KR101426290B1 - 레이더 시스템 및 이를 이용한 표적 추적 방법 - Google Patents

레이더 시스템 및 이를 이용한 표적 추적 방법 Download PDF

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김관성
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국방과학연구소
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Abstract

본 발명은 레이더를 이용해 표적을 추적하기 위한 레이더 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 레이더를 이용한 표적 추적 방법은 레이더를 통해 탐지된 표적의 움직임과 관련된 속성정보를 획득하는 단계, 상기 획득된 속성정보를 이용하여, 각 속성에 대한 분포함수를 산출하는 단계, 각 속성별로 산출된 분포함수와 각 속성에 대응되는 비교대상함수를 비교하고, 상기 비교결과에 근거하여 상기 표적이 추적 대상 표적인지 판단하는 단계 및 상기 표적이 추적 대상 표적인 경우, 상기 표적을 추적하는 단계를 포함한다.

Description

레이더 시스템 및 이를 이용한 표적 추적 방법{Rader System and Method for tracking a target using thereof}
본 발명은 레이더 시스템에 관한 것으로, 좀 더 구체적으로 레이더를 이용해 표적을 추적하기 위한 레이더 시스템에 관한 것이다.
종래의 대공 레이더(이하, '레이더'라 함)는 주로 항공기를 탐지 및 추적하는 역할을 해왔다. 그러나, 현대 사회에서는 비대칭무기인 탄도탄의 비중이 커지고 있고, 이에 따른 위협도 커지고 있다.
이를 위해, 탄도탄을 탐지 및 추적하는 기능을 수행하는 대 탄도탄 모드가 필요한 실정이다. 대 탄도탄 모드는 레이더를 통해 탐지된 표적이 탄도탄인지 항공기인지를 분류하는 것이 핵심이다.
표적이 탄도탄이면 능동추적을 계속 할 필요가 있고, 표적이 항공기이면 능동추적을 중단하여 레이더 자원을 낭비하지 말아야 한다.
구체적으로, 표적을 분류하지 않으면, 현재 추적하고 있는 표적이 탄도탄인지 항공기인지 모르기 때문에, 탄도탄용 유도탄을 항공기로 발사하는 문제가 발생할 소지가 있다. 또한, 표적을 분류하지 않으면, 현재 추적하고 있는 표적이 탄도탄인지 항공기인지 모르기 때문에 계속해서 능동 추적(Active track)을 수행해야 하므로, 제한된 수의 레이더를 불필요한 곳에 사용하는 결과를 초래할 수 있다.
레이더가 최대로 추적할 수 있는 수만큼 항공기를 능동추적하는 상황이라면, 이는 레이더 자원을 낭비하는 것일 뿐만 아니라, 실제 탄도탄을 추적할 자원이 없어 필요시 탄도탄을 추적하지 못하는 상황이 발생할 수 있다.
따라서, 대 탄도탄 모드에서 추적 대상 표적을 판단(분류)하는 과정이 절실히 필요하다.
본 발명의 일 목적은 레이더를 통해 탐지된 표적이 추적 대상 표적인지를 판단하는 것을 위한 레이더 시스템 및 이를 이용한 표적 추적 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 레이더를 이용한 표적 추적 방법은, 상기 레이더를 통해 탐지된 표적의 움직임과 관련된 속성정보를 획득하는 단계, 상기 획득된 속성정보를 이용하여, 각 속성에 대한 분포함수를 산출하는 단계, 각 속성별로 산출된 분포함수와 각 속성에 대응되는 비교대상함수를 비교하고, 상기 비교결과에 근거하여 상기 표적이 추적 대상 표적인지 판단하는 단계 및 상기 표적이 추적 대상 표적인 경우, 상기 표적을 추적하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 속성정보는 상기 표적의 고도, 고도 변화랑, 속도 및 가속도 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 산출단계는, 상기 획득된 속성정보 각각에 대하여 분포함수를 산출하는 것을 특징으로 할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 비교대상함수는 상기 속성정보에 포함된 각 속성별로, 각 속성이 가질 수 있는 속성값의 범위에 관한 멤버십 함수(membership function)인 것을 특징으로 할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 판단단계에 포함된 비교하는 단계는, 각 속성에 대하여, 특정 속성의 분포함수와 상기 속성에 대응되는 비교대상함수가 가지는 공통값 중 최대값을 속성별 가능성값으로 추출하고, 상기 속성별 가능성값을 이용하는 것을 특징으로 할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 판단단계에 포함된 비교하는 단계는, 각 속성별로 추출된 복수의 속성별 가능성값 중 최소값을 중간 가능성값으로 추출하고, 상기 중간 가능성값을 이용하는 것을 특징으로 할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 판단단계에 포함된 비교하는 단계는, 상기 속성별 가능성값 및 상기 중간 가능성값을 복수회 추출하고, 상기 추출된 복수의 중간 가능성값을 이용해 반복적 가능성값을 추출하며, 상기 반복적 가능성값을 임계치와 비교하여, 상기 표적이 추적 대상 표적인지 판단하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 레이더 시스템은, 표적을 탐지하는 레이더 및 상기 레이더를 통해 탐지된 표적이 추적 대상 표적인지 판단하고, 상기 표적이 추적 대상 표적인 경우, 상기 표적을 추적하도록 상기 레이더를 제어하는 제어부를 포함하고, 상기 제어부는 상기 레이더를 통해 탐지된 표적의 움직임과 관련된 속성정보를 획득하고, 상기 획득된 속성정보를 이용하여 각 속성에 대한 분포함수를 산출하며, 상기 산출된 분포함수와 각 속성에 대응되는 비교대상함수를 비교하고, 상기 비교결과에 근거하여 상기 표적이 추적 대상 표적인지 판단하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명에 따르면, 레이더를 통해 탐지된 표적이 추적 대상 표적인지를 판단할 수 있다. 이를 통해, 능동 추적이 불필요한 표적을 판단하여 능동 추적을 중단함으로써 레이더 자원 손실을 최소화할 수 있고, 능동 추적이 필요한 표적에 대하여 능동 추적을 지속적으로 수행할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 레이더 시스템을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 레이더를 이용한 표적 추적 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 도 2를 구체화한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 속성별 분포함수를 나타낸 그래프이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 비교대상함수를 나타낸 그래프이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 속성별 가능성값을 추출하는 방법을 설명하기 위한 그래프이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 추적 대상 표적을 판단하는 방법을 설명하기 위한 표이다.
도 8a 및 도 8b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 탄도탄에 대한 시뮬레이션 결과를 나타낸 그래프이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 항공기에 대한 시뮬레이션 결과를 나타낸 그래프이다.
이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세하게 설명하기 위하여, 본 발명의 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 설명한다. 하지만, 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고, 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통해 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 이는 당해 기술분야에 종사하는 기술자의 의도, 관례 또는 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서, 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 레이더 시스템을 설명하기 위한 개념도이다.
도 1을 도시된 것과 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 레이더 시스템(100)은 레이더(110) 및 레이더 서버(120)를 포함할 수 있다.
레이더(110)는 전자파를 대상물을 향해 발사해 그 반사파를 측정하는 것으로, 대상물까지의 거리나 형상을 측정하는 장치이다.
레이더(110)는 표적(410)(예를 들어, 대공 표적)을 탐지할 수 있다. 구체적으로, 레이더(110)는 레이더 서버(120)의 제어에 따라 표적(410)으로 전자파를 발사하고, 반사되어 되돌아오는 전자파를 이용하여 표적(410)을 탐지할 수 있다.
레이더 서버(120)는 레이더(110)를 통해 탐지된 표적(410)의 움직임과 관련된 속성정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 레이더(110)는 레이더 서버(120)의 제어에 따라 표적(410)을 탐지하면, 레이더(110)는 레이더 서버(120)로 표적(410)에 대한 레이더 정보를 전송할 수 있다. 레이더 서버(120)는 레이더(110)로부터 수신한 레이더 정보를 통해 표적(410)의 움직임과 관련된 속성정보를 획득할 수 있다.
여기서, 표적의 움직임과 관련된 속성정보는 고도, 고도변화량, 속도, 가속도 등일 수 있다. 이하에서는 속성정보에 포함된 각 요소를 속성이라고 한다.
레이더 서버(120)는 레이더(110)를 제어하기 위한 제어부를 포함할 수 있다. 레이더 서버(120)는 레이더 시스템(100)을 전반적으로 제어하는 역할을 하므로, 이하에서는, 레이더 서버(120)를 제어부(120)라 한다.
제어부(120)는 상기 속성정보를 이용하여 표적(410)이 추적 대상 표적인지 여부를 판단할 수 있다.
이하, 도 2 내지 도 9를 참조하여 제어부(120)가 레이더를 이용해 표적을 추적하는 방법에 대해 살펴본다. 또한, 표적이 추적 대상 표적인지를 판단하는 방법에 대해 보다 구체적으로 살펴본다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 레이더를 이용한 표적 추적 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
제어부(120)는 레이더를 통해 탐지된 표적의 움직임과 관련된 속성정보를 획득할 수 있다(S210). 제어부(120)는 레이더(110)를 통해 표적(410)을 탐지하고, 표적(410)의 움직임과 관련된 고도, 고도변화량, 속도 및 가속도 등을 획득할 수 있다.
제어부(120)는 상기 획득된 속성정보를 이용하여, 각 속성에 대한 분포함수를 산출할 수 있다(S220). 각 속성별 분포함수를 산출하는 과정은 도 3 및 도 4를 참조하여 상세하게 설명하기로 한다.
제어부(120)는 각 속성별로 산출된 분포함수와 각 속성에 대응되는 비교대상함수를 비교하고, 상기 비교결과에 근거하여 상기 표적이 추적 대상 표적인지 판단할 수 있다(S230). 제어부(120)는 각 속성별로 산출된 분포함수를 각 속성에 대응되는 비교대상함수와 비교하여 가능성값(Possibility)을 추출하고, 가능성값을 이용해 표적이 추적 대상 표적인지를 판단할 수 있다.
추적 대상 표적인지 여부를 판단하는 과정은 도 3 내지 도 7을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다.
제어부(120)는 상기 표적이 추적 대상 표적인 경우, 상기 표적을 추적할 수 있다(S240).
이하에서는, 도 3 내지 도 7을 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 레이더를 이용해 표적을 추적하는 방법을 보다 구체적으로 살펴본다.
도 3은 도 2를 구체화한 흐름도이다.
제어부(120)는 레이더를 통해 탐지된 표적의 움직임과 관련된 속성정보를 획득할 수 있다. 상기 속성정보는 고도, 고도변화량, 속도, 가속도 등일 수 있다.
일 실시 예로, 표적의 고도는 수학식 1을 이용해 도출할 수 있다.
Figure 112014028139170-pat00001
여기서, h는 레이더에서 표적까지의 거리(range), Re는 지구반지름, hr은 레이더의 고도 및 theta는 표적의 고각을 말한다.
일 실시 예로, 표적의 속도는 수학식 2를 이용해 도출할 수 있다.
Figure 112014028139170-pat00002
여기서, vx는 x축 방향의 속도, vy는 y축 방향의 속도 및 vz는 z축 방향의 속도를 말한다. 단, 여기서 말하는 속도는 레이더 도플러 속도가 아닌 절대속도임에 유의하여야 한다.
일 실시 예로, 표적의 가속도는 수학식 3을 이용해 도출할 수 있다.
Figure 112014028139170-pat00003
여기서, ax는 x축 방향의 가속도, ay는 y축 방향의 가속도 및 az는 z축 방향의 가속도를 말한다.
제어부(120)는 획득된 속성정보를 이용하여 각 속성에 대한 분포함수를 산출할 수 있다. 즉, 제어부(120)는 상기 획득된 속성정보 각각에 대하여 분포함수를 산출할 수 있다.
상기 각 속성에 대한 분포함수는 도 4와 같을 수 있다. 도 4에 도시된 것과 같이, 속성별 분포함수D(x)는 xm, σ 및 k로 정의될 수 있다.
여기서 xm은 각 속성별 획득값, σ는 각 속성별 분산값이고, k1, k2, k3, k4는 상수값을 말한다. 움직임에 관련된 속성정보의 속성개수가 N이라고 하면, 분포함수는 N개가 추출된다.
일 실시 예로, 표적의 고도의 분산 값은 수학식 4를 이용해 도출할 수 있다.
Figure 112014028139170-pat00004
여기서, theta는 표적의 고각, R은 레이더에서 표적까지의 거리(Range), sigma_R은 거리의 분산 및 sigma_theta는 고각의 분산을 의미한다.
일 실시 예로, 표적의 속도의 분산 값은 수학식 5를 이용해 도출할 수 있다.
Figure 112014028139170-pat00005
여기서, v는 표적의 속도, vx는 x축 방향 속도, vy는 y축 방향 속도, vz는 z축 방향 속도, sigma_vx는 vx의 분산, sigma_vy는 vy의 분산 및 sigma_vz는 vz의 분산을 말한다.
일 실시 예로, 표적의 가속도의 분산 값은 수학식 6을 이용해 도출할 수 있다.
Figure 112014028139170-pat00006
여기서, a는 표적의 가속도, ax는 x축 방향 가속도, ay는 y축 방향 가속도, az는 z축 방향 가속도, sigma_ax는 ax의 분산, sigma_ay는 ay의 분산 및 sigma_az는 az의 분산을 말한다.
제어부(120)는 각 속성별로 획득한 속성정보와 상기 수식을 통해 도출된 값을 이용하여, 도 4에 도시된 것과 같이, 각 속성별로 분포함수를 산출할 수 있다.
제어부(120)는 상기 산출된 분포함수와 각 속성별로 산출된 분포함수와 각 속성에 대응되는 비교대상함수를 비교할 수 있다. 여기서, 비교대상함수는 각 속성별로 존재하며, 각 속성이 가질 수 있는 범위에 대한 함수로 표현된다. 일 실시 예로, 비교대상함수는 속성 멤버십 함수(Membership function of feature)일 수 있다.
상기 멤버십 함수는 퍼지(fuzzey) 이론에서 사용되는 함수로, 속성의 성질을 나타내는 수치와 그것이 주어진 '애매한 표현'에 속하는 정보를 그래프로서 다룰 때 사용된다. 즉, 본 발명에서는 퍼지논리를 적용하여, 판단되지 않은 표적의 속성정보와 멤버십 함수를 이용해 표적이 추적 대상 표적인지를 판단한다.
상기 비교대상함수는 도 5와 같을 수 있다. 도 5에 도시된 것과 같이, 비교대상함수(멤버십 함수)(M(x))는 x1, x2, x3, x4는 각 속성이 가질 수 있는 범위에 관한 값을 말한다. 이러한 비교대상함수는 관리자에 의해 설정되어 제어부(120)에기 저장될 수 있다. 상기 비교대상함수는 속성의 개수가 N개, 분류하고자 하는 대상이 M개이면, MN(M*N)개의 비교대상함수가 미리 저장되어 있을 수 있다. 예를 들어, 분류하고자 하는 대상이 2개(탄도탄과 항공기, M=2)인 경우, 탄도탄인지를 확인하기 위한 비교대상함수 N개 및 항공기인지를 확인하기 위한 비교대상함수 N개가 각각 제어부(120)에 기 저장될 수 있다. 탄도탄인지를 확인하기 위한 것인지(탄도탄 모드) 혹은 항공기를 확인하기 위한 것인지(항공기 모드) 여부는 관리자 또는 사용자에 의해 설정될 수 있다. 이 때, 제어부(120)는 관리자 또는 사용자에 의해설정된 모드에 해당하는 비교대상함수를 이용할 수 있다.
제어부(120)는 각 속성별로 산출된 분포함수와 각 속성에 대응되는 비교대상함수를 비교할 수 있다. 구체적으로, 제어부(120)는 각 속성에 대하여, 특정 속성의 분포함수와 상기 속성에 대응되는 비교함수가 상기 속성에 대응되는 비교대상함수가 가지는 공통값 중 최대값을 속성별 가능성값으로 추출(Possibility Computation)할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 속성별 가능성값을 추출하는 방법을 설명하기 위한 그래프이다. 도 6에서는 특정 속성을 속도라고 가정하고 설명한다.
도 6에 도시된 것과 같이, 제어부(120)는 속도에 대한 분포함수(D(x))와 속성에 대한 비교대상함수(M(x))를 비교할 수 있다. 제어부(120)는 D(x)와 M(x)가 가지는 공통값 중 최대값(P)를 속도에 대한 가능성값으로 추출할 수 있다.
여기서, 특징의 개수가 N개이고, 분류하고자 하는 대상이 M개이면, 제어부(120)는 MN개의 가능성값이 추출할 수 있다.
속성별 가능성값은 수학식 7을 이용해 도출할 수도 있다.
Figure 112014028139170-pat00007
제어부(120)는 복수의 속성별 가능성값을 이용해 중간 가능성값(Pm)을 추출(Merging of Possibility)할 수 있다. 여기서, 상기 중간 가능성값이란 복수의 속성에 대하여 추출된 속성별 가능성값 중 최소값을 말한다. 분류하고자 하는 대상의 개수가 M개이면, 중간 가능성 값은 총 M개 추출될 수 있다.
이러한 중간 가능성값은 수학식 8을 이용해 도출할 수도 있다.
Figure 112014028139170-pat00008
제어부(120)는 상기 속성별 가능성값(P) 및 중간 가능성값(Pm) 중 적어도 하나를 이용하여 탐지된 표적이 추적 대상 표적인지 판단할 수 있다. 가능성값을 이용하여 추적 대상 표적인지 여부를 판단하는 방법은 후술하기로 한다.
제어부(120)는 표적을 탐지하고, 탐지된 표적의 움직임과 관련된 속성정보를 추출하며, 추출된 속성정보를 이용해 속성별 가능성값을 추출하고, 상기 추출된 속성별 가능성값을 이용해 중간 가능성값을 추출하는 과정을 반복적으로 수행할 수 있다.
제어부(120)는 관리자에 의해 기 설정된 횟수만큼 상기 과정을 반복적으로 수행하고, 수행 결과로 추출된 복수의 중간 가능성값을 이용해 반복적 가능성값(Pc)를 추출할 수 있다. 구체적으로, 제어부(120)는 복수의 중간 가능성값을 모두 곱한 값을 반복적 가능성값으로 추출(Iterating of Possibility)할 수 있다.
제어부(120)는 상기 반복적 가능성값을 이용하여 탐지된 표적이 추적 대상 표적인지 판단할 수 있다. 상기 반복적 가능성값을 이용하는 경우, 본 발명은 상기 속성별 가능성값 및 중간 가능성값 중 적어도 하나를 이용하는 것에 비해 판단에 대한 신뢰도를 높일 수 있다. 분류하고자 하는 대상의 개수가 M개이면, 반복적 가능성 값은 총 M개 추출될 수 있다.
반복적으로 수행한 회수를 L이라고 가정하면, 상기 반복적 가능성값(Pc)은 수학식 9을 이용해 도출할 수 있다.
Figure 112014028139170-pat00009
이하에서는, 본 발명의 일 실시 예로, 반복적 가능성값을 이용하여 추적 대상 표적인지 여부를 판단하는 방법을 구체적으로 설명한다. 이하에서는, 반복적 가능성값을 이용하는 것으로 설명하지만, 속성별 가능성값 및 중간 가능성값 중 적어도 하나를 이용한 방법도 동일한 방법으로 이용될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 추적 대상 표적을 판단하는 방법을 설명하기 위한 표이다.
일 실시 예로, 상기 과정에서 도출된 M개의 반복적 가능성값(Pc) 중 분류대상i의 Pc값이 임계치(C)보다 크거나 같고, 나머지 분류대상의 Pc값이 임계치보다 작으면, 표적을 분류대상 i로 판단한다.
예를 들어, 분류대상이 탄도탄(BM)과 항공기(ABT) 2가지라고 가정한다.
Pc값이 임계치보다 큰 경우에는 'O'로, Pc값이 임계치보다 작은 경우에는 'X'로 표시한다.
도 7에 도시된 것과 같이, 탄도탄의 반복적 가능성값(Pc(BM))이 임계치보다 크고, 나머지 분류대상인 항공기의 반복적 가능성값(Pc(ABT))이 임계치보다 작은 경우, 분류대상 i를 탄도탄(BM)으로 분류한다.
반대로, 탄도탄의 반복적 가능성값(Pc(BM))이 임계치보다 작고, 나머지 분류대상인 항공기의 반복적 가능성값(Pc(ABT))이 임계치보다 큰 경우, 분류대상 i를 항공기(ABT)로 분류할 수 있다.
탄도탄의 반복적 가능성값(Pc(BM))과 항공기의 반복적 가능성값(Pc(ABT))이 임계치보다 모두 크거나 같은 경우, 또는 임계치보다 모두 작은 경우에는 미확인으로 판단하고 추적 대상 표적이 분류될 때까지 반복수행한다.
제어부(120)는 판단 결과 상기 표적이 탄도탄인 경우, 능동 추적 계속 명령을 통해 상기 표적을 추적하도록 제어할 수 있다. 제어부(120)는 판단 결과 상기 표적이 항공기인 경우, 능동 추적 중지 명령을 통해 상기 표적에 대한 추적을 중단하도록 제어할 수 있다.
도 8a 및 도 8b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 탄도탄에 대한 시뮬레이션 결과를 나타낸 그래프이다.
도 8a는 시뮬레이션에 사용된 탄도탄의 궤적을 나타낸다. 도 8a는 탄도탄의 발사각이 25도(degree, deg), 40도 및 50도인 경우를 나타낸 궤적이다. 도 8b는 각 탄도탄 궤적에 대하여 시뮬레이션을 수행한 결과를 나타낸 것으로, 각 탄도탄 궤적에 대한 탄도탄의 반복적 가능성값(Cumulated possibility)이 1이고 항공기의 반복적 가능성값이 0인것을 알 수 있다. 이를 통해, 제어부(120)는 표적이 추적 대상 표적인 탄도탄인 것으로 판단하고, 능동 추적 계속 명령을 내리게 된다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 항공기에 대한 시뮬레이션 결과를 나타낸 그래프이다. 도 9의 (a), (b) 및 (c)는 각 항공기의 경로를 레이더로 탐지하여 PPI스코프(Plan Position Indicator scope)상에 나타낸 것이다. 도 9에 도시된 것과 같이, 각 항공기의 궤적에 대한 항공기의 반복적 가능성값은 1이고, 탄도탄의 반복적 가능성값은 0인것을 알 수 있다. 이를 통해, 제어부(120)는 표적이 추적 대상 표적이 아닌 항공기로 판단하고, 능동 추적 중지 명령을 내리게 된다.
이상에서 살핀 본 발명의 일 실시 예에 따른 레이더를 이용한 표적 추적 방법은, 카테고리는 상이하지만, 본 발명의 일 실시 예에 따른 레이더 시스템과 실질적으로 동일한 기술적 특징을 포함할 수 있다. 따라서, 상기 표적 추적 방법과 관련하여 상술한 특징들은 상기 레이더 시스템 발명에도 당연히 유추되어서 적용될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 의하면, 전술한 방법은, 프로그램이 기록된 매체에 프로세서가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 프로세서가 읽을 수 있는 매체의 예로는, ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.
상기와 같이 설명된 시뮬레이션 서버는 상기 설명된 실시 예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시 예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시 예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
100: 레이더 시스템 110: 레이더
120: 제어부 410: 표적

Claims (7)

  1. 레이더를 이용해 표적을 추적하는 방법에 있어서,
    상기 레이더를 통해 탐지된 표적의 움직임과 관련된 속성정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 속성정보를 이용하여, 각 속성에 대한 분포함수를 산출하는 단계;
    각 속성별로 산출된 분포함수와 각 속성에 대응되는 비교대상함수를 비교하고, 상기 비교결과에 근거하여 상기 표적이 추적 대상 표적인지 판단하는 단계; 및
    상기 표적이 추적 대상 표적인 경우, 상기 표적을 추적하는 단계를 포함하고,
    상기 판단단계에 포함된 비교하는 단계는, 각 속성에 대하여, 특정 속성의 분포함수와 상기 속성에 대응되는 비교대상함수가 가지는 공통값 중 최대값을 속성별 가능성값으로 추출하고, 상기 속성별 가능성값을 이용하는 것을 특징으로 하는 레이더를 이용한 표적 추적 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 속성정보는 상기 표적의 고도, 고도 변화랑, 속도 및 가속도 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 산출단계는, 상기 획득된 속성정보 각각에 대하여 분포함수를 산출하는 것을 특징으로 하는 레이더를 이용한 표적 추적 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 비교대상함수는 상기 속성정보에 포함된 각 속성별로, 각 속성이 가질 수 있는 속성값의 범위에 관한 멤버십 함수(membership function)인 것을 특징으로 하는 레이더를 이용한 표적 추적 방법.
  4. 삭제
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 판단단계에 포함된 비교하는 단계는, 각 속성별로 추출된 복수의 속성별 가능성값 중 최소값을 중간 가능성값으로 추출하고, 상기 중간 가능성값을 이용하는 것을 특징으로 하는 레이더를 이용한 표적 추적 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 판단단계에 포함된 비교하는 단계는, 상기 속성별 가능성값 및 상기 중간 가능성값을 복수회 추출하고, 상기 추출된 복수의 중간 가능성값을 이용해 반복적 가능성값을 추출하며, 상기 반복적 가능성값을 임계치와 비교하여, 상기 표적이 추적 대상 표적인지 판단하는 것을 특징으로 하는 레이더를 이용한 표적 추적 방법.
  7. 표적을 탐지하는 레이더; 및
    상기 레이더를 통해 탐지된 표적이 추적 대상 표적인지 판단하고, 상기 표적이 추적 대상 표적인 경우, 상기 표적을 추적하도록 상기 레이더를 제어하는 제어부를 포함하고,
    상기 제어부는 상기 레이더를 통해 탐지된 표적의 움직임과 관련된 속성정보를 획득하고, 상기 획득된 속성정보를 이용하여 각 속성에 대한 분포함수를 산출하며, 상기 산출된 분포함수와 각 속성에 대응되는 비교대상함수를 비교하고, 상기 비교결과에 근거하여 상기 표적이 추적 대상 표적인지 판단하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템.
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