KR101362451B1 - 다특성 기반의 지뢰 분류 결정 방법 및 이를 적용한 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 지뢰의 종류와, 지뢰가 매설된 토양의 상태에 관계없이 정확하게 지뢰의 분류를 결정해 낼 수 있도록 하는 지뢰의 분류 결정 장치가 구현되고,
이를 위해 본 발명은 지표 투과 레이더를 통해 지표면 아래에 매설된 적어도 1개 이상의 매몰지뢰로부터 지뢰 반사신호가 수집되는 매몰지뢰인식단계(S21)와, 상기 지뢰 반사신호가 주성분 분석법과, 이산 주파수 변환을 통해 분석되고, 상기 매몰지뢰 별로 각각 고유치와, 주파수 계수를 갖는 지뢰특성데이터가 획득되는 매몰지뢰분석단계(S22) 및 상기 지뢰특성데이터로부터 상기 고유치 및 상기 주파수 계수를 각각 X축과 Y축에 대한 그래프로 표현하고, 우도 비율 검정법이 적용되어 상기 매몰지뢰가 인식될 수 있는 지뢰분류데이터가 획득되는 매몰지뢰검출단계(S23)를 포함하는 다특성 기반의 지뢰 분류 결정 방법이 제공된다.

Description

다특성 기반의 지뢰 분류 결정 방법 및 이를 적용한 장치{METHOD AND DEVICE FOR DETERMINING A KIND OF LAND MIND BASED ON VARIOUS CHARACTERISTICS}

본 발명은 지표 투과 레이더로 탐지된 반사신호의 고유치 특성과 주파수 계수 특성을 포함한 다양한 특징이 기반된 우도 비율 검정법으로 분석함으로써, 지표면 아래에 매설된 매몰지뢰의 분류를 결정하는 방법 및 이를 적용한 장치에 관한 것이다.

일반적으로 지뢰는 땅속에 묻어두고 그 위를 사람이나 장비가 지나가면 폭발하도록 만든 것으로써, 크게 대인 지뢰와, 대전차 지뢰로 나누어지고, 재질 별로는 금속 지뢰와, 비금속 지뢰로 나누어질 수 있다.

이러한 지표면 아래에 매몰된 지뢰를 탐지하기 위한 기술로써, 금속 탐지기(MD: Metal Detector)에 의한 지뢰 탐지 방법이 시용되고 있다.

상기 금속 탐지기(MD)는 전자유도(electromagnetic induction)방식의 원리로 구현이 간단하고 탐지성능이 좋은 장점이 있지만 비금속체를 탐지하는데 한계가 있는 단점이 있다.

이러한 금속 탐지기(MD)에 의한 지뢰 탐지의 단점을 보완한 것으로써, 비금속체까지 탐지가 가능한 전자기파 기반의 탐지 레이더가 최근에 각광을 받고 있다.

이러한 탐지 레이더는 지표를 투과하여 땅 속에 있는 물체를 탐지하기 때문에 지표 투과 레이더(GPR: Ground Penetrating Radar)로 불린다.

지표 투과 레이더(GPR)는 일정 깊이의 땅 속을 투과하여 반사되는 신호로 지표면 아래에 매설된 지뢰를 탐지하여야 함으로 초광대역(UWB: Ultra Wide Band)의 송신파가 지면으로 방사되고, 지표면 아래에 매설된 지뢰로부터 반사되는 신호를 분석하여 지뢰의 종류, 매설 깊이 등이 추정될 수 있으며, 특히 지표면 아래에 매설된 지뢰에 대한 탐지 결과를 영상화하여 운용자에게 시각적으로 보여 줄 수 있다는 장점이 있다.

이러한 지표 투과 레이더(GPR)를 통한 지뢰 탐지 방법의 핵심 기술은 지뢰의 반사신호에 포함된 많은 노이즈(Noise) 및 클러터(Clutter)로부터 매설물을 식별하는 신호처리 기술과 탐지결과를 실시간으로 시각화하는 기술 등이 있다.

도 7은 지표면 아래에 매설된 지뢰를 정확히 탐지하기 위한 종래 기술의 일예를 나타낸다.

상기 종래 기술은 지뢰 탐지의 정확성을 향상한 예로서, 금속탐지기(MD)와 지표 투과 레이더(GPR)의 기능을 취합함으로써, 금속체 지뢰와 비금속체 지뢰를 정확하게 탐지하여 지뢰 분류의 오탐지율을 최소화 하도록 구성된다.

일예로, 지표 투과 레이더(GPR)와 금속탐지기(MD)를 통해 각각 지뢰의 신호를 측정하고(100, 101), 상기 지표 투과 레이더(GPR)를 통해 수신된 지뢰 신호를 분석(120)한 결과에 상기 금속탐지기(MD)에 의한 측정된 신호를 취합하여, 특정의 수식에 의해 분석(130)하여 지뢰를 탐지하도록 구성된다.

그러나, 상기 종래 기술에서 지표 투과 레이더(GPR)로 탐지된 반사신호는 지뢰의 레이더 반사 면적(RCS: Radar Cross Section) 값과 재질의 특성에 따라 신호의 성질이 다르게 나타나며, 반사 면적이 작고 플라스틱 재질의 지뢰인 경우에는 매설 토양의 영향으로 반사신호가 잘 나타나지 않는 문제점이 있다.

특히, 상기 종래 기술에 의한 지표 투과 레이더(GPR)의 반사신호의 특징만으로는 노이즈(Noise) 혹은 클러터(Clutter)의 명확한 인식과 각 지뢰 종류별로 구분할 수 있는 정보가 부족한 문제점이 있다.

따라서 여러 방법으로 분석된 지뢰의 반사신호의 다양한 특성을 이용하고 다양한 매설 환경에 대해 많은 데이터베이스를 수집하여, 이를 지뢰 분류 및 인식에 적용하는 기술의 개발이 요구되고 있는 실정이다.

등록특허 10-1056680호

이에 상기와 같은 점을 감안하여 발명된 본 발명은 지표 투과 레이더로 탐지된 지뢰의 반사신호를 통해 얻은 지뢰의 분류 별 고유치 특성과 주파수 계수에 대한 특성이 다양한 매설 환경에 대한 데이터베이스로 수집되고, 구축된 지뢰 종류에 대한 군집에 대한 우도 비율 검정법으로 분석함으로써, 지뢰의 종류와 지뢰가 매설된 토양의 상태에 관계없이 정확하게 지뢰의 분류 결정이 구현되는 다특성 기반의 지뢰 분류 결정 방법 및 이를 적용한 장치를 제공함을 목적으로 한다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따르면, 지표 투과 레이더를 통해 지표면 아래에 매설된 적어도 1개 이상의 매몰지뢰로부터 지뢰 반사신호가 수집되는 매몰지뢰인식단계와, 상기 지뢰 반사신호가 주성분 분석법과, 이산 주파수 변환을 통해 분석되고, 상기 매몰지뢰 별로 각각 고유치와, 주파수 계수를 갖는 지뢰특성데이터가 획득되는 매몰지뢰분석단계 및 상기 지뢰특성데이터로부터 상기 고유치 및 상기 주파수 계수를 각각 X축과 Y축에 대한 그래프로 표현하고, 우도 비율 검정법이 적용되어 상기 매몰지뢰가 인식될 수 있는 지뢰분류데이터가 획득되는 매몰지뢰검출단계를 포함하는 다특성 기반의 지뢰 분류 결정 방법이 제공된다.

상기 매몰지뢰검출단계에서는 상기 지뢰분류데이터에 마할라노비스 거리가 적용되어 상기 매몰지뢰에 대한 지뢰의 종류가 결정되는 것을 특징으로 한다.

상기 매몰지뢰인식단계를 통해 수립된 상기 지뢰 반사신호에 포함된 지표면에 의한 영향을 제거시키는 균일화 단계가 더 포함하도록 구성될 수 있다.

상기 매몰지뢰분석단계에서 상기 주성분 분석법은 상기 지뢰 반사신호를 지면의 깊이 방향으로 투영하여 반사된 공명신호에 대한 2 개의 직교 성분으로 구분하고, 상기 2 개의 직교 성분에서 공분산을 계산하고 다른 1 개의 직교 성분에서 고유치를 계산한 후, 상기 공분산과 상기 고유치가 그래프로 표현되어 상기 매몰지뢰별 분포 및 경향으로 표현되도록 구성될 수 있다.

상기 반사된 공명신호는 속성 및 좌표 특징이 직교 변환되는 것을 특징으로 한다.

상기 고유치는 상기 매몰지뢰의 물리적인 크기를 나타내는 제1고유치와, 상기 매몰지뢰로부터 반사된 신호의 크기를 나타내는 제2고유치로 표현되도록 구성될 수 있다.

상기 제2고유치는 상기 매몰지뢰의 매설 깊이에 따른 4 종류의 고유치로 구해져 선 연결한 그래프로 표현되고, 상기 제2고유치의 각각의 연결 선이 서로 겹치지 않는 그래프에 대해서 지뢰의 특성을 추출하도록 구성될 수 있다.

상기 매몰지뢰분석단계에서 상기 이산 주파수 변환법은 상기 지뢰 반사신호를 열을 나누어 각 열에 대한 반사신호로 구분하여 주파수 영역으로 변환하고, 지뢰의 매설 깊이 별 주파수 계수 그래프로 표현하고, 상기 그래프에서는 서로 겹치지 않는 열로 최적화된 특정의 주파수로부터 상기 주파수 계수를 추출하도록 구성될 수 있다.

상기 매몰지뢰검출단계에서 상기 지뢰분류데이터는 지뢰의 매설 환경 및 지뢰 종류 별 데이터베이스로부터 획득되도록 구성될 수 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 지표 투과 레이더를 통해 매설된 지뢰의 반사신호를 측정하는 데이터 측정부와, 상기 데이터 측정부를 통해 얻은 상기 반사신호를 주성분 분석법과 이산 주파수 변환을 통해 분석하여 지뢰의 매설 깊이 별 분류에 따른 고유치와, 주파수 계수를 획득하는 데이터 특징 추출부 및 상기 데이터 특징 추출부를 통해 얻은 상기 지뢰의 분류에 따른 고유치와, 상기 주파수 계수를 각각 X축과 Y축에 대해 그래프로 표현하여, 우도 비율 검정법으로 입력된 지뢰신호에 대해 마할라노비스 거리를 적용하여 지뢰를 분류하는 지뢰 분류 결정부를 포함하는 지뢰 분류 결정 장치가 제공된다.

이러한 본 발명에 따른 우도 비율 검정법을 이용한 지뢰의 분류 결정 방법 및 이를 적용한 장치에 의하면, 지표 투과 레이더로 탐지된 지뢰의 반사신호의 매설 깊이 별 분류에 따른 고유치와, 주파수 계수를 분석하여 다양한 환경에 매설되어 있는 지뢰가 인식되는 효과가 있다.

또한 본 발명에 따르면, 지뢰 반사신호를 통해 추출한 다양한 특징을 기반으로 우도 비율 검정법에 의해 지뢰의 종류가 결정됨으로써, 수분을 함유한 토양의 조건에 대해서도 지뢰의 종류를 정확하게 분류해낼 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 지뢰 반사신호의 분산이 큰 경우에도 반사신호에 포함된 노이즈와 클러터를 명확하게 인식하여, 정확한 지뢰의 종류별 분류가 가능한 효과가 있다.

도 1은 본 발명에 따른 지뢰 분류 결정 장치의 구성을 나타낸 블록도.
도 2는 본 발명에 따른 지뢰 분류 결정 방법을 단계별로 나타낸 흐름도.
도 3은 본 발명에 따른 지뢰 분류 결정 방법의 순서를 나타낸 순서도.
도 4는 본 발명에 따른 지뢰 분류 결정 방법에서 주성분 분석법에 의한 특징 추출 방법을 나타낸 흐름도.
도 5는 본 발명에 따른 지뢰 분류 결정 방법에서 이산 주파수 변환법에 의한 특징 추출 방법을 나타낸 흐름도.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 의한 지뢰 분류 결정 방법의 순서를 나타낸 순서도.
도 7은 종래의 지뢰 탐지를 위한 방법을 나타낸 흐름도.

이하 본 발명의 실시예를 첨부된 예시도면을 참조로 상세히 설명하며, 이러한 실시예는 일례로서 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으므로, 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.

도 1은 본 실시예에 따른 지뢰 분류 결정 장치의 개략적인 구성을 나타낸다.

도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 지뢰 분류 결정 장치는 지표 투과 레이더를 통해 매설된 지뢰의 반사신호를 측정하는 데이터 측정부(10)와, 상기 데이터 측정부(10)를 통해 얻은 반사신호를 주성분 분석법과 이산 주파수 변환을 통해 분석하여 지뢰의 매설 깊이 별 분류에 따른 고유치와, 주파수 계수를 획득하는 데이터 특징 추출부(11) 및 상기 데이터 특징 추출부(11)를 통해 얻은 지뢰의 분류에 따른 고유치와, 상기 주파수 계수를 각각 X축과 Y축에 대해 그래프화하여, 우도 비율 검정법으로 지뢰의 종류를 결정하는 지뢰 분류 결정부(12)를 포함하여 구성된다.

상기 지뢰 분류 결정부(12)는 상기 우도 비율 검정법으로 입력된 지뢰 신호에 대해 마할라노비스 거리를 적용하여 지뢰의 종류를 결정하도록 구성될 수 있다.

상기 지뢰 분류 결정부(12)는 상기 데이터 특징 추출부(11)를 통해 얻은 지뢰의 고유치 특성과, 주파수 계수에 대한 특성을 다양한 지뢰의 매설 환경에 따른 종류 별 군집에 대해 우도 비율 검정법으로 분석할 수 있도록 데이터를 제공하는 데이터베이스부(13)를 더 포함하여 구성될 수 있다.

이하, 상기 본 발명의 지뢰 분류 결정 장치에 의한 지뢰 분류 결정 방법을 설명하여, 본 발명의 장치 및 방법에 대한 이해를 동시에 높일 수 있도록 한다.

도 2는 본 실시예에 따른 지뢰 분류 결정 방법을 단계별로 나타낸다.

도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 지뢰 분류 결정 방법은 매몰지뢰인식단계(S21)와, 상기 매몰지뢰인식단계(S21)를 통해 지뢰특성데이터를 추출하는 매몰지뢰분석단계(S22)와, 상기 매몰지뢰분석단계(S22)를 통해 추출된 지뢰특성데이터를 통해 지뢰의 종류를 결정하는 매몰지뢰검출단계(S23)를 포함한다.

상기 매몰지뢰인식단계(S21)와, 매몰지뢰분석단계(S22) 및 매몰지뢰검출단계(S23)는 도 1에 도시된 지뢰 분류 결정 장치의 데이터 측정부(10)와, 데이터 특징 추출부(11) 및 지뢰 분류 결정부(12)에 의해 각각 수행될 수 있다.

상기 매몰지뢰인식단계(S21)는 지표 투과 레이더를 통해 지표면 아래에 매설된 지뢰에 탐지신호를 보내 상기 지뢰에 반사되어 되돌아 오는 지뢰 반사신호의 왕복 시간과, 상기 지표 투과 레이더의 탐지 신호를 송수신하는 위치 정보를 통해 계산하여 지표면 아래에 매설된 적어도 1 개 이상의 매몰지뢰로부터 위치 데이터를 수집한다.

상기 매몰지뢰분석단계(S22)는 상기 매몰지뢰인식단계(S21)를 통해 얻은 지뢰 반사신호를 주성분 분석법과, 이산 주파수 변환법을 통해 분석하여, 상기 매몰지뢰 별로 각각의 고유치와, 주파수 계수를 갖는 지뢰특성데이터를 획득하도록 한다.

여기서, 상기 고유치와, 주파수 계수가 나타내는 지뢰의 분류는 지표면 아래에 매설된 지뢰의 깊이에 따른 분류가 적용될 수 있다.

상기 매몰지뢰검출단계(S23)는 상기 매몰지뢰분석단계(S22)를 통해 얻은 상기 매몰지뢰 별 분류에 따른 고유치와, 주파수 계수를 X축과 Y축에 대해 그래프화하고, 우도 비율 검정법이 적용되어, 상기 지뢰가 인식될 수 있는 지뢰분류데이터를 획득하도록 구성된다.

도 3은 본 실시예에 따른 지뢰 분류 결정 방법의 흐름을 나타낸 것으로서, 이를 통해 본 발명의 지뢰 분류 결정 방법을 보다 구체적으로 설명한다.

본 실시에에 따른 지뢰 분류 결정 방법에서 지뢰의 분류 결정을 위한 탐지가 시작되면, 지뢰를 탐지하는 지상의 일정 지점에 지표 투과 레이더를 통한 탐지 신호를 투과하여 지표면 아래에 매설된 매몰지뢰에 반사된 신호에 의한 데이터를 측정한다(S31).

상기 지표 투과 레이더에 의해 데이터가 측정된 후에는 상기 지뢰가 매설된 위치의 지표면에 의한 영향을 제거하기 위해 균일화시키는 단계가 수행될 수 있다(S32).

그리고, 상기 지표 투과 레이더에 의해 측정된 지뢰 반사신호는 주성분 분석법을 통해 분석하여 상기 지뢰의 분류에 따른 고유치를 추출한다(S33).

이와 동시에 상기 지표 투과 레이더에 의해 측정된 데이터를 이산 주파수 변환을 통해 분석하여 지뢰의 주파수 계수를 추출한다(S34).

상기 주성분 분석법을 통해 얻은 지뢰 분류 별 고유치와, 이산 주파수 변환법을 통해 얻은 주파수 계수를 각각 X축과 Y축으로 그래프화하고, 우도 비율 검정법을 적용한다(S35).

그리고, 상기 우도 비율 검정법 적용에 의해 입력된 지뢰의 종류를 판단한다(S36).

상기 우도 비율 검정법에 의한 지뢰의 종류 판단(S35~S36)에서 상기 지뢰 분류 별 고유치와, 주파수 계수로 나타나는 지뢰특성데이터를 X축과, Y축으로 놓고 데이터 값을 표시하면 다양한 매설 깊이에서 탐지된 지뢰 반사신호를 이차원 그래프로 나타낼 수 있다.

이러한 그래프 결과에서 다양한 매설 환경에 대한 데이터베이스를 수집하여 구축된 지뢰 종류에 대한 군집에 대해 우도 비율 검정법을 적용하면 각 지뢰의 반사신호에서 분포된 같은 확률을 이어 지뢰가 인식될 수 있는 지뢰분류데이터의 획득이 가능하다.

도 4는 본 실시예에 따른 지뢰 분류 결정 방법에서 주성분 분석법에 의한 특징 추출 방법을 구체적으로 나타낸다.

도시된 바와 같이, 주성분 분석법에 의한 데이터 특징 추출(S33)은 도 2에 도시된 상기 매몰지뢰인식단계(S21)에서 지표 투과 레이더를 통해 측정된 지뢰 반사신호를 지면의 깊이 방향으로 투영하여(S331), 반사된 공명신호에 대한 2 개의 직교 성분의 공분산 및 고유치를 계산 한 후(S332), 그래프로 표현하여 매설 깊이 별 분포 및 경향을 나타내는 고유치를 추출하는 단계(S333)로 이루어진다.

상기 주성분 분석법에 의한 매몰지뢰분석(S33)은 직교 변환을 사용하는 수학적인 기법으로써, 지표 투과 레이더를 통해 측정된 데이터의 속성 및 좌표 특징을 해석하여 데이터의 분포 및 경향을 파악하도록 한다.

즉, 상기 지뢰에 반사되는 반사신호는 2 개의 직교 성분을 이용하여 각 지뢰의 종류마다 분산 및 공분산 값을 구하고, 상기 지뢰 종류 별로 구해진 분산 및 공분산 값으로 공분산 행렬을 형성하면, 2 개의 직교 성분에 의해 2 개의 제1고유치와 제2고유치가 각각 얻어지며, 이 중 상기 제1고유치는 지뢰의 물리적인 크기를 나타내고, 상기 제2고유치는 지뢰로부터 반사된 반사신호의 크기를 나타낸다.

또한, 탐지되는 지뢰의 매설 깊이 별로 4 종류의 지뢰의 두 번째 고유치 값을 각각 선으로 연결하여 그래프로 표현하면, 각 지뢰의 선이 겹치지 않는 그래프에 대한 지뢰 특성의 인식이 가능하다.

도 5는 본 실시예에 따른 지뢰 분류 결정 방법에서 이산 주파수 변환법에 의한 특징 추출 방법을 구체적으로 나타낸다.

도시된 바와 같이, 이산 주파수 변환법에 의한 데이터 특징 추출(S34)은 매설 깊이 별로 열을 나누어 각 열에 대한 반사신호를 주파수 영역으로 변환하고(S341), 이를 지뢰의 매설 깊이 별 주파수 계수 그래프로 표현하여(S342), 지뢰 간에 서로 겹치지 않는 열로 최적화된 특정의 주파수로부터 상기 주파수 계수를 추출하는 단계(S343)로 이루어진다.

상기 이산 주파수 변환법에 의한 데이터 특징 추출(S34)은 지연된 시간 영역으로 나타나는 지뢰의 반사신호를 샘플링 하여 주파수 영역의 스펙트럼으로 변환하여, 각각의 지뢰의 최적화된 주파수에 해당하는 계수 크기를 분석한다.

즉, 지뢰의 반사신호를 각 매설 깊이에 따른 열로 나누어 이산 주파수 변환법을 사용하면 각 열에 대해서 고유 주파수의 특징을 볼 수 있다.

따라서, 최적화된 열에 대한 최적화된 주파수에서 지뢰의 매설 깊이 별 주파수 계수의 획득이 가능하다.

도 6은 본 발명의 또 다른 일실시예에 따른 지뢰 분류 결정 방법의 흐름을 나타낸다.

특히, 도 6의 실시예에서는 앞선 도 2에 의해 설명한 우도 비율 검정법에 의한 매몰지뢰검출단계(S23)에서 마할라노비스 거리를 적용한 예를 나타내며, 본 실시예에서는 앞선 실시예와의 차이점에 대해서 중점적으로 설명하도록 한다.

도시된 바와 같이, 본 실시예에서는 상기 매몰지뢰검출단계(S23)에서 매몰지뢰분석단계(S22)를 통해 얻은 상기 지뢰의 분류에 따른 고유치와, 상기 지뢰의 매설 깊이 별 주파수 계수로 나타나는 지뢰특성데이터를 그래프화하여, 상기 지뢰분류데이터에 우도 비율 검정법을 적용할 시, 상기 우도 비율 검정법으로 입력된 지뢰 신호에 대해 마할라노비스 거리를 적용(S60)하여 지뢰의 종류를 결정(S36)하도록 구성된다.

이때, 상기 마할라노비스 거리는 공분산 행렬을 가지는 같은 분포 값과 2 개의 랜덤 백터 사이의 차이 값으로 정의될 수 있으며, 본 실시예의 매몰지뢰인식단계(S21)를 통해 측정된 지뢰의 반사신호에 대해 베이시안 확률 분포에서 평균값을 기준으로 마할라노비스 거리를 계산하여 지뢰분류데이터를 획득하도록 구성될 수 있다.

또한, 본 실시예에 따르면, 상기 매몰지뢰검출단계(S23)의 지뢰분류데이터는 상기 매몰지뢰분석단계(S22)를 통해 얻은 지뢰의 분류에 따른 고유치 특성과 주파수 계수에 대한 지뢰특성데이터를 다양한 지뢰의 매설 환경 및 지뢰의 종류 별 데이터베이스에 의해 구축된 지뢰 종류에 대한 군집에 대해 우도 비율 검정법으로 분석하여 획득되도록 구성될 수 있다.

따라서, 이러한 마할라노비스 거리를 이용한 분류는 지뢰의 매설 깊이와 토양의 특성에 영향을 받아 지뢰의 분포가 달라져도 적용이 가능하다.

이상에서와 같이 본 발명에 따른 지뢰 분류 결정 방법 및 장치는 지표 투과 레이더로 탐지된 지뢰 반사신호를 통해 추출된 다양한 특징을 기반으로 한 우도 비율 검정법에 의해 지뢰의 종류를 결정함으로써, 수분을 함유한 토양의 조건 등 다양한 환경에 매설되어 있는 지뢰를 정확하게 인식하여 분류할 수 있으며, 지뢰의 반사신호의 분산이 큰 경우에도 반사신호에 포함된 노이즈와 클러터를 명확하게 인식하여, 지뢰 분류의 정확도를 높일 수 있도록 하는 효과가 있다.

10: 데이터 측정부
11: 데이터 특징 추출부
12: 지뢰 분류 결정부
13: 데이터 베이스부

Claims (10)

1. 지표 투과 레이더를 통해 지표면 아래에 매설된 적어도 1개 이상의 매몰지뢰로부터 지뢰 반사신호가 수집되는 매몰지뢰인식단계;
   상기 지뢰 반사신호가 주성분 분석법과, 이산 주파수 변환을 통해 분석되고, 상기 매몰지뢰 별로 각각 고유치와, 주파수 계수를 갖는 지뢰특성데이터가 획득되는 매몰지뢰분석단계; 및
   상기 지뢰특성데이터로부터 상기 고유치 및 상기 주파수 계수를 각각 X축과 Y축에 대한 그래프로 표현하고, 우도 비율 검정법이 적용되어 상기 매몰지뢰가 인식될 수 있는 지뢰분류데이터가 획득되는 매몰지뢰검출단계;
   를 포함하는 다특성 기반의 지뢰 분류 결정 방법.
   
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 매몰지뢰검출단계에서는 상기 지뢰분류데이터에 마할라노비스 거리가 적용되어 상기 매몰지뢰에 대한 지뢰의 종류가 결정되는 것을 특징으로 하는 다특성 기반의 지뢰 분류 결정 방법.
   
3. 청구항 1에 있어서,
   상기 매몰지뢰인식단계를 통해 수립된 상기 지뢰 반사신호에 포함된 지표면에 의한 영향을 제거시키는 균일화 단계; 가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 다특성 기반의 지뢰 분류 결정 방법.
   
4. 청구항 1에 있어서,
   상기 매몰지뢰분석단계에서 상기 주성분 분석법은 상기 지뢰 반사신호를 지면의 깊이 방향으로 투영하여 반사된 공명신호에 대한 2 개의 직교 성분으로 구분하고, 상기 2 개의 직교 성분에서 공분산을 계산하고 다른 1 개의 직교 성분에서 고유치를 계산한 후, 상기 공분산과 상기 고유치가 그래프로 표현되어 상기 매몰지뢰별 분포 및 경향으로 표현되는 것을 특징으로 하는 다특성 기반의 지뢰 분류 결정 방법.
   
5. 청구항 4에 있어서,
   상기 반사된 공명신호는 속성 및 좌표 특징이 직교 변환되는 것을 특징으로 하는 다특성 기반의 지뢰 분류 결정 방법.
   
6. 청구항 4에 있어서,
   상기 고유치는 상기 매몰지뢰의 물리적인 크기를 나타내는 제1고유치와, 상기 매몰지뢰로부터 반사된 신호의 크기를 나타내는 제2고유치로 표현되는 것을 특징으로 하는 다특성 기반의 지뢰 분류 결정 방법.
   
7. 청구항 6에 있어서,
   상기 제2고유치는 상기 매몰지뢰의 매설 깊이에 따른 4 종류의 고유치로 구해져 선 연결한 그래프로 표현되고, 상기 제2고유치의 각각의 연결 선이 서로 겹치지 않는 그래프에 대해서 지뢰의 특성을 추출하는 것을 특징으로 하는 다특성 기반의 지뢰 분류 결정 방법.
   
8. 청구항 1에 있어서,
   상기 매몰지뢰분석단계에서 상기 이산 주파수 변환법은 상기 지뢰 반사신호를 열을 나누어 각 열에 대한 반사신호로 구분하여 주파수 영역으로 변환하고, 지뢰의 매설 깊이 별 주파수 계수 그래프로 표현하고, 상기 그래프에서는 서로 겹치지 않는 열로 최적화된 특정의 주파수로부터 상기 주파수 계수를 추출하는 것을 특징으로 하는 다특성 기반의 지뢰 분류 결정 방법.
   
9. 청구항 1에 있어서,
   상기 매몰지뢰검출단계에서 상기 지뢰분류데이터는 지뢰의 매설 환경 및 지뢰 종류 별 데이터베이스로부터 획득되는 것을 특징으로 하는 다특성 기반의 지뢰 분류 결정 방법.
   
10. 지표 투과 레이더를 통해 매설된 지뢰의 반사신호를 측정하는 데이터 측정부;
    상기 데이터 측정부를 통해 얻은 상기 반사신호를 주성분 분석법과 이산 주파수 변환을 통해 분석하여 지뢰의 매설 깊이 별 분류에 따른 고유치와, 주파수 계수를 획득하는 데이터 특징 추출부; 및
    상기 데이터 특징 추출부를 통해 얻은 상기 지뢰의 분류에 따른 고유치와, 상기 주파수 계수를 각각 X축과 Y축에 대해 그래프로 표현하여, 우도 비율 검정법으로 입력된 지뢰신호에 대해 마할라노비스 거리를 적용하여 지뢰를 분류하는 지뢰 분류 결정부;
    를 포함하는 지뢰 분류 결정 장치.

Images