레이더의 스캔특성에 의해 ES 시스템에 수신된 탐색 레이더 신호의 펄스세기는 펄스마다 일정하지 않다. 이러한 펄스세기의 변화는 ES 탐지손실을 유발하므로 스캔에 따른 탐지손실을 ES 탐지거리 방정식에 고려하여야 한다. 본 논문에서는 원형스캔에 대하여 ES 탐지손실을 이론적으로 분석하고, 정량적으로 예측할 수 있는 모델을 제안하였다. 실제 레이더에 대해 탐지손실을 측정한 결과, 제안된 모델이 원형 스캔에 관계된 ES 탐지손실 모델로 적합함을 알 수 있었다.
주파수, 펄스폭, 펄스반복주기 등의 정보를 식별변수로 이용하는 기존의 레이더 식별 기법들은 현대전의 고밀도 다중 신호환경에서 식별모호성이 발생하는 문제점을 가진다. 이러한 문제점을 극복하고 전자전 지원 시스템의 식별성능을 향상시키기 위해 레이더의 스캔패턴 정보를 활용하는 식별 기법에 관한 연구가 지속되고 있다. 이 과정에서 레이더 스캔패턴 정보와 다양한 수신환경을 반영하는 정확한 레이더 수신신호의 확보가 우선적으로 요구되나, 실제 전자전 환경에서 직접 수집하거나 모의환경을 구성하여 획득하는 방법은 현실적으로 많은 어려움이 있다. 이를 위해 본 논문에서는 실제 전자전 지원 시스템에서 수신되는 레이더 신호의 세기가 결정되는 과정을 모델링한 후, 이를 토대로 다양한 운용변수와 수신환경을 고려한 레이더 수신신호 생성 기법을 제안한다. 그리고 대표적인 스캔패턴에 대해 레이더 수신신호를 생성한 후 수신 위치에 따른 신호의 특성을 자세하게 분석한다.
본 논문에서는 차세대소형위성2호의 X 대역 합성 개구 레이더(SAR; synthetic aperture radar)에 탑재하기 위한 고출력 송·수신 모듈의 설계 및 개발에 관하여 논한다. 모듈은 X 대역의 대상 주파수 범위에서 100 MHz 의 대역폭을 갖는 고출력 펄스 신호를 출력하며, 수신신호에 대해 저잡음 증폭 기능을 수행한다. 제작된 모듈의 송신경로는 200 watt (53.01 dBm) 이상의 출력 신호 세기, 0.35 dB의 펄스폭 기울기, 송신 신호 출력간 0.04 dB 의 신호 세기 변화 및 1.7 ˚ 의 위상 변화를 갖고, 수신경로는 3.81 dB 의 잡음지수, 37.38 ~ 37.46 dB 의 이득을 가짐으로써, 요구되는 성능을 만족함을 확인하였다. 제작된 모듈은 차세대소형위성2호 비행모델에 장착되어 있으며, 추후 누리호에 탑재되어 발사될 예정이다.
Although radar target signatures(RTS), such as range profiles have played an important role for target recognition in the X-band radar, they would be less effective when a target is designed to have low radar cross section(RCS). Recently, a number of research groups have conducted the studies on the RTS in the VHF-band where such targets can be better detected than in the X-band. However, there is a lack of work carried out on the mathematical description of the VHF-band RTS. In this paper, chirplet decomposition is employed for modeling of the VHF-band RTS and its performance is compared with that of existing scattering center model generally used for the X-band. In addition, the discriminative signal analysis is performed by chirplet parameterization of range profiles from in an ISAR image. Because the chirplet decomposition takes long computation time, its fast form is further proposed for enhanced practicality.
Conventional methods for selecting jamming techniques in electronic warfare are based on libraries in which a list of jamming techniques for radar signals is recorded. However, the choice of jamming techniques by the library is limited when modified signals are received. In this paper, we propose a method to predict the jamming technique for radar signals by using deep learning methods. Long short-term memory(LSTM) is a deep running method which is effective for learning the time dependent relationship in sequential data. In order to determine the optimal LSTM model structure for jamming technique prediction, we test the learning parameter values that should be selected, such as the number of LSTM layers, the number of fully-connected layers, optimization methods, the size of the mini batch, and dropout ratio. Experimental results demonstrate the competent performance of the LSTM model in predicting the jamming technique for radar signals.
Synthetic Aperture Radar 시스템은 레이더 또는 목적물을 일정거리 또는 시간 간격동안 움직여가면서 반사되는 신호를 측정하여 동시에 처리해 줌으로써 안테나 크기를 크게 하는 효과를 가지게 되므로 목적물의 형체를 파악하는 Imaging 시스템의 일종이다. Imaging의 성패는 어떤 Modeling 과 Inversion 과정을 거치느냐에 달려 있는데 본 논문에서는 가장 Approximation이 적은 Wavefront reconstruction 기법을 적용하여 SAR 모델에서 획득한 데이터와 같은 크기의 실제 안테나가 있다고 가정하였을 때의 데이터와 이론적이고 실험적인 Signal Subspace 비교를 수행하였다. 이 연구를 통해 새로운 기법인 Wavefront reconstruction 알고리즘을 충분히 뒷받침해 줄 수 있는 결과를 얻을 수 있다.
신호의 도래각(AOAm Angle-of-Arrival) 추정 및 간섭제거 기술 등이 기반이 되는 적응 빔형성기 (Beamformer)는 레이더, 위성 등을 포함한 각종 첨단장비를 활용하여 다양한 정보를 수집하는 신호정보수집(: Signal Intelligence, SIGINT)의 핵심기술 중의 하나이다. 빔형성 기술은 안테나 어레이를 이용하여 특정 방향으로 부터의 신호를 효율적으로 수신하도록 해당 방향으로 지향성(directivity)을 가질 수 있게 빔을 생성하는 기술이다. 본 논문에서는 도래각 추정기법 및 간섭제거 기술 등이 탑재된 신호정보 수집 시스템의 입력으로 사용되는 간섭과 잡음이 포함된 수신신호 모델을 제시하고, 이 수신신호에 포함될 수 있는 다양한 신호들에 대한 특성을 고찰하고 분석한다. 제시된 신호 모델은 다양한 빔형성 기술에 대한 성능평가에 직접적으로 적용될 수 있다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제시된 수신신호 모델에 대한 주파수 영역에서의 스펙트럼을 확인한다.
Marine environment analysis and ship motion prediction during ship navigation are important technologies for safe and economical operation of autonomous ships. As a marine environment analysis technology, there is a method of analyzing waves by measuring the sea states through images acquired based on radar(radio detection and ranging) signal. However, in the process of deriving marine environment information from radar images, noises generated by external factors are included, limiting the interpretation of the marine environment. Therefore, image processing for noise removal is required. In this study, image inpainting by partial convolutional neural network model is proposed as a method to remove noises and reconstruct radar images.
While the chirp signal is extensively used in radar and sonar systems for target decision in wireless communication systems, it has not been widely used for positioning in indoor environments. Recently, the IEEE 802.15.4a standard has adopted the chirp spread spectrum (CSS) as an underlying technique for low-power and low-complexity precise localization. Chirp signal based ranging solutions have been established and deployed but their ranging performance has not been analyzed in multipath environments. This paper presents a ranging performance analysis of a chirp signal and suggests a method to suppress multipath error by using a type of non-linear chirp signal. Multipath ranging performance is evaluated using a conventional linear chirp signal and the proposed non-linear chirp signal. We verify the feasibility of both methods using two-ray multipath model simulation. Our results demonstrate that the proposed non-linear chirp signal can successfully suppress the multipath error.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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