 기법으로 판단된다. 여러 가지 위협의 정도에 대해 Greedy 기법을 이용하여 MFR 자원할당 결과를 분석하였다.
본 논문은 장거리 다기능레이더용 주파수합성기 개발에 관한 것으로 다기능레이더 체계의 기능 및 성능을 보장하기 위해 필요한 주파수합성기 성능지표를 도출하고 분석하였다. 다기능레이더는 위상배열 전자 스캔 방식을 적용한 레이더체계이고, 주파수합성기는 STALO를 포함하여 다기능레이더에 필요한 다양한 주파수신호를 합성하는 역할을 수행한다. 다기능레이더 요구사항 분석을 통해 최적의 주파수합성 방식을 선택하고, 회로크기를 포함한 성능 및 기능을 최적화하였다. 도출된 MFR용 주파수합성기 개발규격을 만족하기 위해 DDS-driven Offset-PLL(Phase Locked Loop) 방식을 사용하여 낮은 위상 잡음과 빠른 주파수 고정 시간, 우수한 불요파 특성을 갖는 주파수 합성기를 설계 및 제작하였다. 제작된 다기능 레이더용 주파수합성기는 위상잡음 -131dBc/Hz@100kHz 이하, 주파수 고정시간 $4.1{\mu}s$ 이하의 성능을 측정하였다.
The estimation filter in radar systems must track targets' position within low tracking error. In the Multi-Function Radar(MFR), ${\alpha}-{\beta}$ filter and Kalman filter are widely used to track single or multiple targets. However, due to target maneuvering, these filters may not reduce tracking error, therefore, may lost target tracks. In this paper, a target tracking filter based on particle filtering algorithm is proposed for the MFR. The advantage of this method is that it can track targets within low tracking error while targets maneuver and reduce impoverishment of particles by the proposed resampling method. From the simulation results, the improved tracking performance is obtained by the proposed filtering algorithm.
본 논문에서는 임베디드 시스템을 이용한 차량용 다기능 레이다(Multi-Function Radar, MFR) 수평구동장치(Auto-Leveling Equipment, ALE) 구동 전략을 제안한다. 차량용 레이다는 일정 속도로 회전하며 지대공 유도미사일, 유인/무인 전투기 감시정찰 임무를 수행한다. 수평구동장치는 수평구동모듈 4세트로 구성하고 레이다 차량의 수평을 유지하여 시스템의 안정성을 확보한다. 차량의 수평은 임베디드 시스템을 이용하여 경사도를 측정하고, 구동모터를 이용하여 차량의 수평각을 유지한다. 본 논문에서는 수평구동모듈 1세트를 모델링하여 수평구동장치를 축소 구현하여 수평구동장치 설계 향상에 기여한다. 제안하는 구동 전략의 타당성은 MATLAB/Simulink 시뮬레이션으로 입증한다.
In this paper, we implement a digital multi-beamformer using FPGA(Field Programmable Gate Array) which has advantages in parallel and real-time data processing. This is accomplished through the use of not only high-speed data communication but also multiple beam forming, which is currently required by MFR(Multi Function Radar). As a result, the beamformer can process 24 Gbps throughput in real-time and form 5 digital beams at the same time. It is also compared to the results of Matlab simulations. We demonstrate how an implemented beamformer can be used in an MFR system by using a digital array antenna.
다기능 레이다(multi-function radar: MFR)는 탐지, 추적, 식별 등 다양한 기능을 동시에 수행하는 레이다 시스템이다. 이러한 MFR은 여러 기능을 실시간 내에 수행해야 하기 때문에, 탐지 모드를 위한 측정 시간이 매우 짧은 특징을 갖고 있다. 또한, 저 레이다 단면적(radar cross section: RCS)을 갖는 해상표적을 탐지하기 위해 개발된 기존의 다양한 탐지기법들이 존재하며, 해당 기법들을 MFR 탐지모드에도 사용할 수 있다. 그러나 기존에 연구된 많은 해상표적 탐지기법은 상대적으로 긴 시간 측정된 해상 신호에 대해 효과적 해상표적 탐지가 가능하도록 개발되었기 때문에, 매우 짧은 측정시간을 갖는 MFR 탐지 모드에는 적합하지 않은 부분이 있다. 본 논문에서는 MFR 탐지 모드의 짧은 측정 시간을 고려한 해상클러터 모델링 방법을 제시하고, 이를 이용하여 해상 클러터 신호를 생성하였다. 또한 해상표적 RCS를 수치해석기법을 이용하여 계산하고, 앞에서 계산된 클러터 신호와 결합하였다. 이렇게 생성된 최종 레이다 수신 신호를 이용하여 기존에 개발된 4가지 서로 다른 해상표적 탐지기법을 적용하고, 탐지성능을 분석하였다.
함정용 다기능레이다의 체계성능은 레이다 빔 운용에 따라 크게 영향 받는다. 다기능레이다는 단일 기능을 지닌 탐색레이더와 추적레이다보다 복잡한 빔 운용을 수행해야 한다. 본 논문에서는 함정용 다기능레이다의 체계 성능을 검증하기 위한 분석도구 제작 내용을 기술한다. 체계 성능 검증을 위해 레이다를 탑재한 함정과 표적을 탐지하는 레이다로 구성하였고, 탐지 대상으로는 대공 및 대함 표적으로 구성하였다. 각각 구성된 모델을 통합하여 추적빔과 탐색빔의 자원관리가 적용된 함정용 다기능 레이다 시뮬레이터를 구현하였다. 분석도구에 체계설계 성능 파라미터를 적용한 후, 운용 시나리오에서 시뮬레이션을 하여 제작한 분석도구를 검증하였다.
대공 레이다에서 표적의 분류는 대 탄도탄 모드 수행의 가장 중요한 부분 중 하나이다. 대 탄도탄 모드에서는 항공기와 탄도탄을 분류하여 각 표적에 따른 대응 방법을 결정한다. 표적 분류의 속도와 정확도는 적의 공격에 대한 대응 능력과 직접적인 관련이 있으므로, 효율적이고 정확한 표적 분류 알고리즘이 필수적이다. 일반적으로, 레이다는 표적 분류를 위해 JEM(Jet Engine Modulation) 및 HRR(High Range Resolution), ISAR(Inverse Synthetic Array Radar) 영상 등을 사용하는데, 이러한 기법들은 표적 분류를 위한 별도의(광대역 등) 레이다 파형과 DB(Data Base) 및 분류 알고리즘을 요구한다. 본 논문은 별도의 파형 없이 실제 다기능 레이다에서 적용 가능한 표적 분류 기법을 제안한다. 특징 벡터로 추적 시 얻은 표적의 운동학적인 특징(kinematics features)을 이용하여 레이다 하드웨어 및 시간 관점에서 레이다 자원을 아끼고, 구현이 간단하여 빠르고 상대적으로 정확한 퍼지 논리(fuzzy logic)를 분류 알고리즘으로 사용하여 실제 환경에서의 적용성을 높였다. 항공기의 실측 데이터와 탄도탄의 모의 신호를 사용하여 제안한 분류 알고리즘의 성능과 적합성을 증명하였다.
Ji, Jong-Hoon;Moon, Hyun-Wook;Sohn, Sung-Hwan;Hong, Sung-Min;Kwon, Se-Woong;Kang, Yeon-Duk
International journal of advanced smart convergence
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제9권2호
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pp.114-122
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2020
When replacing hardware due to obsolescence, discontinuation, and expansion of software-equipped electronic equipment, software changes are required in the past, but if virtualization technology is applied, it can be applied without software changes. In this regard, we studied in order to apply virtualization technology in the development of naval multi-function radar signal processing, we studied hardware and OS independency for Docker and performance comparison between Docker and virtual machine. As a result, it was confirmed that hardware and OS independence exist when using Docker and that high-speed processing is possible compared to the virtual machine.
3차원 다기능 레이더는 다수의 표적을 실시간으로 탐지, 추적하여 표적의 거리, 속도, 각도 정보를 추출하고 유도탄과의 교신을 통해 표적 위치 정보를 제공하는 최신 레이더이다. 본 논문에서는 다기능 레이더의 핵심 구성품이라 할 수 있는 고속 다중 DSP가 적용된 실시간 신호 처리기의 설계, 제작 및 성능 시험 결과에 대해 소개하였다. 기존의 CFAR 탐지 성능에 비해 열악한 클러터 환경에서 표적의 탐지 성능이 개선된 CFAR 알고리즘과 변별기 추정 방식을 이용한 정밀 표적 위치 측정 방법 및 최소값 추정 방식을 이용한 잡음 재밍 판단 알고리즘 등의 구현 결과들을 소개하였고, 성능 입증 시험을 통한 시험 결과들을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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