KR101235059B1 - Apparatus and method for recognizing radar intra-pulse modulation type - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 변조 형태 식별 장치 및 방법에 관한 것으로, 상세하게는 레이더 수신 신호의 NM, FSK, PSK, LFM, NLFM 변조 형태를 신뢰성 있게 식별할 수 있는 변조 형태 식별 장치 및 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a modulation type identification device and method, and more particularly, to a modulation type identification device and method capable of reliably identifying the NM, FSK, PSK, LFM, NLFM modulation type of the radar received signal.
전자전 지원 시스템은 고밀도 전자파 신호 환경에서 레이더 신호를 탐지/식별하기 위한 시스템이다. 상기 탐지/식별을 위하여 전자전 지원 시스템은 전방위로부터 수신되는 레이더 신호를 수신하고 펄스단위 변수 제원을 실시간으로 측정하여, 다중 신호가 혼재된 수집 펄스열 데이터에서 신호의 연속성, 규칙성 및 상관성을 가지는 각 레이더 신호원을 분리한다. 또한, 각 레이더 신호원의 펄스열에 대해 펄스간 및 펄스내 변조 특성을 분석하고, 최종적으로 내장하고 있는 식별 라이브러리와 비교하여 레이더 신호를 식별한다. The electronic warfare support system is a system for detecting / identifying radar signals in a high density electromagnetic wave signal environment. For the detection / identification, the electronic warfare support system receives the radar signals received from all directions and measures the pulse unit variable specifications in real time, so that each radar has continuity, regularity and correlation of the signals in the mixed pulse train data mixed with multiple signals. Disconnect the signal source. In addition, the pulse strings of the radar signal sources are analyzed for inter-pulse and intra-pulse modulation characteristics, and the radar signals are identified by comparison with the identification library.
최근에는, 레이더 기술의 점진적 발전과 전자파 신호를 사용하는 전자 장비의 급격한 증가 추세로 인하여, 각 신호원을 정확하게 식별하기가 힘들어 지고 있다.Recently, due to the gradual development of radar technology and the rapid increase of electronic equipment using electromagnetic signals, it is difficult to accurately identify each signal source.
특히, 레이더 신호의 펄스내 변조 형태는 전자전 지원 시스템에서의 신호탐지 및 식별 능력 향상에 기여할 수 있는 중요한 식별 변수이다. 따라서, 잡음에 강건하고 인식률을 높일 수 있는 펄스내 변조형태 인식 방법이 고려될 수 있다.In particular, the intrapulse modulation form of the radar signal is an important identification variable that can contribute to signal detection and identification in the electronic warfare support system. Therefore, an intra-pulse modulation type recognition method that is robust to noise and can increase recognition rate may be considered.
한국등록특허공보 제0761795호에는 형태 구분자들을 정의 및 제안하고, 수신신호로부터 PRI시퀀스를 생성한 상태에서 상기 정의한 형태구분자1과 형태구분자2를 통해 지터 PRI 변조형태인지 또는 스태거 PRI 변조형태인지를 용이하게 인식할 수 있고, 형태구분자3과 형태구분자4를 통해 슬라이딩 PRI 변조형태인지 또는 워블레이티드 PRI 변조형태인지 또는 D&S PRI 변조형태인지를 인식할 수 있는 방법이 개시되고 있다. 그러나, NM, FSK, PSK, LFM, NLFM 변조 형태를 식별할 수 있는 방안에 대해서는 개시되지 않고 있다.
Korean Patent Publication No. 0761795 defines and proposes a form delimiter and determines whether it is a jitter PRI modulated form or a staggered PRI modulated form through the
본 발명은 레이더 수신 신호의 NM, FSK, PSK, LFM, NLFM 변조 형태를 신뢰성 있게 식별할 수 있는 변조 형태 식별 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다.The present invention is to provide a modulation type identification device and method capable of reliably identifying the NM, FSK, PSK, LFM, NLFM modulation type of the radar received signal.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
It is to be understood that both the foregoing general description and the following detailed description are exemplary and explanatory and are not intended to limit the invention to the precise forms disclosed. Other objects, which will be apparent to those skilled in the art, It will be possible.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 변조 형태 식별 장치는 수신 레이더 신호의 분석 대상 PDW(Pulse Description Word)로부터 IQ를 읽어와 하나 이상의 I정보와 Q정보를 생성하는 생성부 및 상기 생성된 I정보와 Q정보로부터 수신 레이더 신호의 펄스내 변조 형태를 식별하는 식별부를 포함할 수 있다.Modulation type identification apparatus of the present invention for achieving the above object is a generation unit for reading the IQ from the PDW (Pulse Description Word) to analyze the received radar signal to generate one or more I information and Q information and the generated I information And an identification unit for identifying an intra-pulse modulation type of the received radar signal from the Q information.
이때, 상기 분석 대상 PDW는 상기 수신 레이더 신호의 복수의 PDW 및 IQ정보로부터 펄스내 변조 분석을 위해 선정된 PDW일 수 있다.In this case, the analysis target PDW may be a PDW selected for intra-pulse modulation analysis from a plurality of PDWs and IQ information of the received radar signal.
또한, 상기 식별부는 상기 생성된 I정보와 Q정보에 FFT(Fast Fourier Transform) 연산 및 STFT(Short Time Fourier Transform) 연산을 적용하여 상기 수신 레이더 수신 신호의 NM 변조 형태 여부를 식별할 수 있다.The identification unit may identify whether the received radar received signal is NM modulated by applying a fast fourier transform (FFT) operation and a short time fourier transform (STFT) operation to the generated I information and Q information.
여기서, 상기 식별부는, 해밍 윈도우를 이용하여 상기 FFT 연산 결과를 포락선 검파하고, 정규화한 임계값 TPBW 이상의 주파수 대역을 계산하여 의사 대역폭 PBW를 구한 다음 해당 IQ의 펄스폭과 곱하여 특징 인자 PBT를 산출하는 PBT 산출부, 상기 포락선 검파 결과를 데시벨 단위로 변환한 후 임계값 TPBW _ dB 이상의 주파수 대역을 계산하여 의사 대역폭 PBWdB를 해당 IQ의 펄스폭과 곱하여 특징 인자 PBTdB를 산출하는 PBTdB 산출부, 상기 PBTdB가 임계값 TBPWdB보다 크면 상기 I정보와 Q정보를 갖는 복소수를 제곱하지 않고, 작으면 상기 복소수를 제곱하는 IQ 처리부, 상기 IQ 처리부의 연산 결과를 입력으로 하는 STFT 연산 결과인 차원 배열을 정규화하고 임계값 TStftMag 이상이면 1, 미만이면 0으로 변환하여 바이너리 행렬을 생성하고 모든 행의 값을 합한 1차원 배열을 생성한 후 행의 크기와 비교하여 같으면 Fc를 1로, 같지 않으면 0으로 설정하여 특징 인자 Fc를 연산하는 Fc 산출부 및 상기 특징 인자 PBT, PBTdB, Fc와 NM 변조 형태의 임계값들을 비교하여 Fc가 1이면서 상기 PBT 또는 PBTdB가 해당 임계값보다 작으면 NM 변조 형태로 식별하고 그렇지 않으면 FSK, PSK, LFM, NLFM 변조 형태로 식별하는 NM 식별부를 포함할 수 있다.Here, the identification unit envelopes the FFT calculation result using a Hamming window, calculates a pseudo bandwidth PBW by calculating a frequency band equal to or greater than a normalized threshold value T PBW, and multiplies the pulse width of the corresponding IQ to calculate a feature factor PBT. PBT calculating unit, PBT dB calculation for calculating the after converting the envelope detection result in decibels threshold T PBW _ calculates the dB or more frequency bands the pseudo bandwidth PBW dB multiplied with the corresponding IQ pulse width characteristic parameters PBT dB to When the PBT dB is greater than the threshold value TBPW dB , an IQ processing unit for squaring the complex number having the I information and the Q information, and if the PBT dB is smaller, an STFT calculation result for calculating the operation result of the IQ processing unit as an input. a one-dimensional array of normalized dimensions and if the threshold T StftMag one or more, less than converts to 0 produce a binary matrix and the combined values of all lines Equal as compared to the size of the line after generating the column F c to do to one, equal to set to zero for computing a feature parameter F c F c calculating unit and the feature factor PBT, PBT dB, F c and NM modulation type by the comparison of the threshold value while F c is 1, the PBT or PBT dB is less than the threshold, if identified by the NM modulation type, otherwise may comprise FSK, PSK, LFM, NLFM identified NM identifying a modulation type parts .
또한, 상기 식별부는, 상기 수신 레이더 수신 신호가 NM 변조 형태가 아닌 경우 해밍 윈도우를 이용하여 상기 FFT 연산 결과를 포락선 검파하여 정규화한 포락선에서 임계값 TEnvMag를 넘는 주파수 그룹의 수 Gc1을 산출하는 Gc1 산출부, 주파수별 크기가 임계값 TStftMag2를 넘는 그룹의 수 Gc2를 산출하는 Gc2 산출부 및 상기 Gc1 또는 Gc2가 임계값 TPeakNum 이상이면 상기 수신 레이더 수신 신호를 FSK 변조 형태로 식별하는 FSK 식별부를 포함할 수 있다.The identification unit calculates the number of frequency groups G c1 exceeding a threshold T EnvMag in the envelope normalized by envelope detection of the FFT calculation result using a Hamming window when the received radar received signal is not an NM modulation type. G c1 calculating unit, G c2 calculating unit for calculating the number of groups G c2 whose frequency size exceeds the threshold T StftMag2 , and when the G c1 or G c2 is equal to or larger than the threshold T PeakNum, the received radar received signal is converted into an FSK modulation form. It may include an FSK identification unit to identify with.
여기서, 상기 식별부는 상기 수신 레이더 수신 신호가 FSK 변조 형태가 아닌 경우 상기 생성된 I정보와 Q정보를 이용하여 순시 위상차를 연산하고, 상기 순시 위상차를 이용하여 PSK 변조 형태를 식별할 수 있다.The identification unit may calculate an instantaneous phase difference by using the generated I information and Q information when the received radar received signal is not an FSK modulation type, and identify the PSK modulation type by using the instantaneous phase difference.
이때, 상기 식별부는, 상기 생성된 I정보와 Q정보를 이용하여 순시 위상차를 연산하고 상기 순시 위상차의 첨도(kurtosis)를 연산하여 특징 인자 Kf를 산출하는 Kf 산출부, 상기 순시 위상차를 정규화하고 전역 최대값 및 전역 최소값의 인덱스를 구하고, 상기 전역 최대값 또는 전역 최소값의 인덱스에서 좌우 Np개를 검색하여 임계값 TPeakValue 이상 차이가 좌우 모두 존재하는지 확인하고 존재하면 특징 인자 Pe를 1로 설정하고, 존재하지 않으면 Pe를 0으로 설정하는 Pe 설정부, 상기 순시 위상차를 미디언 필터(Median Filter)로 필터링하고 분산을 구하여 특징 인자 Vf를 산출하는 Vf 산출부 및 상기 특징 인자 Kf, Pe, Vf를 PSK 변조 형태의 임계값들과 비교하여 Pe가 1이고, Kf가 해당 임계값 이상이고, Vf가 해당 임계값 이하이면 상기 수신 레이더 수신 신호를 PSK 변조 형태로 식별하고, 그렇지 않으면 LFM, NLFM 변조 형태로 식별하는 PSK 식별부를 포함할 수 있다.In this case, the identification unit, K f calculation unit for calculating the instantaneous phase difference by using the generated I information and Q information, calculates the kurtosis of the instantaneous phase difference, and calculates a feature factor K f , normalizing the instantaneous phase difference and obtaining an index of the global maximum and the global minimum, when the entire right and left from the maximum value or index of the global minimum search for N p pieces to ensure that the threshold value T PeakValue differ by more than the left and right both present and present
또한, 상기 식별부는 상기 수신 레이더 수신 신호가 PSK 변조 형태가 아닌 경우 상기 FFT 연산 결과를 이용하여 생성된 순시 위상차를 이용하여 1차 선형 함수 형태의 템플릿 데이터를 생성하고 상관 관계를 비교하여 생성된 특징 인자 Cc1, Cc2를 임계값들과 비교하여 LFM 변조 형태와 NLFM 변조 형태를 식별할 수 있다.In addition, the identification unit is generated by generating the template data of the linear linear function form and comparing the correlation using the instantaneous phase difference generated using the result of the FFT operation when the received radar received signal is not PSK modulation type The factors C c1 , C c2 can be compared with the thresholds to identify the LFM modulation type and the NLFM modulation type.
이때, 상기 식별부는, 상기 FFT 결과를 해밍 윈도우를 통해 포락선 검파하고 임계값 TFFTMag이하의 정보는 노이즈로 판단하고 그 값들을 0으로 변환하는 노이즈 처리부, 상기 노이즈가 제거된 FFT 결과를 이용하여 IFFT를 수행하고 새로운 IQ 데이터를 생성하는 데이터 생성부, 상기 새로운 IQ 데이터를 이용하여 순시 위상을 구하고 N-Overlapping Phase Difference 연산을 통해 잡음의 영향이 감소된 순시 위상차를 산출하는 순시 위상차 산출부, 상기 N-Overlapping Phase Difference 연산 결과를 이용하여 이산 웨이블릿 변환(DWT, Discrete Wavelet Transform) 또는 해밍 윈도우 연산을 통해 잡음의 영향이 감소된 순시 위상차를 생성하는 순시 위상차 생성부, 상기 생성된 순시 위상차를 정규화하고 임계값 TMax 이상의 국소 최대값과 상기 국소 최대값의 인덱스를 획득하는 최대값 인덱스 획득부, 상기 생성된 순시 위상차를 정규화하고 임계값 TMin 이하의 국소 최소값과 상기 국소 최소값의 인덱스를 획득하는 최소값 인덱스 획득부, 상기 국소 최대값의 인덱스, 국소 최소값의 인덱스를 순차 정렬하고 최소-최대 또는 최대-최소로 연결되는 쌍을 찾고 각 쌍의 차이를 구해 최대 차이가 나는 쌍을 연산하는 쌍 연산부, 상기 최대 차이가 나는 쌍을 이루는 국소 최대값의 인덱스와 국소 최소값의 인덱스를 이용하여 기울기와 절편을 구해 1차 선형 함수 템플릿 데이터를 생성하는 템플릿 생성부, 상기 1차 선형 함수 템플릿 데이터와 최대 차이가 나는 국소 최대값의 인덱스와 국소 최소값의 인덱스 사이에 해당하는 순시 위상차를 이용하여 상관 계수 연산과 RMSE(Root Mean Square Error) 연산을 적용하여 특징 인자 Cc1, Cc2를 산출하는 Cc12 산출부 및 상기 특징 인자 Cc1, Cc2를 대응하는 임계값 TCc1, TCc2와 비교하여 특징 인자 Cc1이 해당 임계값 이하이고, 특징이자 Cc2가 해당 임계값 이상이면 LFM 변조 형태로 식별하고 그렇지 않으면 NLFM 변조 형태로 식별하는 LFM 식별부를 포함할 수 있다.In this case, the identification unit detects the envelope of the FFT result through a Hamming window, and determines that the information below the threshold T FFTMag is noise and converts the values to 0, and IFFT using the noise-free FFT result. A data generator for generating a new IQ data, obtaining an instantaneous phase using the new IQ data, and calculating an instantaneous phase difference in which the influence of noise is reduced through an N-Overlapping Phase Difference operation; -Instantaneous phase difference generator for generating instantaneous phase difference with reduced noise effect through Discrete Wavelet Transform (DWT) or Hamming window operation using Overlapping Phase Difference result, normalizing the generated instantaneous phase difference and threshold the maximum index value to obtain a value equal to or greater than T max local maximum value and the index of the local maximum value An acquiring unit, normalizing the instantaneous phase difference generated sequentially align the threshold local minimum value of T Min or less and the minimum index obtaining unit, wherein the local index of the maximum value to obtain an index of the local minimum value, the index of the local minimum value and the minimum - Pair calculation unit for finding a pair that is connected to the maximum or maximum-minimum, calculates the difference between each pair, and calculates the pair with the maximum difference, using the index of the local maximum value and the local minimum value of the pair with the maximum difference A template generation unit for generating linear linear function template data by obtaining the intercept and intercepts, and using the instantaneous phase difference corresponding to the index between a local maximum value and an index of a local minimum value different from the first linear function template data. C c12 calculation unit for calculating feature factors C c1 and C c2 by applying the operation and the root mean square error (RMS) operation And comparing the feature factors C c1 and C c2 with corresponding thresholds T Cc1 and T Cc2 and identifying the feature factor C c1 as being less than or equal to the threshold, and characterized by LFM modulation if the feature and C c2 are greater than or equal to the threshold. If not, it may include an LFM identifier for identifying in the form of NLFM modulation.
한편, 본 발명의 변조 형태 식별 방법은 레이더 신호의 펄스내 변조분석을 수행하기 위해 다수의 레이더 신호의 PDW(Pulse Description Word)와 IQ 정보로부터 펄스내 변조 분석을 위한 최적의 PDW가 선정되면 해당 PDW의 IQ 데이터를 획득하는 단계, 상기 획득된 IQ 데이터를 이용하여 FFT, STFT 연산을 수행하고 그 결과를 이용하여 특징 인자 PBT, PBTdB, FC를 생성하고 대응하는 임계값과 비교하여 NM 변조 형태와 FSK, PSK, LFM, NLFM 변조 형태를 식별하는 단계, 상기 FFT, STFT 연산결과를 이용하여 특징 인자 Gc1와 Gc2를 생성하고 대응하는 임계값과 비교하여 FSK 변조 형태와 PSK, LFM, NLFM 변조 형태를 식별하는 단계, 상기 IQ 데이터를 이용하여 순시 위상차를 산출하고 이를 이용하여 특징 인자 Kf, Pe 및 Vf를 생성하고 대응하는 임계값과 비교하여 PSK 변조 형태와 LFM, NLFM 변조 형태를 식별하는 단계 및 상기 FFT 연산 결과를 이용하여 잡음의 영향이 감소된 새로운 IQ를 생성하고, 이를 이용하여 순시 위상과 순시 위상차를 연산한 후, Denoising process를 수행하여 잡음의 영향이 감소된 순시 위상차를 생성 이용하여 국소 최대값과 상기 국소 최대값의 인덱스, 국소 최소값과 상기 국소 최소값의 인덱스를 연산하여 1차 선형 함수 형태의 템플릿 데이터를 생성하고 상관 관계를 비교하여 특징 인자 Cc1, Cc2를 생성하고 대응하는 임계값과 비교하여 LFM 변조 형태와 NLFM 변조 형태를 식별하는 단계를 포함할 수 있다.On the other hand, the modulation mode identification method of the present invention, if the optimal PDW for intra-pulse modulation analysis is selected from the pulse description word (PDW) and IQ information of a plurality of radar signals to perform the intra-pulse modulation analysis of the radar signal, the corresponding PDW Acquiring the IQ data, performing FFT and STFT operations using the obtained IQ data, and using the result to generate the feature factors PBT, PBT dB , and F C and compare them with corresponding thresholds to form NM modulation. And identifying the FSK, PSK, LFM, and NLFM modulation types, and generating the feature factors G c1 and G c2 using the FFT and STFT calculation results and comparing them with the corresponding thresholds. Identifying a modulation type, calculating an instantaneous phase difference using the IQ data, and using the feature factors K f , P e Generating a V f and identifying a PSK modulation type and an LFM and NLFM modulation type by comparing with a corresponding threshold value, and using the result of the FFT operation to generate a new IQ with reduced noise effect, using the instantaneous After calculating the phase and the instantaneous phase difference, the denoising process is performed to generate the instantaneous phase difference with reduced noise effects, and then calculate the local maximum value, the index of the local maximum value, the local minimum value, and the index of the local minimum value. Generating template data in the form of a linear function and comparing the correlations to generate feature factors C c1 , C c2 and compare with a corresponding threshold to identify the LFM modulation type and the NLFM modulation type.
이때, 상기 FFT 연산은 다음의 수학식으로부터 FFT 연산 결과 Xk를 산출할 수 있다.In this case, the FFT operation may calculate the FFT calculation result X k from the following equation.
여기서, 
N은 I정보와 Q정보 각각의 개수이다.N is the number of I information and Q information, respectively.
또한, 상기 STFT 연산은 다음의 수학식으로부터 STFT 연산 결과 X[l,k]를 산출할 수 있다.In addition, the STFT operation may calculate the STFT calculation result X [l, k] from the following equation.
여기서, x'는 상기 PBTdB와 임계값 TBPWdB의 비교 결과에 따라 상기 IQ 데이터를 복소수로 나타낸 x를 제곱하거나 제곱하지 않은 상태의 복소수이고,Here, x 'is a complex number of squared or unsquared x representing the IQ data as a complex number according to the comparison result of the PBT dB and the threshold value TBPW dB ,
M2는 프레임 크기(frame size, 윈도우 크기)이며,M 2 is the frame size (window size),
q는 overlapping size이고,q is overlapping size,
한편, 본 발명의 변조 형태 식별 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체에 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램으로 기록될 수 있다.
On the other hand, the modulation mode identification method of the present invention can be recorded as a program for execution in a computer on a computer-readable medium.
이상에서 설명된 바와 같이 본 발명의 변조 형태 식별 장치 및 방법은 레이더 수신 신호의 IQ 데이터로부터 수신 신호의 변조 형태를 신뢰성 있게 식별할 수 있다.As described above, the apparatus and method for identifying a modulated form of the present invention can reliably identify a modulated form of a received signal from IQ data of a radar received signal.
구체적으로 NM, FSK, PSK, LFM, NLFM 변조 형태를 순차적으로 식별 가능하며 순차적인 식별 과정에서 변조 형태가 확정되면 이후 단계를 수행하지 않아도 되므로 식별 시간을 최소화할 수 있다.Specifically, the NM, FSK, PSK, LFM, and NLFM modulation forms can be identified sequentially. If the modulation forms are determined in the sequential identification process, the identification time can be minimized since no subsequent steps are required.
결과적으로 본 발명에 따르면 전자전 지원 시스템의 레이더 신호 식별 능력을 크게 높일 수 있는 중요한 식별 변수인 펄스내 변조 형태를 정확하고 고속으로 도출할 수 있다.
As a result, according to the present invention, it is possible to accurately and quickly derive the modulation form in the pulse, which is an important identification variable that can greatly increase the radar signal identification capability of the electronic warfare support system.
도 1은 본 발명의 변조 형태 식별 장치를 나타낸 블럭도.
도 2는 본 발명의 변조 형태 식별 방법을 나타낸 흐름도.
도 3은 본 발명의 변조 형태 식별 방법에서 NM 식별 방법을 나타낸 흐름도.
도 4는 본 발명의 변조 형태 식별 방법에서 FSK 식별 방법을 나타낸 흐름도.
도 5는 본 발명의 변조 형태 식별 방법에서 PSK 식별 방법을 나타낸 흐름도.
도 6은 본 발명의 변조 형태 식별 방법에서 LFM과 NLFM의 식별 방법을 나타낸 흐름도.
도 7은 해밍 윈도우 전의 FFT 결과의 예를 나타낸 개략도.
도 8은 해밍 원도우의 예를 나타낸 개략도.
도 9는 해밍 원도우 수행 후 의사대역폭 PBW를 연산하는 예를 나타낸 개략도.
도 10은 해밍 원도우 수행 후 의사대역폭 PBWdB를 연산하는 예를 나타낸 개략도.
도 11은 NM 변조형태의 신호를 STFT 연산 후 생성되는 2차원 배열 X[l,k]의 값의 예를 나타낸 개략도.
도 12는 FSK 변조형태의 신호를 STFT 연산 후 생성되는 2차원 배열 X[l,k]의 값의 예를 나타낸 개략도.
도 13은 PSK 변조형태의 신호를 STFT 연산 후 생성되는 2차원 배열 X[l,k]의 값의 예를 나타낸 개략도.
도 14는 LFM 변조형태의 신호를 STFT 연산 후 생성되는 2차원 배열 X[l,k]의 값의 예를 나타낸 개략도.
도 15는 NLFM 변조형태의 신호를 STFT 연산 후 생성되는 2차원 배열 X[l,k]의 값의 예를 나타낸 개략도.
도 16은 NM 변조형태의 신호를 STFT 연산 후 생성되는 바이너리 행렬 B[l,k]의 예를 나타낸 개략도.
도 17은 FSK 변조형태의 신호를 STFT 연산 후 생성되는 바이너리 행렬 B[l,k]의 예를 나타낸 개략도.
도 18은 PSK 변조형태의 신호를 STFT 연산 후 생성되는 바이너리 행렬 B[l,k]의 예를 나타낸 개략도.
도 19는 LFM 변조형태의 신호를 STFT 연산 후 생성되는 바이너리 행렬 B[l,k]의 예를 나타낸 개략도.
도 20은 NLFM 변조형태의 신호를 STFT 연산 후 생성되는 바이너리 행렬 B[l,k]의 예를 나타낸 개략도.
도 21은 STFT 연산 후 생성되는 1차원 배열 X[k]의 예를 나타낸 개략도.
도 22는 임계값 이상인 주파수 그룹의 수를 연산하는 예를 나타낸 개략도.
도 23은 임계값 이상의 국소 최대값과 그 인덱스를 연산하는 예를 나타낸 개략도.
도 24는 임계값 이하의 국소 최소값과 그 인덱스를 연산하는 예를 나타낸 개략도.
도 25는 국소 최소값과 인덱스, 국소 최대값과 인덱스를 이용하여 최대 인덱스 차를 가지는 국소 최대값과 국소 최소값을 연산하는 예를 나타낸 개략도.
도 26은 최대 인덱스 차를 가지는 국소 최대값과 인덱스, 국소 최소값과 인덱스를 이용하여 1차 선형함수 형태의 템플릿 데이터를 연산하는 예를 나타낸 개략도.
도 27은 NM 변조형태의 순시 위상차 예를 나타낸 개략도.
도 28은 FSK 변조형태의 순시 위상차 예를 나타낸 개략도.
도 29는 PSK 변조형태의 순시 위상차 예를 나타낸 개략도.
도 30은 LFM 변조형태의 순시 위상차 예를 나타낸 개략도.
도 31은 NLFM 변조형태의 순시 위상차 예를 나타낸 개략도.
도 32는 주기성을 가지는 LFM 변조형태의 순시 위상차 예를 나타낸 개략도.
도 33은 NLFM 변조형태의 순시 위상차 예를 나타낸 개략도.
도 34는 주기성을 가지는 NLFM 변조형태의 순시 위상차 예를 나타낸 개략도.1 is a block diagram showing an apparatus for identifying a modulation type of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a modulation type identification method of the present invention.
3 is a flowchart illustrating an NM identification method in the modulation type identification method of the present invention.
4 is a flowchart illustrating an FSK identification method in a modulation type identification method of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a PSK identification method in the modulation mode identification method of the present invention.
6 is a flowchart illustrating a method for identifying LFM and NLFM in the method for identifying a modulation form of the present invention.
7 is a schematic diagram showing an example of the FFT result before the Hamming window.
8 is a schematic diagram illustrating an example of a hamming window.
9 is a schematic diagram illustrating an example of calculating a pseudobandwidth PBW after performing a Hamming window.
10 is a schematic diagram illustrating an example of calculating a pseudo bandwidth PBW dB after performing Hamming window.
Fig. 11 is a schematic diagram showing an example of the values of the two-dimensional array X [l, k] generated after the STFT operation on the NM modulation type signal.
Fig. 12 is a schematic diagram showing an example of the values of the two-dimensional array X [l, k] generated after the STFT operation on a signal of the FSK modulation type.
Fig. 13 is a schematic diagram showing an example of values of a two-dimensional array X [l, k] generated after a STFT operation on a signal of PSK modulation type;
Fig. 14 is a schematic diagram showing an example of the values of the two-dimensional array X [l, k] generated after the STFT operation on the LFM modulation type signal.
Fig. 15 is a schematic diagram showing an example of values of a two-dimensional array X [l, k] generated after a STFT operation on a signal of the NLFM modulation type.
Fig. 16 is a schematic diagram showing an example of a binary matrix B [l, k] generated after a STFT operation on a signal of NM modulation type.
Fig. 17 is a schematic diagram showing an example of the binary matrix B [l, k] generated after the STFT operation on the signal of the FSK modulation type.
18 is a schematic diagram showing an example of a binary matrix B [l, k] generated after a STFT operation on a signal of PSK modulation type;
Fig. 19 is a schematic diagram showing an example of a binary matrix B [l, k] generated after an STFT operation on a signal of LFM modulation type;
20 is a schematic diagram showing an example of a binary matrix B [l, k] generated after a STFT operation on a signal of the NLFM modulation type;
21 is a schematic diagram showing an example of a one-dimensional array X [k] generated after an STFT operation.
Fig. 22 is a schematic diagram showing an example of calculating the number of frequency groups equal to or greater than a threshold value.
Fig. 23 is a schematic diagram showing an example of calculating a local maximum value above a threshold and its index;
Fig. 24 is a schematic diagram showing an example of calculating a local minimum value below a threshold and its index.
25 is a schematic diagram showing an example of calculating a local maximum value and a local minimum value having a maximum index difference using the local minimum value and the index, the local maximum value, and the index;
FIG. 26 is a schematic diagram illustrating an example of calculating template data in a linear linear function form using a local maximum value and an index having a maximum index difference, and a local minimum value and an index; FIG.
Fig. 27 is a schematic diagram showing an example of instantaneous phase difference in the form of NM modulation.
Fig. 28 is a schematic diagram showing an example of instantaneous phase difference in the form of FSK modulation.
Fig. 29 is a schematic diagram showing an example of instantaneous phase difference in the form of PSK modulation.
30 is a schematic diagram showing an instantaneous phase difference example of an LFM modulation type.
Fig. 31 is a schematic diagram showing an instantaneous phase difference example of an NLFM modulation type.
32 is a schematic diagram showing an instantaneous phase difference example of an LFM modulation type having periodicity.
33 is a schematic diagram showing an instantaneous phase difference example of an NLFM modulation type.
Fig. 34 is a schematic diagram showing an example of instantaneous phase difference of an NLFM modulation type having periodicity.
이하, 본 발명의 변조 형태 식별 장치 및 방법에 대하여 도면을 참조하여 보다 상세하게 설명한다.EMBODIMENT OF THE INVENTION Hereinafter, the modulation form identification apparatus and method of this invention are demonstrated in detail with reference to drawings.
도 1은 본 발명의 변조 형태 식별 장치를 나타낸 블럭도이다.1 is a block diagram showing an apparatus for identifying a modulation type of the present invention.
도 1에 도시된 변조 형태 식별 장치는 수신 레이더 신호의 분석 대상 PDW(Pulse Description Word)로부터 IQ를 읽어와 하나 이상의 I정보와 Q정보를 생성하는 생성부(100) 및 상기 생성된 I정보와 Q정보로부터 수신 레이더 신호의 펄스내 변조 형태를 NN, FSK, PSK, LFM, NLFM 순으로 식별하는 식별부(200)를 포함한다.The modulation type identification apparatus shown in FIG. 1 includes a
생성부(100)는 레이더의 수신 신호로부터 IQ 정보를 생성한다. 레이더는 복수의 신호를 수신한다. 따라서 변조 형태의 분석 대상을 선정해야 한다. 이와 같은 분석 대상의 선정은 자동적으로 이루어지거나 수동으로 이루어질 수 있다. 수신 레이더 신호의 복수의 PDW 및 IQ정보로부터 펄스내 변조 분석을 위해 선정된 PDW가 분석 대상 PDW가 된다.The
구체적으로 레이더 신호를 디지털 신호 처리하여 수신 신호의 PDW(Pulse Description Word), IQ 데이터를 획득한다. 이렇게 획득되는 PDW와 IQ 데이터는 복수가 되는데 분석 대상이 되는 PDW가 선정되면 해당 PDW의 IQ 데이터를 추출하여 이후 변조 형태 식별에 이용한다.In detail, the radar signal is digitally processed to obtain PDW (Pulse Description Word) and IQ data of the received signal. The PDW and the IQ data thus obtained are plural. When the PDW to be analyzed is selected, IQ data of the corresponding PDW is extracted and used for identification of a modulation form.
이때 선정된 PDW에서 추출되는 IQ 데이터는 다음과 같이 하나 이상의 I정보와 Q정보를 가질 수 있다.In this case, the IQ data extracted from the selected PDW may have one or more I information and Q information as follows.
I정보와 Q정보가 N개 있는 경우 
식별부(200)는 생성부(100)에서 생성된 I정보와 Q정보로부터 수신 레이더 신호의 펄스내 변조 형태를 식별한다.The
식별부에서 식별되는 변조 형태는 NN, FSK, PSK, LFM, NLFM 변조 형태일 수 있으며, 순차적으로 각 변조 형태를 식별해 나갈 수 있다. 즉, 본 발명의 변조 형태 식별 방법을 나타낸 도 2에서와 같이 생성부(100)에서 생성된 IQ 데이터를 입력받아(S 510) 먼저 수신 신호가 NM 변조 형태인지 여부를 식별한다(S 530). 만약 NM 변조 형태가 아닌 것으로 식별되면 FSK 변조 형태인지 여부를 식별한다(S 550). 만약 FSK 변조 형태가 아닌 것으로 식별되면 PSK 변조 형태인지 여부를 식별한다(S 570). 만약 PSK 변조 형태가 아닌 것으로 식별되면 LFM 변조 형태와 NLFM 변조 형태를 식별한다(S 590).The modulation type identified by the identification unit may be an NN, FSK, PSK, LFM, or NLFM modulation type, and may sequentially identify each modulation type. That is, as shown in FIG. 2, which shows a method for identifying a modulation type according to the present invention, IQ data generated by the
만약 초기 과정에서 수신 신호가 NM 변조 형태인 것으로 식별되면 이후의 FSK, PSK, LFM, NLFM 변조 형태의 식별 과정은 수행하지 않아도 된다. 이를 통해 변조 형태의 식별 과정을 간소화하고 고속화할 수 있다.If the received signal is identified as NM modulation in the initial process, subsequent identification of FSK, PSK, LFM, and NLFM modulation types does not need to be performed. This simplifies and speeds up the identification of modulation types.
예를 들어 도 1의 식별부(200)는 NM, FSK, PSK, LFM, NLFM 변조 형태를 식별하기 위해 NM 식별 수단(210), FSK 식별 수단(230), PSK 식별 수단(250), LFM 식별 수단(270)를 포함한다.For example, the
NM 식별부(210)는 생성부(100)에서 생성된 I정보와 Q정보에 FFT(Fast Fourier Transform) 연산 및 STFT(Short Time Fourier Transform) 연산을 적용하여 수신 레이더 수신 신호의 NM 변조 형태 여부를 식별한다. The
NM 식별부(210)는 구체적으로 PBT 산출부(211), PBTdB 산출부(212), IQ 처리부(213), Fc 산출부(214) 및 NM 식별부(215)를 포함할 수 있다. NM 식별부(210)의 동작은 도 3과 같다.Specifically, the
PBT 산출부(211)는 해밍 윈도우를 이용하여 FFT 연산 결과(S 531)를 포락선 검파하고 정규화한 후, 임계값 TPBW 이상의 주파수 대역을 계산하여 의사 대역폭 PBW(의사 대역폭, Pseudo Bandwidth)를 구한(S 532) 다음 해당 IQ의 펄스폭과 곱하여 특징 인자 PBT(Pseudo Bandwidth Time Product)를 산출한다(S 534).The
구체적으로, FFT 연산(S 531) 단계는 N개의 I정보, Q정보를 이용하여 다음의 수학식 1과 같이 표현되며, 그 결과 Xk를 산출한다. 참고로 이하의 수식에서 등장하는 n은 정수로 해당 수식의 범위를 만족하는 다양한 값을 갖는 것으로 한다.Specifically, the FFT operation S531 is expressed using
여기서, 
N은 I정보와 Q정보 각각의 개수이다.N is the number of I information and Q information, respectively.
PBW 연산 단계(S 532)는 FFT 연산으로 산출된 Xk의 크기(magnitude) 값들(도 7)을 윈도우 크기 M1을 갖는 수학식 2의 해밍 윈도우 wn을 통해 포락선 검파하고 정규화한(도 8) 다음 임계값 TPBW 이상인 주파수 대역을 계산함으로써 PBW를 구한다(도 9).PBW operation step (S 532) is the envelope detected and normalized the magnitude values (Fig. 7) of X k calculated by the FFT operation through the Hamming window w n of
PBT 산출 단계(S 534)는 BPW 연산 단계(S 532)에서 구해진 PBW와 대응하는 IQ 데이터의 PDW 펄스폭(PW, Pulse Width)을 곱하여 다음의 수학식 3과 같이 PBT를 구한다.The PBT calculation step (S 534) is obtained by multiplying the PDW pulse width (PW, Pulse Width) of the IQ data corresponding to the PBW obtained in the BPW calculation step (S 532) to obtain a PBT as shown in
PBTdB 산출부(212)는 PBW 연산 단계(S 532)에서의 포락선 검파 결과를 데시벨 단위로 변환한 후 임계값 TPBWdB 이상의 주파수 대역을 계산하여 의사 대역폭 PBWdB를 구한(S 533) 다음 해당 IQ의 펄스폭과 곱하여 특징 인자 PBTdB를 산출한다(S 535)(도 10).The PBT dB calculator 212 calculates the pseudo bandwidth PBW dB by converting the envelope detection result in the PBW calculation step ( S532) into a decibel unit and calculating a frequency band equal to or greater than the threshold value T PBWdB (S 533), and then corresponding IQ. The feature factor PBT dB is calculated by multiplying by the pulse width (S535) (Fig. 10).
구체적으로, PBTdB 산출 단계(S 535)는 PBWdB 연산 단계(S 533)에서 구해진 PBWdB와, 상기 PBWdB에 대응하는 IQ 데이터의 PDW 펄스폭을 곱하여 수학식 4와 같이 PBTdB(dB 스케일을 이용한 Pseudo Bandwidth Time Product)를 구한다.Specifically, PBT dB calculation step (S 535) is PBT dB (dB scale as PBW dB calculation step (S 533) PBW dB and, equation (4) multiplied by the PDW pulse width of the IQ data corresponding to the PBW dB obtained in Obtain Pseudo Bandwidth Time Product) using.
IQ 처리부(213)는 PBTdB가 임계값 TBPWdB보다 크면(S 536) IQ 데이터의 I정보와 Q정보를 갖는 복소수 xn을 제곱하지 않고(S 538), 작으면(S 536) 상기 복소수 xn를 제곱한다(S 537). 그 결과 값은 x'n으로 나타내기로 한다.If the PBT dB is larger than the threshold value T BPWdB (S 536), the
구체적으로, PBTdB 산출 단계(S 535)에서 구해진 PBWdB와 임계값 TPBWdB를 비교하여 PBWdB가 임계값 TPBWdB보다 작을 때는 수학식 5와 같이 IQ 데이터를 포함하는 복소수 xn(수학식 1 참조)을 제곱한다(S 537).Specifically, PBT dB calculation step (S 535) when compared to PBW dB and the threshold value T PBWdB the PBW dB less than the threshold value T PBWdB obtained by the complex comprising the IQ data as shown in Equation 5 x n (
PBWdB가 임계값 TPBWdB 이상일 때는 복소수 xn을 제곱하지 않고 그대로 사용한다(S 538).When PBW dB is greater than or equal to the threshold T PBWdB , the complex number x n is not squared and used as is (S 538).
Fc 산출부(214)는 IQ 처리부(213)의 연산 결과를 입력으로 하는 STFT 연산(S 539) 결과인 차원 배열을 정규화하고 임계값 TStftMag 이상이면 1, 미만이면 0으로 변환하여 바이너리 행렬을 생성하고 모든 행의 값을 합한 1차원 배열을 생성한 후 행의 크기와 비교하여 같으면 Fc를 1로, 같지 않으면 0으로 설정하여 특징 인자 Fc를 생성한다(S 540).The F c calculator 214 normalizes the dimensional array which is the result of the STFT operation (S 539) that takes the operation result of the
구체적으로, STFT 연산 단계(S 539)는 x'n과 다음의 수학식 7의 Hanning 또는 Hamming 윈도우 wn을 이용하여 수학식 7과 같이 STFT 연산을 수행한다.Specifically, the STFT operation step S539 performs an STFT operation as shown in Equation 7 using x ' n and the Hanning or Hamming window w n of Equation 7 below.
여기서, x'는 상기 PBTdB와 임계값 TBPWdB의 비교 결과에 따라 상기 IQ 데이터를 복소수로 나타낸 x를 제곱하거나 제곱하지 않은 상태의 복소수이고,Here, x 'is a complex number of squared or unsquared x representing the IQ data as a complex number according to the comparison result of the PBT dB and the threshold value TBPW dB ,
M2는 프레임 크기(frame size, 윈도우 크기)이며,M 2 is the frame size (window size),
q는 overlapping size이고,q is overlapping size,
도 11 내지 도 15는 NM, FSK, PSK, LFM, NLFM 변조 형태의 STFT 수행 후의 결과인 X[l,k]의 예를 나타낸 것이다.11 to 15 show examples of X [l, k] as a result after performing STFT in NM, FSK, PSK, LFM, and NLFM modulation forms.
주파수 연속성(Fc)를 연산/생성하는 단계(S 540)는 STFT의 연산 결과인 X[l,k]를 이용하여 다음과 같이 2차원 배열의 바이너리 행렬 B[l,k], 주파수별 크기 X[k]를 구한다.Computation / generation of the frequency continuity (F c ) (S 540) is performed by using X [l, k], which is the result of the STFT operation, as follows. Find X [k].
·2차원 배열 형태인 X[l,k]를 각 l행에 대해서 정규화하여 
·
·B[l,k]를 각 k에 대해 모든 행의 값을 더하여 X[k]를 구한다(도 21 참조).B [l, k] is added to each k for each k to find X [k] (see FIG. 21).
·그리고 다음의 수학식 8과 같이 1차원 배열 X[k]의 값 중에서 시간(l) 축의 배열의 크기(행의 크기)와 동일한 것이 있으면 주파수 연속이 있는 것으로 판단하고, 그렇지 않으면 주파수 연속성이 없는 것으로 판단한다.And as shown in Equation 8, if one of the values of the one-dimensional array X [k] is equal to the size (row size) of the array on the time (l) axis, it is determined that there is frequency continuation, otherwise there is no frequency continuity. Judging by it.
NM 식별부(215)는 수학식 9와 같이 특징 인자 PBT, PBTdB, Fc와 NM 변조 형태의 임계값들을 비교하여 Fc가 1이면서 상기 PBT 또는 PBTdB가 해당 임계값보다 작으면 NM 변조 형태로 식별하고 그렇지 않으면 FSK, PSK, LFM, NLFM 변조 형태로 식별한다(S 541).The
이상에서 살펴본 NM 식별 수단(210)의 동작 결과 NM 변조 형태와 다른 변조 형태를 구분할 수 있게 된다. 식별 결과 NM 변조 형태로 식별되면 이후 식별 과정은 중단하고 결과를 출력하면 된다. 만약 NM 변조 형태로 식별되지 않으면 다음 단계인 FSK 식별 단계(S 550)로 진행한다.As a result of the operation of the NM identification means 210 described above, it is possible to distinguish the NM modulation form from other modulation forms. If the identification result is identified as NM modulation, then the identification process can be stopped and the result can be output. If it is not identified in the NM modulation format, the process proceeds to the next step, FSK identification step (S550).
FSK 식별 단계(S 550)는 FSK 식별 수단(230)에서 수행된다.The FSK identification step S 550 is performed in the FSK identification means 230.
FSK 식별 수단(230)은 NM 식별 단계(S 530)의 FFT, STFT 연산 결과를 이용하여 특징 인자들을 생성하고 대응하는 임계값들과 비교하여 FSK 변조 형태를 식별한다. FSK 식별 수단(230)의 동작은 도 4와 같다.The FSK identification means 230 generates the feature factors using the FFT and STFT calculation results of the NM identification step S 530 and compares them with corresponding thresholds to identify the FSK modulation type. The operation of the FSK identification means 230 is as shown in FIG.
구체적으로 FSK 식별 수단(230)은 Gc1 산출부(231), Gc2 산출부(232) 및 FSK 식별부(233)를 포함할 수 있으며, 이러한 구성에 의하면 FSK, PSK, LFM, NLFM 변조 형태에서 FSK 변조 형태와 그 외 변조 형태를 식별하게 된다.Specifically, the FSK identification means 230 may include a G c1 calculation unit 231, a G c2 calculation unit 232, and an
Gc1 산출부(231)는 수신 레이더 수신 신호가 NM 변조 형태가 아닌 경우 해밍 윈도우를 이용하여 수학식 1의 FFT 연산 결과를 포락선 검파하여 정규화한 포락선(S 551)에서 임계값 TEnvMag를 넘는 주파수 그룹의 수 Gc1을 산출한다(S 552).G c1 calculating unit 231 is a frequency exceeding the threshold T EnvMag in the envelope (S 551) normalized by envelope detection of the FFT calculation result of
이때, 해밍 윈도우는 윈도우 크기 M3를 갖는다.At this time, the hamming window has a window size M 3 .
Gc2 산출부(232)는 주파수별 크기가 임계값 TStftMag2를 넘는 그룹의 수 Gc2를 산출한다. 구체적으로 Fc를 생성하는 단계(S 540)에서 구해진 X[k]를 정규화하고 임계값 TStftMag2를 넘는 그룹의 수 Gc2를 산출한다(S 553). Gc1와 Gc2를 산출하는 상황을 도 22에 나타내었다.The G c2 calculator 232 calculates the number G c2 of the groups whose size for each frequency exceeds the threshold T StftMag2 . In detail, the normalized X [k] obtained in the step of generating F c is normalized, and the number G c2 of groups exceeding the threshold value T StftMag2 is calculated (S 553). The situation of calculating G c1 and G c2 is shown in FIG. 22.
FSK 식별부(233)는 수학식 10과 같이 Gc1 또는 Gc2가 임계값 TPeakNum 이상이면 수신 레이더 수신 신호를 FSK 변조 형태로 식별한다(S 554).If G c1 or G c2 is equal to or greater than the threshold value T PeakNum, the
수신 신호가 FSK 변조 형태면 식별 결과를 출력하고 동작을 중단할 수 있다. 만약 수신 신호가 FSK 변조 형태가 아니면 PSK 식별 수단(250)에서 수행되는 PSK 식별 단계(S 570)로 진행한다.If the received signal is in the form of FSK modulation, the identification result can be output and the operation can be stopped. If the received signal is not in the form of FSK modulation, the process proceeds to the PSK identification step S 570 performed by the PSK identification means 250.
PSK 식별 수단(250)은 수신 레이더 수신 신호가 FSK 변조 형태가 아닌 경우 생성부(100)에서 생성된 I정보와 Q정보를 이용하여 순시 위상차를 연산하고, 순시 위상차를 이용하여 PSK 변조 형태를 식별한다(S 570).The PSK identifying means 250 calculates the instantaneous phase difference using the I information and the Q information generated by the
PSK 식별 수단(250)은 Kf 산출부(251), Pe 설정부(252), Vf 산출부(253) 및 PSK 식별부(254)를 포함할 수 있으며, 이때의 동작은 도 5와 같다.The PSK identification means 250 may include a K f calculator 251, a P e setter 252, a V f calculator 253, and a
Kf 산출부(251)는 생성부(100)에서 생성된 I정보와 Q정보(IQ 데이터)를 이용하여 순시 위상차를 연산하고(S 572) 순시 위상차의 첨도(kurtosis)를 연산하여 특징 인자 Kf를 산출한다(S 573)).The K f calculator 251 calculates the instantaneous phase difference by using the I information and the Q information (IQ data) generated by the generator 100 (S 572), and calculates the kurtosis of the instantaneous phase difference (Ktosis). f is calculated (S 573).
구체적으로 순시 위상차를 연산하기 위해 IQ 데이터를 이용하여 순시 위상을 연산한다(S 571). 획득된 순시 위상으로부터 순시 위상차를 연산하고(S 572), 이를 이용하여 수학식 11과 같이 첨도(Kurtosis) Kf를 구한다.Specifically, in order to calculate the instantaneous phase difference, the instantaneous phase is calculated using the IQ data (S 571). The instantaneous phase difference is calculated from the obtained instantaneous phase (S 572), and the kurtosis K f is obtained using Equation 11 using this.
여기서, 
Pe 설정부(252)는 순시 위상차를 정규화하고(S 574) 전역 최대값 및 전역 최소값의 인덱스를 구하고, 상기 전역 최대값 또는 전역 최소값의 인덱스에서 좌우 Np개를 검색하여 임계값 TPeakValue 이상 차이가 좌우 모두 존재하는지 확인하고 존재하면 특징 인자 Pe를 1로 설정하고, 존재하지 않으면 Pe를 0으로 설정한다(S 575).The P e setting unit 252 normalizes the instantaneous phase difference (S 574), obtains an index of a global maximum value and a global minimum value, searches for left and right N p in the index of the global maximum value or the global minimum value, and is equal to or greater than a threshold value T PeakValue . Check whether the difference exists in both the left and right, and if present, the feature factor P e is set to 1, and if not, P e is set to 0 (S 575).
Vf 산출부(253)는 순시 위상차를 미디언 필터(Median Filter)로 필터링하고(S 576) 정규화한다(S 577), 그 후 다음의 수학식 12를 통해 분산 Vf를 구하여 특징 인자 Vf를 산출한다(S 578)The V f calculator 253 filters the instantaneous phase difference with a median filter (S576) and normalizes it (S 577), and then obtains the variance V f through Equation 12 below to obtain a feature factor V f. To calculate (S 578)
여기서, 
PSK 식별부(254)는 수학식 13과 같이 특징 인자 Kf, Pe, Vf를 PSK 변조 형태의 임계값들과 비교하여 Pe가 1이고, Kf가 해당 임계값 이상이고, Vf가 해당 임계값 이하이면 상기 수신 레이더 수신 신호를 PSK 변조 형태로 식별하고, 그렇지 않으면 LFM, NLFM 변조 형태로 식별한다(S 579).The
여기서, TKf는 Kf의 임계값이고,Where T Kf is the threshold of K f ,
TVf는 Vf의 임계값이다.T Vf is the threshold of V f .
이상에서 살펴본 PSK 식별 수단(250)의 구동 결과 PSK 변조 형태가 아닌 것으로 식별된 경우, 예를 들어 LFM, NLFM 변조 형태로 식별된 경우 LFM과 NLFM 변조 형태를 식별하기 위해 LFM 식별 수단(270)이 이용된다.When the driving result of the PSK identification means 250 described above is identified as not the PSK modulation type, for example, when the LFM and the NLFM modulation type are identified, the LFM identification means 270 is used to identify the LFM and the NLFM modulation type. Is used.
LFM 식별 수단(270)은 수신 레이더 수신 신호가 PSK 변조 형태가 아닌 경우 FFT 연산 결과를 이용하여 생성된 순시 위상차를 이용하여 1차 선형 함수 형태의 템플릿 데이터를 생성하고 상관 관계를 비교하여 생성된 특징 인자 Cc1, Cc2를 임계값들과 비교하여 LFM 변조 형태와 NLFM 변조 형태를 식별한다(S 590). LFM 식별 수단의 동작은 도 6과 같을 수 있다.The LFM identifying means 270 generates template data in the form of linear linear function using instantaneous phase difference generated by using the result of FFT calculation when the received radar received signal is not PSK modulation and compares the correlations. The factors C c1 and C c2 are compared with the thresholds to identify the LFM modulation type and the NLFM modulation type (S590). The operation of the LFM identification means may be as in FIG.
이를 위해 LFM 식별 수단(270)은 노이즈 처리부(271), 데이터 생성부(272), 순시 위상차 산출부(273), 순시 위상차 생성부(274), 최대값 인덱스 획득부(275), 최소값 인덱스 획득부(276), 쌍 연산부(277), 템플릿 생성부(278), Cc12 산출부(279), LFM 식별부(280)를 포함할 수 있다.To this end, the LFM identification means 270 includes a
노이즈 처리부(271)는 FFT 결과인 Xk의 크기값들을 윈도우 크기 M5를 갖는 수학식 14의 해밍 윈도우 wn을 통해 포락선 검파하고 임계값 TFFTMag이하의 정보는 노이즈로 판단하고 그 값들을 0으로 변환하여 제거한다(S 591).
데이터 생성부(272)는 노이즈가 제거된 FFT 결과를 이용하여 IFFT(Inverse FFT)를 수행하여 노이즈 성분이 감소된 새로운 IQ 데이터를 생성한다(S 592).The
순시 위상차 산출부(273)은 데이터 생성부에서 생성된 새로운 IQ 데이터를 이용하여 순시 위상을 구하고(S 593), 수학식 15와 같이 N-Overlapping Phase Difference 연산을 통해 잡음의 영향이 감소된 순시 위상차 Phd(i)를 산출한다(S 594).The instantaneous
여기서, Nov는 overlapping size이고,Where N ov is the overlapping size,
p(i)는 순시 위상, 1 ≤ i ≤ N-Nov이다.p (i) is the instantaneous phase, 1 ≦ i ≦ NN ov .
순시 위상차 생성부(274)는 N-Overlapping Phase Difference 연산 결과를 이용하여 이산 웨이블릿 변환(DWT, Discrete Wavelet Transform) 또는 해밍 윈도우 연산을 통해 잡음의 영향이 감소된 순시 위상차를 생성한다(S 595).The instantaneous
최대값 인덱스 획득부(275)는 순시 위상차 생성부(274)에서 생성된 순시 위상차를 정규화하고(S 596) 임계값 TMax 이상의 국소 최대값과 상기 국소 최대값의 인덱스를 획득한다(S 597).The maximum value
구체적으로 순시 위상차 Phd(i)를 정규화한 결과를 Ph'd(i)라 할 때, Ph'd(i)로부터 수학식 16으로 표현되는 임계값 TMax 이상에 존재하는 국소 최대값 Ph'd(jmax)과 그 인덱스 jmax를 구한다(도 23 참조).Specifically, when the result of normalizing the instantaneous phase difference Ph d (i) is Ph ' d (i), the local maximum value Ph' existing at or above the threshold value T Max represented by Equation 16 from Ph ' d (i) d (j max ) and its index j max are obtained (see FIG. 23).
최소값 인덱스 획득부(276)는 순시 위상차 생성부(274)에서 생성된 순시 위상차를 정규화하고 수학식 17로 표현되는 임계값 TMin 이하의 국소 최소값 Ph'd(kmin)과 상기 국소 최소값의 인덱스 kmin을 획득한다(S 598)(도 24 참조).The minimum value
쌍 연산부(277)는 국소 최대값의 인덱스, 국소 최소값의 인덱스를 순차 정렬하고 최소-최대 또는 최대-최소로 연결되는 쌍을 찾고 각 쌍의 차이를 구해 최대 차이가 나는 쌍을 연산한다.The
예를 들어, 국소 최대값의 인덱스 jmax, 국소 최소값의 인덱스 kmin을 수학식 18과 같이 오름차순으로 순차 정렬한다.For example, the index j max of the local maximum value and the index k min of the local minimum value are sequentially sorted in ascending order as shown in Equation 18.
최소-최대 또는 최대-최소로 연결되는 쌍을 찾고 그 인덱스 차를 수학식 19와 같이 구한다.Find the pairs that are connected with the minimum-maximum or maximum-minimum and obtain the index difference as shown in Equation 19.
최대 인덱스 차이를 가지는 쌍 
템플릿 생성부(278)는 최대 차이가 나는 쌍을 이루는 국소 최대값의 인덱스와 국소 최소값의 인덱스를 이용하여 기울기와 절편을 구해 1차 선형 함수 템플릿 데이터를 생성한다(S 599).The
구체적으로 
여기서, 
Sidx는 jmaxlenIdx와 kmaxlenIdx 중 작은 값을 갖는 인덱스이며,S idx is the index with the smaller of j maxlenIdx and k maxlenIdx ,
Eidx는 jmaxlenIdx와 kmaxlenIdx 중 큰 값을 갖는 인덱스이고,E idx is the index with the greater value of j maxlenIdx and k maxlenIdx ,
Cc12 산출부(279)는 1차 선형 함수 템플릿 데이터와 최대 차이가 나는 국소 최대값의 인덱스와 국소 최소값의 인덱스 사이에 해당하는 순시 위상차를 이용하여 상관 계수 연산과 RMSE(Root Mean Square Error) 연산을 수행함으로써 특징 인자 Cc1, Cc2를 산출한다(S 600).The c c12 calculation unit 279 calculates a correlation coefficient and a root mean square error (RMS) operation using an instantaneous phase difference corresponding to an index of a local maximum value and an index of a local minimum value having a maximum difference from the first linear function template data. Characteristic factors C c1 and C c2 are calculated by performing (S 600).
구체적으로, 1차 선형화된 템플릿 함수 y(i)와 정규화된 순시 위상치 Ph'd(i)의 전역 최대값의 인덱스로부터 전역 최소값의 인덱스까지의 데이터 Ph''d(i)를 이용하여 수학식 22와 같이 상관 계수(Correlation Coefficient) 연산, RMSE 등의 연산을 통해 특징 인자인 상관 관계 Cc1, Cc2를 산출한다.Specifically, using the linearized template function y (i) and the data Ph '' d (i) from the index of the global maximum value of the normalized instantaneous phase value Ph ' d (i) to the index of the global minimum value, As shown in Equation 22, correlations C c1 and C c2 , which are characteristic factors, are calculated through calculations such as correlation coefficient and RMSE.
여기서, Nd는 Ph''d의 총 데이터 개수이고,Where N d is the total number of data of Ph '' d ,
LFM 식별부(280)는 특징 인자 Cc1, Cc2를 대응하는 임계값 TCc1, TCc2와 비교하여 특징 인자 Cc1이 해당 임계값 이하이고, 특징이자 Cc2가 해당 임계값 이상이면 LFM 변조 형태로 식별하고 그렇지 않으면 NLFM 변조 형태로 식별한다(S 601). LFM 식별부(280)의 동작을 수식으로 나타내면 수학식 23과 같이 표현할 수 있다.The
살펴보면, LFM 식별 수단에 의해 LFM 변조 형태와 NLFM 변조 형태를 식별하게 된다.In this case, LFM identification means and NLFM modulation types are identified by the LFM identification means.
이상에서 설명된 변조 형태 식별 장치에 따르면 탐지된 레이더 신호의 IQ 정보로부터 다양한 신호 처리를 통해 특징 인자를 유도하고, 이들 특징 인자들을 대응하는 임계값들과 비교하여 적어도 5가지 펄스내 변조 형태를 인식할 수 있다.According to the modulation type identification apparatus described above, the feature factors are derived from various signal processing from the IQ information of the detected radar signal, and the feature factors are compared with corresponding thresholds to recognize at least five modulation modes in the pulse. can do.
이상의 변조 형태 식별 장치의 전체 동작을 도 2를 참조하여 변조 형태 식별 방법으로 나타내면 다음과 같다.The overall operation of the modulation mode identification apparatus described above will be described with reference to FIG. 2 as follows.
먼저, 레이더 신호의 펄스내 변조분석을 수행하기 위해 다수의 레이더 신호의 PDW(Pulse Description Word)와 IQ 정보로부터 펄스내 변조 분석을 위한 최적의 PDW가 선정되면 해당 PDW의 IQ 데이터를 획득한다(S 510).First, if an optimal PDW for intra-pulse modulation analysis is selected from pulse description words (PDWs) and IQ information of a plurality of radar signals to perform intra-pulse modulation analysis of the radar signal, IQ data of the corresponding PDW is obtained (S 510).
상기 획득된 IQ 데이터를 이용하여 FFT, STFT 연산을 수행하고 그 결과를 이용하여 특징 인자 PBT, PBTdB, FC를 생성하고 대응하는 임계값과 비교하여 NM 변조 형태와 FSK, PSK, LFM, NLFM 변조 형태를 식별한다(S 530).FFT, STFT operations are performed using the obtained IQ data, and the feature factors PBT, PBT dB , and F C are generated using the results, and compared with the corresponding thresholds to determine the NM modulation type, FSK, PSK, LFM, and NLFM. The modulation type is identified (S530).
상기 FFT, STFT 연산결과를 이용하여 특징 인자 Gc1와 Gc2를 생성하고 대응하는 임계값과 비교하여 FSK 변조 형태와 PSK, LFM, NLFM 변조 형태를 식별한다(S 550).Using the FFT and STFT calculation results, feature factors G c1 and G c2 are generated and compared with corresponding thresholds to identify the FSK modulation type and the PSK, LFM, and NLFM modulation types (S550).
상기 IQ 데이터를 이용하여 순시 위상차를 산출하고 이를 이용하여 특징 인자 Kf, Pe 및 Vf를 생성하고 대응하는 임계값과 비교하여 PSK 변조 형태와 LFM, NLFM 변조 형태를 식별한다(S 570).Calculate the instantaneous phase difference using the IQ data and use the feature factors K f , P e And generates a V f, the identification of comparison with the threshold value corresponding to the PSK modulation type and LFM, NLFM modulation type (S 570).
상기 FFT 연산 결과를 이용하여 잡음의 영향이 감소된 새로운 IQ를 생성하고, 이를 이용하여 순시 위상과 순시 위상차를 연산한 후, Denoising process를 수행하여 잡음의 영향이 감소된 순시 위상차를 생성 이용하여 국소 최대값과 상기 국소 최대값의 인덱스, 국소 최소값과 상기 국소 최소값의 인덱스를 연산하여 1차 선형 함수 형태의 템플릿 데이터를 생성하고 상관 관계를 비교하여 특징 인자 Cc1, Cc2를 생성하고 대응하는 임계값과 비교하여 LFM 변조 형태와 NLFM 변조 형태를 식별한다(S 590).By using the FFT calculation result, a new IQ with reduced noise effect is generated, an instantaneous phase and an instantaneous phase difference are calculated using this, and then a denoising process is performed to generate an instantaneous phase difference with reduced noise effect. Compute the template data in the form of linear linear function by calculating the maximum value, the index of the local maximum value, the local minimum value and the local minimum value, and compare the correlation to generate the feature factors C c1 , C c2 , and the corresponding thresholds. The LFM modulation type and the NLFM modulation type are identified by comparing with the values (S590).
이때, 도 2의 변조 형태 식별 방법에 필요한 FFT 연산은 수학식 1에 의해 수행되며, STFT 연산은 수학식 7에 의해 수행될 수 있다.In this case, the FFT operation required for the modulation type identification method of FIG. 2 may be performed by
한편, 본 발명의 변조 형태 식별 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체에 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램으로 기록될 수 있다.On the other hand, the modulation mode identification method of the present invention can be recorded as a program for execution in a computer on a computer-readable medium.
한편, 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다. 예를 들어 본 발명의 수신 신호는 앞에서 살펴보면 NM, FSK, PSK, LFM, NLFM 변조 형태 중 적어도 하나를 포함하는 수신 신호의 변조 형태를 파악하고자 하는 시스템에 적용될 수 있다.
It will be understood by those skilled in the art that the present invention may be embodied in other specific forms without departing from the spirit or essential characteristics thereof. It is therefore to be understood that the embodiments described above are to be considered in all respects only as illustrative and not restrictive. The scope of the present invention is defined by the appended claims rather than the detailed description and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents are to be construed as being included within the scope of the present invention do. For example, the received signal of the present invention may be applied to a system for determining a modulation type of a received signal including at least one of NM, FSK, PSK, LFM, and NLFM modulation types.
수신 신호의 변조 형태를 식별할 필요가 있는 시스템에 적용할 수 있다.It can be applied to a system that needs to identify the modulation form of the received signal.
특히, NM, FSK, PSK, LFM, NLFM 변조 형태의 파악이 필요한 시스템에 적용하는 것이 유리하다.
In particular, it is advantageous to apply to systems that require the identification of NM, FSK, PSK, LFM, and NLFM modulation types.
100...생성부 210...NM 식별 수단
211...PBT 산출부 212...PBTdB 산출부
213...IQ 처리부 214...Fc 산출부
215...NM 식별부 230...FSK 식별 수단
231...Gc1 산출부 232...Gc2 산출부
233...FSK 식별부 250...PSK 식별 수단
251...Kf 산출부 252...Pe 설정부
253...Vf 산출부 254...PSK 식별부
270...LFM 식별 수단 271...노이즈 처리부
272...데이터 생성부 273...순시 위상차 산출부
274...순시 위상차 생성부 275...최대값 인덱스 획득부
276...최소값 인덱스 획득부 277...쌍 연산부
278...템플릿 생성부 279...Cc12 산출부
280...LFM 식별부100 ...
211 ...
213 ...
215 ...
231 ... G c1 calculator 232 ... G c2 calculator
233 ...
251 ... K f Calculator 252 ... P e Setting part
253 ... V f calculator 254 ... PSK identification
270 ... LFM identification means 271 ... noise processing unit
272
274 ... instantaneous
276 ... minimum value
278 ...
280 ... LFM identification
Claims (13)
상기 생성부(100)와 연결되며, NM 식별 수단(210), FSK 식별 수단(230), PSK 식별 수단(250) 및 LFM (또는, NLFM)식별 수단(270)을 구비한 식별부(200);
를 포함하며,
상기 식별부(200)는 상기 생성된 I정보와 Q정보에 FFT(Fast Fourier Transform) 연산 및 STFT(Short Time Fourier Transform) 연산을 적용하여 상기 수신 레이더 수신 신호의 NM 변조 형태 여부를 식별하는 것이고,
또한,상기 식별부(200)는,
해밍 윈도우를 이용하여 상기 FFT 연산 결과를 포락선 검파하고, 정규화한 다음 임계값 TPBW 이상의 주파수 대역을 계산하여 의사 대역폭 PBW(Pseudo Bandwidth)를 구한 다음 해당 IQ의 펄스폭과 곱하여 특징 인자 PBT(Pseudo Bandwidth Time Product)를 산출하는 PBT 산출부;
상기 포락선 검파 결과를 데시벨 단위로 변환한 후 임계값 TPBWdB 이상의 주파수 대역을 계산하여 의사 대역폭 PBWdB를 해당 IQ의 펄스폭과 곱하여 특징 인자 PBTdB를 산출하는 PBTdB 산출부;
상기 PBTdB가 임계값 TBPWdB보다 크면 상기 I정보와 Q정보를 갖는 복소수를 제곱하지 않고, 작으면 상기 복소수를 제곱하는 IQ 처리부;
상기 IQ 처리부의 연산 결과를 입력으로 하는 STFT 연산 결과인 차원 배열을 정규화하고 임계값 TStftMag 이상이면 1, 미만이면 0으로 변환하여 바이너리 행렬을 생성하고 모든 행의 값을 합한 1차원 배열을 생성한 후 행의 크기와 비교하여 같으면 Fc를 1로, 같지 않으면 0으로 설정하여 특징 인자 Fc를 연산하는 Fc 산출부; 및
상기 특징 인자 PBT, PBTdB, Fc와 NM 변조 형태의 임계값들을 비교하여 Fc가 1이면서 상기 PBT 또는 PBTdB가 해당 임계값보다 작으면 NM 변조 형태로 식별하고 그렇지 않으면 FSK, PSK, LFM, NLFM 변조 형태로 식별하는 NM 식별부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 변조 형태 식별 장치.A generation unit 100 that reads IQ from a pulse description word (PDW) to analyze a received radar signal and generates one or more I information and Q information; And
An identification unit 200 connected to the generation unit 100 and having an NM identification unit 210, an FSK identification unit 230, a PSK identification unit 250, and an LFM (or NLFM) identification unit 270. ;
Including;
The identification unit 200 identifies whether the received radar received signal is NM modulated by applying a fast fourier transform (FFT) operation and a short time fourier transform (STFT) operation to the generated I information and Q information.
In addition, the identification unit 200,
Envelope detection of the FFT calculation results using a Hamming window, normalization and calculation of frequency bands above the threshold T PBW to obtain pseudo bandwidth PBW (Pseudo Bandwidth), and then multiply by the pulse width of the corresponding IQ to obtain the feature factor PBT (Pseudo Bandwidth). A PBT calculation unit for calculating Time Product);
A PBT dB calculator for converting the envelope detection result into a decibel unit and calculating a frequency band equal to or greater than a threshold value T PBWdB and multiplying the pseudo bandwidth PBW dB with the pulse width of the corresponding IQ to calculate a feature factor PBT dB ;
An IQ processor for squaring the complex number having the I information and the Q information if the PBT dB is larger than a threshold value TBPW dB , and squaring the complex number if the PBT dB is smaller than the threshold TBPW dB ;
Normalize the dimensional array which is the result of the STFT operation using the calculation result of the IQ processing unit, convert it to 1 if the threshold value is greater than or equal to T StftMag , and to 0 if the value is less than the threshold value. An F c calculator configured to calculate a feature factor F c by setting F c to 1 if it is the same and to 0 if it is not equal to the size of a subsequent row; And
Compare the feature factors PBT, PBT dB , F c and the thresholds of the NM modulation type to identify NM modulation type if F c is 1 and the PBT or PBT dB is less than the threshold value, otherwise FSK, PSK, LFM NM identification unit for identifying the NLFM modulation form;
Modulation type identification device comprising a.
상기 분석 대상 PDW는 상기 수신 레이더 신호의 복수의 PDW 및 IQ정보로부터 펄스내 변조 분석을 위해 선정된 PDW인 것을 특징으로 하는 변조 형태 식별 장치.
The method of claim 1,
And the PDW to be analyzed is a PDW selected for intra-pulse modulation analysis from a plurality of PDWs and IQ information of the received radar signal.
상기 식별부는,
상기 수신 레이더 수신 신호가 NM 변조 형태가 아닌 경우 해밍 윈도우를 이용하여 상기 FFT 연산 결과를 포락선 검파하여 정규화한 포락선에서 임계값 TEnvMag를 넘는 주파수 그룹의 수 Gc1을 산출하는 Gc1 산출부;
주파수별 크기가 임계값 TStftMag2를 넘는 그룹의 수 Gc2를 산출하는 Gc2 산출부; 및
상기 Gc1 또는 Gc2가 임계값 TPeakNum 이상이면 상기 수신 레이더 수신 신호를 FSK 변조 형태로 식별하는 FSK 식별부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 변조 형태 식별 장치.
The method of claim 1,
The identification unit,
A G c1 calculator configured to calculate the number of frequency groups G c1 over a threshold T EnvMag in the envelope normalized by envelope detection of the FFT calculation result using a Hamming window when the received radar received signal is not of the NM modulation type;
A G c2 calculator configured to calculate the number of groups G c2 whose frequency size exceeds a threshold T StftMag2 ; And
An FSK identification unit for identifying the received radar received signal in an FSK modulation form when the G c1 or G c2 is equal to or greater than a threshold value T PeakNum ;
Modulation type identification device comprising a.
상기 식별부는 상기 수신 레이더 수신 신호가 FSK 변조 형태가 아닌 경우 상기 생성된 I정보와 Q정보를 이용하여 순시 위상차를 연산하고, 상기 순시 위상차를 이용하여 PSK 변조 형태를 식별하는 것을 특징으로 하는 변조 형태 식별 장치.
The method of claim 5, wherein
The identification unit calculates an instantaneous phase difference using the generated I information and Q information when the received radar received signal is not an FSK modulation type, and identifies a PSK modulation type using the instantaneous phase difference. Identification device.
상기 식별부는,
상기 생성된 I정보와 Q정보를 이용하여 순시 위상차를 연산하고 상기 순시 위상차의 첨도(kurtosis)를 연산하여 특징 인자 Kf를 산출하는 Kf 산출부;
상기 순시 위상차를 정규화하고 전역 최대값 및 전역 최소값의 인덱스를 구하고, 상기 전역 최대값 또는 전역 최소값의 인덱스에서 좌우 Np개를 검색하여 임계값 TPeakValue 이상 차이가 좌우 모두 존재하는지 확인하고 존재하면 특징 인자 Pe를 1로 설정하고, 존재하지 않으면 Pe를 0으로 설정하는 Pe 설정부;
상기 순시 위상차를 미디언 필터(Median Filter)로 필터링하고 분산을 구하여 특징 인자 Vf를 산출하는 Vf 산출부; 및
상기 특징 인자 Kf, Pe, Vf를 PSK 변조 형태의 임계값들과 비교하여 Pe가 1이고, Kf가 해당 임계값 이상이고, Vf가 해당 임계값 이하이면 상기 수신 레이더 수신 신호를 PSK 변조 형태로 식별하고, 그렇지 않으면 LFM, NLFM 변조 형태로 식별하는 PSK 식별부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 변조 형태 식별 장치.
The method according to claim 6,
The identification unit,
A K f calculation unit configured to calculate an instantaneous phase difference using the generated I information and Q information, and calculate a kurtosis of the instantaneous phase difference to calculate a feature factor K f ;
Normalize the instantaneous phase difference, obtain an index of a global maximum value and a global minimum value, search for left and right N p in the index of the global maximum value or global minimum value, and check whether there is a difference greater than or equal to a threshold value T PeakValue, and if present, A P e setting unit that sets the factor P e to 1 and sets P e to 0 if not present;
A V f calculator configured to filter the instantaneous phase difference by a median filter, calculate a variance, and calculate a feature factor V f ; And
When the characteristic factors K f , P e , and V f are compared with the thresholds of the PSK modulation type, when P e is 1, K f is greater than or equal to the threshold, and V f is less than or equal to the threshold, the received radar received signal. PSK identification unit for identifying the PSK modulation form, otherwise identifying the LFM, NLFM modulation form;
Modulation type identification device comprising a.
상기 식별부는 상기 수신 레이더 수신 신호가 PSK 변조 형태가 아닌 경우 상기 FFT 연산 결과를 이용하여 생성된 순시 위상차를 이용하여 1차 선형 함수 형태의 템플릿 데이터를 생성하고 상관 관계를 비교하여 생성된 특징 인자 Cc1, Cc2를 임계값들과 비교하여 LFM 변조 형태와 NLFM 변조 형태를 식별하는 것을 특징으로 하는 변조 형태 식별 장치.
The method according to claim 6,
The identification unit generates template data in the form of linear linear function using instantaneous phase difference generated by using the result of the FFT operation when the received radar received signal is not the PSK modulation type and compares the correlations. and a LFM modulation type and an NLFM modulation type by comparing c1 and Cc2 with thresholds.
상기 식별부는,
상기 FFT 결과를 해밍 윈도우를 통해 포락선 검파하고 임계값 TFFTMag이하의 정보는 노이즈로 판단하고 그 값들을 0으로 변환하는 노이즈 처리부;
상기 노이즈가 제거된 FFT 결과를 이용하여 IFFT를 수행하고 새로운 IQ 데이터를 생성하는 데이터 생성부;
상기 새로운 IQ 데이터를 이용하여 순시 위상을 구하고 N-Overlapping Phase Difference 연산을 통해 잡음의 영향이 감소된 순시 위상차를 산출하는 순시 위상차 산출부;
상기 N-Overlapping Phase Difference 연산 결과를 이용하여 이산 웨이블릿 변환(DWT, Discrete Wavelet Transform) 또는 해밍 윈도우 연산을 통해 잡음의 영향이 감소된 순시 위상차를 생성하는 순시 위상차 생성부;
상기 생성된 순시 위상차를 정규화하고 임계값 TMax 이상의 국소 최대값과 상기 국소 최대값의 인덱스를 획득하는 최대값 인덱스 획득부;
상기 생성된 순시 위상차를 정규화하고 임계값 TMin 이하의 국소 최소값과 상기 국소 최소값의 인덱스를 획득하는 최소값 인덱스 획득부;
상기 국소 최대값의 인덱스, 국소 최소값의 인덱스를 순차 정렬하고 최소-최대 또는 최대-최소로 연결되는 쌍을 찾고 각 쌍의 차이를 구해 최대 차이가 나는 쌍을 연산하는 쌍 연산부;
상기 최대 차이가 나는 쌍을 이루는 국소 최대값의 인덱스와 국소 최소값의 인덱스를 이용하여 기울기와 절편을 구해 1차 선형 함수 템플릿 데이터를 생성하는 템플릿 생성부;
상기 1차 선형 함수 템플릿 데이터와 최대 차이가 나는 국소 최대값의 인덱스와 국소 최소값의 인덱스 사이에 해당하는 순시 위상차를 이용하여 상관 계수 연산과 RMSE(Root Mean Square Error) 연산을 수행함으로써 특징 인자 Cc1, Cc2를 산출하는 Cc12 산출부; 및
상기 특징 인자 Cc1, Cc2를 대응하는 임계값 TCc1, TCc2와 비교하여 특징 인자 Cc1이 해당 임계값 이하이고, 특징이자 Cc2가 해당 임계값 이상이면 LFM 변조 형태로 식별하고 그렇지 않으면 NLFM 변조 형태로 식별하는 LFM 식별부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 변조 형태 식별 장치.
The method of claim 8,
The identification unit,
A noise processor configured to detect an envelope through the Hamming window, determine information below a threshold T FF TMag as noise, and convert the values to zero;
A data generator for performing IFFT using the noise-free FFT result and generating new IQ data;
An instantaneous phase difference calculator for calculating an instantaneous phase using the new IQ data and calculating an instantaneous phase difference with reduced noise effect through an N-Overlapping Phase Difference operation;
An instantaneous phase difference generator for generating an instantaneous phase difference with reduced noise by a discrete wavelet transform (DWT) or a hamming window operation using the result of the N-Overlapping Phase Difference operation;
A maximum value index obtaining unit which normalizes the generated instantaneous phase difference and obtains an index of a local maximum value equal to or greater than a threshold value T Max and the local maximum value;
A minimum value index obtaining unit for normalizing the generated instantaneous phase difference and obtaining an index of a local minimum value less than or equal to a threshold value T Min and the local minimum value;
A pair calculation unit configured to sequentially sort the indexes of the local maximum value and the index of the local minimum value, find a pair connected to a minimum-maximum or maximum-minimum, calculate a difference between each pair, and calculate a pair having a maximum difference;
A template generator for generating linear linear function template data by obtaining slopes and intercepts using the index of the local maximum value and the local minimum value of the pair having the maximum difference;
Characteristic factor C c1 by performing a correlation coefficient operation and a root mean square error (RMS) operation using an instantaneous phase difference corresponding between an index of a local maximum value and an index of a local minimum value having a maximum difference with the linear data template. A C c12 calculator configured to calculate C c2 ; And
Comparing the feature factors C c1 and C c2 with the corresponding thresholds T Cc1 and T Cc2 , if the feature factor C c1 is less than or equal to the threshold, and the feature and C c2 is greater than or equal to the threshold, the LFM modulation is identified. An LFM identification unit for identifying the NLFM modulation type;
Modulation type identification device comprising a.
상기 획득된 IQ 데이터를 이용하여 FFT, STFT 연산을 수행하고 그 결과를 이용하여 특징 인자 PBT, PBTdB, FC를 생성하고 대응하는 임계값과 비교하여 NM 변조 형태와 FSK, PSK, LFM, NLFM 변조 형태를 식별하는 단계;
상기 FFT, STFT 연산결과를 이용하여 특징 인자 Gc1와 Gc2를 생성하고 대응하는 임계값과 비교하여 FSK 변조 형태와 PSK, LFM, NLFM 변조 형태를 식별하는 단계;
상기 IQ 데이터를 이용하여 순시 위상차를 산출하고 이를 이용하여 특징 인자 Kf, Pe 및 Vf를 생성하고 대응하는 임계값과 비교하여 PSK 변조 형태와 LFM, NLFM 변조 형태를 식별하는 단계; 및
상기 FFT 연산 결과를 이용하여 잡음의 영향이 감소된 새로운 IQ를 생성하고, 이를 이용하여 순시 위상과 순시 위상차를 연산한 후, Denoising process를 수행하여 잡음의 영향이 감소된 순시 위상차를 생성 이용하여 국소 최대값과 상기 국소 최대값의 인덱스, 국소 최소값과 상기 국소 최소값의 인덱스를 연산하여 1차 선형 함수 형태의 템플릿 데이터를 생성하고 상관 관계를 비교하여 특징 인자 Cc1, Cc2를 생성하고 대응하는 임계값과 비교하여 LFM 변조 형태와 NLFM 변조 형태를 식별하는 단계;
를 포함하는 변조 형태 식별 방법.
Acquiring IQ data of the PDW when an optimal PDW for intra-pulse modulation analysis is selected from pulse description words (PDWs) and IQ information of a plurality of radar signals to perform intra-pulse modulation analysis of the radar signal;
FFT, STFT operations are performed using the obtained IQ data, and the feature factors PBT, PBT dB , and F C are generated using the results, and compared with the corresponding thresholds to determine the NM modulation type, FSK, PSK, LFM, and NLFM. Identifying a modulation type;
Generating feature factors G c1 and G c2 using the FFT and STFT calculation results and comparing the corresponding FSK modulation types with PSK, LFM, and NLFM modulation types;
Calculate the instantaneous phase difference using the IQ data and use the feature factors K f , P e Generating a V f and comparing it with a corresponding threshold to identify the PSK modulation type and the LFM, NLFM modulation type; And
By using the FFT calculation result, a new IQ with reduced noise effect is generated, an instantaneous phase and an instantaneous phase difference are calculated using this, and then a denoising process is performed to generate an instantaneous phase difference with reduced noise effect. Compute the template data in the form of linear linear function by calculating the maximum value, the index of the local maximum value, the local minimum value and the local minimum value, and compare the correlation to generate the feature factors C c1 , C c2 , and the corresponding thresholds. Identifying an LFM modulation type and an NLFM modulation type by comparison with a value;
Modulation type identification method comprising a.
상기 FFT 연산은 다음의 수학식으로부터 FFT 연산 결과 Xk를 산출하는 것을 특징으로 하는 변조 형태 식별 방법.
여기서,
N은 I정보와 Q정보 각각의 개수이다.
11. The method of claim 10,
And the FFT operation calculates an FFT operation result X k from the following equation.
here,
N is the number of I information and Q information, respectively.
상기 STFT 연산은 다음의 수학식으로부터 STFT 연산 결과 X[l,k]를 산출하는 것을 특징으로 하는 변조 형태 식별 방법.
여기서, x'는 상기 PBTdB와 임계값 TBPWdB의 비교 결과에 따라 상기 IQ 데이터를 복소수로 나타낸 x를 제곱하거나 제곱하지 않은 상태의 복소수이고,
M2는 프레임 크기(frame size, 윈도우 크기)이며,
q는 overlapping size이고,
The method of claim 11,
And the STFT operation calculates an STFT calculation result X [l, k] from the following equation.
Here, x 'is a complex number of squared or unsquared x representing the IQ data as a complex number according to the comparison result of the PBT dB and the threshold value TBPW dB ,
M 2 is the frame size (window size),
q is overlapping size,
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