무장 전투기와 같은 공격용 항공기는 정밀한 공대공 또는 공대지 공격을 위해 표적의 정확한 위치 정보를 필요로 한다. 본 논문에서는 레이더나 FLIR과 같은 표적추적센서 없이 공대공 유도탄의 seeker head를 조종사의 머리가 가리키는 방향으로 유도하는 장비인 HMD만을 사용하여 공대지 표적의 위치정보를 획득하는 방법을 제시한다. 시뮬레이션 실험을 행한 결과 HMD를 수동 센서로 사용할 경우 다른 표적추적센서와의 연동 없이 HMD 만으로도 높은 정밀도의 표적 위치 정보를 획득할 수 있음을 발견하였다.
공대지 유도폭탄의 투하 가능 영역(LAR)은 플랫폼이 목표하는 지점에 장착물이 성공적으로 명중하기 위해 진입해야 하는 영역을 의미한다. 목표물의 기동 종류에 따라 크게 고정표적, 이동표적으로 나누며, 본 논문에서는 고정표적 및 이동표적에도 적용 가능한 투하 가능 영역의 산출 알고리즘에 대해 연구하였다. 이는 플랫폼과 표적, 대기환경을 매개변수로 하여 입력변수를 변화시키며 다중 시뮬레이션을 수행 후 회귀 및 분류 알고리즘을 이용하여 적절한 투하 가능 영역을 시현하기 위한 함수를 개발하였다. 운용 적합성을 위한 시현 알고리즘을 적용하여 적절한 투하 가능 영역이 도출되며, 결과적으로 이동표적에도 적용할 수 있는 공대지 유도폭탄의 투하 가능 영역 알고리즘의 적용 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 밀리미터파대역의 공대지 레이다에서 이중 편파 채널을 활용한 지상 표적을 식별하기 위한 방법을 제안한다. 먼저 공대지 레이다의 조우 상황에서 Push-Broom 표적 탐지 방법을 설명하고 수신 신호를 모델링한다. 시간 영역 스펙트럼 추정 기법인 RELAX 알고리즘을 이용하여 산란점을 추출하고 표적의 특성 벡터를 생성하였다. 그리고 이를 기반으로 각각의 4표적에 대한 DB를 구성하였다. 제안하는 방법으로 표적 식별 시뮬레이션을 수행한 결과 이중 편파 채널의 데이터를 이용하면 단일 채널에 비해서 표적 식별률이 최대 15% 이상 높아지는 것을 확인할 수 있었다.
투하 가능 영역(LAR)는 공대지 유도 폭탄을 장착한 항공기가 표적을 성공적으로 타격하기 위하여 진입하는 영역을 말한다. LAR는 항공기 투하 조건, 표적 착탄 조건, 대기 환경 조건을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 투하, 착탄, 환경 조건 등의 입력 조건을 변화시켜 많은 시뮬레이션을 통해 데이터베이스를 구축하여 LAR 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘을 시뮬레이션 결과를 통해 시험하였고, 공대지 유도폭탄의 LAR 도출에 적용 가능함을 확인하였다.
능동위상배열레이다(AESA radar; active electronically scanned array radar)는 전자적으로 빔을 조향함으로써 빔조향 시간이 비약적으로 빨라져 기존의 기계식 빔조향 레이다에 비해 높은 추적 정확도를 갖는 다표적 처리 능력이 크게 증대되었다. 본 논문은 AESA 레이다의 다표적 상황에서 추적 표적을 효율적으로 관리하는 방안에 관한 것으로, 표적의 우선순위에 따라 표적을 전시(display)표적과 비전시 표적으로 나누고, 전시 표적은 보장하는 추적 정확도의 수준에 따라 최고우선순위, 고우선순위, 상황인식 표적으로 나눈다. 또한 표적의 우선순위를 판단할 수 있는 규칙을 제안하고, 동시운용모드를 포함한 공대공 모드 임무간 추적 표적 관리에 대해 제안하였다. 제안된 방식은 항공기 탑재 AESA 레이다에 적용하여 SIL (system integration lab) 환경에서 검증하였다.
지상의 주력전차를 격추시키기 위한 공대지 유도미사일은 지상을 탐색하여 움직이는 표적을 탐지한 다음 위치를 추정하여 표적을 향해 나아가야 한다. 본 논문에서는 미사일이 향하는 전방의 지상을 좁은 빔 폭을 가진 빔을 기계적으로 좌우로 조향함으로써 일정한 지상구간을 탐색하며 Frequency Modulated Continuous Wave(FMCW)를 활용하여 이동하는 표적을 탐지하고 합성개구레이다(synthetic aperture radar: SAR)를 통해 위치를 추정한다. 또한 최대우도추정(maximum likelihood estimation: MLE) 기법을 통해 이동표적의 상대속도를 추정하여 레이다와 가까워지는 혹은 멀어지는 정도를 알 수 있으며 상대속도가 고려된 위상기록(phase history)을 통해 보정된 정합필터로 레이다 이미지(image)를 형성한다.
투하 가능 영역(LAR)은 표적에 성공적으로 명중하기 위한 영역을 의미하여, 항공기에서 실시간으로 계산되어 조종사가 인지할 수 있도록 시현해 주어야한다. LAR는 폭탄의 투하 조건, 표적의 탄착조건, 비행 시의 대기조건에 따라 변경된다. 본 논문에서는 인공신경망을 이용한 LAR 모델의 계산방법을 제시하였다. 기존의 LAR 모델에서 각 조건들을 변화하여 학습데이터를 생성하였으며, 인공신경망 학습을 통해 LAR 모델을 도출하였다. 기존 LAR 모델의 결과 데이터와 새로운 LAR 모델의 결과 데이터의 차이를 비교하여 모델의 정확도를 확인하였고, 계산시간을 비교하여 새로운 LAR 모델의 항공기에서 실시간 계산 가능성을 확인하였다.
항공기 레이더는 하방 또는 사방의 공대공 표적을 탐지/추적하기 위하여 보통 MPRF 파형을 사용한다. 항공기용 레이더가 MPRF 파형을 운용하기 위하여, 거리/속도에서 존재하는 모호성을 해결하면서 클러터를 회피하여 하방 공대공 표적을 탐지할 수 있는 최적의 PRF들을 선택하여 운용할 수 있어야 한다. 이 논문은 실시간 환경변화 상황에서 표적을 탐지/추적하기 위한 최적의 PRF들을 실시간으로 찾는 방법을 제시한다.
일반적인 시간 영역에서의 레이더 신호들은 표적의 관측각에 민감하게 변화한다. 이로 인하여 각도가 넓어짐에 따라서 표적 구분의 정확도가 상당히 감소하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 다중각도 정보를 이용하여 표적 구분 성능을 향상시키기 위한 방법을 제시한다. 먼저, 대표적인 시간영역 레이더신호인 1차원 range profile로부터 central moments와 PCA를 결합하여 특성백터를 추출한다. 추출된 특성백터에 다중 각도 정보를 사용하는 구분기를 적용시켜 넓은 관측각에서 표적 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 다중 각도정보를 이용하는 기법에는 독립방식과 종속방식이 있으며, 본 논문에서는 두 기법의 성능을 비교한다. 성능 비교 실험에는 포항공대 단축거리 무반향실에서 측정된 여섯 개의 항공기 모델에 대한 레이더가 단면적 데이터가 이용된다.
항공기 탑재 레이다는 전술 목적에 따라 다양한 운용 모드를 가지며, 각 모드별 운용 목적에 맞게 탐색 영역을 설정할 수 있도록 설계된다. 일반적인 AESA 레이다는 조종사가 탐색 영역을 지정하면 지정된 영역내 표적을 탐지하기 위해 사전 정의된 탐색빔 그리드에 따라 차례로 탐색빔을 방사하여 표적을 탐지하게 된다. 이때 자항공기의 자세가 변하더라도 사전에 조종사가 탐지하고자 하는 영역을 안정적으로 탐색할 수 있어야 한다. 본 논문은 항공기 탑재 레이다의 공대공 운용 모드에서 탐색 패턴 안정화를 통해 자항공기의 Roll과 Pitch 기동시에도 표적을 안정적으로 탐지할 수 있는 방안에 관한 것으로, 시스템 통합 시험 (SIL; system integration laboratory) 환경에서 자항공기의 기동과 표적을 모의하여 그 성능을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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