KR101877141B1 - 안테나 패턴 합성 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
위성용 영상 레이더의 양자 행동에 기반한 개체 군집 최적화(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 적용하여 안테나 패턴을 합성하는 안테나 패턴 합성 장치가 제공된다. 상기 장치는: 복수 개의 안테나가 다차원 구조로 배열된 안테나 어레이가 탑재되는 영상 레이다(Synthetic Aperture Radar) 시스템의 성능에 기초하여 마스크 템플릿을 설계하는 설계부, 및 QPSO 기법을 이용하여 상기 안테나 어레이가 제1 안테나 패턴을 생성하기 위한 신호 진폭 및 위상을 산출하고, 상기 산출된 신호 진폭 및 위상을 기초로 상기 설계된 마스크 템플릿 내에 상기 제1 안테나 패턴을 생성하는 생성부를 포함할 수 있다.
Description
안테나 패턴 합성 기술에 연관되며, 보다 상세하게는 위성용 영상 레이더의 양자 행동에 기반한 개체 군집 최적화(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization) 방식을 적용하여 안테나 패턴을 합성하는 장치 및 제어 방법에 연관된다.
영상 레이다(Synthetic Aperture Radar; SAR)는 기상 조건이나 주야에 관계없이 광범위한 지역의 영상을 고해상도로 획득하는 능동형 전자파 센서로서, 위성이나 항공기, 무인기 등의 다양한 플랫폼에 탑재되어 원하는 지역의 상시 관측 및 정찰 수행에 주로 이용된다. 최근 개발되는 고해상도 능동 위상 배열 영상 레이다 시스템은 임무 요구 조건에 따라 다양한 운용 모드를 필요로 하는데, 고해상도 영상을 획득하기 위한 영상 레이다(SAR) 시스템은 잡음 등가 반사값(NESZ), 영상 획득 폭(Swath width) 및 방사분석 정확도(Radiometric accuracy)와 같은 시스템 성능 지수를 만족하기 위해 다양한 운용 안테나 패턴을 요구한다.
영상 레이다(SAR) 시스템의 성능을 최적화 시키기 위한 방법으로 안테나 마스크 템플릿 설계 및 안테나 패턴 합성 기법이 있으며, 안테나 패턴 합성 과정에서 개체 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 적용하는 방법이 기존에 제시된 바 있다. 고전적인 개체 군집 최적화(PSO) 알고리즘은 속도 벡터 및 위치 벡터를 이용하여 최적의 위치를 찾아가는 방식으로, 안테나 패턴 합성 기술에 적용하는 경우 영상 레이다 시스템의 성능을 최적화 하는 데 좋은 성능을 보인다. 다만, 위치 벡터 및 속도 벡터에 대해 별도 연산이 필요하므로, 실시간으로 안테나 패턴을 생성해야 하는 상황에서 적용하기에는 한계가 있다.
일측에 따르면, 위성용 영상 레이더의 양자 행동에 기반한 개체 군집 최적화(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 적용하여 안테나 패턴을 합성하는 안테나 패턴 합성 장치가 제공된다. 상기 장치는: 복수 개의 안테나가 다차원 구조로 배열된 안테나 어레이가 탑재되는 영상 레이다(Synthetic Aperture Radar) 시스템의 성능에 기초하여 마스크 템플릿을 설계하는 설계부, 및 QPSO 기법을 이용하여 상기 안테나 어레이가 제1 안테나 패턴을 생성하기 위한 신호 진폭 및 위상을 산출하고, 상기 산출된 신호 진폭 및 위상을 기초로 상기 설계된 마스크 템플릿 내에 상기 제1 안테나 패턴을 생성하는 생성부를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 생성부는: 상기 제1 안테나 패턴에 대응하는 상기 안테나 어레이의 배열 크기 및 적어도 하나의 개체를 결정하고, 상기 결정된 적어도 하나의 개체에 대한 위치벡터를 초기화하는 초기화부, 및 QPSO 기법을 이용하여 상기 적어도 하나의 개체에 대한 로컬 위치 및 글로벌 위치를 설정하는 설정부를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 생성부는: 상기 설정된 로컬 위치 및 글로벌 위치에 기초하여 상기 적어도 하나의 개체의 위치 최적값을 산출하고, 상기 적어도 하나의 개체의 위치 최적값을 이용하여 상기 제1 안테나 패턴에 대응하는 상기 안테나 어레이의 신호 진폭 및 위상을 산출할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 생성부는: 상기 마스크 템플릿과 상기 제1 안테나 패턴을 비교하여 비용함수를 계산하고, 상기 계산 결과 미리 지정된 조건을 만족하면 상기 제1 안테나 패턴을 최종 안테나 패턴으로 결정할 수 있다.
이 때, 상기 비용함수는 상기 제1 안테나 패턴이 상기 마스크 템플릿의 어퍼 마스크 및 로우 마스크를 초과하는 값을 합산하여 계산된다.
또한, 상기 미리 지정된 조건은 상기 비용함수 계산에 대해 미리 설정된 반복 계산 횟수 및 미리 설정된 목표 결과 값 중 적어도 하나일 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 생성부는: 상기 비용함수의 계산 결과 미리 지정된 조건을 만족하지 못하는 경우, 상기 안테나 어레이에 포함되는 적어도 하나의 개체에 대한 위치 벡터를 재설정하고, 상기 재설정된 위치벡터를 기초로 상기 안테나 어레이에 대한 신호 진폭 및 위상을 산출한다.
또한, 상기 생성부는, 상기 미리 지정된 조건을 만족할 때까지 상기 비용함수의 계산을 반복적으로 수행할 수 있다.
다른 일측에 따르면, 위성용 영상 레이더의 양자 행동에 기반한 개체 군집 최적화(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 적용하여 안테나 패턴을 합성하는 안테나 패턴 합성 방법이 제공된다. 상기 방법은: 복수 개의 안테나가 다차원 구조로 배열된 안테나 어레이가 탑재되는 영상 레이다(Synthetic Aperture Radar) 시스템의 성능에 기초하여 마스크 템플릿을 설계하는 단계와, QPSO(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization) 기법을 이용하여 상기 안테나 어레이가 제1 안테나 패턴을 생성하기 위한 신호 진폭 및 위상을 산출하는 단계, 및 상기 산출된 신호 진폭 및 위상을 기초로 상기 설계된 마스크 템플릿 내에 상기 제1 안테나 패턴을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 제1 안테나 패턴을 생성하기 위한 신호 진폭 및 위상을 산출하는 단계는: 상기 제1 안테나 패턴에 대응하는 상기 안테나 어레이의 배열 크기 및 적어도 하나의 개체를 결정하고, 상기 결정된 적어도 하나의 개체에 대한 위치벡터를 초기화하는 단계, 및 QPSO 기법을 이용하여 상기 적어도 하나의 개체에 대한 로컬 위치 및 글로벌 위치를 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
이 때, 상기 제1 안테나 패턴을 생성하기 위한 신호 진폭 및 위상을 산출하는 단계는: 상기 설정된 로컬 위치 및 글로벌 위치에 기초하여 상기 적어도 하나의 개체의 위치 최적값을 산출하고, 상기 적어도 하나의 개체의 위치 최적값을 이용하여 상기 제1 안테나 패턴에 대응하는 상기 안테나 어레이의 신호 진폭 및 위상을 산출한다.
일실시예에 따르면, 상기 제1 안테나 패턴을 생성하는 단계는: 상기 마스크 템플릿과 상기 제1 안테나 패턴을 비교하여 비용함수를 계산하는 단계, 및 상기 계산 결과 미리 지정된 조건을 만족하면 상기 제1 안테나 패턴을 최종 안테나 패턴으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 비용함수는 상기 제1 안테나 패턴이 상기 마스크 템플릿의 어퍼 마스크 및 로우 마스크를 초과하는 값을 합산하여 계산되고, 상기 미리 지정된 조건은 상기 비용함수 계산에 대해 미리 설정된 반복 계산 횟수 및 미리 설정된 목표 결과 값 중 적어도 하나일 수 있다.
또한, 제1 안테나 패턴을 생성하는 단계는: 상기 비용함수의 계산 결과 미리 지정된 조건을 만족하지 못하는 경우, 상기 안테나 어레이에 포함되는 적어도 하나의 개체에 대한 위치 벡터를 재설정하는 단계, 및 상기 재설정된 위치벡터를 기초로 상기 안테나 어레이에 대한 신호 진폭 및 위상을 산출하는 단계를 포함하며, 상기 미리 지정된 조건을 만족할 때까지 상기 비용함수의 계산을 반복적으로 수행할 수 있다.
도 1은 일반적인 위상 배열 안테나 구조를 설명하는 도면이다.
도 2는 일실시예에 따라 설계되는 안테나 마스크 템플릿을 설명하는 도면이다.
도 3은 일실시예에 따른 안테나 패턴 합성 장치를 도시하는 블록도이다.
도 4는 QPSO(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization)를 이용한 상세 알고리즘을 설명하는 도면이다.
도 5는 일실시예에 따라 QPSO 기법을 이용한 안테나 패턴 합성 과정을 설명하는 도면이다.
도 6은 일실시예 따른 안테나 패턴 합성 결과와 최적화된 진폭 및 위상을 나타내는 도면이다.
도 7은 일실시예에 따른 안테나 패턴 합성 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 2는 일실시예에 따라 설계되는 안테나 마스크 템플릿을 설명하는 도면이다.
도 3은 일실시예에 따른 안테나 패턴 합성 장치를 도시하는 블록도이다.
도 4는 QPSO(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization)를 이용한 상세 알고리즘을 설명하는 도면이다.
도 5는 일실시예에 따라 QPSO 기법을 이용한 안테나 패턴 합성 과정을 설명하는 도면이다.
도 6은 일실시예 따른 안테나 패턴 합성 결과와 최적화된 진폭 및 위상을 나타내는 도면이다.
도 7은 일실시예에 따른 안테나 패턴 합성 방법을 도시하는 흐름도이다.
본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.
본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예들을 도면에 예시하고 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 "~사이에"와 "바로~사이에" 또는 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 일반적인 위상 배열 안테나 구조를 설명하는 도면이다.
영상 레이다(Synthetic Aperture Radar) 위성은 레이다 안테나에서 방사한 RF 신호가 지상을 맞고 되돌아온 신호를 수신하여 지상에서 신호처리를 통하여 영상을 생성하는 위성이다. 영상 레이다 위성에 탑재되는 탑재체는 크게 능동형(Active or Phased Array Type) 영상 레이다와 수동형(Passive or Reflector Antenna Type) 영상 레이다로 나뉘는데, 원하는 안테나 패턴을 효율적으로 생성할 수 있는 능동형 영상 레이다 탑재체에 대한 연구 개발이 보다 활발히 이루어지고 있다.
능동형 영상 레이다 탑재체는 배열된 안테나의 신호 진폭(Amplitude)과 위상(Phase)을 조절하여 원하는 안테나 패턴을 획득할 수 있는 위상 배열 안테나로 구현되는데, 그 일반적인 구조는 도 1과 같이 도시된다.
도 1을 참조하면, 복수 개의 안테나가 다차원 구조로 배열된 안테나 어레이(120)는 영상 레이다(SAR) 시스템(110)에 탑재되어 신호의 진폭 및 위상을 조절하는 방식으로 안테나 패턴을 생성할 수 있다. 안테나 어레이(120)를 구성하는 각 안테나 개체는 송/수신용 증폭기(Amplifier), 위상 시프터(Phase Shifter) 및 감쇠기(Attenuator)를 포함한다. 상기 안테나 어레이(120)는 원하는 안테나 패턴을 생성하기 위해 상기 안테나 패턴에 대응하는 최적의 신호 진폭 및 위상을 산출하고, 상기 산출된 신호 진폭 및 위상을 기초로 상기 안테나 어레이(120)의 각 배열 위치를 조정하는데, 이는 위상 평면(Phase Plane, 131)을 기준으로 조종각(Steering Angle, 132)을 조절하는 방식으로 수행된다. 또한, 상기 안테나 어레이(120)가 원하는 안테나 패턴을 획득하는 과정에서, 상기 안테나 어레이(120)가 탑재될 영상 레이다 시스템의 성능이나 스펙을 만족하는 안테나 마스크 템플릿 설계가 선행되어야 한다. 상기 안테나 어레이(120)는 산출된 신호 진폭 및 위상에 따라 안테나 배열 위치를 조정하여 원하는 안테나 패턴을 생성함에 있어, 미리 설계된 안테나 마스크 템플릿에 상기 생성된 안테나 패턴을 합성하는 방식으로 영상 레이다 시스템의 성능을 최적화할 수 있다. 상기 안테나 마스크 템플릿은 아래 도 2와 같이 설계된다.
도 2는 일실시예에 따라 설계되는 안테나 마스크 템플릿을 설명하는 도면이다.
안테나 마스크 템플릿은 안테나 어레이가 탑재되는 영상 레이다 시스템의 성능이나 스펙을 고려하여 상기 안테나 어레이가 최적의 안테나 패턴을 생성할 수 있도록 설계된다. 상기 안테나 마스크 템플릿은 외부 마스크(210) 및 내부 마스크(220)를 포함하는데, 영상 레이다 시스템의 성능에 최적화되기 위해서는 상기 안테나 어레이에 의해 생성되는 안테나 패턴이 상기 외부 마스크(210)와 상기 내부 마스크(220) 사이에 합성되어야 한다. 이를 위해, 안테나 개체 별 위치 설정 및 안테나 패턴 생성의 반복적 수행을 통해 신호 진폭 및 위상을 최적화하여 상기 안테나 어레이의 각 배열 위치를 조절할 필요가 있다.
도 3은 일실시예에 따른 안테나 패턴 합성 장치(300)를 도시하는 블록도이다.
안테나 패턴 합성 장치(300)는 영상 레이다 시스템(Synthetic Aperture Radar; SAR)에 탑재되어 안테나 패턴을 생성하는 수단으로, 상기 영상 레이다 시스템의 성능에 따라 설계된 마스크 템플릿을 만족하도록 안테나 패턴을 생성하기 위해 신호 진폭 및 위상을 최적화한다. 이를 위해, 안테나 패턴 합성 장치(300)는 기존의 고전적인 개체 군집 최적화(Particle Swarm Optimization; PSO) 알고리즘에 비해 패턴 합성 수렴 속도가 개선된 양자행동에 기반한 개체 군집 최적화(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization; QPSO) 알고리즘을 상기 신호 진폭 및 위상의 최적화 과정에 적용함으로써, 실시간 안테나 패턴 생성 시 속도 향상 및 효율성을 향상시킬 수 있다. 상기 안테나 패턴 합성 장치(300)는 설계부(310) 및 생성부(320)를 포함할 수 있다.
먼저, 설계부(310)는 복수 개의 안테나가 다차원 구조로 배열된 안테나 어레이가 탑재되는 영상 레이다(SAR) 시스템 성능에 기초하여 마스크 템플릿을 설계할 수 있다.
생성부(320)는 QPSO 기법을 이용하여 상기 안테나 어레이가 제1 안테나 패턴을 생성하기 위한 신호 진폭 및 위상을 산출하고, 상기 산출된 진폭 및 위상을 기초로 상기 설계된 마스크 템플릿 내에 상기 제1 안테나 패턴을 생성할 수 있다. 이 때, 상기 생성부(320)는 초기화부(미도시) 및 설정부(미도시)를 포함한다. 상기 초기화부는 상기 제1 안테나 패턴에 대응하는 상기 안테나 어레이의 배열 크기 및 적어도 하나의 안테나 개체를 결정하고, 상기 결정된 적어도 하나의 안테나 개체에 대한 위치벡터를 초기화할 수 있다. 상기 설정부는 QPSO 기법을 이용하여 상기 적어도 하나의 안테나 개체에 대한 로컬 위치 및 글로벌 위치를 설정할 수 있다. 상기 생성부(320)는 상기 설정부에 의해 설정된 로컬 위치 및 글로벌 위치에 기초하여 상기 적어도 하나의 안테나 개체의 위치 최적값을 산출하고, 상기 적어도 하나의 안테나 개체에 대해 산출된 상기 위치 최적값을 이용하여 상기 제1 안테나 패턴에 대응하는 상기 안테나 어레이의 신호 진폭 및 위상을 산출한다.
또한, 상기 생성부(320)는 상기 설계부(310)에 의해 미리 설계된 마스크 템플릿과 상기 제1 안테나 패턴을 비교하여 비용함수(Cost Function)를 계산하고, 상기 계산 결과 미리 지정된 조건을 만족하면 상기 제1 안테나 패턴을 최종 안테나 패턴으로 결정할 수 있다. 여기서, 상기 비용함수는 상기 제1 안테나 패턴이 상기 마스크 템플릿의 어퍼 마스크 및 로우 마스크를 초과하는 값을 합산하여 계산되는데, 상기 어퍼 마스크 및 상기 로우 마스크는 도 2에 도시된 외부 마스크(210) 및 내부 마스크(220)에 각각 대응하는 것으로 이해될 수 있다. 또한, 상기 미리 지정된 조건은 상기 비용함수 계산 관련하여 미리 설정된 반복 계산 횟수 및 미리 설정된 목표 계산 결과 값 중 적어도 하나이며, 상기 비용함수 계산 결과가 두 조건 중 어느 하나를 충족하면 상기 제1 안테나 패턴을 최적의 안테나 패턴으로 판단하여 최종 안테나 패턴으로 결정된다. 다만, 상기 비용함수의 계산 결과가 상기 미리 지정된 조건을 만족하지 못하는 경우에는, 상기 안테나 어레이에 포함되는 적어도 하나의 안테나 개체에 대한 위치 벡터를 재설정하고, 상기 재설정된 위치 벡터를 기초로 상기 안테나 어레이에 대한 신호 진폭 및 위상을 재산출한다. 상기 생성부(320)는 상기 비용함수 계산 결과가 상기 미리 지정된 조건을 만족할 때까지 상기 위치 벡터 설정, 상기 신호 진폭/위상 산출 및 상기 비용함수 계산 과정을 반복적으로 수행함으로써, 안테나 어레이에 의해 생성되는 안테나 패턴이 상기 마스크 템플릿에 보다 최적화되도록 한다.
안테나 패턴 합성 장치(300)는 안테나 패턴 합성 과정에서 안테나 개체의 위치 벡터 및 속도 벡터를 초기화하여 업데이트 해야하는 기존의 개체 군집 최적화(PSO) 기법에 비해, 속도 벡터를 없애고 안테나 개체의 위치만으로 최적화를 수행하는 양자행동에 기반한 개체 군집 최적화(QPSO) 기법을 적용함으로써, 안테나 패턴 합성 속도를 향상시킬 수 있다. 이로 인해, 추후 영상 레이다 위성의 온 보드(On-Board) 상에서 영상 레이다 제어기(SAR controller)가 실시간(real time)으로 안테나 패턴을 생성해야 하는 경우나, 또는 배열 안테나 개체 일부에 오류 발생 시 안테나 패턴을 재생성해야 하는 경우와 같이 시간 제한적인 상황에서 보다 빠르게 실시간 안테나 패턴 합성이 수행 가능해진다.
도 4는 QPSO(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization)를 이용한 상세 알고리즘을 설명하는 도면이다.
영상 레이다 시스템에 탑재되는 안테나 어레이가 상기 영상 레이다 시스템의 성능에 따라 설계된 안테나 마스크 템플릿을 만족하도록 안테나 패턴을 생성하기 위해, 안테나 패턴 합성 과정에서 적용되는 기존의 PSO 기법은 위치 벡터와 상기 위치 벡터로부터 계산되는 속도 벡터에 별도의 벡터 연산자를 할당하여 연산을 수행하는 방식이다. 이에 반해, QPSO 기법의 경우, 별도의 속도 벡터 없이 개체별 최적 위치의 평균인 평균 최적 위치 C (Mean best position), 개체별 최적 위치 P (Personal best position) 및 전역 최적 위치 G (Global best position)의 초평면(hyperplane)에서의 임의의 위치 p로부터 계산되는 수식을 이용하기 때문에, 별도의 속도 벡터를 필요로 하지 않는다. 또한, QPSO 기법에서는 기존의 PSO 알고리즘에서 P와 G로부터 C와 p를 연산하는 과정만이 추가되므로, 별도의 속도 벡터를 할당하여 연산하는 과정에 비해 연산이 비교적 간단하고 알고리즘의 메모리 사용 효율이 향상되는 강점이 있다. 기존의 PSO 기법과 QPSO 기법의 차이점은 아래 표 1과 같이 나타낼 수 있다.
표 1의 QPSO 알고리즘에서, 모순 확장 계수(Contradiction expansion coefficient) α는 양의 실수 값을 가지는데, 전역 최적 위치를 구하는 과정에서 α를 조정함으로써 전역 검색(global search)이나 지역 검색(local search)에 대한 비율을 조정할 수 있으며, 나아가 전역 최적 위치를 찾는 수렴도 성능이 개선될 수 있다.
표 1을 참조하면, QPSO 알고리즘에서는 PSO 알고리즘에서 속도 벡터의 수식을 제거하여 구현 과정이 보다 단순해진다. 또한, QPSO는 양자 행동에 기반한 알고리즘이므로, α값 조정을 통해 최적값을 구하는 과정에서 검색 영역이 보다 넓은 전역해 공간에서 검색이 수행되도록 할 수 있으며, 마스크 템플릿의 복잡도에 따라 파라미터를 달리 설정함으로써 기존의 PSO 알고리즘보다 빠른 속도로 전력 최적 위치(Global best position)를 찾도록 성능을 향상시킨다. 이러한 QPSO 알고리즘의 구체적 연산 과정은 도 4와 같이 수행된다.
도 4와 같이 QPSO 알고리즘을 이용하는 경우, 먼저 목표로 하는 문제를 정의하고, 정의된 문제에 따라 α 값과 같은 제약사항들(Constraints)을 정의한다(410). 이후 현재 위치 X와 개체별 최적 위치 P의 Population을 초기화하고(420), QPSO 알고리즘에서 미리 설정한 반복 횟수(iteration number)에 따라 평균 최적 위치(Mean best position) C를 계산하며, 각각의 개체에 대해 QPSO 알고리즘 수식을 적용하여 전역 최적 위치(Global best position) G를 찾는다(430). 430의 연산 결과, 설정된 목표값을 만족하거나 미리 설정된 반복 횟수에 도달하는지를 판단하여(440), 상기 조건을 충족하면 최종 최적해를 찾은 것으로 판단하여 알고리즘을 종료한다(450). 상기 조건을 충족하지 않은 경우에는 430의 연산 결과가 설정된 목표값을 만족하거나 미리 설정된 반복 횟수에 도달할 때까지 430의 연산을 반복 수행한다.
도 5는 일실시예에 따라 QPSO 기법을 이용한 안테나 패턴 합성 과정을 설명하는 도면으로, 앞서 도 4에서 QPSO 알고리즘을 이용하여 각 단계별 획득한 해(solution)를 통해 위상 배열 안테나의 패턴을 합성하는 과정을 나타낸다.
도 4의 430 연산 과정은 도 5에 도시된 안테나 패턴 합성 절차에 따라 미리 설정된 조건을 충족할 때까지 반복 수행된다. QPSO 알고리즘이 적용되면(510), 상기 430의 연산을 1회 수행하여 획득한 전역 최적 위치(Global best position)을 입력 값으로 하여, 안테나 어레이를 구성하는 N개의 안테나 개체마다 안테나 신호 진폭 및 위상 값을 산출한다(520, 530). 상기 산출된 안테나 개체 별 신호 진폭 및 위상 값을 이용하여 원거리장(Far-Field) 패턴을 생성하고(540), 생성된 패턴을 미리 생성된 마스크 템플릿(550)과 비교하여 비용함수를 계산할 수 있다(560). 상기 마스크 템플릿과 상기 생성된 패턴은 도 6A와 같이 합성된다. 도 6A에서, QPSO 알고리즘을 이용한 최적화를 통해 생성된 안테나 패턴(620)은 미리 생성된 마스크 템플릿(610, 611) 내에 생성되는데, 상기 안테나 패턴(620)이 상기 마스크 템플릿의 어퍼 마스크(upper mask, 610)를 초과하는 값과 로어 마스크(lower mask, 611)를 초과하는 값을 합산하는 방식으로 상기 비용함수가 계산되며, 이는 수학식 1과 같이 계산될 수 있다.
상기 비용함수 계산 결과가 설정된 목표값을 만족하거나 또는 상기 비용함수 계산이 미리 설정된 반복 횟수만큼 수행되었는지의 여부를 판단하여(570), 상기 조건을 충족하면 알고리즘을 종료하고, 상기 조건을 충족하지 못하면 조건을 충족할 때까지 반복 수행한다.
도 5의 안테나 패턴 합성 절차에 의해 획득한 안테나 어레이의 신호 진폭 및 위상 최적값을 적용하여 최종적으로 생성된 안테나 패턴은 도 6A와 같다. 또한, 도 6B 및 도 6C는 도 5의 안테나 패턴 합성 절차를 32배열로 구성되는 안테나 어레이에 적용하여 획득한 최적값을 나타내는 그래프로, 상기 안테나 어레이에 대해 최적화된 신호 진폭 정보(630) 및 최적화된 신호 위상 정보(640)이다.
도 7은 일실시예에 따른 안테나 패턴 합성 방법을 도시하는 흐름도이다.
안테나 패턴 합성 장치는 영상 레이다 시스템(SAR)에 탑재되어 안테나 패턴을 생성하는 과정에서, 상기 영상 레이다 시스템의 성능에 따라 설계된 마스크 템플릿을 만족하도록 안테나 패턴을 생성하기 위해 신호 진폭 및 위상을 최적화하는 방법을 제공한다.
단계 710에서는, 안테나 패턴 합성 장치의 설계부가 복수 개의 안테나가 다차원 구조로 배열된 안테나 어레이가 탑재되는 영상 레이다(SAR) 시스템 성능에 기초하여 마스크 템플릿을 설계할 수 있다.
단계 720에서는, 안테나 패턴 합성 장치의 생성부가 QPSO 기법을 이용하여 상기 안테나 어레이가 제1 안테나 패턴을 생성하기 위한 신호 진폭 및 위상을 산출할 수 있다. 단계 720에서, 상기 생성부는 상기 제1 안테나 패턴에 대응하는 상기 안테나 어레이의 배열 크기 및 적어도 하나의 안테나 개체를 결정하고, 상기 결정된 적어도 하나의 안테나 개체에 대한 위치벡터를 초기화한 후, QPSO 기법을 이용하여 상기 적어도 하나의 안테나 개체에 대한 로컬 위치 및 글로벌 위치를 설정할 수 있다. 또한, 상기 생성부는 상기 설정된 로컬 위치 및 글로벌 위치에 기초하여 상기 적어도 하나의 안테나 개체의 위치 최적값을 산출하고, 상기 적어도 하나의 안테나 개체에 대해 산출된 상기 위치 최적값을 이용하여 상기 제1 안테나 패턴에 대응하는 상기 안테나 어레이의 신호 진폭 및 위상을 산출한다.
단계 730에서는, 상기 생성부가 상기 산출된 진폭 및 위상을 기초로 상기 설계된 마스크 템플릿 내에 상기 제1 안테나 패턴을 생성할 수 있다. 단계 730에서, 상기 생성부는 단계 710에서 설계된 마스크 템플릿과 상기 제1 안테나 패턴을 비교하여 비용함수(Cost Function)를 계산하고, 상기 계산 결과 미리 지정된 조건을 만족하면 상기 제1 안테나 패턴을 최종 안테나 패턴으로 결정할 수 있다. 여기서, 상기 비용함수는 상기 제1 안테나 패턴이 상기 마스크 템플릿의 어퍼 마스크 및 로우 마스크를 초과하는 값을 합산하여 계산된다. 또한, 상기 미리 지정된 조건은 상기 비용함수 계산 관련하여 미리 설정된 반복 계산 횟수 및 미리 설정된 목표 계산 결과 값 중 적어도 하나이며, 상기 비용함수 계산 결과가 두 조건 중 어느 하나를 충족하면 상기 제1 안테나 패턴을 최적의 안테나 패턴으로 판단하여 최종 안테나 패턴으로 결정된다. 다만, 단계 730에서, 상기 생성부는 상기 비용함수의 계산 결과가 상기 미리 지정된 조건을 만족하지 못하는 경우 상기 안테나 어레이에 포함되는 적어도 하나의 안테나 개체에 대한 위치 벡터를 재설정하고, 상기 재설정된 위치 벡터를 기초로 상기 안테나 어레이에 대한 신호 진폭 및 위상을 재산출한다. 상기 생성부는 상기 비용함수 계산 결과가 상기 미리 지정된 조건을 만족할 때까지 단계 720 및 단계 730을 반복적으로 수행함으로써, 안테나 어레이에 의해 생성되는 안테나 패턴이 상기 마스크 템플릿에 보다 최적화되도록 한다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
Claims (16)
- 복수 개의 안테나가 다차원 구조로 배열된 안테나 어레이가 탑재되는 영상 레이다(Synthetic Aperture Radar) 시스템의 성능에 기초하여 마스크 템플릿을 설계하는 설계부; 및
QPSO(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization) 기법을 이용하여 상기 안테나 어레이가 제1 안테나 패턴을 생성하기 위한 신호 진폭 및 위상을 산출하고, 상기 산출된 신호 진폭 및 위상을 기초로 상기 설계된 마스크 템플릿 내에 상기 제1 안테나 패턴을 생성하는 생성부
를 포함하고,
상기 생성부는,
상기 마스크 템플릿과 상기 제1 안테나 패턴을 비교하여 비용함수를 계산하고, 상기 계산 결과 미리 지정된 조건을 만족하면 상기 제1 안테나 패턴을 최종 안테나 패턴으로 결정하고,
상기 비용함수는,
상기 제1 안테나 패턴이 상기 마스크 템플릿의 어퍼 마스크 및 로우 마스크를 초과하는 값을 합산하여 계산되는, 안테나 패턴 합성 장치. - 제1항에 있어서,
상기 생성부는,
상기 제1 안테나 패턴에 대응하는 상기 안테나 어레이의 배열 크기 및 적어도 하나의 개체를 결정하고, 상기 결정된 적어도 하나의 개체에 대한 위치벡터를 초기화하는 초기화부; 및
QPSO 기법을 이용하여 상기 적어도 하나의 개체에 대한 로컬 위치 및 글로벌 위치를 설정하는 설정부
를 포함하는 안테나 패턴 합성 장치. - 삭제
- 삭제
- 삭제
- 복수 개의 안테나가 다차원 구조로 배열된 안테나 어레이가 탑재되는 영상 레이다(Synthetic Aperture Radar) 시스템의 성능에 기초하여 마스크 템플릿을 설계하는 설계부; 및
QPSO(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization) 기법을 이용하여 상기 안테나 어레이가 제1 안테나 패턴을 생성하기 위한 신호 진폭 및 위상을 산출하고, 상기 산출된 신호 진폭 및 위상을 기초로 상기 설계된 마스크 템플릿 내에 상기 제1 안테나 패턴을 생성하는 생성부
를 포함하고,
상기 생성부는,
상기 마스크 템플릿과 상기 제1 안테나 패턴을 비교하여 비용함수를 계산하고, 상기 계산 결과 미리 지정된 조건을 만족하면 상기 제1 안테나 패턴을 최종 안테나 패턴으로 결정하고,
상기 미리 지정된 조건은,
상기 비용함수 계산에 대해 미리 설정된 반복 계산 횟수 및 미리 설정된 목표 결과 값 중 적어도 하나인 안테나 패턴 합성 장치. - 제1항에 있어서,
상기 생성부는,
상기 비용함수의 계산 결과 상기 미리 지정된 조건을 만족하지 못하는 경우, 상기 안테나 어레이에 포함되는 적어도 하나의 개체에 대한 위치 벡터를 재설정하고, 상기 재설정된 위치벡터를 기초로 상기 안테나 어레이에 대한 신호 진폭 및 위상을 산출하는 안테나 패턴 합성 장치. - 제7항에 있어서,
상기 생성부는,
상기 미리 지정된 조건을 만족할 때까지 상기 비용함수의 계산을 반복적으로 수행하는 안테나 패턴 합성 장치. - 복수 개의 안테나가 다차원 구조로 배열된 안테나 어레이가 탑재되는 영상 레이다(Synthetic Aperture Radar) 시스템의 성능에 기초하여 마스크 템플릿을 설계하는 단계;
QPSO(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization) 기법을 이용하여 상기 안테나 어레이가 제1 안테나 패턴을 생성하기 위한 신호 진폭 및 위상을 산출하는 단계; 및
상기 산출된 신호 진폭 및 위상을 기초로 상기 설계된 마스크 템플릿 내에 상기 제1 안테나 패턴을 생성하는 단계
를 포함하고,
상기 제1 안테나 패턴을 생성하는 단계는,
상기 마스크 템플릿과 상기 제1 안테나 패턴을 비교하여 비용함수를 계산하는 단계; 및
상기 계산 결과 미리 지정된 조건을 만족하면 상기 제1 안테나 패턴을 최종 안테나 패턴으로 결정하는 단계
를 포함하고,
상기 비용함수는,
상기 제1 안테나 패턴이 상기 마스크 템플릿의 어퍼 마스크 및 로우 마스크를 초과하는 값을 합산하여 계산되는, 안테나 패턴 합성 방법. - 제9항에 있어서,
상기 제1 안테나 패턴을 생성하기 위한 신호 진폭 및 위상을 산출하는 단계는,
상기 제1 안테나 패턴에 대응하는 상기 안테나 어레이의 배열 크기 및 적어도 하나의 개체를 결정하고, 상기 결정된 적어도 하나의 개체에 대한 위치벡터를 초기화하는 단계; 및
QPSO 기법을 이용하여 상기 적어도 하나의 개체에 대한 로컬 위치 및 글로벌 위치를 설정하는 단계
를 포함하는 안테나 패턴 합성 방법. - 삭제
- 삭제
- 삭제
- 복수 개의 안테나가 다차원 구조로 배열된 안테나 어레이가 탑재되는 영상 레이다(Synthetic Aperture Radar) 시스템의 성능에 기초하여 마스크 템플릿을 설계하는 단계;
QPSO(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization) 기법을 이용하여 상기 안테나 어레이가 제1 안테나 패턴을 생성하기 위한 신호 진폭 및 위상을 산출하는 단계; 및
상기 산출된 신호 진폭 및 위상을 기초로 상기 설계된 마스크 템플릿 내에 상기 제1 안테나 패턴을 생성하는 단계
를 포함하고,
상기 제1 안테나 패턴을 생성하는 단계는,
상기 마스크 템플릿과 상기 제1 안테나 패턴을 비교하여 비용함수를 계산하는 단계; 및
상기 계산 결과 미리 지정된 조건을 만족하면 상기 제1 안테나 패턴을 최종 안테나 패턴으로 결정하는 단계
를 포함하고,
상기 미리 지정된 조건은,
상기 비용함수 계산에 대해 미리 설정된 반복 계산 횟수 및 미리 설정된 목표 결과 값 중 적어도 하나인 안테나 패턴 합성 방법. - 제9항에 있어서,
상기 제1 안테나 패턴을 생성하는 단계는,
상기 비용함수의 계산 결과 상기 미리 지정된 조건을 만족하지 못하는 경우, 상기 안테나 어레이에 포함되는 적어도 하나의 개체에 대한 위치 벡터를 재설정하는 단계; 및
상기 재설정된 위치벡터를 기초로 상기 안테나 어레이에 대한 신호 진폭 및 위상을 산출하는 단계
를 포함하며,
상기 미리 지정된 조건을 만족할 때까지 상기 비용함수의 계산을 반복적으로 수행하는 안테나 패턴 합성 방법. - 제9항 내지 제10항, 제14항, 제15항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 안테나 패턴 합성 방법을 수행하는 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록매체.
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