다기능 레이다 시스템에서 TaP(Time and Priority) 알고리즘을 이용한 빔 스케줄링 방안 및 Task 설계방법

Beam Scheduling and Task Design Method using TaP Algorithm at Multifunction Radar System

Abstract

과거의 레이다는 임무 특성에 맞게 사격통제레이다, 탐지레이다, 추적레이다, 영상획득 레이다 등으로 구분되어 운영해왔다. 하지만 다기능 레이다는 표적 탐지, 추적, 피아식별, 재머 탐지 및 대응 등 단일 시스템 안에서 다양한 임무를 수행한다. 때문에 한정된 자원으로 다기능 레이다를 운용하기 위한 효율적인 자원관리는 필수적이다. 특히 탐지된 표적의 추적을 위한 표적 위협도와 이를 바탕으로 추적주기를 선정하는 방법은 중요한 이슈다. 위협표적을 집중으로 추적하다보면 다른 영역에서 탐지된 표적을 효율적으로 관리할 수 없고 탐지에 집중을 하면 추적성능이 저하될 수 있다. 때문에 효과적인 스케줄링이 필수적이다. 본 논문에서는 다기능 레이다 스케줄링 방안인 TaP(Time and Priority)알고리즘과 이를 구성하기 위한 소프트웨어적 설계 방법에 대해 제안한다.

In the past, radars have been classified into fire control radars, detection radars, tracking radars, and image acquisition radars according to the characteristics of the mission. However, multi-function radars perform various tasks within a single system, such as target detection, tracking, identification friend or foe, jammer detection and response. Therefore, efficient resource management is essential to operate multi-function radars with limited resources. In particular, the target threat for tracking the detected target and the method of selecting the tracking cycle based on this is an important issue. If focus on tracking a threat target, Radar can't efficiently manage the targets detected in other areas, and if you focus on detection, tracking performance may decrease. Therefore, effective scheduling is essential. In this paper, we propose the TaP (Time and Priority) algorithm, which is a multi-functional radar scheduling scheme, and a software design method to construct it.

Ⅰ. 서론

과거의 기계식 레이다는 360도를 회전하여 전자기파를 송신하고 반사된 신호를 통해 목표물의 위치와 속도를 파악한다. 하지만 수동 위상배열 레이다의 등장으로 고정된 안테나와 전자식 위상 변조를 통해 기계식 레이다보다 빠른 탐지 및 추적이 가능하다^[1]. 더 나아가 능동위상배열 레이다는 전자식 위상변조와 더불어 복수의 빔 운용이 가능하다는 점에서 수동 위상배열 레이다보다 뛰어난 장점을 가지고 있다. 다목적 임무에 맞게 빔 운용이 가능하다는 것이다. 이러한 장점으로 함정, 항공기, 유도탄 탐지/추적, 사격통제 등의 기능을 모두 수행할 수 있는 다기능 레이다(Multi-Function Radar, MFR)가 등장했다. 다기능 레이다의 등장으로 다기능 레이다는 이점이 명확하지만 각 임무마다 사용할 수 있는 자원들이 제한적이다. 가장먼저 들어온 빔 요청을 바로 처리할 경우 Dwell Time에 따른 빔 Aging 현상이 발생할 수 있고, 우선순위를 따져 빔 요청을 처리할 경우 후 순위 빔의 Aging 현상이 발생할 수 있다. 따라서 효율적으로 관리할 수 있는 스케줄링 방안이 필요하다^[2]. 정보처리관점에서 다기능 레이다 스케줄링 방안에 관한 다양한 알고리즘은 활발하게 연구되고 있다^[3]~[7]. 하지만 이를 실제 레이다 시스템에 적용하기 위한 스케줄러 구성과 구현이슈는 다뤄지지 않고 있다. 본 연구에서는 탐지와 추적을 동시에 하는 고정형 다기능 레이다에서 빔의 Dwell Time 과 우선순위를 고려한 빔 스케줄링 방안(TaP)과 이를 동작시키기 위해 모듈화된 스케줄러 Task 구현방안에 대해 설명한다.

Ⅱ. 다기능 레이다 시스템

1. 다기능 레이다의 운용

다기능 레이다는 표적을 탐지하기까지 크게 4가지 절차로 나누어진다. 수신된 빔에서 물체를 탐지하는 탐색 과정 시작으로 표적 탐지 후 확인과 획득과정 거쳐 탐지된 표적이 추적대상인지 아닌지 판단한다. 추적대상이라고 판단될 때 추적과정을 수행한다. 추적과정은 해당 표적이 사라지기 전까지 정보를 지속적으로 얻는 과정이며, 추적과정 중 정밀한 추적이 필요하다고 판단되면 일정한 주기로 정밀추적을 수행한다. 정밀추적대상은 RCS, 속도, 고각, 방위각, 거리 등을 고려해 저 위협, 고 위협 표적으로 나눈다. 탐색, 확인, 획득, 추적과정은 각각 다른 파형과 주기를 가지게 되며 중요도도 다르게 된다. 기존의 탐색 레이다와 추적레이다에서는 해당 레이다의 임무가 명확했지만 다기능 레이다에서는 이 모든 과정을 동시에 처리해야하기 때문에 문제가 발생할 수 있다.

그림 1. 다기능 레이다 운용 개념

Fig. 1. Operating Concept Of MFR

그림 2. 표적 탐지/추적 과정

Fig. 2. Target Detection Process

2. 다기능 레이다의 운용 빔 정의

다기능 레이다의 빔 스케줄링 설계를 위해 시간 자원을 할당해야하는 빔을 정의한다. 운용해야 하는 빔은 총 7개로 탐색, 확인, 획득, 정밀추적(저 위협, 고 위협), Jammer, Tx Calibration, Rx Calibration 빔 이다. Tx/Rx Calibration 빔은 실제로 방사되는 빔은 아니지만 레이다 보정과 운영에 꼭 필요한 것으로 일정 주기를 갖는다. 각 빔은 중요도에 따라 우선순위가 부여되며 이를 표 1로 나타냈다.

표 1. 빔 종류와 우선순위

Table. 1. Beam Category and Priority

각 빔은 공통적인 빔 파라미터를 가지고 있으며 이를 통해 먼저 처리해야 할지 미뤄야할지를 결정할 수 있다. 공통 빔 파라미터는 표 2와 같다.

표 2. 빔 파라미터

Table. 2. Beam Parameter

3. 다기능 레이다 빔 스케줄링

본 연구를 위해 모델링 된 레이다는 고정형 레이다로 회전형과 달리 탐지할 수 있는 영역이 정해져있다. 이 탐지영역을 레이다 송신 빔 폭을 고려해 n개의 빔 그리드로 나누고 번호를 부여한다. 첫 빔 그리드에 탐색 빔을 송신하는 것으로 스케줄링은 시작된다. 이후 빔 그리드 카운트를 증가시켜 탐색 빔을 송신한다. 탐색 빔 요청뿐만 아니라 다양한 빔 요청 명령을 관리하는 모듈은 버퍼 형태로 빔 요청을 관리하며 빔 스케줄링의 결과를 버퍼의 최상단에 저장한다. 최상단에 저장되어있는 빔은 가장 빨리 나가야할 빔을 나타낸다.

4. 빔 스케줄링 문제

탐색 빔 송신 이후 복수의 빔 그리드에서 표적이 탐지되어 확인, 획득 및 추적 빔을 처리해야 할 때 기존의 다른 빔 요청들이 대기하고 있어 실시간으로 처리되지 못할 수 있다. 그림 3은 현재 시점을 기준으로 총 7개의 빔 요청을 수신 받았을 때 각각 다른 종류와 처리시간을 가진 빔이 요청된 상황을 나타냈다. 그림 3의 사황에서 빔 방사 요청 시간을 기준으로 스케줄링을 하면 가장 높은 우선순위를 갖는 추적 빔이 지연된다. 탐색 빔의 Delay Time이 작아지지만 추적 빔의 Delay Time이 증가하게 되는 것이다. 그리고 우선순위 기반으로 스케줄링을 하게 되면 탐색 빔이 지연돼 탐색성능이 떨어질 수 있다. 이 상황에는 추적 빔의 Delay Time이 감소하는 반면 탐색 빔의 Delay Time이 증가한다. 각각의 상황을 그림 4와 그림 5로 나타냈다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시간과 우선순위를 고려 TaP(Time and Priority) 알고리즘을 제안한다.

그림 3. 빔 스케줄링 문제

Fig. 3. Beam Scheduling Problem

그림 4. 빔 송신 요청시간 기준 스케줄링 결과

Fig. 4. Beam Transmit Time Based Scheduling Result

그림 5. 빔 우선순위 기준 스케줄링 결과

Fig. 5. Beam Priority Based Scheduling Result

Ⅲ. 제안 스케줄링 알고리즘

1. TaP(Time and Priority) 알고리즘

TaP 알고리즘은 수신된 빔 요청을 빔 송신 요청 시간이 빠른 순으로 정렬한 뒤 우선순위를 기반으로 스케줄링을 진행한다. TaP 알고리즘을 모델링하기 위한 파라미터를 표 3으로 나타냈다.

표 3. 빔 스케줄링 파라미터

Table 3. Beam Scheduling Parameter

TaP 알고리즘은 수신된 빔 요청을 빔 송신 요청 시간기준으로 오름차순 정렬한 뒤 BeamList[TC]에 저장을 끝낸 후 우선순위를 기반으로 스케줄링을 진행한다. 우선순위 기반 스케줄링은 N 우선순위 이상의 빔 요청만 수행하고 N+1 우선순위부터는 스케줄링 하지 않는다. 또한 빔 송신 요청시간이 오름차순으로 정렬된 빔 요청 중 StdP가 P_i보다 높을 경우 스케줄링 하지 않는다. 하지만 StdP가 P_i보다 낮을 때 StdT와 ReqT_i 비교해 StdT가 크면 BeamList[i]의 빔과 BeamList[1]을 Swap 한다. 만약 StdP 와 P_i이 같을 경우 ReqT_i와 StdReqT를 비교해 StdReqT가 크면 BeamList[i]의 빔과 BeamList[1]을 Swap 한다. 이 과정을 TC만큼 반복하면 스케줄링을 종료한다.

그림 6은 TaP 알고리즘을 순서도로 나타낸 것이다. 그림 7은 이전 장에서 제시한 그림 3문제를 빔 송신 요청 시간 기준으로 오름차순 정렬한 것이고 그림 8은 TaP 알고리즘을 이용한 스케줄링 결과다.

그림 6. TaP 알고리즘 순서도

Fig. 6. TaP Algorithm Flow Chart

그림 7. 빔 송신 요청 시간 기준정렬

Fig. 7. Beam Transmit Time Based Sorting Result

그림 8. TaP 스케줄링 결과

Fig. 8. TaP Scheduling Result

2. 레이다 빔 스케줄링 알고리즘 동작을 위한 Data 흐름과 SW 구성

레이다 빔 스케줄링과 제안 알고리즘을 수행하기 위한 레이다 모듈 구성과 Data 흐름은 그림 9과 같다. 빔 송수신을 담당하는 안테나, 수신된 빔을 분석해 Hit를 생성하는 신호처리기 그리고 신호처리기에서 탐지된 Hit를 수신 후 연관과 예측을 통해 Track 결과를 생성하고 이름 바탕으로 추적 빔을 생성하는 Tracker가 있다. 마지막으로 안테나와 직접적으로 통신하여 빔 스케줄링과 스케줄링 된 빔 명령 송신을 담당하는 통제기로 구성된다. 제안 알고리즘은 통제기에서 동작하며 이를 위한 스케줄링 Task가 필요하다.

그림 9. 레이다 Data 처리과정

Fig. 9. Radar Data Flow

3. 빔 스케줄링 Task 설계

다기능 레이다의 통제기는 표 1에 정의한 빔들을 처리하고 관리하기 위해 각각의 Task를 생성한다. 통제기에는 탐색 빔 요청을 생성하기 위한 탐색 Task, 재머 탐지 빔 요청을 생성하기 위한 재머 Task, Tx/Rx Cal 빔 요청을 생성하기 위한 Tx/Rx Task가 존재한다. 또한 각 Task에서 생성된 빔 요청과 Tracker에서 생성된 획득, 확인, 추적(저 위협, 고 위협) 빔 요청을 저장하고 관리하는 Set Dwell Task가 존재한다. Set Dwell Task는 TaP 알고리즘에서 빔 송신 요청 시간을 기준으로 1차 정렬을 하는 역할을 한다. 그리고 저장된 빔 리스트에 TaP 알고리즘을 동작해 가장 먼저 선택돼야 할 빔 요청을 정하는 Dwell Picker Task가 있다. 마지막으로 선택된 빔을 안테나로 송신하기 위한 Dwell Send Task가 존재한다. 이들 Task가 빔 스케줄러가 된다.

표 4. 빔 스케줄링 Task

Table 4. Beam Scheduling Task

Dwell Picker에서 처리해야 할 빔이 선택되면 해당 빔 Task Manager에게 다음 빔 요청 명령을 생성해 줄 것을 알린다. 예를 들어 Dwell Pick에서 TaP 알고리즘을 수행해 최상위 우선순위 빔이 탐색 빔이 선정되었다면 Search_Manager Task에게 다음 탐색 빔 명령을 만들 것을 알린다. 이 과정을 그림 10으로 나타낸다.

그림 10. 빔 스케줄러 구성도

Fig. 10. Beam Scheduler

빔 생성 Task를 각 역할에 맞게 분할하게 되면 다른 기능의 빔 운용 시 빔 파라미터만 변경해서 재사용이 가능하다. 또한 짧게는 ns(Nano Second), 길게는 ms(Milli Second)단위의 빔 명령을 하나의 Task에서 처리하는 것보다 빔 저장/선택/전송 Task 분할해 처리하는 것이 효율적이다.

Ⅳ. 스케줄링 시뮬레이션

1. 시뮬레이션 구성

알고리즘 성능을 검증하기 위한 시뮬레이션 방법으로 다수의 모의표적을 탐지 및 추적을 진행한다. 시뮬레이션은 Visual Studio 2015를 이용해 구현했으며 구성은 그림 11 과 같다. 모의 표적 궤적을 생성하는 모의 표적 생성 모듈은 통제기의 빔 명령을 수신받아 InBeam 처리된 Plot 결과를 Tracker에게 전송한다. Traker는 Plot 정보를 송신받아 예측 및 연관 작업을 수행하며 이 결과를 바탕으로 통제기에게 추적 빔을 요청한다. 통제기는 요청된 빔을 스케줄링해서 빔 명령을 생성한다. 빔 스케줄링의 시뮬레이션의 데이터 송수신 방법은 TCP/IP를 사용한다.

그림 11. 빔 스케줄링 시뮬레이션

Fig. 11. Beam Scheduling Simulation

2. 모의표적

그림 12. 모의 표적 궤적

Fig. 12. Line of Test Target

시뮬레이션을 위한 모의표적은 고 위협표적 3대, 일반 표적 3대, 저 위협표적 3대로 총 10대를 생성한다. 자세한 표적 정보는 표 5와 같다. 모의 표적 생성 모듈은 표적 정보를 입력받아 Timestamp별 Trajectory를 생성한다. 통제기는 1번 빔 그리드부터 순차적으로 탐색 빔을 생성하며 탐색을 시작한다.

표 5. 시뮬레이션 타겟 정보

Table 5. Simulation Target

3. 시뮬레이션 방법

시뮬레이션을 위해 고 위협표적 추적 주기를 선정하고 이를 표 6로 나타냈다. 제안된 알고리즘 성능을 측정하기 위해 빔 송신시간 우선 스케줄링과 TaP 스케줄링의 고 위협 표적 3대의 평균 추적 결과와 추적 지연시간, 프레임 타임을 비교한다. 프레임 타임은 레이다가 정해진 탐지범위를 모두 탐색하는 시간이다. 탐색 빔 결과로 나온 일반 표적의 추적과 연관되어 있으며 탐지 성능과 밀접한 관련이 있다. 프레임 타임이 증가하면 레이다 성능이 낮아지는 것을 의미한다.

표 6. 정밀 추적 주기

Table 6. Precision Tracking Period

4. 시뮬레이션 결과

그림 13에서 15는 고 위협 표적에 대한 빔 송신 요청 시간 기준 스케줄링과 제안 스케줄링의 추적결과를 비교한 것이다. 제안 스케줄링은 3대 모두 0.4초 이내로 추적되었지만 빔 송신시간 우선 스케줄링은 모두 0.4초를 벗어났다. 그림 16은 고 위협 표적 추적 빔 방사 지연시간을 나타낸 것이다. 빔 송신 요청시간 기준 스케줄링에서는 추적 빔 방사 지연시간이 평균 212.69us 증가한 반면에 제안된 스케줄링 방법은 평균 –186.52us로 감소된 것으로 확인되었다.

그림 13. 고 위협 표적 1 추적 결과

Fig. 13. High Priority Track 1 Result

그림 14. 고 위협 표적 2 추적 결과

Fig. 14. High Priority Track 2 Result

그림 15. 고 위협 표적 3 추적 결과

Fig. 15. High Priority Track 3 Result

그림 16. 추적 빔 방사 지연시간

Fig. 16. Tracking Delay Time

그림 17은 3대의 일반 표적 탐색결과인 프레임 타임을 나타낸 것이다. 빔 송신 요청시간 기준 스케줄링의 평균 프레임 타임은 6.82초였으며 TaP 스케줄링의 평균 프레임 타임은 6.83초로 나타났다.

그림 17. 스캔별 평균 프레임 타임

Fig. 17. Average Frame Time

Ⅳ. 결론

제안된 스케줄링은 기존 방법의 스케줄링과 프레임 타임은 비슷하게 유지하면서 지연시간을 줄이고 표적을 더욱 효과적으로 추적하는 것으로 확인되었다. 또한 모듈화된 Task구조로 제안 알고리즘뿐만 아니라 다른 알고리즘의 이식성을 높일 수 있는 편리한 시스템 구성을 제안하였다. 본 연구는 표적을 항적기에 제한하고 진행되었다. 추후에는 미사일, 함정등 다양한 기동 특성을 가진 표적으로 대상을 넓혀 표적 분류에 따른 적응형 스케줄링 방안을 연구할 계획이다.