The optimal deployment decision has been studied in this thesis to design the passive bistatic radar system for detecting small Unmanned Aerial Vehicles(UAVs). Passive bistatic radar system is considered as a viable alternative for an effective detection of small UAVs. This problem has been handled as a covering problem and the integer programming model is proposed. The objective of the model is to maximize coverage of the passive bistatic radar system. The model takes into account factors specific to the bistatic radar system, including bistatic radar coverage and the bistatic RCS of the target. The bistatic radar coverage is defined by using the concept of gradual coverage and cooperative coverage to represent a realistic radar detection environment. Considering bistatic RCS instead of constant RCS is important because the slight difference of RCS value for small UAVs could significantly influence the detection probability. The Approximate Common Reachability Set(ACRS) method, which is the demand aggregation method developed earlier, is applied for handling a large point set in the proposed integer programming model. The method reduces the size of the target points in this thesis. The effectiveness of the proposed model and the demand aggregation method in this thesis have been demonstrated by the experiments. The proposed model provides both the optimal deployment and the accurate understanding of the detectable regions. It is confirmed that the application of the ACRS method convert the large point set into the reasonable size point set, in which the proposed IP can handle.
소형 무인기는 기존 저고도 레이더망에서 탐지가 잘 되지 않는데, 그 원인은 소형 무인기의 레이더 반사 면적(Radar Cross Section, RCS)이 큰 표적보다 매우 작은 것에 기인한다. 잠재적인 대안으로서 패시브 바이스태틱 레이더 시스템이 있으며, 본 연구에서는 이를 연구 대상으로 한다. 본 연구에서는 레이더망 구축 문제를 입지 선정 문제 중 커버 문제로 기술하여, 패시브 바이스태틱 레이더망 최적 배치 모형을 정수 계획법으로 제안하였다. 제안 모델의 레이더 망의 커버리지 최대화를 목적으로 하며, 바이스태틱 RCS와 송신기-수신기 쌍 커버리지와 표적의 바이스태틱 RCS를 고려하였다. 실제 환경을 나타내기 위하여, 레이더 커버리지는 점진 커버리지와 협력 커버리지 개념을 사용하여 정의하였다. 소형무인기 탐지에서는 RCS 값의 작은 차이가 탐지 확률에 상당한 영향을 끼치기 때문에, 상수 RCS 값 대신 바이스태틱 RCS를 고려하는 것은 매우 중요하다. 더불어, 탐지 대상 지점이 매우 많을 때 사용 가능한 수요 통합 알고리즘을 제안하였으며, 알고리즘의 성능을 결과 도출을 통해 보였다.
