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(A) study on automatic feature extraction of jet engine modulation signals for real-time non-cooperative target recognition = 실시간 비협조 표적인식을 위한 제트엔진 변조신호의 자동특성 추출에 관한 연구
서명 / 저자 (A) study on automatic feature extraction of jet engine modulation signals for real-time non-cooperative target recognition = 실시간 비협조 표적인식을 위한 제트엔진 변조신호의 자동특성 추출에 관한 연구 / Woo-Yong Yang.
저자명 Yang, Woo-Yong ; 양우용
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2016].
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초록정보

Non-cooperative target recognition (NCTR) means technologies that provide high-resolution target signatures and use them to make some decisions about the type of target that has been detected. Clearly, this function is performed with no cooperation from the target concerned and it may even not be aware that its signature is being measured for recognition purposes. Jet engine modulation (JEM) has been widely used as a representative NCTR method by providing unique information on targets. JEM, induced by electromagnetic scattering from a rotating jet engine compressor, is one of the micro-Doppler phenomena that impart fre-quency modulation to radar signals. In this dissertation, automatic feature extraction of JEM signals is intro-duced in radar signal processing in order to improve real-time NCTR performance of JEM. This dissertation is composed of four main parts: Improved algorithm for estimating the fundamental periodicity of JEM, advanced joint time-frequency analysis (JTFA) based on image processing method, fea-ture extraction from insufficient JEM signals based on compressed sensing (CS) method and novel feature extraction for measured insufficient JEM signals based on modified empirical mode decomposition (EMD). In the first part, an improved algorithm is presented for automatically extracting the rotation period of the jet engine, also called as the spool rate. First, wavelet decomposition (WD) with Meyer wavelet is applied to the analytic form of the JEM signal. Then, decomposition components are combined to have a sufficient energy and minimize the mean of the JEM auto-correlation. Finally, the peak detection algorithm is em-ployed for automatic estimation of the spool rate. Application results of the simulated and measured JEM signals demonstrated that the proposed automatic algorithm is robust to noise, effective in accurate and fast estimation of the spool rate and has good applicability for a variety of JEM signals. In the second part, an advanced JTFA for feature extraction is presented based on image processing method. First, EMD with adaptive low-pass filtering is employed to effectively extract the first harmonic component of the JEM signal. Then, the extracted component is used for reconstructing the JEM signal clari-fied in the joint time-frequency (JTF) domain. After converting the JTF representation into an image with RGB colours, the green component was extracted as a representative of the JEM component. Finally, the peaks detected from the extracted green component can represent the jet engine features. The new approach of JEM analysis is significant because the overall procedures for extracting the jet engine features are not manual but automatically performed based on the image processing method. The validity of the proposed method is demonstrated using measured JEM signals with complicated frequency composition In the third part, an effective method for extracting JEM features is presented by reconstructing insuf-ficient JEM signal based on CS method. First, CS method is employed to extract a refined spectrum from insufficient JEM signals. In the process of applying the CS method to JEM signals, we utilized the modified linear programming (LP) standard form of an optimization method. After converting the spectrum into the time domain signal using the inverse Fourier transform, the cepstrum function was used for acquiring the spool rate. Then, the final blade number is estimated by introducing the divisor-multiplier (DM) rule and the scoring concept into JEM spectral analysis. Its application to various JEM signals showed that the proposed method enable reliable estimation of JEM features in spite of the insufficient JEM signal and is and is ex-pected to be effective from the perspective of radar resource management. In the fourth part, a novel automatic algorithm is presented to estimate the blade number of meas-ured insufficient JEM signals. First, a modified EMD is employed to extract the first harmonic component of the JEM signal. Then, the decomposed intrinsic mode functions (IMFs) are combined to acquire the refined auto-correlation function (ACF). Finally, the blade number of a jet engine is estimated using the peaks de-tected from ACF. The proposed algorithm is innovative due to only using the time-domain method, not the frequency-domain method. The application of the proposed algorithm to measured insufficient JEM signals demonstrates that the novel automatic algorithm improves the accuracy of JEM analysis, and its application is expected to enhance the recognition performance with short measurement time.

비협조 표적인식은 고해상도의 표적신호를 제공하는 기법 혹은 그를 이용해 감지한 표적의 종류에 관한 결정을 하는 분야이다. 이러한 과정은 관심 표적과의 협조 없이 이루어 지며, 또한 표적은 인식의 목적으로 관측이 되고 있다는 사실을 모르게 된다. 제트엔진 변조효과는 이러한 비협조 표적인식을 위한 대표적인 수단이다. 제트엔진 변조효과는 회전하는 제트엔진 터빈으로부터의 전자기 산란에 따른 레이더 신호의 주파수 변조 현상이며, 신호의 주기성을 바탕으로 장착 엔진의 회전속도 및 날개개수와 같은 항공기에 탑재된 제트엔진의 고유한 정보를 획득할 수 있다. 본 논문에서는 실시간 비협조 표적인식을 위한 제트엔진변조 신호의 자동특성 추출기법을 제안한다. 특히 많은 클러터와 잡음이 존재하는 실제 환경에서도 동작 가능하도록 정확하고 빠른 자동화 기법을 제안하여, 표적인식 수단의 성능향상을 기하도록 한다. 본 논문은 제트엔진의 특성을 자동적으로 추출하는 네가지 방법으로 구성된다. 첫째, 제트엔진의 회전주기를 자동으로 추정하기 위한 개선된 알고리즘 연구, 둘째, 시간-주파수 동시해석기법으로부터 특성 자동추출 연구, 셋째, 압축센싱 방법에 근거한 불충분한 제트엔진 변조신호로부터의 자동특성 추출 연구, 넷째, 불충분한 측정 제트엔진변조신호로부터 날개개수 추출 연구가 그것이다. 첫 번째는 제트엔진의 회전주기를 자동으로 추정하기 위한 개선된 알고리즘이 제시된다. 먼저 마이어 웨이블릿을 이용한 신호 분리를 통해 개별신호 성분을 분리한다. 그 후 충분한 에너지를 가지고 자기상관도 함수의 평균이 최소가 되는 최적의 조합신호를 추출하고, 조합된 신호의 자기상관도 값에 첨두치 자동추출 알고리즘을 적용하여, 최종적으로 제트엔진의 회전주기를 자동으로 추정한다. 제안된 기법은 잡음에 둔감하고, 추정 시간이 빠르며, 다양한 제트엔진변조 신호에 대해 정확한 제트엔진 회전주기를 추정 가능하다. 이를 통해 자동화된 실시간 레이더 표적인식에 적용할 수 있을 것으로 기대된다. 두 번째는 이미지 처리기법을 기반으로 시간-주파수 동시해석기법을 적용하여 자동적으로 제트엔진 특성을 추출하는 방법이 제시된다. 측정 제트엔진 변조신호의 주파수 구성은 매우 복잡하므로 시간-주파수 동시해석기법을 적용하기 어렵다. 그러나 여기서는 저역통과 필터와 경험적인 모드분리법을 결합하여 정확하게 1차 하모닉 성분을 추출하고, 추출된 성분을 이용하여 명확한 시간-주파수 파형 획득이 가능하다. 그리고 이미지 처리기법에 근거하여 유효한 제트엔진변조 성분에 해당하는 녹색 성분에 집중하고, 녹색 성분의 정보를 추출함으로써, 최종적으로 날개개수와 날개길이의 제트엔진 정보를 자동적으로 획득할 수 있다. 제안한 방법은 제트엔진 변조신호 해석의 새로운 접근법이라 할 수 있으며, 기존의 해석기법을 보완하고, 정보 추출의 모든 과정이 자동적으로 이루어 진다. 따라서 이 방법을 실제 적용할 경우, 실시간 비협조적 표적인식 시스템의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 세 번째는 불충분한 제트엔진변조 신호로부터 제트엔진의 특성을 자동 추출할 수 있는 방법이 제시된다. 먼저 수정된 선형계획 최적화 방법을 이용한 압축센싱 기법에 근거하여 높은 해상도의 주파수 값들을 추출하고, 푸리에 역변환을 이용하여 시간 축으로의 제트엔진 변조신호를 복원한다. 그 후 자기 상관함수를 이용하여 제트엔진의 회전주기를 획득하고, 약수-배수 법칙 및 점수화 개념을 제트엔진 변조신호 스펙트럼 해석과정에 도입하여, 산출된 제트엔진 날개개수의 후보에 대한 점수부여를 통해 최종적인 날개개수를 산출한다. 제안된 방법은 불충분한 신호로부터 제트엔진의 특성을 추정할 수 있는 새로운 방법이며, 다양한 불충분한 제트엔진 변조신호에 대해 정확한 제트엔진 날개개수 추정이 가능하고, 레이더자원관리 관점에서 매우 효과적이다. 네 번째는 불충분한 측정 제트엔진변조 신호로부터 날개개수 특성을 추출할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 먼저 하모닉 선택 기법을 이용하여 1차 하모닉 성분을 추출하고, 수정된 경험적인 모드분리법을 적용하여, 명확한 자기상관도 파형을 획득한다. 그리고 획득한 자기상관도 파형의 spool peak 사이에 존재하는 첨두치 개수의 정보로부터 최종적인 날개개수를 산출할 수 있다. 제안된 방법은 주파수 도메인이 아닌 시간도메인 방법만을 이용하여 날개개수를 추정할 수 있다는 점에서 혁신적이며, 잡음이 많이 존재하는 측정 제트엔진변조 신호에 적용 가능하다. 또한 짧은 측정 시간으로 레이더표적인식의 성능을 개선할 수 있다는 점에서 매우 우수하다. 이상 네가지 자동추출방법은 클러터와 잡음이 존재하는 실환경에서도 동작 가능하며, 실시간 비협조 표적인식에 적용할 수 있을 것이라 기대된다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {DEE 16045
형태사항 x, 106 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 양우용
지도교수의 영문표기 : Noh-Hoon Myung
지도교수의 한글표기 : 명로훈
학위논문 학위논문(박사) - 한국과학기술원 : 전기및전자공학부,
서지주기 References : p. 94-98
주제 auto-correlation
blade number
compressed sensing
empirical mode decomposition
image processing method
jet engine modulation
joint time-frequency analysis
non-cooperative target recognition
spool rate
wavelet decomposition
제트엔진 변조효과
비협조 표적인식
시간-주파수 동시해석
경험적인 모드분리법
이미지 처리기법
신호 분리
압축센싱기법
자기상관도 파형
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