재밍이 있는 레이더 환경에서 효과적으로 재밍을 억제하는 방법들이 있으나 각각의 기법들은 그 장단점을 가지고 있다. 재밍 억제 알고리즘 중 Weiner 필터기법은 기존의 재머 특성을 알 수 있는 Training 데이터가 필요하고
Subspace 방법의 하나인 MUSIC(Multiple Signal classification) 알고리즘은 재밍 신호와 표적신호가 상호 직교성(Orthogonal)을 확보해야만 한다. 이 러한 장단점을 보완할 수 있는 가장 효과적인 기법이 Eigenvalue 해석 방법이다.
재밍억제 알고리즘인 Eigenvalue 해석 기법을 극대화하기 위해 레이더의 송 신 주파수를 다중으로 사용(Muti-carrier)하여 주파수에 따라 그 값이 달라 지는 표적 RCS(RADAR Cross Section) 응답을 다양화 하므로써 표적 탐지율을 향상시켰으며, 멀티 캐리어는 일반적으로 광대역 이므로 재밍신호는 일 부 채널(주파수)에만 영향을 주게 하여 재밍 간섭 채널을 구분해 내거나 재 밍 신호가 억압된 표적신호 추출을 가능하게 하였다. 또한 다중 수신 배열 안 테나를 사용하여 그 신호들의 방향성과 재밍 억제를 위한 재밍신호와 표적신 호간의 직교성을 향상토록 하였다.
재밍신호 구간과 표적신호 구간이 일부 캐리어 주파수 대역에서 겹쳐있는 멀티 캐리어 레이더 환경에서 고유벡터 해석 방법을 적용시켜 재밍된 채널을 구분하는 방법을 제시하고 간섭된 채널로부터 재밍이 억압된 표적신호를 추 출하는 기법을 제시한다. 재머 채널 구분을 위한 과정은 각각의 주파수 응답 으로 얻어진 공분산 행렬의 표적신호 및 재머 성분을 포함하는 고유분석(eigen-analysis)을 통해 스펙트럼 특성을 이용한다.
재머 채널 구분 기준 및 수학적 분석에 의해 구분 기준의 근거를 제시하며 고유벡터 분석에 의해 재머가 억압된 신호를 생성할 수 있음을 보인다.
DOA(direction of arrival) 추정 시뮬레이션을 통해서 제시된 방법이 재머 채널 구분 및 재머가 억압된 신호를 효과적으로 생성할 수 있음과 재밍이 억제된 신호의 SINR 향상을 제시한다.
