KR20210013999A - Radar Signal Detection Method - Google Patents

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KR20210013999A
KR20210013999A KR1020190091971A KR20190091971A KR20210013999A KR 20210013999 A KR20210013999 A KR 20210013999A KR 1020190091971 A KR1020190091971 A KR 1020190091971A KR 20190091971 A KR20190091971 A KR 20190091971A KR 20210013999 A KR20210013999 A KR 20210013999A
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임창헌
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부경대학교 산학협력단
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Abstract

The present invention relates to a radar signal detection method. The radar signal detection method of the present invention is, in cognitive radio technology for radar bands, a generalized radar signal detection method which does not compare received power or power changes with a specific value. Provided is the radar signal detection method wherein when a radar pulse is included in an observation window, a change in a signal is modeled as a change to a direct current (DC) level. In this regard, a spectrum sensing technique based on a generalized likelihood ratio test (GLRT) was applied based on order statistics.

Description

레이더 신호 검출 방법{Radar Signal Detection Method}Radar signal detection method

본 발명은 레이더 신호 검출 방법에 관한 것으로서, 특히, 레이더 대역에 인지 무선 기술을 도입하기 위한 일반화된 방식의 레이더 신호 검출 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a radar signal detection method, and in particular, to a radar signal detection method of a generalized method for introducing cognitive radio technology into a radar band.

최근 레이더 대역이 인지 무선 기술을 적용할 대상으로 떠오르고 있다. 이는 레이더 대역이 대역폭이 넓은 반면 이용 효율이 낮아 주파수 공유로 이득이 상당할 것으로 예상되기 때문이다. 레이더 대역을 공유하려는 시도는 이미 2003년 DFS(dynamic frequency selection) 기술을 통해 실현된 바 있다. DFS는 무선랜 장치가 레이더 신호 존재 여부를 판단하여 레이더 신호가 존재하지 않는 경우에 해당 대역을 사용할 수 있도록 하는 방법이다. 레이더 대역에 인지 무선 기술을 도입함에 있어 핵심적인 요소 기술은 해당 대역의 우선 사용자 신호인 레이더 신호를 검출하는 스펙트럼 센싱 기술이다. 지금까지 발표된 레이다 신호 검출 방식은 DFS에 이미 포함된 것을 포함하여 대부분 전력 수준이나 전력 변화를 기반으로 펄스 존재 여부를 판단하고, 여기에 검출된 펄스들이 주기성을 갖는지 여부를 확인하는 형태로 발전해왔다. 이 방법들은 기본적으로 전력 수준을 임계값과 비교하는 과정을 포함하고 있기 때문에 에너지 검파 방식의 범주에 속한다고 볼 수 있다. 따라서 잡음 전력 불확실성에 취약하고, 수신 전력 수준이나 전력 변화를 비교하는 기준이 특정값으로 정해져 있어 일반적이지 않다는 문제점이 있다. Recently, radar bands are emerging as targets for applying cognitive radio technology. This is because the radar band has a wide bandwidth, but its utilization efficiency is low, so the gain is expected to be significant due to frequency sharing. Attempts to share radar bands have already been realized in 2003 through dynamic frequency selection (DFS) technology. DFS is a method in which a wireless LAN device determines whether a radar signal exists, and enables a corresponding band to be used when a radar signal does not exist. A key element technology in introducing cognitive radio technology to the radar band is spectrum sensing technology that detects the radar signal, which is the priority user signal of the corresponding band. Most of the radar signal detection methods announced so far have been developed in the form of determining the presence of pulses based on the power level or power change, including those already included in DFS, and checking whether the detected pulses have periodicity. . These methods can be considered to be in the category of energy detection methods because they basically involve comparing the power level with a threshold value. Therefore, there is a problem that it is vulnerable to noise power uncertainty, and it is not common because the standard for comparing the received power level or power change is set to a specific value.

따라서, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은, 레이더 대역에 대한 인지 무선 기술에 있어서, 수신 전력이나 전력 변화를 특정한 값과 비교하지 않는 일반화된 방식의 레이더 신호 검출 방법으로서, 관측창 내에 레이더 펄스가 포함된 경우에 해당 신호의 변화를 DC(direct current) 수준 변화로 모델링하고, 이에 대하여 순서 통계와 GLRT(generalized likelihood ratio test, 일반화된 최대 우도 검출 비율 테스트) 적용한 레이더 신호 검출 방법을 제공하는 데 있다. Accordingly, the present invention has been devised to solve the above-described problem, and an object of the present invention is a generalized method of radar signal that does not compare received power or power change with a specific value in a cognitive radio technology for a radar band. As a detection method, when a radar pulse is included in the observation window, the change in the corresponding signal is modeled as a change in the direct current (DC) level, and order statistics and the generalized likelihood ratio test (GLRT) for this are modeled. It is to provide an applied radar signal detection method.

먼저, 본 발명의 특징을 요약하면, 상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일면에 따른 검출장치에서 레이더 신호 검출 방법은, 무선 RF 신호를 수신하여 관측창 동안 소정의 주기로 각각의 시간(n)에 신호 샘플링을 수행하여 크기 순서로 배열한 샘플값들 {r1(n), (n=1,2,..,N)}을 생성하는 단계; 신호 샘플값들의 제곱의 평균값과 연관된 제1 최대 유사도 추정값

Figure pat00001
및 신호 샘플값과 추정된 레이더 펄스값의 차이의 제곱에 대한 평균값과 연관된 제2 최대 유사도 추정값
Figure pat00002
을 계산하는 단계; 및 제1 최대 유사도 추정값
Figure pat00003
및 제2 최대 유사도 추정값
Figure pat00004
을 이용하여, 관측창 내에 레이더 신호가 존재하는 지 여부를 판별하기 위한 검정 통계량 L을 계산하는 단계를 포함한다.First, summarizing the features of the present invention, a radar signal detection method in a detection apparatus according to an aspect of the present invention for achieving the above object is, each time (n) at a predetermined period during the observation window by receiving a radio RF signal. Generating sample values {r1(n), (n=1,2,..,N)} arranged in order of magnitude by performing signal sampling on the sample; A first maximum similarity estimate associated with the mean of the squares of the signal sample values
Figure pat00001
And a second maximum similarity estimate associated with the average value of the square of the difference between the signal sample value and the estimated radar pulse value.
Figure pat00002
Calculating; And a first maximum similarity estimate
Figure pat00003
And a second maximum similarity estimate
Figure pat00004
And calculating a test statistic L for determining whether or not a radar signal is present in the observation window.

상기 제1 및 제2 최대 유사도 추정값을 계산하는 단계는, 다음의 수학식을 이용하되,The step of calculating the first and second maximum similarity estimation values, but using the following equation,

Figure pat00005
Figure pat00005

Figure pat00006
Figure pat00006

Figure pat00007
Figure pat00007

여기서, n0는 n=1,2,..,N 중 오름차순으로 배열된 신호 샘플값들이 잡음을 유지한다고 여겨지는 소정의 구간의 종료 시점이며,

Figure pat00008
는 레이더 펄스가 존재한다고 여겨지는 소정의 구간(n0+1 ~ N)의 신호 샘플값들을 이용하여 계산된 레이더 펄스값에 대한 최대 유사도 추정값이다.Here, n 0 is the end point of a predetermined period in which signal sample values arranged in ascending order among n=1,2,..,N are considered to maintain noise,
Figure pat00008
Is the maximum similarity estimation value for the radar pulse value calculated using signal sample values of a predetermined interval (n 0 +1 to N) considered to be the radar pulse.

상기 검정 통계량 L을 계산하는 단계는, 다음의 수학식을 이용하되,The step of calculating the test statistic L is by using the following equation,

Figure pat00009
Figure pat00009

상기 검정 통계량 L을 검파 임계값과 비교하여 레이더 신호의 존재여부를 판단할 수 있다. 상기 수학식에 따른 L을 결정하는 과정에서 모든 가능한 n0를 검토해야 함으로 인해 계산량이 많을 수 있는데, 이를 줄이기 위한 방법으로, 상기 제1 및 제2 최대 유사도 추정값을 계산하는 단계 전에, 오름차순으로 배열한 결과인 신호 샘플값들 {r1(n), (n=1,2,..,N)}로부터 이웃한 신호 샘플의 절대값들 간의 크기 차이를 계산한 후, 이중에서 가장 큰 차이를 갖는 2개의 샘플값 중의 배열 인덱스가 작은 샘플값의 배열 인덱스를 n0로 설정할 수 있고, 이에 따라 상기 제1 및 제2 최대 유사도 추정값을 계산하는 단계에서, n=1,2,..,N 중 오름차순으로 배열된 신호 샘플값들이 잡음을 유지한다고 여겨지는 소정의 구간에 대한 종료 시점 n0, 및 레이더 펄스가 존재한다고 여겨지는 소정의 구간(n0+1 ~ N)에 대한 신호 샘플값들을 이용하여 계산된 레이더 펄스값에 대한 최대 유사도 추정값

Figure pat00010
를 이용하여 상기 제1 및 제2 최대 유사도 추정값을 계산할 수 있다.The existence of a radar signal may be determined by comparing the test statistic L with a detection threshold. In the process of determining L according to the above equation, since all possible n 0s have to be reviewed, the amount of calculation may be large, and as a method to reduce this, before the step of calculating the first and second maximum similarity estimates, arranging them in ascending order. After calculating the magnitude difference between the absolute values of neighboring signal samples from the signal sample values {r1(n), (n=1,2,..,N)} as a result, the largest difference An array index of a sample value having a small array index among the two sample values may be set to n 0 , and accordingly, in the step of calculating the first and second maximum similarity estimates, among n=1,2,..,N Signal sample values arranged in ascending order use signal sample values for an end point n 0 for a predetermined section that is considered to maintain noise, and a predetermined section (n 0 +1 to N) where a radar pulse is considered to be present. The maximum similarity estimate for the calculated radar pulse value
Figure pat00010
The first and second maximum similarity estimates may be calculated using.

그리고, 본 발명의 다른 일면에 따른 검출장치에서 레이더 신호 검출 방법은, 무선 RF 신호를 수신하여 복수의 관측창에 대하여 소정의 주기로 각각의 시간(n)에 신호 샘플링을 수행하여 신호 샘플값들 {r(n), (n=1,2,..,N)}을 추출하는 단계; 신호 샘플값들의 제곱의 평균값과 연관된 제1 최대 유사도 추정값

Figure pat00011
, 및 신호 샘플값과 추정된 레이더 펄스값의 차이의 제곱에 대한 평균값과 연관된 제2 최대 유사도 추정값
Figure pat00012
을 계산하는 단계; 및 제1 최대 유사도 추정값
Figure pat00013
및 제2 최대 유사도 추정값
Figure pat00014
을 이용하여, 각각의 관측창에 대한 검정 통계량 L을 계산하고, 상기 복수의 관측창에 대한 각각의 검정 통계량(L1, L 2,..,Ln)을 합산한 통합된 검정 통계량
Figure pat00015
를 기초로 상기 복수의 관측창 내에 레이더 신호가 존재하는 지 여부를 판별하는 단계를 포함한다.In addition, a radar signal detection method in a detection apparatus according to another aspect of the present invention includes receiving a radio RF signal and performing signal sampling at each time n at a predetermined period for a plurality of observation windows to obtain signal sample values { extracting r(n), (n=1,2,..,N)}; A first maximum similarity estimate associated with the mean of the squares of the signal sample values
Figure pat00011
, And a second maximum similarity estimate associated with the average value of the square of the difference between the signal sample value and the estimated radar pulse value.
Figure pat00012
Calculating; And a first maximum similarity estimate
Figure pat00013
And a second maximum similarity estimate
Figure pat00014
Using, the test statistic L is calculated for each observation window, and the integrated test statistic obtained by summing each of the test statistics (L1, L 2,..,Ln) for the plurality of observation windows.
Figure pat00015
And determining whether or not a radar signal is present in the plurality of observation windows.

상기 제1 및 제2 최대 유사도 추정값을 계산하는 단계는, 다음의 수학식을 이용하되,The step of calculating the first and second maximum similarity estimation values, but using the following equation,

Figure pat00016
Figure pat00016

Figure pat00017
Figure pat00017

Figure pat00018
Figure pat00018

Figure pat00019
Figure pat00019

여기서, n0와 n1는 각각 잡음 및 레이더 펄스 중 어느 하나씩을 유지한다고 여겨지는 소정의 각 구간의 종료 시점을 나타내고,

Figure pat00020
와
Figure pat00021
는 각각 잡음 및 레이더 펄스 중 어느 하나씩을 유지한다고 여겨지는 소정의 각 구간의 신호 샘플값들을 이용하여 계산된 해당 잡음 및 레이더 펄스의 평균에 대한 최대 유사도 추정값이다.Here, n 0 and n 1 each represent the end point of each predetermined section that is considered to maintain any one of noise and radar pulse,
Figure pat00020
Wow
Figure pat00021
Is the maximum similarity estimate for the average of the corresponding noise and radar pulses, calculated using the signal sample values of each predetermined interval, which is considered to hold any one of the noise and radar pulses, respectively.

상기 검정 통계량 L을 계산하는 단계는, 다음의 수학식을 이용하되,The step of calculating the test statistic L is by using the following equation,

Figure pat00022
Figure pat00022

상기 통합된 검정 통계량

Figure pat00023
를 검파 임계값과 비교하여 레이더 신호의 존재 여부를 판별한다.The combined test statistic
Figure pat00023
Is compared with the detection threshold to determine the presence or absence of a radar signal.

상기 복수의 관측창에 대한 각각의 검정 통계량(L1, L 2,..,Ln) 중 미리 정한 수 k 이상 검파 임계값 보다 큰지 여부로 레이더 신호의 존재 여부를 판별할 수도 있다.The presence or absence of a radar signal may be determined by whether or not a predetermined number of k or more of the test statistics L1, L2,..,Ln for the plurality of observation windows is greater than a detection threshold.

본 발명에 따른 레이더 대역에 대한 인지 무선 기술을 위한 레이더 신호 검출 방법은, 종래의 기술과 같이 수신 전력이나 전력 변화를 특정한 값과 비교하지 않는 일반화된 방식의 레이더 신호 검출 방법으로서, 관측창 내에 레이더 펄스가 포함된 경우에 해당 신호의 변화를 DC(direct current) 수준 변화로 모델링하고, 이에 대하여 순서 통계와 GLRT(generalized likelihood ratio test, 일반화된 최대 우도 검출 비율 테스트)를 적용한다. 또한, 본 발명에서는 시간적으로 이웃한 복수개의 관측창(T1, T2,..,Tn)에 대한 검정 통계량을 합산하여 통합된 검정 통계량을 검파 임계값과 비교하는 방식을 제안하였으며, 이때 개별 관측창 단위(T1, T2,..,Tn)로 각각의 검정 통계량(L1, L 2,..,Ln)을 검파 임계값과 비교하여 소정의 수 이상 검파 임계값 보다 크게 나오면 해당 관측창들 내에 레이더 펄스가 존재하는 것으로 판단하는 방식을 적용할 수도 있으며, 이에 따라 관측창의 길이를 한 개의 레이더 펄스 일부 또는 전부가 포함될 정도로 설정한 경우에도 일반화된 레이더 신호 검출 방법을 제공할 수 있다. 종래의 기술은 관측 기간 내에 한 개의 레이더 펄스가 포함되는 경우에 적용할 수 있는 다소 제한적인 방법이었지만, 반면 본 발명은 관측 기간 내에 다수의 레이더 펄스가 포함되는 경우에 적용할 수 있으며 관측 시간에 대한 제한이 없어 적용 범위가 넓다. A radar signal detection method for a cognitive radio technology for a radar band according to the present invention is a generalized radar signal detection method that does not compare received power or power change with a specific value, as in the prior art. When a pulse is included, a change in the corresponding signal is modeled as a change in a direct current (DC) level, and order statistics and a generalized likelihood ratio test (GLRT) are applied to this. In addition, the present invention proposes a method of summing test statistics for a plurality of temporally neighboring observation windows (T1, T2, .., Tn) and comparing the integrated test statistics with the detection threshold. Each test statistic (L1, L 2,.., Ln) in units (T1, T2,..,Tn) is compared with the detection threshold, and if it is greater than the detection threshold by a predetermined number or more, the radar in the observation windows A method of determining that a pulse exists may be applied, and accordingly, a generalized radar signal detection method can be provided even when the length of the observation window is set to include some or all of one radar pulse. The conventional technique was a somewhat limited method that can be applied when one radar pulse is included within the observation period, but the present invention can be applied when a plurality of radar pulses are included within the observation period. There is no limit, so the scope of application is wide.

본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는 첨부도면은, 본 발명에 대한 실시예를 제공하고 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 설명한다.
도 1은 일반적인 펄스 레이더 신호의 한 형태를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 레이더 대역에 대한 인지 무선 기술을 위한 레이더 신호 검출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명과 종래 기술의 잡음 불확실성 대비 오경보 확률에 대한 실험 결과의 예이다.
도 4는 본 발명과 종래 기술의 오경보 확률 대비 검파 확률에 대한 실험 결과의 예이다.
도 5는 본 발명과 종래 기술의 SNR별 오경보율 대비 검파 확률에 대한 실험 결과의 예이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 레이더 대역에 대한 인지 무선 기술을 위한 레이더 신호 검출 방법을 설명하기 위한 도면이다.The accompanying drawings, which are included as part of the detailed description to aid understanding of the present invention, provide embodiments of the present invention and describe the technical spirit of the present invention together with the detailed description.
1 shows a form of a typical pulsed radar signal.
2 is a flowchart illustrating a radar signal detection method for a cognitive radio technology for a radar band according to the present invention.
3 is an example of experimental results on a false alarm probability versus noise uncertainty of the present invention and the prior art.
4 is an example of experimental results on the detection probability versus the false alarm probability of the present invention and the prior art.
5 is an example of experimental results on the detection probability versus the false alarm rate for each SNR of the present invention and the prior art.
6 is a view for explaining a radar signal detection method for a cognitive radio technology for a radar band according to another embodiment of the present invention.

이하에서는 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 대해서 자세히 설명한다. 이때, 각각의 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타낸다. 또한, 이미 공지된 기능 및/또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 이하에 개시된 내용은, 다양한 실시 예에 따른 동작을 이해하는데 필요한 부분을 중점적으로 설명하며, 그 설명의 요지를 흐릴 수 있는 요소들에 대한 설명은 생략한다. 또한 도면의 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 또는 개략적으로 도시될 수 있다. 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니며, 따라서 각각의 도면에 그려진 구성요소들의 상대적인 크기나 간격에 의해 여기에 기재되는 내용들이 제한되는 것은 아니다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In this case, the same components in each drawing are indicated by the same reference numerals as possible. In addition, detailed descriptions of functions and/or configurations already known are omitted. In the following, a part necessary for understanding an operation according to various embodiments will be mainly described, and a description of elements that may obscure the subject matter of the description will be omitted. In addition, some elements in the drawings may be exaggerated, omitted, or schematically illustrated. The size of each component does not entirely reflect the actual size, and therefore, the contents described herein are not limited by the relative size or spacing of the components drawn in each drawing.

본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시 예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다. In describing the embodiments of the present invention, when it is determined that a detailed description of a known technology related to the present invention may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, a detailed description thereof will be omitted. In addition, terms to be described later are terms defined in consideration of functions in the present invention and may vary according to the intention or custom of users or operators. Therefore, the definition should be made based on the contents throughout this specification. The terms used in the detailed description are merely for describing the embodiments of the present invention, and should not be limiting. Unless explicitly used otherwise, expressions in the singular form include the meaning of the plural form. In this description, expressions such as "comprising" or "feature" are intended to refer to certain features, numbers, steps, actions, elements, some or combination thereof, and one or more It should not be construed to exclude the presence or possibility of other features, numbers, steps, actions, elements, any part or combination thereof.

또한, 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되는 것은 아니며, 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.In addition, terms such as first and second may be used to describe various components, but the components are not limited by the terms, and the terms are used to distinguish one component from other components. Is only used.

펄스 압축(pulse compression) 기술을 사용하지 않는 펄스 레이더는 사각 펄스(rectangular pulse) 신호를 방사하고, 임의의 표적으로부터 반사된 신호를 검출하여 표적까지의 위치 등을 추정한다. 이러한 펄스 레이더 신호를 관측하면, 관측 시간 내에서 시간적으로 중복되지 않는 여러 개의 펄스 신호가 존재할 수 있다. 이때 펄스 신호의 형태는 레이더가 방사한 사각 펄스에 무선 채널의 페이딩 영향과 잡음이 반영된 결과이다. 이 관측 신호를 그 크기에 따라 크기 순서대로 배열하면 관측 창 내에서 DC(direct current) 값이 한 번 변하는 형태로 근사화할 수 있다. 만약 관측 시간 내에 레이더 신호가 존재하지 않는다면 잡음만 존재하는 형태가 되므로, 이를 크기에 따라 배열하면 DC 값의 변화가 없는 것으로 근사화할 수 있다. 이에 착안하여 따라서 본 발명에서는 관측 시간에 포함되어 있는 신호 값을 크기 순서대로 배열한 후에, 그 결과 신호가 DC 값의 변화에 가까운지 아니면 단일 값으로 근사화하는 것에 가까운지 여부에 따라 펄스 레이더 신호의 존재 여부를 판단하고자 한다. A pulse radar that does not use pulse compression technology emits a rectangular pulse signal, detects a signal reflected from an arbitrary target, and estimates the position to the target. When such a pulsed radar signal is observed, there may be several pulse signals that do not overlap in time within the observation time. At this time, the shape of the pulse signal is the result of reflecting the fading effect and noise of the radio channel on the square pulse emitted by the radar. If these observation signals are arranged in order of magnitude according to their magnitude, they can be approximated in a form in which the direct current (DC) value changes once within the observation window. If there is no radar signal within the observation time, only noise is present. Therefore, it can be approximated that there is no change in DC value by arranging it according to the size. In light of this, according to the present invention, after arranging the signal values included in the observation time in order of magnitude, the resulting signal is close to the change of the DC value or the approximation to a single value. I want to determine whether it exists or not.

도 1은 일반적인 펄스 레이더 신호의 한 형태를 나타낸다. 1 shows a form of a typical pulsed radar signal.

레이더 송신기는 주어진 방향으로 주기적인 펄스를 내보내고 다시 방위각 방향을 변경하여 주기적인 펄스를 송신하는 형태를 반복적으로 수행하기 때문에, 특정 방향으로 송신되는 레이더 신호의 변화를 시간에 따라 표현하면 도 1에 나타낸 바와 같다. 도 1에서 일련의 펄스 주기 간격으로 나타나는 펄스 군을 버스트(burst)라고 한다. 탐색 레이더 등에서는 레이더 송신기가 주기적으로 360도 방위각을 한 바퀴 회전하는 형태로 운영하기 때문에 버스트 또한 주기적으로 발생하며 버스트 주기는 레이더 송신 안테나의 방위각 방향의 회전 주기와 일치한다. Since the radar transmitter repeatedly transmits periodic pulses by emitting periodic pulses in a given direction and changing the azimuth direction again, the change in radar signal transmitted in a specific direction is expressed over time as shown in FIG. As shown. In FIG. 1, a group of pulses appearing at intervals of a series of pulse periods is called a burst. In search radar, etc., since the radar transmitter is operated in a form that rotates a 360-degree azimuth one turn periodically, bursts also occur periodically, and the burst period coincides with the rotation period in the azimuth direction of the radar transmitting antenna.

펄스 레이더 신호 존재 여부를 파악하는 장치 입장에서는 일정 시간 수신된 신호를 토대로 레이더 신호 존재 여부를 결정한다. 관측창 내에 레이더 펄스가 존재하는 경우와 그렇지 않은 경우를 각각 가설 H1와 H0이라고 하고, 관측창 내에 있는 신호 샘플을 오름차순으로 배열한 결과를 {r(n), (n=1,2,..,N)} (N은 관측창의 시간 길이)이라 한다. 그러면 가설 H0인 경우에 r(n)은 잡음만으로 구성되고 DC 값의 변화가 없을 가능성이 크다. 반면에 가설 H1이 유효한 경우에는 r(n)의 형태가 마치 DC 값의 변화가 있는 계단 모양의 신호 형태가 될 것이다. 이러한 현상은 SNR(Signal to Noise Ratio)이 높을수록 뚜렷하다.A device that determines whether a pulsed radar signal is present determines whether a radar signal is present based on a signal received for a certain period of time. Hypothesis H 1 and H 0 are respectively the case where radar pulses exist in the observation window and the cases are not, and the result of arranging the signal samples in the observation window in ascending order is {r(n), (n=1,2, ..,N)} (N is the length of the observation window). Then, in the case of hypothesis H 0 , r(n) is composed only of noise and there is a high possibility that there is no change in DC value. On the other hand, if the hypothesis H 1 is valid, the shape of r(n) will be a stepped signal shape with a change in DC value. This phenomenon is more pronounced as the signal to noise ratio (SNR) is higher.

이에 착안하여, 본 발명에서는 관측창 내의 신호가 이 중 어느 경우에 해당하는 가를 판단하여, 결과적으로 레이더 신호의 존재 여부를 결정하고자 한다. In view of this, in the present invention, it is intended to determine which case the signal in the observation window corresponds to, and consequently, whether or not a radar signal exists.

이하 도 2의 흐름도를 참조하여 본 발명의 레이더 신호 검출 방법을 좀 더 자세히 설명한다. Hereinafter, a radar signal detection method of the present invention will be described in more detail with reference to the flowchart of FIG. 2.

도 2는 본 발명의 레이더 대역에 대한 인지 무선 기술을 위한 레이더 신호 검출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.2 is a flowchart illustrating a radar signal detection method for a cognitive radio technology for a radar band according to the present invention.

먼저, 소정의 검출 장치를 통하여 무선 RF(Radio Frequency) 신호를 수신하고(S100), 위와 같이 소정의 관측창 동안 소정의 주기로 각각의 시간(n)에 신호 샘플링을 수행하여 그 결과인 신호 샘플값들 {r(n), (n=1,2,..,N)}을 생성하되, 크기 순서, 예를 들어, 오름차순으로 배열한다(S200). 이와 같이 크기 순서로 배열한 신호 샘플값들을 여기서는 {r1(n), (n=1,2,..,N)}(N은 2이상의 정수)과 같이 나타내기로 한다. 신호 샘플링은 관측창마다 연이어서 진행될 수도 있고, 설계에 따라 미리 정해진 시간마다 관측창 동안 진행될 수도 있다. 또한, 여기서, 크기 순서는 오름차순일 수도 있고 내림차순일 수도 있으나, 설명의 편의상 오름차순으로 설명하지만, 내림차순에 대하여도 유사하게 적용될 수 있음은 당업자에게 자명하다. 다음에, 검출 장치는 각각의 관측창에 대한 위와 같은 가설 H1와 H0 중 어느 가설이 유효한 지 여부를 판단하기 위해, 먼저, 관측창 내의 신호 샘플들 {r1(n), (n=1,2,..,N)}에 대하여, 신호 샘플값들 r1(n)의 제곱의 평균값과 연관된 제1 최대 유사도 추정값(maximum likelihood estimate)

Figure pat00024
, 신호 샘플값 r1(n)과 추정된 레이더 펄스값(예,
Figure pat00025
)의 차이의 제곱에 대한 평균값과 연관된 제2 최대 유사도 추정값
Figure pat00026
을, [수학식1]과 같이 계산한다(S300).First, a radio frequency (RF) signal is received through a predetermined detection device (S100), and signal sampling is performed at each time (n) at a predetermined period during a predetermined observation window as described above, and the resulting signal sample value They generate {r(n), (n=1,2,..,N)}, but are arranged in order of size, for example, in ascending order (S200). The signal sample values arranged in the order of magnitude as described above will be represented here as {r1(n), (n=1,2,..,N)} (N is an integer greater than or equal to 2). Signal sampling may be performed continuously for each observation window, or may be performed during the observation window at predetermined times depending on the design. In addition, here, the size order may be an ascending or descending order, but for convenience of explanation, it is described in an ascending order, but it is obvious to those skilled in the art that similarly applicable to a descending order. Next, in order to determine whether any of the hypotheses H 1 and H 0 as above for each observation window is valid, the detection device first, the signal samples in the observation window {r1(n), (n=1 ,2,..,N)}, the first maximum likelihood estimate associated with the mean of the squares of the signal sample values r1(n)
Figure pat00024
, Signal sample value r1(n) and estimated radar pulse value (e.g.
Figure pat00025
The second maximum similarity estimate associated with the mean of the squared difference of)
Figure pat00026
Is calculated as in [Equation 1] (S300).

[수학식1][Equation 1]

Figure pat00027
Figure pat00027

Figure pat00028
Figure pat00028

Figure pat00029
Figure pat00029

[수학식1]에서, n0는 n=1,2,..,N 중 오름차순으로 배열된 신호 샘플값들이 레이더 신호 없이 잡음(AWGN:Additive White Gaussian Noise)을 유지한다고 여겨지는 소정의 구간의 종료 시점이며,

Figure pat00030
는 잡음(AWGN)과 레이더 펄스가 존재한다고 여겨지는 소정의 구간(n0+1 ~ N)의 신호 샘플값들을 이용하여 계산된 레이더 펄스값에 대한 최대 유사도 추정값이다. In [Equation 1], n 0 is a predetermined interval in which signal sample values arranged in ascending order among n=1,2,..,N maintain noise (AWGN:Additive White Gaussian Noise) without a radar signal. Is the end point,
Figure pat00030
Is a maximum similarity estimation value for a radar pulse value calculated using signal sample values of a predetermined interval (n 0 +1 to N) considered to be noise (AWGN) and a radar pulse.

다음에, 검출 장치는 제1 최대 유사도 추정값

Figure pat00031
및 제2 최대 유사도 추정값
Figure pat00032
을 이용하여, GLRT(generalized likelihood ratio test, 일반화된 최대 우도 검출 비율 테스트) 기반 검정 통계량 L을, [수학식2]와 같이 산출한다(S400). Next, the detection device is the first maximum similarity estimation value
Figure pat00031
And a second maximum similarity estimate
Figure pat00032
Using, a GLRT (generalized likelihood ratio test, generalized maximum likelihood detection ratio test)-based test statistic L is calculated as shown in [Equation 2] (S400).

[수학식2] [Equation 2]

Figure pat00033
Figure pat00033

검출 장치는 이와 같은 각각의 관측창에서 검정 통계량 L(해당값이 최대인 n0에서의 값)을 검파 임계값 λ와 비교하면서(S500), L의 값이 λ 이상이 되는 경우에 레이더 신호가 존재하는 것으로 판단하고(S600), 그렇지 않은 경우에는 레이더 신호가 존재하지 않는 것으로 판단한다(S700). λ는 레이더 신호의 존재 여부를 판단하는 기준 값으로, 그 값은 목표로 하는 오경보 확률(false alarm rate)를 만족하도록 실험을 참조로 소정의 값으로 설정될 수 있다.The detection device compares the test statistic L (the value at n 0 where the corresponding value is the maximum) with the detection threshold λ in each of these observation windows (S500), and when the value of L becomes λ or more, the radar signal is It is determined that it exists (S600), and if not, it is determined that there is no radar signal (S700). λ is a reference value for determining the presence or absence of a radar signal, and the value may be set to a predetermined value with reference to an experiment so as to satisfy a target false alarm rate.

컴퓨터 실험을 통해 본 발명의 방식을 사용하여 레이더 펄스 검출 성능을 도출해 보았다. 실험 환경으로는 PRF(Pulse Repetition Frequency)가 10 kHz인 레이더 신호를 가정하고, 레이더 신호를 레일리(rayleigh) 채널을 통해 수신한다고 가정하였다. 샘플링 주파수로는 5 MHz를 사용하고, 관측 시간은 0.5ms로 설정하였다. 몬테 카를로 방식의 컴퓨터 실험을 실시하였으며, 실험 횟수는 1000번을 사용하였다. Through a computer experiment, the radar pulse detection performance was derived using the method of the present invention. As an experimental environment, a radar signal with a Pulse Repetition Frequency (PRF) of 10 kHz is assumed, and a radar signal is assumed to be received through a Rayleigh channel. 5 MHz was used as the sampling frequency, and the observation time was set to 0.5 ms. A Monte Carlo computer experiment was performed, and the number of experiments was 1000.

도 3은 본 발명과 종래 기술의 잡음 불확실성 대비 오경보 확률에 대한 실험 결과의 예이다. 3 is an example of experimental results on a false alarm probability versus noise uncertainty of the present invention and the prior art.

도 3과 같이, 본 발명의 레이더 신호 검출 방법은, 잡음 전력 불확실성(0~2dB)에 관계없이 종래의 에너지 검파 기반 방식(예, 0 ~ 0.58내지0.62)에 비해 일정한 오경보 확률(예, 0 ~ 0.1)을 유지한다는 장점을 가짐을 확인할 수 있다. As shown in Figure 3, the radar signal detection method of the present invention, regardless of the noise power uncertainty (0 ~ 2dB) compared to the conventional energy detection-based method (for example, 0 ~ 0.58 ~ 0.62) a certain false alarm probability (e.g. 0 ~ It can be seen that it has the advantage of maintaining 0.1).

도 4는 본 발명과 종래 기술의 오경보 확률 대비 검파 확률에 대한 실험 결과의 예이다. 4 is an example of experimental results on the detection probability versus the false alarm probability of the present invention and the prior art.

도 4와 같이, 본 발명의 레이더 신호 검출 방법은, 잡음 전력 불확실성이 존재할 때(예, 2dB) 종래의 에너지 검파 기반 방식(예, 67% 검파확률)에 비해 높은 검파확률(예, 98% 검파확률)로 우수하게 나타났음을 확인하였다.As shown in FIG. 4, the radar signal detection method of the present invention has a higher detection probability (e.g., 98% detection probability) than a conventional energy detection-based method (e.g., 67% detection probability) when noise power uncertainty exists (e.g., 2dB). Probability) showed excellent results.

이와 같은 본 발명의 레이더 신호 검출 방법에 따르면, 레이더 검출 신호를 검출하기 위해서는 [수학식2]의 검정 통계량 L을 계산하고 이를 검파 임계값 λ와 비교해야 한다. 이때 검출 통계량 L을 계산하는 과정에서 [수학식2]와 같이 n에 대해 스캔하면서 검정 통계량 L이 최대가 되는 n0를 결정하기 위한 계산을 수행해야 하기 때문에 관측창의 길이가 커지면 계산량이 매우 많아질 수 있다. According to the radar signal detection method of the present invention, in order to detect the radar detection signal, the test statistic L of [Equation 2] must be calculated and compared with the detection threshold λ. At this time, in the process of calculating the detection statistic L, as in [Equation 2], calculation to determine n 0 where the test statistic L is the maximum is performed while scanning for n . I can.

본 발명에서는 이러한 문제점을 해소하기 위하여, 도 2의 S200 단계 다음 S300 단계 이전에, n0를 먼저 추정하고 이에 대하여 검정 통계량 L을 계산하여 검출 통계량 L로 사용하는 방법(fast OS 방식)을 더 포함한다.In order to solve this problem, the present invention further includes a method of first estimating n 0 and calculating a test statistic L for this and using it as a detection statistic L (fast OS method) before step S300 after step S200 of FIG. 2. do.

관측창 내에 있는 신호 샘플값들을 오름차순으로 배열한 결과인 {r1(n), (n=1,2,..,N)}으로부터 이웃한 신호 샘플의 절대값들 간의 크기 차이를 계산한 후, 이중에서 가장 큰 차이를 갖는 2개의 샘플값(예, r(n0), r(n0+1)) 중의 배열 인덱스가 작은 샘플값 r(n0)의 배열 인덱스를 n0로 설정한다. 이렇게 한 이유는 레이더 펄스 신호를 담고 있는 신호 샘플 중에서 펄스 신호에 해당하는 부분은 오름차순 배열에서 n0+1번째에서 시작될 가능성이 크다라고 볼 수 있기 때문이다. 이 방식(fast OS 방식)을 사용한 경우에 위에서 기술한 본 발명의 방식과 종래의 에너지 검파 방식에 따른 성능을 비교하면 다음과 같다.After calculating the difference in magnitude between the absolute values of neighboring signal samples from {r1(n), (n=1,2,..,N)}, which is the result of arranging the signal sample values in the observation window in ascending order, The array index of the sample value r(n 0 ) with the smallest array index among the two sample values (eg, r(n 0 ), r(n 0 +1)) with the largest difference is set to n 0 . The reason for this is that the part corresponding to the pulse signal among the signal samples containing the radar pulse signal is likely to start from the n 0 +1 th in the ascending order. When this method (fast OS method) is used, the performance according to the method of the present invention described above and the conventional energy detection method is compared as follows.

도 5는 본 발명과 종래 기술의 SNR별 오경보율 대비 검파 확률에 대한 실험 결과의 예이다. 5 is an example of experimental results on the detection probability versus the false alarm rate for each SNR of the present invention and the prior art.

도 3과 도 4의 결과를 얻는 환경과 동일한 조건에서 계산량을 줄인 방식(fast OS 방식)과 원래의 도 3/도 4의 방식(OS 방식)의 검출 성능을 SNR 별로 구분해서 나타낸 것이 도 5이다. 도 5에서 보듯이 SNR이 -10dB 정도로 낮은 경우에는 fast OS 방식의 성능이 다소 떨어지지만 SNR이 -5dB 정도로 증가하면 그 차이가 매우 줄어들어 원래 방식과 거의 대등한 레이더 신호 검출 성능을 갖는다는 것을 확인할 수 있다.Fig. 5 shows the detection performance of the method in which the calculation amount is reduced (fast OS method) and the original method of Figs. 3/4 (OS method) under the same conditions as the environment in which the results of Figs. 3 and 4 are obtained, by SNR. . As shown in Fig. 5, when the SNR is as low as -10dB, the performance of the fast OS method is slightly degraded, but when the SNR is increased to about -5dB, the difference is greatly reduced, and it can be confirmed that the radar signal detection performance is almost equal to the original method. have.

한편, 이하에서는 레이더 신호 검출 방법의 또 다른 실시예를 설명하기로 한다. Meanwhile, another embodiment of a method for detecting a radar signal will be described below.

도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 레이더 대역에 대한 인지 무선 기술을 위한 레이더 신호 검출 방법을 설명하기 위한 도면이다. 6 is a view for explaining a radar signal detection method for a cognitive radio technology for a radar band according to another embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면, 여기서는, 복수의 관측창(T1, T2,..,Tn)에 대한 검정 통계량을 통합하여 레이더 신호 존재 여부를 파악하는 방식으로서, 각 관측창의 길이를 한 개의 레이더 펄스 일부 또는 전부가 포함될 정도로 설정하고, 시간적으로 이웃한 복수개의 관측창(T1, T2,..,Tn)에 포함된 데이터에 대하여, 각 관측창(T1, T2,..,Tn)에 대한 검정 통계량을 L1, L 2,..,Ln이라고 하면, 이들 값을 합산하여

Figure pat00034
을 계산하고 통합된 검정 통계량
Figure pat00035
를 검파 임계값과 비교하여 해당 관측창들 내에 레이더 펄스 존재 여부를 판단하는 방식을 설명한다. 또한, 여기서 개별 관측창 단위(T1, T2,..,Tn)로 각각의 검정 통계량(L1, L 2,..,Ln)을 검파 임계값과 비교하여 레이더 펄스 존재 여부를 판단한 후, n 중 미리 정한 수 k 이상 검파 임계값 보다 크게 나오면 해당 관측창들 내에 레이더 펄스가 존재하는 것으로 판단할 수도 있다. Referring to FIG. 6, here, as a method of determining the presence or absence of a radar signal by integrating test statistics for a plurality of observation windows (T1, T2, .., Tn), the length of each observation window is defined as a part of one radar pulse or For data included in a plurality of observation windows (T1, T2,..,Tn) adjacent to each other in time, test statistics for each observation window (T1, T2,..,Tn) are set to include all of them. Let's say L1, L 2,..,Ln, these values are summed up
Figure pat00034
And integrated test statistics
Figure pat00035
A method of determining whether or not a radar pulse exists in the corresponding observation windows by comparing with the detection threshold will be described. In addition, here, each test statistic (L1, L 2,.., Ln) is compared with the detection threshold in individual observation window units (T1, T2,... If it exceeds the detection threshold by a predetermined number k or more, it may be determined that a radar pulse exists in the observation windows.

예를 들어, 먼저, 도 2의 S100에서와 같이 검출 장치는 무선 RF 신호를 수신하면, 도 6과 같이 각각의 관측창(T1, T2,..,Tn) 동안 소정의 주기로 각각의 시간(n)에 신호 샘플링을 수행하여 신호 샘플값들 {r(n), (n=1,2,..,N)}을 추출한다.For example, first, as shown in S100 of FIG. 2, when the detection device receives a wireless RF signal, as shown in FIG. 6, during each observation window (T1, T2, .., Tn), each time (n) at a predetermined period. ) To extract signal sample values {r(n), (n=1,2,..,N)}.

다음에, 검출 장치는 관측창들을 통합하여 위와 같은 가설 H1와 H0 중 어느 가설이 유효한 지 여부를 판단하기 위해, 먼저, 각각의 관측창 내의 신호 샘플들 {r(n), (n=1,2,..,N)}에 대하여, 신호 샘플값들 r(n)의 제곱의 평균값과 연관된 제1 최대 유사도 추정값(maximum likelihood estimate)

Figure pat00036
, 신호 샘플값 r(n)과 추정된 레이더 펄스값(예,
Figure pat00037
혹은
Figure pat00038
)의 차이의 제곱에 대한 평균값과 연관된 제2 최대 유사도 추정값
Figure pat00039
을, [수학식3]과 같이 계산한다. 제2 최대 유사도 추정값
Figure pat00040
은, 신호 샘플값 r(n)과 추정된 잡음값(예,
Figure pat00041
혹은
Figure pat00042
)의 차이의 제곱에 대한 평균값과도 연관된다.Next, the detection device integrates the observation windows to determine whether any of the hypotheses H1 and H0 above is valid, first, signal samples {r(n), (n=1, 2,..,N)}, the first maximum likelihood estimate associated with the mean value of the square of the signal sample values r(n)
Figure pat00036
, Signal sample value r(n) and estimated radar pulse value (e.g.
Figure pat00037
or
Figure pat00038
The second maximum similarity estimate associated with the mean of the squared difference of)
Figure pat00039
Is calculated as in [Equation 3]. Second maximum similarity estimate
Figure pat00040
Is the signal sample value r(n) and the estimated noise value (e.g.,
Figure pat00041
or
Figure pat00042
) Is also related to the mean value of the squared difference.

[수학식3][Equation 3]

Figure pat00043
Figure pat00043

Figure pat00044
Figure pat00044

Figure pat00045
Figure pat00045

Figure pat00046
Figure pat00046

[수학식3]에서, n0와 n1는 각각 잡음 및 레이더 펄스 중 어느 하나씩을 유지한다고 여겨지는 소정의 각 구간의 종료 시점을 나타내고,

Figure pat00047
와
Figure pat00048
는 각각 잡음 및 레이더 펄스 중 어느 하나씩을 유지한다고 여겨지는 소정의 각 구간의 신호 샘플값들을 이용하여 계산된 해당 잡음 및 레이더 펄스의 평균에 대한 최대 유사도 추정값이다. In [Equation 3], n 0 and n 1 each represent the end point of each predetermined section that is considered to maintain any one of noise and radar pulse,
Figure pat00047
Wow
Figure pat00048
Is the maximum similarity estimate for the average of the corresponding noise and radar pulses, calculated using the signal sample values of each predetermined interval, which is considered to hold any one of the noise and radar pulses, respectively.

여기서, n0는 잡음을 유지한다고 여겨지는 소정의 구간의 종료 시점을 나타낼 때, n1은 레이더 펄스를 유지한다고 여겨지는 소정의 구간의 종료 시점을 나타낼 수 있고, 이와는 반대로 n1은 잡음을 유지한다고 여겨지는 소정의 구간의 종료 시점을 나타낼 때, n0는 레이더 펄스를 유지한다고 여겨지는 소정의 구간의 종료 시점을 나타낼 수도 있다. Here, when n 0 represents the end point of a predetermined section that is considered to maintain noise, n 1 can represent the end point of a predetermined section that is considered to maintain the radar pulse, and on the contrary, n 1 represents the end point of the predetermined section. When indicating the end point of the predetermined section considered to be, n 0 may represent the end point of the predetermined section considered to be maintaining the radar pulse.

또한,

Figure pat00049
는 잡음을 유지한다고 여겨지는 소정의 구간의 신호 샘플값들을 이용하여 계산된 잡음의 평균에 대한 최대 유사도 추정값일 때,
Figure pat00050
는 레이더 펄스를 유지한다고 여겨지는 소정의 구간의 신호 샘플값들을 이용하여 계산된 잡음의 평균에 대한 최대 유사도 추정값일 수 있고, 이와는 반대로
Figure pat00051
은 잡음을 유지한다고 여겨지는 소정의 구간의 신호 샘플값들을 이용하여 계산된 잡음의 평균에 대한 최대 유사도 추정값일 때,
Figure pat00052
는 레이더 펄스를 유지한다고 여겨지는 소정의 구간의 신호 샘플값들을 이용하여 계산된 잡음의 평균에 대한 최대 유사도 추정값일 수 있다. Also,
Figure pat00049
Is the maximum similarity estimate for the average of the noise calculated using signal sample values for a predetermined interval that is considered to maintain noise,
Figure pat00050
May be an estimate of the maximum similarity to the average of the noise calculated using the signal sample values of a predetermined interval considered to hold the radar pulse, and vice versa
Figure pat00051
Is the maximum similarity estimate for the average of the noise calculated using signal sample values in a predetermined interval that is considered to hold noise,
Figure pat00052
May be an estimate of the maximum similarity to the average of the noise calculated using signal sample values of a predetermined interval considered to maintain the radar pulse.

다만, n0(n1)가 잡음(레이더 펄스)에 대한 것이면,

Figure pat00053
(
Figure pat00054
)가 잡음(레이더 펄스)에 대한 것을 나타내고, n1(n0)가 잡음(레이더 펄스)에 대한 것이면,
Figure pat00055
(
Figure pat00056
)가 잡음(레이더 펄스)에 대한 것을 나타낸다.However, if n 0 (n 1 ) is for noise (radar pulse),
Figure pat00053
(
Figure pat00054
) Represents for noise (radar pulse) and n 1 (n 0 ) is for noise (radar pulse),
Figure pat00055
(
Figure pat00056
) Represents for the noise (radar pulse).

다음에, 검출 장치는 제1 최대 유사도 추정값

Figure pat00057
및 제2 최대 유사도 추정값
Figure pat00058
을 이용하여, GLRT(generalized likelihood ratio test, 일반화된 최대 우도 검출 비율 테스트) 기반 검정 통계량 L을, [수학식4]와 같이 산출한다. Next, the detection device is the first maximum similarity estimation value
Figure pat00057
And a second maximum similarity estimate
Figure pat00058
Using, GLRT (generalized likelihood ratio test, generalized maximum likelihood detection ratio test)-based test statistic L is calculated as shown in [Equation 4].

[수학식4][Equation 4]

Figure pat00059
Figure pat00059

검출 장치는 이와 같이 시간적으로 이웃한 복수개의 관측창(T1, T2,..,Tn)(n은 자연수)에 포함된 신호 샘플값들에 대하여, 각 관측창(T1, T2,..,Tn)에서 [수학식4]를 기초로 검정 통계량 L1, L 2,..,Ln산출한다. 검출 장치는 이들 검정 통계량들을 합산하여

Figure pat00060
을 계산하고 통합된 검정 통계량
Figure pat00061
를 검파 임계값과 비교하여 해당 관측창들 내에 레이더 펄스 존재 여부를 판단할 수 있다. 또한, 여기서 개별 관측창 단위(T1, T2,..,Tn)로 각각의 검정 통계량(L1, L 2,..,Ln)을 검파 임계값과 비교함으로써, n개 중 미리 정한 수 k 이상 검파 임계값 보다 크게 나오면 해당 관측창들 내에 레이더 펄스가 존재하는 것으로 판단할 수도 있다. 여기서의 검파 임계값 역시 목표로 한 오경보 확률을 달성할 수 있도록 시뮬레이션 등을 기초로 소정의 값으로 설정될 수 있다. As described above, the detection device uses the observation windows T1, T2, .., Tn for the signal sample values included in the plurality of temporally neighboring observation windows T1, T2, .., Tn (n is a natural number). ), test statistics L1, L 2,.., Ln are calculated based on [Equation 4]. The detection device summing these test statistics
Figure pat00060
And integrated test statistics
Figure pat00061
Compared with the detection threshold value, it is possible to determine whether a radar pulse exists in the observation windows. In addition, by comparing each test statistic (L1, L 2,.., Ln) with the detection threshold in individual observation window units (T1, T2,..,Tn), detection of a predetermined number of k or more out of n is detected. If it is larger than the threshold, it may be determined that radar pulses exist in the observation windows. Here, the detection threshold may also be set to a predetermined value based on a simulation or the like so as to achieve a target false alarm probability.

위에서, 개별 관측창 단위(T1, T2,..,Tn)로 각각의 검정 통계량(L1, L 2,..,Ln)은, [수학식3], [수학식4]를 기초로 산출되는 것을 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니고, 각각의 검정 통계량(L1, L 2,..,Ln)은, [수학식1], [수학식2]를 기초로 산출될 수도 있다는 것은, 당업자에게 자명하다. 즉, RF 신호를 수신하고 해당 신호 샘플값들을 크기 순서로 배열한 신호 샘플값들에 대하여, [수학식1], [수학식2]에서의 n0와

Figure pat00062
를 기초로 각각의 검정 통계량(L1, L 2,..,Ln)을 산출할 수 있다. 이때에도, 예를 들어, 오름차순으로 배열한 결과인 신호 샘플값들로부터 이웃한 신호 샘플의 절대값들 간의 크기 차이를 계산한 후, 이중에서 가장 큰 차이를 갖는 2개의 샘플값 중의 배열 인덱스가 작은 샘플값의 배열 인덱스를 n0로 설정하는 것 등이 그대로 적용된다.Above, each test statistic (L1, L 2,.., Ln) in individual observation window units (T1, T2,..,Tn) is calculated based on [Equation 3] and [Equation 4]. It has been described, but is not limited thereto, and it is obvious to those skilled in the art that each test statistic (L1, L 2, .., Ln) may be calculated based on [Equation 1] and [Equation 2]. Do. That is, for the signal sample values in which the RF signal is received and the corresponding signal sample values are arranged in order of magnitude, n 0 and n 0 in [Equation 1] and [Equation 2]
Figure pat00062
Each test statistic (L1, L 2,..,Ln) can be calculated based on. In this case, for example, after calculating the size difference between the absolute values of neighboring signal samples from the signal sample values that are the result of arranging in ascending order, the array index among the two sample values having the largest difference among them is small. Setting the array index of the sample value to n 0 applies as it is.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 레이더 대역에 대한 인지 무선 기술을 위한 레이더 신호 검출 방법은, 종래의 기술과 같이 수신 전력이나 전력 변화를 특정한 값과 비교하지 않는 일반화된 방식의 레이더 신호 검출 방법으로서, 관측창 내에 레이더 펄스가 포함된 경우에 해당 신호의 변화를 DC(direct current) 수준 변화로 모델링하고, 이에 대하여 순서 통계와 GLRT(generalized likelihood ratio test, 일반화된 최대 우도 검출 비율 테스트) 기법을 적용한다. 또한, 본 발명에서는 시간적으로 이웃한 복수개의 관측창(T1, T2,..,Tn)에 대한 검정 통계량을 합산하여 통합된 검정 통계량을 검파 임계값과 비교하는 방식을 제안하였으며, 이때 개별 관측창 단위(T1, T2,..,Tn)로 각각의 검정 통계량(L1, L 2,..,Ln)을 검파 임계값과 비교하여 소정의 수 이상 검파 임계값 보다 크게 나오면 해당 관측창들 내에 레이더 펄스가 존재하는 것으로 판단하는 방식을 적용할 수도 있으며, 이에 따라 관측창의 길이를 한 개의 레이더 펄스 일부 또는 전부가 포함될 정도로 설정한 경우에도 일반화된 레이더 신호 검출 방법을 제공할 수 있다. 종래의 기술은 관측 기간 내에 한 개의 레이더 펄스가 포함되는 경우에 적용할 수 있는 다소 제한적인 방법이었지만, 반면 본 발명은 관측 기간 내에 다수의 레이더 펄스가 포함되는 경우에 적용할 수 있으며 관측 시간에 대한 제한이 없어 적용 범위가 넓다. As described above, the radar signal detection method for the cognitive radio technology for the radar band according to the present invention is a generalized radar signal detection method that does not compare received power or power change with a specific value as in the prior art. , When radar pulses are included in the observation window, the change of the corresponding signal is modeled as a change in DC (direct current) level, and order statistics and GLRT (generalized likelihood ratio test, generalized maximum likelihood detection ratio test) are applied. do. In addition, the present invention proposes a method of summing test statistics for a plurality of temporally neighboring observation windows (T1, T2, .., Tn) and comparing the integrated test statistics with the detection threshold. Each test statistic (L1, L 2,.., Ln) in units (T1, T2,..,Tn) is compared with the detection threshold, and if it is greater than the detection threshold by a predetermined number or more, the radar in the observation windows A method of determining that a pulse exists may be applied, and accordingly, a generalized radar signal detection method can be provided even when the length of the observation window is set to include some or all of one radar pulse. The conventional technique was a somewhat limited method that can be applied when one radar pulse is included within the observation period, but the present invention can be applied when a plurality of radar pulses are included within the observation period. There is no limit, so the scope of application is wide.

또한, 본 발명의 레이더 검출장치의 레이더 신호 검출 방법은, 레이더 신호 존재 여부를 판단하여 레이더 신호가 존재하지 않는 경우에 해당 대역을 사용하기 위한, 이동 통신 분야의 무선랜 장치 등에 활용될 수 있다. 즉, 레이더 대역이 대역폭이 넓은 반면 대역 이용 효율이 낮은 상황이나, 본 발명을 무선랜 장치의 DFS(dynamic frequency selection) 수단 등으로 활용함으로써, 이동 통신 등의 본래의 주파수를 사용하면서 레이더 대역의 주파수를 공유함으로써, 주파수 이용 효율을 높이고 고품질의 데이터 통신에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. In addition, the radar signal detection method of the radar detection apparatus of the present invention can be used for a wireless LAN device in a mobile communication field, for determining whether a radar signal exists and using a corresponding band when a radar signal does not exist. That is, while the radar band has a wide bandwidth, the band utilization efficiency is low. However, by using the present invention as a dynamic frequency selection (DFS) means of a wireless LAN device, the frequency of the radar band is used while using the original frequency of mobile communication. By sharing, it is expected to increase the efficiency of frequency use and contribute to high-quality data communication.

위에서 기술한 바와 같은 본 발명의 레이더 신호를 검출하기 위한 검출 장치는, 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 결합으로 이루어질 수 있다. 예를 들어, 위와 같은 기능들을 수행하기 위한 적어도 하나의 프로세서를 갖는 컴퓨팅 시스템으로 구현될 수 있다. 이와 같은 컴퓨팅 시스템은 버스를 통해 연결되는 적어도 하나의 프로세서, 메모리, 사용자 인터페이스 입력 장치, 사용자 인터페이스 출력 장치, 스토리지, 및 네트워크 인터페이스를 포함할 수 있다. 프로세서는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 메모리 및/또는 스토리지에 저장된 명령어들에 대한 처리를 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리 및 스토리지는 다양한 종류의 휘발성 또는 불휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리는 ROM(Read Only Memory) 및 RAM(Random Access Memory)을 포함할 수 있다. The detection apparatus for detecting a radar signal of the present invention as described above may be formed of hardware, software, or a combination thereof. For example, it may be implemented as a computing system having at least one processor for performing the above functions. Such a computing system may include at least one processor connected through a bus, a memory, a user interface input device, a user interface output device, a storage, and a network interface. The processor may be a central processing unit (CPU) or a semiconductor device that processes instructions stored in memory and/or storage. Memory and storage may include various types of volatile or nonvolatile storage media. For example, the memory may include read only memory (ROM) and random access memory (RAM).

따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 위와 같은 프로세서에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같은 저장 매체(즉, 메모리 및/또는 스토리지)에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서에 커플링되며, 그 프로세서는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.Accordingly, the steps of the method or algorithm described in connection with the embodiments disclosed herein may be directly implemented as hardware, software modules, or a combination of the two executed by the above processor. The software module may reside in a storage medium (ie, memory and/or storage) such as RAM memory, flash memory, ROM memory, EPROM memory, EEPROM memory, register, hard disk, removable disk, and CD-ROM. An exemplary storage medium is coupled to a processor, which processor can read information from and write information to the storage medium. Alternatively, the storage medium may be integral with the processor. The processor and storage media may reside within an application specific integrated circuit (ASIC). The ASIC may reside within the user terminal. Alternatively, the processor and storage medium may reside as separate components within the user terminal.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.As described above, in the present invention, specific matters such as specific components, etc., and limited embodiments and drawings have been described, but this is provided only to help a more general understanding of the present invention, and the present invention is not limited to the above embodiments , Anyone having ordinary knowledge in the field to which the present invention belongs will be able to make various modifications and variations without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the spirit of the present invention is limited to the described embodiments and should not be defined, and all technical ideas that have equivalent or equivalent modifications to the claims as well as the claims to be described later are included in the scope of the present invention. Should be interpreted as.

Claims (9)

검출장치에서 레이더 신호 검출 방법에 있어서,
무선 RF 신호를 수신하여 관측창 동안 소정의 주기로 각각의 시간(n)에 신호 샘플링을 수행하여 크기 순서로 배열한 신호 샘플값들 {r1(n), (n=1,2,..,N)}을 생성하는 단계;
신호 샘플값들의 제곱의 평균값과 연관된 제1 최대 유사도 추정값
Figure pat00063
및 신호 샘플값과 추정된 레이더 펄스값의 차이의 제곱에 대한 평균값과 연관된 제2 최대 유사도 추정값
Figure pat00064
을 계산하는 단계; 및
제1 최대 유사도 추정값
Figure pat00065
및 제2 최대 유사도 추정값
Figure pat00066
을 이용하여, 관측창 내에 레이더 신호가 존재하는 지 여부를 판별하기 위한 검정 통계량 L을 계산하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 신호 검출 방법.In the radar signal detection method in the detection device,
Signal sample values (r1(n), (n=1,2,..,N) arranged in order of magnitude by performing signal sampling at each time (n) at a predetermined period during the observation window by receiving the wireless RF signal Generating )};
A first maximum similarity estimate associated with the mean of the squares of the signal sample values
Figure pat00063
And a second maximum similarity estimate associated with the average value of the square of the difference between the signal sample value and the estimated radar pulse value.
Figure pat00064
Calculating; And
First maximum similarity estimate
Figure pat00065
And a second maximum similarity estimate
Figure pat00066
Calculating a test statistic L to determine whether a radar signal is present in the observation window using
Radar signal detection method comprising a. 제1항에 있어서,
상기 제1 및 제2 최대 유사도 추정값을 계산하는 단계는, 다음의 수학식을 이용하되,
Figure pat00067

Figure pat00068

Figure pat00069

여기서, n0는 n=1,2,..,N 중 오름차순으로 배열된 신호 샘플값들이 잡음을 유지한다고 여겨지는 소정의 구간에 대한 종료 시점이며,
Figure pat00070
는 레이더 펄스가 존재한다고 여겨지는 소정의 구간(n0+1 ~ N)에 대한 신호 샘플값들을 이용하여 계산된 레이더 펄스값에 대한 최대 유사도 추정값인 것을 특징으로 하는 레이더 신호 검출 방법.The method of claim 1,
The step of calculating the first and second maximum similarity estimation values, but using the following equation,
Figure pat00067

Figure pat00068

Figure pat00069

Here, n 0 is the end point for a predetermined interval in which signal sample values arranged in ascending order among n=1,2,..,N are considered to maintain noise,
Figure pat00070
Is a maximum similarity estimation value for a radar pulse value calculated using signal sample values for a predetermined interval (n 0 +1 to N) considered to be the radar pulse. 제2항에 있어서,
상기 검정 통계량 L을 계산하는 단계는, 다음의 수학식을 이용하되,
Figure pat00071

상기 검정 통계량 L을 검파 임계값과 비교하여 레이더 펄스의 존재 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 레이더 신호 검출 방법.The method of claim 2,
The step of calculating the test statistic L is by using the following equation,
Figure pat00071

And comparing the test statistic L with a detection threshold to determine whether or not a radar pulse is present. 제1항에 있어서,
상기 제1 및 제2 최대 유사도 추정값을 계산하는 단계 전에, 오름차순으로 배열한 결과인 신호 샘플값들 {r1(n), (n=1,2,..,N)}로부터 이웃한 신호 샘플의 절대값들 간의 크기 차이를 계산한 후, 이중에서 가장 큰 차이를 갖는 2개의 샘플값 중의 배열 인덱스가 작은 샘플값의 배열 인덱스를 n0로 설정하고,
상기 제1 및 제2 최대 유사도 추정값을 계산하는 단계에서, n=1,2,..,N 중 오름차순으로 배열된 신호 샘플값들이 잡음을 유지한다고 여겨지는 소정의 구간에 대한 종료 시점 n0, 및 레이더 펄스가 존재한다고 여겨지는 소정의 구간(n0+1 ~ N)에 대한 신호 샘플값들을 이용하여 계산된 레이더 펄스값에 대한 최대 유사도 추정값
Figure pat00072
를 이용하여 상기 제1 및 제2 최대 유사도 추정값을 계산하는 것을 특징으로 하는 레이더 신호 검출 방법.The method of claim 1,
Before the step of calculating the first and second maximum similarity estimates, the signal sample values {r1(n), (n=1,2,..,N)}, which are the result of arranging in ascending order, of neighboring signal samples. After calculating the size difference between the absolute values, the array index of the sample value with the small array index among the two sample values with the largest difference is set to n 0 , and
In the step of calculating the first and second maximum similarity estimates, an end point n 0 for a predetermined interval in which signal sample values arranged in ascending order among n=1,2,..,N are considered to maintain noise, And a maximum similarity estimation value for a radar pulse value calculated using signal sample values for a predetermined interval (n 0 +1 ~ N) considered to be the radar pulse.
Figure pat00072
The radar signal detection method, characterized in that calculating the first and second maximum similarity estimates using. 검출장치에서 레이더 신호 검출 방법에 있어서,
무선 RF 신호를 수신하여 복수의 관측창에 대하여 소정의 주기로 각각의 시간(n)에 신호 샘플링을 수행하여 신호 샘플값들 {r(n), (n=1,2,..,N)}을 추출하는 단계;
신호 샘플값들의 제곱의 평균값과 연관된 제1 최대 유사도 추정값
Figure pat00073
, 및 신호 샘플값과 추정된 레이더 펄스값의 차이의 제곱에 대한 평균값과 연관된 제2 최대 유사도 추정값
Figure pat00074
을 계산하는 단계; 및
제1 최대 유사도 추정값
Figure pat00075
및 제2 최대 유사도 추정값
Figure pat00076
을 이용하여, 각각의 관측창에 대한 검정 통계량 L을 계산하고, 상기 복수의 관측창에 대한 각각의 검정 통계량(L1, L 2,..,Ln)을 합산한 통합된 검정 통계량
Figure pat00077
를 기초로 상기 복수의 관측창 내에 레이더 신호가 존재하는 지 여부를 판별하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 신호 검출 방법.In the radar signal detection method in the detection device,
Signal sample values {r(n), (n=1,2,..,N)} by performing signal sampling at each time (n) at a predetermined period for a plurality of observation windows by receiving the wireless RF signal Extracting;
A first maximum similarity estimate associated with the mean of the squares of the signal sample values
Figure pat00073
, And a second maximum similarity estimate associated with the average value of the square of the difference between the signal sample value and the estimated radar pulse value.
Figure pat00074
Calculating; And
First maximum similarity estimate
Figure pat00075
And a second maximum similarity estimate
Figure pat00076
Using, the test statistic L is calculated for each observation window, and the integrated test statistic obtained by summing each test statistic (L 1 , L 2 ,..,L n ) for the plurality of observation windows.
Figure pat00077
Determining whether a radar signal is present in the plurality of observation windows based on
Radar signal detection method comprising a. 제5항에 있어서,
상기 제1 및 제2 최대 유사도 추정값을 계산하는 단계는, 다음의 수학식을 이용하되,
Figure pat00078

Figure pat00079

Figure pat00080

Figure pat00081

여기서, n0와 n1는 각각 잡음 및 레이더 펄스 중 어느 하나씩을 유지한다고 여겨지는 소정의 각 구간의 종료 시점을 나타내고,
Figure pat00082
와
Figure pat00083
는 각각 잡음 및 레이더 펄스 중 어느 하나씩을 유지한다고 여겨지는 소정의 각 구간의 신호 샘플값들을 이용하여 계산된 해당 잡음 및 레이더 펄스의 평균에 대한 최대 유사도 추정값인 것을 특징으로 하는 레이더 신호 검출 방법.The method of claim 5,
The step of calculating the first and second maximum similarity estimation values, but using the following equation,
Figure pat00078

Figure pat00079

Figure pat00080

Figure pat00081

Here, n 0 and n 1 each represent the end point of each predetermined section that is considered to maintain any one of noise and radar pulse,
Figure pat00082
Wow
Figure pat00083
Is a maximum similarity estimation value for an average of the corresponding noise and radar pulses calculated using signal sample values of each predetermined section, which is considered to maintain any one of noise and radar pulses, respectively. 제6항에 있어서,
상기 검정 통계량 L을 계산하는 단계는, 다음의 수학식을 이용하되,
Figure pat00084

상기 통합된 검정 통계량
Figure pat00085
를 검파 임계값과 비교하여 레이더 신호의 존재 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 레이더 신호 검출 방법.The method of claim 6,
The step of calculating the test statistic L is by using the following equation,
Figure pat00084

The combined test statistic
Figure pat00085
A radar signal detection method, characterized in that the presence or absence of the radar signal is determined by comparing the detection threshold value. 제5항에 있어서,
상기 복수의 관측창에 대한 각각의 검정 통계량(L1, L 2,..,Ln) 중 미리 정한 수 k 이상 검파 임계값 보다 큰지 여부로 레이더 신호의 존재 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 레이더 신호 검출 방법.The method of claim 5,
Radar signal detection, characterized in that the presence or absence of a radar signal is determined by whether or not a predetermined number of k or more among the test statistics (L1, L 2, .., Ln) for the plurality of observation windows is greater than a detection threshold. Way. 제5항에 있어서,
상기 제1 및 제2 최대 유사도 추정값을 계산하는 단계는, 다음의 수학식을 이용하되,
Figure pat00086

Figure pat00087

Figure pat00088

여기서, n0는 n=1,2,..,N 중 오름차순으로 배열된 신호 샘플값들 {r1(n), (n=1,2,..,N)}이 잡음을 유지한다고 여겨지는 소정의 구간에 대한 종료 시점이며,
Figure pat00089
는 레이더 펄스가 존재한다고 여겨지는 소정의 구간(n0+1 ~ N)에 대한 신호 샘플값들을 이용하여 계산된 레이더 펄스값에 대한 최대 유사도 추정값인 것을 특징으로 하는 레이더 신호 검출 방법.The method of claim 5,
The step of calculating the first and second maximum similarity estimation values, but using the following equation,
Figure pat00086

Figure pat00087

Figure pat00088

Here, n 0 means that the signal sample values {r1(n), (n=1,2,..,N)} arranged in ascending order among n=1,2,..,N are considered to maintain noise. It is the end point of the predetermined section,
Figure pat00089
Is a maximum similarity estimation value for a radar pulse value calculated using signal sample values for a predetermined interval (n 0 +1 to N) considered to be the radar pulse.
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