Application of Signal Decomposition Method to Radar Signal Processing

Abstract

This dissertation discusses a study on application of signal decomposition method to radar signal processing. The organization of this study is as follows. First, we proposed a new scheme to estimate the direction-of-arrival (DOA) of multiple wideband chirp signals. The proposed scheme comprises three steps: 1) preprocessing of the mixed signal using independent component analysis in order to obtain each wideband chirp signal: 2) matched filtering in order to transform the multiple wideband chirp signals into narrowband signals: and 3) the estimation of final DOAs using the conventional subspace-based method. In order to validate the effectiveness of the proposed scheme, we carried out extensive experiments, including three different scenarios: non-overlapped in the frequency domain, overlapped in the frequency domain, and nonlinear chirp signal cases. From the experimental results, we can conclude that the proposed scheme provides not only accurate results in terms of root-mean-squared error (RMSE), but also the lowest computational complexity compared to the conventional methods.

Finally, we proposed a signal decomposition-based approach for inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging of multiple targets in a formation. The procedure of the proposed framework is divided into three steps. The first step is to pre-process the radar echoes received by the spatial multichannel radar via pulse compression. The second step is signal decomposition using the complex-valued mutual information-based least dependent component analysis proposed in this paper. In this step, the range profiles (RPs) of multiple targets are separated into individual RPs to generate an ISAR image for each target. The third step is range-Doppler imaging using the separated RPs. Compared to the conventional methods, the proposed method decomposes the superimposed radar echoes at the raw signal level. Therefore, even if multiple targets overlap in the ISAR image or RP histories are unaligned owing to the change in the relative positions between multiple targets, a well-focused ISAR image can still be generated. Simulation results using three targets composed of point scatterer centers verify that the proposed method can effectively segment three targets closely flying in a formation.

본 논문에서는 레이다 신호처리 기법에 신호분해 기법을 적용하여 원시신호 수준에서 신호를 분해하는 알고리즘을 제시하고 이에 대한 연구결과를 논의한다.

먼저, 다중 광대역 처프 신호들에 대하여 ICA 알고리즘 및 정합필터를 이용하여 각 신호원에 대한 방향 추정이 가능한 기법을 새로이 제안하였다. 제안한 기법은 배열 안테나를 기반한 수신기 시스템에 적용된다. 먼저, 배열 안테나 소자 각각에 수신된 다중 광대역 처프 신호들의 혼합 신호로 구성된 배열 벡터 및 ICA 알고리즘을 이용하여 각 신호들을 분해한다. ICA에 의해 분해된 신호는 공간적으로 분리된 배열 소자에 의해 기인한 위상 차에 대한 정보가 소실된 상태이므로, 이를 복원하기 위하여 분해된 신호 및 배열 벡터의 상호상관을 계산한다(즉, 분해된 신호를 기준신호로 한 정합 필터). 정합 필터는 각 신호원에 대한 배열 벡터의 위상 성분을 복원할 뿐만 아니라, 광대역 신호를 협대역 신호로 변환한다. 또한, 신호 대 간섭신호 및 잡음 비(signal to noise ratio: SNR)를 극대화하기 때문에, 주파수 영역에서 각 신호에 대한 송신 주파수를 효율적으로 계산할 수 있다. 그 후, 위상 복원된 배열 벡터, 계산된 송신 주파수 및 기존의 부공간 기반 DOA 추정 기법을 이용하여 각 광대역 처프 신호원에 대한 방향을 추정한다. 제안한 기법은 원시신호 수준에서 신호를 분해하기 때문에, 신호 간 발생하는 신호 간섭 성분, 불요 신호 및 잡음 성분을 효과적으로 제거하며, 효율적으로 신호에 대한 파라미터를 추정한다. 시뮬레이션 결과 주파수 영역에서 겹치는 신호들에 대하여 기존의 기법들과 비교하여 추정 정확도 측면에서 가장 정확하였으며, 방향 추정에 필요한 연산량을 획기적으로 줄일 수 있음을 확인하였다.

마지막으로, 편대비행 중 표적에 의해 반사되어 수신된 레이다 신호들에 대하여 C-MILCA(complex-valued mutual information least dependent component analysis) 알고리즘을 이용하여 각 표적에 대한 ISAR(Inverse synthetic aperture radar) 영상 형성이 가능한 기법을 새로이 제안하였다. 먼저, MILCA 알고리즘은 실수 신호의 통계적 특성을 이용하여 신호를 분해하는 기법이기 때문에, 본 논문에서 레이다 신호처리에 사용되는 복소수 신호를 분해하기 위한 C-MILCA 알고리즘을 개발한다. 또한, 신호분해기법을 적용하기 위하여 송신기 및 수신기들이 공간적으로 분포된 다채널 레이다 배치를 구성하였다. 다채널 수신기에 수신된 레이다 반향 신호는 디처핑(De-chirping) 프로세스를 통해 펄스 압축된 후, C-MILCA에 의하여 각 표적에 대한 레이다 반향으로 분해된다. C-MILCA에 의하여 분해된 신호는 한 표적에 대한 레이다 반향 신호이기 때문에, 기존의 단일 표적에 대하여 고안된 ISAR 영상 형성기법을 적용하여 각 표적에 대한 고품질 ISAR 영상을 얻을 수 있다. CAD 모델 기반의 점산란원 모델을 이용한 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 원시신호 수준에서 신호를 분해하기 때문에, 기존의 기법들이 요구하는 제한적인 가정 없이 편대비행 중 표적들에 대한 ISAR 영상을 형성할 수 있었다.