레이더

레이다의 작동 방식

레이더는 시야 안에 있는 객체를 검출하고 객체의 거리와 속도 그리고 방위각 및 고도각 단위의 방향을 파악하는 RF(무선 주파수) 센서입니다. 레이더는 날씨 상태를 파악하고 객체의 영상을 생성하거나 객체 유형을 식별하는 데도 사용됩니다. MATLAB®Radar Toolbox를 사용하면 시스템 엔지니어링부터 신호 처리, 데이터 처리에 이르는 레이더의 전체 라이프사이클을 분석, 모델링, 시뮬레이션할 수 있습니다.

그림 1: MATLAB의 Radar Toolbox로 다기능 레이더 시스템 설계, 시뮬레이션 및 테스트.

그림 1: MATLAB의 Radar Toolbox로 다기능 레이더 시스템 설계, 시뮬레이션 및 테스트.

레이더 방정식이란?

레이더 시스템의 성능은 흔히 특정 검출 확률(Pd)에 대한 검출 범위 또는 특정 범위에 대한 Pd로 정의됩니다. 레이더 방정식은 시스템 설계 파라미터, 레이더 시야 안에 있는 객체 및 환경을 기반으로 하여 레이더 시스템 성능을 예측하는 함수입니다.

수신기에서 받은 출력을 파악하는 링크 버짓 분석 역시 레이더 방정식을 기초로 합니다. 이러한 유형의 분석은 지금까지 보통 스프레드시트로 해왔습니다. Radar Designer 앱은 시각화를 사용하여 링크 버짓 분석을 수행하는 대화형 방식의 툴입니다. 이 앱을 통해 사용자는 설계 장단점을 이해하고 성능 요구조건에 기반하여 레이더 시스템을 설계할 수 있습니다.

그림 2: MATLAB에서 Radar Designer 앱을 사용하여 시각화로 링크 버짓 분석 수행.

그림 2: MATLAB에서 Radar Designer 앱을 사용하여 시각화로 링크 버짓 분석 수행.

레이더의 작동 방식

레이더는 시야 안에 있는 객체 또는 환경의 반사파 및 RF 방사파를 포착하고 분석합니다. 레이더는 자체 송신기를 사용하거나, 수동 레이더인 경우에는 다른 RF 에너지원을 이용하여 감시 영역을 조명합니다. 이 에너지가 환경에 확산되고, 객체에 닿거나 환경에 변화가 있으면 다양한 방향으로 산란됩니다. 레이더에서 받는 신호에는 환경에서 나오는 잡음 같은 다른 신호, 다른 RF 에너지원에서 나오는 간섭, 클러터 등이 있습니다. 검출 결과는 신호 처리 기법을 사용하여 생성됩니다. 레이더는 검출 결과에 데이터 처리 알고리즘을 적용하여 객체의 궤적과 영상을 생성하고 분류할 수 있습니다.

레이더의 종류

레이더 시스템은 응용 분야의 유형에 따라 다양한 시스템 수준 아키텍처로 구현할 수 있습니다. 다음과 같은 예가 있습니다.

모노스태틱, 바이스태틱/멀티스태틱 레이더

모노스태틱 레이더는 가장 흔한 레이더로서 송수신 안테나가 하나로 되어 있는 것이 특징입니다. 바이스태틱/멀티스태틱 레이더는 송신기 및 수신기 안테나 배열이 객체의 추정 거리에 대응되는 거리만큼 분리되어 있습니다. 이러한 종류의 레이더는 반사되어 송신 안테나 방향으로 되돌아오는 에너지의 양이 매우 작거나 검출이 불가능한 곳에 사용됩니다. Radar Toolbox에 있는 통계적 레이더 모델인 radarDataGenerator를 사용하면 모노스태틱 모드와 바이스태틱 모드에서 확률적 검출 결과를 생성할 수 있습니다.

그림 3: Radar Toolbox에 있는 통계적 레이더 모델인 radarDataGenerator에 있는 검출 모드.

그림 3: Radar Toolbox에 있는 통계적 레이더 모델인 radarDataGenerator에 있는 검출 모드.

수동 레이더

바이스태틱 레이더의 특수한 사례인 수동 레이더는 레이더 시스템에 송신기가 내장되어 있지 않고 상업 방송 또는 통신 신호를 에너지원으로 사용한다는 특징이 있습니다. 레이더 시스템에서 수신한 신호는 객체 검출과 추적을 위해 처리되고 분석됩니다. 이러한 종류의 레이더는 방사파를 내지 않기 때문에 쉽게 검출되지 않습니다. 간섭이나 재밍에 대한 대응력도 좋습니다. Radar Toolbox를 사용하면 수동 레이더를 시뮬레이션하여 기존의 송신기를 활용해 객체의 위치를 파악할 수 있습니다.

그림 4: 방사체로부터 수동 레이더 센서까지 방사파가 확산되는 과정.

그림 4: 방사체로부터 수동 레이더 센서까지 방사파가 확산되는 과정.

편파 레이더

이러한 종류의 레이더 시스템은 객체 검출과 분류를 위해 송신 및/또는 수신 체인에 있는 수직 및 수평 편파를 모두 사용합니다. 편파 레이더 데이터를 통해 객체 검출을 개선하거나 강수 및 대기 상태를 분류하여 기상 예보에 사용할 수 있습니다. 편파 레이더를 모델링하려면 두 편파에 대한 시뮬레이션과 분석이 필요합니다. Radar Toolbox를 사용하면 직교 편파로 표적을 검출하기 위해 편파 레이더의 성능을 분석할 수 있습니다.

영상 레이더

이러한 종류의 레이더 시스템은 넓은 대역폭의 신호를 사용하여 객체의 고분해능 영상을 생성합니다. 이에 필요한 넓은 시야는 위상 배열 안테나 및 빔포밍 기법 또는 탐측 영역을 가로지르며 이동하는 중에 반사된 에너지를 포착하는 SAR(합성 개구 레이더)로 얻을 수 있습니다. 거리 및 수직거리 차원에서 높은 해상도를 얻으려면 거리 분해능을 펄스 압축 기법으로 개선하고, 수직거리 분해능을 거리 이주 및 역투영 등 수직거리 압축 기법으로 향상시킵니다.

레이더의 응용 분야

레이더 시스템 설계는 다양한 기능과 응용 분야에 맞춰 조정할 수 있습니다. 일반적인 레이더 응용 분야는 다음과 같습니다.

항공 교통 관제

ASR(공항 감시 레이더)은 공항의 항공 교통 관제 시스템의 일부로 사용되어 공항 인근에 있는 항공기를 감지하고 위치를 추정합니다. 항공 교통 관제에서 레이더 시스템의 또 다른 응용 사례는 악천후 시 항공기의 최종 접근을 보조하는 것입니다.

그림 5: Sensor Fusion and Tracking Toolbox를 사용하여 공항 활주로로 최종 접근하는 항공기의 편차 및 이상 자동 감지(예제 참조).

자동차

차량에 장착된 레이더를 사용하여 장애물과 다른 차량, 위치, 속도를 검출합니다. 자동차 응용 분야에 사용되는 레이더에는 두 가지 종류가 있습니다. SRR(단거리 레이더)은 사각지대 모니터링과 주차 보조에 사용되고 LRR(장거리 레이더)은 적응 순항 제어, 충돌 회피, 사각지대 감지에 사용됩니다. Radar Toolbox를 사용하면 확률론적 레이더 검출 결과, 클러스터, 다중 경로 효과가 포함된 트랙을 생성할 수 있습니다.

그림 6: MATLAB에서 다중경로 레이더 반사로 고속도로 차량 추적(예제 참조).

기상

기상 레이더는 대기에서 일어나는 반사를 포착하고 분석하여 강수를 감지하고 측정하고 위치를 추정합니다. 기상 예보에는 도플러 레이더와 편파 레이더가 널리 사용됩니다. 도플러 레이더는 강수 이동의 방향과 속도를 파악하는 데 사용됩니다. 편파 레이더는 강수 유형을 감지하거나 난기류를 측정하는 데 사용됩니다. Radar Toolbox를 사용하면 기상 레이더를 위해 IQ(동위상 및 직교위상) 신호를 생성하고 급변풍이나 난기류 같은 파라미터를 측정할 수 있습니다.

그림 7: Radar Toolbox로 속도 분산(급변풍 또는 난기류)를 평가하기 위해 측정된 스펙트럼 폭과 시뮬레이션된 스펙트럼 폭의 비교(예제 참조).

그림 7: Radar Toolbox로 속도 분산(급변풍 또는 난기류)를 평가하기 위해 측정된 스펙트럼 폭과 시뮬레이션된 스펙트럼 폭의 비교(예제 참조).

원격탐사

영상 레이더는 환경 및 지리공간 정보를 제공하기 위한 원격탐사에 활용됩니다. 예를 들어 위성 합성 개구 레이더는 지구 표면 영상을 생성하여 수위, 삼림 높이, 서식지 변화 등의 정보를 제공합니다. GPR(지표 투과 레이더)는 영상 레이더의 일종으로 합성 개구 레이더를 기반으로 하고 지질학, 고고학, 유틸리티 매핑, 콘크리트 검사 등에 사용되는 표면하 영상을 생성하는 데 사용됩니다. Radar Toolbox의 radarTransceiver를 사용하면 원격탐사 응용 분야를 위한 신호 처리 및 영상 기법을 개발하는 데 유용한 IQ 신호를 생성할 수 있습니다.

항공우주 및 국방

항공우주 및 국방에서 레이더 시스템의 주요한 응용 분야는 먼 거리와 넓은 방위각에 걸쳐 객체를 탐색하고 추적하는 분야입니다. 이러한 레이더는 탐색 환경에 따라 항공 감시, 해상 감시 또는 지상 감시 레이더로 더욱 세분화되기도 합니다. 탐색, 확인, 추적 등의 몇 가지 작업을 수행할 수 있는 다기능 레이더를 이러한 용도에 사용합니다. Radar Toolbox를 사용하면 주파수, PRF(펄스 반복 주파수) 등의 설계 파라미터를 유연하게 적용하여 다기능 레이더 시스템을 모델링할 수 있습니다.

MATLAB 및 Simulink를 사용한 레이더

MATLAB 및 Simulink를 사용하면 통계적 모델링부터 물리 기반 모델링까지 다양한 추상화 수준으로 다양한 레이더 유형을 설계, 분석, 모델링할 수 있습니다. Radar Toolbox에서 제공하는 앱, 함수, 알고리즘 라이브러리를 통해 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다.

  • Radar Designer 앱에서 시스템 구성요소와 환경 손실을 포함하여 링크 버짓 분석 충실도 개선
  • 환경 클러터나 다중 플랫폼 모션 등을 포함하는 현실적인 장면 및 시나리오 모델링
그림 8: Radar Toolbox와 Mapping Toolbox를 사용한 지형에 대한 레이더 성능 분석(예제 참조).

그림 8: Radar Toolbox와 Mapping Toolbox를 사용한 지형에 대한 레이더 성능 분석(예제 참조).

  • 통계적 모델 및 물리 기반 모델을 모두 사용하여 다중경로 반사로 인한 고스트 표적 검출 결과 및 트랙 시뮬레이션

그림 9: MATLAB에서 통계적 모델 및 파형 수준 모델로 다중경로 반사로 인한 레이더 고스트 시뮬레이션(예제 참조).

  • 다기능 레이더 시스템의 폐루프 레이더 시뮬레이션 수행 및 적응적 추적 기법 모델링을 통한 리소스 관리 효율 개선

그림 10: 관리 중인 레이더를 사용한 기동 표적의 적응적 추적(예제 참조).

  • 표적 인식을 위해 딥러닝 알고리즘을 훈련시키기 위한 합성 개구 레이더 영상 생성
그림 11: SAR 영상의 ATR(자동 표적 인식) (예제 참조).

그림 11: SAR 영상의 ATR(자동 표적 인식) (예제 참조).

  • 객체 및 수신 신호를 분류하는 딥러닝 모델의 레이더 데이터 합성

그림 12: 딥러닝을 사용한 보행자 및 자전거 운전자 분류 (예제 참조).

참조: Phased Array System Toolbox, 항공우주 및 국방을 위한 레이더 솔루션, ESA(전자 주사 배열) 레이더, Antenna Toolbox, RF Toolbox, RF Blockset, Signal Processing Toolbox, Sensor Fusion and Tracking Toolbox, 빔포밍, Mapping Toolbox, MATLAB Coder, Embedded Coder, HDL Coder, Fixed-Point Designer