KR101311393B1 - 레이더 신호를 이용한 표적 식별 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 레이터 탐지(radar detection)에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 레이더 신호를 이용하여 표적을 식별하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 레이더 신호를 이용한 표적의 식별 방법이 제공된다. 표적 식별 방법은 레이더 신호를 수신하여 레이더 영상을 생성하는 단계, 레이더 영상으로부터 복수의 피크들을 검색하는 단계, 복수의 피크들 중에서 표적에 반사되어 생성된 적어도 하나 이상의 표적 피크를 선택하는 단계, 표적 피크에 기반하여 표적의 길이를 추정하는 단계 및 표적의 길이에 기반하여 표적을 식별하는 단계를 포함한다.
따라서, 본 발명에 따르면 레이더 신호를 이용하여 표적을 식별할 수 있다.

Description

레이더 신호를 이용한 표적 식별 방법 및 장치{METHOD FOR RECOGNIZING TARGET USING RADAR SIGNAL AND APPARATUS THEREOF}
본 발명은 레이터 탐지(radar detection)에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 레이더 신호를 이용하여 표적을 식별하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
전파를 전송하여 먼 거리에 있는 물체의 고유한 물리적 특성과 그 위치를 알아내기 위해 레이더가 널리 사용된다. 이러한 레이더를 이용한 표적 식별 기술을 NCTR(non-cooperative target recognition)이라고 하며, 이를 위해서 사용하는 고해상도 레이더 영상으로는 1차원 HRR(High Rage Resolution) 프로파일과 2차원 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상이 있다. HRR 프로파일은 표적에 대한 RCS(Radar Cross Section)를 레이더와 표적 사이의 가시선(line of sight)에 투사시킨 1차원 영상으로 실시간으로 얻을 수 있다. ISAR 영상은 표적에 대한 RCS의 분포를 거리(down range) 방향과 거리 수직(cross range) 방향의 평면에서 2차원적으로 보여준다. 표적의 산란점(scatterer)을 2차원 평면으로 보여주므로, ISAR 영상은 표적의 특징을 추출하고, 구분하는데 용이하다.
한편, 포탄 및 미사일형 표적을 식별하는 기술은 MD(Missile Defense) 시스템의 핵심 기술 중 하나이다. 현재 다양한 MD 시스템이 존재하며, 국내에는 이지스함에 MD 시스템이 구축되어 있다. 국내 이지스함의 MD 시스템의 핵심인 레이더는 미국 록히드마틴사의 것이다. 그러나, CFAR(Constant False Alarm Rate) 탐지기와 같은 기존의 표적 식별 장치는 저해상도 레이더를 사용하는 경우에만 동작하고, 고해상도 레이더를 사용하는 경우에는 제대로 동작하지 않는다는 문제점이 있다.
본 발명은 레이더 신호를 이용하여 표적을 식별하는 방법 및 장치를 제공한다.
본 발명은 표적의 길이를 추정하는 방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 레이더 신호를 이용한 표적의 식별 방법이 제공된다. 표적 식별 방법은 레이더 신호를 수신하여 레이더 영상을 생성하는 단계, 레이더 영상으로부터 복수의 피크들을 검색하는 단계, 복수의 피크들 중에서 표적에 반사되어 생성된 적어도 하나 이상의 표적 피크를 선택하는 단계, 표적 피크에 기반하여 표적의 길이를 추정하는 단계 및 표적의 길이에 기반하여 표적을 식별하는 단계를 포함한다.
레이더 영상은 1차원 HRR(High Range Resolution) 프로파일 또는 2차원 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상을 레이더와 표적 사이의 가시선 방향으로 투사한 1차원 영상일 수 있다.
표적 피크를 선택하는 단계는 복수의 피크들 중 서로 인접하는 피크들의 크기를 비교하여 복수의 피크 비율(peak ratio)들을 계산하는 단계, 복수의 피크 비율들 각각을 소정의 기준 값과 비교하는 단계 및 기준 값보다 작은 피크 비율의 계산에 사용된 피크들을 표적 피크로 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
표적 피크를 선택하는 단계는 복수의 피크들 중 서로 인접하는 피크들의 크기를 비교하여 복수의 피크 비율(peak ratio)들을 계산하는 단계, 복수의 피크 비율들 각각을 소정의 기준 값과 비교하는 단계 및 기준 값보다 작은 피크 비율의 계산에 사용된 두 피크 중에서 크기가 큰 피크를 표적 피크로 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
표적 피크가 복수 개인 경우, 표적의 길이를 추정하는 단계는 표적 피크 중에서 레이더 영상의 최외각에 위치하는 한 쌍의 최외각 표적 피크를 선택하는 단계 및 한 쌍의 최외각 표적 피크 사이의 거리에 기반하여 표적의 길이를 추정하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 표적의 길이는 한 쌍의 최외각 표적 피크 사이의 거리에 레이더와 표적 사이의 관찰각을 반영한 값으로 추정될 수 있다.
표적 피크가 1개인 경우, 표적의 길이는 표적 크기의 크기보다 3dB 낮은 두 지점 사이의 거리에 레이더와 표적 사이의 관찰각을 반영한 값으로 추정될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 수신부와 프로세서를 포함하는 표적 식별 장치가 제공된다. 수신부는 레이더 신호를 수신한다. 프로세서는 레이더 신호를 이용하여 레이더 영상을 생성하고, 영상처리부에서 생성된 레이더 영상으로부터 복수의 피크들을 검색하고, 복수의 피크들 중에서 표적에 반사되어 생성된 적어도 하나 이상의 표적 피크를 선택하고, 표적 피크에 기반하여 표적의 길이를 추정한다. 또한, 프로세서는 표적의 길이에 기반하여 표적을 식별한다.
레이더 영상은 1차원 HRR(High Range Resolution) 프로파일 또는 2차원 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상을 레이더와 표적 사이의 가시선 방향으로 투사한 1차원 영상일 수 있다.
또한, 프로세서는 복수의 피크들 중 서로 인접하는 피크들의 크기를 비교하여 복수의 피크 비율(peak ratio)들을 계산하고, 복수의 피크 비율들 각각을 소정의 기준 값과 비교할 수 있다. 이때, 표적 피크는 기준 값보다 작은 피크 비율의 계산에 사용된 두 피크 중에서 크기가 큰 피크이다.
표적 피크가 복수 개인 경우, 프로세서는 표적 피크 중에서 레이더 영상의 최외각에 위치하는 한 쌍의 최외각 표적 피크를 선택할 수 있다. 이때, 표적의 길이는 한 쌍의 최외각 표적 피크 사이의 거리에 레이더와 표적 사이의 관찰각을 반영한 값으로 추정된다.
표적 피크가 1개인 경우, 표적의 길이는 표적 피크의 크기보다 3dB 낮은 두 지점 사이의 거리에 레이더와 표적 사이의 관찰각을 반영한 값으로 추정된다.
본 발명에 따르면, 레이더 신호를 이용하여 표적을 식별할 수 있다.
본 발명에 따르면, 고해상도의 레이더를 사용하는 경우에도 표적을 정확하게 식별할 수 있다.
본 발명에 따르면, 표적의 길이를 추정할 수 있다.
도 1은 레이더 영상으로부터 표적의 길이를 추정하는 방법에 대한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더 신호를 이용한 표적 식별 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3은 대포동2(taepodong2) 미사일의 HRR 프로파일의 일 예를 나타낸다.
도 4a 및 도 4b는 스커드(scud) 미사일의 ISAR 영상의 일 예이다.
도 5는 인접하는 피크들 사이의 피크 비율들을 나타낸 일 예이다.
도 6은 복수 개의 표적 피크가 선택된 HRR 프로파일의 일 예이다.
도 7은 1개의 표적 피크가 선택된 HRR 프로파일의 일 예이다.
도 9는 여러 종류의 표적을 3차원 점산란체로 모델링한 것의 일 예이다.
도 10은 본 발명의 실시예를 시뮬레이션하기 위한 실험에 사용되는 표적의 기동 시나리오에 따른 방위각과 고각의 변화의 일 예이다.
본 발명은 HRR(High Range Resolution) 프로파일 및/또는 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상을 이용하여 포탄, 로켓, 탄도탄 및 미사일과 같은 형태의 표적을 식별하는 방법 및 장치를 제공한다. 포탄, 로켓, 탄도탄 및 미사일과 같은 형태의 표적들은 일반적으로 길이가 폭보다 상대적으로 길다는 특징이 있다. 또한, 표적의 길이는 표적의 사거리에 비례한다. 따라서, 표적의 HRR 프로파일 및/또는 ISAR 영상으로부터 표적의 길이를 추정할 수 있다면 표적의 종류 또한 식별할 수 있다.
본 발명에서는 점산란체로 모델링된 포탄, 로켓, 탄도탄 및 미사일과 같은 형태의 표적들에 대한 레이더 영상으로부터 표적의 길이를 추정하고, 추정된 표적의 길이에 기반하여 표적을 식별하는 방법 및 장치를 제공한다. 이하, HRR 프로파일과 ISAR 영상을 획득하는 방법을 간략히 소개하고, 획득한 레이더 영상으로부터 표적의 길이를 추정하여 표적을 식별하는 방법에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 레이더 영상으로부터 표적의 길이를 추정하는 방법에 대한 개념도이다.
도 1에서 표적의 진행 방향을
Figure 112012002136065-pat00001
라 하고, 레이더와 표적 사이의 가시선 방향을
Figure 112012002136065-pat00002
이라 하면, 표적의 실제 길이 L과 레이더 영상으로부터 추정된 길이 L H 사이에는 수학식 1과 같은 관계가 있다.
Figure 112012002136065-pat00003
일반적으로, 레이더 시스템에서는 관찰각 θ에 대한 정보가 주어지므로 레이더 영상으로부터 L H 를 추정할 수 있다면, 표적의 실제 길이 L도 추정할 수 있다. 하지만, 수학식 1에서 보이듯이 표적의 관찰각이 90도인 경우, 표적의 길이는 추정이 불가능하고, 관찰각이 90도에 근접할수록, 표적의 추정 길이와 실제 길이 사이의 오차가 크게 된다. 그러나, 원거리에 있는 표적을 탐지하는 레이더의 특성상 레이더와 표적의 관찰각이 90도에 근접하는 경우는 거의 발생하지 않는다. 이하에서는 특별한 언급이 없는 한, 이러한 문제점이 발생하지 않는 것으로 가정하고 기술하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더 신호를 이용한 표적 식별 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 표적 식별 방법은 레이더 영상 생성 단계(S210), 피크 검색 단계(S220), 표적 피크 선택 단계(S230), 표적 길이 추정 단계(S240) 및 표적 식별 단계(S250)를 포함한다.
표적을 식별하기 위한 정보로서 이용되는 표적의 길이는 레이더 영상으로부터 추정된다. 따라서, 표적 식별 장치는 표적을 식별하기 위해 먼저 레이더 신호를 수신하여 레이더 영상을 생성한다(S210).
한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 고해상도 영상을 얻기 위해서 시간에 따라서 주파수가 증가(up-chirp) 또는 감소(down-chirp)하는 처프 신호(chirp signal)를 이용할 수 있다. 여기서, 처프 신호는 낮은 값에서 높은 값까지 선형적으로 변하는 주파수를 가지는 신호를 말한다. 이 신호는 주로 소나(sonar)나 레이더(radar)에 사용되지만, 광대역 통신을 포함한 여러 분야에 사용된다. 이하에서는 처프 신호를 사용하여 레이더 영상을 생성하는 것을 기반으로 기술하지만, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기술적 사상을 다른 신호를 사용하는 레이더 시스템에도 용이하게 적용할 수 있을 것이다.
HRR 프로파일은 표적에 반사된 처프 신호를 레이더와 표적 사이의 가시선 방향(line of sight)으로 정합 필터링(matched filtering)하여 얻을 수 있다. HRR 프로파일의 거리방향 해상도(down range resolution)는
Figure 112012002136065-pat00004
이며, 여기서 c는 빛의 속도, B는 레이더 시스템의 대역폭이다. 따라서, 거리방향 해상도를 높이기 위해서는 넓은 대역폭이 요구되는 것을 알 수 있다.
한편, ISAR 영상을 생성하기 위해서는 레이더와 표적 사이에 상대적인 움직임이 있어야 한다. 표적이 기동하는 경우, 표적의 이동 성분을 가시선 방향의 이동 성분과 회전 이동 성분으로 나눌 수 있으며, 산란점에 대한 도플러 주파수 천이는 표적의 회전 이동 성분에 의해 발생한다. ISAR 영상은 도플러 주파수 천이를 이용하여 생성하므로, ISAR 영상을 생성하는데 기여하는 표적의 움직임은 표적의 회전 이동 성분뿐이며, 표적의 가시선 방향의 이동 성분은 ISAR의 초점을 흐려지게 한다. 따라서, ISAR 영상을 생성하는 경우, 이러한 움직임 보상 문제를 해결하기 위해 ISAR 자동초점(autofocusing) 기법을 사용한다. ISAR 자동초점 기법은 거리 정렬(range alignment) 단계와 위상 보정(phase adjustment) 단계를 포함한다. 여기서, 거리 정렬은 표적의 가시선 방향의 이동 성분에 따른 오차의 보상을 의미하고, 위상 보정은 표적의 회전 이동 성분에 따른 오차의 보상을 의미한다. ISAR 자동초점 기법은 표적의 속도와 가속도를 찾아서 ISAR 영상을 직접 보상하는 방법과 영상 흐림을 최소화하는 위상을 찾아서 ISAR 영상에 보상하는 두 가지 방법이 있다. 후자의 방법을 엔트로피(entropy) 최소화 방법이라고 하며, 본 발명에서는 ISAR 영상의 초점을 맞추기 위해 거리 정렬 단계와 위상 보정 단계에서 후자의 방법인 엔트로피 최소화 방법을 사용하기로 한다.
표적 식별 장치는 레이더 영상 생성 단계(S210)를 통해 생성된 레이더 영상으로부터 복수의 피크들을 검색한다(S220).
한편, 일반적으로 레이더 영상에는 표적에 반사되어 생성된 정보와 그렇지 않은 정보가 혼재되어 있다. 따라서, 표적의 길이를 추정하기 위해서는 다양한 정보가 혼재된 레이더 영상에서 원하는 정보, 즉 표적에 반사되어 생성된 정보를 추출할 필요가 있다.
도 3은 대포동2(taepodong2) 미사일의 HRR 프로파일의 일 예를 나타낸다.
도 3을 참조하면, 표적에 반사되어 생성된 피크 영역인 표적 응답(target response) 영역과 잡음 및 클러터에 의해 생성된 피크 영역인 클러터 응답(clutter response) 영역은 피크의 크기 면에서 많은 차이가 있음을 알 수 있다. 표적 식별 장치는 표적 응답 영역과 클러터 응답의 구분을 위해, HRR 프로파일에 있는 피크들을 검색한다.
도 4a 및 도 4b는 스커드(scud) 미사일의 ISAR 영상의 일 예이다.
1차원 영상인 HRR 프로파일과는 달리 ISAR 영상은 2차원 영상이므로, ISAR 영상을 가시선 방향으로 투사하여 1차원 영상으로 변환해야 한다. 도 4a는 상술한 ISAR 자동초점기법을 사용한, 즉 거리 정렬 단계와 위상 보전 단계를 거쳐서 생성된 영상으로, 표적인 스커드 미사일이 기동함에 따라 7.91도에서 9.19도까지 1.28도만큼 관찰 각도가 변화할 때 생성된 ISAR 영상이다. 도 4b는 도 4a의 ISAR 영상을 가시선 방향으로 투사하여 1차원 영상으로 변환한 영상이다. 도 4b와 같이, 1차원 레이더 영상으로 변환된 ISAR 영상은 HRR 프로파일과 유사한 형태를 가지므로, HRR 프로파일과 동일한 방법을 이용하는 것이 가능하다. 이후, 표적 식별 장치는 상기 1차원 레이더 영상에 있는 피크들을 검색한다.
표적 식별 장치는 피크 검색 단계(S220)를 통해 검색된 복수의 피크들 중에서 적어도 하나 이상의 표적 피크를 선택한다(S230). 여기서, 표적 피크는 표적에 반사되어 생성되는 피크를 의미한다.
상술한 바와 같이 레이더 영상에서 표적에 반사되어 생성된 피크와 그렇지 않은 피크의 크기는 큰 차이를 가진다. 이러한 특징을 이용하기 위해, 표적 식별 장치는 피크 검색 단계(S220)를 통해 검색된 복수의 피크들 중에서 서로 인접하는 피크들의 크기를 비교하여 복수의 피크 비율(peak ratio)들을 계산할 수 있다.
도 5는 인접하는 피크들 사이의 피크 비율들을 나타낸 일 예이다.
레이더 영상에 존재하는 피크들의 크기는 표적을 구성하는 여러 개의 산란원들에 반사되어 생성되는 sinc 함수들의 주엽(main-lobe) 전력과 부엽(side-lobe) 전력의 합을 의미한다. 산란원에 반사되어 생성되는 sinc 함수의 주엽 전력과 부엽 전력의 크기는 차이가 크므로, 임의의 피크에 주엽 전력이 포함되면 피크의 크기는 상대적으로 큰 값을 가지게 되며, 그렇지 않으면 상대적으로 작은 값을 가지게 된다. 이러한 점을 고려하여 레이더 영상에서 표적에 반사되어 생성된 피크를 잡음 및 클러터에 의해 생성된 피크들로부터 구분하기 위해 레이더 영상에 나타나는 모든 피크 중에서 서로 인접하는 피크들의 크기를 비교하여 피크 비율을 계산한다. 수학식 2는 피크 비율을 계산하는 방법을 나타낸 식이다.
Figure 112012002136065-pat00005
여기서, lower peak value는 인접하는 두 피크 중에서 크기가 작은 피크의 크기, higher peak value는 인접하는 두 피크 중에서 크기가 큰 피크의 크기를 의미한다.
표적 식별 장치는 상술한 방법에 의해 계산된 피크 비율들 각각을 소정의 기준 값과 비교하고, 기준 값보다 작은 피크 비율의 계산에 사용된 피크들을 표적 피크로 선택한다. 이때, 기준 값보다 작은 피크 비율의 계산에 사용된 두 피크 중에서 크기가 큰 피크만을 표적 피크로 선택할 수도 있다.
도 5는 기준 값(threshold value)을 0.5로 설정하였을 경우를 나타낸다. 기준 값에 따라 표적 피크로 선택되는 피크들의 개수는 달라지므로, 기준 값이 클수록 추정되는 표적의 길이는 길게 나타나고, 반대로 기준 값이 작을수록 추정되는 표적의 길이는 짧게 나타난다. 따라서, 표적의 식별율이 높게 나타나도록 기준 값을 설정하는 것이 바람직하며, 최적의 표적의 식별율을 나타내는 기준 값은 레이더 영상의 종류와 표적의 종류에 따라 달라진다.
한편, 표적 식별 장치는 표적 피크 선택 단계(S230)를 통해 선택된 표적 피크에 기반하여 표적의 길이를 추정한다(S240). 표적 길이 추정 단계(S240)는 표적 피크 선택 단계(S230)를 통해 선택된 표적 피크의 개수에 따라 다른 방법이 사용될 수 있다.
표적 피크로 선택된 피크가 복수 개인 경우, 표적 식별 장치는 표적 피크들 중에서 레이더 영상의 최외각에 위치하는 한 쌍의 표적 피크 사이의 길이에 기반하여 추정할 수 있다. 최외각 표적 피크 사이의 거리는 실제 표적을 레이더와 표적 사이의 가시선 방향으로 투사한 것의 길이로 볼 수 있다. 따라서, 실제 표적의 길이는 최외각 표적 피크 사이의 거리에 레이더와 표적 사이의 관찰각을 반영한 값으로 추정될 수 있다. 즉, 수학식 1을 통해 설명한 바와 같이, 표적의 길이는 최외각 표적 피크 사이의 거리에 레이더와 표적 사이의 관찰각의 코사인 크기만큼을 보상한 값으로 추정될 수 있다.
도 6은 복수 개의 표적 피크가 선택된 HRR 프로파일의 일 예이다. 도 6을 참조하면, 복수 개의 표적 피크들 중에서 HRR 프로파일의 최외각에 위치하는 한 쌍의 최외각 표적 피크가 선택되고, 최외각 표적 피크 사이의 길이 L H 에 기반하여 표적의 길이가 추정됨을 알 수 있다.
한편, 표적의 크기가 작을 경우 레이더 영상에 1개의 표적 피크가 나타날 수 있다. 이때, 표적의 길이는 표적 피크의 크기보다 3dB 낮은 두 지점 사이의 거리에 레이더와 표적 사이의 관찰각을 반영한 값으로 추정된다. 이는 일반적으로 신호의 세기의 절반에 해당하는 위치가 3dB 지점이기 때문이다.
도 7은 1개의 표적 피크가 선택된 HRR 프로파일의 일 예이다. 도 7를 참조하면, 표적 피크의 크기보다 3dB 낮은 두 지점이 선택되고, 두 지점 사이의 길이에 기반하여 표적의 길이가 추정됨을 알 수 있다.
표적 길이 추정 단계(S240)를 통해 표적의 길이가 추정되면, 표적 식별 장치는 추정된 길이에 기반하여 표적을 식별한다(S250). 즉, 표적 식별 장치는 추정된 길이와 실제 표적의 길이를 비교하여, 길이의 차이가 가장 작은 표적으로 레이더 영상에 나타난 표적을 식별한다.
도 8은 본 발명의 실시예가 구현되는 표적 식별 장치를 나타낸 블록도이다.
표적 식별 장치(800)는 프로세서(processor, 810), 메모리(memory, 820) 및 수신부(830)를 포함한다. 메모리(820)는 프로세서(810)와 연결되어, 프로세서(810)를 구동하기 위한 다양한 정보를 저장한다. 수신부(830)는 프로세서(810)와 연결되어, 레이더 신호를 수신한다.
프로세서(810)는 제안된 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 도 2의 실시예에서 표적 식별 장치의 동작은 프로세서(810)에 의해 구현될 수 있다.
프로세서는 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), 다른 칩셋, 논리 회로 및/또는 데이터 처리 장치를 포함할 수 있다. 메모리는 ROM(Read-Only Memory), RAM(Random Access Memory), 플래쉬 메모리, 메모리 카드, 저장 매체 및/또는 다른 저장 장치를 포함할 수 있다. 수신부는 레이더 신호를 수신하기 위한 베이스밴드 회로를 포함할 수 있다. 실시예가 소프트웨어로 구현될 때, 상술한 기법은 상술한 기능을 수행하는 모듈(과정, 기능 등)로 구현될 수 있다. 모듈은 메모리에 저장되고, 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 메모리는 프로세서 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서와 연결될 수 있다.
이하에서는 본 발명의 실시예를 시뮬레이션하기 위한 실험 조건과 표적의 기동 시나리오에 대해 설명하기로 한다.
표 1은 본 시뮬레이션 실험에 사용되는 처프 레이더의 환경 변수를 나타낸다.
Figure 112012002136065-pat00006
표 2는 본 시뮬레이션 실험에 사용되는 표적의 종류 및 길이를 나타낸다.
Figure 112012002136065-pat00007
본 발명의 실시예를 시뮬레이션하기 위해서는 표적을 3차원 점산란체로 모델링하는 것이 필요하다. 도 9는 여러 종류의 표적을 3차원 점산란체로 모델링한 것의 일 예이다.
또한, 본 발명의 실시예를 시뮬레이션하기 위해서는 표적의 궤적 정보가 필요하다. 하지만 기술분야의 특성상 표적의 실제 기동 환경에 관련된 정보를 획득하는 것이 불가능하다. 따라서, 일반적으로 알려져 있는 표적의 최대 고도 및 사거리 정보에 물리 운동법칙을 적용하여 표적의 궤적을 시뮬레이션할 수밖에 없다. 본 명세서에서는, 120mm 포탄(munition shell)은 포물선 궤적을 가진다고 가정하였고, 120mm 포탄을 제외한 나머지 표적은 사거리의 1/4 ~ 1/3지점 사이에서 최대 고도에 도달한다고 가정하였다. 모든 표적은 중력가속도의 영향을 받으며 등속도로 기동하는 것으로 가정하였다. 또한, 모든 표적은 레이더의 전방에서 기동을 시작하여 레이더의 감시 영역 내에서 이동한다고 가정한다. 표 3은 본 시뮬레이션 실험에서의 표적의 궤적에 관한 매개변수를 나타낸다.
Figure 112012002136065-pat00008
도 10은 본 발명의 실시예를 시뮬레이션하기 위한 실험에 사용되는 표적의 기동 시나리오에 따른 방위각과 고각의 변화의 일 예이다.
도 10을 참조하면, 레이더는 3차원 공간상의 (x,y,z) = (0,0,0)에 위치한다.이때, 레이더의 가시선은 항상 표적의 중심을 바라보고 있다고 가정한다. 표적이 3차원 공간에서 궤적을 따라 [-1 0 0] 방향으로 기동하여 (x,y,z)에 위치하는 경우, 레이더의 가시선과 x-z 평면(y=상수인 평면) 사이의 각도인 방위각 φ와 레이더의 가시선과 x-y평면(z=상수인 평면) 사이의 각도인 고각 θ는 수학식 3과 같이 표현된다.
Figure 112012002136065-pat00009
Figure 112012002136065-pat00010
표 4는 시뮬레이션 실험에서의 표적의 궤적에 따른 방위각과 고각의 범위를 나타낸다.
Figure 112012002136065-pat00011
이하에서는 본 발명에 따른 표적 식별 방법을 이용하여 시뮬레이션 실험을 수행하는 방법을 설명하고, 그 결과에 대해서 분석하기로 한다. 먼저, 본 발명에 따른 표적 식별 방법에 사용되는 기준 값을 최적으로 설정하기 위해 [5 10 25 40 55 70 85]°의 관찰각에서 기준 값을 변화시키면 계산하였다. 그 결과, 기준 값이 [0.5 0.55 0.6]인 경우 오차가 가장 작았으며, 따라서 기준 값을 [0.5 0.55 0.6]으로 설정하고, 시뮬레이션 실험을 수행하였다.
한편, 시뮬레이션 실험 결과, 즉 표적 식별율 P c 는 수학식 4와 같이 정의한다.
Figure 112012002136065-pat00012
HRR 프로파일을 이용한 표적 식별 성능 분석을 위해, HRR 프로파일을 표 4에 나타난 방위각과 고각의 범위에 대해서 매 1°마다 생성하여, 본 발명에 따른 표적 식별 방법으로 표적의 길이를 추정하였다. 추정한 길이를 이용한 표적의 평균 식별율은 표 5와 같다.
Figure 112012002136065-pat00013
하지만, 표 5의 결과에는 관찰각이 90도인 경우 및 90도에 근접하는 경우의 결과도 포함하고 있다. 수학식 1을 통해 상술한 바와 같이, 관찰각이 90도인 경우에는 표적의 길이를 추정하는 것이 불가능하고, 관찰각이 90도에 근접하는 경우에도 표적의 추정 길이와 실제 길이 사이의 오차가 크게 된다. 표 6은 이러한 오류를 해결하기 위해 관찰각을 0°에서 70°로 제한하였다.
Figure 112012002136065-pat00014
표 6의 결과를 참조하면, 모든 표적의 식별율이 향상된 것을 알 수 있다. 특히, 처음부터 높은 식별율을 보이는 대포동2(Taepoding2)의 경우를 제외한 나머지 표적의 식별율이 적게는 2%에서 많게는 8%정도로 크게 향상되었다.
한편, ISAR 영상을 이용한 표적 식별 성능 분석을 위해, 레이더의 탐지 거리 내에서 표 4에 나타난 방위각과 고각의 범위를 만족시키는 표적 기동을 고려하였다. 표적이 궤적을 따라서 기동하는 경우, 임의의 위치 100곳을 설정하여 ISAR 영상을 생성하
레이더의 탐지거리 내에서 표 4의 방위각과 고각의 범위를 만족시키기 위한 표적기동을 고려하였다. 표적이 궤적을 따라서 기동하는 경우 각 궤적마다 임의의 위치 100곳을 설정하여 ISAR 영상을 생성하고, 본 발명에 따른 표적 식별 방법으로 표적의 길이를 추정하였다. 이때, ISAR 영상을 생성하기 위해 사용된 펄스의 개수는 128개이다.
ISAR 영상을 이용한 표적의 평균 식별율은 표 7과 같다.
Figure 112012002136065-pat00015
표 5의 결과와 표 7의 결과를 비교하면, ISAR 영상을 이용한 경우(표 7)의 식별율이 HRR 프로파일을 이용한 경우(표 5)의 식별율보다 적게는 2%에서 많게는 6%정도 높은 것을 알 수 있다.
본 발명에 따르면, 레이더 신호를 이용하여 포탄, 로켓, 탄도탄 및 미사일과 같은 형태의 표적을 식별하는 방법 및 장치가 제공된다. 본 발명에 따른 표적 식별 장치는 HRR 프로파일과 ISAR 영상과 같은 레이더 영상에서 표적에 반사되어 생성된 피크들을 선택하여 표적의 길이를 추정함으로써 표적을 식별한다. 일 예로, 본 발명에 따른 표적 식별 장치는 레이더 영상에서 인접하는 피크들의 크기를 비교하여 계산된 피크 비율을 소정의 기준 값과 비교하여 표적 피크를 선택함으로써 표적의 가시선 방향의 길이를 추정할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 표적 식별 방법을 적용한 결과, 80%내지 90%의 높은 표적 식별율을 획득할 수 있었다. 특히, ISAR 영상을 이용하는 경우가 HRR 프로파일을 이용하는 경우보다 좀 더 높은 표적 식별이 높아지는 경향을 보였다. 그러나, 상황의 따라서 HRR 프로파일이 더 유리할 수도 있고, ISAR 영상이 유리할 수도 있을 것이다.

Claims (14)

  1. 레이더 신호를 수신하여 레이더 영상을 생성하는 단계;
    상기 레이더 영상으로부터 복수의 피크들을 검색하는 단계;
    상기 복수의 피크들 중에서 표적에 반사되어 생성된 적어도 하나 이상의 표적 피크를 선택하는 단계;
    상기 표적 피크에 기반하여 상기 표적의 길이를 추정하는 단계; 및
    상기 표적의 길이에 기반하여 상기 표적을 식별하는 단계를 포함하되,
    상기 표적 피크를 선택하는 단계는
    상기 복수의 피크들 중 서로 인접하는 피크들의 크기를 비교하여 복수의 피크 비율(peak ratio)들을 계산하는 단계;
    상기 복수의 피크 비율들 각각을 소정의 기준 값과 비교하는 단계; 및
    상기 기준 값보다 작은 피크 비율의 계산에 사용된 두 피크 중에서 크기가 큰 피크를 표적 피크로 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 표적 식별 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 레이더 영상은 1차원 HRR(High Range Resolution) 프로파일인 것을 특징으로 하는 표적 식별 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 레이더 영상은 2차원 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상을 상기 레이더와 상기 표적 사이의 가시선 방향으로 투사한 1차원 영상인 것을 특징으로 하는 표적 식별 방법.
  4. 삭제
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 표적 피크는 1개이고,
    상기 표적의 길이는 상기 표적 피크의 크기보다 3dB 낮은 두 지점 사이의 거리에 상기 레이더와 상기 표적 사이의 관찰각을 반영한 값으로 추정되는 것을 특징으로 하는 표적 식별 방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 표적 크기는 복수 개이고,
    상기 표적의 길이를 추정하는 단계는
    상기 표적 피크 중에서 상기 레이더 영상의 최외각에 위치하는 한 쌍의 최외각 표적 피크를 선택하는 단계; 및
    상기 한 쌍의 최외각 표적 피크 사이의 거리에 기반하여 상기 표적의 길이를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 표적 식별 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 표적의 길이는 상기 한 쌍의 최외각 표적 피크 사이의 거리에 상기 레이더와 상기 표적 사이의 관찰각을 반영한 값으로 추정되는 것을 특징으로 하는 표적 식별 방법.
  8. 레이더 신호를 수신하여 레이더 영상을 생성하는 단계;
    상기 레이더 영상으로부터 복수의 피크들을 검색하는 단계;
    상기 복수의 피크들 중에서 표적에 반사되어 생성된 적어도 하나 이상의 표적 피크를 선택하는 단계;
    상기 표적 피크에 기반하여 상기 표적의 길이를 추정하는 단계; 및
    상기 표적의 길이에 기반하여 상기 표적을 식별하는 단계를 포함하되,
    상기 표적 피크를 선택하는 단계는
    상기 복수의 피크들 중 서로 인접하는 피크들의 크기를 비교하여 복수의 피크 비율(peak ratio)들을 계산하는 단계;
    상기 복수의 피크 비율들 각각을 소정의 기준 값과 비교하는 단계; 및
    상기 기준 값보다 작은 피크 비율의 계산에 사용된 피크들을 표적 피크로 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 표적 식별 방법.
  9. 레이더 신호를 수신하는 수신부; 및
    상기 수신부와 연결되는 프로세서를 포함하되,
    상기 프로세서는
    상기 레이더 신호를 이용하여 레이더 영상을 생성하고,
    상기 레이더 영상으로부터 복수의 피크들을 검색하고;
    상기 복수의 피크들 중 서로 인접하는 피크들의 크기를 비교하여 복수의 피크 비율(peak ratio)들을 계산하고, 상기 계산된 복수의 피크 비율들 각각을 소정의 기준 값과 비교하여 적어도 하나 이상의 표적 피크를 선택하고,
    상기 표적 피크에 기반하여 상기 표적의 길이를 추정하고;
    상기 표적의 길이에 기반하여 상기 표적을 식별하고,
    상기 표적 피크는 상기 기준 값보다 작은 피크 비율의 계산에 사용된 두 피크 중에서 크기가 큰 피크인 것을 특징으로 하는 표적 식별 장치.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 레이더 영상은 1차원 HRR(High Range Resolution) 프로파일인 것을 특징으로 하는 표적 식별 장치.
  11. 제 9항에 있어서,
    상기 레이더 영상은 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상을 상기 레이더와 상기 표적 사이의 가시선 방향으로 투사한 1차원 영상인 것을 특징으로 하는 표적 식별 장치.
  12. 삭제
  13. 제 9항에 있어서,
    상기 표적 피크는 복수 개이고,
    상기 프로세서는 상기 표적 피크 중에서 상기 레이더 영상의 최외각에 위치하는 한 쌍의 최외각 표적 피크를 선택하되,
    상기 표적의 길이는 상기 한 쌍의 최외각 표적 피크 사이의 거리에 상기 레이더와 상기 표적 사이의 관찰각을 반영한 값으로 추정되는 것을 특징으로 하는 표적 식별 장치.
  14. 제 9항에 있어서,
    상기 표적 피크는 1개이고,
    상기 표적의 길이는 상기 표적 피크의 크기보다 3dB 낮은 두 지점 사이의 거리에 상기 레이더와 상기 표적 사이의 관찰각을 반영한 값으로 추정되는 것을 특징으로 하는 표적 식별 장치.
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