비행체 탑재 레이다는 기상에 관계없이 전천후로 비행체의 안전항행, 임무감시, 사격통제, 충돌회피, 이착륙 등 비행에 필수적인 항공장치이다. 본 논문에서는 비행체 탑재 다중 모드 펄스 도플러 레이다 시험 모델의 설계, 제작 및 비행시험 결과를 제시한다. 레이다 시스템은 안테나부, 송수신부, 신호처리부와 전시부의 4-LRU(Line Replacement Unit)로 구성되며, 개발기술은 평판 슬롯 배열 안테나, TWTA 송신기, coherent I/Q detector, 디지털 펄스 압축, 도플러 FFT 필터를 기반으로 한 DSP, 적응 CFAR, TWS 추적 처리기, 비행정보 IMU 및 도플러 추정보상 기법을 포함한다. 개발된 레이다 시스템의 설계 성능은 다양한 헬기탑재 비행시험을 통하여 기능 및 성능을 확인하였다.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제12권1호
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pp.70-76
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2012
We compare the detection probabilities of the time-reversal(TR) detection system and the conventional radar system. The target is assumed to be hidden inside a random medium such as a forest. We propose a TR detection system based on the SAR(Synthetic Aperture Radar) algorithm. Unlike the conventional SAR images, the proposed TR-SAR system has an interesting property. Specifically, the target-related signal components due to the time-reversal refocusing characteristics, as well as some of clutter-related signal components are concentrated at the time-reversal reference point. The remaining clutter-related signal components are scattered around that reference point. In this paper, we model the random media as a collection of point scatterers to avoid unnecessary complexities. We calculate the detection probability of the TR radar system based on the proposed simple random media model.
표적이 지구표면 위 낮은 위치에 존재하고, 레이다로부터 멀리 떨어져 있는 경우, 표적에서 반사되어 돌아오는 레이다 수신 신호를 계산하는 기존방법의 정확도를 고찰한다. 표적으로부터 산란되어 돌아오는 레이다 신호를 예측하기 위해, 회절파 효과를 무시한 4-ray 모델을 사용한다. 이론적으로 계산 가능한 전파전파 예측에 필요한 파라미터를 이용하여, 지구의 곡률을 고려하는 레이다의 수신 신호를 계산하는 방법을 구현하고, 이를 실험으로 검증한다.
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.
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.
For multi-mode radar signals in complex electromagnetic environment, different modes of one emitter tend to be deinterleaved into several emitters, called as "extension", when processing received signals by use of existing sorting methods. The "extension" problem inevitably deteriorates the sorting performance of multi-mode radar signals. In this paper, a novel method based on spatial data mining is presented to address above challenge. Based on theories of data field, we describe the distribution information of feature parameters using potential field, and makes partition clustering of parameter samples according to revealed distribution features. Additionally, an evaluation criterion based on cloud model membership is established to measure the relevance between different cluster-classes, which provides important spatial knowledge for the solution of the "extension" problem. It is shown through numerical simulations that the proposed method is effective on solving the "extension" problem in multi-mode radar signal sorting, and can achieve higher correct sorting rate.
본 논문에서는 차량용 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더의 도플러 주파수와 아날로그-디지털 변환기 비트 수에 따른 탐지 성능 분석 및 신호처리부 개발을 진행하고자 한다. 성능 평가를 위한 FMCW 레이더의 시스템 모델은 송신부와 수신부로 구성되어 있으며 채널은 가우시안 잡음 환경을 사용한다. 이론과 시뮬레이션을 통해서 시스템 모델을 검증한다. 수신부에서는 수신 신호와 기준 신호사이의 부정합으로 인한 주파수 오차가 발생하게 된다. 75cm의 분해능를 갖는 FMCW 레이더에서 도플러 주파수가 약 38KHz이하인 경우 탐지 성능의 열화가 발생하지 않음을 알 수 있다. 아날로그-디지털 변환기 비트에 따른 탐지 성능은 6비트가 최소의 비트로 결정될 수 있음을 알 수 있다. 그리고 FPGA를 이용하여 디지털 송신 파형 발생기를 위한 집적 디지털 신디사이저(Direct Digital Synthesis) 칩을 기반한 FMCW 레이더 신호처리부를 설계 및 구현을 진행한다.
이 논문에서는 수신된 레이더 신호로부터 추출한 파라미터 데이터에 기계학습을 적용하여 그 레이더에 대응하기 위한 재밍기법에 따라 레이더 신호를 분류하는 방법을 제안한다. 현재 군에서는 대부분 사전 조사에 의해 구축된 레이더 신호 파라미터에 대한 라이브러리를 기반으로 위협 형태에 따라 레이더 신호를 분류한다. 그러나 레이더 기술은 계속적으로 발전되고 다양해지고 있기 때문에 새로운 위협이나 기존의 라이브러리에 존재하지 않는 위협형태에 대해서 이 방법을 적용하는 경우 적절하게 신호를 분류할 수 없고 따라서 적합한 재밍기법을 선택하는데 제한이 따른다. 따라서 기존의 위협 라이브러리를 이용한 방식과 다르게 추정한 레이더 신호의 파라미터 데이터만을 이용하여 최적의 재밍기법을 선택할 수 있도록 신호를 분류하는 기술이 필요하다. 이 연구에서는 새로운 위협 신호의 형태에 대응하기 위한 방법으로 기계학습을 기반으로 한 방법을 제시한다. 제안한 방법은 기존에 축적된 라이브러리 데이터를 이용하여 은닉 마르코프(Markov) 모델과 신경망으로 구성된 분류기를 학습시킴으로써 새로운 위협 신호에 대해 적절한 재밍기법을 대응시킬 수 있도록 신호를 분류한다.
Kim, Byung-Kwan;Park, Junhyeong;Park, Seong-Jin;Kim, Tae-Wan;Jung, Dae-Hwan;Kim, Do-Hoon;Kim, Taihyung;Park, Seong-Ook
ETRI Journal
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제40권2호
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pp.188-196
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2018
This paper presents a pulse radar system to detect drones based on a target fluctuation model, specifically the Swerling target model. Because drones are small atypical objects and are mainly composed of non-conducting materials, their radar cross-section value is low and fluctuating. Therefore, determining the target fluctuation model and applying a proper integration method are important. The proposed system is herein experimentally verified and the results are discussed. A prototype design of the pulse radar system is based on radar equations. It adopts three different pulse modes and a coherent pulse integration to ensure a high signal-to-noise ratio. Outdoor measurements are performed with a prototype radar system to detect Doppler frequencies from both the drone frame and blades. The results indicate that the drone frame and blades are detected within an instrumental maximum range. Additionally, the results show that the drone's frame and blades are close to the Swerling 3 and 4 target models, respectively. By the analysis of the Swerling target models, proper integration methods for detecting drones are verified and can thus contribute to increasing in detectability.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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