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육지 및 섬 표적 제거 기법으로 해안선 지도 정보를 이용하는 방법의 흐름도는 그림 1과 같다.

Fig. 1. 
Land and island target rejection method using coastline map

레이다 시스템은 시스템에 탑재된 해안선 지도를 이용하여 해안선 지도 정보를 생성한 후 탐지된 표적이 육지 및 섬 표적인지 확인 후 육지 및 섬 표적이면 해당 표적을 삭제하고, 해상 표적이면 표적 정보를 추출한다. 이러한 기존의 기법은 해안선 지도 정보와 같은 레이다 자체 정보가 아닌 외부 정보가 필요하다는 단점이 있으며, 운용자가 임무 수행 전 임무 지역에 해당하는 해안선 지도 정보를 준비하여 임무 전 해안선 지도 정보를 시스템에 장입해야 하는 단점이 있다. 그리고, 보통 해안선 지도 정보는 데이터 양이 크기 때문에, 시스템에 이 정보를 저장할 수 있는 별도의 저장공간 확보가 필요하다는 단점도 있다.

제안하는 기법은 위에서 제기된 기존의 기법에 따른 문제점을 해소하기 위해 제안된 것으로서, 해안선 지도 정보와 같은 외부 정보의 의존성 없이 신호처리 장치 독립적으로 탐지된 표적이 해상 표적인지 육지 또는 섬 표적인지 확인하는 방법을 제안하며, 제안하는 기법은 항공기탑재 해상 감시 레이다에 사용되어 외부 정보에 의존하지 않고 해상 표적과 육지 및 섬 표적을 구별하여 해상 표적에 대해서만 표적 정보를 추출할 수 있어 해상 상황 인식에 도움을 줄 수 있다. 제안하는 기법의 흐름도는 그림 2와 같다.

Fig. 2. 
Proposed land and island target rejection method using signal characteristics

각 단계를 설명하면 다음과 같다. 먼저 탐지된 표적의 RCS 추정치 σ^를 다음 식 (1)과 같이 계산한다.

여기서 R 은 탐지 거리이며, L_sys는 시스템 손실, L_atmos는 대기 전파 손실, k는 볼츠만 상수, T는 절대 온도, F_N는 잡음 지수(Noise figure), P_t는 송신 전력, G_t는 안테나 송신 이득, G_r는 안테나 수신 이득, λ는 파장, T_pw는 송신 펄스폭, γ_PLMR는 표적의 PLMR로 식 (2)와 같이 정의한다.

여기서 γ_t 는 표적의 전력이며, γ_L 는 표적의 좌측 기준셀의 평균 전력이며, γ_R 는 표적의 우측 기준셀의 평균 전력이다. 표적의 PLMR을 계산하는 방법은 그림 3에 나타내었다.

Fig. 3. 
Calculating the PLMR of the target

시스템 구성도 및 식 (1)에서 사용된 변수 흐름도를 그림 4에 나타내었다. 안테나 장치로부터 안테나 관련 변수 G_t, G_r을 받고, 송신/수신 장치로부터 송신/수신 관련 변수 P_t, T_pw를 받으며, 시스템에서 시스템 관련 변수 L_sys, L_atmos, γ, k, T, F_N 을 받는다. 신호처리 장치에서는 R , γ_PLMR 을 계산한다.

Fig. 4. 
System configuration and variable flow diagram

식 (1)을 이용하여 계산된 표적의 RCS 추정값을 이용하여 다음 식 (3)과 같이 육지 및 섬 표적을 판별한다.

여기서 상수 σ_LAND 는 조절 가능한 값이며, 경험적으로 얻은 육지 및 섬의 RCS 값을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 상수 σ_LAND 의 값으로 900m²을 사용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 식 (3)을 만족하면 해당 표적은 육지 및 섬 표적으로 판단하여 제거한다. 식 (3)을 만족하지 않으면, 아래의 식 (4), 식 (5), 식 (6)을 이용하여 차례로 육지 및 섬 표적을 판별한다. 식 (4)부터 식 (6)에 대해서는 수식 (4), 식 (5), 식 (6) 순서로 중요도 우선순위가 있으며, 식 (4)와 식 (5) 만으로도 육지 및 섬 표적 판별이 가능하나 정확도가 떨어질 수 있기 때문에 식 (6)을 추가하였다.

식 (4)는 다음과 같다.

여기서 N_m은 해당 표적이 생성될 때 주변의 연속된 CFAR(Constant False Alarm Rate)[1] 탐지 결과들을 군집(Clustering)했을 때 군집된 표적 개수이며, 신호처리 장치에서 계산한다. 그림을 이용해서 구체적으로 설명하면 다음과 같다. 그림 5에서와 같이 거리-전력 신호에서 CFAR 탐지를 매 샘플마다 수행한다고 했을 때, 탐지로 판별된 샘플들이 연속적이라면 군집하며, N_m은 각 군집의 크기와 같다. 그림 5에서 파란색 실선은 신호를 나타내며, 검정색 점선은 CFAR 문턱치(Threshold)를 나타낸다. 보통 CFAR 탐지기에서 신호의 값이 문턱치보다 같거나 크면 표적이 있다고 판단(탐지, “1”)하며, 작으면 표적이 없다고 판단(미탐지, “0”)한다. 이후 연속된 탐지(“1”) 샘플들을 군집한다. 상수 β는 조절 가능한 값이며, 육지 표적의 군집된 표적 개수를 실험적으로 사용할 수 있다. 본 논문에서는 β의 값으로 4를 사용하여 시뮬레이션을 수행하였다.

Fig. 5. 
CFAR detection result and number of clustered targets (N_m)

식 (5)는 다음과 같다.

여기서 γ_PLMR는 표적의 PLMR로 식 (2)로 정의하며, 상수 δ는 조절 가능한 값이며, 경험적으로 얻은 육지 표적의 PLMR을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 δ의 값으로 10dB을 사용하여 시뮬레이션을 수행하였다.

식 (6)는 다음과 같다.

여기서 상수 σ_t는 표적의 RCS로 조절 가능한 값이며, 관심 표적의 RCS에 따라 설정될 수 있다. 본 논문에서는 σ_t의 값으로 100m²을 사용하여 시뮬레이션을 수행하였다.

즉, 앞의 식 (4), 식 (5), 식 (6)을 모두 만족하면 해당 표적은 육지 및 섬 표적으로 판단하여 제거한다. 그렇지 않으면 해당 표적은 해상 표적으로 판단하여 표적 정보를 추출한다.

항공기탑재 해상 감시 레이다의 비행시험 데이터 획득을 위한 레이다 시스템 및 시험 항공기는 그림 6[9]과 같으며, AESA(Active Electronically Scanned Array) 레이다를 사용하였다.

Fig. 6. 
Radar system and FTB

AESA 레이다는 전자주사를 통한 표적 탐지 및 추적을 수행하는 센서로서 항공기의 상황 인식을 위한 핵심 센서 역할을 수행한다.

시험 항공기는 민간 항공기(B-737)를 개조하여 노즈 부분에 레이돔과 AESA 레이다를 장착한 항공기이다. FTB(Flight Test Bed)는 국내에서 최초로 수행하는 레이다 시험 항공기로, 항공기 운용환경에서의 사전 시험을 통한 신뢰성 있는 AESA 레이다를 개발하기 위하여 개조된 시험 비행기이다[9][10].

비행시험 데이터 획득에 사용한 항공기탑재 레이다의 주요 파라미터는 아래 표 1과 같다. 레이다의 운용 주파수는 X 대역이며, PRF는 LPRF를 사용하였다.

시험 항공기는 서해 공역에서 운용하였고, 수신신호가 해상 영역, 섬/해상 혼합영역, 육지 영역이 모두 들어올 수 있도록 비행시험을 운용하였다. 세부적인 시험 항공기의 위치와 안테나 빔 조향 영역을 위성지도[11]에 나타내었으며 그림 7과 같다.

Fig. 7. 
Position of the FTB and antenna beam steering area

그림 8은 시험 항공기를 이용하여 항공기탑재 해상 표적 탐지 레이다를 서해 해상에서 운용한 비행시험(그림 7) 데이터의 신호처리 결과를 나타낸다.

Fig. 8. 
Signal processing result of flight test data

그림 8의 탐지 결과를 보면, 해상 영역과 섬/해상 혼합 영역, 육지 영역에서 표적이 탐지되었다. 이 때 탐지된 표적 중에 섬/해상 혼합 영역과 육지 영역에서 탐지된 표적은 대부분 육지 또는 섬에 의한 표적임을 그림 7을 통해서 알 수 있다.

그림 9는 그림 8의 비행시험 데이터를 본 논문에서 제안하는 육지 또는 섬 표적 제거 방법으로 처리하여 육지 또는 섬 표적을 판별한 결과이다. 판별된 결과를 보면 섬 및 육지 표적이 잘 판별됨을 확인할 수 있다.

Fig. 9. 
Result of land or island targets judgment using the proposed techniques

그림 10은 그림 8의 비행시험 데이터에서 본 논문에서 제안하는 육지 또는 섬 표적 제거 방법을 이용해 육지 및 섬 표적을 판별하여 제거한 결과이다. 섬 및 육지 표적이 제거되어 해상 표적만 탐지된 것을 확인할 수 있다. 따라서, 비행시험을 통해 본 논문에서 제안하는 육지 및 섬 표적 기법이 잘 동작함을 확인하였다. 따라서, 이전에 시도된 바 없던 신호 특성을 활용하여 해상 표적과 육지 및 섬 표적을 구분하는 제안하는 기법이 실제 비행시험을 통해 실제 레이다 시스템 환경에서 적용 가능함을 확인하였다.

Fig. 10. 
Result of rejecting land or island targets using the proposed techniques