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.
본 논문은 저 측엽 안테나를 사용하는 LPI(Low Probability Interceptor)레이다를 재밍하는 원격지원 재머의 특성에 대하여 기술한다. LPI 레이다는 재밍 영향을 줄이기 위해서 송수신 안테나의 측엽을 감소시킨다. 레이다는 재머가 표적과 같은 위치에 있는 자체보호 재머에 대해서는 재밍 효과를 쉽게 예측할 수 있으나, 표적과 다른 위치에서 재밍하는 원격지원 재머에 대해서는 재밍 효과를 예측하기가 어렵다. 본 논문에서는 LPI 레이다의 측엽을 재밍하는 원격지원 재머의 재밍 효과를 신호재밍비(SJR)와 재밍 유효 한계거리를 사용하여 분석하였다. 또한 안테나의 측엽이 -30dB 이하인 경우에는 재밍 효과가 미약하여, 안테나 주엽에 대한 원격지원 재밍 방법을 제안하고 재밍 효과를 분석하였다. 본 연구는 항공기용 원격지원 재머 설계 및 운용에 유용하게 사용될 것으로 판단된다.
The Korea Augmentation Satellite System (KASS) satellite was successfully launched and service is being started. By receiving messages transmitted from the KASS satellite, users can employ the messages to improve positioning accuracy or to verify the integrity of Global Positioning System (GPS). In this paper, we propose a test method for a beam-formed GPS receiver developed to improve the survivability of KASS augmented messages that can enhance positioning accuracy even in an environment with jamming or interfering signals. Through the test method proposed in this paper, quantitative verification is performed for a beam-formed GPS receiver aimed at maintaining the augmented navigation solution to which KASS augmented messages are applied by tracking the KASS signal as much as possible under conditions where the jamming signal strength is gradually increasing. In addition, the proposed test method includes three conditions; first, a static lab test method for repeated verification of functions under the same conditions; second, a static outdoor test method for performance verification in an operating environment of a platform equipped with the beam-formed GPS receiver; and finally, a dynamic lab test method for performance verification of a moving platform equipped with the beam-formed GPS receiver toward a jammer. In this paper, we propose a method for simulating the jamming signal incident direction through the phase delay of an RF cable designed to prevent unintentional jamming signal emission in both lab and outdoor tests, and a method of applying test software for injecting a jamming signal to compare the survivability performance consistently according to the presence or absence of beamforming signal processing. Through the proposed test method, it was verified that the augmented navigation solution could be output for a longer time period when the beamforming signal processing was applied to the KASS satellite signal in the beam-formed GPS receiver.
GPS receivers can be disrupted by intentional or unintentional jamming, then it is unable to receive GPS signals and it is impossible to get the correct navigation results. Anti-jamming schemes using array antennas are being studied well due to high performance of those, and the efforts to apply them to GPS receiver are also being done. A GPS receiver structure for a multiple beam-forming scheme among those schemes has been proposed in this paper, and the performance is also compared with that using a general GPS receiver structure. For a general GPS receiver structure, each satellite signal which is formed by a beam-forming scheme is summed to be processed in a part of digital signal processing. For a proposed GPS receiver structure, however, each satellite signal is respectively processed by a designated channel in a part of digital signal processing. Finally, it is confirmed that the proposed GPS receiver structure is superior to a general GPS receiver structure in a point of the carrier to noise power ratio and the navigation accuracy using a software platform.
In this paper, we propose a new jammer suppression algorithm that uses orthogonal waveform space projection (OWSP) processing for a multiple input multiple output (MIMO) radar system exposed to a jamming signal. Generally, a conventional suppression algorithm based on adaptive beamforming (ABF) needs a covariance matrix composed of the jammer and noise only. By exploiting the orthogonality of the transmitting waveforms of MIMO, we can construct a transmitting waveform space (TWS). Then, using the OWSP processing, we can build a space orthogonal to the TWS that contains no SOI. By excluding the SOI from the received signal, even in the case that contains the SOI and jamming signal, the proposed algorithm makes it possible to evaluate the covariance matrix for ABF. We applied the proposed OWSP processing to suppressing the jamming signal in bistatic MIMO radar. We verified the performance of the proposed algorithm by comparing the SINR loss to that of the ideal covariance matrix composed of the jammer and noise only. We also derived the computational complexity of the proposed algorithm and compared the estimation of the DOD and DOA using the SOI with those using the generalized likelihood ratio test (GLRT) algorithm.
Adaptive Beamforming (ABF) algorithm, which is a typical jammer suppression algorithm, guarantees the performance on the assumption that the jamming characteristics of the TDS (Training Data Sample) are stationary, which are obtained immediately before and after transmitting the pulse signal. Therefore, effective jammer suppression can not be expected when the jamming characteristics are non-stationary. In this paper, we propose a new jammer suppression algorithm, of which power spectrum fluctuates fast. In this case, we assume that the location of the jammer station is fixed during the processing time. By applying the MPM (Matrix Pencil Method) to the jamming signal in TDS, we can estimate jammer parameters such as power and incident angle, of which the power will vary fast in time or range bins after TDS. Though we assume that the jammer station is fixed, the estimated jammer's incident angle has an error due to the noise, which degrades the performance of the jammer suppression as the jammer power increases fast. Therefore, the jammer's incident angle should be re-estimated at each range bin after TDS. By using the re-estimated jammer's incident angle, we can construct new covariance matrix under the non-stationary jamming environment. Then, the optimum weight for the jammer suppression is obtained by inversing matrix estimation method based on the matrix projection with the estimated jammer parameters as variables. To verify the performance of the proposed algorithm, the SINR (signal-to-interference plus noise ratio) loss of the proposed algorithm is compared with that of the conventional ABF algorithm.
현재까지 개발된 항재밍 위성항법장치는 주로 대형 무반향 챔버 및 필드시험을 통하여 검증하였다. 대형 무반향 챔버를 이용할 경우 노이즈 등 외부환경에 독립적으로 장비를 검증할 수 있는 장점이 있지만 높은 비용과 챔버 시설 가용 문제 등의 단점이 있다. 그리고 필드시험의 경우 실제 재밍환경과 유사하게 시험할 수 있는 장점이 있지만 군용장비의 경우 보안 문제 및 항상 동일한 조건으로 시험을 할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 점검 시스템의 단점을 극복할 수 있는 새로운 항재밍 위성항법장치 점검 시스템을 제안하였다. 제안하는 점검시스템은 크게 소형 챔버, 재밍 분배기, 재밍신호 발생기, 위성 모의기로 구성된다. 소형 챔버에는 다수 재밍을 모의하기 위해 다수의 안테나를 내부에 설치하였고, 다수의 재밍 신호를 제어하기 위한 재밍 분배기를 새롭게 설계하였다. 점검 시스템의 자체 성능 시험과 항재밍 위성항법장치와의 연동 시험을 통해 제안한 점검 시스템의 신뢰성을 확인하였다.
최근 GPS 재밍으로 인한 피해가 증가되면서 GPS 재밍을 탐지하고 대비하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 다중 GPS 수신채널과 3가지 기계학습을 이용한 GPS 재밍 탐지 방법을 다루고 있다. 제안된 다중 GPS 채널은 항재밍 기능이 없는 상용 GPS 수신기와 항잡음 재밍능력만 있는 수신기, 항잡음/항기만 재밍능력이 있는 수신기로 구성되고 운용자는 각각의 수신기에 수신된 좌표를 비교하여 재밍신호의 특성을 식별할 수 있다. 본 논문에서는 신호특성이 다른 각각의 5개 재밍신호를 입력하고, 3가지 기계학습방법(AB: Adaptive Boosting, SVM: Support Vector Machine, DT: Decision Tree)을 이용하여 재밍탐지 시험을 수행하였다. 시험 결과 머신러닝 기법을 단독으로 사용하였을 때 DT 기법이 96.9% 탐지율로 가장 우수한 성능을 보였으며 이진분류기 기법에 비해 모호성 낮고 하드웨어가 단순하여 GPS 재밍탐지에 효과적임을 확인하였다. 또한, 모호성을 해결해주는 추가기법을 적용할 경우 SVM 기법을 활용할 수 있음을 확인하였다.
The antenna arrays are known to be effective for GPS anti-jamming and the performance can be improved further if a dual-polarized antenna array is used. However, when the Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) beamformer is used as a signal processing algorithm for the dual-polarized antenna array, the anti-jamming performance can degrade in the presence of errors in the steering vector that is a key factor of the MVDR beamformer. Therefore, in this paper, the effect of the steering vector error on the anti-jamming performance of the dual-polarized antenna array is analyzed by simulations and the result is compared to that of the single-polarized antenna array.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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