KR102039569B1 - Method Of Identifying Human Being And Animal Using Microwave Motion Sensor - Google Patents

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KR102039569B1
KR102039569B1 KR1020190065715A KR20190065715A KR102039569B1 KR 102039569 B1 KR102039569 B1 KR 102039569B1 KR 1020190065715 A KR1020190065715 A KR 1020190065715A KR 20190065715 A KR20190065715 A KR 20190065715A KR 102039569 B1 KR102039569 B1 KR 102039569B1
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Abstract

The present invention relates to a method for identifying a human and an animal by using a microwave motion sensor. More specifically, the method comprises: a first step of continuously transmitting transmission signals generated by a microwave motion sensor; a second step of receiving reception signals that the transmission signals are reflected from objects to be detected and are input to the microwave motion sensor; a third step of generating a plurality of frequency waveforms of the objects to be detected by mixing the transmission signals and the reception signals; a fourth step of storing the frequency waveforms in a memory; a fifth step of repeating the first to fourth steps to classify the plurality of frequency waveforms stored in the memory according to whether or not the objects to be detected are a human or animal, and building a database for data on the objects to be detected; and a sixth step of identifying whether or not the objects to be detected are a human or animal by comparing the frequency waveforms generated by performing the first to third steps with frequency waveforms stored in the database when the objects to be detected approach the microwave motion sensor. Thus, the method does not need to apply a stimulus to a human or animal, which is an object to be detected, thereby accurately identifying whether or not the object to be detected is a human or animal without providing an unpleasant feeling to the object to be detected, or physically damaging the same.

Description

마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법{Method Of Identifying Human Being And Animal Using Microwave Motion Sensor}Method of Identifying Human Being And Animal Using Microwave Motion Sensor}

본 발명은 마이크로웨이브 모션센서를를 이용한 사람 및 동물 식별 방법에 관한 것으로 보다 세부적으로는 마이크로웨이브 모션센서(Microwave Motion Sensor)에서 감지된 신호를 이용하여 감지 대상이 사람인지 동물인지 보다 정확하게 구별할 수 있는 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법으로 방범, 조명, 냉난방기, 통합에너지 관리시스템 등에서 감지 수단으로 구성된다.The present invention relates to a method for identifying humans and animals using a microwave motion sensor, and more specifically, by using a signal detected by a microwave motion sensor, the object to be detected can be more accurately distinguished from a human or an animal. Human and animal identification method using microwave motion sensor is composed of sensing means in crime prevention, lighting, air conditioner and integrated energy management system.

일반적으로, 보안장비는 사용 용도에 따라 사람 또는 동물이 보안에 대상이 되는 지역 또는 시설에 접근하면 이에 대하여 경고, 알람 등의 이벤트를 발생시킨다. 이를 위하여 실시간 영상 정보를 확인할 수 있는 CCTV나 적외선 센서, 압력 센서 등과 같은 다양한 센서를 통하여 사람 또는 동물의 접근을 감지한다.In general, security equipment generates events such as warnings and alarms when a person or animal approaches an area or facility subject to security, depending on the intended use. To this end, it detects human or animal access through various sensors such as CCTV, infrared sensor, pressure sensor, etc., which can check real-time image information.

그러나, CCTV의 경우 보안 담당자가 계속하여 CCTV에서 전송되는 영상 데이터를 모니터링해야 하며, 사람 또는 동물의 접근을 감지하는 각종 센서들은 사람 또는 동물의 무게나 움직임 등의 변화를 통하여 감지함으로 사람과 동물의 접근을 구별하지 못하는 문제점이 있다.However, in the case of CCTV, the security officer must continuously monitor the video data transmitted from the CCTV, and various sensors for detecting the access of a person or an animal detect the person or the animal by changing the weight or movement of the person or the animal. There is a problem of not distinguishing access.

또한, 상기한 바와 같은 문제점으로 인하여 24시간 감시 인력이 소요되며 불필요한 이벤트 발생에 따른 보안 시스템의 오작동과 전력 손실이 발생한다.In addition, due to the problems described above, a 24-hour monitoring manpower is required and a malfunction of the security system and power loss due to unnecessary events occur.

이를 해결하기 위하여 대한민국 등록특허공보 제10-1449485호에서는 본 명세서 도 1에 도시되어 있는 바와 같이 사람과 동물의 감각을 선택적으로 자극 시키기 위한 자극신호를 발생하여, 감지 대상에 제공하는 감지대상 자극부 및 상기 자극 신호에 대한 상기 감지대상의 반응을 감지하여, 상기 감지대상이 사람인지 동물인지를 식별하는 감지대상 식별부로 구성되는 사람 및 동물 식별 장치 및 방법이 게시되어 있으나 이는 사람과 동물의 감각을 선택적으로 자극하기 위하여 청각, 후각, 시각 등에 자극을 가함으로 감지 대상에게 불쾌감이나 자극의 정도에 따라 신체적 피해를 가할 수 있는 문제점이 있다.In order to solve this problem, the Republic of Korea Patent Publication No. 10-1449485, generating a stimulation signal for selectively stimulating the senses of humans and animals, as shown in Figure 1 of the present specification, the sensing target stimulation unit to provide to the sensing target And a sensing object identification unit configured to sense a response of the sensing object to the stimulus signal and identify whether the sensing object is a human or an animal. There is a problem that can cause physical damage depending on the degree of discomfort or stimulus to the sensing target by applying stimulation to the hearing, smell, sight, etc. to selectively stimulate.

대한민국 등록특허공보 제10-1449485호(2014.10.02)Republic of Korea Patent Publication No. 10-1449485 (2014.10.02)

상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본원발명에서는 감지 대상이 되는 사람 또는 동물에게 자극을 가하지 않으므로 감지 대상에게 불쾌감이나 신체적 훼손을 가하지 않으면서 사람인지 동물인지 정확하게 구별할 수 있도록 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.In order to solve the problems described above, the present invention does not irritate the person or animal to be detected, so that the microwave motion sensor can be accurately distinguished whether it is a human or an animal without causing discomfort or physical damage to the detected object. It is an object to provide a human and animal identification method used.

목적을 달성하기 위한 구성으로는 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법에 있어서, 마이크로웨이브 모션센서에서 발생하는 송신 신호를 연속적으로 송신하는 제 1단계와 상기의 송신 신호가 감지 대상에 반사되어 마이크로웨이브 모션센서에 입력되는 수신 신호를 수신하는 제 2단계와 상기의 송신 신호와 수신 신호를 믹싱하여 감지 대상의 주파수 파형을 생성하는 제 3단계와 상기의 주파수 파형을 메모리에 저장하는 제 4단계와 상기의 제 1 내지 4단계를 반복 수행하여 메모리에 저장된 복수 개의 주파수 파형을 감지 대상이 사람인지 동물인지에 따라 분류하여 감지대상 데이터 베이스를 구축하는 제 5단계와 마이크로웨이브 모션센서에 감지 대상이 접근하면 상기의 제 1 내지 3단계를 수행하여 생성되는 주파수 파형을 상기의 데이터 베이스에 저장되어 있는 주파수 파형과 대비하여 감지 대상이 사람인지 동물인지 식별하는 제 6단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법이다.In order to achieve the object, in the human and animal identification method using the microwave motion sensor, the first step of continuously transmitting the transmission signal generated from the microwave motion sensor and the transmission signal is reflected to the sensing object A second step of receiving a reception signal input to the microwave motion sensor, a third step of mixing the transmission signal and the reception signal to generate a frequency waveform of a sensing target, and a fourth step of storing the frequency waveform in a memory And repeating the steps 1 to 4 above, classifying a plurality of frequency waveforms stored in the memory according to whether the object is a human or an animal and constructing a database for detecting the target. Approaching the frequency waveform generated by performing the above steps 1 to 3 A human and animal identification method using a microwave motion sensor, comprising a sixth step of identifying whether the detection target is a human or an animal compared to the frequency waveform stored in the database.

본 발명의 다른 특징으로는 상기의 제 3단계에서 송신 신호와 수신 신호를 믹싱할 때, 시간 지연에 의해 발생하는 주파수 변화(ft)와 도플러 효과에 의하여 발생하는 주파수 변화(fv)의 합과 차를 통하여 감지 대상의 거리와 속도 정보를 생성하며, B가 주파수 변화 대역폭(sweep bandwidth)이고, Tm이 주파수 변화 단위 시간(sweep time)이고, f t 는 시간 지연에 의하여 발생하는 주파수 변화(frequency shift to time delay)이며, f v 는 도플러 효과에 의하여 발생하는 주파수 변화(doppler frequency)이고, c는 광속(3*108 m/s)이며, λ은 주파수 파장(wavelength)일 때,According to another aspect of the present invention, when mixing the transmission signal and the reception signal in the third step, the sum of the frequency change f t caused by the time delay and the frequency change f v caused by the Doppler effect. The distance and speed information of the object to be detected are generated by the difference between, and B is the frequency change bandwidth (sweep bandwidth), Tm is the frequency change unit time (sweep time), and f t is the frequency change caused by the time delay ( frequency shift to time delay, f v is the doppler frequency caused by the Doppler effect, c is the luminous flux (3 * 10 8 m / s), and λ is the frequency wavelength,

감지 대상의 거리(R)는

Figure 112019057140393-pat00001
, 감지 대상의 속도(vr)는
Figure 112019057140393-pat00002
이다.The distance (R) of the sensing target
Figure 112019057140393-pat00001
, The velocity of the detection target (v r )
Figure 112019057140393-pat00002
to be.

본 발명의 또 다른 특징으로는 상기의 제 4단계에서는 감지 대상의 거리에 따른 각각의 송신 신호와 수신 신호의 진폭(Amplitude), 너비(Duration), 첨두치(Peak level), 극성(Polarity), 상승 시간(Rise time)이 주파수 파형과 함께 저장되고, 상기의 제 5단계에서 주파수 파형과 함께 감지 대상이 사람인지 동물인지에 따라 분류되어 데이터 베이스에 저장되며, 상기의 제 6단계에서 감지 대상이 접근하면 제 1 내지 제 3단계(가 수행되어 해당 감지 대상 거리에 따른 송신 신호와 수신 신호의 진폭(Amplitude), 너비(Duration), 첨두치(Peak level), 극성(Polarity), 상승 시간(Rise time) 및 주파수 파형을 데이터 베이스의 분류되어 있는 각각의 데이터와 대비하여 감지 대상이 사람인지 동물인지 식별한다.According to still another aspect of the present invention, in the fourth step, the amplitude, width, peak level, polarity, The rise time is stored together with the frequency waveform, and is classified according to whether the sensing object is a human or an animal together with the frequency waveform in the fifth step, and stored in the database. Approaching the first to third steps (Amplitude, Width, Peak level, Polarity, Rise time of the transmitted signal and the received signal according to the sensing target distance are performed) time and frequency waveforms are compared with each classified data in the database to identify whether the object is a human or an animal.

상기한 바와 같이, 본 발명에 따른 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법은 감지 대상이 되는 사람 또는 동물에게 자극을 가하지 않으므로 감지 대상에게 불쾌감이나 신체적 훼손을 가하지 않으면서 사람인지 동물인지 정확하게 구별할 수 있는 효과가 있다.As described above, the method of identifying humans and animals using the microwave motion sensor according to the present invention does not stimulate the person or animal to be detected, and thus accurately distinguishes whether the human or the animal is without causing discomfort or physical damage to the sensing object. There is an effect that can be done.

또한, 감지 대상이 증가할수록 사람과 동물을 분류할 수 있는 각종 데이터가 증가하여 사용에 따라 신뢰성 있는 식별 방법으로 정보통신기술을 활용한 각종장치에 감지수단 및 사물인터넷 구축에 큰 효과가 있다.In addition, as the number of sensing targets increases, various types of data for classifying people and animals increase, and thus, there is a great effect in the construction of sensing means and the Internet of things for various devices using information and communication technology as a reliable identification method according to use.

도 1은 기존의 사람 및 동물 식별 장치의 개념도.
도 2는 본 발명에 따른 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법에서의 주파수 파형 도면.
도 3은 본 발명에 따른 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법의 포괄 순서도.
도 4는 본 발명에 따른 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법에서의 세부 순서도.1 is a conceptual diagram of a conventional human and animal identification device.
2 is a frequency waveform diagram of a human and animal identification method using a microwave motion sensor according to the present invention.
Figure 3 is a comprehensive flowchart of a human and animal identification method using a microwave motion sensor according to the present invention.
Figure 4 is a detailed flowchart of the human and animal identification method using the microwave motion sensor according to the present invention.

도 2는 본 발명에 따른 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법에서 송신 신호(10)와 수신 신호(20)를 통하여 주파수 파형(30)을 생성하는 도면이고, 도 3 및 도 4는 본 발명에 따른 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법의 순서도로서 이를 참고하여 본원발명의 구성을 설명하면 하기와 같다.2 is a view for generating a frequency waveform 30 through the transmission signal 10 and the reception signal 20 in the human and animal identification method using the microwave motion sensor according to the present invention, Figures 3 and 4 Referring to this as a flowchart of a human and animal identification method using a microwave motion sensor according to the present invention will be described as follows.

마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법에 있어서,In the human and animal identification method using a microwave motion sensor,

마이크로웨이브 모션센서에서 발생하는 송신 신호(10)를 연속적으로 송신하는 제 1단계(S10);와 상기의 송신 신호(10)가 감지 대상에 반사되어 마이크로웨이브 모션센서에 입력되는 수신 신호(20)를 수신하는 제 2단계(S20);와 상기의 송신 신호(10)와 수신 신호(20)를 믹싱하여 감지 대상의 주파수 파형(30)을 생성하는 제 3단계(S30);와 상기의 주파수 파형(30)을 메모리에 저장하는 제 4단계(S40);와 상기의 제 1 내지 4단계(S10 ~ S40)를 반복 수행하여 메모리에 저장된 복수 개의 주파수 파형(30)을 감지 대상이 사람인지 동물인지에 따라 분류하여 감지대상 데이터 베이스를 구축하는 제 5단계(S50);와 마이크로웨이브 모션센서에 감지 대상이 접근하면 상기의 제 1 내지 3단계(S10 ~ S30)를 수행하여 생성되는 주파수 파형(30)을 상기의 데이터 베이스에 저장되어 있는 주파수 파형(30)과 대비하여 감지 대상이 사람인지 동물인지 식별하는 제 6단계(S60);로 구성되는 것을 특징으로 하는 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법이다.A first step (S10) of continuously transmitting the transmission signal 10 generated by the microwave motion sensor; and the reception signal 20 reflected by the transmission signal 10 to the sensing object and input to the microwave motion sensor A second step (S20) of receiving; and a third step (S30) of generating the frequency waveform 30 of the sensing target by mixing the transmission signal 10 and the reception signal 20; and the frequency waveform. A fourth step (S40) of storing the 30 in the memory; and repeating the first to fourth steps (S10 to S40) to detect the plurality of frequency waveforms 30 stored in the memory whether the object is a human or an animal. A fifth step (S50) of classifying and constructing a sensing target database; and a frequency waveform 30 generated by performing the first to third steps (S10 to S30) when the sensing target approaches the microwave motion sensor. Is stored in the database above. The sixth step (S60) for identifying whether the detection target is a human or an animal in contrast to the waveform 30 is a human and animal identification method using a microwave motion sensor.

상기의 송신 신호(10)와 수신 신호(20)의 사용 주파수는 10.525GHz를 이용하고 획득된 신호는 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 변조를 통하여 도 2의 a와 같이 연속적인 시간에 따른 주파수 변화를 그래프화 한다.The frequency of use of the transmission signal 10 and the reception signal 20 is 10.525 GHz, and the obtained signal changes frequency according to continuous time as shown in a of FIG. 2 through Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) modulation. Graph it.

이때, 송신 신호(10)가 마이크로웨이브 모션센서에서 송신되어 감지 대상에 반사된 수신 신호(20)가 마이크로웨이브 모션센서로 입력되는 사이에 걸리는 시간은 2R/c로써 여기서 R은 마이크로웨이브 모션센서와 감지 대상 사이의 거리이며, c는 광속으로 3*108 m/s이다.At this time, the time taken between the transmission signal 10 is transmitted from the microwave motion sensor and the received signal 20 reflected to the sensing object is input to the microwave motion sensor is 2R / c, where R is the microwave motion sensor and Distance between sensing objects, c is 3 * 10 8 m / s at the speed of light.

그리고, 이를 통하여 상기의 제 3단계(S30)에서 송신 신호(10)와 수신 신호(20)를 믹싱할 때, 시간 지연에 의해 발생하는 주파수 변화(ft)와 도플러 효과에 의하여 발생하는 주파수 변화(fv)의 합과 차를 통하여 감지 대상의 거리(R)와 속도 (vr)정보를 생성하며 도 2의 b와 같이 송신 신호(10)와 수신 신호(20)가 혼합된 주파수 파형(30)을 생성한다.Then, when mixing the transmission signal 10 and the reception signal 20 in the third step (S30) through this, the frequency change (f t ) caused by the time delay and the frequency change caused by the Doppler effect (f v ) generates a distance (R) and a velocity (v r ) information of the sensing object through the sum and the difference, and as shown in b of FIG. 2, the frequency waveform in which the transmission signal 10 and the reception signal 20 are mixed ( 30).

이때, τ는 라운드 트립 지연(round trip delay)으로, 송신 신호(10)가 마이크로웨이브 모션센서에서 송신되어 감지 대상에 반사된 수신 신호(20)가 마이크로웨이브 모션센서로 입력되는 사이에 걸리는 시간이며, Tm은 주파수 변화 단위 시간(sweep time)으로, 송신 신호(10) 또는 수신 신호(20)의 주파수가 최소 주파수(minimum frequency)인 f 0 에서 증가하여 첨두치(Peak level)까지 걸리는 시간이다.In this case, τ is a round trip delay, which is a time taken between the transmission signal 10 is transmitted from the microwave motion sensor and the reception signal 20 reflected from the sensing object is input to the microwave motion sensor. , Tm is a frequency change unit time (sweep time), it is the time it takes the frequency of the transmission signal 10 or the reception signal 20 from the peak frequency ( f 0 ) to the peak level.

또한, f t 는 시간 지연에 의하여 발생하는 주파수 변화(frequency shift to time delay)이며, f v 는 도플러 효과에 의하여 발생하는 주파수 변화(doppler frequency)이다.In addition, f t is a frequency shift to time delay caused by a time delay, and f v is a doppler frequency caused by a Doppler effect.

그리고, 상기의 제 3단계(S30)에서 송신 신호(10)와 수신 신호(20)를 믹싱할 때, 시간 지연에 의해 발생하는 주파수 변화(ft)와 도플러 효과에 의하여 발생하는 주파수 변화(fv)의 합과 차를 통하여 감지 대상의 거리(R)와 속도 (vr)정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.Then, when mixing the transmission signal 10 and the reception signal 20 in the third step (S30), the frequency change f t caused by the time delay and the frequency change f caused by the Doppler effect. It is characterized by generating the distance (R) and the speed (v r ) information of the sensing object through the sum and difference of v

또한, B가 주파수 변화 대역폭(sweep bandwidth)이고, Tm이 주파수 변화 단위 시간(sweep time)이고, f t 는 시간 지연에 의하여 발생하는 주파수 변화(frequency shift to time delay)이며, f v 는 도플러 효과에 의하여 발생하는 주파수 변화(doppler frequency)이고, c는 광속(3*108 mm/s)이며, λ은 주파수 파장(wavelength)일 때, In addition, B is a frequency change bandwidth (sweep bandwidth), Tm is a frequency change unit time (sweep time), f t is a frequency shift to time delay caused by the time delay, f v is the Doppler effect When the frequency change (doppler frequency), c is the luminous flux (3 * 10 8 mm / s), and λ is the frequency wavelength,

감지 대상의 거리(R)는

Figure 112019057140393-pat00003
, 감지 대상의 속도(vr)는
Figure 112019057140393-pat00004
인 것을 특징으로 한다.The distance (R) of the sensing target
Figure 112019057140393-pat00003
, The velocity of the detection target (v r )
Figure 112019057140393-pat00004
It is characterized by that.

상기 제 3단계(S30)에서 도플러 효과에 의하여 발생하는 주파수 변화(doppler frequency) 값 f v 가 60~150Hz 범위에서 수렴 감지될 시 이는 사람의 흉상부위로 구분하여 정보를 저장하고 상기 제 4단계(S40)에서 감지 대상의 거리(R)와 속도(vr) 정보를 획득할 시 속도(vr)는 1~10Km/h의 범위를 사람의 이동 속도로 한정하여 이를 통해 0~200Hz 범주 외 측정된 수치의 도플러 주파수 f v 는 노이즈로 처리한다. 이와 같이 사람의 흉상부위의 도플러 주파수 변화 값을 실제 측정 값을 통해 사람으로 구분될 수 있는 정보를 한정함으로써 정확도를 향상시킬 수 있도록 하고 이를 통해 오인식률을 개선할 수 있게 된다. When the frequency change (doppler frequency) value f v generated by the Doppler effect is converged in the range of 60 to 150 Hz in the third step (S30), it stores information by dividing it into the bust of a person and When obtaining the distance (R) and the speed (v r ) information of the sensing object in the S40), the speed (v r ) is limited to the range of 1 ~ 10Km / h to the movement speed of the person, through which 0 ~ 200Hz out of range measurement The Doppler frequency f v at the calculated value is treated as noise. As such, by limiting the Doppler frequency change value of the human torso through the actual measured value, it is possible to improve the accuracy and thereby improve the recognition rate.

그리고, 상기의 제 4단계(S40)에서는 감지 대상의 거리에 따른 각각의 송신 신호(10)와 수신 신호(20)의 진폭(Amplitude), 너비(Duration), 첨두치(Peak level), 극성(Polarity), 상승 시간(Rise time)이 주파수 파형(30)과 함께 저장되고,In the fourth step S40, the amplitude, width, peak level, and polarity of each of the transmission signal 10 and the reception signal 20 according to the distance of the sensing object. Polarity, Rise time is stored with the frequency waveform 30,

상기의 제 5단계(S50)에서 주파수 파형(30)과 함께 감지 대상이 사람인지 동물인지에 따라 분류되어 데이터 베이스에 저장되며, 상기의 제 6단계(S60)에서 감지 대상이 접근하면 제 1 내지 제 3단계(S10 ~ S30)가 수행되어 해당 감지 대상 거리에 따른 송신 신호(10)와 수신 신호(20)의 진폭(Amplitude), 너비(Duration), 첨두치(Peak level), 극성(Polarity), 상승 시간(Rise time) 및 주파수 파형(30)을 데이터 베이스의 분류되어 있는 각각의 데이터와 대비하여 감지 대상이 사람인지 동물인지 식별하는 것을 특징으로 한다.In the fifth step (S50) is classified according to whether the detection target is a human or an animal together with the frequency waveform 30, and stored in the database. When the detection target approaches in the sixth step (S60), the first to A third step (S10 ~ S30) is performed to amplitude, width, peak level, polarity of the transmission signal 10 and the reception signal 20 according to the detection target distance In contrast, the rise time and the frequency waveform 30 are compared with each of the classified data in the database to identify whether the object is a human or an animal.

상기 제 6단계(S60)에서 주파수 대역을 출력 시 각 진폭의 첨두치가 주파수 11Hz에서 142, 18Hz에서 77.9, 26Hz에서 65.5, 29Hz에서 74.6의 값을 가질 때 이를 사람의 기준 패턴 정보로 구분되어 저장될 수 있다.When outputting the frequency band in the sixth step (S60), when the peak value of each amplitude has a value of 142 at 11 Hz, 77.9 at 18 Hz, 65.5 at 26 Hz, and 74.6 at 29 Hz, it is divided and stored as reference information of a person. Can be.

상기의 진폭(Amplitude), 너비(Duration), 첨두치(Peak level), 극성(Polarity), 상승 시간(Rise time) 및 주파수 파형(30)을 데이터 베이스의 분류되어 있는 각각의 데이터는 감지 대상의 움직임이 사람인지 동물인지에 따라 분류될 수 있을 정도로 독특한 신호 파형의 시퀀스를 생성하고 이를 통하여 데이터 베이스를 구축할 수 있다.Amplitude, width, peak level, polarity, rise time and frequency waveform 30 are classified in the database. You can create a unique sequence of signal waveforms that can be categorized according to whether the movement is human or animal, and build a database.

이에 더하여 심장과 호흡 시 발생하는 주파수에 마이크로웨이브를 방사하여 두 파의 상호 간섭 유도에 따른 파형을 통해 맥박수를 획득하여 저장하는 제 4-1단계(S41)가 포함될 수 있고 상기 정보를 바탕으로 사람의 맥박 범위를 1분에 60~100회로 한정하여 비교할 수 있도록 하여 식별 대상이 사람인지의 여부를 구분할 수 있게 하여 결과의 오차를 최소화할 수 있도록 한다.In addition, a fourth step (S41) of radiating microwaves at a frequency generated during heart and respiration to obtain and store a pulse rate through a waveform according to mutual interference induction of two waves may be included. The pulse range of is limited to 60 to 100 times per minute, so that the comparison can be distinguished whether or not the person to be identified is to minimize the error of the result.

또한, 데이터 베이스 구축 후에도 감지 대상이 누적될수록 상기의 데이터들이 메모리에 저장되고 이를 데이터 베이스에 업데이트하여 사람과 동물을 식별하는 데에 신뢰성 향상의 효과가 있다.In addition, as the sensing target accumulates even after constructing the database, the data are stored in the memory and updated in the database, thereby improving reliability in identifying humans and animals.

본 발명은 특정의 실시 예 및 적용 예와 관련하여 도시 및 설명하였지만, 첨부된 특허청구범위에 의해 나타난 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 개조 및 변화 가능하다는 것을 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 쉽게 알 수 있을 것이다.While the invention has been shown and described with respect to specific embodiments and applications, it is common in the art that various modifications and variations can be made without departing from the spirit and scope of the invention as indicated by the appended claims. Anyone who has a can easily know.

10. 송신 신호 20. 수신 신호
30. 주파수 파형 S10. 제 1단계
S20. 제 2단계 S30. 제 3단계
S40. 제 4단계 S41. 제 4-1단계
S50. 제 5단계 S60. 제 6단계
10. Transmission Signal 20. Reception Signal
30. Frequency waveform S10. First stage
S20. Second Step S30. 3rd step
S40. Fourth Step S41. Step 4-1
S50. Fifth Step S60. 6th step

Claims (4)

마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법에 있어서,
마이크로웨이브 모션센서에서 발생하는 송신 신호(10)를 연속적으로 송신하는 제 1단계(S10);와
상기의 송신 신호(10)가 감지 대상에 반사되어 마이크로웨이브 모션센서에 입력되는 수신 신호(20)를 수신하는 제 2단계(S20);와
상기의 송신 신호(10)와 수신 신호(20)를 믹싱하여 감지 대상의 주파수 파형(30)을 생성하는 제 3단계(S30);와
상기의 제 3단계(S30)에서 송신 신호(10)와 수신 신호(20)를 믹싱할 때, 시간 지연에 의해 발생하는 주파수 변화(ft)와 도플러 효과에 의하여 발생하는 주파수 변화(fv)의 합과 차를 통하여 감지 대상의 거리(R)와 속도(vr)정보를 생성하는 것을 특징으로 하고,
B가 주파수 변화 대역폭(sweep bandwidth)이고, Tm이 주파수 변화 단위 시간(sweep time)이고, f t 는 시간 지연에 의하여 발생하는 주파수 변화(frequency shift to time delay)이며, f v 는 도플러 효과에 의하여 발생하는 주파수 변화(doppler frequency)이고, c는 광속(3*108 m/s)이며, λ은 주파수 파장(wavelength)일 때,
감지 대상의 거리(R)는
Figure 112019057140393-pat00005
, 감지 대상의 속도(vr)는
Figure 112019057140393-pat00006
인 특징으로 제공하며.
상기의 주파수 파형(30)을 메모리에 저장하는 제 4단계(S40);와
상기의 제 4단계(S40)에서는 감지 대상의 거리에 따른 각각의 송신 신호(10)와 수신 신호(20)의 진폭(Amplitude), 너비(Duration), 첨두치(Peak level), 극성(Polarity), 상승 시간(Rise time)이 주파수 파형(30)과 함께 저장되고,
상기의 제 1 내지 4단계(S10 ~ S40)를 반복 수행하여 메모리에 저장된 복수 개의 주파수 파형(30)을 감지 대상이 사람인지 동물인지에 따라 분류하여 감지대상 데이터 베이스를 구축하는 제 5단계(S50);와
상기의 제 5단계(S50)에서 주파수 파형(30)과 함께 감지 대상이 사람인지 동물인지에 따라 분류되어 데이터 베이스에 저장되며,
마이크로웨이브 모션센서에 감지 대상이 접근하면 상기의 제 1 내지 3단계(S10 ~ S30)를 수행하여 생성되는 주파수 파형(30)을 상기의 데이터 베이스에 저장되어 있는 주파수 파형(30)과 대비하여 감지 대상이 사람인지 동물인지 식별하는 제 6단계(S60);로 이루어지고,
상기 제 2단계(S20)에서 송신 신호(10)가 감지 대상에 반사되어 마이크로웨이브 모션센서에 입력되는 수신 신호(20)는 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 변조를 통하여 연속적인 시간에 따른 주파수 변화를 나타내는 것을 특징으로 하며,
상기의 제 6단계(S60)에서 감지 대상이 접근하면 제 1 내지 제 3단계(S10 ~ S30)가 수행되어 해당 감지 대상 거리에 따른 송신 신호(10)와 수신 신호(20)의 진폭(Amplitude), 너비(Duration), 첨두치(Peak level), 극성(Polarity), 상승 시간(Rise time) 및 주파수 파형(30)을 데이터 베이스의 분류되어 있는 각각의 데이터와 대비하여 감지 대상이 사람인지 동물인지 식별하되,
상기 제 3단계(S30)에서 도플러 효과에 의하여 발생하는 주파수 변화(doppler frequency) 값 f v 가 60~150Hz 범위에서 수렴 감지될 시 이는 사람의 흉상부위로 구분하여 정보를 저장하고,
상기 제 4단계(S40)에서 감지 대상의 거리(R)와 속도(vr) 정보를 획득할 시 속도(vr)는 1~10Km/h의 범위를 사람의 이동 속도로 한정하여 이를 통해 0~200Hz 범주 외 측정된 수치의 도플러 주파수 f v 는 노이즈로 처리하는 것을 특징으로 하는 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법.In the human and animal identification method using a microwave motion sensor,
A first step (S10) of continuously transmitting the transmission signal 10 generated by the microwave motion sensor; and
A second step (S20) of receiving the received signal 20 inputted to the microwave motion sensor after the transmission signal 10 is reflected on the sensing object; and
A third step S30 of mixing the transmission signal 10 and the reception signal 20 to generate a frequency waveform 30 to be detected; and
When mixing the transmission signal 10 and the reception signal 20 in the third step (S30), the frequency change f t caused by the time delay and the frequency change f v caused by the Doppler effect. And generating distance (R) and velocity (v r ) information of the sensing target through the sum and the difference of
B is the sweep bandwidth, Tm is the sweep time, f t is the frequency shift to time delay, and f v is the Doppler effect. When the frequency change (doppler frequency), c is the luminous flux (3 * 10 8 m / s), and λ is the frequency wavelength,
The distance (R) of the sensing target
Figure 112019057140393-pat00005
, The velocity of the detection target (v r )
Figure 112019057140393-pat00006
It offers as a feature.
A fourth step S40 of storing the frequency waveform 30 in a memory; and
In the fourth step (S40), the amplitude, width, peak level, and polarity of each of the transmission signal 10 and the reception signal 20 according to the sensing object distance. , Rise time is stored with the frequency waveform 30,
A fifth step of constructing a sensing target database by classifying the plurality of frequency waveforms 30 stored in the memory according to whether the sensing target is a human or an animal by repeating the first to fourth steps S10 to S40. );Wow
In the fifth step (S50) is classified according to whether the detection target is a human or an animal together with the frequency waveform 30 is stored in a database,
When the sensing target approaches the microwave motion sensor, the frequency waveform 30 generated by performing the first to third steps S10 to S30 is detected in comparison with the frequency waveform 30 stored in the database. The sixth step (S60) for identifying whether the subject is a human or an animal;
In the second step (S20), the transmission signal 10 is reflected on the sensing object and the received signal 20 input to the microwave motion sensor is subjected to frequency change over time through Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) modulation. Characterized in that,
When the sensing object approaches in the sixth step S60, first to third steps S10 to S30 are performed, so that amplitudes of the transmission signal 10 and the reception signal 20 according to the sensing object distance are performed. , The width, peak level, polarity, rise time, and frequency waveform 30 against each of the classified data in the database to determine whether the object is human or animal Identify,
When the frequency change (doppler frequency) value f v generated by the Doppler effect in the third step (S30) convergence is detected in the range of 60 ~ 150Hz, it stores information by dividing it into the human bust area,
When acquiring the distance R and the speed v r information of the sensing object in the fourth step S40, the speed v r limits the range of 1 to 10 km / h to the movement speed of the person and thus is 0. A method for identifying humans and animals using microwave motion sensors, characterized in that the Doppler frequency f v of measured values outside the range of ˜200 Hz is treated as noise. 제 1항에 있어서,
상기 제 6단계(S60)에서 주파수 대역을 출력 시 각 진폭의 첨두치가 주파수 11Hz에서 142, 18Hz에서 77.9, 26Hz에서 65.5, 29Hz에서 74.6의 값을 가질 때 이를 사람의 기준 패턴 정보로 저장하는 것을 특징으로 하는 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법. The method of claim 1,
When outputting the frequency band in the sixth step (S60) when the peak value of each amplitude has a value of 142 at the frequency 11Hz, 77.9 at 18Hz, 65.5 at 26Hz, 74.6 at 29Hz it is stored as the reference pattern information of the person Human and animal identification method using a microwave motion sensor. 제 1항에 있어서,
상기 송신 신호(10)의 사용 주파수는 10.525GHz로 이용되는 것을 특징으로 하는 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법.The method of claim 1,
Human and animal identification method using the microwave motion sensor, characterized in that the use frequency of the transmission signal (10) is used at 10.525GHz. 제 1항 내지 제 3항 중 어느 한 항에 있어서,
심장과 호흡 시 발생하는 주파수에 마이크로웨이브를 방사하여 두 파의 상호 간섭 유도에 따른 파형을 통해 맥박수를 획득하여 저장하는 제 4-1단계(S41)를 포함하는 것을 특징으로 하는 마이크로웨이브 모션센서를 이용한 사람 및 동물 식별 방법.
The method according to any one of claims 1 to 3,
A microwave motion sensor comprising a step 4-1 (S41) for emitting and storing the pulse rate through the waveform according to the mutual interference induction of the two waves by radiating the microwave to the frequency generated during the heart and breathing Human and animal identification methods used.
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