KR101109150B1

KR101109150B1 - 계산량을 향상시킨 순차통계 일정 오경보율 검파방법

Info

Publication number: KR101109150B1
Application number: KR1020100072006A
Authority: KR
Inventors: 현유진; 이종훈
Original assignee: 재단법인대구경북과학기술원
Priority date: 2010-07-26
Filing date: 2010-07-26
Publication date: 2012-02-24
Also published as: KR20120010457A

Abstract

본 발명에 의한 계산량을 향상시킨 순차통계 일정 오경보율(OS-CFAR) 검파방법은, 대상에 부딪쳐서 반사되는 수신신호를 거리 데이터로 저장하는 저장단계(S1)와, 상기 거리 데이터를 받아서 파워가 높은 순서대로 내림차순으로 정렬하는 정렬단계(S2)와, 상기 정렬 레지스터에 저장된 거리 데이터 중 테스트 셀을 선택하기 위해 슬라이딩 윈도우를 사용하는 슬라이딩단계(S3)와, 상기 슬라이딩단계(S3) 이후에 상기 테스트 셀의 포인터와 윈도우의 사이즈를 이용하여 참조셀이 되어야 할 포인터를 계산하는 참조셀 선택단계(S4)와, 상기 참조셀 선택단계(S4)를 통해 오더 스터티스틱으로 선정하는 오더 스터티스틱 선택단계(S5)와, 상기 오더 스터티스틱의 포인터를 이용하여 k번째 참조셀을 선택한 후, 상수를 곱하여 임계값을 계산하는 스캘링단계(S6)와, 상기 임계값과 상기 테스트 셀을 비교하는 비교단계(S7)와, 상기 비교단계(S7)에서 테스트 셀이 임계값보다 크면 '1'을 저장하고, 작을 경우 '0'을 저장하는 판정단계(S8)로 이루어짐으로써, 일반적인 순차통계 일정 오경보율(OS-CFAR) 검파방법에 비해, 계산량이 적어서 신속한 판단이 가능한 특징이 있다.

Description

계산량을 향상시킨 순차통계 일정 오경보율 검파방법{OS-CFAR DETECTION METHOD WHICH STIMULATED COMPUTATIONAL COMPLEXITY}

본 발명은 계산량을 향상시킨 순차통계 일정 오경보율 (OS-CFAR) 검파방법에 관한 것으로서, 더욱 상세히는 계산량을 감소시켜서 신속하게 목표물을 판정할 수 있도록 구성한, 계산량을 향상시킨 순차통계 일정 오경보율 검파방법에 관한 것이다.

레이더 장치는 일반적으로 송신신호를 안테나를 통해서 외부로 송신하고, 상기 송신신호가 외부의 타겟(target)과 클러터(clutter)에 부딪친 후, 반사되는 반사신호를 안테나로 수신한다.

상기 수신신호를 검파하면 수신신호의 진폭이 시간축 상에 나타나도록 할 수 있는데, 이 수신신호는 클러터(불필요 반사성분) 등에 의한 잡음성분도 포함하고 있음을 알 수 있다. 따라서, 종래부터 레이더 장치는 수신신호로부터 잡음성분을 제거하고, 타겟 신호만을 추출하기 위한 타겟 탐지처리를 실시하고 있다.

일반적으로 레이더에 있어서, 상기 타겟 탐지처리를 '일정 오경보율 검파기'라고 하는데, 영어로 CFAR(Constant False Alarm Rate)이라고 한다.

상기 일정 오경보율(CFAR) 검파기 기술로서 CA-CFAR(Cell Averaging Constant False Alarm Rate) 검출방법이 있는데, 도 1을 통해 살펴보면, 평균치연산부를 통해 테스트 셀의 인근에 있는 참조셀(reference cell)들의 데이터값(진폭값)의 평균값을 구하고, 상기 평균값에 상수(scaling factor)를 곱하는 단계가 이루어진다. 그리고, 임계값판정부를 통해서 상기 평균값에 상수를 곱한 값과 상기 테스트셀의 데이터 값(진폭값)을 비교해서 테스트 셀의 데이터 값이 크면 타겟으로 판정하여 데이트 값을 그대로 출력하고, 그렇지 않을 경우에는 클러터로 판정하여 제로(zero)를 출력하는 단계로 이루어진다.

상기 참조셀 및 테스트셀의 진폭값은 상기 수신신호를 FMCW 레이더의 경우에는 FFT 알고리즘, 펄스 레이더의 경우에는 정합필터(Matched Filter)와 같은 알고리즘을 통해 거리 데이터(range data)로 저장된 것이다.

이러한, CA-CFAR을 이용한 타겟 검출방법은 타겟 매스킹(target masking) 효과와 클러터 에지(clutter edges) 문제 등으로 타겟들의 이동 변화가 심한 도로 환경에서는 적합하지 않았다.

이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로, 순차통계 일정 오경보율(OS-CFAR; Ordering Statistic CFAR) 검파방법이 알려져 있는데, 도 2를 통해서 살펴보면 다음과 같다.

먼저 거리 데이터(range data)가 레지스트에 저장되는 단계가 이루어진다. 그리고, N개의 거리 데이터를 차례대로 슬라이딩 윈도우를 이용하여 스캔하면서 정렬연산장치로 전송하는 슬라이딩 스캔 단계가 이루어진다. 또한, 상기 슬라이딩 스캔 단계에서 추출된 참조셀들을 정렬연산장치에 의해 데이터값이 큰 순서대로 내림차순으로 정렬하고, 그 중에 규정된 순서의 데이터값들 중 k번째 데이터를 선택하는 단계가 이루어진다. 이때 선택되어진 데이터를 오더 스터티스틱(order statistic)이라고 한다. 또한, 상기 정렬연산장치에서 오더 스터티스틱에 상수를 곱하여 임계값이 도출되도록 하는 스캘링(scaling) 단계가 이루어진다. 그리고 상기 임계값 판정부에서 상기 임계값과 테스트셀을 비교하여 테스트셀이 클 경우에는 타겟으로 판정하고 "1"을 출력하며, 작을 때에는 클러터로 판단하고 "0"를 출력하는 비교결정 단계가 이루어진다.

상기 순차통계 일정 오경보율(OS-CFAR) 검파방법에 의한 전체 계산 클럭수를 살펴보면, 정렬연산장치에서의 알고리즘 계산 시간이 MlnM이므로 전체계산 시간은 다음과 같다.

상기에서 M은 윈도우 사이즈의 비율로서, 상기 시프트 레지스터에서 데이터의 범위 사이즈를 일컫는다. 또한,

은 전체 데이터 크기 대비 윈도우 사이즈의 비율이다. 상기에서 윈도우 사이즈는 참조셀의 범위 사이즈를 일컫는다. 일반적으로

은 윈도우 사이즈가 8, 16, 24, 32 정도가 될 수 있도록 선택하기도 한다. 상기에서 살펴본 것처럼, OS-CFAR 검출기 및 검출방법에 의하면, 계산량이 많아서 타겟과 클러터의 여부를 판단하는 데 신속하지 못한 문제점이 있었다.

본 발명에 의한 계산량을 향상시킨 순차통계 일정 오경보율 검파방법은, 대상에 부딪혀서 반사되는 수신신호를 거리 데이터로 저장하는 저장단계와, 상기 거리 데이터를 받아서 파워가 높은 순서대로 내림차순으로 정렬하고, 정렬되기 전의 거리 데이터 상태에서의 데이터 저장위치인 포인터도 함께 정렬 레지스터에 저장하는 정렬단계와, 상기 정렬 레지스터에 저장된 거리 데이터 중 테스트 셀을 선택하기 위해 슬라이딩 윈도우를 사용하는 슬라이딩단계와, 상기 슬라이딩단계 이후에 상기 테스트 셀의 포인터와 윈도우의 사이즈를 이용하여 참조셀이 되어야 할 포인터를 계산하는 참조셀 선택단계와, 상기 참조셀 선택단계를 통해 거리 데이터의 수만큼 추출된 비트의 1과 0의 조합 중 규정된 순서인 k번째의 1을 선택하여 오더 스터티스틱으로 선정하는 오더 스터티스틱 선택단계와, 상기 오더 스터티스틱의 포인터를 이용하여 k번째 참조셀을 선택한 후, 상수를 곱하여 임계값을 계산하는 스캘링단계와, 상기 임계값과 상기 테스트 셀을 비교하는 비교단계와, 상기 비교단계에서 테스트 셀이 임계값보다 크면 '1'을 저장하고, 작을 경우 '0'을 저장하는 판정단계로 이루어지는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 의한 전체 계산 클럭수는,

이고, 일반적인 순차통계 일정 오경보율(OS-CFAR) 검파방법에 의한 전체 계산 클럭수를 살펴보면,

이 되므로, 본 발명에 의한, 계산량을 향상시킨 순차통계 일정 오경보율(OS-CFAR) 검파방법의 계산량이 훨씬 적기 때문에, 타겟과 클러터의 여부를 종래기술보다 더욱 신속하게 판단할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 종래의 기술에 의한 CA-CFAR 검파방법의 알고리즘 동작 과정을 도시한 블록도.
도 2는 종래의 기술에 의한 순차통계 일정 오경보율(OS-CFAR) 검파방법의 알고리즘 동작 과정을 도시한 블록도.
도 3은 본 발명에 의한 계산량을 향상시킨 순차통계 일정 오경보율(OS-CFAR) 검파방법의 알고리즘 동작 과정을 도시한 블록도.

이하, 첨부되는 도면과 관련하여 상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 상세한 실시예를 살펴보면 다음과 같다.

도 3은 본 발명에 의한 계산량을 향상시킨 순차통계 일정 오경보율(OS-CFAR) 검파방법의 알고리즘 동작 과정을 도시한 블록도로서 함께 설명한다.

본 발명은 순차통계 일정 오경보율(OS-CFAR) 검파방법을 계산량이 감소하도록 개선함으로써, 타겟과 클러터의 판단여부를 종래의 순차통계 일정 오경보율(OS-CFAR) 검파방법보다 신속하게 처리할 수 있도록 구성한 것을 특징으로 한다.

이를 위하여 본 발명에 의한 '계산량을 향상시킨 순차통계 일정 오경보율(OS-CFAR) 검파방법'은 다음과 같이 구성한다.

대상에 부딪쳐서 반사되는 수신신호를 FMCW 레이더의 경우에는 FFT 알고리즘, 펄스 레이더의 경우에는 정합필터(Matched Filter)와 같은 알고리즘을 통해 거리 데이터(range data)로 저장하는 거리 데이터 저장단계(S1)가 이루어진다.

상기 거리 데이터를 받아서 정렬연산장치에 의해 파워가 높은 순서대로 내림차순으로 정렬(sorting)하고, 정렬되기 전의 거리 데이터 상태에서의 데이터 저장위치인 포인터(pointer)도 함께 정렬 레지스터(sorting register)에 저장하는 정렬단계(S2)가 이루어진다.

상기 정렬 레지스터에 저장된 거리 데이터 중 테스트 셀(test cell)을 선택하기 위해 슬라이딩 윈도우(sliding window)를 사용하는 슬라이딩단계(S3)가 이루어진다. 본 발명에서는 단지, 테스트 셀만을 선택하기 위해서 슬라이딩 윈도우를 사용하며, 상기 윈도우는 거리 데이터의 수만큼 스캔될 것이고, 상기 윈도우를 통해 나오는 값은 테스트 셀의 데이터와 상기 포인터이다.

상기 슬라이딩 단계(S3) 이후에 상기 테스트 셀의 포인터와 윈도우의 사이즈를 이용하여 참조셀(reference cell)이 되어야 할 포인터를 계산하는 참조셀 선택단계(S4)가 이루어진다. 일례로, 상기 테스트 셀의 포인터가 10이고, 윈도우의 사이즈가 5라고 가정하면, 상기 정렬 레지스터에 저장된 각 셀들의 포인터 값을 이용하여 포인터가 5～9와 11～15에 해당하는 셀들을 찾아 'true'로, 그외의 셀들은 'false'로 결정해 준다. 따라서, 참조셀 선택단계(S4)에서는 1과 0으로 조합된 거리 데이터의 갯수인 N개의 신호선이 나올 것이고, 그 중 '1'의 갯수는 윈도우의 사이즈와 동일하다.

상기 참조셀 선택단계(S4)를 통해 거리 데이터의 수만큼 추출된 비트(bit)의 1과 0의 조합 중 규정된 순서인 k번째의 1을 선택하여 오더 스터티스틱(order statistic)으로 선정하는 오더 스터티스틱 선택단계(S5)가 이루어진다.

상기 오더 스터티스틱의 포인터를 이용하여 k번째 참조셀을 선택한 후, 상수(scaling factor)를 곱하여 임계값을 계산하는 스캘링단계(S6)가 이루어진다.

또한, 상기 임계값과 상기 테스트 셀을 비교하는 비교단계(S7)가 이루어진다.

아울러, 상기 비교단계(S7)에서 테스트 셀이 임계값보다 크면 '1'을 저장하고, 작을 경우 '0'을 저장하는 판정단계(S8)가 이루어진다. 이때, 저장위치는 소팅 레지스터에 저장된 테스트 셀의 포인터를 이용함이 바람직하다.

상기 본 발명에 의한 계산량을 향상시킨 순차통계 일정 오경보율(OS-CFAR) 검파방법에 의해서, 전체 계산 클럭 수를 계산해 보면, 정렬 알고리즘 계산시간이 MlnM이고, M이 윈도우 사이즈이고, N이 거리 데이터의 갯수이며, F가 k번째 오더 스터티스틱을 선택하는 데 걸리는 시간일 경우,

이 된다. 여기에서

(

은 전체 데이터 크기 대비 윈도우 사이즈의 비율임)이다.

그리고, 최선의 경우 F가 k번째 오더 스터티스틱을 선택하는 데 걸리는 시간은 1사이클이라고 가정하면,

이 된다.

이에 비교되는 일반적인 순차통계 일정 오경보율(OS-CFAR) 검파방법에 의한 전체 계산 클럭수를 살펴보면,

이 된다.

따라서, 본 발명에 의한 정렬 알고리즘 계산 시간이, 일반적인 순차통계 일정 오경보율(OS-CFAR) 검파방법에 의한 계산 시간보다 훨씬 적게 소요되기 때문에, 본 발명에 의한 계산량이 종래의 기술보다 확연히 적은 이점이 있다. 상기에서 F의 값을 향상시킬 경우 더욱 성능이 좋아짐은 물론이다.

S1: 저장단계 S2: 정렬단계
S3: 슬라이딩단계 S4: 참조셀 선택단계
S5: 오더 스터티스틱 선택단계 S6: 스캘링단계
S7: 비교단계 S8: 판정단계

Claims

수신신호를 거리 데이터로 저장하는 저장단계(S1)와,
상기 거리 데이터를 받아서 파워가 높은 순서대로 내림차순으로 정렬하고, 정렬되기 전의 거리 데이터 상태에서의 데이터 저장위치인 포인터도 함께 정렬 레지스터에 저장하는 정렬단계(S2)와,
상기 정렬 레지스터에 저장된 거리 데이터 중 테스트 셀을 선택하기 위해 슬라이딩 윈도우를 사용하는 슬라이딩단계(S3)와,
상기 슬라이딩단계(S3) 이후에 상기 테스트 셀의 포인터와 윈도우의 사이즈를 이용하여 참조셀이 되어야 할 포인터를 계산하는 참조셀 선택단계(S4)와,
상기 참조셀 선택단계(S4)를 통해 거리 데이터의 수만큼 추출된 비트의 1과 0의 조합 중 규정된 순서인 k번째의 1을 선택하여 오더 스터티스틱으로 선정하는 오더 스터티스틱 선택단계(S5)와,
상기 오더 스터티스틱의 포인터를 이용하여 k번째 참조셀을 선택한 후, 상수를 곱하여 임계값을 계산하는 스캘링단계(S6)와,
상기 임계값과 상기 테스트 셀을 비교하는 비교단계(S7)와,
상기 비교단계에서 테스트 셀이 임계값보다 크면 '1'을 저장하고, 작을 경우 '0'을 저장하는 판정단계(S8)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 계산량을 향상시킨 순차통계 일정 오경보율(OS-CFAR) 검파방법.