KR101469364B1 - 차량 레이더 장치 및 이를 이용한 목표물 검출방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 차량 레이더 수신 신호에 포함된 간섭신호를 제거할 수 있는 차량 레이더 장치 및 이를 이용한 목표물 검출방법에 관한 것으로서, 레이더 신호를 송신하는 차량 레이더 신호 송신부, 송신된 차량 레이더 신호가 목표물에 의해 반사되는 신호를 수신하는 차량 레이더 신호 수신부, 수신된 차량 레이더 신호를 기저장된 간섭특성과 비교하여 간섭 신호의 유무를 검출하는 간섭 신호 검출부, 검출된 간섭신호를 제거하여 원 신호로 복원하는 차량 레이더 신호 복원부, 및 상기 송신된 차량 레이더 신호와 복원된 차량 레이더 신호에 기초하여 상기 목표물을 검출하는 목표물 검출부를 포함한다.

Description

차량 레이더 장치 및 이를 이용한 목표물 검출방법{Radar apparatus for a vehicle and target detection method using the same}
본 발명은 차량 레이더 장치 및 이를 이용한 목표물 검출방법에 관한 것으로, 상세하게는, 차량 레이더 수신 신호에 포함된 간섭신호를 제거할 수 있는 차량 레이더 장치 및 이를 이용한 목표물 검출방법에 관한 것이다. 즉, 차량 레이더 수신에 포함된 타 차량 레이더의 간섭 신호를 검출하여 제거하는 차량 레이더 장치 및 이를 이용한 목표물 검출방법에 관한 것이다.
차량 레이더 장치란 차량에 장착되어 레이더 신호를 목표물을 향해 송신하고 목표물에서 반사된 신호를 수신하여 목표물의 거리, 방향, 및 속도 등을 측정하는 시스템을 말한다. 최근 레이더를 장착한 차량이 증가하면서 차량 레이더 수신 신호에는 무수히 많은 타 차량 레이더의 간섭신호가 혼합되어 수신된다.
간섭신호가 혼합된 차량 레이더 수신 신호는 목표물 검출 정보를 변형시켜 차량 레이더의 성능 저하를 초래한다. 즉, 간섭신호가 심하게 발생하는 환경에서는 차량 레이더 장치가 제 성능을 발휘하기가 어렵다. 또한, 차량 레이더 장치에서 간섭신호의 제거는 목표물 정보를 추출하기 전에 수행되어야 하므로, 목표물 정보를 훼손하지 않고 간섭신호를 제거하는 것이 중요하다.
이러한 차량의 레이더 장치에 이용되는 간섭신호 제거 기술을 하드웨어적으로 접근하는 것은 추가 부품에 의한 비용이 발생하는 단점이 있으며, 간섭신호를 경감시킬 수는 있으나 안테나 설계의 어려움 등으로 간섭 제거에 한계가 있다. 따라서, 이를 극복하기 위한 방법으로 소프트웨어적인 간섭 신호 제거 방법이 연구되어 왔다.
그 일례로, 대한민국 공개특허공보 제10-2000-0049137호는 펄스와 같은 지속 시간이 짧은 간섭들을 제거하는 방법에 관한 것이다. 간섭의 제거는 레이더 복조에서 생성된 비트(beat) 신호로부터 간섭 신호가 검출 및 제거되고, 간섭이 제거된 영역은 주변의 비트 신호에 기초하여 재구성되는 것을 특징으로 하는 간섭 제거 방법이다.
그러나, 이 경우에도 간섭 신호의 검출에 대한 방법이 명확히 기술되어 있지 않아 실질적인 간섭 신호의 검출 정확도가 떨어진다, 따라서 간섭 신호의 구체적인 검출 방법의 연구가 필요하다.
대한민국 공개특허공보 제10-2000-0049137호(2000. 07. 25)
본 발명은 전술한 종래의 문제점을 해결하기 위해 도출된 것으로, 본 발명의 목적은 간섭 신호를 효과적으로 검출할 수 있는 차량 레이더 장치 및 이를 이용한 목표물 검출방법을 제공하는 데에 있다.
또한 본 발명은, 간섭 신호의 특성을 미리 예측하여 저장하여 둠으로써 고속으로 간섭 신호의 유무를 검출할 수 있는 차량 레이더 장치 및 이를 이용한 목표물 검출방법을 제공하는데 또 다른 목적이 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위하여 본 발명에 따른 차량 레이더 장치는,
레이더 신호를 송신하는 차량 레이더 신호 송신부; 송신된 차량 레이더 신호가 목표물에 의해 반사되는 신호를 수신하는 차량 레이더 신호 수신부; 수신된 차량 레이더 신호를 기저장된 간섭특성과 비교하여 간섭 신호의 유무를 검출하는 간섭 신호 검출부; 검출된 간섭신호를 제거하여 원 신호로 복원하는 차량 레이더 신호 복원부; 및 상기 송신된 차량 레이더 신호와 복원된 차량 레이더 신호에 기초하여 상기 목표물을 검출하는 목표물 검출부;를 포함한다.
여기서, 간섭 신호 검출부는, 상기 수신 신호를 신호 처리하기 전에 신호를 가공하는 수신 신호 전처리부; 상기 수신 신호의 특성을 추출하는 수신 신호 특성 추출부; 추출된 수신 신호의 특성을 기 저장된 특성과 비교하는 수신 신호 특성 비교부; 및 상기 수신 신호 특성 비교부의 비교 결과를 토대로 간섭 신호 영역을 판정하는 간섭 신호 영역 판정부;를 포함할 수 있다.
이때, 수신 신호 전처리부는, 상기 수신 신호를 미분 처리하는 것을 포함할 수 있다.
또한, 수신 신호 전처리부는, 상기 수신 신호를 절대 값으로 나타내는 것을 포함할 수 있다.
그리고, 수신 신호 특성 추출부는, 적어도 2개 이상의 신호 특성을 사용하는 것이 바람직하다.
또한, 수신 신호 특성 비교부는, 상기 추출된 수신 신호의 특성을 기 저장된 클러스터의 특성과 비교하는 것이 더욱 바람직하다.
이때, 신호 특성은 신호의 평균 또는 분산 중 적어도 어느 하나를 포함할
수 있다.
여기서, 클러스터는, 간섭이 존재하지 않는 경우와 간섭이 존재하는 경우에 대한 클러스터를 포함할 수 있다.
또한, 간섭 신호 영역 판정부는, 상기 수신 신호 특성 비교부의 비교 결과에 대해 벡터 거리(vector distance)를 기초로 분류(classification)를 수행하는 분류 기법을 사용하여 간섭신호 영역을 판정하는 것이 바람직하다.
이때, 벡터 거리(vector distance)를 기초로 분류(classification)를 수행하는 분류 기법은 KNN 기법을 포함한 분류 기법 중 어느 하나를 사용할 수 있고, 벡터 거리의 연산 방법은 유클리디안 기법을 포함하여 적어도 1 차원 이상에서 벡터거리를 연산할 수 있는 모든 기법을 사용 가능하다.
한편, 본 발명의 다른 구현예에 따른 차량 레이더 장치를 이용한 목표물 검출방법은, 차량에 장착되는 레이더 장치를 이용한 목표물 검출방법으로서, 레이더 신호를 송신하는 차량 레이더 신호 송신단계; 송신된 차량 레이더 신호가 목표물에 의해 반사되는 신호를 수신하는 차량 레이더 신호 수신단계; 수신된 차량 레이더 신호를 기저장된 간섭특성과 비교하여 간섭 신호의 유무를 검출하는 간섭 신호 검출단계; 검출된 간섭신호를 제거하여 원 신호로 복원하는 차량 레이더 신호 복원단계; 및 상기 송신된 차량 레이더 신호와 복원된 차량 레이더 신호에 기초하여 상기 목표물을 검출하는 목표물 검출단계;를 포함한다.
이때, 상기 간섭 신호 검출단계는, 상기 수신 신호를 신호 처리하기 전에 신호를 가공하는 수신 신호 전처리단계; 상기 수신 신호의 특성을 추출하는 수신 신호 특성 추출단계; 추출된 수신 신호의 특성을 기 저장된 특성과 비교하는 수신 신호 특성 비교단계; 및 상기 수신 신호 특성 비교단계의 비교 결과를 토대로 간섭 신호 영역을 판정하는 간섭 신호 영역 판정단계;를 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명에 의한 차량 레이더 장치는 간섭 신호를 효과적으로 검출할 수 있는 장점이 있다.
또한 본 발명은, 간섭 신호의 특성을 미리 예측하여 저장하여 둠으로써 고속으로 간섭 신호의 유무를 검출할 수 있는 효과가 있다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 레이더 장치를 상세히 나타낸 구성도.
도2는 도1의 간섭 신호 검출부를 더욱 상세히 나타낸 구성도.
도3은 도1의 차량 레이더 무간섭 수신 신호와 차량 레이더 간섭 신호의 신호 파형을 상세히 나타낸 도면.
도4는 도3의 신호파형이 수신 신호 전처리부를 통과하여 출력된 신호를 나타낸 도면.
도5는 도4의 신호를 신호 특성으로 표시한 도면.
도6은 다양한 간섭신호 환경에 대해 기 확보한 데이터를 토대로 신호 특성을 추출하고 이를 클러스터링한 결과를 나타낸 도면.
도7은 도5의 신호 특성과 도6의 클러스터를 비교하는 도면.
도8은 도5의 신호 특성을 도7에서 비교한 결과를 나타낸 도면.
도9는 도3의 신호를 도8에서 검출된 간섭영역을 토대로 간섭 신호를 제거하고 주변 신호로부터 신호를 복원한 결과를 나타낸 도면.
도10은 도1의 차량 레이더 장치가 레이더 신호를 수신하여 이를 복원하는 동작을 상세히 나타낸 동작흐름도.
본 발명의 바람직한 실시예를 설명함에 있어서, 본 명세서 및 특허청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정되어 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명한다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 레이더 장치를 상세히 나타낸 구성도이다.
도1에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 차량 레이더 장치는 차량에 장착되어 레이더 신호를 송신하는 차량 레이더 신호 송신부(110), 송신된 차량 레이더 신호를 수신하는 차량 레이더 신호 수신부(120), 수신된 차량 레이더 신호에 포함된 간섭 신호를 검출하는 간섭 신호 검출부(130), 검출된 간섭신호를 제거하여 원 신호로 복원하는 차량 레이더 신호 복원부(140), 및 송신된 차량 레이더 신호와 복원된 차량 레이더 신호를 토대로 목표물의 위치, 이동 방향, 및 속도 등을 감지하는 목표물 검출부(150)로 구성된다.
차량 레이더 신호 송신부(110)는 차량에 장착되어 레이더 신호를 송신하는 것으로서, 목표물(200)을 향해 RF신호를 송신한다. RF를 송신하는 변조방식은 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 방법을 사용하는 것이 바람직하다. FMCW는 가까운 거리에 있는 목표물을 탐지할 때 매우 유용한 변조방식이며, 거리에 따라 수신 감도가 약해져도 주파수만 검출하면 되므로 수신 성능이 월등한 장점이 있다.
차량 레이더 신호 수신부(120)는 송신된 차량 레이더 신호가 목표물(200)에 의해 반사되는 신호를 수신한다. 이때, 수신 신호는 차량 레이더 신호 송신부(110)에서의 송신 신호가 목표물(200)에 반사되어 수신되는 것 이외에도 간섭 신호 송신 차량(300)에서 송신한 신호가 직접 수신되거나 반사되어 수신될 수 있으므로 이를 구별하여 수신할 필요가 있다.
간섭 신호 검출부(130)는 수신된 차량 레이더 신호에 포함된 간섭 신호를 검출하는 것으로서, 수신신호의 특성을 추출하고 분석하여 간섭 영역을 검출한다. 신호의 특성을 추출하기 위하여 신호로부터 평균과 분산 등의 신호 특성(feature vector)을 추출한다. 또한 신호를 분석하기 전에 다양한 간섭 신호 환경에 대해 기 확보한 데이터로부터 간섭이 있는 영역과 간섭이 없는 영역의 신호 특성을 추출하여 각각의 클러스터를 얻는다. 여기서 클러스터란 간섭이 있는 경우와 없는 경우의 신호 특성들을 대표하는 수 개의 신호 특성으로 나타내는 과정인 클러스터링을 통해 나온 결과를 말한다.
이후, 미리 준비된 클러스터와 수신 신호의 신호 특성을 비교하여 수신신호의 신호 특성이 간섭영역 클러스터에 위치하는지, 아니면 간섭이 없는 무간섭영역 클러스터에 위치하는지 분석하는 과정을 거친다. 간섭영역이라고 판정된 신호는 간섭영역이 신호로부터 제거되므로 원 신호로 복원하는 과정이 필요하다.
차량 레이더 신호 복원부(140)는 검출된 간섭신호를 제거하여 원 신호로 복원하는 것으로서, 제거된 신호 주변으로부터 보간법에 의해 복원되는 것이 바람직하다. 보간법은 구현 방식에 여러 가지가 있으나 대표적으로 이동 평균(moving average)을 적용할 수 있다. 여기서 이동 평균이란 복원하기 위한 지점의 좌 및 우로부터 적절한 크기의 데이터 개수를 추출하여 평균을 구하고, 구해진 평균값을 복원이 필요한 지점의 값으로 대체한 후, 계속 다음 데이터로 움직여 보간하는 방식을 말한다. 복원이 완료된 신호는 송신신호와 비교하는 과정을 거쳐 목표물의 특징을 검출하는데 사용된다.
목표물 검출부(150)는 송신된 차량 레이더 신호와, 수신 및 복원된 차량 레이더 신호를 토대로 목표물의 위치, 이동 방향, 및 속도 등을 감지하는 것으로서, 송신 신호와의 비교를 통해 목표물을 검출한다. 목표물(200)의 크기가 클수록 반사되어 되돌아오는 수신 세기가 커지는 특성이 있으며, 목표물(200)의 거리가 멀어질수록 수신 세기는 작아지며 이와 동시에 송신과 수신과의 시간 차이도 더 커지는 특징이 있다.
이러한 특징을 이용하여 목표물의 크기 및 거리를 검출할 수 있으며, 송신과 수신 신호의 시간 차이를 계속적으로 분석하면 목표물의 이동 방향 및 속도도 쉽게 알 수 있다. 여기서, 목표물(200)은 챠량 레이더의 송신 신호를 반사하는 것으로서, 전방, 측방, 및 후방에 위치한 차량, 도로시설물, 보행자가 될 수 있다
차량 레이더 송신 신호(160)는 차량에서 목표물을 향해 송신한 레이더 신호로서, FMCW를 이용한 레이더를 사용하는 것이 바람직하다. 즉, 연속적으로 주파수만 바꾸어 가면서 송신하는 방식을 사용함으로써, 가까운 거리의 목표물을 검출을 쉽게 할 수 있다.
차량 레이더 무간섭 수신 신호(170)는 목표물에서 반사된 레이더 신호가 간섭 없이 수신된 것으로서, 목표물의 형태에 따라 크기와 지연시간이 다르게 나타나는 특징이 있다.
간섭 신호 송신 차량(300)은 간섭 레이더 신호를 송신하는 것으로서 FMCW, CW, 펄스 등과 같은 형태의 레이더 신호를 예로 들 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 어떠한 형태의 레이더 신호이든 무방하다.
펄스형태의 레이더의 경우, FMCW와 주파수는 다르게 사용하여도 펄스라는 형태가 매우 광범위한 주파수를 사용하므로, 차량레이더를 사용하는 모든 차량에 간섭으로 작용한다.
간섭 송신 신호(360)는 간섭 신호 송신 차량에서 송신되는 것으로서, 펄스형태의 레이더 신호를 가정하는 것이 바람직하며, 전방, 측방, 및 후방에 동시에 송신되는 특징이 있다. 따라서, 간섭 신호 송신 차량(300)이 어디에 위치하든지 계속적인 레이더 신호에 의해 간섭을 받는 것으로 가정하는 것이 바람직하다.
차량 레이더 간섭 신호(370)는 주변의 다른 통신장치 및 레이더에 의해 발생되는 신호로서, FMCW, CW, 펄스 등과 같은 형태의 레이더 신호를 예로 들 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 어떠한 형태의 레이더 신호이든 무방하다. 간섭 신호의 경우 목표물(200)에서 반사하는 경우도 고려할 수 있으나 간섭 신호 송신 차량(300)에서 직접 송신된 신호도 될 수 있다. 이 경우 간섭신호의 신호 세기는 차이가 날 수 있으며 간섭 신호 송신 차량(300)에서 직접 송신된 신호가 더 큰 영향을 미칠 수 있다.
도2는 도1의 간섭 신호 검출부(130)를 더욱 상세히 나타낸 구성도이다.
도2에 도시한 바와 같이, 간섭 신호 검출부(130)는 수신된 차량 레이더 신호에 포함된 간섭 신호를 검출하는 것으로서, 수신 신호를 신호 처리하기 전에 신호를 가공하는 수신 신호 전처리부(131), 수신 신호의 특성을 추출하는 수신 신호 특성 추출부(132), 추출된 수신 신호의 특성을 기 저장된 특성과 비교하는 수신 신호 특성 비교부(133), 및 수신 신호의 특성과 기 저장된 특성의 비교 결과를 토대로 간섭 영역을 판정하는 간섭 신호 영역 판정부(134)로 구성된다.
수신 신호 전처리부(131)는 수신 신호를 신호 처리하기 전에 신호를 가공하는 것으로서, 간섭 신호의 펄스 형태를 잘 인식할 수 있도록 미분 처리를 수행한다. 여기서 미분 처리란 수신 신호를 일정한 신호마다 샘플링하여 샘플링한 데이터의 인접한 데이터와의 차이만을 나타내는 처리를 말한다.
FMCW의 경우 연속적인 주파수를 사용하므로 인접한 데이터의 차이가 크지 않으나, 간섭신호에서 사용하는 펄스형태의 경우 펄스의 유무에 따라 인접신호의 차이가 크므로 간섭신호를 더욱 강조하여 나타낼 수 있는 특징이 있다. 또한, 신호처리를 간단히 수행하기 위해 신호의 부호를 없애는 절대값 변환도 동시에 수행한다.
수신 신호 특성 추출부(132)는 수신 신호의 특성을 추출하는 것으로서, 전처리된 신호의 신호 특성을 추출하는 것을 말한다. 신호 특성이란 신호의 형태학적 특성으로부터 계산된 정규화된 수치를 말하며, 경우에 따라 신호의 신호 특성으로 평균과 분산을 사용하고, 이 외에 간섭의 구별이 잘 표현되는 신호 특성을 사용하여도 무방하다.
수신 신호 특성 비교부(133)는 추출된 수신 신호의 특성을 기 저장된 특성과 비교하는 것으로서, 수신 신호의 신호 특성과 기 저장된 클러스터를 비교하는 것이다. 수신신호는 일정한 간격마다 신호 특성을 추출하며 기 저장된 클러스터와 비교하는데, 여기서 클러스터는 간섭이 있는 경우와 없는 경우에 대한 대표적인 신호 특성을 말한다. 따라서, 수신된 신호 특성이 클러스터의 어디에 위치하는지 비교함으로써 수신 신호의 간섭 여부를 알 수 있다.
간섭 신호 영역 판정부(134)는 수신 신호의 특성과 기 저장된 특성의 비교 결과를 토대로 간섭 영역을 판정하는 것으로서, 벡터 거리(vector distance)를 기초로 분류(classification)를 수행하는 분류 기법이면 어느 방식이든 사용가능하다.
예를 들어, 벡터 거리(vector distance)를 기초로 분류(classification)를 수행하는 분류 기법으로서 KNN 기법을 사용할 수 있으며, KNN 기법은 벡터의 공간을 분류할 때 사용하는 대표적인 알고리즘으로서, 어느 한 점과 가장 가까운 K개의 점을 선택하는 알고리즘이다. 즉, 어느 한 점과 다른 점들의 유클리디안 거리를 구함으로써 가장 작은 유클리디안 거리부터 K 개를 선택하는 것이다.
수신신호의 신호 특성으로부터 가장 가까운 K 개의 클러스터는 KNN 알고리즘을 통해 구할 수 있다. 또한 KNN은 구해진 클러스터를 간섭이 있는 경우와 없는 경우의 클러스터로 분리하여 가장 많은 쪽의 클러스터가 있는 영역을 수신신호의 특성으로 판정하는 것이다.
따라서 KNN 알고리즘을 토대로 간섭이 있는 영역으로 수신 신호의 신호 특성이 선택되면 수신 신호는 간섭으로 판정되는 것이고, 간섭이 없는 영역으로 선택되면 수신 신호는 간섭이 없는 것으로 판정되는 것이다. 이후에 간섭의 제거, 복원, 및 목표물 검출을 통해 목표물을 감지할 수 있다.
도3은 도1의 차량 레이더 무간섭 수신 신호(170)와 차량 레이더 간섭 신호(370)의 신호 파형을 상세히 나타낸 도면이다.
도3에 도시한 바와 같이, 차량 레이더 무간섭 수신 신호(170)는 장애물에서 반사된 레이더 신호를 간섭 없이 차량에서 수신하는 것으로서, FMCW로 신호가 구성되므로 신호의 크기가 작은 특징이 있다.
한편, 차량 레이더 간섭 신호(370)는 주변의 다른 통신장치 및 레이더에 의해 발생되는 신호로서, FMCW, CW, 펄스 등과 같은 형태의 레이더 신호를 예로 들 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 어떠한 형태의 레이더 신호이든 무방하다. 유입된 레이더 간섭신호는 차량 레이더 무간섭 수신 신호(170)와 함께 수신된다.
이렇게 함께 수신된 신호는 n개의 블록으로 나눌 수 있으며 각각의 블록은 m개의 샘플 데이터로 형성되어 있다. 즉, 수신 신호는 m x n 개의 주기적인 샘플 데이터에 대해 m개씩 그룹핑하여 n개의 블록을 만든다. 여기서 m이 클수록 한번에 연산할 수 있는 양이 많아지기 때문에 평균, 분산과 같은 특징 추출 시 통계적인 신뢰도가 상승하는 반면, 간섭이 없는 영역이 너무 넓게 포함되어 신호의 복원 성능의 열화를 가져온다. 따라서, 이를 고려한 적절한 m 개의 샘플을 선택하는 것이 바람직하다.
도4는 도3의 신호파형이 수신 신호 전처리부(131)를 통과하여 출력된 신호를 나타낸 도면이다.
도4에 도시한 바와 같이, 전처리된 무간섭 신호(171)는 무간섭 신호의 전처리 과정으로서, 미분 처리와 절대값 처리를 통하여 추출된다. 무간섭 신호(171)는 주기적인 형태의 특징이 있기 때문에 미분 처리 이후 출력이 플랫(flat)하게 나타나며, 특히 장애물이 먼거리에 있을 때에도 전체적인 크기만 크되 플랫하게 나타나는 형태는 동일하다.
전처리된 간섭 신호(371)는 간섭 신호의 전처리 과정으로서, 미분 처리와 절대값 처리를 통하여 추출된다. 전처리된 간섭 신호(371)는 주변의 다른 통신 장치 및 레이더의 간섭에 의해 발생되는 신호로서, 신호의 주기적인 특징이 없이 임펄스 형태로 나타나는 특징이 있다.
도5는 도4의 신호를 신호 특성으로 표시한 도면이다.
도5에 도시한 바와 같이, 무간섭 신호 신호 특성(172)은 무간섭 신호의 신호 특성을 추출하는 것으로서, 평균 및 분산을 토대로 신호 특성을 추출한다. 평균을 나타내는 축을 신호 특성1(feature vector1)이라 하고 분산을 나타내는 축을 신호 특성2(feature vector2)라고 할 때, 간섭이 없는 신호는 대체적으로 평균 및 분산이 작게 분포한다.
한편, 간섭 신호 신호 특성(372)은 간섭 신호의 신호 특성을 추출하는 것으로서, 평균 및 분산이 간섭이 없는 경우보다 크게 나타난다. 여기서 신호 특성은 n 개로 표현된다. 즉, n x m 데이터에서 m개 데이터 마다 평균 및 분산을 구하여 신호 특성1 및 신호 특성2를 구하므로 최종적으로 n 개의 신호 특성이 추출된다.
도6은 다양한 간섭신호 환경에 대해 기 확보한 데이터를 토대로 신호 특성을 추출하고 이를 클러스터링한 결과를 나타낸 도면이다.
도6에 도시한 바와 같이, 클래스1 클러스터(410)는 간섭이 존재하지 않는 신호의 신호 특성을 클러스터링한 것으로서, 신호 특성1과 신호 특성2 가 모두 작은 특징이 있다. 즉, FMCW의 경우 다양한 주파수를 가변하여 연속적인 신호를 사용하며, 신호 특성1이 나타내는 평균과 신호 특성2가 나타내는 분산이 모두 작다.
한편, 클래스2 클러스터(420)는 간섭이 존재하는 신호의 신호 특성을 클러스터링한 것으로서, 신호 특성1과 신호 특성2 가 모두 큰 특징이 있다. 즉, 간섭 신호의 경우 FMCW, CW, 펄스 등의 신호 유형에 상관없이 평균과 분산이 크게 나타나는 특징이 있다.
클러스터의 개수가 많을수록 클래스1 및 클래스2의 특징을 나타내는 정확도는 높아지나, 후술할 KNN 알고리즘에서 클래스1 및 클래스2의 모든 점에 대한 계산을 하여야 하므로 적절한 클러스터의 개수를 사용하는 것이 바람직하다.
도7은 도5의 신호 특성과 도6의 클러스터를 비교하는 도면이다.
도7에 도시한 바와 같이, 무간섭 신호 클러스터 KNN 연결선(173)은 무간섭 신호의 신호 특성으로부터 유클리디안(Euclidean) 거리가 가장 작은 K개의 클러스터를 연결하는 것으로서, K 개로 구성된다. 유클리디안 거리는 자승평균으로 나타내는 거리를 뜻하며, 2차원의 경우 실제 거리와 동일하다. 따라서 가장 거리가 가까운 클러스터와 연결된 K개의 연결선은 클래스1과 클래스2에 있는 클러스터에 연결될 수 있다. 무간섭 신호의 경우 대부분의 연결선이 무간섭영역을 뜻하는 클래스1에 위치한다.
한편, 간섭 신호 클러스터 KNN 연결선(373)은 간섭 신호의 신호 특성으로부터 유클리디안(Euclidean) 거리가 가장 작은 K개의 클러스터를 연결하는 것으로서, K 개로 구성되며, 대부분의 연결되는 클러스터가 간섭영역을 뜻하는 클래스 2에 위치한다.
도8은 도5의 신호 특성에 대해 도7에서 비교한 결과를 나타낸 도면이다.
도8에 도시한 바와 같이, 무간섭 신호 판정 값(174)은 무간섭 신호로 판정된 영역을 0으로 설정하는 것으로서, KNN의 과반수 이상이 클래스1에 해당될 경우 설정된다. 즉, 수신 신호의 m개 샘플에 대해 추출된 신호 특성이 클래스1과 클래스2 의 클러스터와 비교된다. 비교 결과, 신호 특성과 가장 가까운 K 개의 클러스터 중 과반수가 클래스1에 있는 경우에 설정된다. 따라서, 수신 신호의 특성이 클래스1 에 가까울 때 수신 신호의 m 개 샘플은 모두 0으로 대체된다.
한편, 간섭 신호 판정 값(374)은 간섭 신호로 판정된 영역을 1로 설정하는 것으로서, KNN의 과반수 이상이 클래스2에 해당될 경우 설정된다. 마찬가지로 수신 신호의 특성이 클래스2 에 가까울 때 수신 신호의 m 개 샘플은 모두 1로 대체된다.
도9는 도3의 신호를 도8에서 검출된 간섭영역을 토대로 간섭 신호를 제거한 후 주변 신호로부터 신호를 복원한 결과를 나타낸 도면이다.
도9에 도시한 바와 같이, 복원된 수신 신호(175)는 간섭 신호가 제거되고 주변 신호로부터 신호를 복원한 것으로서, 보간법에 의해 복원되는 것이 바람직하다. 보간법은 구현 방식에 여러 가지가 있으나 대표적으로 이동 평균을 적용할 수 있다. 여기서, 이동 평균이란 복원하기 위한 지점의 좌 및 우로부터 적절한 크기의 데이터 개수를 추출하여 평균을 구하여 평균값을 복원하기 위한 지점의 값으로 대체하는 것으로서 복원이 요구되는 다음 데이터로 계속 이동하여 보간하는 방식을 말한다.
도10은 도1의 차량 레이더 장치가 레이더 신호를 수신하여 이를 복원하는 동작을 상세히 나타낸 동작흐름도이다.
도10에 도시한 바와 같이, 수신 신호 전처리 단계(S100)는 수신 신호의 신호 처리를 간단히 하기 위해 수행하는 것으로서, 미분 처리와 절대값 처리를 수행한다.
수신 신호 특성 추출 단계(S200)는 수신 신호의 특성을 추출하는 것으로서, 평균을 나타내는 신호 특성1과 분산을 나타내는 신호 특성2를 m개의 데이터 마다 추출한다.
수신 신호 특성 비교 단계(S300)는 수신 신호의 특성과 미리 만들어 놓은 간섭 유무에 따른 특성을 서로 비교하는 것으로서, 추출된 신호 특성과 간섭 유무에 따라 미리 만들어 놓은 기저장의 클러스터를 비교한다. 여기서, 클러스터(cluster)란 미리 만들어 놓은 수 많은 신호 특성들을 수 개의 대표 신호 특성으로 나타낸 것을 뜻하며, 간섭이 없는 클러스터들을 클래스1이라 하고 간섭이 있는 경우의 클러스터들을 클래스2라고 한다.
다음, 간섭 신호 영역 판정 단계(S400)는 수신 신호의 특성과 비교하여 가장 가까운 영역의 특성으로 판정하는 것으로서, 수신 신호의 신호 특성을 클래스1과 클래스2와 비교하여 판정한다. 즉, 수신 신호의 신호 특성을 기준으로 클래스1과 클래스2의 클러스터 중 가장 가까운 K개의 클러스터를 선택하여, 선택된 클러스터의 과반수가 위치하는 클래스를 수신신호의 특성으로 판정한다. 따라서 수신신호의 신호 특성이 클래스 1에 가까이 위치하면 간섭이 없는 것이고 클래스2에 가까우면 간섭이 있는 것으로 판정한다.
수신 신호 복원 단계(S500)는 간섭으로 판정된 영역을 제거하고 주변 신호로부터 신호를 복원하는 것으로서, 이동 평균을 사용하여 신호를 복원한다.
이상과 같이, 본 발명에 따른 차량 레이더 장치는 간섭 신호를 효과적으로 검출할 수 있는 장점이 있으며, 간섭 신호의 특성을 미리 예측하여 저장하여 둠으로써 고속으로 간섭 신호를 검출할 수 있는 효과가 있다.
100 : 차량 레이더 장치
110 : 차량 레이더 신호 송신부
120 : 차량 레이더 신호 수신부
130 : 간섭 신호 검출부
140 : 차량 레이더 신호 복원부
150 : 목표물 검출부

Claims (20)

  1. 차량에 장착되는 레이더 장치로서,
    레이더 신호를 송신하는 차량 레이더 신호 송신부;
    송신된 차량 레이더 신호가 목표물에 의해 반사되는 신호를 수신하는 차량 레이더 신호 수신부;
    수신된 차량 레이더 신호를 기저장된 간섭특성과 비교하여 간섭 신호의 유무를 검출하는 간섭 신호 검출부;
    검출된 간섭신호를 제거하여 원 신호로 복원하는 차량 레이더 신호 복원부; 및
    상기 송신된 차량 레이더 신호와 복원된 차량 레이더 신호에 기초하여 상기 목표물을 검출하는 목표물 검출부;를 포함하고,
    상기 간섭 신호 검출부는,
    상기 수신 신호를 신호 처리하기 전에 신호를 가공하는 수신 신호 전처리부;
    상기 수신 신호의 특성을 추출하는 수신 신호 특성 추출부;
    추출된 수신 신호의 특성을 기 저장된 특성과 비교하는 수신 신호 특성 비교부; 및
    상기 수신 신호 특성 비교부의 비교 결과를 토대로 간섭 신호 영역을 판정하는 간섭 신호 영역 판정부;로 이루어지며,
    상기 간섭 신호 영역 판정부는, 상기 수신 신호 특성 비교부의 비교 결과에 대해 벡터 거리(vector distance)를 기초로 분류(classification)를 수행하는 분류 기법을 사용하여 간섭신호 영역을 판정하는 것을 특징으로 하는 차량 레이더 장치.
  2. 삭제
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 수신 신호 전처리부는, 상기 수신 신호를 미분 처리하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 레이더 장치.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 수신 신호 전처리부는, 상기 수신 신호를 절대 값으로 나타내는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 레이더 장치.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 수신 신호 특성 추출부는, 적어도 2개 이상의 신호 특성을 사용하는 것을 특징으로 하는 차량 레이더 장치.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 수신 신호 특성 비교부는, 상기 추출된 수신 신호의 특성을 기 저장된 클러스터의 특성과 비교하는 것을 특징으로 하는 차량 레이더 장치.
  7. 제 5항에 있어서,
    상기 신호 특성은 신호의 평균 또는 분산 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 레이더 장치.
  8. 제 6항에 있어서,
    상기 클러스터는, 간섭이 존재하지 않는 경우와 간섭이 존재하는 경우에 대한 클러스터를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 레이더 장치.
  9. 삭제
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 벡터 거리(vector distance)를 기초로 분류(classification)를 수행하는 분류 기법은 KNN 기법을 포함한 분류 기법 중 어느 하나를 사용할 수 있고,
    상기 벡터 거리의 연산 방법은 유클리디안 기법을 포함하여 적어도 1 차원 이상에서 벡터거리를 연산할 수 있는 모든 기법을 사용 가능한 것을 특징으로 하는 차량 레이더 장치.
  11. 차량에 장착되는 레이더 장치를 이용한 목표물 검출방법으로서,
    레이더 신호를 송신하는 차량 레이더 신호 송신단계;
    송신된 차량 레이더 신호가 목표물에 의해 반사되는 신호를 수신하는 차량 레이더 신호 수신단계;
    수신된 차량 레이더 신호를 기저장된 간섭특성과 비교하여 간섭 신호의 유무를 검출하는 간섭 신호 검출단계;
    검출된 간섭신호를 제거하여 원 신호로 복원하는 차량 레이더 신호 복원단계; 및
    상기 송신된 차량 레이더 신호와 복원된 차량 레이더 신호에 기초하여 상기 목표물을 검출하는 목표물 검출단계;를 포함하고,
    상기 간섭 신호 검출단계는, 상기 수신 신호를 신호 처리하기 전에 신호를 가공하는 수신 신호 전처리단계;
    상기 수신 신호의 특성을 추출하는 수신 신호 특성 추출단계;
    추출된 수신 신호의 특성을 기 저장된 특성과 비교하는 수신 신호 특성 비교단계; 및
    상기 수신 신호 특성 비교단계의 비교 결과를 토대로 간섭 신호 영역을 판정하는 간섭 신호 영역 판정단계;로 이루어지며,
    상기 간섭 신호 영역 판정단계는, 상기 수신 신호 특성 비교단계의 비교 결과에 대해 벡터 거리(vector distance)를 기초로 분류(classification)를 수행하는 분류 기법을 사용하여 간섭신호 영역을 판정하는 것을 특징으로 하는 차량 레이더 장치를 이용한 목표물 검출방법.
  12. 삭제
  13. 제 11항에 있어서,
    상기 수신 신호 전처리단계는, 상기 수신 신호를 미분 처리하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 레이더 장치를 이용한 목표물 검출방법.
  14. 제 11항에 있어서,
    상기 수신 신호 전처리단계는, 상기 수신 신호를 절대 값으로 나타내는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 레이더 장치를 이용한 목표물 검출방법.
  15. 제 11항에 있어서,
    상기 수신 신호 특성 추출단계는, 적어도 2개 이상의 신호 특성을 사용하는 것을 특징으로 하는 차량 레이더 장치를 이용한 목표물 검출방법.
  16. 제 11항에 있어서,
    상기 수신 신호 특성 비교단계는, 상기 추출된 수신 신호의 특성을 기 저장된 클러스터의 특성과 비교하는 것을 특징으로 하는 차량 레이더 장치를 이용한 목표물 검출방법.
  17. 제 15항에 있어서,
    상기 신호 특성은 신호의 평균 또는 분산 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 레이더 장치를 이용한 목표물 검출방법.
  18. 제 16항에 있어서,
    상기 클러스터는, 간섭이 존재하지 않는 경우와 간섭이 존재하는 경우에 대한 클러스터를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 레이더 장치를 이용한 목표물 검출방법.
  19. 삭제
  20. 제 11항에 있어서,
    상기 벡터 거리(vector distance)를 기초로 분류(classification)를 수행하는 분류 기법은 KNN 기법을 포함한 분류 기법 중 어느 하나를 사용할 수 있고,
    상기 벡터 거리의 연산 방법은 유클리디안 기법을 포함하여 적어도 1 차원 이상에서 벡터거리를 연산할 수 있는 모든 기법을 사용 가능한 것을 특징으로 하는 차량 레이더 장치를 이용한 목표물 검출방법.
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