REMI Lab강의 노트

Radar Signal Processing R13

13장 탐지 이론

정리

  • 잡음만 있는 셀의 진폭은 Rayleigh 분포, 표적이 있으면 Rician 분포를 따른다.
  • Neyman–Pearson 기준은 PFAP_{FA}를 정해 두고 PDP_D를 가장 크게 하며, 진폭 임계값 T=σn−2ln⁡PFAT=\sigma_n\sqrt{-2\ln P_{FA}}를 준다. PDP_D는 Marcum Q 함수이다.
  • PFA=10−6P_{FA}=10^{-6}, PD=0.9P_D=0.9에 펄스 하나로는 SNR 13.18 dB가 필요하다. Albersheim 식은 13.11 dB를 준다.
  • ROC는 임계값을 옮길 때 PFAP_{FA}와 PDP_D의 트레이드오프이고, SNR이 클수록 왼쪽 위로 붙는다.
  • 코히어런트 적분은 SNR을 NN배 늘리고, 비코히어런트 적분과 M-of-N 탐지는 그보다 덜 늘린다.
  • 요동하는 표적은 요동 손실만큼 SNR이 더 필요하다. 펄스마다 RCS가 바뀌는 Swerling 2와 4는 적분으로 손실이 준다.

개념 확인

잡음의 I와 Q가 각각 분산 σn2=1\sigma_n^2=1일 때, PFA=10−4P_{FA}=10^{-4}이 되는 진폭 임계값 TT는 얼마인가?

풀이

답 4.292

힌트 PFA=e−T2/2σn2P_{FA}=e^{-T^2/2\sigma_n^2}이다.

T=−2ln⁡10−4=2×9.210=4.292T=\sqrt{-2\ln10^{-4}}=\sqrt{2\times9.210}=4.292이다.

PFA=10−6P_{FA}=10^{-6}, PD=0.9P_D=0.9, 펄스 하나에서 Albersheim 식이 주는 SNR은 몇 dB인가?

풀이

답 13.11 dB

힌트 a=ln⁡(0.62/10−6)=13.34a=\ln(0.62/10^{-6})=13.34, b=ln⁡9=2.197b=\ln9=2.197이고, N=1N=1이면 앞 항이 0이다.

a+0.12ab+1.7b=13.34+3.52+3.74=20.59a+0.12ab+1.7b=13.34+3.52+3.74=20.59이고 log⁡1020.59=1.314\log_{10}20.59=1.314이다. 6.2+4.54/1.44=9.986.2+4.54/\sqrt{1.44}=9.98이므로 SNR은 9.98×1.314=13.119.98\times1.314=13.11 dB이다.

펄스 하나에 13.18 dB가 필요한 탐지를 펄스 20개의 코히어런트 적분으로 하면 펄스당 SNR이 몇 dB 필요한가?

풀이

답 0.17 dB

힌트 코히어런트 적분은 SNR을 NN배 늘린다.

13.18−10log⁡1020=13.18−13.01=0.1713.18-10\log_{10}20=13.18-13.01=0.17 dB이다.

펄스마다 주파수를 바꾸면 Swerling 1 표적이 Swerling 2처럼 보인다. 펄스 10개를 비코히어런트로 더할 때 이것이 왜 유리한가?

  1. (가) RCS가 펄스마다 따로 뽑혀 평균에 가까워지므로, 낮은 RCS가 나와 통째로 놓치는 일이 준다.
  2. (나) 주파수를 바꾸면 잡음 전력이 준다.
  3. (다) 주파수를 바꾸면 평균 RCS가 커진다.
  4. (라) 주파수를 바꾸면 코히어런트 적분이 된다.
풀이

답 (가) RCS가 펄스마다 따로 뽑혀 평균에 가까워지므로, 낮은 RCS가 나와 통째로 놓치는 일이 준다.

  • (가) 손실이 8.23 dB에서 1.02 dB로 준다.
  • (나) 잡음 전력은 수신기의 대역폭과 온도가 정한다.
  • (다) 평균은 그대로이고 분포의 퍼짐이 평균으로 모인다.
  • (라) 위상이 펄스마다 달라져 오히려 코히어런트로 더할 수 없다.

Swerling 1은 한 번 보는 동안 RCS가 한 값이라, 그 값이 작으면 펄스를 아무리 모아도 놓친다. Swerling 2는 펄스마다 RCS가 달라 펄스 10개의 합이 평균에 가까워진다.

참고 자료

  • M. A. Richards, Fundamentals of Radar Signal Processing, 2nd ed. New York, NY, USA: McGraw-Hill Education, 2014, ISBN 978-0-07-179832-7. 6장(탐지의 기초: Neyman–Pearson, 적분, Swerling 모형).
  • M. I. Skolnik, Introduction to Radar Systems, 3rd ed. New York, NY, USA: McGraw-Hill, 2001, ISBN 978-0-07-288138-7. 잡음 속 신호의 탐지.
  • R. M. O'Donnell, Introduction to Radar Systems, MIT Lincoln Laboratory, MIT OpenCourseWare RES.LL-001, Spring 2007. 잡음 속의 탐지 강의. https://ocw.mit.edu/courses/res-ll-001-introduction-to-radar-systems-spring-2007/
  • P. Swerling, "Probability of detection for fluctuating targets," IRE Trans. Inf. Theory, vol. 6, no. 2, pp. 269–308, Apr. 1960, doi: 10.1109/TIT.1960.1057561.
  • W. J. Albersheim, "A closed-form approximation to Robertson's detection characteristics," Proc. IEEE, vol. 69, no. 7, p. 839, Jul. 1981, doi: 10.1109/PROC.1981.12082.
  • D. A. Shnidman, "Determination of required SNR values," IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst., vol. 38, no. 3, pp. 1059–1064, Jul. 2002, doi: 10.1109/TAES.2002.1039422.

함께 읽을 자료

  • 김병관, 「레이다신호처리」 강의 노트, 충남대학교, 2025: Rayleigh와 Rician 분포, 가설 검정과 오류의 종류, P_D와 P_FA, 코히어런트·비코히어런트 적분과 M-of-N 탐지, RCS 통계, Swerling 모형과 요동 손실
  • 김병관, 「레이더공학」 강의 노트, 충남대학교, 2020: 탐지 확률과 SNR 곡선, Albersheim 공식, 적분 이득
  • 김병관, 대학원 강의 「레이다 신호처리 및 인공지능」, 충남대학교, 2026: Neyman–Pearson 기준, P_FA 유도, ROC