KR101559904B1 - A method of recognizing PRI modulation type of radar signals based on genetic algorithm - Google Patents

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Abstract

본 발명은 레이더 신호 PRI 변조형태 인식 방법에 관한 것으로, 상기 발명은 표본코드를 생성하는 단계; 유전 알고리즘 수행을 위해서 해 집단(P[])을 생성하는 단계; 해 집단의 적합도를 계산하는 단계; 상기 해 집단의 적합도를 기반으로 해의 쌍을 선택하는 단계; 상기 해 집단의 적합도 기반으로 선택된 해의 쌍을 상기 해 집단의 적합도 기반으로 교배시키는 단계; 상기 해 집단의 적합도 기반으로 선택된 해에 대한 돌연변이를 생성하는 단계; 상기 교배와 상기 돌연변이로 변화된 해 집단을 새로운 해 집단으로 갱신하는 단계; 세대 종료 조건을 확인하는 단계; 및 최종 PRI 변조형태로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해 본 발명은 누락펄스 및 불요신호 등의 신호왜곡현상에 강건하면서도 자동화하기 용이하다.The present invention relates to a method of recognizing a radar signal PRI modulation type, the method comprising: generating a sample code; Generating a solution group (P []) for performing a genetic algorithm; Calculating a fitness of the harmful group; Selecting a pair of solutions based on the fitness of the solution group; Crossing a pair of solutions selected on the basis of the fitness of the solution group on the basis of the fitness of the solution group; Generating a mutation for a solution selected based on the fitness of the harmful population; Updating the mating and the mutated sea population to a new sea population; Confirming a generation termination condition; And a final PRI modulation form. Accordingly, the present invention is robust and easy to automate the signal distortion phenomenon such as a missing pulse and an unnecessary signal.

Description

유전 알고리즘 기반 레이더 신호 PRI 변조형태 인식 방법{A method of recognizing PRI modulation type of radar signals based on genetic algorithm} [0001] The present invention relates to a PRI modulation type radar signal based on genetic algorithm,

본 발명은 레이더 신호 PRI 변조형태 인식 방법에 관한 것으로, 전자전시스템에서 레이더를 식별하기 위한 레이더 신호 PRI 변조형태 인식 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a radar signal PRI modulation type recognition method, and more particularly, to a radar signal PRI modulation type recognition method for identifying a radar in an electronic control system.

레이더 신호를 식별하기 위해서는 레이더 신호의 주요 인자인 주파수, PRI(Pulse Repetition Interval), 스캔 등에 대한 분석이 선행되어야 한다. 그 중에서도 PRI는 각 레이더마다 고유의 변조형태와 값을 사용하므로 레이더를 식별하는데 쓰이는 가장 기초적이면서 핵심적인 요소이다.In order to identify the radar signal, analysis of frequency, PRI (Pulse Repetition Interval), scan, etc., which are the main factors of the radar signal, should be preceded. Among them, PRI is the most basic and essential element for identifying radar because it uses unique modulation type and value for each radar.

전자전시스템에서 PRI 변조형태를 분석하기 위한 방법으로는 히스토그램을 이용한 방법, 자기상관관계를 이용한 방법 등이 있으나 이러한 방법들은 몇 가지 제약을 가진다. There are several methods for analyzing the PRI modulation pattern in the electronic warfare system, such as the histogram method and the autocorrelation method. However, these methods have some limitations.

히스토그램을 이용한 방법은 각 펄스간 TOA(Time Of Arrival)의 차를 이용하여 히스토그램을 생성하고 각 변조형태별 히스토그램의 특성을 활용하여 PRI 변조형태를 인식한다. 이 방법은 히스토그램 빈의 크기, 임계치 등의 모호성 및 누락펄스, 불요신호 등의 신호왜곡현상에 대한 큰 민감도로 인하여 자동화하기 어려워 주로 운용자의 수동분석에 이용된다.The method using the histogram generates the histogram using the difference of TOA (Time Of Arrival) between each pulse and recognizes the PRI modulation type by using the characteristic of the histogram according to each modulation type. This method is mainly used for manual analysis of operator because it is difficult to automate due to large sensitivity to signal distortion such as histogram bin size, ambiguity such as threshold value, missing pulse, and unnecessary signal.

자기상관관계를 이용한 방법은 각 펄스간의 자기상관관계를 계산하고 각 PRI 변조형태를 구분하기 위한 형태구분자를 정의하여 각 펄스열에 적용한다. 자기상관관계를 이용한 방법은 누락 및 왜곡현상에 대한 전처리 역할을 하는 필터링이 선행되어야 하고, 주기성을 형태구분에 이용하므로 주기성이 확인될 만큼의 충분한 개수의 펄스가 수집되어야 하며, 각 펄스마다 자기상관관계를 계산하므로 시간복잡도가 높다는 단점이 있다. The autocorrelation method calculates the autocorrelation between each pulse and defines a type separator for distinguishing each PRI modulation type and applies it to each pulse train. The autocorrelation method should be preceded by filtering that acts as a preprocessor for missing and distorted phenomena. Since the periodicity is used for type classification, a sufficient number of pulses must be collected to confirm the periodicity. There is a disadvantage that the time complexity is high because the relationship is calculated.

KR 10-1075516 BKR 10-1075516 B

본 발명의 목적은 유전 알고리즘을 이용함으로써 누락펄스 및 불요신호 등의 신호왜곡현상에 강건하면서도 자동화하기 용이한 레이더 신호 PRI 변조형태 인식 방법을 제공하는 것이다.
An object of the present invention is to provide a radar signal PRI modulation shape recognition method that is robust but easy to automate the signal distortion phenomenon such as a missing pulse and an unnecessary signal by using a genetic algorithm.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면은 전자전시스템에서 레이더를 식별하기 위한 레이더 신호 PRI 변조형태 인식 방법에 관한 것이다. According to an aspect of the present invention, there is provided a radar signal PRI modulation type recognition method for identifying a radar in an electronic warfare system.

본 레이더 신호 PRI 변조형태 인식 방법은 입력신호에 대한 표본코드를 생성하는 단계; 유전 알고리즘 수행을 위해서 해 집단(P[])을 생성하는 단계; 현재의 상기 해 집단(P[])과 상기 표본코드(S[])간의 적합도 및 현재의 상기 해 집단(P[])과 인식코드(Rk[])간의 적합도의 합으로 계산함으로써 해 집단의 적합도를 계산하는 단계; 상기 해 집단의 적합도를 기반으로 해의 쌍을 선택하는 단계; 상기 해 집단의 적합도 기반으로 선택된 해의 쌍을 상기 해 집단의 적합도 기반으로 교배시키는 단계; 상기 해 집단의 적합도 기반으로 선택된 해에 대한 돌연변이를 생성하는 단계; 상기 교배와 상기 돌연변이로 변화된 해 집단을 새로운 해 집단으로 갱신하는 단계; 최대 세대(G)와 동일 해 임계치(θe)를 이용하여 새로운 자식 세대로의 유전을 지속할 것인지를 판단하는 것에 의해 세대 종료 조건을 확인하는 단계; 및 해 전체 집단 중 동일한 해의 비율이 가장 큰 최적해와 상기 인식코드와의 적합도를 이용하여, 최종 PRI 변조형태로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The present radar signal PRI modulation type recognition method includes: generating a sample code for an input signal; Generating a solution group (P []) for performing a genetic algorithm; (P []) and the recognition code (Rk []) between the present year's sea group (P []) and the sample code (S [ Calculating a fitness; Selecting a pair of solutions based on the fitness of the solution group; Crossing a pair of solutions selected on the basis of the fitness of the solution group on the basis of the fitness of the solution group; Generating a mutation for a solution selected based on the fitness of the harmful population; Updating the mating and the mutated sea population to a new sea population; Confirming the generation termination condition by determining whether to continue the inheritance to the new child generation using the threshold value? E equal to the maximum generation (G); And determining the final PRI modulation form by using the best fit and the goodness of fit of the recognition code, the ratio of which is the same among all groups of the solution.

상기 표본코드의 생성단계는 입력 펄스의 TOA(Time Of Arrival)간의 차와 사전에 정해진 임계치를 활용하여 코드열을 생성하고, 그 생성된 코드열을 이용하여 코드의 각 상태에서 다음 상태로 바뀌는 확률을 나타내는 표본행렬(Sampling Matrix)을 생성하며, 그 생성된 표본행렬에 의해 상기 표본코드를 생성할 수 있다.In the generating of the sample code, a code string is generated by using a difference between TOAs (Time Of Arrival) of input pulses and a predetermined threshold value, and the probability of changing from each state of the code to the next state And generates the sample code by the generated sample matrix.

상기 표본행렬(SM)이 수식 1로 나타나고 상기 표본코드가 {S[1], S[2], S[3], S[4], S[5], S[6], S[7]}로 정의되는 경우, 상기 표본코드는 수식 2로 나타낼 수 있다.S [4], S [5], S [6], S [7], and S [7] }, The sample code can be expressed by Equation (2).

수식 1: Equation 1:

Figure 112013115098349-pat00001
Figure 112013115098349-pat00001

수식 2:Equation 2:

Figure 112013115098349-pat00002
Figure 112013115098349-pat00002

상기 초기 해 집단 생성단계는 유전 알고리즘 수행을 위해서 총 M개의 초기 해를 생성하고, 각 해는 7자리의 코드로 생성되며, 그 7 자리의 각 코드는 0~1사이의 랜덤값으로 생성될 수 있다. The initial population generation step generates a total of M initial solutions for genetic algorithm execution, and each solution is generated by a 7-digit code, and each 7-digit code can be generated with a random value between 0 and 1 have.

상기 해 집단 적합도의 계산은 각 변조형태별로 상기 해 집단과 상기 인식코드와의 적합도(

Figure 112013115098349-pat00003
)를 계산하고, 그 계산된 적합도 중 최소값(
Figure 112013115098349-pat00004
)과 해 집단과 상기 표본코드와의 적합도의 합의 역수(
Figure 112013115098349-pat00005
)를 계산하는 것에 의해 수행될 수 있다.The calculation of the harmonic group fitness is based on the fitness of the harmonic group and the recognition code
Figure 112013115098349-pat00003
), And calculates a minimum value (
Figure 112013115098349-pat00004
) And the reciprocal of the sum of the fitness of the sea population and the sample code
Figure 112013115098349-pat00005
). ≪ / RTI >

구체적으로, 상기 적합도(

Figure 112013115098349-pat00006
), 상기 최소값(
Figure 112013115098349-pat00007
) 및 상기 해 집단과 상기 표본코드와의 적합도의 합의 역수(
Figure 112013115098349-pat00008
)는 수식 3에 의해 계산될 수 있다.Specifically, the fitness (
Figure 112013115098349-pat00006
), The minimum value (
Figure 112013115098349-pat00007
) And a reciprocal of the sum of the fitness of the harm group and the sample code
Figure 112013115098349-pat00008
) Can be calculated by Equation (3).

수식 3:Equation 3:

Figure 112013115098349-pat00009
Figure 112013115098349-pat00009

본 레이더 신호 PRI 변조형태 인식 방법의 상기 해의 쌍 선택 단계는 상기 해 집단의 적합도를 기반으로 룰렛 휠 방법으로 하나의 쌍을 선택하는 것에 의해 수행될 수 있다.The pair selection step of the solution of the present radar signal PRI modulation shape recognition method can be performed by selecting one pair in the roulette wheel method based on the fitness of the solution group.

본 레이더 신호 PRI 변조형태 인식 방법의 상기 해의 쌍을 교배시키는 단계는 상기 선택된 하나의 쌍{Pj, Pk}을 상기 해 집단의 적합도를 기반으로 교배함으로써 새로운 해(*Pv)를 수식 4에 의해 생성하는 것에 수행될 수 있다.The step of crossing the pair of solutions of the present radar signal PRI modulation shape recognition method comprises: a step of generating a new solution (* Pv) by crossing the selected one pair {Pj, Pk} And the like.

수식 4:Equation 4:

Figure 112013115098349-pat00010
Figure 112013115098349-pat00010

본 레이더 신호 PRI 변조형태 인식 방법의 상기 돌연변이를 생성하는 단계는 사전에 정의된 돌연변이 발생률만큼만 해 집단에 반영하는 것으로, 수식 5에 의해 수행될 수 있다.The step of generating the mutation of the present radar signal PRI modulation shape recognition method may be performed by Equation 5, reflecting only the predefined mutation occurrence rate in the solution group.

수식 5:Equation 5:

Figure 112013115098349-pat00011
Figure 112013115098349-pat00011

이와 같이 본 발명은 교배와 돌연변이가 존재하는 유전 알고리즘을 이용함으로써 누락 펄스 및 왜곡 펄스에 대해 민감도가 낮은 변조형태 인식방법으로써, 알고리즘이 단순하고 자동화하기 쉽고 변조형태 인식률이 높은 장점을 가진다.As described above, the present invention uses a genetic algorithm in which a mating and a mutation are present to thereby provide a modulation shape recognition method with low sensitivity to missing pulses and distortion pulses. The algorithm is simple and easy to automate and has a high modulation type recognition rate.

또한, 본 발명은 이와 같은 장점에 의해, 신호분석이 필요한 ES(Electronic warfare Support) 시스템 및 ELINT(Electronic Intelligence) 시스템에 직접 적용 가능하다.Further, according to the present invention, the present invention can be directly applied to an electronic warfare support (ES) system and an electronic intelligence (ELINT) system that require signal analysis.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더 신호 PRI 변조형태 인식 방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더 신호 PRI 변조형태 인식 방법의 코드열 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더 신호 PRI 변조형태 인식 방법의 표본행렬의 개념도이다.
1 is a flowchart of a radar signal PRI modulation type recognition method according to an embodiment of the present invention.
2 is a conceptual view of a code string of a radar signal PRI modulation type recognition method according to an embodiment of the present invention.
3 is a conceptual diagram of a sample matrix of a radar signal PRI modulation type recognition method according to an embodiment of the present invention.

본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.The present invention will now be described with reference to the accompanying drawings. Hereinafter, a repeated description, a known function that may obscure the gist of the present invention, and a detailed description of the configuration will be omitted. Embodiments of the present invention are provided to more fully describe the present invention to those skilled in the art. Thus, the shape and size of the elements in the figures may be exaggerated for clarity.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더 신호 PRI 변조형태 인식방법의 순서도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더 신호 PRI 변조형태 인식 방법의 코드열 개념도이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더 신호 PRI 변조형태 인식 방법의 표본행렬의 개념도이다.FIG. 1 is a flowchart of a radar signal PRI modulation type recognition method according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a conceptual view of a code column of a radar signal PRI modulation type recognition method according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a conceptual diagram of a sample matrix of a radar signal PRI modulation type recognition method according to an embodiment of the present invention. FIG.

본 실시예에 따른 레이더 신호 PRI 변조형태 인식 방법은 입력신호에 대한 표본코드를 생성하는 단계(S100), 유전 알고리즘을 위한 초기 해 집단을 생성하는 단계(S200), 해 집단에 대한 적합도를 계산하는 단계(S300), 선택 알고리즘에 따라 해 집단에서 두 개의 해를 선택하는 단계(S400), 선택된 두 개의 해를 교배 알고리즘에 의해 교배시켜 새로운 해를 생성하는 단계(S500), 돌연변이 특성을 추가하는 단계(S600), 기존 해 집단에서 새로운 해로 갱신하는 단계(S700), 유전의 세대를 종료시키는 조건을 확인하는 단계(S800), 최적해로부터 PRI 변조형태를 판단하는 단계(S900)로 이루어질 수 있다.A radar signal PRI modulation type recognition method according to the present embodiment includes generating a sample code for an input signal (S100), generating an initial solution group for a genetic algorithm (S200), calculating a fitness for a solution group (S300), selecting two solutions in the solution group according to the selection algorithm (S400), generating a new solution by crossing the two selected solutions by the mating algorithm (S500), adding the mutation property (S600), a step of updating the existing solution group to a new solution (S700), a step of confirming a condition for terminating the genetic generation (S800), and a step of determining a PRI modulation type from the optimal solution (S900).

입력신호 표본코드 생성(S100)은 입력 펄스의 TOA간의 차(DTOA)를 이용하여 도 2와 같이 임계치 θi, θd, θs를 활용하여 코드열을 생성하고, 생성된 코드(-2~+2)열을 이용하여 코드의 각 상태(-2~+2)에서 다음 상태로 바뀌는 확률을 나타내는 도 3과 같은 표본행렬(SM, Sampling Matrix)을 생성한다. 생성한 표본행렬로부터 다음의 표 1 및 수학식 1과 같은 방식으로 표본코드(S[])를 생성한다.The input signal sample code generation step S100 generates a code string using threshold values θi, θd and θs as shown in FIG. 2 by using the difference between the TOAs of the input pulses (DTOA) (SM, Sampling Matrix) as shown in FIG. 3, which shows the probability of changing from the state (-2 to +2) of the code to the next state by using the column. (S []) from the generated sample matrix in the same manner as in Table 1 and Equation 1 below.

S[1]S [1] S[2]S [2] S[3]S [3] S[4]S [4] S[5]S [5] S[6]S [6] S[7]S [7]

[수학식 1][Equation 1]

Figure 112013115098349-pat00012
Figure 112013115098349-pat00012

초기 해 집단 생성(S200)은 유전 알고리즘 수행을 위해서 해 집단(P[])을 생성하는 단계로서, 총 M개의 초기 해를 생성하고, 각 해는 7자리의 코드로 생성한다. 각 코드는 표 2와 같이 0~1사이의 랜덤값으로 생성한다.The initial population generation (S200) is a step of generating a solution group (P []) for genetic algorithm execution, generating a total of M initial solutions, and each solution is generated by a 7-digit code. Each code is generated with a random value between 0 and 1 as shown in Table 2.

0~10 to 1 0~10 to 1 0~10 to 1 0~10 to 1 0~10 to 1 0~10 to 1 0~10 to 1

해 집단 적합도 계산(S300)은 현재의 해 집단(P[])과 표본코드(S[])간의 적합도 및 현재의 해 집단과 인식코드간의 적합도의 합으로 계산한다. 인식코드는 7자리의 코드(Rk[])로 생성된 인식해이며, 다음 표 3과 같다.The calculation of the population fitness (S300) is calculated by the sum of the fitness between the current group of the sea (P []) and the sample code (S []) and the fitness between the current group and the recognition code. The recognition code is a recognition solution generated by a 7-digit code (Rk []), as shown in Table 3 below.

PRI변조형태PRI modulation type 코드code 지터(R1)Jitter (R1) 1One 00 00 00 00 00 00 D&S(R2)D & S (R2) 00 1One 00 00 00 00 00 워블(R3)The wobble (R3) 00 00 1One 00 00 00 00 선형슬라이딩+(R4)Linear sliding + (R4) 00 00 00 1One 00 00 00 선형슬라이딩-(R5)Linear sliding - (R5) 00 00 00 00 1One 00 00 비선형슬라이딩+(R6)Nonlinear sliding + (R6) 00 00 00 00 00 1One 00 비선형슬라이딩-(R7)Nonlinear sliding - (R7) 00 00 00 00 00 00 1One

해 집단 적합도(F) 계산은 수학식 2와 같다. 먼저, 해 집단과 인식코드와의 적합도인 FR를 각 변조형태별로 구하고, 그 중 최소값과 해 집단과 표본코드와의 적합도의 합의 역수로 F를 계산한다. (F) calculation is shown in Equation (2). First, FR, which is a goodness of fit between a harmonic group and a recognition code, is obtained for each modulation type, and F is calculated as a reciprocal of the sum of the minimum value and the fitness of the harm group and the sample code.

[수학식 2]&Quot; (2) "

Figure 112013115098349-pat00013
Figure 112013115098349-pat00013

Figure 112013115098349-pat00014
Figure 112013115098349-pat00014

Figure 112013115098349-pat00015

Figure 112013115098349-pat00015

해의 쌍 선택(S400)은 해 집단에서 임의로 2개의 쌍들을 해의 쌍 크기 M개 만큼 선택한다. 임의로 하나의 쌍(두개의 해)을 선택할 때는 적합도를 고려하여 룰렛 휠 방법으로 높은 적합도를 가진 해가 선택될 확률이 높도록 한다. The solution pair selection (S400) arbitrarily selects two pairs of solutions in the solution group by the solution size M of the solutions. When choosing one pair (two solutions) arbitrarily, the probability of choosing a solution with high fitness is high with the roulette wheel method considering fitness.

해의 쌍 교배(S500)는 선택된 하나의 쌍{Pj, Pk}을 적합도를 고려하여 교배함으로써 새로운 해(*Pv)를 생성하는 것으로 그 방법은 수학식 3과 같다.The solution pairing (S500) generates a new solution (* Pv) by mating the selected one pair {Pj, Pk} in consideration of the fitness.

[수학식 3]&Quot; (3) "

Figure 112013115098349-pat00016
Figure 112013115098349-pat00016

돌연변이 생성(S600)은 미리 정의된 돌연변이 발생률(U)만큼만 해 집단에 반영하는 것으로 그 방법은 수학식 4와 같다. 수식에서 rand()는 랜덤함수로 0~1사이의 값을 랜덤으로 발생한다.The mutation generation (S600) is reflected only in the population of harmfulness by a pre-defined mutation incidence rate (U). In the formula, rand () is a random function that randomly generates a value between 0 and 1.

[수학식 4]&Quot; (4) "

Figure 112013115098349-pat00017
Figure 112013115098349-pat00017

해 집단 갱신(S700)은 기존의 해 집단을 교배와 돌연변이로 변화된 새로운 해 집단으로 교체한다. Year group update (S700) replaces the existing sea group with a new sea group that has been transformed into mating and mutation.

세대 종료 조건 확인(S800)은 새로운 자식 세대로의 유전을 지속할 것인지를 판단하는데, 그 조건으로는 최대 세대(G)와 동일 해 임계치(θe)를 이용한다. 즉, 유전의 세대가 최대 세대(예:20)이상이거나, 해 전체 집단 중 동일한 해의 비율이 θe 보다 큰 경우 세대를 종료한다.The generation termination condition check (S800) judges whether or not the inheritance to the new child generation is continued. The condition is the same as the maximum generation (G) and uses the threshold value? E. That is, if the hereditary generation is more than the maximum generation (for example, 20), or if the ratio of the same year among the whole population of the year is larger than θe, the generation is terminated.

PRI변조형태 판단(S900)은 해 전체 집단 중 동일한 해의 비율이 가장 큰 최적해와 인식코드와의 적합도를 이용하는데, 적합도 값이 가장 큰 인식코드의 형태를 최종 PRI 변조형태로 판단한다.In the determination of PRI modulation type (S900), the fitness of the recognition solution with the greatest ratio of the same solution is used, and the type of recognition code having the greatest fitness value is determined as the final PRI modulation type.

이와 같이 본 실시예에 따른 레이더 신호 PRI 변조형태 인식 방법은 교배와 돌연변이가 존재하는 유전 알고리즘을 이용함으로써 누락 펄스 및 왜곡 펄스에 대해 민감도가 낮은 변조형태 인식방법으로써, 알고리즘이 단순하고 자동화하기 쉽고 변조형태 인식률이 높아서 신호분석이 필요한 ES(Electronic warfare Support) 시스템 및 ELINT(Electronic Intelligence) 시스템에 직접 적용 가능하다.As described above, the radar signal PRI modulation pattern recognition method according to the present embodiment is a modulation pattern recognition method having low sensitivity to missing pulses and distortion pulses by using a genetic algorithm in which mating and mutation exist. The algorithm is simple and easy to automate, It can be directly applied to ES (Electronic Warfare Support) system and ELINT (Electronic Intelligence) system which require signal analysis because of high recognition rate.

본 발명의 일 실시예에 따른 레이더 신호 PRI 변조형태 인식 방법은 위에서 설명한 실시예들의 구성과 방법에 한정되지 않으며, 사용자의 필요에 따라 실시예의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수 있다.The method of recognizing a radar signal PRI modulation type according to an embodiment of the present invention is not limited to the configuration and method of the embodiments described above and all or a part of the embodiments may be selectively combined according to the needs of the user.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.As described above, the present invention has been described with reference to particular embodiments, such as specific elements, and specific embodiments and drawings. However, it should be understood that the present invention is not limited to the above- And various modifications and changes may be made thereto by those skilled in the art to which the present invention pertains.

Claims (4)

입력신호에 대한 표본코드를 생성하는 단계;
유전 알고리즘 수행을 위해서 해 집단을 생성하는 단계;
현재의 상기 해 집단과 상기 표본코드간의 적합도 및 현재의 상기 해 집단과 인식코드간의 적합도의 합으로 계산함으로써 해 집단의 적합도를 계산하는 단계;
상기 해 집단의 적합도를 기반으로 해의 쌍을 선택하는 단계;
상기 해 집단의 적합도 기반으로 선택된 해의 쌍을 상기 해 집단의 적합도 기반으로 교배시키는 단계;
상기 해 집단의 적합도 기반으로 선택된 해에 대한 돌연변이를 생성하는 단계;
상기 교배와 상기 돌연변이로 변화된 해 집단을 새로운 해 집단으로 갱신하는 단계;
최대 세대와 동일 해 임계치를 이용하여 새로운 자식 세대로의 유전을 지속할 것인지를 판단하는 것에 의해 세대 종료 조건을 확인하는 단계; 및
해 전체 집단 중 동일한 해의 비율이 가장 큰 최적해와 상기 인식코드와의 적합도를 이용하여, 최종 PRI 변조형태로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 신호 PRI 변조형태 인식 방법.
Generating a sample code for an input signal;
Generating a solution group for genetic algorithm execution;
Calculating a fitness of the harmful group by calculating the fitness between the current harmonic group and the sample code and the fitness between the current harmonic group and the recognition code;
Selecting a pair of solutions based on the fitness of the solution group;
Crossing a pair of solutions selected on the basis of the fitness of the solution group on the basis of the fitness of the solution group;
Generating a mutation for a solution selected based on the fitness of the harmful population;
Updating the mating and the mutated sea population to a new sea population;
Confirming the generation termination condition by determining whether to continue the inheritance to the new child generation using the same threshold as the maximum generation; And
And determining the final PRI modulation type using the best fit and the goodness of fit of the recognition code, the ratio of which is the largest among all the groups in the same year.
제1항에 있어서,
상기 표본코드의 생성단계는 입력 펄스의 TOA(Time Of Arrival)간의 차와 사전에 정해진 임계치를 활용하여 코드열을 생성하고, 그 생성된 코드열을 이용하여 코드의 각 상태에서 다음 상태로 바뀌는 확률을 나타내는 표본행렬(Sampling Matrix)을 생성하며, 그 생성된 표본행렬에 의해 상기 표본코드를 생성하는 것을 특징으로 하는 레이더 신호 PRI 변조형태 인식 방법.
The method according to claim 1,
In the generating of the sample code, a code string is generated by using a difference between TOAs (Time Of Arrival) of input pulses and a predetermined threshold value, and the probability of changing from each state of the code to the next state And generating the sample code based on the generated sample matrix. The method of claim 1,
제1항에 있어서,
상기 유전 알고리즘 수행을 위해서 해 집단을 생성하는 단계는 유전 알고리즘 수행을 위해서 총 M개의 초기 해를 생성하고, 각 해는 7자리의 코드로 생성되며, 그 7 자리의 각 코드는 0~1사이의 랜덤값으로 생성되고,
상기 해 집단 적합도의 계산은 각 변조형태별로 상기 해 집단과 상기 인식코드와의 적합도(
Figure 112015056358502-pat00018
)를 계산하고, 그 계산된 적합도 중 최소값(
Figure 112015056358502-pat00019
)과 해 집단과 상기 표본코드와의 적합도의 합의 역수(
Figure 112015056358502-pat00020
)를 계산하는 것에 의해 수행되며,
상기 적합도(
Figure 112015056358502-pat00021
), 상기 최소값(
Figure 112015056358502-pat00022
) 및 상기 해 집단과 상기 표본코드와의 적합도의 합의 역수(
Figure 112015056358502-pat00023
)는 수식 3에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 레이더 신호 PRI 변조형태 인식 방법.
수식 3:
Figure 112015056358502-pat00024
The method according to claim 1,
In order to perform the genetic algorithm, a step of generating a solution group generates a total of M initial solutions for genetic algorithm execution, and each solution is generated by a 7-digit code, and each 7-digit code includes 0 to 1 Generated with a random value,
The calculation of the harmonic group fitness is based on the fitness of the harmonic group and the recognition code
Figure 112015056358502-pat00018
), And calculates a minimum value (
Figure 112015056358502-pat00019
) And the reciprocal of the sum of the fitness of the sea population and the sample code
Figure 112015056358502-pat00020
), ≪ / RTI >
The fitness (
Figure 112015056358502-pat00021
), The minimum value (
Figure 112015056358502-pat00022
) And a reciprocal of the sum of the fitness of the harm group and the sample code
Figure 112015056358502-pat00023
) Is calculated by the equation (3).
Equation 3:
Figure 112015056358502-pat00024
제1항에 있어서,
상기 해의 쌍 선택 단계는 상기 해 집단의 적합도를 기반으로 룰렛 휠 방법으로 하나의 쌍을 선택하는 것에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 레이더 신호 PRI 변조형태 인식 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the pair selection step of the solution is performed by selecting one pair in the roulette wheel method based on the fitness of the solution group.
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