클러터 환경에서 레이더 시스템을 위한 피드백 구조의 강인 CFAR 탐지

Abstract

레이더 시스템은 전자기파 신호를 이용하여 거리, 속도, 방향 등의 표적 정보를 추출하는 전자 센서로서, 레이더 시스템의 종합적인 성능은 근본적으로 표적 탐지 능력에 의해 결정된다. 일반적으로 CFAR(Constant False Alarm Rate) 프로세스는 레이더 시스템의 탐지 과정에서 고정된 오경보(false alarm) 확률을 유지하기 위해 사용하는 필수 신호처리 기법이다. CFAR 프로세스는 시스템 잡음과 같이 확률적인 특성을 정확히 알 수 있는 운용 환경에서는 최적의 탐지 성능이 보장될 수 있지만, 시간적으로 또는 공간적으로 확률적 특성이 변경되어 확률 밀도 함수를 정확히 예측할 수 없는 클러터가 지배적인 운용 환경에서는 CFAR 프로세스의 탐지 성능이 크게 저하될 수 있다. 그래서, 실제 클러터 환경에 적용하기 위하여 클러터에 의한 영향을 감소시키기 위한 강인 CFAR 프로세스, 적응 CFAR 프로세스 등의 고급 CFAR 기법들이 연구되고 있는데, 이러한 최신 CFAR 기법들은 탐지 임계값을 결정하는 데 있어 오경보 확률 관점에서의 피드백 구조가 아니므로, 탐지 성능에 대한 근본적인 한계가 있다. 본 논문에서는 클러터 환경에서 CFAR 프로세스의 탐지 임계값을 실시간으로 조절하기 위해 오경보 확률 관점에서 피드백 구조를 가지는 강인 제어 기법을 제안한다. CFAR 프로세스에 대한 오경보 확률 관점의 피드백 구조는 일반적인 CFAR 프로세스 모듈, 신호 전처리 모듈, 클러터 측정치 밀도 추정 모듈, 강인 제어 모듈로 구성되는데, 특히 비균질 클러터 환경에 적용하기 위하여 유한 구간 측정 정보를 이용하는 클러터 측정치 밀도 추정치를 제안하고, 이와 관련된 유한 구간 측정 정보를 이용하는 표적 존재 확률을 새롭게 유도한다. 그리고 다양한 비균질 클러터 환경에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 향상된 성능을 검증하였다.|A radar, an acronym for radio detection and ranging, is a surveillance system for extracting the information for objects of interest (targets) with electromagnetic signals so that the whole performance of a radar system originally depends on the capability of detection process. In general, the constant false alarm rate (CFAR) process is essential for target detection in radar systems in order to manage the probability of false alarm on the detection process. Although the detection performance of the CFAR process is normally guaranteed in noise-limited environments which system noise overwhelms any environmental interference like clutter, it may be dramatically degraded in clutter-limited environments since the probabilistic characteristics for clutter, such as mean, variance, and skewness, are changed in time and unknown exactly. Therefore, sophisticated CFAR processes that suppress the effect of clutter in estimating probabilistic properties can be used in actual applications. However, these methods have the fundamental limitation of detection performance because there is no feedback structure in terms of the probability of false alarm (PFA) for determining the detection threshold. This thesis presents a robust control scheme for adjusting the detection threshold of the CFAR process in terms of PFA while estimating the clutter measurement density (CMD) that uses only the measurement sets over a finite time interval in order to adapt to time-varying cluttered environments, and the probability of target existence with finite measurement sets required for estimating CMD is newly derived. The improved performance of the proposed method was verified by simulation experiments for variously heterogeneous situations.