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I. 서 론
레이다는 일정한 영역을 지속적으로 탐색하며 해당 영역에서 수신되는 표적 신호를 기반하여 추적을 수행하는 장비이다. 탐색 중 수신된 표적 신호는 검증 과정을 거쳐 추적 단계로 전환되게 된다. 탐색 간 지형이나 해수면에서 생성되는 신규 표적 신호는 강하고 지속적인 신호로 레이다의 자원을 소모하게 만들며, 신규 표적 탐지 지연이나 추적 중인 표적에 대한 추적 소실 등 문제를 초래할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 최근 추적 정확도 향상을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 참고문헌 [1]은 다중 표적의 입사각을 정확히 추정하기 위한 알고리즘을 제안하였으며, 참고문헌 [2]는 폭우 클러터 표적 신호 제거 알고리즘을 제안했으며, 참고문헌 [3]은 탐색빔의 연관 관계를 형성하여 오탐 신호를 제거하는 알고리즘을 제안하였다.
이러한 기법들은 정상 표적의 추적 정확도 향상 및 오탐 신호를 제거할 수 있으나, 실시간 운용에 적용하기 어렵거나, 오탐 식별에 대한 정확도가 떨어질 수 있다. 이에 본 논문에서는 탐색 과정에서 수신된 표적 신호를 누적하여 오탐 발생을 억제하는 방안을 제안한다. 탐색빔 각각에서 수신되는 표적 신호를 누적하고, 이전에 발생한 신호와 비교하여 오탐 표적 신호를 억제하였다. 또한 실제 운용 상황에서 생성된 신규 표적의 개수를 바탕으로 제안한 알고리즘의 성능을 평가하였다.
II. 오탐 신호 억제 알고리즘
그림 1은 제안하는 오탐 신호 억제 알고리즘의 블록 다이어그램을 나타낸다. 생성된 빔그리드의 전체 탐색 빔 목록을 순회하며 수신한 표적 신호가 기존에 존재하는 표적일 때 조건 비교를 통해 표적 신호를 제거하거나 혹은 신규 표적으로 생성하도록 한다.
제안하는 오탐 신호 억제 알고리즘은 그림 1과 같이 동작한다. 그림 2에서 MinAz, MaxAz, MinEl, MaxEl, BWAz, BWEl은 탐색 영역 설정을 위한 방위각(AZ), 고각(EL), 빔 폭(BW)에 대한 설정값이며, Z(k)는 k번째 탐색데이터 세트이다. 또한 TAcc는 오탐 신호로 판단하기 위한 임계치를 나타내며 DnSupp 및 DSupp는 알고리즘을 수행한 후 생성된 표적과 제거된 표적들의 세트이다. G는 탐색 영역에 대한 설정 값으로 생성된 빔그리드를 의미하며, C는 탐색빔 개수를 의미한다. H 는 탐색데이터 누적을 위한 변수이며 Dk는 k번째 탐색에서 생성된 표적 데이터세트를 의미한다. 먼저 레이다는 탐색 영역 설정을 위한 설정값을 기반으로 빔그리드를 생성하고 탐색데이터 누적을 위한 변수를 초기화한다. 이후 최대 K번 탐색을 수행하며 각각 탐색마다 표적 신호를 누적한다. 누적된 표적 신호는 임곗값에 따른 표적 신호 추출을 수행하게 되고 이를 알고리즘의 결과로 반환한다.
그림 3은 빔그리드를 생성하는 알고리즘을 나타내며, △Az 및 △El는 빔 폭(BW)에 따라 생성할 탐색 빔의 간격을 의미하고, θAz 및 θEl은 생성된 탐색 빔의 각도를 의미한다. Row 와 Col은 빔그리드의 행과 열을 의미한다. 최소 고각부터 최대 고각까지 순회하며 탐색 빔그리드를 생성하게 되며, 각각 탐색빔별 beamId를 설정한다. 전체 빔그리드가 생성되면 생성된 빔그리드 G와 및 총 탐색빔 개수 C를 반환한다.
그림 4는 데이터 누적을 위한 변수를 초기화하는 알고리즘을 보여준다. 탐색빔 개수 C만큼 순회하며 데이터 누적을 위한 변수 공간을 초기화한다.
그림 5는 k번째 탐색에서 수집된 데이터 처리 알고리즘을 보여준다. 먼저 빔그리드 G를 순회하며 탐색빔 g에 해당하는 데이터 zg를 Z(k)에서 가져온다. 여기서 Z(k)는 k 번째 탐색에서 수집된 탐색빔 데이터 전체를 의미하며, 수신한 신호 zg가 표적 신호로 판단되는 경우, 이를 탐색빔 g의 표적 신호로 추가한다. 전체 빔그리드인 G를 순회하며 각각 탐색빔 g에 대해 수신한 표적 신호를 계산하고 이를 Dk에 포함하도록 한다. 여기서 Dk는 k번째 탐색에서 생성된 표적 데이터세트를 의미하며 이를 기반으로 신호 누적을 통해 오탐 및 정탐 여부를 판단하게 된다.
그림 6은 탐색 간 생성된 표적 신호를 누적하는 알고리즘을 보여준다. k번째 데이터세트 Dk를 순회하며 각각 탐색빔 g를 획득한다. 이후 탐색빔 g에 해당하는 누적된 표적 데이터 hg를 누적 데이터 맵 H에서 추출하여 이를 이전 표적 데이터 sprev에 설정하고, 현재 표적 데이터 목록 g.targetSignals을 순회하며 현재 표적 데이터인 scur로 설정한다. 이후 식 (1)을 이용하여 이전 표적과 현재 표적의 비교 결과를 q로 저장한다. 동일한 표적으로 판단하였을 때 현재 탐색빔 g 및 이전 표적 데이터 위치 hg에 누적하도록 한다.
식 (1)에서 e는 파형별 해상도이며, w는 변수 p에 대한 가중치, r은 표적 신호의 거리, u,v는 각각 표적의 각도 성분이다. 이는 탐색간 사용하는 파형 및 레이다 설계 간 반영한 정보를 활용하였다.
그림 7은 데이터 누적을 통해 표적 신호를 획득하는 알고리즘을 보여준다.
전체 누적된 표적 데이터 맵 H에서 각 탐색빔 g에 해당하는 표적 신호 목록을 순회하며 표적 신호 zg가 임곗값 TAcc를 만족하지 못한 표적 정보를 DnSupp에, 만족한 표적 신호를 추가하고 종료한다.
III. 성능분석
실제 운용 환경에서 운용 시험을 통해 알고리즘의 성능을 분석하였다. 시험을 위해 표 1과 같은 설정값을 사용하였으며, 레이다 운용 위치는 해수면이 보이는 개활지에 고정되어 있으며 TAcc={3, 5, 10}에 따라 시험을 시행했다. 또한 레이다에서 사용한 잡음 신호는 레이다 배치 당시 측정한 값에 기반하여 표적 신호를 추출하도록 하였다.
| Experimental configuration | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| MinAz | MaxAz | MinEl | MaxEl | BWAz | BWEl |
| 170 | 220 | 0 | 10 | 1 | 1 |
먼저 TAcc=5때의 분석 결과는 그림 8과 같다. k=1…50에 따라 생성되는 신규 표적의 개수 DnSupp는 지속적으로 감소했으며, k값이 증가함에 따라, 오탐으로 판단되는 D(Supp) 값은 증가하였다.
이를 기반으로 자원율을 식 (2)와 같이 계산하였다. 식 (2)에서 DnSupp (k) 및 Draw (k)는 k번째 탐색에서 생성된 모든 표적 신호 중 누적 판단 이후 신규로 판단된 표적들의 개수이다.
이를 바탕으로 자원 누적을 통해 오탐으로 판단한 표적의 비율을 분석한 결과는 그림 9과 같다. 먼저 TAcc=3의 경우 k=50일 때 약 38 %의 오탐을 억제하는 효과가 있었으며, TAcc=10의 경우 같은 시점에서 약 35 %의 오탐을 억제하였음을 확인하였다.
k=1…50까지 모든 경우에 관한 결과는 그림 10과 같이 정리할 수 있다. 모든 TAcc의 경우에서 신규 표적으로 판단되는 표적의 개수는 감소하였으며, 오탐 표적으로 판단되는 표적의 개수는 증가하였다.
그림 11은 연관 관계 기반 오탐 억제 알고리즘과 본 논문에서 제안한 알고리즘의 시간복잡도에 대한 성능 분석을 수행한 결과이다. 이때 N은 생성된 표적 신호의 개수이며, G는 연관된 빔의 개수를 나타내며 시간복잡도 계산을 위해 연관된 빔의 개수는 6개로 가정하였다. 이때 연관 관계 기반 오탐 누적 방식의 경우 연관된 빔들과 생성된 표적의 정보 전체에 대해 비교를 수행해야 하므로 시간복잡도는 O(NG)가 되며, 본 논문에서 제안한 방식은 생성된 표적들의 개수만 비교하므로 O(N)의 시간복잡도를 갖게 된다. 따라서 본 논문에서 제안한 방식이 실시간 운용에 적합함을 검증하였다.
IV. 알고리즘 분석 및 논의
제안한 알고리즘은 이전에 발생한 표적 신호와 신규로 발생한 표적 신호의 거리, 각도 성분의 비교를 통해 오탐 표적에 대한 억제를 수행한다. 이 경우 정상 표적을 오탐으로 판단하게 될 가능성이 존재한다. 따라서 시뮬레이션 환경에서 다음과 같은 총 3가지 경우에 대한 분석을 수행하였다. (1) 표적이 50m/s로 이동하는 표적, (2) 회전 기동을 수행하는 표적, (3) 이동 중인 표적이 중간에 멈추었다가 다시 기동하는 경우, 먼저 (1)의 상황에서 표적에 대한 추적 유지 및 시뮬레이션 표적의 거리, 방위각, 고각 정보는 그림 12와 같으며, 거리, 방위각, 고각에 대한 추적 정보가 정상임을 확인하였다.
그림 13은 (2)의 경우에 대한 추적 정보와 궤적 정보를 비교한 그림이다. 표적이 회전 기동을 수행할 때 대해서도 표적 추적을 정상적으로 유지함을 확인하였다. 그림 14는 (3)의 경우에 대한 추적 정보와 시뮬레이션 궤적 정보를 비교한 그림이다. 이 경우 표적이 이동 중 멈추었다가 기동을 다시 수행하는 경우이며 이때 표적 정보가 정지한 순간 추적 정보를 소실하였으나, 이후 기동을 수행하고 나서 정상적으로 추적을 수행함을 확인하였다. 따라서 표적이 저속으로 기동하거나 중간에 정지하는 경우가 아니라면 추적 정보를 정상 유지함을 검증하였다.
그림 15는 TAcc 설정을 위한 표적 신호들의 분포를 보여준다. 실제 수집된 표적 신호들에 대해 방위각 170°～215°에 대하여 1～7 km까지 탐색간 수집된 모든 표적 신호를 나타낸 것이다. 먼저 노란색으로 보이는 표적 신호들은 100회 이상(2 이상) 동일한 위치에서 수집된 표적 신호이며 히트맵 수치가 0.8～1.2 사이에 있는 표적들은 6～12회 동일한 위치에서 발생한 표적 신호들이다. 따라서 TAcc 값을 5 이상으로 설정하면 대부분의 고정 표적들의 신호를 억제할 수 있다. 하지만 레이다의 운용 환경이나 배치 지역에 따른 최적의 TAcc 값을 사전에 분석하는 것이 필요할 수 있다.
