KR102246461B1

KR102246461B1 - System for radar electrtonic surveillance based on mwc

Info

Publication number: KR102246461B1
Application number: KR1020190077303A
Authority: KR
Inventors: 임상훈
Original assignee: 한화시스템 주식회사
Priority date: 2019-06-27
Filing date: 2019-06-27
Publication date: 2021-04-30
Also published as: KR20200114948A

Abstract

MWC 기반의 레이더 전자 감시 시스템이 개시된다.
수신된 신호를 의사 랜덤 시퀀스와 혼합하여 압축하는 혼합기, 상기 혼합기에서 압축된 신호에서 불필요한 신호를 제거하는 저역 통과 필터 및 상기 저역 통과 필터에서 불필요한 신호가 제거된 신호를 디지털 신호로 변환하는 ADC를 포함하는 아날로그 모듈; 및 상기 아날로그 모듈로부터 인가되는 신호를 타임 슬롯으로 분할하는 신호 분할부, 상기 신호 분할부에서 분할된 신호를 제로 패딩 기법과 단순 채널 확장 기법을 통해 처리하는 DSP, CS 알고리즘을 이용하여 상기 DSP로부터 인가받은 신호를 복구하는 CS 복구부 및 상기 CS 복구부에서 복구된 신호를 합성하는 신호 합성부를 포함하는 디지털 모듈;을 포함하는 것이 바람직하다.A radar electronic surveillance system based on MWC is disclosed.
A mixer for mixing and compressing a received signal with a pseudo-random sequence, a low-pass filter for removing unnecessary signals from the signal compressed by the mixer, and an ADC for converting a signal from which unnecessary signals are removed from the low-pass filter into a digital signal. An analog module; And a signal division unit that divides the signal applied from the analog module into time slots, a DSP that processes the signal divided by the signal division unit through a zero padding technique and a simple channel expansion technique, and applied from the DSP using a CS algorithm. It is preferable to include a digital module including a CS recovery unit for recovering a received signal and a signal synthesis unit for synthesizing the signal recovered by the CS recovery unit.

Description

MWC-based radar electronic surveillance system {SYSTEM FOR RADAR ELECTRTONIC SURVEILLANCE BASED ON MWC}

본 발명은 MWC 기반의 레이더 전자 감시 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 MWC(Modulated Wideband Converter)를 기반으로 하는 MWC 기반의 레이더 전자 감시 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an MWC-based radar electronic monitoring system, and more particularly, to an MWC-based radar electronic monitoring system based on a Modulated Wideband Converter (MWC).

전자 감시 시스템은 상대 레이더 시스템에서 방출되는 레이더 신호를 수신하여 분석한다.The electronic surveillance system receives and analyzes the radar signal emitted from the other radar system.

레이더 전자 감시 시스템은 위협 의도를 사전에 인식하는데 유용하다. 상대 레이더 신호는 스팩트럼적으로 희소하고, 넓은 주파수 대역으로 확산되며, 사전에 알려지지 않아 신호 처리에 있어 고유한 문제점이 있다.Radar electronic surveillance systems are useful for proactively recognizing threat intent. The relative radar signal is spectrally sparse, spreads over a wide frequency band, and is not known in advance, so there is an inherent problem in signal processing.

레이더 전자 감시 시스템은 연속적으로 들어오는 광대역 레이더 신호를 얻을 수 있어야 한다.The radar electronic surveillance system must be able to obtain a broadband radar signal coming in continuously.

입력 x(t)는 일련의 레이더 시스템에서 생성된 레이더 신호의 집합으로 모델링 된다. 구체적으로, 입력 x(t)는 수학식 1로 정의된다.The input x(t) is modeled as a set of radar signals generated by a series of radar systems. Specifically, the input x(t) is defined by Equation 1.

수학식 1에서

는 i번째 레이더 시스템의 레이더 신호이며,

내에 광범위하게 위치하며,

는 GHz의 단위일 수 있다.In Equation 1

Is the radar signal of the i-th radar system,

Widely located within,

May be a unit of GHz.

반송파 주파수를 포함하여, 펄스 반복 간격, 도착 시간, 도착 시간, 펄스 폭 및 듀티 사이클과 같은 펄스 설명 워드는 선험적으로 알 수 없다. 각

에 대해, 반송파 주파수 범위를

내로 모델링하고, 대역폭

는

로 자른다. 분리 가능한

에 대하여,

의 스펙트럼이 분리되어 있다고 가정한다. 게다가, 집합

는 주파수 영역 즉,

에서 희소하다. 간단히 말해서, 연속적으로 들어오는 신호 x(t)를 획득하는데, 알려지지 않은 파라미터를 갖는 스펙트럼 적으로 희소한 멀티밴드 신호로 간주된다.Pulse description words such as pulse repetition interval, arrival time, arrival time, pulse width and duty cycle, including carrier frequency, are not known a priori. bracket

For the carrier frequency range

Modeling within, and bandwidth

Is

Cut into Detachable

about,

Assume that the spectra of are separated. Besides, the assembly

Is the frequency domain, i.e.

It is rare in In short, it acquires a continuously incoming signal x(t), which is regarded as a spectrally sparse multiband signal with unknown parameters.

레이더 전자 감시 시스템은 RSSR(Rapid Superheterodyne Receiver), MWC(Modulated Wideband Converter), RMPI(Random Modulation Pre-integration) 등의 수신기를 사용할 수 있다.The radar electronic surveillance system may use a receiver such as a rapid superheterodyne receiver (RSSR), a modulated wideband converter (MWC), and random modulation pre-integration (RMPI).

RSSR은 ADC(Analog-to-Digital Convertor)가 낮은 광대역 영역을 커버하도록 설계된 대표적인 나이키스트 수신기이다. RSSR은 멀티밴드 신호를 수신하고, 대역 통과 필터의 뱅크를 이용하여 전체 주파수를 복수의 서브밴드로 나눈다. 그런 다음 서브밴드는 ADC에 의해 샘플링 된다. 시분할 다중화를 통해 RSSR은 서브밴드의 시간 영역 샘플을 순서대로 수집한다.The RSSR is a typical Nyquist receiver designed to cover a low bandwidth area with an analog-to-digital converter (ADC). The RSSR receives a multiband signal and divides the entire frequency into a plurality of subbands using a bank of bandpass filters. Then the subband is sampled by the ADC. Through time division multiplexing, RSSR sequentially collects time-domain samples of subbands.

도 1에서 파란색 박스는 시분할 다중화를 나타내며, 시간-주파수 영역의 번호가 매겨진 영역이 RSSR의 신호 획득 서브밴드다.In FIG. 1, a blue box indicates time division multiplexing, and a numbered area in the time-frequency domain is the signal acquisition subband of the RSSR.

도 1에 도시하는 바와 같이, RSSR의 경우에는 단순한 시스템 구조에도 불구하고, 불가피하게 현재 획득하는 서브밴드 외부에 있는 일부 레이더 신호를 획득하지 못한다.As shown in FIG. 1, in the case of RSSR, despite a simple system structure, some radar signals outside the currently acquired subband inevitably cannot be acquired.

RSSR에서 일부 신호를 포착하지 못하는 것은 미사일 탐지, 적대적인 항공기 모니터링 등 애플리케이션에 따라 중요한 문제가 될 수 있다.The inability to capture some signals in the RSSR can be an important issue depending on the application, such as missile detection and monitoring of hostile aircraft.

최첨단 기술로 보다 빠른 ADC를 사용하여 신호 획득의 실패를 줄일 수 있지만, 그러한 ADC는 엄청난 비용, 높은 에너지 소비, 낮은 메모리, 낮은 ADC 분해능 등 많은 구현 문제를 가지고 있다.State-of-the-art technology can reduce signal acquisition failures by using faster ADCs, but such ADCs have many implementation challenges, including enormous cost, high energy consumption, low memory, and low ADC resolution.

또한 구현 한계는 신호 획득의 대역폭

를 확대하도록 제한한다. 직관적으로, RSSR이 전체 레이더 신호를 획득하지 못할 확률은 신호 수 및/또는 입력 주파수의 범위가 증가함에 따라 증가할 것이다.Also, the limitation of implementation is the bandwidth of the signal acquisition.

Is limited to enlargement. Intuitively, the probability that the RSSR will not acquire the full radar signal will increase as the number of signals and/or the range of the input frequency increases.

한편, RMPI는 채널화된 서브 나이키스트 수신기로, 한 번의 획득 시간

에서 멀티밴드 신호를 획득한다.On the other hand, RMPI is a channelized sub-Nyquist receiver, with one acquisition time

Acquire a multiband signal at

각 채널에 대해 멀티밴드 신호는 의사 랜덤 시퀀스와 혼합되어 그 결과를 통합한다. ADC는 통합 모듈 이후의 서브 나이키스트 속도

에서 혼합된 결과를 샘플링 한다. m이 채널 수일 경우 채널 엔드 샘플링 속도

는 수학식 2와 같이 정의된다.For each channel, the multiband signal is mixed with a pseudo-random sequence to incorporate the results. ADC sub-Nyquist rate after integration module

Sample the mixed results at. Channel end sampling rate when m is the number of channels

Is defined as in Equation 2.

아날로그 아키텍처의 시스템 매트릭스로, RMPI는 압축 감지(CS: Compressive Sensing) 알고리즘으로 멀티밴드 신호를 재구성한다. 그러나 매트릭스는 블록 대각선 형태이므로, 시스템 매트릭스는 신속하게 계산하기 위해 상당히 크다. 한 블록의 경우 행과 열의 수는 각각 채널 수와

수에 해당하며, 각 블록은

번 반복된다.As a system matrix of analog architecture, RMPI reconstructs multiband signals with a Compressive Sensing (CS) algorithm. However, since the matrix is block diagonal, the system matrix is quite large to quickly calculate. For one block, the number of rows and columns is the number of channels and

Corresponds to a number, and each block is

Repeated times.

이러한 큰 블록 대각선 매트릭스는 높은 계산 복잡성과 긴 재구성 시간을 야기하므로, 전자 감시 애플리케이션에서 RMPI가 비실용적이다.These large block diagonal matrices cause high computational complexity and long reconstruction times, making RMPI impractical in electronic surveillance applications.

또한 신호 정보를 포함한 샘플 시퀀스의 범위는 나이키스트 주파수에 대응하고,

의 주기로 디지털화한다. 따라서, N개의 주어진 신호와 최소 대역폭

에 대하여, 샘플링된 시퀀스 내의 0이 아닌 항목의 수는

보다 크다. 0이 아닌 항목이 많으면 RMPI의 신호 획득 성능이 저하된다.Also, the range of the sample sequence including signal information corresponds to the Nyquist frequency,

Digitize with a cycle of. Thus, N given signals and minimum bandwidth

For, the number of non-zero items in the sampled sequence is

Greater than If there are many non-zero items, the signal acquisition performance of RMPI is degraded.

전술한 RSSR에서의 누락된 신호를 해결하고 RMPI의 계산 한계를 피하기 위해, 종래에는 아날로그 모듈 및 디지털 모듈로 구성된 MWC가 제안된다.In order to solve the above-described missing signal in the RSSR and avoid the calculation limitation of RMPI, conventionally, an MWC composed of an analog module and a digital module is proposed.

아날로그 모듈에서 MWC는 입력 x(t)의 압축 정보가 포함된 샘플을 나이키스트 속도 이하의 속도로 취한다. 디지털 모듈에서는 사후 디지털 신호 처리(post-DSP)와 CS 복구 알고리즘이 압축된 샘플을 x(t)의 나이키스트 속도 샘플로 재구성한다.In the analog module, the MWC takes a sample containing the compressed information of the input x(t) at a rate less than the Nyquist rate. In the digital module, post-DSP and CS recovery algorithms reconstruct compressed samples into Nyquist velocity samples of x(t).

MWC의 아날로그 모듈은 도 2에 도시하는 바와 같이 혼합기, 저역 통과 필터(LPF) 및 ADC를 포함하는 m개의 채널로 구성된다.As shown in Fig. 2, the MWC analog module is composed of m channels including a mixer, a low pass filter (LPF), and an ADC.

각 채널에 대해, 멀티밴드 신호는

-주기 PR 시퀀스인

와 혼합된다. 시퀀스의 스펙트럼은

의 간격으로

가중된 임펄스를 갖는다. 혼합 신호는 차단 주파수가

로 정의되는 안티 에일리어싱 LPF를 통과하며, 여기서

은 홀수 정수이다. 그 결과 혼합기와 LPF는 입력 주파수 범위

를

의 간격으로

서브밴드로 나눈다. 그런 다음 서브밴드를 PR 시퀀스의 퓨리에 계수

과 곱하고

로 투영하여 압축한다. 다음으로 ADC는

의 속도로 압축된 서브밴드를 샘플링한다. i번째 채널에 대해, ADC 출력의 이산 시간 퓨리에 변환(DTFT: Discrete-Time Fourier Transform)을 수학식 3과 같이 표현할 수 있다.For each channel, the multiband signal is

-Is a periodic PR sequence

Is mixed with The spectrum of the sequence is

At intervals of

It has a weighted impulse. Mixed signals have a cutoff frequency

Passes the anti-aliasing LPF defined as, where

Is an odd integer. As a result, mixers and LPFs have an input frequency range

To

At intervals of

Divide into subbands. Then the subband is the Fourier coefficient of the PR sequence

Multiply with

It is projected to and compressed. Next, the ADC

The compressed subband is sampled at a rate of. For the i-th channel, a Discrete-Time Fourier Transform (DTFT) of the ADC output may be expressed as Equation 3.

의 경우.

In the case of.

로의 투영으로부터,

서브밴드로부터의 정보는 X 매트릭스의 한(단일) 행에 쌓인다.

의

퓨리에 계수는 고유하고,

계수는 반복된다. 그런 다음 MWC의 디지털 모듈에서, 압축된 샘플로부터 x(t)의 나이키스트 샘플을 재구성한다.

From the projection to,

Information from the subbands is accumulated in one (single) row of the X matrix.

of

The Fourier coefficient is unique,

The count is repeated. Then, in MWC's digital module, we reconstruct x(t) of Nyquist samples from the compressed samples.

디지털 모듈의 DSP에서, 채널 확장 방법은 q-1 개의 반복된 퓨리에 계수

의 상관관계를 분리하여 수학식 3의 수를 확장하기 위해 적용된다. 채널 확장 방법은 수학식 4과 같이 나타낸다.In the digital module's DSP, the channel expansion method is q-1 repeated Fourier coefficients.

It is applied to expand the number of Equation 3 by separating the correlation of. The channel extension method is expressed as in Equation 4.

수학식 4에서,

이다. 수학식 4에서 보여지는 것처럼, 각각의 k,

는 다른 주파수

로 변조되고, q개의 LPF

과 컨볼루션되고, 차단 주파수는

이다. 따라서 채널 확장의 결과는 수학식 5와 같다.In Equation 4,

to be. As shown in Equation 4, each k,

Is a different frequency

Modulated with q LPFs

And the cutoff frequency is

to be. Therefore, the result of channel expansion is shown in Equation 5.

의 경우.

In the case of.

결과적으로, m 아날로그 채널에서 mq 방정식을 얻을 수 있다. 채널 확장 방법의 연속투과(CTF: Continuous-To-Finite) 블록으로, DTFT

는 유한한 시퀀스가 된다.As a result, the mq equation can be obtained from the m analog channel. It is a continuous transmission (CTF: Continuous-To-Finite) block of the channel expansion method, DTFT

Becomes a finite sequence.

m 개의 채널에 대해, 수학식 5는 수학식 6과 같이 표현할 수 있다.For m channels, Equation 5 can be expressed as Equation 6.

수학식 6에서, 측정 매트릭스

는 MWC로부터의 출력에 대응하고,

는 검출 매트릭스고,

는 신호 정보를 포함하고, v는 CTF 블록으로부터 산출된

의 열의 길이이고,

이다.In Equation 6, the measurement matrix

Corresponds to the output from the MWC,

Is the detection matrix,

Contains signal information, and v is calculated from the CTF block.

Is the length of the column of

to be.

수학식 6의 행렬 방정식은 CS 복원 알고리즘을 통해 멀티밴드 신호를 재구성하는데 이용되며, MWC는 신호를 성공적으로 획득한다.The matrix equation of Equation 6 is used to reconstruct the multiband signal through the CS recovery algorithm, and the MWC successfully acquires the signal.

이상에서 살펴본 바와 같은 MWC는 멀티밴드 신호를 획득하도록 설계되지만, 후 처리에서 높은 계산상의 복잡성을 가지므로 레이더 전자 감시 시스템에 직접 구현하기 어려운 문제점이 있다.Although the MWC as described above is designed to acquire a multi-band signal, it is difficult to implement directly in a radar electronic monitoring system because it has high computational complexity in post-processing.

이를 좀 더 상세히 설명하면 다음과 같다.This will be described in more detail as follows.

레이더 전자 감시 시스템은 획득 시간과 후 처리 시간 사이의 절충에 직면한다. 획득 시간이 후 처리 시간보다 짧을 경우 전자 감시 시스템은 획득된 신호를 출력할 때 병목현상에 직면한다.Radar electronic surveillance systems face a trade-off between acquisition time and post-processing time. If the acquisition time is shorter than the post-processing time, the electronic monitoring system faces a bottleneck when outputting the acquired signal.

결과적으로, 연속적인 수신 신호는 누적되어 출력에 포함되지 않는다.As a result, successive received signals are accumulated and not included in the output.

한편, 후 처리에 속하는 재구성 프로세스는 DSP 알고리즘과 CS 알고리즘 양쪽에서 모두 복잡한 계산을 포함한다. DSP에서, 주어진 압축 샘플 길이 v에 대해, 수학식 4의 계산 복잡성은,

가 증가함에 따라 증가하는

의 함수다. 계산 복잡성을 줄이기 위한 한 가지 방법은 ADC의 샘플링 주기

를 늘리거나 획득 시간

를 줄여 길이 v를 줄이는 것이다.On the other hand, the reconstruction process, which belongs to post-processing, involves complex calculations in both the DSP algorithm and the CS algorithm. In DSP, for a given compressed sample length v, the computational complexity of Equation 4 is,

Increasing as is

It is a function of One way to reduce computational complexity is the ADC's sampling cycle.

Increase or acquire time

To shorten the length v.

그러나 샘플링 주기를 늘리는 것은 수학식 4에서 채널 확장 계수 q를 감소시키기 때문에 비현실적이다. 이는 q가 줄어들면 채널 확장 방식은 더 이상 쓸모가 없기 때문이다.However, increasing the sampling period is impractical because it decreases the channel expansion coefficient q in Equation 4. This is because when q decreases, the channel expansion method is no longer useful.

더구나 획득 시간을 줄일 수는 없다. 상대 레이더 시스템이 레이더 신호 특성을 자주 바꾸기 때문에 적 레이더 시스템을 효율적으로 탐지하기 위해서는 오랜 획득 시간에 걸쳐 신호를 획득하는 레이더 전자 감시 시스템이 필요하다.Moreover, the acquisition time cannot be reduced. Because opponent radar systems frequently change radar signal characteristics, a radar electronic surveillance system that acquires signals over a long acquisition time is required to efficiently detect enemy radar systems.

다른 방법으로는 긴 획득 시간을 여러 타임 슬롯으로 나누어 계산의 복잡성을 줄이는 것이다.Another way is to divide the long acquisition time into several time slots to reduce the computational complexity.

그러나 이러한 분할 방식은 시간적 특성의 문제를 제기한다. 긴 신호의 세그먼트를 개별적으로 처리하여 원본 신호로 연결할 때, 시간 에일리어싱은 세그먼트 경계에서 재구성된 신호를 열화시킨다.However, this division method raises the problem of temporal characteristics. When segments of a long signal are individually processed and concatenated into the original signal, temporal aliasing degrades the reconstructed signal at the segment boundary.

긴 획득 시간에 걸쳐 획득된 대량의 샘플을 처리하는 것은 CS 복구 알고리즘에서 높은 계산 복잡성을 수반한다. MWC에서 수학식 6의 문제를 다중 측정 벡터(MMV: Multiple Measurement Vector) 문제라 하며, 알고리즘의 계산 복잡성은 측정 매트릭스의 크기에 크게 영향을 받는다.Processing a large number of samples acquired over a long acquisition time entails high computational complexity in the CS recovery algorithm. In MWC, the problem of Equation 6 is called a multiple measurement vector (MMV) problem, and the computational complexity of the algorithm is greatly affected by the size of the measurement matrix.

한국등록특허공보 제10-1855037호(공고일 2018.05.04.)Korean Registered Patent Publication No. 10-1855037 (announcement date 2018.05.04.)

본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, MWC를 기반으로 하되, 낮은 계산 복잡성 및 광대역 모니터링을 수행할 수 있도록 하는 MWC 기반의 레이더 전자 감시 시스템을 제공함에 그 목적이 있다.The present invention was conceived to solve this problem, and an object of the present invention is to provide an MWC-based radar electronic monitoring system that is based on MWC, but enables low computational complexity and broadband monitoring.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 MWC 기반의 레이더 전자 감시 시스템은, 수신된 신호를 의사 랜덤 시퀀스와 혼합하여 압축하는 혼합기, 상기 혼합기에서 압축된 신호에서 불필요한 신호를 제거하는 저역 통과 필터 및 상기 저역 통과 필터에서 불필요한 신호가 제거된 신호를 디지털 신호로 변환하는 ADC를 포함하는 아날로그 모듈; 및 상기 아날로그 모듈로부터 인가되는 신호를 타임 슬롯으로 분할하는 신호 분할부, 상기 신호 분할부에서 분할된 신호를 제로 패딩 기법과 단순 채널 확장 기법을 통해 처리하는 DSP, CS 알고리즘을 이용하여 상기 DSP로부터 인가받은 신호를 복구하는 CS 복구부 및 상기 CS 복구부에서 복구된 신호를 합성하는 신호 합성부를 포함하는 디지털 모듈;을 포함하는 것이 바람직하다.In order to achieve the above object, the MWC-based radar electronic monitoring system according to an embodiment of the present invention includes a mixer for mixing and compressing a received signal with a pseudorandom sequence, and for removing unnecessary signals from a signal compressed by the mixer. An analog module including a low-pass filter and an ADC for converting a signal from which unnecessary signals are removed from the low-pass filter into a digital signal; And a signal division unit that divides the signal applied from the analog module into time slots, a DSP that processes the signal divided by the signal division unit through a zero padding technique and a simple channel expansion technique, and applied from the DSP using a CS algorithm. It is preferable to include a digital module including a CS recovery unit for recovering a received signal and a signal synthesis unit for synthesizing the signal recovered by the CS recovery unit.

본 발명의 일 실시예에서, 상기 CS 복구부는, 상기 CS 알고리즘을 이용하여 상기 DSP로부터 인가받은 신호를 복구하기 전에 서브 샘플링을 수행하는 것이 바람직하다.In an embodiment of the present invention, it is preferable that the CS recovery unit performs sub-sampling before recovering the signal received from the DSP using the CS algorithm.

본 발명의 일 실시예에서, 상기 CS 복구부는, 최소 신호 대역폭인

보다 작은 간격으로

의 열을 분류하여 서브세트를 생성한 후, 각 서브세트에 대해 최대 에너지를 갖는 열을 선택하여 서브 샘플링을 수행하는 것이 바람직하다.In one embodiment of the present invention, the CS recovery unit, the minimum signal bandwidth

At smaller intervals

It is preferable to perform sub-sampling by classifying the rows of to generate a subset, and then selecting the row with the maximum energy for each subset.

본 발명의 MWC 기반의 레이더 전자 감시 시스템은, 긴 획득 시간 동안 수신된 신호를 타임 슬롯으로 분할하여 처리함으로써, 측정 행렬을 감소시켜 계산 복잡성을 줄일 수 있게 된다.The MWC-based radar electronic monitoring system of the present invention divides and processes a signal received during a long acquisition time into time slots, thereby reducing a measurement matrix and reducing computational complexity.

또한, MMV 알고리즘 이전에 서브 샘플링을 수행함으로써, 계산 복잡성을 줄일 수 있게 된다.In addition, by performing sub-sampling before the MMV algorithm, it is possible to reduce computational complexity.

도 1은 RSSR과 MWC의 신호 모델과 신호 획득 체계를 예시적으로 보인 도면이다.
도 2는 MWC의 아날로그 모듈을 개략적을 보인 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 MWC 기반의 레이더 전자 감시 시스템의 구성을 개략적으로 보인 도면이다.
도 4는 본 발명에 적용되는 서브 샘플링 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 SOMP을 이용한 측정 매트릭스의 서브 샘플링된 열의 수에 대한 지지 복구 비율을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 MWC 기반의 레이더 전자 감시 시스템의 분할-합성 프로세서를 통해 타임 슬롯의 경계에서 상대적 오류가 완화되는 모습을 예시적으로 보인 도면이다.
도 7은 SNR 변화에 따른 펄스 신호와 연속파(CW)를 갖는 레이더 전자 감시 시스템의 재구성 성능을 보인 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 MWC 기반의 레이더 전자 감시 방법을 설명하기 위한 처리도이다.1 is a diagram illustrating a signal model and a signal acquisition system of RSSR and MWC by way of example.
2 is a schematic diagram of an analog module of MWC.
3 is a diagram schematically showing the configuration of an MWC-based radar electronic monitoring system according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram for explaining a sub-sampling method applied to the present invention.
5 is a diagram showing a support recovery ratio to the number of sub-sampled columns of a measurement matrix using SOMP.
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of mitigating a relative error at a boundary of a time slot through a split-synthesis processor of an MWC-based radar electronic monitoring system according to the present invention.
7 is a diagram showing the reconstruction performance of a radar electronic monitoring system having a pulse signal and a continuous wave (CW) according to a change in SNR.
8 is a processing diagram illustrating an MWC-based radar electronic monitoring method according to an embodiment of the present invention.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The detailed description of the present invention described below refers to the accompanying drawings, which illustrate specific embodiments in which the present invention may be practiced. These embodiments are described in detail sufficient to enable a person skilled in the art to practice the present invention. It should be understood that the various embodiments of the present invention are different from each other, but need not be mutually exclusive. For example, specific shapes, structures, and characteristics described herein may be implemented in other embodiments without departing from the spirit and scope of the present invention in connection with one embodiment. In addition, it should be understood that the location or arrangement of individual components within each disclosed embodiment may be changed without departing from the spirit and scope of the present invention. Accordingly, the detailed description to be described below is not intended to be taken in a limiting sense, and the scope of the present invention, if appropriately described, is limited only by the appended claims, along with all ranges equivalent to those claimed by the claims. Like reference numerals in the drawings refer to the same or similar functions over several aspects.

이하에서는 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 MWC 기반의 레이더 전자 감시 시스템 및 방법에 대해서 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, an MWC-based radar electronic monitoring system and method according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 MWC 기반의 레이더 전자 감시 시스템의 구성을 개략적으로 보인 도면이다.3 is a diagram schematically showing the configuration of an MWC-based radar electronic monitoring system according to an embodiment of the present invention.

도 3에 도시하는 바와 같이, 본 발명에 따른 MWC 기반의 레이더 전자 감시 시스템(100)은, 기설정된 긴 획득 시간에 걸쳐 레이더 신호를 수신하고, 수신된 신호를 압축한 다음 디지털 신호로 샘플링하는 아날로그 모듈(110)과, 아날로그 모듈(110)에서 압축된 신호를 복원하는 디지털 모듈(120)로 이루어진다.As shown in Fig. 3, the MWC-based radar electronic monitoring system 100 according to the present invention receives a radar signal over a predetermined long acquisition time, compresses the received signal, and then samples it as a digital signal. It consists of a module 110 and a digital module 120 for restoring a signal compressed by the analog module 110.

아날로그 모듈(110)은 도 2에 도시하는 바와 같이 혼합기, 저역 통과 필터(LPF) 및 ADC를 포함하는 m개의 채널로 구성될 수 있으며, 이에 대한 설명은 생략하기로 한다.The analog module 110 may be composed of m channels including a mixer, a low pass filter (LPF), and an ADC as shown in FIG. 2, and a description thereof will be omitted.

디지털 모듈(120)은 아날로그 모듈(110)에서 압축된 신호를 복원하여 x(t)의 나이키스트 속도 샘플로 재구성하되, 긴 획득 시간에 걸쳐 수신된 신호를 타임 슬롯으로 분할하여 처리한다.The digital module 120 reconstructs the signal compressed by the analog module 110 and reconstructs it into a Nyquist rate sample of x(t), and processes the received signal over a long acquisition time by dividing it into time slots.

이러한 디지털 모듈(120)은 신호 분할부(121), DSP(123), CS 복구부(125), 신호 합성부(127)를 포함하여 이루어질 수 있다.The digital module 120 may include a signal division unit 121, a DSP 123, a CS recovery unit 125, and a signal synthesis unit 127.

이와 같은 구성에 있어서, 신호 분할부(121)는 아날로그 모듈(110)로부터 인가되는 신호를 일련의 타임 슬롯으로 분할한다.In this configuration, the signal dividing unit 121 divides the signal applied from the analog module 110 into a series of time slots.

구체적으로, 아날로그 모듈(110)이 긴 획득 시간

, 예를 들어, 0.13msec동안 집계된 레이더 신호를 샘플링하여 출력하면, 레이더 전자 감시 시스템(100)의 신호 분할부(121)는 타임 슬롯

의 간격으로 획득 시간을 균일한 그리드로 설정한다. 수학식 1의 집합 레이더 신호는 수학식 같이 재정의될 수 있다.Specifically, the analog module 110 has a long acquisition time

, For example, if the radar signal aggregated for 0.13 msec is sampled and output, the signal dividing unit 121 of the radar electronic monitoring system 100 is a time slot

Set the acquisition time to a uniform grid at intervals of. The set radar signal of Equation 1 may be redefined as in Equation.

의 경우, 수학식 7에서

는 j번째 타임 슬롯에서의 집합 레이더 신호의 슬라이스에 대응한다. 타임 슬롯의 수 G는 계산상의 복잡성을 감소시키기 위해 선택되는 것이 바람직하다.

In the case of, in Equation 7

Corresponds to a slice of the aggregated radar signal in the j-th time slot. The number G of time slots is preferably selected to reduce computational complexity.

j번째 타임 슬롯에서, MWC 출력 수학식 3은 수학식 8과 같이 표현될 수 있다.In the j-th time slot, the MWC output Equation 3 may be expressed as Equation 8.

수학식 8에서, 측정 매트릭스는

이고,

는 감지 매트릭스며,

는 집합 레이더 신호의 정보를 포함한다. In Equation 8, the measurement matrix is

ego,

Is the detection matrix,

Contains information of the aggregated radar signal.

수학식 8은 수학식 10과 같이 매트릭스 형태로 표현될 수 있다.Equation 8 may be expressed in a matrix form as in Equation 10.

한편, DSP(123)는 신호 분할부(121)에서 분할되어 인가되는 신호를 처리하되, 제로 패딩 기법과 단순 채널 확장 기법을 이용하여 신호 처리를 수행할 수 있다.Meanwhile, the DSP 123 processes a signal divided and applied by the signal dividing unit 121, but may perform signal processing using a zero padding technique and a simple channel extension technique.

여기서, 제로 패딩 기법은 시간 에일리어싱을 완화시키기 위한 것이고, 단순 채널 확장 기법은 수학식 8에서 측정 매트릭스

과 감지 매트릭스 C 채널의 행을 확장하기 위해 채택된다.Here, the zero padding technique is for mitigating temporal aliasing, and the simple channel expansion technique is the measurement matrix in Equation 8

And the sensing matrix is adopted to expand the row of C channels.

우선 제로 패딩 기법에 대해 설명하면, 수학식 10에서

의 각 행의 오른쪽에 qk개의 0을 추가한다. 여기서,

이다.First, a description of the zero padding technique, in Equation 10

Add qk zeros to the right of each row of. here,

to be.

그 다음, 수학식 3에서 제시된 바와 같이

개의 서브밴드가

매트릭스의 한 행에 누적되는 방식을 이용한다. 누적된 q개의 서브밴드를 분해함으로써,

및 C의 행은 고속 퓨리에 변환(FFT: Fast Fourier Transform) 및 단순 매트릭스 재구성을 통해 확장될 수 있다.Then, as shown in Equation 3

Subbands

It uses a method of accumulating in one row of the matrix. By decomposing the accumulated q subbands,

And the row of C can be extended through Fast Fourier Transform (FFT) and simple matrix reconstruction.

고속 퓨리에 변환(FFT) 이전에 제로 패딩이 수행되지 않으면,

를 초과하는 FFT의 결과가 손실되지만, 다음 타임 슬롯을 위해 남아 있어야 하기 때문에 심각한 시간 에일리어싱 문제가 있다.If zero padding is not performed prior to Fast Fourier Transform (FFT),

The result of the FFT exceeding the is lost, but there is a serious time aliasing problem because it must remain for the next time slot.

따라서, 제로 패딩부터 시작하고,

의 열 인덱스를 주파수 축으로 변경하기 위해 FFT를 수학식 10의 오른쪽으로 가져간다. 즉,

은

의 경우

이 된다.So, starting with zero padding,

The FFT is moved to the right of Equation 10 in order to change the column index of in to the frequency axis. In other words,

silver

In the case of

Becomes.

i번째 행에 대해, q개의 누적된 서브밴드의 분리를 통해,

를 다음과 같은

매트릭스로 재구성할 수 있다.For the ith row, through separation of q accumulated subbands,

The following

It can be reconstructed as a matrix.

의 경우.

In the case of.

감지 매트릭스 C에서,

에 대해

와 같이

번 반복된 q-1의 분리를 통해, C는 다음과 같이 확장될 수 있다.In detection matrix C,

About

together with

Through the separation of q-1 repeated twice, C can be expanded as follows.

의 경우.

In the case of.

결과적으로, 채널 확장 단계에 따라 수학식 8은 다음과 같이 변환될 수 있다.As a result, Equation 8 may be converted as follows according to the channel expansion step.

수학식 13에서,

이고,

이며,

이다. qm 확장 방정식의 동일한 효과는 입력 신호를 복구하는 데 도움이 된다.In Equation 13,

ego,

Is,

to be. The same effect of the qm expansion equation helps to recover the input signal.

하나의 채널에 대해, 컨볼루션 방법의 계산 복잡도는

이며, FFT 방법은 이를

로 감소시킨다. FFT가 분할 프로세스와 함께 수행될 때, 계산 복잡도는

로 감소한다. For one channel, the computational complexity of the convolution method is

And the FFT method

Decrease to When the FFT is performed with the segmentation process, the computational complexity is

Decreases to

레이더 전자 감시 시스템은 긴 획득 시간에 걸쳐 획득한 레이더 신호를 샘플링하기 때문에, k개의 추가 0의 영향은 무시할 수 있다. 여기서,

이다.Since the radar electronic surveillance system samples the acquired radar signal over a long acquisition time, the effect of k additional zeros is negligible. here,

to be.

계산상의 복잡성을 줄이기 위해 타임 슬롯의 수 G는 다음과 같이 산출될 수 있다.To reduce computational complexity, the number G of time slots can be calculated as follows.

예를 들어,

=256, k=2, G=76일 때, 회선 확장, FFT 단독, 신호 분할을 갖는 FFT의 계산 복잡도는 각각 65536, 2048, 685이다. 이 예에서 알 수 있듯이, 분할 프로세서의 계산 복잡성이 줄어들어 시스템의 계산 시간이 단축된다.For example,

When =256, k=2, and G=76, the computational complexity of the FFT with line extension, FFT alone, and signal division is 65536, 2048, and 685, respectively. As can be seen from this example, the computational complexity of the divisional processor is reduced, which shortens the computational time of the system.

CS 복구부(125)는 CS 알고리즘을 이용하여, DSP(123)로부터 인가받은 신호 정보를 복구한다.The CS recovery unit 125 recovers signal information received from the DSP 123 using a CS algorithm.

신호 합성부(127)는 CS 복구부(125)에서 복구된 신호를 합성한다.The signal synthesis unit 127 synthesizes the signal recovered by the CS recovery unit 125.

CS 알고리즘은 수학식 13의 MMV 문제를 해결함으로써,

로 신호 정보를 복구하고, FFT의 역수를 취함으로써

를 생성한다.

의 생성을 통한 분할 프로세스의 절차는 G개의 타임 슬롯 각각에 대해 반복되며, 모든 타임 슬롯의 결과는 다음과 같이 합성된다.The CS algorithm solves the MMV problem of Equation 13,

By recovering the signal information and taking the reciprocal of the FFT

Create

The procedure of the division process through the generation of is repeated for each of the G time slots, and the results of all the time slots are synthesized as follows.

수학식 15에서, 마지막 타임 슬롯의 매트릭스

는

의 열을 나타낸다.In Equation 15, the matrix of the last time slot

Is

Represents the heat of.

도 3에 도시하는 바와 같이, 각각의

는 버퍼를 사용하여

만큼 지연되고,

의

열을

의 앞 열에 추가하여 시간 에일리어싱을 완화한다.As shown in Fig. 3, each

Uses a buffer

Is delayed by

of

Heat

Add to the front row of to alleviate time aliasing.

표 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 MWC 기반의 레이더 전자 감시 시스템에 적용되는 파라미터를 예시적으로 보인 나타내는 것으로, 주어진 아날로그 시스템의 경우, PR 시퀀스 파라미터, ADC 샘플링 속도 및 채널 수는 종속 파라미터이다.Table 1 exemplarily shows parameters applied to the MWC-based radar electronic monitoring system according to an embodiment of the present invention, and in the case of a given analog system, the PR sequence parameter, the ADC sampling rate, and the number of channels are dependent parameters. .

신뢰할 수 있는 레이더 신호를 포착하는 데 사용되는 긴 획득 시간

는 디지털 신호 재구성에서 계산 복잡성을 급격히 증가시키는 반면, 주파수 분해능도 향상시킨다.Long acquisition times used to capture reliable radar signals

In digital signal reconstruction, is dramatically increasing the computational complexity, while also improving the frequency resolution.

그러나 본 발명에 따른 분할-합성 프로세스는 재구성 시간을 줄일 수 있다.However, the split-synthesis process according to the present invention can reduce the reconstruction time.

긴 획득 시간에 걸친 분할-합성 프로세스 외에도 매 타임 슬롯에 대해 MMV 알고리즘의 계산 복잡성을 줄이기 위한 서브 샘플링 방법을 제공할 수 있다.In addition to the segmentation-synthesis process over a long acquisition time, it is possible to provide a sub-sampling method for reducing the computational complexity of the MMV algorithm for every time slot.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 레이더 전자 감시 시스템은 긴 획득 시간을 이산 타임 슬롯으로 분할함으로써, 채널 확장의 계산 복잡성을 크게 줄일 수 있다. 그러나 수학식 13에는 여전히 불필요한 측정 벡터가 존재하고, 긴 획득 시간으로 인해 G 타임 슬롯에 대한 MMV 복구의 총 계산 복잡성이 여전히 높기 때문에 재구성 시간은 여전히 획득 시간을 초과하여 병목현상을 일으킬 수 있다.As described above, the radar electronic monitoring system according to the present invention can greatly reduce the computational complexity of channel expansion by dividing a long acquisition time into discrete time slots. However, since unnecessary measurement vectors still exist in Equation 13, and the total computational complexity of MMV recovery for the G time slot is still high due to the long acquisition time, the reconstruction time may still exceed the acquisition time and cause a bottleneck.

MMV 복구 알고리즘은 매트릭스 곱셈 및/또는 역변환을 포함하기 때문에 알고리즘의 계산 복잡성은 측정 벡터의 수에 따라 급격히 증가한다. 또한 MMV 알고리즘의 복구 성능은 측정 회수에 따라 포화된다.Since the MMV recovery algorithm involves matrix multiplication and/or inverse transformation, the computational complexity of the algorithm increases rapidly with the number of measurement vectors. Also, the recovery performance of the MMV algorithm is saturated with the number of measurements.

이에, 본 발명의 실시예에서는 MMV 알고리즘의 계산 복잡성을 줄이기 위한 예비 단계로서 서브 샘플링 방법을 제안한다. Accordingly, an embodiment of the present invention proposes a sub-sampling method as a preliminary step to reduce the computational complexity of the MMV algorithm.

수학식 13의 선형성에 따라,

의 열 선택은 신호 매트릭스

의 열 선택과 동일하다. 이에 신호 매트릭스

의 구조에 기초하여

의 열을 선택한다.According to the linearity of Equation 13,

The column selection of the signal matrix

It is the same as the column selection of. Signal matrix in this

Based on the structure of

Select the column of.

의 행은

의 간격으로 x(t)의 이산 스펙트럼의 스펙트럼 직교 서브밴드를 포함한다. 이산 퓨리에 변환으로부터, 열 인덱수는

간격으로 주파수 그리드를 나타낸다.

의 각 협대역 스펙트럼은 행 내에 포함된다.

The row of

Include the spectral orthogonal subbands of the discrete spectrum of x(t) with an interval of x(t). From the discrete Fourier transform, the column index number is

Represents the frequency grid at intervals.

Each narrowband spectrum of is contained within a row.

일부 협대역 스펙트럼은 중심 주파수에 기초하여 서브밴드의 경계선에 의해 분할될 수 있다.Some narrowband spectra may be segmented by the boundary of the subband based on the center frequency.

본 발명의 실시예에서는 도 4에 도시하는 바와 같이 최소 신호 대역폭인

보다 작은 간격으로

의 열을 분류하여 서브세트를 생성한다.In the embodiment of the present invention, as shown in FIG. 4, the minimum signal bandwidth

At smaller intervals

Sort the columns of to generate a subset.

도 4에 도시되어 있듯이, 측정 매트릭스의 선택 열에는 계산 부담을 줄이면서 지지 집합을 검출하기 위한 필수 신호 정보가 포함되어 있다.As shown in FIG. 4, the selection column of the measurement matrix contains essential signal information for detecting the support set while reducing the computational burden.

서브 샘플링 방법은 각 서브세트에 대해 최대 에너지를 갖는 열을 선택한다.The sub-sampling method selects the column with the maximum energy for each subset.

서브세트가

보다 적은 수의 열로 구성되는 경우, 이 방법은 서브세트에 여러 신호가 존재하고 열에서 중복되지 않는 상황을 방지한다.Subset

In the case of fewer columns, this method avoids situations where there are multiple signals in the subset and not overlapping in the columns.

이 경우 샘플링 윈도우 내의 신호 중 하나만 선택되고 나머지 신호는 누락된다. 그러나 선택된 열의 조합인 서브 샘플링 매트릭스

는 측정 매트릭스의 크기를 줄이면서 모든 신호의 구성 요소를 포함한다.In this case, only one of the signals in the sampling window is selected and the other signals are omitted. However, the subsampling matrix, which is a combination of selected columns

Includes all signal components while reducing the size of the measurement matrix.

서브 샘플링된 열의 개수는 다음과 같이 계산될 수 있다.The number of sub-sampled columns can be calculated as follows.

수학식 16에서,

는 각 서브세트의 요소 번호이다.

또한

이 된다.In Equation 16,

Is the element number of each subset.

Also

Becomes.

이 단순 서브 샘플링 방법은 반복 MMV 복구 알고리즘보다 한 단계 앞서 작동하기 때문에 서브 샘플링에 의해 추가된 계산 복잡성은 무시할 수 있다. 감소된 열

은 MMV 복구 알고리즘에 비례하여 계산 복잡성을 감소시킨다.Since this simple subsampling method works one step ahead of the iterative MMV recovery algorithm, the computational complexity added by subsampling is negligible. Reduced heat

Decreases the computational complexity in proportion to the MMV recovery algorithm.

이하에서는 MMV 문제를 해결하는데 일반적으로 사용되는 SOMP(Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit) 알고리즘을 통해 서브 샘플링 방법의 계산 복잡성을 검증하기로 한다. 여기서 서브 샘플링 방법은 SOMP 알고리즘과 독립적이다.Hereinafter, the computational complexity of the sub-sampling method will be verified through a Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit (SOMP) algorithm generally used to solve the MMV problem. Here, the sub-sampling method is independent of the SOMP algorithm.

SOMP 알고리즘 외에도, MMV 기본 매칭 추적(M-BMP: MMV Basic Matching Pursuit), 정규 MMV FOCUS(M-FOCUS), 베이시안(Bayesian), 그룹 OMP(GOMP)와 같은 고급 MMV 알고리즘이 있지만, M-BMP는 신호 재구성 성능에 문제가 있고, 다른 알고리즘들은 높은 계산 복잡성을 요구하기 때문에 레이더 전자 감시 시스템에 적합하지 않다. 필드 프로그램 가능한 게이트 어레이로 레이더 전자 감시 시스템을 구현하기 위해 높은 계산 복잡성이 문제가 된다.In addition to the SOMP algorithm, there are advanced MMV algorithms such as MMV Basic Matching Pursuit (M-BMP), Regular MMV FOCUS (M-FOCUS), Bayesian, and Group OMP (GOMP), but M-BMP Is not suitable for radar electronic surveillance systems because it has a problem in signal reconstruction performance, and other algorithms require high computational complexity. High computational complexity is a problem for implementing radar electronic surveillance systems with field programmable gate arrays.

구체적으로, M-BMP는 감지 매트릭스의 열을 측정 벡터와 일치시켜 작동한다. 단, 단말기 조건에 따라 알고리즘이 기설정된 희소성 량으로 종료될 때, 알고리즘은 높은 희소성을 갖는 정확한 솔루션 또는 부정확한 솔루션을 제공한다. Specifically, M-BMP works by matching the rows of the sensing matrix with the measurement vectors. However, when the algorithm ends with a preset scarcity amount according to the terminal condition, the algorithm provides an accurate solution or an inaccurate solution with high scarcity.

그리고 다른 알고리즘들은 SOMP에 비해 높은 계산 복잡성을 요구한다. And other algorithms require higher computational complexity than SOMP.

정규화된 M-FOCUS 알고리즘은 2개의 매트릭스를 필요로 하는 SOMP와 비교하여 3개의 매트릭스가 연계되어 있다.The normalized M-FOCUS algorithm compares with the SOMP, which requires two matrices, and three matrices are linked.

베이시안은 MMV를 단일 측정 벡터로 변환하고, 측정 매트릭스의 크기는 측정 회수에 따라 증가한다.Bayesian converts MMV into a single measurement vector, and the size of the measurement matrix increases with the number of measurements.

GOMP에서 감지 매트릭스의 행과 열의 수는 그룹 크기 파라미터에 비례하여 증가한다.In GOMP, the number of rows and columns of the sense matrix increases in proportion to the group size parameter.

전술한 바와 같이 서브 샘플링 방법의 효과를 보여줄 뿐만 아니라 복잡성이이 낮기 때문에 본 발명의 실시예에서는 SOMP를 채택한다. As described above, not only shows the effect of the sub-sampling method, but also has low complexity, so the SOMP is adopted in the embodiment of the present invention.

SOMP는 반복 알고리즘이다. 각각의 반복에서, 알고리즘은 MMV 매트릭스

를 감지 매트릭스

의 기저들과 매칭시켜 수학식 13에서 신호 매트릭스

의 0이 아닌 행들의 인덱스 즉, 지지 집합을 복구한다. SOMP의 절차는 레이더 전자 감시 시스템에 맞게 조정되어 알고리즘의 효율성을 높이고, 계산 복잡성을 감소시키는 것이 바람직하다. 단말기 조건은 다음과 같다.SOMP is an iterative algorithm. At each iteration, the algorithm is the MMV matrix

Detection matrix

The signal matrix in Equation 13 by matching with the basis of

Recovers the indexes of the nonzero rows of, i.e., the support set. It is desirable that the SOMP procedure is tailored to the radar electronic surveillance system to increase the efficiency of the algorithm and reduce the computational complexity. Terminal conditions are as follows.

수학식 17이 충족되면, SOMP는 신호가 존재하지 않는다고 판단한다. 이 조건이 충족될 때까지 알고리즘은 다음과 같이 표현되는

의 행 인덱스로 정의된 집합

중에서 지원을 계속 견적한다.When Equation 17 is satisfied, SOMP determines that there is no signal. Until this condition is met, the algorithm is expressed as

Set defined by the row index of

Continue to estimate the application from among them.

수학식 18에서,

는

의 열이고, i는 반복 인덱스이다. 제1반복에서, 원래의 MMV

는 잔여 매트릭스

를 대체한다. 실제 값 레이더 신호의 결합 대칭에서 선택된 것과 대칭 지지대는 S에서 수집된

에 저장될 수 있다. 여기서,

이다.In Equation 18,

Is

Is the column of, and i is the iteration index. In iteration 1, the original MMV

Is the residual matrix

Replace Selected from the combined symmetry of the real-value radar signal and the symmetrical supports collected from S

Can be stored in. here,

to be.

2i 요소를 포함하는 지지 집합 S를 추정한 후,

의 나머지는 다음과 같은 방정식에 의해 생성된다.After estimating a support set S containing 2i elements,

The remainder of is generated by the following equation.

수학식 19에서

는 수학식 13의

에서 S의 열을 추출하여 결과를 나타내는 무어-펜로스 의사역행렬(Moore-Penrose pseudoinverse)이다. N개의 실제 값 레이더 신호는 최대 4N의 지지를 얻을 수 있다. SOMP는 4N 반복 대신 최대 2N 반복에 대해 지지 집합 Ω을 검출한다. 신호 정보는 다음과 같이 재구성될 수 있다.In Equation 19

Is of Equation 13

It is a Moore-Penrose pseudoinverse that shows the result by extracting the column of S from. N real-value radar signals can get up to 4N of support. SOMP detects the support set Ω for up to 2N iterations instead of 4N iterations. The signal information can be reconstructed as follows.

수학식 20의 결과는 앞서 설명한 합성 프로세스에 사용될 수 있다.The result of Equation 20 can be used in the synthesis process described above.

계산 복잡성을 검증하기 위해 알고리즘의 행렬 곱셈과 역연산 수학식 18 및 19에 초점을 맞춘 것은 계산 복잡을 확대하는 주요 요인이기 때문이다.In order to verify the computational complexity, the focus on the matrix multiplication and inverse computation Equations 18 and 19 of the algorithm is a major factor that expands the computational complexity.

타임 슬롯의 경우, 측정과 감지 매트릭스의 크기는 각각

와

이다. 여기서

이다. 수학식 18의 경우, 계산 복잡성은

이다. 수학식 19에서 계산 복잡성은

로 인해 각 i번째 반복마다 다르지만,

이면 쉽게 검증할 수 있는 이 효과를 무시할 수 있다. 따라서 수학식 19의 계산 복잡성은

이 된다.For time slots, the size of the measurement and detection matrix is

Wow

to be. here

to be. For Equation 18, the computational complexity is

to be. In Equation 19, the computational complexity is

Is different for each i-th iteration, but

This effect, which can be easily verified, can be neglected. Therefore, the computational complexity of Equation 19 is

Becomes.

결과적으로 N개의 신호에 대한 총 복잡성은 다음과 같이 표현될 수 있다.As a result, the total complexity for N signals can be expressed as follows.

이후, 전처리 방법의 계산 복잡도를 계산한다. 계산상의 복잡성은 다음과 같이 표현될 수 있다.Then, the computational complexity of the preprocessing method is calculated. The computational complexity can be expressed as

수학식 22에서,

는 서브 샘플링된 열의 수이다. 수학식 22를 통해 작은

에 비례하여 계산 복잡성이 감소함을 알 수 있다.In Equation 22,

Is the number of subsampled columns. Little through Equation 22

It can be seen that the computational complexity decreases in proportion to.

도 5는 측정 매트릭스의 서브 샘플링된 열의 수에 대한 지지 복구 비율을 나타낸다. 지지 복구 비율은 복구된 지지 집합이 원본 신호의 서브세트일 때 하나로 정의된다.

인 원본 열에 비해 서브 샘플링된 열의 수에 해당하는 서브세트 수에 따라 지지 복구 비율을 시뮬레이션 한다. 신호의 최대 대역폭은

이다. 수학식 16으로부터,

은 12로, 도 5에 도시하는 바와 같이 원본 전체 열과 유사한 복구 성능을 가진다.5 shows the supported recovery ratio to the number of subsampled columns of the measurement matrix. The support recovery ratio is defined as one when the recovered support set is a subset of the original signal.

The support recovery ratio is simulated according to the number of subsets corresponding to the number of subsampled columns compared to the original column. The maximum bandwidth of the signal is

to be. From Equation 16,

Is 12, and has a recovery performance similar to that of the entire original row as shown in FIG. 5.

이는 서브 샘플링된 MMV

가 신호 정보를 놓치지 않고 원본 MMV

의 모든 필수 부분을 포함하고 있음을 의미한다.This is the subsampled MMV

The original MMV without missing the signal information

Means that it contains all the essential parts of.

시뮬레이션을 통해 레이더 전자 감시 시스템이 계산 복잡성의 감소와 신호 재구성 성능의 저하 사이에서 성공적으로 절충될 수 있음을 확인할 수 있다.Simulations show that radar electronic surveillance systems can be successfully compromised between reduced computational complexity and reduced signal reconstruction performance.

시뮬레이션을 위해, 반송파 주파수가

에서

까지 무작위로 나타나는 펄스 레이더 신호 3개를 생성한다. 신호대잡음비(SNR)와 신호 유형이 논의되지 않은 5dB 펄스 레이더 신호를 입력으로 제공한다. SNR은

로 정의되며, 여기서 x와 n은 각각 입력 신호와 노이즈 벡터이다. 4채널 MWC 시스템의 경우, 시스템 파라미터는 표 1과 같이 설정될 있으며, SOMP 알고리즘을 멀티밴드 신호를 재구성하는데 사용한다.For simulation, the carrier frequency is

in

It generates 3 pulsed radar signals that appear randomly. The signal-to-noise ratio (SNR) and signal type are not discussed, providing a 5dB pulsed radar signal as input. SNR is

Is defined as, where x and n are the input signal and noise vectors, respectively. In the case of a 4-channel MWC system, system parameters can be set as shown in Table 1, and the SOMP algorithm is used to reconstruct a multiband signal.

우선, 레이더 전자 감시 시스템의 분할-합성 프로세스에 의해 얻은 재구성된 신호의 상대 오차에 대한 개선을 시험한다. 이 시뮬레이션에서 상대 오차는 다음과 같이 정의될 수 있다.First, the improvement of the relative error of the reconstructed signal obtained by the split-synthesis process of the radar electronic surveillance system is tested. In this simulation, the relative error can be defined as

수학식 23에서, x[i]는 i번째 시간의 입력 레이더 값이고,

은 재구성된 레이더 벡터이다. 타임 슬롯의 경계에서 상대 오차의 감소를 명확하게 검증하기 위해 획득 주기

를 단축한다.In Equation 23, x[i] is an input radar value of the i-th time,

Is the reconstructed radar vector. Acquisition cycle to clearly verify the reduction of the relative error at the boundaries of the time slot

Shorten

도 6에 도시하는 바와 같이, 분할-합성 프로세스에 의해 타임 슬롯들 사이의 오차가 명확하게 감소된다.As shown in Fig. 6, the error between time slots is clearly reduced by the division-synthesis process.

앞서 설명한 절충 파라미터 k는 원래의 열 번호인

와 비교하여 채널 확장 측정 매트릭스에서 k개의 열을 추가로 발생시키지만, 시뮬레이션은 작은 k=2조차도 약간의 이득을 산출한다는 것을 보여준다.The compromise parameter k described earlier is the original column number,

Compared to, it generates an additional k columns in the channel extension measurement matrix, but the simulation shows that even a small k=2 yields some gain.

표 2는 종래 MWC와 제안된 레이더 전자 감시 시스템의 분할-합성 프로세스 사이의 계산 복잡성을 비교한 것이다.Table 2 compares the computational complexity between the split-synthesis process of the conventional MWC and the proposed radar electronic surveillance system.

작은 트레이드오프 파라미터 k=2를 사용하면, 도 6과 같이 신호 재구성의 무시할 수 있는 성능 저하를 감수하면서, 수학식 11~15의 분할 합성은 계산 복잡성을 상당히 줄일 수 있다.If a small tradeoff parameter k=2 is used, the divisional synthesis of Equations 11 to 15 can significantly reduce computational complexity while at the expense of negligible performance degradation of signal reconstruction as shown in FIG.

다음으로, 연속파(CWs: Continuous Waves)와 펄스 신호에 대한 SNR에 따른 잡음의 견고성을 검증한다. 이 시뮬레이션에서 MSE는

로 정의된다. 도 7을 통해 알 수 있듯이, 펄스 신호는 연속파보다 더 잘 재구성된다.Next, the robustness of noise according to the SNR for continuous waves (CWs) and pulse signals is verified. In this simulation, the MSE is

Is defined as As can be seen from Fig. 7, the pulse signal is better reconstructed than the continuous wave.

본 발명에 따른 레이더 전자 감시 시스템은 MSE의 5% 미만에서 3개의 레이더 신호를 탐지할 때, 2dB 이상의 레이더 신호를 3개까지 성공적으로 모니터 할 수 있다.When detecting three radar signals in less than 5% of the MSE, the radar electronic monitoring system according to the present invention can successfully monitor up to three radar signals of 2 dB or more.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 MWC 기반의 레이더 전자 감시 방법을 설명하기 위한 처리도이다.8 is a processing diagram illustrating an MWC-based radar electronic monitoring method according to an embodiment of the present invention.

우선, 레이더 전자 감시 시스템(100)의 아날로그 모듈(110)은 상대 레이더 시스템에서 방출된 레이더 신호를 수신하고, 수신된 레이더 신호를 압축한 다음 디지털 신호로 샘플링하여 출력한다(S10).First, the analog module 110 of the radar electronic monitoring system 100 receives a radar signal emitted from a counterpart radar system, compresses the received radar signal, and then samples and outputs a digital signal (S10).

상기한 단계 S10을 통해 아날로그 모듈(110)에서 압축된 신호가 출력되면, 디지털 모듈(120)의 신호 분할부(121)에서 이를 인가받아 일련의 타임 슬롯으로 분할한다(S20).When the signal compressed by the analog module 110 is output through the step S10, the signal division unit 121 of the digital module 120 receives it and divides it into a series of time slots (S20).

상기한 단계 S20에서 타임 슬롯으로 분할되어 출력되는 신호를 DSP(123)에서 인가받아 제로 패딩 기법과 단순 채널 확장 기법을 이용하여 신호 처리를 수행하여 출력한다(S30).In step S20, the signal divided into time slots and output is applied from the DSP 123, and the signal is processed and output using a zero padding technique and a simple channel extension technique (S30).

이후, CS 복구부(125)가 DSC)로부터 인가되는 신호 정보를 CS 알고리즘을 이용하여 복구하고(S40), CS 복구부(125)에서 복구된 신호를 신호 합성부(127)가 합성하여 원래의 신호로 재구성한다(S50).Thereafter, the CS recovery unit 125 recovers the signal information applied from the DSC using the CS algorithm (S40), and the signal synthesizer 127 synthesizes the signal recovered by the CS recovery unit 125 to obtain the original The signal is reconstructed (S50).

이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although the above has been described with reference to embodiments, those skilled in the art will understand that various modifications and changes can be made to the present invention without departing from the spirit and scope of the present invention described in the following claims. I will be able to.

110. 아날로그 모듈, 120. 디지털 모듈,
121. 신호 분할부, 123. DSP,
125. CS 복구부, 127. 신호 합성부110. analog module, 120. digital module,
121. Signal division, 123. DSP,
125. CS recovery unit, 127. Signal synthesis unit

Claims

delete

A mixer for mixing and compressing a received signal with a pseudo-random sequence, a low-pass filter for removing unnecessary signals from the signal compressed by the mixer, and an ADC for converting a signal from which unnecessary signals are removed from the low-pass filter into a digital signal. An analog module; And
A signal division unit that divides the signal applied from the analog module into time slots, a DSP that processes the signal divided by the signal division unit through a zero padding technique and a simple channel expansion technique, and received from the DSP using a CS algorithm. A digital module including a CS recovery unit for recovering a signal and a signal synthesis unit for synthesizing the signal recovered by the CS recovery unit,
The CS recovery unit,
Which is the minimum signal bandwidth

At smaller intervals

After generating a subset by classifying the columns of, MWC-based radar electronic surveillance system that selects the column with the maximum energy for each subset and performs sub-sampling.