레이더 시스템은 다양한 응용 분야와 목적에 따라 설계되며, 이에 따라 생성되는 데이터 형식도 각기 다르다. 본 장에서는 대표적인 레이더 시스템의 데이터 형식에 대해 논의하고, 각각의 형식이 가지는 특성과 데이터 처리의 주요 과제에 대해 다룬다.

펄스 레이더의 데이터 형식

펄스 레이더는 짧은 시간 동안 강력한 전파 펄스를 방사하고, 반사되어 돌아오는 신호를 수신하여 물체의 위치와 속도를 측정한다. 이때, 생성되는 데이터 형식은 다음과 같은 주요 특징을 갖는다:

• 시간 도메인 신호: 펄스 레이더는 시간 축에서의 신호 변화를 측정하므로, 수집된 데이터는 주로 시간 도메인에서 표현된다. 수신된 신호 $\mathbf{s}(t)$는 시간 $t$에 대한 함수로 주어진다. 이때, 수신 신호의 크기와 위상 정보는 물체의 거리와 속도 추정에 중요한 역할을 한다.
• 펄스 반복 주기(PRT): 펄스 레이더는 일정한 시간 간격으로 펄스를 방사하므로, 데이터는 각 펄스에 대한 수신 신호로 구성된다. 이 간격은 펄스 반복 주기(PRI) 또는 펄스 반복 주파수(PRF)로 정의된다.
• 비트 심볼: 각 샘플링된 신호는 특정 비트 수로 표현되며, 이는 해상도에 영향을 준다. 일반적으로, 레이더 신호는 8비트, 12비트, 16비트 등으로 표현된다.

도플러 레이더의 데이터 형식

도플러 레이더는 물체의 속도를 측정하기 위해 도플러 효과를 이용한다. 도플러 주파수 변화를 분석함으로써 이동하는 물체의 속도를 감지할 수 있다. 이에 따라, 도플러 레이더의 데이터는 다음과 같은 형태를 갖는다:

• 주파수 도메인 신호: 도플러 레이더는 반사 신호의 주파수 변화를 분석하여 속도를 측정하므로, 데이터는 주파수 도메인에서 주로 표현된다. 수신 신호는 주파수 $\mathbf{f}$의 함수로 주어지며, 이는 $S(\mathbf{f})$로 나타낼 수 있다. 주파수 스펙트럼 분석을 통해 속도 정보를 추출할 수 있다.
• 속도 벡터 데이터: 이동 방향에 따른 속도 성분을 표현하기 위해 벡터 데이터를 사용하며, 각 벡터 요소는 물체의 속도 크기와 방향을 나타낸다.
• STFT 및 FFT 데이터: 단기 푸리에 변환(STFT) 또는 빠른 푸리에 변환(FFT)을 통해 도플러 이동을 시간-주파수 도메인으로 변환하여 분석한다. 수집된 데이터는 $\mathbf{S}(t, \mathbf{f})$로 나타낼 수 있으며, 이는 시간과 주파수의 함수이다.

FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더의 데이터 형식

FMCW 레이더는 주파수가 선형적으로 변하는 연속파를 사용하여 거리와 속도를 측정한다. FMCW 레이더의 데이터 형식은 다음과 같은 특징을 갖는다:

• 주파수 변화에 따른 신호 분석: FMCW 레이더는 주파수를 지속적으로 변화시키면서 신호를 방사하므로, 반사되어 돌아온 신호의 주파수 차이를 측정하여 거리 정보를 얻는다. 수집된 데이터는 주파수 차 $\Delta \mathbf{f}$로 나타낼 수 있으며, 시간 $t$에 따라 변화한다.
• 치프 신호 데이터: 치프(chirp)라고 불리는 주파수 변조 신호는 기본적인 데이터 형식을 이룬다. 치프 신호는 $s(t) = A \cos(2\pi (f_0 + \alpha t) t + \phi)$로 나타낼 수 있으며, 여기서 $f_0$는 초기 주파수, $\alpha$는 주파수 변조 기울기, $\phi$는 초기 위상이다.
• 비트맵 형태의 주파수 맵: 거리 및 속도 추정을 위해, 수집된 데이터는 주파수 맵으로 표현되며, 각 주파수 성분이 특정 시간 간격마다 배열된다.

SAR(Synthetic Aperture Radar) 레이더의 데이터 형식

SAR 레이더는 이동 중인 플랫폼(예: 항공기, 위성 등)에서 지표면의 고해상도 이미지를 획득하는 기술로, 지형의 상세한 정보를 제공한다. SAR 데이터 형식은 매우 복잡하며, 다음과 같은 특징을 포함한다:

• 원시 데이터(Raw Data): SAR는 플랫폼의 이동을 통해 가상의 대형 안테나를 형성하여 고해상도 이미지를 생성한다. 원시 데이터는 수집된 신호가 플랫폼의 위치, 시간, 수신 강도 등을 포함하여 $\mathbf{s}(x, y, t)$로 표현된다. 여기서 $x$와 $y$는 플랫폼의 위치 좌표, $t$는 시간이다.
• 위상 정보와 복소수 데이터: SAR 데이터는 반사 신호의 위상 정보가 포함된 복소수 형태의 데이터로 수집된다. 복소수 데이터 $\mathbf{z} = a + jb$는 진폭 $a$와 위상 정보 $b$를 모두 나타내며, 이를 통해 지표면의 세부적인 패턴을 재구성할 수 있다.
• 정합 필터링(Matched Filtering): SAR 영상 처리를 위해 정합 필터링을 통해 신호를 처리하며, 이 과정에서 생성된 데이터는 주파수와 위치 정보를 포함한다. 이 데이터는 2D 주파수 영역에서 $\mathbf{S}(u, v)$로 나타낼 수 있으며, 이는 공간 주파수의 함수이다.
• 레인지-도플러 데이터: SAR 시스템은 거리를 따라 도플러 신호를 분석하여 데이터를 생성한다. 레인지-도플러 포맷으로 표현된 데이터는 공간 좌표 $(r, d)$에 대한 함수로, $r$은 거리, $d$는 도플러 이동을 의미한다.

위상 배열 레이더(Phased Array Radar)의 데이터 형식

위상 배열 레이더는 다수의 송신 및 수신 소자를 이용하여 전자적으로 빔을 조향함으로써 빠르게 다중 목표를 탐지할 수 있다. 이러한 시스템의 데이터 형식은 다음과 같다:

• 다중 채널 데이터: 위상 배열 레이더는 여러 수신 채널에서 동시에 데이터를 수집하며, 각 채널은 공간적으로 다른 위치에서 수신된 신호를 기록한다. 이러한 데이터는 $\mathbf{s}_{i}(t)$로 표현되며, $i$는 채널 인덱스를 나타낸다.
• 빔 형성 데이터: 빔 형성은 수신 신호의 위상 조절을 통해 특정 방향으로 빔을 집중시키는 기술로, 빔 형성 과정에서 생성된 데이터는 방향 $\theta$에 대한 함수로 표현될 수 있다. 예를 들어, 빔 형성된 데이터는 $\mathbf{S}(\theta, t)$로 나타낼 수 있으며, 이는 특정 방향에서의 신호 강도와 시간 변화의 관계를 나타낸다.
• 스캔 패턴 데이터: 레이더 시스템이 다양한 각도로 빔을 스캔하면서 수집한 데이터를 기록한 것으로, 각 스캔 패턴은 시간, 각도, 수신 강도 등을 포함한다. 이러한 데이터는 3차원 매트릭스로 정리될 수 있으며, $\mathbf{S}(\theta, \phi, t)$로 나타낼 수 있다.

CW(Continuous Wave) 레이더의 데이터 형식

CW 레이더는 연속적으로 전파를 방사하여 속도 측정에 주로 사용되며, 그 데이터 형식은 다음과 같은 특징을 가진다:

• 주기적인 연속 신호: CW 레이더는 특정 주파수의 연속파를 방사하고, 물체의 도플러 이동으로 인해 반사파의 주파수 변화가 발생한다. 수신된 신호는 주기적이며, 데이터는 주파수 도메인에서 주요 성분으로 나타난다.
• 속도 성분 데이터: 도플러 이동을 통해 물체의 속도를 직접 측정할 수 있으며, 이러한 데이터는 도플러 주파수 성분으로 나타난다. 각 속도 데이터는 $v = \frac{\lambda \Delta \mathbf{f}}{2}$로 계산할 수 있으며, 여기서 $\lambda$는 파장의 길이, $\Delta \mathbf{f}$는 도플러 주파수 차이다.
• 연속 시간 신호와 위상 정보: CW 레이더 데이터는 연속 시간 신호로 수집되며, 신호의 위상 변화를 통해 미세한 속도 변화를 감지할 수 있다. 위상 데이터는 $\phi(t)$로 나타내어, 시간에 따른 위상 변화를 추적할 수 있다.

다중 스태틱(Multi-static) 레이더의 데이터 형식

다중 스태틱 레이더는 여러 위치에 송신 및 수신기를 배치하여 물체의 위치 및 속도를 측정하는 시스템이다. 이러한 시스템의 데이터 형식은 다음과 같다:

• 분산된 수신 데이터: 다중 스태틱 레이더는 서로 다른 위치에 배치된 여러 수신기로부터 신호를 수집하므로, 각 수신기마다 별도의 데이터 스트림이 생성된다. 이러한 데이터는 $\mathbf{s}_{i}(t)$로 표현되며, $i$는 각 수신기의 인덱스이다.
• 위치 기반 분석 데이터: 다중 스태틱 시스템은 서로 다른 위치에서 수신된 신호를 통해 물체의 3차원 위치를 추정할 수 있다. 이때 각 신호의 도착 시간 차(Time Difference of Arrival, TDOA) 또는 도플러 이동 차를 이용해 물체의 위치를 계산한다. 이러한 데이터는 $\mathbf{S}(x, y, z)$로 나타낼 수 있다.

MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) 레이더의 데이터 형식

MIMO 레이더는 다수의 송신기와 수신기를 사용하여 다양한 경로로 데이터를 전송 및 수신함으로써 공간 해상도를 향상시킨다. 이 시스템의 데이터 형식은 다음과 같은 특징을 가진다:

• 다중 송신/수신 채널 데이터: MIMO 레이더는 다중 송신 및 수신 채널을 통해 데이터가 수집되며, 각 조합의 송신-수신 경로는 독립된 신호 성분을 생성한다. 수집된 데이터는 $\mathbf{s}_{i,j}(t)$로 표현할 수 있으며, 여기서 $i$는 송신 채널 인덱스, $j$는 수신 채널 인덱스이다.
• 행렬 표현: MIMO 시스템은 각 송신-수신 경로의 신호를 행렬로 표현하여 분석하며, 이때 생성된 데이터는 $\mathbf{H} \in \mathbb{C}^{N \times M}$와 같은 형태의 복소수 행렬로 나타난다. 여기서 $N$은 수신 채널의 수, $M$은 송신 채널의 수이다. 이러한 행렬 표현은 공간 도메인에서의 분석을 가능하게 하며, 주파수 도메인으로 변환하여 공간 주파수 분석을 수행할 수 있다.
• 코히어런트 데이터: MIMO 레이더 시스템은 수신된 신호 간의 상관관계를 기반으로 거리, 속도, 각도 정보를 동시에 추정할 수 있는 코히어런트(coherent) 데이터를 생성한다. 이는 각 수신 신호의 위상과 진폭 정보가 정확히 동기화되어 있음을 의미한다.

위상 간섭(Interferometric) 레이더의 데이터 형식

위상 간섭 레이더는 두 개 이상의 레이더에서 수신된 신호의 위상 차이를 분석하여 물체의 고도나 표면의 미세한 변화를 측정하는 기술이다. 이러한 시스템의 데이터 형식은 다음과 같다:

• 위상 차이 데이터: 각 수신기에서 동일한 신호가 수신되었을 때, 수신된 신호의 위상 차이 $\Delta \phi$를 계산하여 고도 또는 표면 변화를 측정한다. 수집된 데이터는 $\Delta \phi(t)$로 표현되며, 시간 $t$에 따른 위상 차이를 추적할 수 있다.
• 위상 데이터 매트릭스: 수신된 신호의 위상 정보는 2차원 매트릭스로 배열되며, 각 위치에서의 위상 차이는 $\mathbf{\Phi}(x, y)$로 나타낼 수 있다. 이러한 매트릭스 데이터는 지형의 미세한 높이 변화를 시각화하는 데 사용된다.
• 위상 간섭 측정 데이터: 위상 간섭 레이더는 주기적인 데이터 수집을 통해 시간에 따른 변화를 측정하므로, 데이터는 시계열로 구성되며, 주기적인 측정마다 누적된 위상 차이를 기록한다. 예를 들어, $\Delta \mathbf{\Phi}_{t_1}, \Delta \mathbf{\Phi}_{t_2}, \ldots$와 같은 시간 시퀀스를 생성하여 장기적인 변화도 분석할 수 있다.

AESA(Active Electronically Scanned Array) 레이더의 데이터 형식

AESA 레이더는 전자적으로 빔을 스캔하고, 다수의 고정된 안테나 소자에서 신호를 송수신하는 시스템으로, 빠른 탐지와 추적이 가능하다. AESA의 데이터 형식은 다음과 같다:

• 빔 포밍(Beamforming) 데이터: AESA는 전자적으로 빔을 형성하여 특정 방향으로 신호를 집중시키고, 각 방향에서의 데이터를 수집한다. 이러한 데이터는 빔 형성 각도 $\theta$와 수신 신호 $\mathbf{s}(\theta, t)$로 표현할 수 있으며, 주어진 시간 $t$에서 특정 각도에서의 수신 신호 강도를 나타낸다.
• 주파수-빔 매핑: AESA 시스템은 다양한 주파수와 각도에서 데이터를 수집하므로, 데이터는 주파수-빔 매핑 형태로 배열된다. 예를 들어, $\mathbf{S}(\mathbf{f}, \theta)$는 주파수 $\mathbf{f}$와 빔 각도 $\theta$의 함수로 수집된 신호 강도를 나타낸다.
• 다차원 데이터 매트릭스: AESA는 매우 높은 데이터 처리량을 필요로 하며, 이로 인해 데이터는 다차원 매트릭스로 정리된다. 예를 들어, 주파수, 시간, 각도, 공간 위치 등의 변수에 대한 데이터를 포함한 $\mathbf{S}(t, \mathbf{f}, \theta, x, y)$와 같은 형식이 일반적이다. 이러한 데이터는 후처리 단계를 통해 정제되며, 빔 형성, 신호 검출, 목표 추적 등의 다양한 분석에 사용된다.

펄스 압축 레이더(Pulse Compression Radar)의 데이터 형식

펄스 압축 레이더는 송신된 펄스 신호의 길이를 인위적으로 압축하여 해상도를 높이는 기법을 사용한다. 이를 통해 더 긴 거리에서 높은 해상도를 유지할 수 있다. 데이터 형식은 다음과 같은 특징을 갖는다:

• 압축된 시간 도메인 신호: 펄스 압축을 통해 반사 신호는 시간 도메인에서 더 짧고 고해상도로 압축된 형태로 수신된다. 수신 신호는 펄스 압축 후의 데이터 $\mathbf{s}_{c}(t)$로 표현된다.
• 매칭 필터 데이터: 매칭 필터를 통해 신호가 분석되며, 이를 통해 원하는 반사 신호의 위치와 강도를 추출한다. 매칭 필터 데이터는 $\mathbf{S}_{m}(t)$로 나타낼 수 있으며, 시간 $t$에 따른 필터링 결과를 포함한다.
• 코드 변조와 크로스코릴레이션: 펄스 압축 레이더는 코드 변조를 통해 신호를 발사하고, 수신된 신호와 원래의 송신 코드를 크로스코릴레이션하여 데이터를 분석한다. 이러한 데이터는 주파수 도메인에서 $\mathbf{R}(\mathbf{f})$와 같은 형태로 주어지며, 코드 일치 결과를 반영한다.