GPU를 이용한 우주감시레이다 신호처리 고속화 방안

• Published in: 한국항행학회논문지 Vol. 28; no. 5; pp. 616 - 622
• Main Authors: 조인철, In-cheol Cho, 조성훈, Sung-hoon Cho, 안지훈, Ji-hoon An, 문현욱, Hyun-wook Moon, 손성환, Sung-hwan Sohn, 정태희, Taehee Jeong, 임상호, Sangho Lim
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국항행학회 31.10.2024
• Subjects: CPU; CUDA; GPU; Signal processing; Space surveillance radar; 항공우주공학; CUDA; Signal processing; CPU; GPU; Space surveillance radar
• ISSN: 1226-9026; 2288-842X

최근 들어 각국이 경쟁적으로 우주개발에 막대한 자금을 투자하고 있고 수 만개의 인공위성 및 스파이 위성, 우주 잔해 등 우주 위험이 증가하는 추세다. 이에 따라 우주를 감시하기 위한 여러 자산이 있지만 상시 및 광역 감시가 가능한 레이다를 이용한 우주 물체 탐지에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존의 레이다 시스템은 수 백키로 이내의 항공기, 함정, 미사일 등을 탐지하기 위해 운용했다면 우주 물체를 탐지하기 위한 레이다는 수천 키로까지 확장해 운용을 해야한다. 이러한 경우 신호처리를 해야 하는 데이터 크기가 증가하며 이는 레이다 운용에 지연을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 레이다를 이용한 우주 물체 탐지시 GPU를 활용해 신호처리를 고속화하는 방법을 제안하고 CPU 대비 성능을 비교해 이를 검증하였다. Recently, each country is competitively investing huge amounts of money in space development, and space risks such as tens of thousands of satellites, spy satellites, and space debris are increasing. Although there are several assets for monitoring space, interest is growing in the detection of space objects using radar, which is useful for constant alert and wide-area surveillance. While the existing radar system was operated to detect aircraft, ships, and missiles within hundreds of kilometers, radar to detect space objects must be expanded to thousands of kilometers. In this case, the size of data that impairs signal processing increases, which can lead to a decrease in radar detection performance. In this paper, we present a method of speeding up signal processing using GPU when detecting space objects, which are long-distance targets, and the results of comparing performance compared to existing CPUs.