Maritime Target Image Generation and Detection in a Sea Clutter Environment at High Grazing Angle

높은 지표각에서 해상 클러터 환경을 고려한 해상 표적 영상 생성 및 탐지

Abstract

When a free-falling ballistic missile intercepts a maritime target in a sea clutter environment at high grazing angle, detection performance of the ballistic missile's seeker can be rapidly degraded by the effect of sea clutter. To solve this problem, it is necessary to verify the performance of maritime target detection via simulations based on various scenarios. We accomplish this by applying a two-dimensional cell -averaging constant false alarm rate detector to a two-dimensional radar image, which is generated by merging a sea clutter signal at high grazing angle with a maritime target signal corresponding to the signal-to-clutter ratio. Simulation results using a computer-aided design model and commercial numerical electromagnetic solver in various scenarios show that the performance of maritime target detection significantly depends on the grazing and azimuth angles.

탄도 미사일은 상공에서 자유 낙하하며 표적을 요격하기 때문에 탄도 미사일에 부착되는 탐색기는 높은 지표각에서 해상 클러터 영향을 받게 되며, 그 결과 탐색기의 탐지 성능이 급격히 낮아지게 된다. 이를 해결하기 위해서는 다양한 시나리오 기반의 시뮬레이션들을 통한 해상 표적 탐지 성능 분석이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실제와 유사한 높은 지표각의 해상 클러터 수신 신호를 모델링한 후, 이를 신호 대 클러터 비에 따라 해상 표적 수신 신호와 합성하여 2차원 레이다 영상을 생성한다. 이후, 레이다 영상에 2차원 CA-CFAR 탐지기를 적용하여 다양한 시나리오에서 해상표적 탐지 성능을 분석하였다. CAD 모델과 전자기 수치해석 도구를 사용한 시뮬레이션 결과, 지표각과 방위각에 따라 해상 표적의 탐지 여부가 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.

그림 1. 해상 클러터 모델링을 위한 구성 요소 Fig. 1. Sea clutter components.

그림 2. 형상 파라미터에 따른 KK 분포의 변화 Fig. 2. Variation of KK distribution according to shape parameter.

그림 3. 스케일 파라미터에 따른 KK 분포의 변화 Fig. 3. Variation of KK distribution according to scale parameter.

그림 4. K분포의 세기 비율에 따른 KK 분포의 변화 Fig. 4. Variation of KK distribution according to mean intensity ratio.

그림 5. 거리 축에 따른 해상 클러터 신호 Fig. 5. Sea clutter signal along range axis.

그림 6. 해상 클러터의 레이다 영상 Fig. 6. Radar image of sea clutter.

그림 7. 표적 레이다 영상 형성을 위한 기하학적 개념도 Fig. 7. Geometric concept for target radar imaging.

그림 8. 원 데이터에서 주파수 축으로 1D IFFT한 신호 Fig. 8. 1D IFFT signal from the raw data on the frequency axis.

그림 9. 클러터 영향이 배제된 표적 레이다 영상 Fig. 9. Target radar image without clutter.

그림 10. 클러터 영향이 고려된 표적 레이다 영상 Fig. 10. Target radar image with clutter.

그림 11. 2D CA-CFAR 구조 Fig. 11. Framework of 2D CA-CFAR.

그림 12. 해상 표적의 CAD 모델 Fig. 12. CAD model of maritime target.

그림 13. 지표각 30°; SCR=29.46 dB, 지표각 60°의 레이다 영상; SCR=12.09 dB Fig. 13. Radar images at grazing angle 30°, 60° for sea state 3.

그림 14. 지표각 30°, 지표각 60°의 2D CA-CFAR 적용 결과 Fig. 14. Example of maritime target detection using 2D CACFAR at grazing angle 30°, 60° for sea state 3.

그림 15. 해상 상태에 따른 클러터의 RCS 변화 Fig. 15. RCS variation of sea clutter for sea states.

그림 16. 관측 각도별 표적 RCS 값 Fig. 16. RCS vs. observation angles.

그림 17. 해상 상태에 따른 SCR Fig. 17. SCR vs. sea states.

그림 18. 지표각 60°, 방위각 45°에서 클러터가 고려된 레이다 영상 및 2D CA-CFAR 적용 결과 Fig. 18. Example of radar image without 2D CA-CFAR and with that at grazing angle 60° and azimuth 45°.

표 1. 해상 상태에 의한 파도 높이 및 풍속 Table 1. Wave height and wind speed by sea state.

표 2. 시뮬레이션 변수들 Table 2. Simulation parameters.

표 3. 해상 표적 탐지 여부 Table 3. Example of maritime target detection.