제트엔진변조(Jet Engine Modulation: JEM) 식별기법은 제트엔진의 주기적인 회전에 의해 변조되는 레이더 반사 신호로부터 제트엔진의 종류를 식별하는 기법이다. 본 논문에서는 JEM의 새로운 접근법으로서, 제트엔진의 특성을 추출하기 위한 자동화 알고리즘을 제안한다. 먼저 복소 신호의 경험적인 모드 분리법(Complex Empirical Mode Decomposition: CEMD)을 거친 JEM 신호의 자기상관도로부터 제트엔진의 회전 주기를 산출한다. 그 후 DM(Divisor-Multiplier) 규칙 및 'Scoring' 개념을 JEM 스펙트럼 해석에 도입하여 최종적인 날개개수를 추정한다. 시뮬레이션 및 측정 JEM 신호로의 적용 결과를 통해 제안된 알고리즘이 정확하고 자동적인 제트엔진 정보 추출에 효과적임을 입증하였다.
2005년에 처음 소개된 HRRP-JEM(High Resolution Range Profile-Jet Engine Modulation) 영상은 항공기 표적에 탑재된 제트 엔진의 장착 위치를 추정함으로써 레이더 표적 인식을 수행한다. 본 논문에서는 복소 신호의 이심률을 기반으로 HRRP-JEM 영상에서 제트 엔진 위치를 추정하기 위한 새로운 접근법을 제시한다. 복소 신호의 이심률은 HRRP-JEM 영상을 구성하는 어떤 거리 성분(range bin)에서의 레이더 수신 신호에 미치는 JEM 성분의 기여도를 효과적으로 산출할 수 있다. 따라서 JEM 성분의 기여도가 가장 큰 거리 성분이 제트 엔진의 위치에 해당하며, 이를 짚어냄으로써 보다 정량적이고 신뢰성 있는 제트 엔진 위치 추정이 가능할 것으로 기대된다. 사실적인 항공기 모델의 시뮬레이션 결과를 통해 본 논문에서 제안한 개념의 유효성을 입증하였다.
본 논문은 항공기의 JEM(Jet Engine Modulation) 신호를 분석하여 표적을 식별하는 방법에 관한 것이다. 제트 엔진의 각 단의 날개 수 정보로부터 계산된 하모닉 주파수 마스크를 이용하여 스펙트럼을 분석함으로써 엔진 기종을 식별하는 방법을 제안한다. 기존의 방법처럼 각 단의 쵸핑(chopping) 주파수를 찾기 위한 복잡한 논리적 알고리즘이나 스펙트럼 비교 방법처럼 미리 모사된 엔진 스펙트럼 DB(Database)를 필요로 하지 않으며, 엔진 DB의 날개 수 정보를 이용하여 추출한 하모닉 성분을 비교함으로써 식별이 가능하다는 장점을 가진다. 또한, 정밀 축회전속도(spool rate)를 찾는 방법을 제시함으로써 날개 수 추정이나 하모닉 주파수의 위치 계산에서 오류를 줄일 수가 있다.
제트엔진 변조(Jet Engine Modulation: JEM)는 회전하는 제트엔진 터빈으로부터의 전자기 산란에 따른 레이더 신호의 주파수 변조 현상이다. JEM은 표적의 고유한 정보를 제공하여 대표적인 레이더 표적 인식 수단으로 활용되나, JEM 성분이 미약하게 존재하는 레이더 관측 범위에서는 JEM에 의한 레이더 표적 인식 성능이 저하될 수 있다. 이에 본 논문에서는 복소 신호의 경험적인 모드분리법(Complex Empirical Mode Decomposition: CEMD)를 이용하여 레이더 신호를 여러 기본성분인 고유 모드 함수(Intrinsic Mode Function: IMF)로 분리하고, 신호의 이심률을 기반으로 이들 IMF를 조합하는 근거를 제공하여 JEM 성분을 추출하는 기법을 제시한다. 다양한 신호에 대한 적용 결과를 통하여 제안된 기법이 JEM의 명확성을 개선하는 한편, JEM 해석의 유효 관측 범위를 확장시킬 수 있음을 입증하였다.
제트 엔진 변조(jet engine modulation: JEM) 신호는 제트 엔진 고유 정보인 날개 수를 제공하기 때문에 HRRP(High-Range Resolution Profile), ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)와 함께 표적 인식 분야에서 널리 이용된다. 제트 엔진의 날개 수를 얻기 위해서는 날개 수에 비례하는 chopping 주파수를 추출하는 것이 중요하다. 기존의 chopping 주파수 추출 방법은 초기 문턱값(threshold)를 정의하고, 이를 줄여가며, chopping peak를 탐지하는 방법을 사용한다. 하지만 이러한 탐지 방법은 반복적 찾음에 따라 신호에 따라 시간이 많이 소요되는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 MUSIC(MUltiple SIgnal Classification) 알고리즘을 이용하여 chopping 주파수를 추출하는 것을 제안한다. 주어진 JEM 신호에 MUSIC 알고리즘을 적용하여 chopping 주파수를 찾아 날개 수 후보군을 정하고, 후보군들의 점수를 위한 다른 chopping 주파수 추출에도 MUSIC 알고리즘을 적용하도록 한다. 반복적으로 찾는 기존의 탐지 알고리즘과 달리, 한번에 찾아내기 때문에 정확한 chopping 주파수를 찾을 뿐만 아니라, 계산 시간도 줄일 수 있음을 입증하였다.
제트 엔진 변조(jet engine modulation: JEM) 신호는 제트 엔진 고유의 정보를 제공하기 때문에 표적 인식 분야에서 널리 이용된다. JEM 신호의 고유 정보인 날개 수를 얻기 위해서는 날개의 회전 속도, spool rate를 추출하는 것이 중요하다. 하지만 약한 JEM 신호에서는 회전 속도를 추출하는데 어려움을 겪는다. 이에 본 논문에서는 약한 JEM 신호에서 spool rate를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 우선 JEM 신호에서 spool rate를 추출하기 위해서 JEM 신호 성분의 강약을 구분하는 기준을 정하여 신호를 구분한다. 그 중 약한 신호를 high-pass filtering 기반의 전처리 과정을 거쳐 spool rate 추출에 용의하도록 신호를 변형해준다. Spool rate를 추출할 수 있는 신호를 얻고 난 후, peak detection 과정을 통하여 spool peak를 찾고, spool period/rate를 추출한다. 기존의 CEMD(Complex Empirical Mode Decomposition), WD(Wavelet Decomposition)와 같은 방법보다 간단하기 때문에, 추출을 정확하게 할 뿐만 아니라 시간을 매우 절약할 수 있음을 입증하였다.
본고 및 연구를 통하여 JEM(Jet Engine Modulation)의 특성 및 기본원리를 파악하며, 실제 항공기 중 저속항공기의 RCS 및 JEM을 측정하는 것이 목적이다. 측정시에는 원하지 않는 여러 오차들이 발생하게 되는데 여러 오차를 제거하기 위해 교정(Calibration)방법을 사용하게 되는데 본고에서는 IACT(Isolated Antenna Calibration Technique)방법을 사용하였다. 측정은 옥외(Outdoor)에서 이루어졌으며 항공기는 공군에서 운용하고 있는 T-103을 표적으로 측정하였다. T-103에 대한 JEM스펙트럼을 추출하며 고정된 표적에 대한 주파수 특성과 도플러에 의한 변화를 판단하는 것이다. 주파수는 일반적인 공대공 항공기에서 운용되는 X밴드를 사용하여 측정하였으며 공대공 항공기에서 저속항공기를 식별하는데 있어 측정을 통하여 분석하였다.
대공 레이다에서 표적의 분류는 대 탄도탄 모드 수행의 가장 중요한 부분 중 하나이다. 대 탄도탄 모드에서는 항공기와 탄도탄을 분류하여 각 표적에 따른 대응 방법을 결정한다. 표적 분류의 속도와 정확도는 적의 공격에 대한 대응 능력과 직접적인 관련이 있으므로, 효율적이고 정확한 표적 분류 알고리즘이 필수적이다. 일반적으로, 레이다는 표적 분류를 위해 JEM(Jet Engine Modulation) 및 HRR(High Range Resolution), ISAR(Inverse Synthetic Array Radar) 영상 등을 사용하는데, 이러한 기법들은 표적 분류를 위한 별도의(광대역 등) 레이다 파형과 DB(Data Base) 및 분류 알고리즘을 요구한다. 본 논문은 별도의 파형 없이 실제 다기능 레이다에서 적용 가능한 표적 분류 기법을 제안한다. 특징 벡터로 추적 시 얻은 표적의 운동학적인 특징(kinematics features)을 이용하여 레이다 하드웨어 및 시간 관점에서 레이다 자원을 아끼고, 구현이 간단하여 빠르고 상대적으로 정확한 퍼지 논리(fuzzy logic)를 분류 알고리즘으로 사용하여 실제 환경에서의 적용성을 높였다. 항공기의 실측 데이터와 탄도탄의 모의 신호를 사용하여 제안한 분류 알고리즘의 성능과 적합성을 증명하였다.
본 논문에서는 항공기 식별을 위해 서로 보완적인 특성을 갖는 HRRP 구분기와 JEM 구분기를 융합하여 식별하는 방법을 제안한다. 다양한 상황에서 단일 구분기보다 향상된 식별성능을 얻기 위하여 식별결과에 대한 구분기의 신뢰도를 가중치로 융합하는 방법을 제안한다. 신뢰도는 구분기의 식별성능으로부터 추정된 사후확률로 정의되며 식별결과에 대한 확신도 및 관측각도에 따라 변하는 특성을 가진다. 시뮬레이션 데이터를 사용한 식별실험을 통해 제안한 융합 방법이 단일 구분기를 효과적으로 융합하여 향상된 식별성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.
It is suggested that a flying-by star in a hot accretion disk may cool the hot accretion disk by the Comptonization of the stellar emission. Such a stellar cooling can be observed in the radio frequency regime since synchrotron luminosity depends strongly on the electron temperature of the accretion flow. If a bright star orbiting around the supermassive black hole cools the hot disk, one should expect a quasi-periodic modulation in radio, or even possible an anti-correlation of luminosities in radio and X-rays. Recently, the unprecedentedly accurate infrared imaging of the Sagittarius A$\ast$ for about ten years enables us to resolve stars around it and thus determine orbital parameters of the currently closest star S2. We explore the possibility of using such kind of observation to distinguish two quite different physical models for the central engine of the Sagittarius A$\ast$, that is, a hot accretion disk model and a jet model. We have attempted to estimate the observables using the observed parameters of the star S2. The relative difference in the electron temperature is a few parts of a thousand at the epoch when the star S2 is near at the pericenter. The relative radio luminosity difference with and without the stellar cooling is also small of order $10^{-4}$, particularly even when the star S2 is near at the pericenter. On the basis of our findings we tentatively conclude that even the currently closest pass of the star S2 is insufficiently close enough to meaningfully constrain the nature of the Sagittarius A$\ast$ and distinguish two competing models. This implies that even though Bower et al. (2002)have found no periodic radio flux variations in their data set from 1981 to 1998, which is naturally expected from the presence of a hot disk, a hot disk model cannot be conclusively ruled out. This is simply because the energy bands they have studied are too high to observe the effect of the star S2 even if it indeed interacts with the hot disk. In other words, even if there is a hot accretion disk the star like S2 has imprints in the frequency range at v $\le$ 100 MHz.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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