• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
• /
• pp.775-778
• /
• 2016

본 논문에서는 전자전 신호 환경에서 ES(Electronic Support) 시스템의 레이더 신호의 PRI 변조 형태를 자동으로 인식하는 새로운 방법을 제안한다. 제안방법은 레이더 펄스 신호의 펄스반복간격인 PRI(Pulse Repetition Interval)값의 패턴을 저장하고 통계적 테이터를 사용하여 먼저 2개의 클래스로 분류한다. 분류된 2개의 클래스를 PRI의 통계적 특성을 이용하여 각각의 PRI 신호를 인식한다. 제안 방법을 고정(constant)PRI, 지터(jitter)PRI, 스태거(stagger)PRI, D&S(dwell&switch)PRI, 슬라이딩(sliding) PRI 등 5종류의 다양한 PRI 신호들에 적용한 결과 정확히 PRI 변조방식을 식별하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제14권12호
• /
• pp.4664-4681
• /
• 2020

Modulation recognition (MR) plays a key role in cognitive radar, cognitive radio, and some other civilian and military fields. While existing methods can identify the signal modulation type by extracting the signal characteristics, the quality of feature extraction has a serious impact on the recognition results. In this paper, an end-to-end MR method based on long short-term memory (LSTM) and the gated recurrent unit (GRU) is put forward, which can directly predict the modulation type from a sampled signal. Additionally, the sliding window method is applied to fast-changing mixed-modulation signals for which the signal modulation type changes over time. The recognition accuracy on training datasets in different SNR ranges and the proportion of each modulation method in misclassified samples are analyzed, and it is found to be reasonable to select the evenly-distributed and full range of SNR data as the training data. With the improvement of the SNR, the recognition accuracy increases rapidly. When the length of the training dataset increases, the neural network recognition effect is better. The loss function value of the neural network decreases with the increase of the training dataset length, and then tends to be stable. Moreover, when the fast-changing period is less than 20ms, the error rate is as high as 50%. As the fast-changing period is increased to 30ms, the error rates of the GRU and LSTM neural networks are less than 5%.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제24권12호
• /
• pp.1173-1180
• /
• 2013

2005년에 처음 소개된 HRRP-JEM(High Resolution Range Profile-Jet Engine Modulation) 영상은 항공기 표적에 탑재된 제트 엔진의 장착 위치를 추정함으로써 레이더 표적 인식을 수행한다. 본 논문에서는 복소 신호의 이심률을 기반으로 HRRP-JEM 영상에서 제트 엔진 위치를 추정하기 위한 새로운 접근법을 제시한다. 복소 신호의 이심률은 HRRP-JEM 영상을 구성하는 어떤 거리 성분(range bin)에서의 레이더 수신 신호에 미치는 JEM 성분의 기여도를 효과적으로 산출할 수 있다. 따라서 JEM 성분의 기여도가 가장 큰 거리 성분이 제트 엔진의 위치에 해당하며, 이를 짚어냄으로써 보다 정량적이고 신뢰성 있는 제트 엔진 위치 추정이 가능할 것으로 기대된다. 사실적인 항공기 모델의 시뮬레이션 결과를 통해 본 논문에서 제안한 개념의 유효성을 입증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1988년도 추계학술대회 논문집 학회본부
• /
• pp.469-472
• /
• 1988

This paper deals with signal processing and pattern recognition for the pulsed doppler radar. In order to identify the class of moving targets detected by radar, linear predictive analysis is utilized to extract reflection coefficients of each radar signal as features, and Bayes decision theory is applied to classify them.

• 융합정보논문지
• /
• 제10권12호
• /
• pp.31-38
• /
• 2020

전자전의 레이더 신호식별은 신호수신기가 생성한 PDW(Pule Description Word)를 분석해서 펄스반복 간격(PRI, Pulse Repetition Interval)을 인식하는 기술이다. 일반적으로 여러 개의 PDW를 수집해 한 번에 처리하는 배치처리 방식으로 PRI를 식별한다. 본 논문에서는 스트리밍 프로세스에 기초한 신호 특성 추출 알고리즘을 제안한다. 이 기술은 신호수신기에서 PDW를 생성할 때마다 PDW 군집이 형성되는지 조사하고, 레이더 펄스의 도착시간 차이(difference of TOA(Time of Arrival)) 히스토그램을 만들고, 집중도를 기반으로 프레임 PRI를 구하고, 스태거 단계 수를 결정한다. 실험에 의하여 군집의 크기가 증가함에 따라 안정된 인식 결과를 도출한다는 것을 입증했다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제16권11호
• /
• pp.3761-3779
• /
• 2022

The performance of existing recognition algorithms for binary phase shift keying (BPSK) and quadrature phase shift keying (QPSK) signals degrade under conditions of low signal-to-noise ratios (SNR). Hence, a novel recognition algorithm based on features in the graph domain is proposed in this study. First, the power spectrum of the squared candidate signal is truncated by a rectangular window. Thereafter, the graph representation of the truncated spectrum is obtained via normalization, quantization, and edge construction. Based on the analysis of the connectivity difference of the graphs under different hypotheses, the sum of degree (SD) of the graphs is utilized as a discriminate feature to classify BPSK and QPSK signals. Moreover, we prove that the SD is a Schur-concave function with respect to the probability vector of the vertices (PVV). Extensive simulations confirm the effectiveness of the proposed algorithm, and its superiority to the listed model-driven-based (MDB) algorithms in terms of recognition performance under low SNRs and computational complexity. As it is confirmed that the proposed method reduces the computational complexity of existing graph-based algorithms, it can be applied in modulation recognition of radar or communication signals in real-time processing, and does not require any prior knowledge about the training sets, channel coefficients, or noise power.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
• /
• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
• /
• pp.257-260
• /
• 2000

In modern battlefield situation, radar and infrared sensors may be located on aircraft having limited computational resources available for real-time computer processing. Hence sensor images are transmitted typically to central stations for processing and automatic target recognition/detection. Owing to the limited bandwidth channels that are typically available between the aircraft and processing stations, images are compressed prior to transmission to facilitate rapid transfer. In this paper we examine the problem of compressing sensor data for transmission, given that target recognition is the end goal. Performance result shows that the front-end target recognition system achieves a relatively high level of performance as well as a high compression ratio.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.130-137
• /
• 2008

본 논문은 레이다 표적 인식에서 레이다 산란신호에 대한 3차원 산란점 추출을 위한 고해상도 기법에 대해 기술하고 있다. 또한, 3차원 산란점 추출에서 신호의 극점을 획득하기 위해 3차원 짝 맞춤 절차를 소개하고 있다. 짝 맞춤 절차는 기존의 일반적인 방법보다 더 정확하고 견고한 특징을 가지고 있다. 3차원 산란점을 추출하기 위해서는 우선 주어진 3차원 레이다 산란 데이터로부터 상호 분산 행렬을 생성해야 한다. 그리고 matrix pencil 기법을 이용하여 3차원 산란점을 추출한다. 본 논문에서 MSSP를 이용하여 상호 분산 행렬을 생성하였으며, 관측 행렬은 sparse scanning order conception 방법을 이용하여 만들었다. 제시한 기법의 성능을 보여주기 위해서 본 논문에서는 이상적인 점 산란체를 생성하여 이에 대한 결과를 보여주고 있다.

• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.475-483
• /
• 2019

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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.61-69
• /
• 2018

본 논문에서는 밀리미터파대역의 공대지 레이다에서 이중 편파 채널을 활용한 지상 표적을 식별하기 위한 방법을 제안한다. 먼저 공대지 레이다의 조우 상황에서 Push-Broom 표적 탐지 방법을 설명하고 수신 신호를 모델링한다. 시간 영역 스펙트럼 추정 기법인 RELAX 알고리즘을 이용하여 산란점을 추출하고 표적의 특성 벡터를 생성하였다. 그리고 이를 기반으로 각각의 4표적에 대한 DB를 구성하였다. 제안하는 방법으로 표적 식별 시뮬레이션을 수행한 결과 이중 편파 채널의 데이터를 이용하면 단일 채널에 비해서 표적 식별률이 최대 15% 이상 높아지는 것을 확인할 수 있었다.