• 전자공학회논문지
• /
• 제53권7호
• /
• pp.85-91
• /
• 2016

레이더 시스템은 방사 신호의 탐지를 회피하기 위해 펄스 반복주기(PRI, Pulse Repetition Interval)와 PRI 패턴을 변조하고 있으며, 반대로 레이더 신호 탐지 시스템은 다양한 노력을 기울여 PRI와 PRI 패턴을 감지하려고 한다. 일반적으로 레이더 신호의 PRI 패턴을 검출하기 위해 펄스열의 도착시각에 대한 히스토그램 또는 자기 상관관계 기법으로 펄스 변조를 검출하고 있다. 본 논문에서는 유한 상태 머신 개념을 도입하여 펄스 반복주기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 PRI 순서와 PRI 패턴을 찾을 수 있는 특징이 있다.

• 한국음향학회지
• /
• 제37권3호
• /
• pp.139-146
• /
• 2018

단상태 소나는 음원의 송신시간과 반사파의 수신시간 정보를 이용하여 표적의 위치를 산출한다. 그러나 음원의 송신시간 정보를 수신센서와 공유하지 않는 비동기 양상태 소나 시스템에서는 표적의 위치를 산출하기 위해 수신센서에서 음원의 직접파(direct blast)를 탐지해야한다. 본 논문에서는 직접파에 대한 PRI(Pulse Repetition Interval)와 적응적인 임계치 추정을 통해 직접파 탐지를 수행하는 기법을 제안한다. 모의 신호 및 해상 실험 데이터를 이용하여 제안하는 기법의 성능을 분석하였고 그 결과 강한 배경소음 및 직접파와 유사한 다수의 표적 반사파가 존재하는 환경에서도 강인한 직접파 탐지 성능을 보여주었다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제54권4호
• /
• pp.75-80
• /
• 2017

전자전지원 시스템(Electronic Warfare Support System)은 레이더 신호의 식별을 위해 수집한 신호의 주파수, 펄스폭, 펄스반복주기(PRI, Pulse Repetition Interval)등의 정보를 분석한 후 기존의 알려진 레이더 정보와 비교한다. 기존의 연구는 두 가지 단점이 있다. 첫 번째 단점은 기존의 알려진 레이더 정보를 마지막 비교단계에서만 비교한다는 점이다. 두 번째 단점은 PRI를 계산하기 위해 많은 연산이 필요하다는 점이다. 본 논문에서는 사전에 알려진 레이더 정보를 초기단계에서 활용하여 PRI를 계산하지 않고 수집된 신호에 미리 알고 있는 레이더 신호의 존재 여부를 식별하는 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
• /
• pp.775-778
• /
• 2016

본 논문에서는 전자전 신호 환경에서 ES(Electronic Support) 시스템의 레이더 신호의 PRI 변조 형태를 자동으로 인식하는 새로운 방법을 제안한다. 제안방법은 레이더 펄스 신호의 펄스반복간격인 PRI(Pulse Repetition Interval)값의 패턴을 저장하고 통계적 테이터를 사용하여 먼저 2개의 클래스로 분류한다. 분류된 2개의 클래스를 PRI의 통계적 특성을 이용하여 각각의 PRI 신호를 인식한다. 제안 방법을 고정(constant)PRI, 지터(jitter)PRI, 스태거(stagger)PRI, D&S(dwell&switch)PRI, 슬라이딩(sliding) PRI 등 5종류의 다양한 PRI 신호들에 적용한 결과 정확히 PRI 변조방식을 식별하였다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.171-178
• /
• 2011

본 논문에서는 레이더의 반대응 능력을 개선하기 위한 의사 랜덤 M 시퀀스 코드 기반의 새로운 펄스반복간격 (PRI) 지터 코더를 제안한다. 제안된 256개의 지터 PRI 코드 각각은 256 코드 칩의 유일한 조합으로 이루어져 있어서, 임의의 코드에서 선택된 어떠한 3개의 연속된 코드 칩(4개의 펄스)의 조합이라도 코드들의 모든 코드 칩 시퀀스들 중에서 오직 한 번만 존재한다. 이는 4개의 펄스만 수신하면 전송된 코드 식별은 물론이고 반대응을 위해 요구되는 수신 펄스열(또는 코드 시퀀스)의 정확한 타이밍을 결정할 수 있다는 것을 의미한다. 제안된 아이디어를 실험적으로 입증하기 위해, 상기 지터 PRI 코더를 구현하고 시연한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
• /
• 제8권4호
• /
• pp.159-163
• /
• 2013

본 논문에서는 전자정보시스템을 사용하여 펄스 레이더에서 송신되는 다단 스태거(stagger) PRI(pulse repetition interval) 신호를 정확하게 분석하는 새로운 방법을 제안하였다. 기존의 PRI 신호분석 방법은 레이더 펄스신호 하드웨어 추적기(tracker)를 이용하여 신호도착시간(time of arrival)의 1차 차분을 이용하여 PRI 패턴을 분석하였으나 본 논문에서는 펄스신호들의 도착시간(TOA)의 1차 차분, 2차 차분과 PRI 히스토그램을 이용하여 다단 스태거 PRI 신호를 분석하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구는 펄스 레이더의 다단 스태거 PRI 신호식별에 매우 유용하게 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 융합정보논문지
• /
• 제10권12호
• /
• pp.31-38
• /
• 2020

전자전의 레이더 신호식별은 신호수신기가 생성한 PDW(Pule Description Word)를 분석해서 펄스반복 간격(PRI, Pulse Repetition Interval)을 인식하는 기술이다. 일반적으로 여러 개의 PDW를 수집해 한 번에 처리하는 배치처리 방식으로 PRI를 식별한다. 본 논문에서는 스트리밍 프로세스에 기초한 신호 특성 추출 알고리즘을 제안한다. 이 기술은 신호수신기에서 PDW를 생성할 때마다 PDW 군집이 형성되는지 조사하고, 레이더 펄스의 도착시간 차이(difference of TOA(Time of Arrival)) 히스토그램을 만들고, 집중도를 기반으로 프레임 PRI를 구하고, 스태거 단계 수를 결정한다. 실험에 의하여 군집의 크기가 증가함에 따라 안정된 인식 결과를 도출한다는 것을 입증했다.

• 융합정보논문지
• /
• 제8권5호
• /
• pp.137-143
• /
• 2018

일반적으로 레이더는 신호 탐지를 회피하기 위해 신호를 변조해 송신한다. 전자전에서는 수신된 레이더 펄스를 분석하여 신호를 방사한 레이더의 제원을 식별한다. 본 논문에서는 자기상관계수를 활용하여 레이더 신호 변조 형태를 식별하는 알고리즘을 제안한다. 레이더 신호의 펄스반복주기 특성에 따라 자기상관을 계산할 때 비교 범위를 다르게 적용한다. 고정 펄스반복주기와 스태거 펄스반복주기에 대하여 좁은 오차 범위를 적용하고, 지터 펄스반복주기에는 넓은 오차 범위를 적용하여 자기상관계수를 계산한다. 실험에 의하여 제안하는 알고리즘은 고정 펄스반복주기, 스태거 펄스반복주기, 지터 펄스반복주기를 정확하게 구분함과 동시에 스태거의 레벨도 정확히 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제26권12호
• /
• pp.1100-1107
• /
• 2015

미상의 레이더에서 방사하는 전자파를 수신하여 신호를 처리한 후, 레이더의 변조방식을 식별하는 일은 전자전에서 매우 핵심 과제이다. 본 논문에서는 최근 전자전 보호능력이 우수한 Wobble PRI 방식과 Sinusoidal PRI 변조방식을 자동식별하는 알고리즘을 DTOA(Difference Time Of Arrival)을 적용하여 개발하였다. 안테나로 입력되는 레이더 펄스의 PRI를 산출하고, 산출된 PRI의 각 값으로부터 시간차의 특성을 산출하여 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘을 프로그래밍한 후 각각 40개의 표본 PRI데이터를 입력하여 처리한 결과, 모두 정확히 PRI 변조방식을 식별하였다. 개발된 알고리즘은 향후 ESM장비 또는 ELINT 장비에 적용 가능할 것으로 판단한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
• /
• pp.176-176
• /
• 2000

Generally, discrete-time processing is applied to the uniformly-sampled signals. But, radars emit pulse trains with irregular time instances. In this paper, we formulate the radar pulse train as a stochastic discrete-time dynamic linear model. The estimation task can be done via linear signal processing using Kalman Filter and some considerations. As a result, we can estimate the pulse repetition interval of a pulse train and predict the time instances of the next pulses to be received.