KR102584888B1 - 레이더 신호 검출 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

수신된 레이더 신호의 자기 상관 함수를 이용하여 임의로 설정한 레이더 펄스 신호의 주기 값에 기초한 제1 검정 통계량을 계산하고, 상기 임의로 설정한 레이더 펄스 신호의 주기 값의 배수 값들에 대한 제1 검정통계량들을 합하여 제2 검정 통계량을 계산하는 계산부, 제2 검정 통계량이 최대 값을 갖도록 하는 주기 값의 레이더 펄스 신호가 존재하는 것으로 판단하는 판단부를 포함하는 레이더 신호 검출 장치.

Description

레이더 신호 검출 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DETECTING RADAR SIGNAL}
레이더 신호를 검출하는 기술에 연관된다. 구체적으로는, 자기 상관 함수의 특성을 이용한 검정 통계량을 통해 레이더 신호를 검출하는 기술에 연관된다.
스펙트럼 센싱(spectrum sensing)이란 임의의 주파수 공간에 우선 사용자(primary user) 신호가 있는지 여부를 판단하는 기술이다. 이를 사용하면 우선 사용자에 피해를 주지 않으면서 이차 사용자가(secondary user)로 하여금 해당 주파수 공간을 사용할 수 있는 기회를 제공할 수 있어 결과적으로 주파수 자원 이용 효율을 개선할 수 있다.
스펙트럼 센싱 방식은 크게 정합 필터 방식, 에너지 검파 방식, 특징 추출 방식으로 구분할 수 있다. 정합 필터 방식은 성능이 가장 우수하지만 센싱 대상 신호에 대한 정보를 모두 알고 있어야 한다는 단점이 있고, 에너지 검파 방식은 센싱 대상 신호에 대한 정보를 필요로 하지 않지만 노이즈 전력의 불확실성에 대하여 매우 취약한 것으로 알려져 있다. 특징 추출 방식은 센싱 대상 신호의 일부 특성을 판단 근거로 삼아 신호 존재 여부를 파악하는 방식으로 파일럿, 주기적 정상성(cyclostationarity), 전력 스펙트럼, 자기 상관 등을 사용한 방법들이 있다.
최근 인지 무선 기술이 적용될 수 있는 주파수 대역으로 관심을 모으고 것이 레이더 사용 대역이다. 예를 들면 S 밴드 같은 경우에는 TV 대역보다 넓고, 해당 대역의 이용 효율이 낮은 것으로 알려져 있다. 따라서 이를 다른 통신 서비스가 공유할 수 있다면 해당 스펙트럼의 이용 효율을 상당히 개선할 수 있다.
지금까지 발표된 레이더 신호 검출 방식은 대부분 간단한 펄스 검출 방식이며, 에너지 검파를 기반으로 하고 있다. 이 방식들은 전력의 변화로 펄스를 탐지하기 때문에 펄스 압축(pulse compression)을 사용하는 경우에는 취약하고, 에너지 검파 방식은 기본적으로 노이즈 전력의 불확실성에 취약하다는 단점을 갖는다. 또한 5 GHz 대역의 무선랜에 적용하는 DFS(dynamic frequency selection) 기술은 레이더 신호 검출 방식을 규정하고 있지는 않지만, 간섭 신호의 존재 여부를 판단하는 기준으로 에너지 검파를 사용하기 때문에 여전히 동일한 문제점을 갖는다.
일실시예에 따른 레이더 신호 검출 장치는, 수신된 레이더 신호의 자기 상관 함수를 이용하여 임의로 설정한 레이더 펄스 신호의 주기 값에 기초한 제1 검정 통계량을 계산하고, 상기 임의로 설정한 레이더 펄스 신호의 주기 값의 배수 값들에 대한 제1 검정통계량들을 합하여 제2 검정 통계량을 계산하는 계산부, 제2 검정 통계량이 최대 값을 갖도록 하는 주기 값의 레이더 펄스 신호가 존재하는 것으로 판단하는 판단부를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 레이더 신호 검출 장치는, 상기 제2 검정 통계량에 기초하여 상기 레이더 펄스 신호를 검출하는 검출부를 포함할 수 있다. 일실시예에 따른 레이더 신호 검출 장치에 있어서, 상기 제2 검정 통계량은 미리 설정된 임계치를 초과할 수 있다. 일실시예에 따른 레이더 신호 검출 장치는, 수신된 레이더 신호의 자기 상관 함수를 이용하여 레이더 펄스 신호의 주기에 기초한 제1 검정 통계량을 계산하고, 상기 레이더 펄스 신호의 주기의 배수 값들에 대한 제1 검정통계량들을 합하여 제2 검정 통계량을 계산하는 계산부, 및 상기 계산된 제2 검정 통계량에 기초하여 상기 레이더 펄스 신호를 검출하는 검출부를 포함할 수 있다. 일실시예에 따른 레이더 신호 검출 장치는, 수신된 레이더 신호는 샘플 신호 및 노이즈 샘플 신호의 합으로 구성되고, 상기 노이즈 샘플 신호는 백색 가우스 노이즈일 수 있다.
일실시예에 따른 레이더 신호 검출 방법은, 수신된 레이더 신호의 자기 상관 함수를 이용하여 레이더 펄스 신호의 주기에 기초한 제1 검정 통계량을 계산하는 단계, 상기 레이더 펄스 신호의 주기의 배수 값들에 대한 제1 검정통계량들을 합하여 제2 검정 통계량을 계산하는 단계, 및 상기 계산된 제2 검정 통계량에 기초하여 상기 레이더 펄스 신호를 검출하는 단계를 포함할 수 있다. 일실시예에 따른 레이더 신호 검출 방법에 있어서, 수신된 레이더 신호는 샘플 신호 및 노이즈 샘플 신호의 합으로 구성되고, 상기 노이즈 샘플 신호는 백색 가우스 노이즈일 수 있다.
일실시예에 따른 레이더 신호 검출 방법은, 수신된 레이더 신호의 자기 상관 함수를 이용하여 임의로 설정한 레이더 펄스 신호의 주기 값에 기초한 제1 검정 통계량을 계산하는 단계, 상기 임의로 설정한 레이더 펄스 신호의 주기 값의 배수 값들에 대한 제1 검정통계량들을 합하여 제2 검정 통계량을 계산하는 단계, 및 제2 검정 통계량이 최대 값을 갖도록 하는 주기 값의 레이더 펄스 신호가 존재하는 것으로 판단하는 단계를 포함할 수 있다. 일실시예에 따른 레이더 신호 검출 방법은, 상기 제2 검정 통계량에 기초하여 상기 레이더 펄스 신호를 검출하는 단계를 포함할 수 있다. 일실시예에 따른 레이더 신호 검출 방법은, 상기 제2 검정 통계량의 값은 미리 설정된 임계치를 초과할 수 있다.
도 1은 일실시예에 따른 레이더 검출 장치의 블록 다이어그램이다.
도 2는 또 다른 일실시예에 따른 레이더 검출 장치의 블록 다이어그램이다.
도 3은 일실시예에 따른 레이더 검출 방법의 블록 다이어그램이다.
도 4는 또 다른 일실시예에 따른 레이더 검출 방법의 블록 다이어그램이다.
도 5는 모의 실험에 사용한 레이더 신호의 형태에 대한 예시적인 도면이다.
도 6은 일실시예에 따라 주기를 아는 경우 레이더 신호 검출 방식에 대한 예시적인 그래프이다.
도 7은 펄스 반복 주기의 정확성 여부에 따른 레이더 신호 검출 성능 차이에 대한 예시적인 그래프이다.
도 8은 레이더 펄스 주기에 대한 추정 오류 확률에 대한 예시적인 그래프이다.
도 9는 노이즈 불확실성에 따른 오경보 확률에 대한 예시적인 그래프이다.
도 10은 신호대 노이즈비와 NPU에 따른 검파 확률에 대한 예시적인 그래프이다.
도 11은 레이더 펄스 신호의 검출 성능 비교를 나타내는 그래프이다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 일실시예에 따른 레이더 검출 장치의 블록 다이어그램이다.
펄스 레이더 신호는 일정한 시간 간격으로 동일한 형태의 펄스가 반복되는 특징을 갖는다. 따라서 주기의 정수배에 해당하는 시간 간격만큼 떨어진 신호 샘플 간에는 상관도가 높게 나타난다. 기존의 스펙트럼 센싱 연구에서 직교주파수분할(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM) 신호의 검출 방식으로 사용한 방법 등이 발표된 바 있다. 직교주파수분할 신호의 경우에는 하나의 심볼 내에서 동일한 신호 샘플이 한 번 반복되고, 이들 샘플 사이의 시간차에 대응하는 자기 상관 값이 크게 나타난다. 이와 비교하여 펄스 레이더 신호의 경우에는 펄스가 일정한 시간 간격으로 반복적으로 나타나기 때문에 주기 뿐 아니라 그의 정수 배만큼 떨어진 샘플 간에 자기 상관 특성이 크게 나타난다는 차이점이 있다. 본 발명에서는 이러한 특성을 활용하여 펄스 레이더 신호를 검출하는 알고리즘을 제안하고자 한다.
주기가 P인 펄스 레이더 신호가 시간 n에서 갖는 샘플을 s(n)이라고 하고 노이즈 샘플을 w(n)이라고 할 때, 레이더 신호 유무에 따라 수신 레이더 신호 x(n)은 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112016074224336-pat00001
위 식에서 각각의 경우는 각각 레이더 신호가 존재하지 않는 경우와 존재하는 경우를 가리키며, w(n)은 백색 가우시안 노이즈(White Gaussian Noise)로 가정하고, h(n)은 시간 n에서 페이딩 채널의 이득을 나타낼 수 있다.
수신된 펄스 레이더 신호 x(n)에 대하여 시간 차이가 m만큼 나는 신호 샘플 간의 자기 상관 함수를 rx(m) = E[x(n) x* (n+m)]이라고 정의할 때, s(n)은 주기가 P이므로 rx(P)는 레이더 신호 존재 여부에 따라 그 값이 많이 차이날 것으로 예상할 수 있다. 이런 개념에 기초하여 참고문헌 S. Chaudhari, V. Koivunen and H. V. Poor "Autocorrelation-Based Decentralized Sequential Detection of OFDM Signals in Cognitive Radios", IEEE Transactions on signal processing, vol. 57, no. 7, pp.2690-2700, July 2009.에서는 검정 통계량 P-을 다음과 같이 정의한 바 있다.
위 식에서 는 수신 신호의 평균 전력을 의미하고, M은 검정 통계량(test statistic) 계산에 사용되는 수신 신호 샘플 개수를 가리킨다. 검출 대상이 펄스 레이더 신호처럼 주기 신호인 경우에는 rx(P) 뿐 아니라 {rx(lP), l=1, 2, ...} 등이 레이더 신호 존재 여부에 따라 그 값 차이가 크게 나타날 것이기 때문에, 이런 양들을 모두 이용하는 것이 검출 성능 향상에 바람직할 수 있다. 따라서, 이하에서 설명하는 내용에서는 위 검정 통계량을 이용하여 새로운 검정 통계량을 제안함으로써 레이더 신호 검출 확률을 높이는 기법을 제안할 것이다.
도 1은 일실시예에 따른 레이더 신호 검출 장치의 블록 다이어그램이다.
일실시예에 따른 레이더 신호 검출 장치(100)는, 계산부(110), 및 검출부(120)를 포함할 수 있다. 계산부(110)는 수신된 레이더 신호의 자기 상관 함수, 레이더 신호의 주기, 및 레이더 신호의 평균전력에 기초하여 제1 검정 통계량을 계산하고, 상기 레이더 펄스 신호의 주기의 배수 값들에 대한 제1 검정통계량들을 합하여 제2 검정 통계량을 계산 할 수 있다. 제1 검정 통계량은 위에서 설명한 수학식 2의 검정통계량에 해당한다. 제2 검정 통계량을 수학식으로 나타내면 아래와 같다.
위 식에서 L은 자기 상관 관계에 사용되는 샘플간 최대 시간 차이가 현재 주어진 수신 레이더 샘플에 대하여 주기의 몇 배까지 허용 가능한 지를 나타내는 값이다. 즉, 제2 검정 통계량은 레이더 펄스 신호의 주기를 아는 상태에서, 계산부(110)가 주기의 배수 값을 자기 상관함수에 입력하여 복수의 제1 검정 통계량들을 계산하고, 계산한 제1 검정 통계량들을 합산하여 제2 검정 통계량으로 결정할 수 있다. 일실시예에 따른 상기 계산된 제2 검정 통계량에 기초하여 상기 레이더 펄스 신호를 검출하는 검출부(120)를 포함할 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이, 수신된 레이더 신호는 샘플 신호 및 노이즈 샘플 신호의 합으로 구성되고, 상기 노이즈 샘플 신호는 백색 가우스 노이즈일 수 있다.
도 2는 또 다른 일실시예에 따른 레이더 검출 장치의 블록 다이어그램이다.
수학식 3의 검정 통계량을 이용하는 검출 방식은 레이더 신호의 주기를 미리 아는 경우에만 적용이 가능하며, 레이더 신호의 주기를 모르는 경우에는 바로 적용하기 어려울 수 있다. 레이더 펄스의 주기를 미리 알지 못하는 경우를 다루기 위하여, 또 다른 일실시예에 따라 레이더 신호의 주기가 여러 가지 이산적인 값 중의 하나로 제한될 때, 레이더 신호의 존재 유무를 판단할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따른 레이더 신호 검출 장치(200)는, 계산부(210), 및 판단부(220)를 포함할 수 있다. 계산부(210)는 수신된 레이더 신호의 자기 상관 함수를 이용하여 임의로 설정한 레이더 펄스 신호의 주기 값에 기초한 제1 검정 통계량을 계산하고, 상기 임의로 설정한 레이더 펄스 신호의 주기 값의 배수 값들에 대한 제1 검정통계량들을 합하여 제2 검정 통계량을 계산할 수 있다. 제2 검정 통계량을 계산하는 구성은 수학식 2, 3의 수식을 이용하여 계산하는 것은 동일하나, 레이더 펄스 신호의 주기를 모르는 상태에서 주기를 임의의 값으로 선택하였다는 점이 도 1의 레이더 신호 검출 장치와는 상이하다. 판단부(220)는 제2 검정 통계량이 최대 값을 갖도록 하는 주기 값의 레이더 펄스 신호가 존재하는 것으로 판단할 수 있다. 일실시예에 따른 레이더 신호 검출 장치에 있어서, 상기 제2 검정 통계량은 미리 설정된 임계치를 초과된 값일 수 있다. 어떤 레이더 신호에 대한 주기를 정확하게 알수록 수학식 3의 값이 커질 것이라고 예상할 수 있다. 따라서, 임의의 주기값에 대한 제2 검정 통계량이 임계치를 초과된 값인 경우에만 레이더 신호가 존재한다고 판단할 수 있다. 그 중에서 제2 검정 통계량이 최대가 되게 하는 값을 레이더 펄스 신호의 주기로 추정할 수 있다. 이를 식으로 나타내면 다음과 같다.
위 식에서 는 검출 임계치를 나타내며，이 때 Tp를 구성하는 요소인 {, l= 1, 2, ..., L}은 서로 통계적으로 독립적인 양이 아니기 때문에, 이들의 합에 해당하는 Tp의 통계적인 분포를 수학적으로 도출하기는 어렵다. 따라서 목표로 하는 오경보 확률을 달성하기 위한 검출 임계치 를 모의 실험을 통하여 결정하는 것으로 할 수 있다. 일실시예에 따른 레이더 신호 검출 장치는, 상기 제2 검정 통계량에 기초하여 상기 레이더 펄스 신호를 검출하는 검출부(230)를 포함할 수 있다.
수학식 4의 검정 통계량을 사용하는 방식은 자기 상관 정도와 수신 신호 전력간의 비율이라고 해석할 수 있는 수학식 3의 검정 통계량을 기초로 하고 있다. 따라서, 수학식 3에 의한 검정 통계량은 레이더 신호가 존재하기 않을 때에는 수신 신호 전력은 잡음 전력과 동일하지만, 그렇지 않을 때에는 수신 신호 전력에 잡음 전력 뿐만 아니라 레이다 신호 전력도 포함된다. 검정 통계량의 바람직한 특성은 검출 대상 신호의 존재 여부에 따라 그 값이 많은 차이가 나도록 하는 것이다. 이런 관점에서 보면 수학식 3의 검정 통계량에서 분모에 수신 전력이 나타나는 것보다는 잡음 전력이 나타나는 것이 보다 바람직하다고 생각할 수 있다. 이에 본 발명에서는 수학식 3의 검정 통계량의 분모를 잡음 전력에 관련되는 값으로 정의한 새로운 검정 통계량을 제안하고자 한다. 레이더 신호의 주기적인 펄스로 이루어져 있고 펄스의 값은 일반적으로 잡음 샘플 값보다 클 확률이 높다. 이에 기초해서 살펴보면, 수신 샘플의 크기를 오름차 순으로 정렬한 다음, 처음부터 일정 개수까지는 잡음 샘플일 가능성이 매우 높다. 예를 들어 레이더 신호의 듀티 사이클이 0.5 이하라고 하면 처음부터 샘플의 절반까지는 잡음 샘플일 가능성이 매우 높다. 따라서 이에 수학식 2의 분모를 다음과 같이 설정하여 새로운 검정 통계량을 설정할 수 있다.
위 식에서 는 를 크기에 따라 오름차순으로 정렬했을 때 i번째 샘플을 나타내는 것이다.
도 3은 일실시예에 따른 레이더 검출 방법의 흐름도이다.
일실시예에 따른 레이더 신호 검출 방법은, 수신된 레이더 신호의 자기 상관 함수를 이용하여 레이더 펄스 신호의 주기에 기초한 제1 검정 통계량을 계산하는 단계(310)를 포함할 수 있다. 또한, 상기 레이더 펄스 신호의 주기의 배수 값들에 대한 제1 검정통계량들을 합하여 제2 검정 통계량을 계산하는 단계(320)를 포함할 수 있다. 제1 검정 통계량은 위에서 설명한 수학식 1의 검정통계량에 해당한다. 제2 검정 통계량을 수학식으로 나타내면 아래와 같다.
위 식에서 L은 자기 상관 관계에 사용되는 샘플간 최대 시간 차이가 현재 주어진 수신 레이더 샘플에 대하여 주기의 몇 배까지 허용 가능한 지를 나타내는 값이다. 즉, 제2 검정 통계량은 레이더 펄스 신호의 주기를 아는 상태에서, 계산부(110)가 주기의 배수 값을 자기 상관함수에 입력하여 복수의 제1 검정 통계량들을 계산하고, 계산한 제1 검정 통계량들을 합산하여 제2 검정 통계량으로 결정할 수 있다. 일실시예에 따른 상기 방법은, 계산된 제2 검정 통계량에 기초하여 상기 레이더 펄스 신호를 검출하는 단계(330)를 포함할 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이, 수신된 레이더 신호는 샘플 신호 및 노이즈 샘플 신호의 합으로 구성되고, 상기 노이즈 샘플 신호는 백색 가우스 노이즈일 수 있다.
도 4는 또 다른 일실시예에 따른 레이더 검출 방법의 흐름도이다.
수학식 3의 검정 통계량을 이용하는 검출 방식은 레이더 신호의 주기를 미리 아는 경우에만 적용이 가능하며, 레이더 신호의 주기를 모르는 경우에는 바로 적용하기 어려울 수 있다. 레이더 펄스의 주기를 미리 알지 못하는 경우를 다루기 위하여, 또 다른 일실시예에 따라 레이더 신호의 주기가 여러 가지 이산적인 값 중의 하나로 제한될 때, 레이더 신호의 존재 유무를 판단할 수 있다.
또 다른 일실시예에 따른 레이더 신호 검출 방법은, 수신된 레이더 신호의 자기 상관 함수를 이용하여 임의로 설정한 레이더 펄스 신호의 주기 값에 기초한 제1 검정 통계량을 계산하는 단계(410)를 포함할 수 있다. 또한, 임의로 설정한 레이더 펄스 신호의 주기 값의 배수 값들에 대한 제1 검정통계량들을 합하여 제2 검정 통계량을 계산하는 단계(420)를 포함할 수 있다. 제2 검정 통계량을 계산하는 구성은 수학식 2, 3의 수식을 이용하여 계산하는 것은 동일하나, 레이더 펄스 신호의 주기를 모르는 상태에서 주기를 임의의 값으로 선택하였다는 점이 도 1의 레이더 신호 검출 장치와는 상이하다. 이에, 제2 검정 통계량이 최대 값을 갖도록 하는 주기 값의 레이더 펄스 신호가 존재하는 것으로 판단하는 단계(430)를 포함할 수 있다. 일실시예에 따른 레이더 신호 검출 장치에 있어서, 상기 제2 검정 통계량은 미리 설정된 임계치를 초과된 값일 수 있다. 어떤 레이더 신호에 대한 주기를 정확하게 알수록 수학식 3의 값이 커질 것이라고 예상할 수 있다. 따라서, 임의의 주기 값에 대한 제2 검정 통계량이 임계치를 초과된 값인 경우에만 레이더 신호가 존재한다고 판단할 수 있다. 그 중에서 제2 검정 통계량이 최대가 되게 하는 값을 레이더 펄스 신호의 주기로 추정할 수 있다. 이를 식으로 나타내면 다음과 같다.
위 식에서 는 검출 임계치를 나타내며，이 때 Tp를 구성하는 요소인 {, l= 1, 2, ..., L}은 서로 통계적으로 독립적인 양이 아니기 때문에, 이들의 합에 해당하는 Tp의 통계적인 분포를 수학적으로 도출하기는 어렵다. 따라서 목표로 하는 오경보 확률을 달성하기 위한 검출 임계치 를 모의 실험을 통하여 결정하는 것으로 할 수 있다. 일실시예에 따른 레이더 신호 검출 방법은, 상기 제2 검정 통계량에 기초하여 상기 레이더 펄스 신호를 검출하는 단계를 포함할 수 있다. 레이더 신호 검출 방법에 대한 자세한 설명은 레이더 신호 검출 장치와 동일하므로 생략하기로 한다.
도 5는 모의 실험에 사용한 레이더 신호의 형태에 대한 예시적인 도면이다.
성능 평가를 위해 사용하는 레이더 신호는 펄스 폭은 1us, 레이더 펄스 반복 주기(PRI)는 10us, 레이더 신호의 전체 길이는 100us로 설정하였다. 실험에서 제안한 방식은 90us, 100us, 110us를 전제하고, 샘플링 속도는 10MHz로 하였다.
도 6은 일실시예에 따라 주기를 아는 경우 레이더 신호 검출 방식에 대한 예시적인 그래프이다. 도 6은 수학식 2의 검정 통계량을 사용하는 기존의 스펙트럼 센싱 방식과 수학식 3의 검정 통계량을 사용하는 방식에 대한 레이더 신호 검출 성능을 비교한 것이다. 레이더 신호의 주기는 알려져 있는 것으로, 기존 방식에 비해 본 발명에서 제공하는 레이더 신호 검출 장치의 성능이 우수함을 알 수 있다. 이는 수학식 3에 기초한 검정 통계량을 사용하는 방식이 자기 상관의 주기성을 충분히 활용하는 방식이기 때문에 기존 방식에 비해 이점이 있음을 알 수 있다.
도 7은 펄스 반복 주기의 정확성 여부에 따른 레이더 신호 검출 성능 차이에 대한 예시적인 그래프이다. 도 7은 수학식 2에 기초한 레이더 신호 검출 방식을 전제로 하여 주기가 10us 및 9us라고 생각하는 두 가지의 경우에 대해서 레이더 신호 검출 성능을 비교한 것이다. 도 7에서 도시되는 바와 같이 주기를 정확하게 알지 못하는 경우 레이더 신호 검출 성능이 떨어짐을 알 수 있다.
도 8은 레이더 펄스 주기에 대한 추정 오류 확률에 대한 예시적인 그래프이다. 도 8은 본 발명에서 제안한 레이더 펄스 주기 추정 방식이 레이더 펄스 반복 주기를 얼마나 정확 하게 추정하는 가를 나타낸 것이다. 그림에서 보는 바와 같이 신호 대 잡음비가 증가하면 주기 추정 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있다. 이는 신호 대 잡음비가 높아질수록 주기성이 보다 뚜렷하게 나타나기 때문이다.
도 9는 노이즈 불확실성에 따른 오경보 확률에 대한 예시적인 그래프이다.
도 9는 본 논문에서 제안한 레이더 신호 검출 방식 중에서 수학식 4의 검정 통계량을 기초한 레이더 신호 검출 방식에 대하여 노이즈 전력의 불확실성에 따라 오경보 확률이 어떻게 달라지는 가를 비교한 것이다. 이 방식은 레이더 신호 주기를 추정하는 기능을 포함한 방식으로서 범례에서 “자기상관”으로 표시하였다. 그림에서 보는 바와 같이 에너지 검 파 방식의 경우에는 노이즈 전력의 불확실성에 따라 많은 영향을 받는다. 하지만 수학식 4의 검정 통계량을 사용하는 방식은 상대적으로 그 영향이 매우 작다는 것을 알 수 있다. 이는 수학식 2의 형태에서 보는 바와 같이 자기 상관 함수 값을 수신 전력으로 일종의 정규화를 했기 때문이다.
도 10은 신호 대 잡음비와 NPU에 따른 검파 확률에 대한 예시적인 그래프이다. 그림 10은 본 논문에서 제안한 레이더 신호 검출 방식 중에서 수학식 4의 검정 통계량을 사용하는 레이 다 신호 검출 방식에 대하여 신호 대 잡음비와 노이즈 전력의 불확실성(NPU)에 따라 검파 확률이 어떻게 달라지 는 가를 나타낸 것이다. 이 때 페이딩 채널의 도플러 주파수는 10Hz로 설정하였다. 그림에서 보는 바와 같이 두 가지 방식 모두 신호 대 잡음비가 증가하면 검파 확률이 증가하지만, 에너지 검파 방식은 NPU에 따라 큰 변화를 보임을 알 수 있다. NPU가 큰 경우 에 너지 검파 방식은 낮은 신호 대 잡음비에서도 상대적으로 높은 검파 확률을 보이지만, 이는 높은 오경보 확률을 수반한 것으로 백색 공간(white space) 이용률을 떨어뜨린다는 측면에서 바람직하지 않은 결과이다.
도 11은 레이더 펄스 신호의 검출 성능 비교를 나타내는 그래프이다.
수학식 4와 수학식 5에 근거한 검정 통계량을 사용하는 방식을 사용하였을 때 레이다 신호 검출 확률을 나타낸 것이다. 그림에서 보는 바와 같이 수학식 4 및 수학식 5에 근거한 검출 방식이 수학식 4에 근거한 방식보다 우수한 검출 성능을 보이는 것을 알 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

Claims (11)

  1. 수신된 레이더 신호의 자기 상관 함수, 상기 레이더 신호의 주기 값, 및 상기 레이더 신호의 평균 전력에 기초하여 제1 검정 통계량을 계산하고, 상기 레이더 신호의 주기 값의 배수 값들에 대한 제1 검정통계량들을 합하여 제2 검정 통계량을 계산하는 계산부;
    제2 검정 통계량이 최대 값을 갖도록 하는 주기 값의 레이더 신호가 존재하는 것으로 판단하는 판단부를 포함하는
    레이더 신호 검출 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제2 검정 통계량에 기초하여 상기 레이더 신호를 검출하는 검출부를 포함하는
    레이더 신호 검출 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제2 검정 통계량은 미리 설정된 임계치를 초과하는,
    레이더 신호 검출 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    제1 검정 통계량 은 아래의 식과 같이 정의되며,
    =
    은 수신 신호의 평균 전력, M은 검정 통계량 계산에 사용되는 수신 신호 샘플 개수, P는 레이더 신호의 주기이고,
    = , xk는 {x(n), n=1, ..., N}를 크기에 따라 오름차순으로 정리했을 때 k번째 샘플인
    레이더 신호 검출 장치.
  5. 수신된 레이더 신호의 자기 상관 함수, 상기 레이더 신호의 주기 값, 및 상기 레이더 신호의 평균 전력에 기초하여 제1 검정 통계량을 계산하고, 상기 레이더 신호의 주기의 배수 값들에 대한 제1 검정통계량들을 합하여 제2 검정 통계량을 계산하는 계산부; 및
    상기 계산된 제2 검정 통계량에 기초하여 상기 레이더 신호를 검출하는 검출부를 포함하는
    레이더 신호 검출 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    수신된 레이더 신호는 샘플 신호 및 노이즈 샘플 신호의 합으로 구성되고,
    상기 노이즈 샘플 신호는 백색 가우스 노이즈인,
    레이더 신호 검출 장치.
  7. 수신된 레이더 신호의 자기 상관 함수, 상기 레이더 신호의 주기 값, 및 상기 레이더 신호의 평균 전력에 기초하여 제1 검정 통계량을 계산하는 단계;
    상기 레이더 신호의 주기의 배수 값들에 대한 제1 검정통계량들을 합하여 제2 검정 통계량을 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 제2 검정 통계량에 기초하여 상기 레이더 신호를 검출하는 단계를 포함하는
    레이더 신호 검출 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    수신된 레이더 신호는 샘플 신호 및 노이즈 샘플 신호의 합으로 구성되고,
    상기 노이즈 샘플 신호는 백색 가우스 노이즈인,
    레이더 신호 검출 방법.
  9. 수신된 레이더 신호의 자기 상관 함수, 상기 레이더 신호의 주기 값, 및 상기 레이더 신호의 평균 전력에 기초하여 제1 검정 통계량을 계산하는 단계;
    상기 레이더 신호의 주기 값의 배수 값들에 대한 제1 검정통계량들을 합하여 제2 검정 통계량을 계산하는 단계; 및
    제2 검정 통계량이 최대 값을 갖도록 하는 주기 값의 레이더 신호가 존재하는 것으로 판단하는 단계를 포함하는
    레이더 신호 검출 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제2 검정 통계량에 기초하여 상기 레이더 신호를 검출하는 단계를 포함하는
    레이더 신호 검출 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 제2 검정 통계량의 값은 미리 설정된 임계치를 초과하는,
    레이더 신호 검출 방법.

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