This doctoral dissertation proposes adaptive signal processing schemes for detection and estimation with phased array radars. In radar system, target detection and estimation is ultimately obtaining adaptive weights which suppress unwanted signal and enlarge target signal.
In the first part of the dissertation, we focused on the target detection point of view with interference suppression, while the second part emphasis on the target information estimation. Lastly, the third part deals with the scheme that detects target and estimates target parameter simultaneously. For an airborne radar, clutter signal is the most severe interference which should be canceled for a target detection. Much of the recent researches in space-time adaptive processing (STAP) have been driven for a slow moving target. In this dissertation, the need to deal with non-homogeneous clutter is emphasized. This dissertation presents an extension of the low-complexity, sigma-delta ($\Sigma\Delta$) algorithm incorporating the direct data domain ($D^3$) processing as a domain transformer. The new algorithm is practical and improves target detection in non-homogeneous clutter environments. The algorithm employs a hybrid approach, combining $D^3$ processing with the more traditional statistical approach, thereby obtaining advantages of both. In this dissertation, first, a modified $D^3$ algorithm, which maximizes signal-to-interference-plus-noise ratio(SINR), is presented. Then this $D^3$ algorithm is used as an adaptive transformer to create sum ($\Sigma$) and difference ($\Delta$) beams. The residual interference after the $D^3$ processing is further canceled by $\Sigma\Delta$ STAP. The proposed hybrid algorithm using $D^3$-$\Sigma\Delta$ STAP is tested in non-homogeneous clutter modeled using spherically invariant random variables(SIRV) and artificially injected discrete interferers. Performance of the proposed methods is compared with those of traditional statistical approaches, illustrating significant benefits of hybrid processing in non-homogeneous scenarios.
In low angle tracking, signal reflection off the sea surface is the severe unwanted signal which leads to errors in the target angle of arrival (AOA) estimation owing to the presence of both a target and its image in the mainlobe. We propose a new scheme that iteratively suppresses the specular reflected signal to alleviate estimation errors. The iterative processing, which includes measuring the target angle, calculating the reflected image angle and updating the null position in beamforming, is performed to eliminate the image signal; thus, the measured target AOA including error converges to the true value. In the proposed method, to consider the distortion of the monopulse pattern induced by mainbeam nulling, we exploit additional constraints in beamforming. On the other hand, phase comparison monopulse (PCM) with sub-aperture separation can be exploited. Simulation results are presented to explicitly ascertain the accuracy of tracking the target angle with iterative cancelation.
With a multi-function radar (MFR) in certain tracking modes, it is desirable to detect a moving target with a {\it single} received radar signal sequence, in addition to estimating its Doppler frequency and range. For a coded radar waveform, we propose a computationally efficient maximum likelihood function based Doppler estimator which has a closed form and low computation load, and it provides optimum performance for a small Doppler frequency and high signal to noise ratio (SNR). For an effort to overcome the shortcoming of the proposed method, modified scheme to extend an acquisition region is proposed. Moreover,we illustrate its use for the detection of a moving target.
본 학위 논문에서는 위상배열 레이다에서의 탐지 및 추정을 위한 적응신호처리 기법을 제안하였다. 레이다 시스템에서의 적응신호처리는 받은 신호에 적절한 가중치를 주어 조작함으로 표+적 외의 다른 방해 신호는 제거하고 표적 성분을 최대화 하는 것이다. 이러한 과정을 통해 표적을 탐지하고 표적의 정보를 수집하는 것이 위상배열 레이다의 최종 목표라고 할 수 있다.
본 학위 논문은 세 가지 다른 관점을 제시 하였다. 첫 번째 부분에서는 표적을 탐지하는 알고리즘에 초점을 두었고, 두 번째 부분에서는 표적의 정보를 추정하는 방법에 대하여 다루었다. 마지막으로 표적을 탐지하는 동시에 정보를 추정하는 알고리즘을 제안하였다.
논문의 첫 번째 부분에서는 항공용 레이다에서 문제가 되는 방해신호를 처리하고 표적을 효과적으로 탐지하는 기법을 기술하였다. 항공용 레이다에서 문제가 되는 가장 큰 방해 신호는 지면에서 반사되어 들어오는 클러터이다. 이 클러터 환경에서 저속도의 표적을 탐지하기 위해서 지상의 클러터를 효과적으로 제거할 수 있는 Space Time Adaptive Processing (STAP)을 다루었다. 특히 비 균질 (non-homogeneous) 클러터 환경에서는 일반적인 STAP을 적용하는데 문제점이 발생하게 되는데 이를 해결하기 위해서 direct data domain ($D^3$) 알고리즘과 sigma-delta ($\Sigma\Delta$) 알고리즘을 결합한 Hybrid 알고리즘을 제안하였다. 비 통계적 (non-statistical) 알고리즘인 $D^3$ 알고리즘은 통계적 특성을 사용하지 않기 때문에 표적 range bin 외의 다른 신호들이 필요하지 않고, 표적 range bin 내의 별개의 간섭신호 (discrete interferer)에 강한 특성을 보인다. 한편 통계적(statistical) 알고리즘은 클러터나 재밍과 같은 통계적 특성을 가지는 간섭신호에 강한 반면 표적 range bin 내의 간섭신호에 취약하고, 통계적 공분산 행렬 (covariance matrix)을 구하기 위한 주변 range bin의 데이타 (secondary data)가 필요하다는 단점을 가진다. 이러한 두 종류의 알고리즘을 결합하여 이 둘의 장점을 살리는 동시에 단점을 보완하는 알고리즘이 hybrid algorithm 이다. 본 논문에서는 통계적 알고리즘으로서 계산 량이 적고 구현이 용이한 sigma-delta ($\Sigma\Delta$) STAP을 사용하였다. 이를 위해 우선 기존의 $D^3$ 알고리즘의 불안정성을 개선하고자 signal to interference plus noise ratio (SINR)을 최대화하는 기법을 채택하여 안정성을 보장하였고, Array Error에 취약한 $D^3$ 알고리즘의 단점을 개선하기 위해 projection method를 적용하였다. 이렇게 구해진 $D^3$ 알고리즘의 결과 weight를 sigma-delta STAP의 $\Sigma$ beam과 $\Delta$ beam을 형성하는 적응 변환기(Adaptive Transformer)로 사용하기 위한 방법을 제안하였다.
두 번째 부분에서는 해상용 레이다에서 표적의 각도 (Angle of Arrival)를 추정하는 문제를 다루었다. 해상용 레이다에서 저고도의 표적을 추적할 때, 바다 표면의 반사 신호가 가장 심각한 문제를 일으킨다. 이는 레이다 빔의 주엽에 표적의 신호와 함께 이미지 신호(반사 신호)가 동시에 들어오기 때문인데, 이 때문에 표적 각도를 추정함에 있어서 오차가 발생한다. 본 논문에서는 이미지 신호를 방해신호로 정의하고 제거함으로, 표적의 각도 추정 오차를 줄이는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 우선 받은 신호를 이용하여 표적의 신호가 들어오는 방향을 추정하고, 추정된 값과 지구의 구 모델을 사용하여 이미지 신호의 방향을 예측하게 된다. 예측된 이미지 신호의 방향에 빔 형성 기법을 이용하여 null 을 형성하여 원치 않는 신호를 제거하도록 하였다. 이 과정을 반복하면 할수록 이미지 신호가 더 많이 제거되고 각도 추정 오차가 줄어들게 된다. 한편 이미지 신호가 레이다 빔의 주엽에 위치하기 때문에 주엽 null 형성으로 인한 monopulse 빔의 왜곡이 일어나게 되고, 결과적으로 monopulse ratio의 왜곡이 일어난다. 이를 해결하기 위해서 두 가지 다른 방법을 제시하였는데, 첫 번째는 amplitude comparison monopulse (ACM) 기법을 사용할 때 빔 형성 시 추가적으로 제한 조건을 주어 monopulse ratio 왜곡현상을 해결하였다. 두 번째는 각도 추정에 있어서 monopulse ratio를 사용하지 않는 phase comparison monopulse (PCM)을 제안한 알고리즘에 적용하였다. PCM 방법은 각도 추정에 있어서 phase의 차이를 이용하기 때문에 diffuse reflection이 심한 환경이나 array error가 존재하는 경우에는 적합하지 않지만 ACM에 비해서 계산량이 적게 드는 장점을 지닌다. 따라서 환경에 따라서 ACM과 PCM을 적응적으로 선택하여 사용할 수 있다.
본 논문의 세 번째 부분에서는 표적을 탐지하는 동시에 표적의 정보를 추정하는 기법에 대하여 기술하였다. 레이다 시스템에서 coded waveform을 사용하였을 때, coded waveform이 뾰족한 ambiguity function을 가지므로 도플러 주파수에 매우 민감하다. 이러한 특성 때문에 도플러 효과를 보상하지 않는다면 펄스 압축 (pulse compression) 후의 결과가 왜곡되어 표적의 탐지가 제대로 이루어 지지 않게 된다. 이러한 coded waveform의 성질을 이용하여 본 논문에서는 coded waveform이 실려 있는 pulse 한 개만을 가지고 표적의 도플러 성분을 추정하는 동시에 이를 이용하여 표적을 탐지하는 기법을 제안하였다. 우선 도플러 주파수를 보상하기 위해서 본 논문에서는 closed form으로 정리되고 적은 계산량을 가지는 주파수 추정 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 작은 도플러 주파수와 높은 signal to noise ratio (SNR)에서 Maximum Likelihood (ML) 과 가까운 성능을 내지만, 사용된 code의 길이에 따라서 추정 가능한 도플러 주파수의 폭이 제안되는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 제안한 알고리즘을 수정하여 계산 량과 성능은 유지되면서 추정가능 도플러 주파수 범위를 늘리는 알고리즘도 제안하였다. 또한 이 알고리즘을 표적 추정에 어떻게 적용하는지 제안하여 표적의 탐지와 도플러 주파수의 추정을 동시에 수행하였다.
