불균일한 클러터 환경 안에서 Nonhomogeneity Detector의 다양한 정규화 방법에 따른 성능 평가Performance Evaluation of Nonhomogeneity Detector According to Various Normalization Methods in Nonhomogeneous Clutter Environment
- Other Titles
- Performance Evaluation of Nonhomogeneity Detector According to Various Normalization Methods in Nonhomogeneous Clutter Environment
- Authors
- 류장희; 정지채
- Issue Date
- 2009
- Publisher
- 한국융합신호처리학회
- Keywords
- Space-Time Adaptive Processing; NHD; radar; nonhomogeneous clutter environment
- Citation
- 융합신호처리학회 논문지, v.10, no.1, pp.72 - 79
- Indexed
- KCI
OTHER
- Journal Title
- 융합신호처리학회 논문지
- Volume
- 10
- Number
- 1
- Start Page
- 72
- End Page
- 79
- URI
- https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/121574
- ISSN
- 1229-9480
- Abstract
- 본 논문에서는 불균일한 클러터 환경에서 다양한 정규화 방법을 사용한 NHD(nonhomogeneity detector) 기술을 통해 비행체 레이더를 위한 STAP(space-time adaptive processing)의 성능 평가를 수행하였다. 실제로 클러터는 시스템 환경에 따라 임펄스 신호와 같은 신호의 크기가 매우 큰 간섭 신호를 종종 포함하고 있기 때문에 수신된 간섭 신호는 균일한 신호와 불균일한 신호로 구성된다. 이 환경에서 STAP의 성능을 유지하기 위해서는 NHD 기술이 필수적이고, 그 NHD 결과를 이용한 정규화는 불균일한 신호를 제거하는데 효과적인 방법이다. 최적의 정규화는 주어진 데이터의 특성을 잘 고려한 대푯값을 통해서 가능하고, 이에 우리는 K 평균 군집화 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘에서는 군집화에 필요한 묶음의 수를 결정할 때 불규칙한 데이터의 특성을 고려할 수 있게 되고 군집화 된 결과를 이용해 균일한 데이터만을 선택하기 위한 대푯값을 결정할 수 있게 된다. 또한 여기서 우리는 시시각각 변화하는 불규칙적인 데이터의 특성을 잘 반영하기 위해, 적절한 묶음의 수를 결정하기 위한 방법을 연구한다. 시뮬레이션 결과를 통해 K 평균 군집화 알고리즘이 기존의 정규화 방법들에 비하여 매우 우수한 정규화와 목표물 검출 성능을 갖는 것을 확인할 수 있었다.
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