KR102089542B1 - Method for analyzing wave propagation characteristics of long range detection radar according to upper air conditions - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a method for analyzing the propagation characteristics of a long-range detection radar corresponding to upper air conditions and, more specifically, to a method for analyzing the propagation characteristics of an active electronically scanned array (AESA) radar after reflecting a domestic downtown topography and an atmospheric characteristic in an air-to-air circumstance to a commercial simulation tool. To this end, according to the method for analyzing the propagation characteristics of a long-range detection radar corresponding to upper air conditions, topographic information of a domestic downtown area and a calibrated air refractive index, which is produced by approximating actual measurement atmospheric characteristics (atmospheric pressure, temperature, dew-point and the like), which are actually measured by a weather station, by using a trilinear model, are reflected to an advanced refractive effects prediction system (AREPS) simulation condition which is a commercial simulation tool. Therefore, the propagation characteristics of a long-range detection radar corresponding to various atmospheric phenomena are analyzed such that the analyzed propagation characteristics of the long-range detection radar can be used in order to analyze target detection performance by analyzing a path loss value with respect to a target location in a front surface direction while changing the height and the thickness of a trap under an atmospheric state of the most serious combined atmospheric conditions.

Description

고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석 방법{METHOD FOR ANALYZING WAVE PROPAGATION CHARACTERISTICS OF LONG RANGE DETECTION RADAR ACCORDING TO UPPER AIR CONDITIONS}METHOD FOR ANALYZING WAVE PROPAGATION CHARACTERISTICS OF LONG RANGE DETECTION RADAR ACCORDING TO UPPER AIR CONDITIONS}

본 발명은 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 공대공 상황에서 국내 도심 지형과 대기 특성을 상용 시뮬레이션 툴에 반영하여 AESA(Active Electronically Scanned Array) 레이다의 전파 특성을을 분석하는 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a method for analyzing the propagation characteristics of a long-distance detection radar according to high-rise weather, and more specifically, the propagation of an Active Electronically Scanned Array (AESA) radar by reflecting domestic urban topography and atmospheric characteristics in a commercial simulation tool in an air-to-air situation. It is about how to analyze the characteristics.

일반적으로, AESA(Active Electronically Scanned Array) 레이다, SAR(Synthetic Aperture Radar), DASR(Digital Airport Surveillance Radar) 등은 민수 및 군수 분야에서 관제용 레이다와 다기능 레이다로 사용되는 장거리 레이다로서, 장거리에 있는 표적을 정확하게 탐지하기 위해서 고성능 레이다를 필요로 한다. In general, Active Electronically Scanned Array (AESA) radar, Synthetic Aperture Radar (SAR), and Digital Airport Surveillance Radar (DASR) are long-range radars used as control radars and multi-function radars in civil and military applications. It requires a high-performance radar to accurately detect them.

하지만 레이다의 특성과 관계없이 외부 노이즈, 클러터, 대기의 가스나 수중기에 의한 전파감쇄, 다중경로에 의한 편파 변화와 간섭, 온도, 기압, 이슬점 온도에 따른 대기 굴절률 등의 전파 환경이 표적 탐지 성능을 저하시키는 원인이 되고 있다. However, regardless of the characteristics of the radar, the radio environment such as external noise, clutter, propagation attenuation by atmospheric gas or underwater, polarization change and interference by multipath, atmospheric refractive index depending on temperature, air pressure, dew point temperature, etc. It is causing a decrease in performance.

특히, 대기 굴절률의 경우에는 고도에 따른 굴절 기울기 변화로 인해 아굴절(sub refraction), 초굴절(super refraction), 정상(normal), 덕팅(ducting) 등과 같은 상이한 전파 전송 특성을 보임에 따라 표적 위치 탐지에 어려움을 야기한다. 이에 따라, 정확한 전파의 진행방향, 경로 손실 및 전파 계수 등을 예측하기 위해서는 고도에 따른 대기 굴절률의 모델링과 대기 굴절률을 반영한 계산을 필요로 한다.Particularly, in the case of the atmospheric refractive index, the target position is shown by showing different propagation transmission characteristics such as sub refraction, super refraction, normal, ducting, etc. due to a change in refractive inclination according to altitude. It causes difficulty in detection. Accordingly, in order to accurately predict the propagation direction of the propagation, path loss, and propagation coefficient, it is necessary to model the atmospheric refractive index according to altitude and to calculate the atmospheric refractive index.

이러한 대기 굴절률 모델링을 위해 고도 1km 이하의 저고도에서 측정한 경로손실 값이나 클러터 전력 값으로부터 최적화 기법을 통해 다양한 덕트(duct) 현상에 대한 대기 굴절률을 예측한 방법들이 'M Wagner, P Gerstoft and T Rogers, "Estimating Refractivity from Propagation Loss in Turbulent Media," Radio Sci, Vol 51, no 12, pp 1876-1894, Nov 2016', ' H Benzon1 and P Hoeg1, "Wave Propagation Simulation of Radio Occultations Based on ECMWF Refractivity Profiles," Radio Sci, Vol 50, no 8, pp 778-788, Aug 2015'에서 제안된 바 있었다. For modeling the atmospheric refractive index, methods that predicted the atmospheric refractive index for various duct phenomena through optimization techniques from path loss values or clutter power values measured at low altitudes below 1 km in altitude are 'M Wagner, P Gerstoft and T' Rogers, "Estimating Refractivity from Propagation Loss in Turbulent Media," Radio Sci , Vol 51, no 12, pp 1876-1894, Nov 2016 ',' H Benzon1 and P Hoeg1, "Wave Propagation Simulation of Radio Occultations Based on ECMWF Refractivity Profiles , " Radio Sci , Vol 50, no 8, pp 778-788, Aug 2015 '.

또한, 해외 또는 국내에서 특정 지역에서 통계적 해석이나 수식적으로 고도에 따른 대기 굴절률을 모델링하는 방법들이 'A Karimian, C Yardim, P Gerstoft, W S Hodgkiss and A E Barrios, "Refractivity Estimation from Sea Clutter: An Invited Review," Radio Sci, Vol 46, no 6, pp 1-16, Dec 2011'. 'H Moon, M Jeon, W Kim, S K Oh, J H Lee, S Kwon and Y J Yoon, "Development of Exponential Model of Korea for Improved Altitude Estimation Performance of High-Altitude Target at Radar System," The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, Vol 23, no 7, pp831-839, Jul 2012', 'ITU-R P453-9, The Radio Refractive Index: Its Formula and Refractivity Data, 2003', 'ITU-R P853-3, Reference Standard Atmospheres, 1999' 등에서 제안되었다. In addition, methods for statistical analysis or mathematically modeling the atmospheric refractive index with altitude in a specific region abroad or in Korea are described in 'A Karimian, C Yardim, P Gerstoft, WS Hodgkiss and AE Barrios, "Refractivity Estimation from Sea Clutter: An Invited Review, " Radio Sci , Vol 46, no 6, pp 1-16, Dec 2011 '. 'H Moon, M Jeon, W Kim, SK Oh, JH Lee, S Kwon and YJ Yoon, "Development of Exponential Model of Korea for Improved Altitude Estimation Performance of High-Altitude Target at Radar System," The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science , Vol 23, no 7, pp831-839, Jul 2012 ',' ITU-R P453-9, The Radio Refractive Index: Its Formula and Refractivity Data, 2003 ',' ITU-R P853-3, Reference Standard Atmospheres, 1999 '.

또한, 해외 지역의 대기 특성을 반영하여 지대공 및 지대지에서 전파 진행 변화에 관한 다양한 연구가 수행되어왔다. 예를 들어, 미국, 유럽, 중국 등의 특정 해안지역에서 대기의 덕트(duct) 특성과 실질적인 저고도 기상 데이터를 반영한 경로손실 분석에 대한 여러 연구들이 'S M Doss-Hammel, C R Zeisse, A E Barrios, G Leeuw, M Moerman, A N Jong, P A Frederickson and K L Davidson, "Low-altitude Infrared Propagation in a Coastal Zone: Refraction and Scattering," Appl Optics, Vol 41, no 18, pp 3706-3724, June 2002', 'L T Rogers, "Effects of the Variability of Atmospheric Refractivity on Propagation Estimates," IEEE Trans Antennas Propag, Vol44, no 4, pp 460-465, Apr 2015', 'I Sirkova, "Brief Review on PE Method Application to Propagation Channel Modeling in Sea Environment," Cent Eur J Eng, Vol 2, no1, pp 19-38, Sep 2012', 'S Yang, Y Kun-De, Y Yi-Xin and M Yuan-Liang, "Experimental Verification of Effect of Horizontal Inhomogeneity of Evaporation Duct on Electromagnetic Wave Propagation," Chin Phys B, Vol 24, no 4, pp 19-38, Feb 2015'에서 진행되어 왔다. In addition, various studies have been conducted on changes in propagation progress in surface-to-air and surface-to-ground, reflecting the atmospheric characteristics of overseas regions. For example, in several coastal regions such as the United States, Europe, and China, several studies on the analysis of path loss reflecting atmospheric duct characteristics and practical low altitude weather data have been reported as' SM Doss-Hammel, CR Zeisse, AE Barrios, G Leeuw, M Moerman, AN Jong, PA Frederickson and KL Davidson, "Low-altitude Infrared Propagation in a Coastal Zone: Refraction and Scattering," Appl Optics , Vol 41, no 18, pp 3706-3724, June 2002 ',' LT Rogers, "Effects of the Variability of Atmospheric Refractivity on Propagation Estimates," IEEE Trans Antennas Propag , Vol44, no 4, pp 460-465, Apr 2015 ',' I Sirkova, "Brief Review on PE Method Application to Propagation Channel Modeling in Sea Environment, " Cent Eur J Eng , Vol 2, no1, pp 19-38, Sep 2012 ',' S Yang, Y Kun-De, Y Yi-Xin and M Yuan-Liang," Experimental Verification of Effect of Horizontal Inhomogeneity of Evaporation Duct on Electromagnetic Wave Propagation, "Chin Phys B, Vol 24, no 4, pp 19-38, Feb 've been in progress in 2015" .

전술한 바와 같이, 정확한 전파의 진행방향, 경로손실 및 전파계수 등을 예측하기 위해 다양한 연구들이 제안되었으나, 이러한 연구들은 대부분 해외 해안지역에 대한 지형정보와 대기 굴절률 데이터에 국한하여 레이다 전파 특성에 대해 분석하였기 때문에, 국내 도심지역의 지형 정보와 대기 특성을 반영한 연구가 부족한 실정이었다. As described above, various studies have been proposed to predict the propagation direction, path loss, and propagation coefficient of accurate propagation, but most of these studies are limited to topographic information and atmospheric refractive index data for offshore coastal areas. Because of the analysis, there was a lack of research reflecting the topographical information and atmospheric characteristics of downtown areas in Korea.

KR 10-1954283 B1, 2019. 02. 26.KR 10-1954283 B1, 2019. 02. 26. KR 10-1902833 B1, 2018. 09. 20.KR 10-1902833 B1, 2018. 09. 20. KR 10-1868600 B1, 2018. 06. 11.KR 10-1868600 B1, 2018. 06. 11. KR 10-1779900 B1, 2017. 09. 13.KR 10-1779900 B1, 2017. 09. 13. KR 10-1979770 B1, 2019. 05. 13.KR 10-1979770 B1, 2019. 05. 13.

본 발명은 시뮬레이션 조건에 국내 도심 지역의 지형정보와 실측 대기특성을 트릴리니어 모델(trilinear model)로 근사화시킨 수정 대기 굴절률을 반영하여 다양한 대기 현상에 대한 장거리 탐지 레이다의 전파 특성을 분석하고, 이를 이용하여 덕트(duct)에 대한 경로 손실값을 분석하여 표적 탐지 성능을 분석할 수 있도록 제공하는 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석 방법 및 시스템을 제공한다. The present invention analyzes the propagation characteristics of a long-range detection radar for various atmospheric phenomena by reflecting the modified atmospheric index of refraction that approximates the topographic information and actual atmospheric characteristics of a domestic downtown area to a simulation condition in a trilinear model. Provides a method and system for analyzing the propagation characteristics of a long-range detection radar according to high-rise weather that analyzes a path loss value for a duct to analyze target detection performance.

상기한 목적을 달성하기 위한 일 측면에 따른 본 발명은 측정하고자 하는 소정의 국내 특정 도심지역에서 실제 측정된 기압, 온도 및 이슬점 온도를 포함하는 상기 국내 특정 도심지역의 대기 상태에 따른 대기 굴절률을 3개의 선형라인을 이용하여 트릴리니어 모델(trilinear model)을 통해 모델링하는 단계; 장거리 탐지 레이다용 안테나의 방사패턴을 모델링하는 단계; 상기 트릴리니어 모델을 통해 모델링된 수정 대기 굴절률을 4가지 시나리오로 구분하는 단계; 및 상기 국내 특정 도심지역의 지형정보와, 상기 장거리 탐지 레이다용 안테나의 방사패턴과, 상기 4가지 시나리오에 대한 수정 대기 굴절률을 상용 시뮬레이션 툴에 입력하여 상기 장거리 탐지 레이다에 대한 전파 특성을 모델링하여 분석하는 단계를 포함하는 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석 방법을 제공한다.The present invention according to an aspect for achieving the above object is to determine the atmospheric index of refraction according to the atmospheric condition of the specific urban area in Korea, including the actual measured air pressure, temperature and dew point temperature in a specific domestic urban area to be measured. Modeling through a trilinear model using two linear lines; Modeling a radiation pattern of an antenna for a long range detection radar; Dividing the modified atmospheric refractive index modeled through the trilinear model into four scenarios; And modeling and analyzing the propagation characteristics of the long-distance detection radar by inputting the topographic information of the specific urban area in Korea, the radiation pattern of the antenna for the long-distance detection radar, and the modified atmospheric refractive index for the four scenarios into a commercial simulation tool. It provides a method for analyzing the propagation characteristics of a long-range detection radar according to high-rise weather, including the steps of.

또한, 상기 트릴리니어 모델을 통해 모델링된 수정 대기 굴절률을 4가지 시나리오로 구분하는 단계에서는 상기 트릴리니어 모델을 통해 모델링된 수정 대기 굴절률을 정상 대기(normal), 지표면 덕트(surface duct), 상층 덕트(elevated duct) 및 조합 대기 조건(combined atmospheric condition)에 대해 4가지 시나리오로 구분할 수 있다. In addition, in the step of classifying the modified atmospheric refractive index modeled through the trilinear model into four scenarios, the modified atmospheric refractive index modeled through the trilinear model is normal atmospheric, surface duct, and upper duct ( There are four scenarios for elevated duct and combined atmospheric conditions.

또한, 상기 국내 특정 도심지역의 지형정보는 상기 국내 특정 도심지역에 대한 DTED(Digital Terrain Elevation Data)로부터 추출하여 상기 상용 시뮬레이션 툴의 입력으로 사용될 수 있다. In addition, the terrain information of the specific urban area in Korea may be extracted from Digital Terrain Elevation Data (DTED) for the specific urban area in Korea and used as an input to the commercial simulation tool.

또한, 상기 상용 시뮬레이션 툴은 AREPS(Advanced Refractive Effects Prediction System) 시뮬레이션 툴을 사용할 수 있다. In addition, the commercial simulation tool may use an AREPS (Advanced Refractive Effects Prediction System) simulation tool.

또한, 상기 장거리 탐지 레이다용 안테나의 방사패턴을 모델링하는 단계에서는 32×32 총 1024개 등방성 배열 소자를 사용하여 x축의 간격 dx는 0.475λ, y축의 간격 dy는 0.538λ로 y-shift하여 고정하는 방법으로 상기 장거리 탐지 레이다용 안테나의 방사패턴을 도출할 수 있다. In addition, in the step of modeling the radiation pattern of the antenna for a long-range detection radar, the distance dx of the x- axis is 0.475λ, and the distance dy of the y- axis is 0.538λ, and is fixed by y- shifting using a total of 1024 isotropic array elements of 32 × 32. As a method, the radiation pattern of the antenna for the long-range detection radar can be derived.

또한, 상기한 목적을 달성하기 위한 다른 측면에 따른 본 발명은 측정하고자 하는 소정의 국내 특정 도심지역에서 실제 측정된 기압, 온도 및 이슬점 온도를 포함하는 상기 국내 특정 도심지역의 대기 상태에 따른 대기 굴절률을 3개의 선형라인을 이용하여 트릴리니어 모델(trilinear model)을 통해 모델링하는 단계; AESA(Active Electronically Scanned Array) 레이다용 안테나의 방사패턴을 모델링하는 단계; 상기 트릴리니어 모델을 통해 모델링된 수정 대기 굴절률을 4가지 시나리오로 구분하는 단계; 및 상기 국내 특정 도심지역의 지형정보와, 상기 AESA 레이다용 안테나의 방사패턴과, 상기 4가지 시나리오에 대한 수정 대기 굴절률을 상용 시뮬레이션 툴에 입력하여 상기 AESA 레이다에 대한 전파 특성을 모델링하여 분석하는 단계를 포함하고, 상기 AESA 레이다용 안테나의 방사패턴을 모델링하는 단계에서는 32×32 총 1024개 등방성 배열 소자를 사용하여 x축의 간격 dx는 0.475λ, y축의 간격 dy는 0.538λ로 y-shift하여 고정하는 방법으로 상기 AESA 레이다용 안테나의 방사패턴을 도출하는 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석 방법을 제공한다.In addition, the present invention according to another aspect for achieving the above object is an atmospheric refractive index according to the atmospheric condition of the specific domestic downtown area, including the actual measured air pressure, temperature and dew point temperature in a specific domestic downtown area to be measured. Modeling through a trilinear model using 3 linear lines; Modeling a radiation pattern of an AESA (Active Electronically Scanned Array) radar antenna; Dividing the modified atmospheric refractive index modeled through the trilinear model into four scenarios; And modeling and analyzing the propagation characteristics for the AESA radar by inputting the topographic information of the specific urban area in Korea, the radiation pattern of the AESA radar antenna, and the modified atmospheric refractive index for the four scenarios into a commercial simulation tool. In the step of modeling the radiation pattern of the AESA radar antenna, using a total of 1024 isotropic array elements of 32 × 32, the distance dx in the x- axis is 0.475λ, and the distance dy in the y- axis is fixed to y- shift to 0.538λ. It provides a method for analyzing the propagation characteristics of a long-range detection radar according to high-rise weather that derives the radiation pattern of the AESA radar antenna.

또한, 상기한 목적을 달성하기 위한 또 다른 측면에 따른 본 발명은 프로세서에 의해 실행되는 것을 통하여 상기에서 기재된 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석 방법을 실현하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공한다. In addition, according to another aspect of the present invention for achieving the above object, a computer stored in a computer-readable recording medium that realizes a method for analyzing propagation characteristics of a long-range detection radar according to the high-rise weather described above through being executed by a processor Provide programs.

본 발명의 실시예에 따른 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석 방법에 의하면, 상용 시뮬레이션 툴인 AREPS(Advanced Refractive Effects Prediction System) 시뮬레이션 조건에 국내 도심지역의 지형정보와 기상 관측소에서 실제 측정된 실측 대기특성(기압, 온도 및 이슬점 온도 등)을 트릴리니어 모델(trilinear model)을 이용하여 근사화시킨 수정 대기 굴절률을 반영하여 다양한 대기 현상에 대한 장거리 탐지 레이다의 전파 특성을 분석할 수 있다. According to a method of analyzing the propagation characteristics of a long-range detection radar according to high-rise weather according to an embodiment of the present invention, actual measurement actually measured at a weather station and topographic information in a domestic downtown area under the conditions of a commercial simulation tool, Advanced Refractive Effects Prediction System (AREPS) The propagation characteristics of long-range detection radar for various atmospheric phenomena can be analyzed by reflecting the modified atmospheric refractive index that approximates atmospheric characteristics (atmospheric pressure, temperature and dew point temperature, etc.) using a trilinear model.

더 나아가, 본 발명에 따른 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석 방법에 의하면, 앞서 분석된 장거리 탐지 레이다의 전파 특성을 이용하여 가장 심각한 조합 대기 조건(combined atmospheric condition)의 대기 상태에서 트랩(trap)의 높이와 두께를 변화시켜가면서 레이다의 전면방향 표적 위치에 대한 경로 손실값을 분석하여 표적 탐지 성능을 간편하게 분석할 수 있다. Furthermore, according to the method of analyzing propagation characteristics of a long-range detection radar according to a high-rise weather according to the present invention, traps in the standby state of the most severe combined atmospheric conditions using the propagation characteristics of the long-range detection radar previously analyzed By changing the height and thickness of the trap, you can easily analyze the target detection performance by analyzing the path loss value for the radar's front-facing target position.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도.
도 2는 공대공 상황에서 대기 굴절률 기울기에 따라 진행되는 전파 전송의 변화와 송신 안테나 및 표적의 위치를 나타낸 도면.
도 3은 오산 기상 관측소에서 측정된 대기 특성을 이용하여 계산된 대기 굴절률을 나타낸 도면들.
도 4는 고도에 따른 대기 굴절률의 트릴리니어 모델링을 설명하기 위해 도시한 도면.
도 5는 32×32 AESA 안테나의 배열 형상 및 배열 간격을 설명하기 위해 도시한 도면.
도 6은 전면 방향에 대한 u-v 도메인의 지향성(directivity) 패턴을 도시한 도면.
도 7은 θ 방향에 따른 전면 방향 지향 패턴(φ=0°)으로 zx-plane에 따른 지향성을 나타낸 도면.
도 8은 공대공에서 다양한 상황을 확인하기 위해 최대 고도 hmax는 100m로 고정하고, 해당 고도에 따른 수정 대기 굴절률의 4가지 시나리오로 모사한 도면.
도 9는 4가지 대기 굴절률 시라니오에 따른 경로손실 시뮬레이션 결과를 나타낸 도면.
도 10은 표적 높이 5000m에서 h 1 과 Δh에 따른 경로 손실 시뮬레이션 결과를 도시한 도면.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석 시스템을 설명하기 위해 간략하게 도시한 구성도.
1 is a flowchart illustrating a method for analyzing propagation characteristics of a long-range detection radar according to a high-rise weather according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a view showing the position of the transmitting antenna and the target and the change of the radio wave transmission proceeding in accordance with the atmospheric refractive index gradient in an air-to-air situation.
3 is a diagram showing atmospheric refractive index calculated using atmospheric characteristics measured at an Osan weather station.
4 is a view for explaining trilinear modeling of atmospheric refractive index according to altitude.
5 is a view illustrating the arrangement shape and arrangement spacing of a 32 × 32 AESA antenna.
6 is a diagram illustrating a directivity pattern of a u - v domain with respect to a front direction.
7 is a view showing a directivity along a zx -plane in a front direction oriented pattern (φ = 0 °) along the θ direction.
FIG. 8 is a diagram in which the maximum altitude hmax is fixed at 100 m to confirm various situations in air-to-air, and simulated in four scenarios of a modified atmospheric refractive index according to the altitude.
9 is a diagram showing the results of a path loss simulation according to four atmospheric refractive index siranios.
10 is a view showing a path loss simulation result according to h 1 and Δ h at a target height of 5000 m.
11 is a schematic diagram illustrating a propagation characteristic analysis system of a long-range detection radar according to high-rise weather according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 국내 도심 지역의 지형정보와 기상 관측소에서 측정된 대기 특성이 반영된 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석 방법을 제공하고, 이를 통해 레이다의 표적 탐지 성능을 분석할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. The present invention provides a method for analyzing the propagation characteristics of a long-distance detection radar according to high-rise weather reflecting atmospheric characteristics measured by a weather station and topographic information in a domestic downtown area, and proposes a method to analyze radar target detection performance I want to.

이를 위해, 본 발명은 상용 시뮬레이션 툴인 AREPS(Advanced Refractive Effects Prediction System) 시뮬레이션 조건에 국내 도심 지역의 지형정보와 실측 대기 특성을 트릴리니어 모델(trilinear model)로 근사화시킨 수정 대기 굴절률을 반영하여 다양한 대기 현상에 대한 장거리 탐지 레이다의 전파 특성을 분석하고, 이를 이용하여 덕트(duct)에 대한 경로 손실값을 분석하여 표적 탐지 성능을 분석한다. To this end, the present invention reflects a modified atmospheric index of refraction that approximates topographic information and actual atmospheric characteristics of a downtown area in Korea to a trilinear model in the conditions of a commercial simulation tool, Advanced Refractive Effects Prediction System (AREPS) simulation. It analyzes the propagation characteristics of the long-distance detection radar for and analyzes the target detection performance by analyzing the path loss value for the duct using it.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 도면상에서 동일 부호는 동일한 요소를 지칭한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but will be implemented in various different forms, and only the embodiments of the present invention make the disclosure of the present invention complete, and the scope of the invention to those skilled in the art It is provided to inform you completely. The same reference numerals in the drawings refer to the same elements.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다. 1 is a flowchart illustrating a method for analyzing propagation characteristics of a long-range detection radar according to a high-rise weather according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석방법은 고도에 따른 대기 굴절률을 트릴리니어(trilinear) 모델링하는 단계(S1)와, 장거리 탐지 레이다(AESA)의 안테나 패턴을 모델링하는 단계(S2)와, 트릴리니어 모델링을 통해 근사화된 수정 대기 굴절률을 4가지 시나리오로 구분하는 단계(S3)와, 상용 시뮬레이션 툴을 이용하여 전파 특성을 분석하는 단계(S4)를 포함한다. 그리고, 표적 탐지 성능을 분석하는 단계(S5)를 더 포함할 수 있다. Referring to FIG. 1, a method of analyzing propagation characteristics of a long-distance detection radar according to a high-rise weather according to an embodiment of the present invention includes a step (S1) of modeling a linear refractive index according to altitude (S1) and a long-range detection radar (AESA) ) Modeling the antenna pattern (S2), classifying the modified atmospheric refractive index approximated through trilinear modeling into four scenarios (S3), and analyzing propagation characteristics using a commercial simulation tool (S4) ). And, it may further include the step of analyzing the target detection performance (S5).

고도에 따른 대기 굴절률을 트릴리니어 모델링하는 단계(S1)Trilinear modeling of atmospheric refractive index according to altitude (S1)

도 2는 본 발명에 따른 고도에 대한 대기 굴절률을 트릴리니어 모델링하는 단계를 설명하기 위해 도시한 도면으로서, 공대공 상황에서 대기 굴절률 기울기에 따라 진행되는 전파 전송의 변화와 송신 안테나 및 표적의 위치를 나타낸 도면이다. FIG. 2 is a diagram for explaining a step of trilinear modeling the atmospheric refractive index for altitude according to the present invention, showing a change in radio wave transmission and a position of a transmitting antenna and a target according to an atmospheric refractive index gradient in an air-to-air situation It is a drawing.

도 2와 같은 공대공 상황에 대한 전파 진행 및 표적 탐지 시나리오에서, 송신 안테나의 높이는 'h s ' 이고, 표적의 높이와 표적의 거리는 각각 'h t ', 'rt'로 정의한다. 이 경우, 대기의 굴절 기울기 ∇M이 157보다 큰 경우에는 아굴절(sub refraction)의 대기 특성, 79에서 157 사이에는 정상 굴절(normal refraction)의 대기 특성, 0에서 79는 초굴절(super refraction)의 대기 특성, 그리고 ∇M이 0미만인 경우에는 트랩(trap), 즉 덕트(duct) 현상이 일어날 때의 대기 특성을 나타낸다.In the propagation progress and target detection scenario for the air-to-air situation as shown in FIG. 2, the height of the transmitting antenna is ' h s ' , and the height of the target and the distance of the target are defined as 'h t ' and 'rt', respectively. In this case, if the refraction gradient 대기 M of the atmosphere is greater than 157, the atmospheric characteristics of the sub refraction, the atmospheric characteristics of the normal refraction between 79 and 157, and the super refraction between 0 and 79 The atmospheric characteristics of and, when ∇M is less than 0, indicates the trap, that is, the atmospheric characteristics when a duct phenomenon occurs.

도 3은 오산 기상 관측소에서 측정된 기압, 온도 및 이슬점 온도를 이용하여 특정 일자에서 대기 굴절률을 계산한 그래프를 나타낸 도면들로서, 도 3에서, (a)는 2010년 1월 8일, (b)는 2013년 5월 6일, (c)는 2017년 12월 10일에 각각 관측한 기압, 온도 및 이슬점 온도를 이용하여 대기 굴절률을 계산한 그래프를 나타낸다. 도 3에서 측정된 대기 굴절률 데이터는 도 4와 같이, 선형라인의 조합으로 표현 할 수 있다.FIG. 3 is a graph showing atmospheric refractive index calculated on a specific date using atmospheric pressure, temperature, and dew point temperature measured at an Osan weather station. In FIG. 3, (a) is January 8, 2010, (b) (C) shows the graph of calculating the atmospheric refractive index using air pressure, temperature, and dew point temperature observed on December 6, 2017, respectively (c). Atmospheric refractive index data measured in FIG. 3 can be expressed as a combination of linear lines, as shown in FIG. 4.

도 4는 고도에 따른 대기 굴절률의 트릴리니어 모델링을 설명하기 위해 도시한 도면이다. FIG. 4 is a diagram illustrating trilinear modeling of atmospheric refractive index according to altitude.

도 4를 참조하면, 도 3에서 측정된 기압, 온도 및 이슬점 온도를 이용하여 측정된 대기 굴절률 데이터는 3개의 선형라인으로 조합하여 트릴리니어 모델링할 수 있다. Referring to FIG. 4, atmospheric refractive index data measured using the air pressure, temperature, and dew point temperature measured in FIG. 3 may be combined with three linear lines to model trilinear.

예를 들어, 도 4에서, 첫 번째와 두 번째 선형라인이 가지는 높이와 기울기를 각각 h 1 , d 1 , h 2 , d 2 로 정의하고, 최대 고도와 세 번째 선형라인 기울기는 h max d 3 로 표현한다. 그리고, 두 번째 선형 라인의 기울기가 음수인 경우는 트랩(trap)이 발생하는 것을 나타내고, 이때 트랩(trap)의 두께는 h 1 h 2 의 차이인 Δh로 정의한다. For example, in FIG. 4, the height and slope of the first and second linear lines are defined as h 1 , d 1 , h 2 and d 2 , respectively, and the maximum altitude and the third linear line slope are h max and d. Expressed as 3 . In addition, when the slope of the second linear line is negative, it indicates that a trap occurs, and the thickness of the trap is defined as Δ h, which is the difference between h 1 and h 2 .

이러한 방법으로, 국내 오산 기상 관측소에서 확인한 대다수의 대기 굴절률을 트릴리니어 모델을 사용하여 모델링하여 근사화시킬 수 있으며, 다양한 기상 현상의 변화를 각 선형라인의 기울기와 높이를 변화함으로써 AREPS(Advanced Refractive Effects Prediction System)에 입력할 수정 대기 굴절률을 쉽게 도출할 수 있다. In this way, the majority of atmospheric refractive indices confirmed by Osan meteorological stations in Korea can be approximated by modeling using a trilinear model.Advanced Refractive Effects Prediction of AREPS can be varied by changing the slope and height of each linear line. System), it is easy to derive the modified atmospheric refractive index to be input.

장거리 탐지 레이다(AESA)의 안테나 패턴을 모델링하는 단계(S2)Modeling the antenna pattern of a long-range detection radar (AESA) (S2)

공대공에서 전파 분석을 위해 중요한 입력 변수 중 하나인 안테나 방사패턴을 도출하기 위해 일례로 AESA(Active Electronically Scanned Array)의 배열 안테나를 사용하였다. An array antenna of AESA (Active Electronically Scanned Array) was used as an example to derive an antenna radiation pattern, which is one of the important input variables for radio wave analysis in air-to-air.

도 5는 32×32 AESA 안테나의 배열 형상 및 배열 간격을 설명하기 위해 도시한 도면으로서, 32×32의 총 1024개 등방성 배열 소자를 사용한 AESA 평면형 배열 안테나를 보여준다. 도 5에서, 배열 소자의 위치는 그레이팅 로브(grating lobe) 개선을 위해 x축의 간격 dx는 0.475λ, y축 간격 dy는 0.538λ로 y-shift하여 고정하였다.FIG. 5 is a view illustrating the arrangement shape and spacing of the 32 × 32 AESA antenna, and shows an AESA planar array antenna using a total of 1024 isotropic array elements of 32 × 32. 5, the position of the array element in order to improve the grating lobes (grating lobe) x-axis distance dx is 0.475λ, y-axis distance dy was fixed by y -shift to 0.538λ.

도 6은 전면 방향에 대한 u-v 도메인의 지향성(directivity) 패턴을 도시한 도면이고, 도 7은 θ 방향에 따른 전면 방향 지향 패턴(φ=0°)으로 zx-plane에 따른 지향성을 나타낸 도면이다. 도 6 및 도 7에서와 같은 안테나에서 도출한 방사패턴은 4.4°HPBW(Half power beam width)와 -35.7dB의 SLL(Side lobe level)을 가진다. 이 방사패턴을 AREPS 시뮬레이션 툴에 입력하여 h s 높이에서의 소스원으로 사용한다. 6 is a diagram showing a directivity pattern of a u - v domain with respect to a front direction, and FIG. 7 is a diagram showing a directivity with a zx- plane as a front direction directional pattern (φ = 0 °) along the θ direction. to be. The radiation patterns derived from the antennas of FIGS. 6 and 7 have a 4.4 ° HPBW (Half power beam width) and a SLL (Side lobe level) of -35.7dB. This radiation pattern is input to the AREPS simulation tool and used as a source source at h s height.

수정 대기 굴절률을 4가지 시나리오로 구분하는 단계(S3)Step to divide the modified atmospheric refractive index into four scenarios (S3)

도 8은 공대공에서 다양한 상황을 확인하기 위해 최대 고도 hmax는 100m로 고정하고, 해당 고도에 따른 수정 대기 굴절률의 4가지 시나리오로 모사한 도면이다. FIG. 8 is a diagram in which maximum altitude hmax is fixed at 100 m to confirm various situations in air-to-air, and simulated in four scenarios of a modified atmospheric refractive index according to the altitude.

도 8과 같이, 본 발명에서는 정상 대기(normal), 지표면 덕트(surfact duct), 상층 덕트(고공 대류권 덕트, elevated duct), 조합 대기 조건(combined atmospheric condition)을 포함하여 수정 대기 굴절률을 4가지 시나리오로 구분한다. As shown in FIG. 8, in the present invention, four scenarios of modified atmospheric refractive index including normal atmosphere, surface duct, upper duct (high tropospheric duct, elevated duct), and combined atmospheric conditions It is separated by.

도 8의 (a)는 수정 대기 굴절 기울기 d1 = d2 = d3 = 90인 정상 대기(normal)를 나타내고, 도 8의 (b)는 h1 = 0m, h2 = 2000m, Δh = 2000m, d2 = -100, d3 = 90인 지표면 덕트(surfact duct)에 대한 대기를 나타낸다. 그리고, 도 8의 (c)는 h1 = 4800m, h2 = 5800m, Δh = 1000m, d1 = 90, d2 = -100, d3= 90으로 AESA 레이다 근처에서의 상층 덕트(elevated duct)에 대한 대기를 나타내고, 도 8의 (d)는 h1 = 4800m, h2 = 5800m, Δh = 1000m, d1 = 20, d2 = -100, d3 = 180으로 고정하여 낮은 고도부터 초굴절(super refraction), 트랩(trap), 아굴절(sub refraction)의 3가지 대기 조건의 조합(combined atmospheric condition)으로 나타낸다. Of Figure 8 (a) is modified atmospheric refraction slope d1 = d2 = d3 = 90 which represents a normal atmosphere (normal), (b) of Figure 8 is h1 = 0m, h2 = 2000m, Δ h = 2000m, d2 = - Represents the atmosphere for a surface duct with 100, d3 = 90. And, (c) of Figure 8 h1 = 4800m, h2 = 5800m, Δ h = 1000m, d1 = 90, d2 = -100, d3 = 90 to wait for the upper duct (elevated duct) near the AESA radar represents, (d) of Figure 8 is h1 = 4800m, h2 = 5800m, Δ h = 1000m, d1 = 20, d2 = -100, d3 = 180 cho refraction from a lower height to secure a (super refraction), the trap (trap ), A combination of three atmospheric conditions of sub refraction (combined atmospheric condition).

상용 시뮬레이션 툴을 이용하여 전파 특성을 분석하는 단계(S4)Step of analyzing propagation characteristics using a commercial simulation tool (S4)

도 5 내지 도 7을 통해 도출된 AESA 배열 안테나의 방사패턴과 4가지 시나리오에 대한 수정 대기 굴절률을 각각 AREPS 상용 시뮬레이션 툴에 입력하는 한편, 국내 오산 지역 200km의 DTED(Digital Terrain Elevation Data, 수치 지형 표고 데이터)를 추출하여 소스원 높이 hs = 5000m와 함께 시뮬레이션 조건으로 사용하였다. The radiation patterns of the AESA array antennas derived through FIGS. 5 to 7 and the modified atmospheric refractive indices for the four scenarios are respectively input to the AREPS commercial simulation tool, while DTED (Digital Terrain Elevation Data), digital terrain elevation of 200 km in Osan, Korea Data) was extracted and used as a simulation condition along with source source height hs = 5000m.

즉, AESA 배열 안테나의 방사패턴과, 4가지 시나리오에 대한 수정 대기 굴절률과, 국내 특정 도심지역의 지형정보, 예를 들면, 국내 오산 지역의 지형정보를 각각 AREPS 상용 시뮬레이션 툴에 입력하여 AESA 레이다의 전파 특성을 모델링하여 분석한다. That is, the radiation pattern of the AESA array antenna, the modified atmospheric refractive index for the four scenarios, and the topographic information of a specific urban area in Korea, for example, the topographic information of Osan in Korea, are input to the AREPS commercial simulation tool, respectively, and the AESA radar Propagation characteristics are modeled and analyzed.

표적 탐지 성능을 분석하는 단계(S5)Step of analyzing target detection performance (S5)

도 9는 4가지 대기 굴절률 시라니오에 따른 경로손실 시뮬레이션 결과를 나타낸 도면이다. 9 is a diagram showing a result of a path loss simulation according to four atmospheric refractive index siranios.

도 9의 (a)는 정상 대기(normal)에 대한 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면으로서, (a)와 같이, 일반적인 대기 상태에서 지형 반사를 고려한 전파 손실을 보여준다. FIG. 9 (a) is a diagram showing simulation results for a normal atmosphere, and as shown in (a), shows propagation loss in consideration of terrain reflection in a normal atmospheric condition.

도 9의 (b)은 지표면 덕트(surfact duct) 대기에 대한 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면으로서, 소스원의 고도가 덕트(duct) 발생 지점에 비해 충분히 높을 때에는 정상 대기(normal)와 유사하게 시뮬레이션 결과가 도출되는 것을 확인할 수 있었다. FIG. 9 (b) is a view showing simulation results for the surface duct atmosphere, and when the source source elevation is sufficiently high compared to the duct generation point, the simulation results are similar to the normal atmosphere. It was confirmed that it was derived.

도 9의 (c)와 (d)는 4가지의 대기 굴절률 시나리오 중 상층 덕트(elevated duct)와 조합 대기 조건(combined atmospheric condition)과 관련한 시나리오에 대한 시뮬레이션 결과를 보여주는 도면들로서, AESA 레이다에서 전면방향으로 빔 조향시 경로 손실값이 상승하여 표적 탐지 성능의 열화가 예상되는 시나리오 조건들에 해당한다. 9 (c) and 9 (d) are diagrams showing simulation results for a scenario related to an elevated duct and a combined atmospheric condition among four atmospheric refractive index scenarios, and are directed in the front direction in an AESA radar. As a result, the path loss value increases when the beam is steered, which corresponds to scenario conditions in which target detection performance is deteriorated.

도 9의 (c)와 같이, 상층 덕트(elevated duct)가 송신 안테나보다 약간 낮은 위치에 있을 경우에는 트랩(trap)에 의해 소스원(소스원 높이 hs = 5000m)을 기준으로 아래 부분으로 전파가 진행하게 되어 전파의 진행이 두 갈래로 갈라져 진행하는 것처럼 보이게 된다. 이로 인해 AESA 레이다의 전면방향으로 큰 부분에 있어서 경로 손실이 발생하고, 결국 AESA 레이다의 전면방향에 있는 표적 탐지 성능이 열화될 수 있다. As shown in (c) of FIG. 9, when the upper duct is slightly lower than the transmit antenna, the radio waves are transmitted to the lower part based on the source source (source source height hs = 5000m) by the trap. As it progresses, the progress of the radio waves seems to proceed in two ways. As a result, path loss may occur in a large portion in the front direction of the AESA radar, and the target detection performance in the front direction of the AESA radar may be deteriorated.

도 9의 (d)와 같이, 조합 대기 조건(combined atmospheric condition)에 대한 대기에서는 덕트(duct) 발생 위치의 아래와 위에서 각각 초굴절(super refraction)과 아굴절(sub refraction)이 일어나기 때문에 전면방향에서 경로손실이 급격하게 증가하여 표적 탐지 성능이 열화되는 영역이 늘어나는 것을 확인할 수 있다. As shown in (d) of FIG. 9, in the atmosphere for a combined atmospheric condition, since super refraction and sub refraction occur in the upper and lower positions of the duct generation position, respectively, in the front direction. It can be seen that the area in which target detection performance deteriorates due to the rapid increase in path loss increases.

공대공 상황에서 AESA 레이다의 전면방향 입사에 따른 표적 탐지 성능을 확인하기 위해 표적 거리 r t = 150km, 표적 높이 h t = 1000/3000/5000/7000/9000m에서 각 시나리오별(정상/지표면 덕트/상층 덕트/조합 대기 조건) 경로 손실값을 하기 [표 1]에 나타내었다. Target distance to check the target detection performance of AESA radar in front direction in air-to-air situationsr t = 150 km, target heighth t = 1000/3000/5000/7000 / 9000m The path loss values for each scenario (normal / surface duct / upper duct / combination atmospheric conditions) are shown in Table 1 below.

Figure 112019064543657-pat00001
Figure 112019064543657-pat00001

도 10은 표적 높이 5000m에서 h 1 과 Δh에 따른 경로 손실 시뮬레이션 결과를 도시한 도면으로서, 4가지 시나리오 중 가장 심각한 상황인 조합 대기 조건combined atmospheric condition)에서 트랩(trap)의 시작 높이(500m ≤ h 1 ≤ 6000m)와 두께(50m≤ Δh ≤ 2000m)에 따른 경로 손실의 시뮬레이션 결과를 보여준다. FIG. 10 is a view showing a simulation result of path loss according to h 1 and Δ h at a target height of 5000 m, the starting height of a trap (500 m ≤) in a combined atmospheric condition, which is the most serious of the four scenarios. h 1 ≤ 6000 m) and thickness (50 m ≤ Δ h ≤ 2000 m).

도 10에서, 대기 굴절 기울기는 d1 = 20, d2 = -100, d3 = 180으로 하였고, 전면방향 표적의 높이는 ht = 5000m로 고정하였다. 그래프에서 검은색 점선으로 나타낸 부분은 트랩(trap)의 높이 h 2 와 두께 Δh가 각 4800m ∼ 5800m, 50m ∼ 2000m로 경로 손실값이 크게 상승한 영역을 나타낸다. 해당영역에서는 전파 감쇄에 의해 수신 전력 값이 크게 감소하므로 표적 탐지 성능의 급격한 열화가 발생함을 확인하였다. In FIG. 10, the atmospheric refractive inclinations were set to d1 = 20, d2 = -100, d3 = 180, and the height of the front-direction target was fixed to ht = 5000m. The black dotted line in the graph shows the area where the path loss value of the trap h 2 and the thickness Δ h are 4800 m to 5800 m and 50 m to 2000 m, respectively. It was confirmed that the target power detection performance was rapidly deteriorated because the received power value was significantly reduced by radio wave attenuation in this area.

전술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석방법에서는 트릴리니어 모델을 이용한 정상 대기(normal), 지표면 덕트(surface duct), 상층 덕트(elevated duct), 조합 대기 조건(combined atmospheric condition)에 대한 대기 굴절률과 국내 오산지형을 DTED로부터 추출한 후 AREPS 시뮬레이션 툴에 적용하여 공대공 AESA 레이다 전파 특성을 분석하는 한편, 이를 토대로 표적 위치에 따른 경로 손실값을 도출하였다. 이때, AESA 레이다의 배열 안테나는 32 × 32의 y-shift 평면 배열 형상을 사용하였고, zx-plane에서 HPBW와 SLL이 44°와 357dB인 방사패턴을 해석에 적용하였다.As described above, in the method of analyzing the propagation characteristics of a long-distance detection radar according to a high-rise weather according to an embodiment of the present invention, a normal atmosphere, a surface duct, an elevated duct using a trilinear model, Atmospheric refractive indices for combined atmospheric conditions and domestic miscalculations were extracted from DTED and applied to AREPS simulation tools to analyze air-to-air AESA radar propagation characteristics, and based on this, path loss values according to target locations were derived. At this time, the array antenna of the AESA radar used a 32 × 32 y- shift plane array shape, and a radiation pattern with 44 ° and 357 dB of HPBW and SLL in the zx- plane was applied to the analysis.

조합 대기 조건(combined atmospheric condition)의 대기 상태에서 AREPS 시뮬레이션 결과 소스원으로부터 150km 떨어진 전면 방향 표적 위치에 대한 경로 손실값이 171dB로 나타나 표적 탐지 성능이 크게 열화됨을 확인하였다. 그리고, 조합 대기 조건(combined atmospheric condition)의 대기 상태에서 트랩(trap)의 높이와 두께를 변화시켜 고도 5000m의 전면방향 표적 위치에 대한 경로 손실값을 분석하였다. 이러한 결과로부터 트랩(trap)이 발생한 높이 h 2 가 AESA 레이다 위치와 유사한 4,800m부터 5,200m까지의 영역에서 표적 탐지 성능이 현저하게 저하됨을 확인하였다.As a result of AREPS simulation in the atmospheric state of the combined atmospheric condition, it was confirmed that the target detection performance was significantly deteriorated because the path loss value for the front-facing target position 150 km away from the source source was 171 dB. And, the path loss value for the target position in the front direction of 5000m in altitude was analyzed by changing the height and thickness of the trap in the atmospheric condition of the combined atmospheric condition. From these results, it was confirmed that the target detection performance was remarkably deteriorated in a region from 4,800 m to 5,200 m, where the trapped height h 2 was similar to the AESA radar position.

도 11은 본 발명의 실시예에 따른 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석 시스템을 설명하기 위해 간략하게 도시한 구성도이다. 11 is a configuration diagram briefly illustrated to describe a system for analyzing propagation characteristics of a long-range detection radar according to high-rise weather according to an embodiment of the present invention.

도 11을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석 시스템은 기상 관측소(10)에서 측정된 국내 특정 도심지역, 예를 들면 오산 도심지역에서 측정된 기압, 온도 및 이슬점 온도를 포함하는 도심지역의 대기특성을 이용하여 대기 굴절률을 계산하는 대기 굴절률 산출부(20)를 포함한다. Referring to FIG. 11, a system for analyzing propagation characteristics of a long-range detection radar according to a high-rise weather according to an embodiment of the present invention is a domestic air pressure measured at a weather station 10, for example, an air pressure measured at a city center in Osan, It includes an atmospheric refractive index calculating unit 20 for calculating the atmospheric refractive index using the atmospheric characteristics of the downtown area including the temperature and the dew point temperature.

대기 굴절률 산출부(20)는 기상 관측소(10)에서 구현될 수도 있으며, 도 2와 같이, 공대공 상황에서 대기 굴절률 기울기에 따라 진행되는 전파 전송의 변화를 토대로 기상 관측소(10), 예를 들면 오산 기상 관측소에서 측정된 기압, 온도 및 이슬점 온도를 포함하는 대기특성을 이용하여 도 3과 같이 대기 굴절률을 계산할 수 있다. The atmospheric refractive index calculating unit 20 may be implemented in the weather station 10, and as shown in FIG. 2, the weather station 10, for example, Osan, based on the change in radio wave propagation in accordance with the atmospheric refractive index gradient in an air-to-air situation Atmospheric refractive index can be calculated as shown in FIG. 3 by using atmospheric characteristics including atmospheric pressure, temperature, and dew point temperature measured at a weather station.

또한, 대기 굴절률 산출부(20)를 통해 계산된 대기상태에 따른 대기 굴절률은 트릴리니어 모델링부(30)에 의해 모델링된다. 트릴리니어 모델링부(30)는 계산된 대기특성에 따른 대기 굴절률을 3개의 선형라인을 이용하여 도 4와 같이, 모델링한다. In addition, the atmospheric refractive index according to the atmospheric state calculated by the atmospheric refractive index calculating unit 20 is modeled by the trilinear modeling unit 30. The trilinear modeling unit 30 models the atmospheric refractive index according to the calculated atmospheric characteristics using three linear lines, as shown in FIG. 4.

국내 오산 기상 관측소에서 확인한 대다수의 대기 굴절률은 트릴리니어 모델을 사용하여 근사화시킬 수 있으며, 다양한 기상 현상의 변화를 각 선형 라인의 기울기와 높이를 변화함으로써 AREPS에 입력할 수정 대기 굴절률을 쉽게 도출할 수 있다. The majority of atmospheric refractive indices confirmed by Osan's meteorological station in Korea can be approximated using a trilinear model, and it is easy to derive the modified atmospheric refractive index to be input to the AREPS by changing the slope and height of various linear phenomena. have.

트릴리니어 모델링부(30)에서 모델링된 수정 대기 굴절률은 시나리오 구분부(40)에 의해 4가지 시나리오로 구분된다. 시나리오 구분부(40)는 도 5와 같이, 트릴리니어 모델링부(40)을 통해 모델링된 수정 대기 굴절률을 정상 대기(normal), 지표면 덕트(surface duct), 상층 덕트(elevated duct) 및 조합 대기 조건(combined atmospheric condition)의 대기와 같이 4가지 시나리오로 모사하여 구분한다. The modified atmospheric refractive index modeled in the trilinear modeling unit 30 is divided into four scenarios by the scenario division unit 40. Scenario division unit 40, as shown in Figure 5, the modified atmospheric model refractive index modeled through the trilinear model 40, normal atmosphere (normal), surface duct (surface duct), upper duct (elevated duct) and combination atmospheric conditions It is divided into four scenarios, such as the atmosphere of (combined atmospheric condition).

전파 특성 분석부(50)는 특정 도심지역의 지형정보, 예컨대, DTED(Digital Terrain Elevation Data)로부터 추출된 오산 도심지역의 지형정보와, 안테나 방사패턴 모델링부(60)로부터 모델링된 장거리 탐지 레이다용 안테나의 방사패턴과, 시나리오 구분부(40)에서 구분된 4가지 시나리오에 대한 수정 대기 굴절률을 AREPS 상용 시뮬레이션 툴에 입력하여 장거리 탐지 레이다에 대한 전파 특성을 모델링하여 분석한다. The propagation characteristic analysis unit 50 uses terrain information of a specific urban area, for example, terrain information of the downtown area of Osan extracted from Digital Terrain Elevation Data (DTED), and a long-range detection radar modeled from the antenna radiation pattern modeling unit 60. The radiation pattern of the antenna and the modified atmospheric refractive indices for the four scenarios classified in the scenario division unit 40 are input to an AREPS commercial simulation tool to model and analyze the propagation characteristics for a long-range detection radar.

안테나 방사패턴 모델링부(60)는 AESA 레이다용 안테나의 패턴을 32×32의 총 1024개 등방성 배열 소자를 사용하여 x축의 간격 dx는 0.475λ, y축의 간격 dy는 0.538λ로 y-shift하여 고정하는 방법으로 AESA 레이다용 안테나의 방사패턴을 도출한다. Antenna emission pattern modeling unit 60 AESA distance dx along the x axis to the total using 1024 isotropic array element of the pattern of the radar antenna for a 32 × 32 was 0.475λ, y-axis distance dy is fixed by y -shift to 0.538λ The radiation pattern of the AESA radar antenna is derived by the method described above.

한편, 발명의 실시예에 따른 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석 시스템은 전파 특성 분석부(50)를 통해 모델링된 장거리 탐지 레이다의 전파 특성을 토대로 경로 손실을 분석하는 경로 손실 분석부(70)를 더 포함할 수 있다. On the other hand, the propagation characteristic analysis system of a long-range detection radar according to high-rise weather according to an embodiment of the present invention is a path loss analysis unit that analyzes path loss based on the propagation characteristics of the long-range detection radar modeled through the propagation characteristic analysis unit 50 ( 70) may be further included.

경로 손실 분석부(70)는 모델링된 장거리 탐지 레이다에 대한 전파 특성 모델링을 대기 굴절률의 트랩(trap)의 높이와 두께를 변화시켜가면서, 도 10과 같이, 고고도에서 전면방향 표적 위치에 대한 경로 손실값을 분석하여 표적 탐지 성능을 분석한다. The path loss analysis unit 70 changes the height and thickness of the trap of the atmospheric refractive index to model propagation characteristics for the modeled long-distance detection radar, while the path to the front target position at high altitude, as shown in FIG. 10. Target detection performance is analyzed by analyzing the loss value.

이상에서 설명된 본 발명의 실시예에 따른 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석 방법은 도 11에 도시된 시스템에서 실행될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 기록 매체의 형태(또는 컴퓨터 프로그램 제품)로 구현될 수 있다. 여기에서, 컴퓨터 판독 가능 매체라 함은 컴퓨터 저장 매체(예를 들어, 메모리, 하드디스크, 자기/광학 매체 또는 SSD(Solid-State Drive) 등)를 포함할 수 있다. 그리고, 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있는데, 예를 들어, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.The method of analyzing the propagation characteristics of the long-range detection radar according to the high-rise weather according to the embodiment of the present invention described above may be executed in the system shown in FIG. 11. For example, it may be implemented in the form of a computer-executable recording medium (or computer program product), such as a program module executed by a computer. Here, the computer readable medium may include a computer storage medium (eg, a memory, hard disk, magnetic / optical medium, or solid-state drive (SSD)). And, the computer-readable medium can be any available medium that can be accessed by a computer, including, for example, both volatile and non-volatile media, removable and non-removable media.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석 방법은 전체 또는 일부가 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하며, 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 처리되는 프로그래밍 가능한 기계 명령어를 포함하고, 고레벨 프로그래밍언어(High-level Programming Language), 객체 지향 프로그래밍 언어(Object-oriented Programming Language), 어셈블리 언어 또는 기계 언어 등으로 구현될 수 있다.In addition, the method for analyzing propagation characteristics of a long-range detection radar according to high-rise weather according to an embodiment of the present invention includes instructions that may be executed by a computer in whole or in part, and a computer program may include programmable machine instructions processed by a processor. And, it may be implemented in a high-level programming language, an object-oriented programming language, assembly language, or machine language.

상기에서, 본 발명의 바람직한 실시 예가 특정 용어들을 사용하여 설명 및 도시되었지만 그러한 용어는 오로지 본 발명을 명확하게 설명하기 위한 것일 뿐이며, 본 발명의 실시 예 및 기술된 용어는 다음의 청구범위의 기술적 사상 및 범위로부터 이탈되지 않고서 여러 가지 변경 및 변화가 가해질 수 있는 것은 자명한 일이다. 이와 같이 변형된 실시 예들은 본 발명의 사상 및 범위로부터 개별적으로 이해되어져서는 안 되며, 본 발명의 청구범위 안에 속한다고 해야 할 것이다.In the above, although preferred embodiments of the present invention have been described and illustrated using specific terms, such terms are only intended to clearly describe the present invention, and embodiments and described terms of the present invention are the technical spirit of the following claims. And it is obvious that various changes and changes can be made without deviating from the scope. Such modified embodiments should not be understood individually from the spirit and scope of the present invention and should be said to fall within the scope of the claims of the present invention.

10 : 기상 관측소
20 : 대기 굴절률 산출부
30 : 트릴리니어 모델링부
40 : 시나리오 구분부
50 : 전파 특성 분석부
60 : 안테나 방사패턴 모델링부
70 : 경로 손실 분석부
10: weather station
20: atmospheric refractive index calculation unit
30: Trilinear modeling department
40: scenario division
50: radio wave characteristics analysis unit
60: antenna radiation pattern modeling unit
70: path loss analysis unit

Claims (7)

측정하고자 하는 소정의 국내 특정 도심지역에서 실제 측정된 기압, 온도 및 이슬점 온도를 포함하는 상기 국내 특정 도심지역의 대기 상태에 따른 대기 굴절률을 3개의 선형라인을 이용하여 트릴리니어 모델(trilinear model)을 통해 모델링하는 단계;
장거리 탐지 레이다용 안테나의 방사패턴을 모델링하는 단계;
상기 트릴리니어 모델을 통해 모델링된 수정 대기 굴절률을 4가지 시나리오로 구분하는 단계; 및
상기 국내 특정 도심지역의 지형정보와, 상기 장거리 탐지 레이다용 안테나의 방사패턴과, 상기 4가지 시나리오에 대한 수정 대기 굴절률을 상용 시뮬레이션 툴에 입력하여 상기 장거리 탐지 레이다에 대한 전파 특성을 모델링하여 분석하는 단계;
를 포함하는 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석 방법.
A trilinear model is used to measure the atmospheric refractive index according to the atmospheric condition of the specific domestic urban area including the atmospheric pressure, temperature, and dew point temperature actually measured in a specific domestic urban area to be measured using three linear lines. Modeling through;
Modeling a radiation pattern of an antenna for a long range detection radar;
Dividing the modified atmospheric refractive index modeled through the trilinear model into four scenarios; And
Modeling and analyzing the propagation characteristics for the long-distance detection radar by inputting the terrain information of the specific urban area in the country, the radiation pattern of the antenna for the long-distance detection radar, and the modified atmospheric refractive index for the four scenarios into a commercial simulation tool step;
Method for analyzing the propagation characteristics of a long-range detection radar according to a high-rise meteorology comprising a.
제 1 항에 있어서,
상기 트릴리니어 모델을 통해 모델링된 수정 대기 굴절률을 4가지 시나리오로 구분하는 단계에서는 상기 트릴리니어 모델을 통해 모델링된 수정 대기 굴절률을 정상 대기(normal), 지표면 덕트(surface duct), 상층 덕트(elevated duct) 및 조합 대기 조건(combined atmospheric condition)에 대해 4가지 시나리오로 구분하는 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석 방법.
According to claim 1,
In the step of dividing the modified atmospheric refractive index modeled through the trilinear model into four scenarios, the modified atmospheric refractive index modeled through the trilinear model is normal, normal, surface duct, and elevated duct. ) And combined atmospheric conditions are classified into four scenarios.
제 1 항에 있어서,
상기 국내 특정 도심지역의 지형정보는 상기 국내 특정 도심지역에 대한 DTED(Digital Terrain Elevation Data)로부터 추출하여 상기 상용 시뮬레이션 툴의 입력으로 사용되는 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석 방법.
According to claim 1,
The method of analyzing the propagation characteristics of a long-distance detection radar according to high-rise weather, which is extracted from DTED (Digital Terrain Elevation Data) for the specific urban area in Korea and used as an input to the commercial simulation tool.
제 1 항에 있어서,
상기 상용 시뮬레이션 툴은 AREPS(Advanced Refractive Effects Prediction System) 시뮬레이션 툴을 사용하는 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석 방법.
According to claim 1,
The commercial simulation tool is a method for analyzing propagation characteristics of a long-range detection radar according to high-rise weather using an AREPS (Advanced Refractive Effects Prediction System) simulation tool.
제 1 항에 있어서,
상기 장거리 탐지 레이다용 안테나의 방사패턴을 모델링하는 단계에서는 32×32 총 1024개 등방성 배열 소자를 사용하여 x축의 간격 dx는 0.475λ, y축의 간격 dy는 0.538λ로 y-shift하여 고정하는 방법으로 상기 장거리 탐지 레이다용 안테나의 방사패턴을 도출하는 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석 방법.
According to claim 1,
In the step of modeling the radiation pattern of the antenna for the long-range detection radar, the distance dx of the x- axis is 0.475λ and the distance dy of the y- axis is 0.538λ, and is fixed by y- shifting using a total of 1024 isotropic array elements of 32 × 32. Method for analyzing propagation characteristics of a long-range detection radar according to high-rise weather that derives a radiation pattern of the long-range detection radar antenna.
삭제delete 프로세서에 의해 실행되는 것을 통하여 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 기재된 고층 기상에 따른 장거리 탐지 레이다의 전파 특성 분석 방법을 실현하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.A computer program stored in a computer-readable recording medium that realizes a method of analyzing propagation characteristics of a long-range detection radar according to any one of claims 1 to 5 through execution by a processor.
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