A Study on Radar Target Detection Techniques based on the MUSIC Algorithm
So-Yeon Kim, Taehee Jeong, Byung-Lae Cho · The Journal of Korean Institute of Information Technology · 2025
MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)은 1980년대에 Schmidt가 제안한 고해상도 스펙트럼 추정 방법으로써 레이다 표적 등의 도래각 추정을 위한 알고리즘으로 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존 표적 탐지기에서의 해상도 한계를 극복하고, multipath 환경에서도 우수한 분리 성능을 확보할 수 있도록 MUSIC 알고리즘을 레이다 표적 탐지 분야에 적용하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 연구 결과를 통해 CFAR(Constant False Alarm Rate) 탐지 및 클러스터링을 대체할 표적 탐지 방법을 제안하였고, 그 결과 기존 방법과 동등한 탐지 성능을 유지하면서 표적의 거리 오차가 평균 93.52% 개선된 결과를 얻을 수 있었으며 비행시험을 통해 실제 레이다 시스템 환경에서 적용 가능성을 입증하였다.