STAP(space-time adaptive processing) 알고리즘의 성능은 CUT(cell under test) 내의 간섭에 대한 공분산 행렬 추정의 정확도가 결정적 역할을 한다. STAP 데이터는 일반적으로 많은 배열 소자 및 사용된 다수의 송신 펄스에 의해 결정되는 2차원 데이터 구조를 가지고 있다. 그러므로 공분산 행렬 추정의 정확도를 높이기 위해서는 매우 많은 트레이닝 데이터가 요구된다. 본 논문에서는 수신된 적은 개수의 데이터를 공간주파수-도플러 평면으로 변환한 후 가상의 트레이닝 데이터를 생성하는 알고리즘을 제시한다. 클러터 점유 위치를 이론적으로 유도하며 이에 근거해서 가상 트레이닝 데이터 생성 절차를 제시하고 STAP 시뮬레이션을 통해서 제시된 알고리즘이 STAP 성능을 개선할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 적응형 배열 안테나에 적용되는 대표적 항재밍 기술로 알려진 STAP 및 SFAP 신호처리 방식의 시뮬레이션 성능을 비교 분석하였다. 시뮬레이션을 위해 두 방식의 가중 벡터(weighting vector)를 추정하는 방법으로 공통적으로 MMSE(Minimum Mean Square Error) 알고리즘을 사용하여 다양한 재밍환경에서 시뮬레이션을 통한 성능을 제시하였다. 특히, 재밍 전력 J/S(Jamming to Signal Power Ratio)에 따른 STAP 및 SFAP 성능 비교 분석, 신호대역에 대한 재밍 대역의 비율에 따른 성능 비교 분석 및 두 방식간 BER 성능을 비교하여 재밍 환경에 따른 항재밍 성능을 분석하였다.
항공기용 펄스 도플러 위상 배열 레이더에 관한 시간 영역에서의 클러터 생성 모델을 제시한다. 구형의 지구라는 가정에서 클러터 패치의 기하학적 위치를 고려하여 시간 영역의 지표면 클러터 신호를 생성하였으며, 부배열 단위로 클러터 신호를 생성하였다. 이렇게 생성한 부배열 단위의 클러터 신호는 DBF(Digital Beamforming), ABF(Adaptive Beamforming), STAP(Space-Time Adaptive Processing) 등의 다양한 레이더 응용에서 시뮬레이션 입력 신호로 사용되어질 수 있다.
The most effective method to overcome GPS jamming problem is to use an adaptive array antenna which has the capability of beamforming or nulling to a certain direction. In this paper, Space Time Adaptive Processing (STAP) beamforming algorithm of four elements array antenna will be designed and the anti-jamming performance will be analyzed. According to the analysis, the signal to noise ratio (SNR) and anti-jamming performance can be enhanced by beamforming algorithm. Also, the time tap effect of STAP algorithm will be analyzed theoretically and verified with array antenna modeling and simulation. Specially, the cautious selection of reference time tap in STAP can prevent the degradation of position accuracy performance.
본 논문에서는 GPS 수신기로 유입되는 간섭 및 재밍 신호를 효율적으로 제거 또는 억압하기 위해 배열 안테나(way antenna)를 적용한 항 재밍(anti-jamming) GPS 시스템을 설계하고 운용 방안을 제시하였다. 특히 제안하는 안테나 구조 및 운용 방안은 전통적인 6 원형 배열 안테나(6 circular array antenna) 구조에서 중앙에 1개의 소자를 추가한 7 배열 원형 안테나 구조로써 주어진 간섭 및 재밍 환경 하에서 전력 효율적으로 운용된다. 아울러 적응형 배열 안테나를 사용하여 디지털 신호처리를 수행할 경우 성능이 우수한 것으로 잘 알려진 STAP(Space Time Adaptive Process)와 SFAP(Space Frequency Adaptive Process)를 적용하고 두 방식의 구조 및 복잡도에 관한 분석, 그리고 동일한 복잡도(Complexity) 조건에서 다양한 재밍 환경에서의 BER 성능 비교를 수행하였다.
본 논문은 space-time signal processing(STAP)의 신호 모델과 불균일한 클러터 환경을 제시하고 이를 극복하고자 연구된 nonhomogeneity detector(NHD)의 사용 이후에도 일어나는 심각한 성능 저하를 극복하고자 중위수(median)를 이용한 간섭 공분산 행렬의 새로운 예측 방법을 제시하였다. 또한 대각 로드(diagonal loading)를 적용하여 고유값(eigen value) 특성을 개선시켰으며 signal to interference plus noise ratio(SINR) 손실을 계산하여 비교하였다. 마지막으로 modified sample matrix inversion(MSMI) 통계량으로 목표물 검출 능력을 비교한 결과 제시된 방법이 평균값(average)으로 정의된 기존의 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
Sigma, Delta 및 Guard 수신 채널을 가진 항공기 레이다의 공대지 GMTI(Ground Moving Target Indication) 모드를 위한 Sigma-Delta STAP(Space Time Adaptive Processing) 적용 방법, GMTI 처리 방법을 제시하였다. 제시한 방법들을 ICM(Internal Clutter Motion) 환경을 고려한 클러터 모의 환경 및 신호처리 시뮬레이션, MDV(Minimum Detectable Velocity)를 통해 성능을 분석하여 그 결과들을 보였다. 제시한 Sigma-Delta STAP 처리 방법 및 GMTI 처리 방법들은 특정 항공기 레이다 시스템에 의한 제약 사항에 덜 영향 받으면서 실제 적용이 용이하다.
재머와 클러터 간섭이 모두 존재하는 지상 환경에서 STAP 알고리즘을 적용하는 경우 STAP 알고리즘은 클러터에 비해 재머를 상대적으로 더 억제하므로써 이동 표적 성분이 클러터에 묻히는 결과를 초래한다. 본 논문에서는 공간 필터링에 의한 전처리 과정을 거친 후 STAP을 적용하므로써 클러터를 효과적으로 억제하는 두 단계 기법을 제시한다. 공간 필터 계수 찾는 방법을 제시하고 공간 필터링 과정이 표적 및 클러터 성분에 영향을 주지 않으면서 재머 성분만 감쇄시킬 수 있음을 보인다. 마지막으로 재머가 강한 STAP 시나리오를 시뮬레이션하여 제시된 방법이 STAP 성능을 개선할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 잠망경을 탐지할 수 있는 항공용 레이다를 이용한 MMTI(Maritime Moving Target Indicator)에 대해 기술한다. 먼저 해상 클러터와 해상 표적의 특성을 알아보고, GMTI(Ground Moving Target Indicator)와 MMTI의 차이를 분석하여, 최적의 MMTI 운용환경 및 운용방법을 제안한다. 그리고 저속의 작은 해상 표적을 탐지하기 위하여 STAP(Space-Time Adaptive Processing)을 활용한 신호처리 알고리즘을 제시한다. 시뮬레이션을 통해 다양한 RCS에 대한 2채널 시스템과 3채널 시스템의 최소탐지속도 탐지확률을 분석하고, 거리 정확도, 속도 정확도, 방위각 정확도와 같은 주요 성능 변수를 분석한다.
본 논문에서는 불균일한 클러터 환경에서 다양한 정규화 방법을 사용한 NHD(nonhomogeneity detector) 기술을 통해 비행체 레이더를 위한 STAP(space-time adaptive processing)의 성능 평가를 수행하였다. 실제로 클러터는 시스템 환경에 따라 임펄스 신호와 같은 신호의 크기가 매우 큰 간섭 신호를 종종 포함하고 있기 때문에 수신된 간섭 신호는 균일한 신호와 불균일한 신호로 구성된다. 이 환경에서 STAP의 성능을 유지하기 위해서는 NHD 기술이 필수적이고, 그 NHD 결과를 이용한 정규화는 불균일한 신호를 제거하는데 효과적인 방법이다. 최적의 정규화는 주어진 데이터의 특성을 잘 고려한 대푯값을 통해서 가능하고, 이에 우리는 K 평균 군집화 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘에서는 군집화에 필요한 묶음의 수를 결정할 때 불규칙한 데이터의 특성을 고려할 수 있게 되고 군집화 된 결과를 이용해 균일한 데이터만을 선택하기 위한 대푯값을 결정할 수 있게 된다. 또한 여기서 우리는 시시각각 변화하는 불규칙적인 데이터의 특성을 잘 반영하기 위해, 적절한 묶음의 수를 결정하기 위한 방법을 연구한다. 시뮬레이션 결과를 통해 K 평균 군집화 알고리즘이 기존의 정규화 방법들에 비하여 매우 우수한 정규화와 목표물 검출 성능을 갖는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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