KR101766973B1 - 레이더 신호 처리 방법 및 디바이스 - Google Patents

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Abstract

레이더 신호를 처리하는 방법 및 디바이스
일 예는 적어도 하나의 레이더 안테나에 의해 수신되는 디지털화된 데이터를 포함하는 레이더 신호를 처리하는 방법에 관한 것으로, 방법은 (i) 수신되는 디지털화된 데이터에 기초하여 FFT 결과를 결정하는 단계와, (ii) FFT 결과의 제 1 그룹을 FFT 결과의 제 2 그룹 없이 저장하는 단계를 포함한다.

Description

레이더 신호 처리 방법 및 디바이스{METHOD AND DEVICE FOR PROCESSING RADAR SIGNALS}
본 발명의 실시예는 레이더 애플리케이션에 관한 것으로, 특히 적어도 하나의 레이더 센서에 의해 예를 들면, 적어도 하나의 안테나를 통해 취득된 레이더 신호를 처리하는 효과적인 방법에 관한 것이다. 이 점에서 특히 레이더 신호를 처리하는 것은 센서 또는 안테나를 통해 수신되는 레이더 신호를 말한다.
차량에는 다양한 애플리케이션을 위해 여러 레이더 이형체(variant)가 사용된다. 예를 들면, 레이더는 사각지대 감시(주차 보조, 보행자 보호, 교차로 교통), 충돌 완화, 차선 변경 지원 및 적응적 순항 제어를 위해 사용될 수 있다. 레이더 애플리케이션을 위한 많은 사용 사례의 시나리오는 여러 방향(예를 들면, 후방, 측방, 전방), 가변 각도(예를 들면, 아지므스 방향각(azimuth direction angle)) 및/또는 여러 거리(짧거나, 중간이거나 또는 긴 레인지(range))를 대상으로 할 수 있다. 예를 들면, 적응적 순항 제어는 ±18도에 달하는 아지므스 방향각을 활용할 수 있고, 레이더 신호는 차량의 전방으로부터 방사되고, 검출 범위가 수백 미터까지 가능하다.
레이더 소스는 신호를 방사하고 센서는 돌아온 신호를 검출한다. 방사된 신호와 (예를 들면, 레이더 신호를 방사하는 이동 차량에 기초하여) 검출된 신호 간의 주파수 편이(frequency shift)는 방사된 신호의 반사에 기초하여 정보를 취득하는데 사용될 수 있다. 센서에 의해 취득된 신호의 프론트 엔드 처리는 결과적으로 신호 스펙트럼을 초래하는, 즉 주파수 전반에 신호가 분산되는 고속 퓨리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)을 포함할 수 있다. 신호의 진폭은 에코 량을 표시할 수 있고, 여기서 피크는 검출되어야 하고 추가 처리를 위해, 예를 들면, 전방에서 이동하는 또 다른 차량에 기초하여 차량의 속도를 조절하기 위해 사용되어야 하는 타겟을 나타낼 수 있다.
일정 오경보 확률(constant false alarm rate)이라고도 지칭되는 일정 오경보 제거(constant false alarm rejection, CFAR) 기술은 신호 전력을 기초로 할 수 있는 FFT 결과 분석을 위한 문턱값 방법(threshold method)으로서 특히 공지되어 있다. CFAR는 FFT 신호가 잠재적 타겟을 표시하는지 결정하기 위해 문턱값을 적응시킨다. 특히 CFAR는 배경 잡음, 클러터(clutter) 및 간섭을 고려한다. 여러 CFAR 알고리즘이 공지되어 있다. 자세한 내용은 http://en.wikipedia.org/wiki/Constant_false_alarm_rate가 참조된다.
CFAR 알고리즘은 종종 복잡하며 상당량의 시간 및/또는 자원, 예를 들면, 비용이 많이 드는 계산력을 필요로 한다. 이러한 알고리즘이 결과를 제공하기 위해 여러 클럭 사이클을 필요로 하는 사례에서, 전처리가 지연되어 전체 시스템의 실시간(또는 거의 실시간) 능력을 제한하는 결과를 초래한다.
제 1 실시예는 적어도 하나의 레이더 안테나에 의해 수신된 디지털 데이터를 포함하는 레이더 신호를 처리하는 방법에 관련되며, 방법은,
- 수신되는 디지털화된 데이터에 기초하여 FFT 결과를 결정하는 단계와,
- FFT 결과의 제 1 그룹을 FFT 결과의 제 2 그룹을 저장하지 않고 저장하는 단계를 포함한다.
제 2 실시예는 레이더 신호를 처리하는 디바이스에 관련되며,
- 적어도 하나의 안테나로부터 수신되는 디지털화된 데이터에 기초하여 FFT 결과를 결정하는 FFT 엔진을 포함하고,
- FFT 결과의 제 1 그룹을 FFT 결과의 제 2 그룹을 저장하지 않고 저장하는 빈 제거 엔진(bin rejection engine)을 포함한다.
제 3 실시예는 레이더 신호 - 레이더 신호는 적어도 하나의 레이더 안테나에 의해 수신되는 디지털화된 데이터를 포함함 - 를 처리하는 디바이스에 관련되며,
- 수신되는 디지털화된 데이터에 기초하여 FFT 결과를 결정하는 수단과,
- FFT 결과의 제 1 그룹을 FFT 결과의 제 2 그룹을 저장하지 않고 저장하는 수단을 포함한다.
제 4 실시예는 디지털 처리 디바이스의 메모리에 직접 로딩가능하고, 본 출원에서 설명되는 방법의 단계를 수행하기 위한 소프트웨어 코드 부분을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품에 관련된다.
실시예는 도면을 참조하여 도시되고 설명된다. 도면은 기본적인 원리를 설명하는 작용을 하며, 그래서 기본적인 원리를 이해하는데 필요한 양태만이 예시된다. 도면은 축척하지 않는다. 도면에서 동일한 참조 문자는 유사한 특징을 표시한다.
도 1은 레이더 신호를 방사하고 돌아온 레이더 신호를 수신하는 예시적인 레이더 시스템을 포함하는 개략적인 다이어그램을 도시한다.
도 2는 레이더 애플리케이션에서 데이터가 처리될 수 있는 방법의 단계를 포함하는 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 3은 FFT 엔진과 빈 제거 엔진의 조합을 활용하는 예시적인 개략적인 아키텍처를 도시한다.
도 4는 FFT 빈이 압축될 수 있는 방법의 제 1 예를 묘사하는 다이어그램을 도시한다.
도 5는 FFT 빈에 대한 점진적 압축 방식의 다른 예를 도시한다.
도 6은 FFT 빈에 대한 점진적인 압축 방식의 또 다른 예를 도시한다.
레이더 처리 환경에서, 레이더 소스는 신호를 방사하며 센서는 돌아온 신호를 검출한다. 돌아온 신호는 시간 도메인에서 적어도 하나의 안테나, 특히 여러 안테나에 의해 획득될 수 있다. 그런 다음 돌아온 신호는 결과적으로 신호 스펙트럼을 초래할 수 있는, 즉, 신호가 주파수 전반에 분산될 수 있는 고속 퓨리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)을 수행함으로써 주파수 도메인으로 변환될 수 있다. 주파수 피크는 예를 들면 차량의 이동 방향을 따라서 놓인 잠재적인 타겟을 결정하는데 사용될 수 있다.
이산 퓨리에 변환(Discrete Fourier Transform, DFT)은 컴퓨터 내에서 수치 알고리즘 또는 전용 하드웨어에 의해 구현될 수 있다. 그러한 구현은 FFT 알고리즘을 채용할 수 있다. 그러므로, "FFT" 및 "DFT"는 같은 의미로 사용될 수 있다.
도 1은 레이더 신호(102)를 방사하고 돌아온 레이더 신호(103)를 수신하는 레이더 시스템(101)을 포함하는 개략적인 다이어그램을 도시한다. 레이더 시스템(101)은 돌아온 레이더 신호(103)에 기초하여 레인지(104), 속도(105), 및 방위각(azimuth angle)(106)을 결정한다.
여러 개의 수신 안테나를 사용함으로써, 수신되는 돌아온 레이더 신호(103)의 위상차는 제 3 스테이지 FFT를 통해 방위각(106)을 결정하는데 사용될 수 있다. 제 1 스테이지 FFT는 수신되는 돌아온 (예를 들면, 반사되어 방사된) 레이더 신호(103)에 기초하여 레인지(104)를 결정하는데 사용되고, 제 2 스테이지 FFT는 레인지(104)에 기초하여 속도(105)를 결정하는데 사용되며, 제 3 스테이지 FFT는 속도(105)에 기초하여 방위각(106)을 결정하는데 사용된다.
예시적인 시나리오에서, 방사된 레이더 신호(102)는 두 개의 송신기 안테나에 의해 최초로 발생되어 예시적인 물체를 향할 수 있다. 신호(102)는 물체에서 반사되고 상이한 위상 위치를 가진 방위각에 의존하는 여러 개의 (예를 들면, 네 개의) 수신 안테나에 도달한다. 그러므로, 단일의 물체와, 송신기 안테나 및 수신기 안테나 사이의 거리는 다르다고 여길 수 있다.
단일의 물체가 안테나에서 상당히 멀리 떨어져 있는 경우, 빔 경로는 서로 평행하는 것으로 취급될 수 있다.
도 2는 레이더 애플리케이션에서 데이터가 처리될 수 있는 방법의 단계를 포함하는 예시적인 흐름도를 도시한다. 단계(201)에서, 센서에 의해 수신된 샘플이 저장된다. 단계(202)에서, 제 1 스테이지 FFT가 수행되며 단계(203)에서 그 결과가 저장된다. 단계(204)에서, 선택 사양의 CFAR 알고리즘이 단계(203)에서 저장된 데이터에 대해 구동될 수 있다. 후속 단계(205)에서, 제 2 스테이지 FFT가 선택된 빈(bin)에 대해 수행될 수 있고 단계(206)에서, 제 3 스테이지 FFT가 선택된 빈에 대해 수행될 수 있다.
이 점에서 특히 빈은 잠재적인 타겟(즉, 적어도 하나의 잠재적인 타겟)과 연관될 수 있는 적어도 하나의 샘플, 주파수, 또는 주파수 범위(예를 들면, 주파수들의 램프(ramp))라고 지칭한다. 빈은 (CFAR 알고리즘에 의해 식별될 수 있는) 적어도 하나의 FFT 결과를 포함할 수 있고, 이 결과는 특히 적어도 하나의 FFT 결과라고 지칭할 수 있거나 적어도 하나의 FFT 결과를 기초로 할 수 있다.
선택 사양으로서, 단계(206) 이후, 비간섭 통합(non-coherent integration)이 수행될 수 있다. 예를 들면, 동일한 안테나에서 다음 번의 FFT 결과를 계산하는 대신, 다음 번 안테나에 대한 후속 FFT 결과가 결정되고, (적용 가능하다면) 보상 값과 곱해지고, 이전의 합에 합산된다. 그러므로, 제 3 스테이지 FFT 결과는 안테나 전체에 대해 계산되어 버퍼에 저장될 수 있다. 마지막 안테나에 대한 마지막 FFT 결과가 계산되고 (적용 가능하다면 그의 보상 값과 곱해지고) 버퍼에 합산된 다음, 버퍼는 N 안테나 전체의 비간섭 통합을 포함하게 된다. 이후 전체의 비간섭 통합은 메모리에 저장될 수 있다.
그러므로 도 1 및 도 2는 FFT 결과(중간 스펙트럼)가 추가 처리를 목적으로 메모리에 저장되는 것을 보여준다. 특히 본 출원에서 제시된 예는 필요로 하는 메모리를 절감하여 주며, 그래서 칩 상에서 메모리 면적이 줄어들게 되고 그래서 더 나은 비용 효과적인 레이더 디바이스로 이어지게 한다. 다른 장점은 메모리 전송 동작이 줄어드는 것으로, 이로 인하여 계산 시간이 줄어들고 디바이스의 전력 소비가 줄어든다.
연속파 주파수 변조(continuous-wave frequency-modulated, CWFM) 레이더라고도 지칭되는 주파수 변조 연속파 레이더(Frequency-modulated continuous-wave radar, FMCW)는 거리를 결정할 수 있는 단거리 측정 레이더 장치이다. 이 레이더는 속도 측정과 함께 거리 측정을 제공함으로써 신뢰성을 높여주며, 이것은 레이더 시스템에 도달하는 하나보다 많은 반사 소스가 있는 경우에는 유리하다. 전송된 신호는 또한 다운 변환 목적을 위한 로컬 발진기 신호로서 사용될 수 있으며, 이때 중간 주파수는 물체의 거리에 비례한다. 그러므로, 제 1 스테이지 FFT에 의해 결정되는 중간 주파수 스펙트럼은 잠재적인 타겟의 레인지(거리)를 드러내 보여줄 수 있다.
제 1 스테이지 FFT 이후 동일한 레인지에서 나타날 수 있는 여러 물체는 제 1 스테이지 FFT 결과의 각각의 빈 (및 각각의 수신 안테나)마다 제 2 스테이지 FFT를 수행함으로써 분리될 수 있고 그럼으로써 각각의 물체의 속도를 결정할 수 있다.
속도 빈에 기초하여 제 3 스테이지 FFT는 각각의 물체의 방위각을 결정하는데 사용된다.
그러므로, 제 1 스테이지 FFT는 다루는 레인지를 빈(또한 빈 결과라고도 지칭함)으로 분리한다. 각각의 FFT 빈(결과)은 제 1 스테이지 FFT에 의해 처리되었던 방사된 레이더 램프(주파수를 증가하면서 방사된 신호)에 기초하여 안테나 당 수신 신호에 대응할 수 있다. 제 2 스테이지 FFT는 적어도 하나의 제 1 스테이지 FFT 빈에 기초하여 램프를 따른 방향에서 결정될 수 있다. 제 3 스테이지 FFT는 적어도 하나의 제 2 스테이지 FFT 빈에 기초하여 안테나 전체에서 결정될 수 있다. 그러므로, 각각의 FFT 스테이지는 추가 처리를 받을 수 있는 여러 빈을 생성할 수 있다.
빈을 저장하려면 메모리가 필요하다. 더 많은 빈이 저장되려면 더 많은 메모리가 필요하다.
본 출원에서 제공되는 예는 특히 모든 빔을 저장하지 않음으로써 메모리 절감을 제안한다. 저장될 빈 및/또는 저장되지 않을 빈을 선택하는 것이 특히 유리할 수 있다. 빈을 저장하지 않는 것은 특히 그러한 빈의 데이터를 저장하지 않는 것 및/또는 빈의 값을 제로로 대체하는 것 또는 미리 정의된 값이나 문턱값으로 대체하는 것을 포함한다.
레이더 디바이스가 차량의 부품인 사례에서, 차량의 속도는 물체가 차량의 전방에 있는지 결정하는데 무슨 정보가 필요하다는 것을 표시할 수 있다. 만일 차량이 도시 내에서 주행하고 있으면, 고속도로에서 고속 주행하는 차량과 비교하여 차량의 전방에서 상당히 가까운 거리와 넓은 각도가 관심의 대상일 수 있다.
예를 들면, 레이더 디바이스는 주파수 램프(즉, 제 1 값부터 제 2 값에 이르는 주파수 범위) 마다 1024 샘플(빈)을 결정할 수 있다. 이러한 1024 샘플은 차량 전방에서 200m에 달하는 거리를 다룰 수 있다. 그래서 각각의 빈은 약 20cm에 달하는 부분에 대응할 수 있다. 이 예에서,
- 0　m 와 1　m 사이, 그리고
- 160　m 와 200　m 사이
의 레인지에서 측정한 것은 무시될 수 있으며, 이로 인해 저장될 빈(샘플)의 개수가 약 20%만큼 줄어들 것이다. 메모리 크기의 면에서, 이것은 1.2 MB 메모리 대신 1MB 메모리를 사용하게 해줄 것이다.
도 3은 FFT 엔진(301)과 빈 삭제 엔진(Bin rejection engine)(302)의 조합을 활용하는 예시적인 아키텍처를 개략적으로 도시한다. 상태 머신(303)은 FFT 엔진(301)과 빈 삭제 엔진(302)에 연결된다. FFT 엔진(301)으로부터 FFT 결과는 출력 FIFO(305)(FIFO: first-in-first-out(선입 선출), 출력 FIFO(305)는 적어도 하나의 FIFO 레지스터를 포함할 수 있음), 지연 유닛(304) 및 빈 삭제 엔진(302)에 전달될 수 있다. 빈 삭제 엔진(302)에 의해 계산된 결과(308)는 지연 유닛(304)에 저장된 FFT 결과를 출력 FIFO(305)에 기록될 수 있게 하는데 사용된다. 빈 삭제 엔진(302)은 레지스터(307)로부터 제공되는 값을 공급받을 수 있고, 레지스터(307)의 값에 따라서 관심의 빈을 지정하여 준다. 출력 FIFO(305)의 출력은 결과를 메모리 디바이스에 기록하는데 사용되는 DMA 유닛(306)(DMA: direct memory access (직접 메모리 액세스))에 전달된다.
빈 삭제 엔진(302)은 관심의 신규 빈이 체크될 때마다 갱신될 수 있는 내부 어드레스 카운터를 포함할 수 있다.
만일 빈 삭제 엔진(302)이 인에이블되지 않으면, 상태 머신(303)은 FFT 엔진(301)으로부터 생성된 FFT 결과가 바이패스 경로를 통해 (바람직하게는 전속력으로) FFT 엔진(301)에서 출력 FIFO(305)로 전달되도록 설정된다.
만일 빈 삭제 엔진(302)이 인에이블되면, 상태 머신(303)은 FFT 결과가 계산을 위해 FFT 엔진(301)으로부터 빈 삭제 엔진(302)으로 전달되도록, 예를 들면, FFT 결과가 빈 삭제 엔진(302)으로 전달될 수 있도록 설정된다. 매 빈마다, 빈 삭제 엔진(302)은 레지스터(307)로부터 관심의 빈을 판독하여 어느 빈이 필터링될지를(차단, 제거) 정의할 수 있다.
그러므로, 빈 삭제 엔진(302)은 특정 빈이 추가 처리되지 않게 막거나 차단한다. 이러한 빈은 레지스터(307)를 통해 지정되거나 선택될 수 있다. 이 레지스터(307)는 빈 또는 빈의 그룹을 선택하게 해주는 메모리일 수 있다.
빈 삭제 엔진(302)은 FFT 엔진(301)에 가까이 배치될 수 있다. 이들은 단일 디바이스, 특히 단일 칩 상에 배치될 수 있다. 빈 삭제 엔진(302)은 특히 FFT 엔진(301)의 일부일 수 있거나 또는 그 반대일 수 있다.
빈은 제 1 FFT 스테이지가 수행된 후 제거될 수 있다. 이것은 레인지를 한정하는 결과를 초래할 수 있고(앞의 예를 참고할 것) 그래서 추가 처리 단계, 예를 들면, 제 2 및/또는 제 3 FFT 스테이지를 위해 유리하게 사용될 수 있는 레인지에 초점을 맞출 수 있다. 처리될 레인지(구역)에 초점을 맞춤으로써, 필요로 하는 메모리 양이 상당히 줄어들 수 있다.
빈 제거는 적어도 하나의 빈을 필터 또는 차단할 수 있다. 빈 제거는 특히 적어도 하나의 빈을 미리 정의된 값, 예를 들면, 0, 최대 값, 최소 값으로 설정할 수 있다. (마스크라고도 지칭되는) 필터는 추가 처리를 위해 남겨둘 FFT 빈의 서브셋을 결정할 수 있다.
빈 삭제 엔진(302)은 그러한 필터 또는 마스크에 의해 레지스터(307)로부터 또는 CPU, CFAR 엔진 또는 문턱값 모듈로부터 제공될 수 있다는 것을 주목하자.
필터는 소프트웨어 및/또는 하드웨어에 의해 제공될 수도 있다. 필터는 CFAR 알고리즘에 기초할 수 있다(예를 들면, CFAR에 의해 이미 검출된 물체를 기초로 할 수 있으며 아무 물체도 검출되지 않은 경우에는 컷 오프 범위를 기초로 할 수 있다). 필터는 예를 들면, 차량의 속도, 차량의 주변(예를 들면, 도시, 고속도로) 및/또는 적어도 하나의 검출된 물체에 기초하여 동적으로 적응될 수 있다. 필터는 또한 적어도 하나의 빈과 적어도 하나의 인접 빈과의 비교에 기초하여 결정될 수 있다. 이것은 산술 연산에 의해 성취될 수 있다.
필터는 FFT 결과에서 각 빈마다 (적어도) 하나의 마스크 비트를 포함할 수 있다. 그러한 마스크 비트는 다음과 같은 각종 동작 모드를 인에이블 할 수 있다. 즉,
(1) 동작 모드: 빈 제거:
만일 마스크 비트가 설정되면, 관련된 빈은 유지되며, 만일 마스크 비트가 설정되지 않으면, 관련된 빈은 저장되지 않는다(즉, 결과로부터 "삭제", 즉 제거된다).
(2) 동작 모드: 문턱값 없이 제로 값 설정:
만일 마스크 비트가 설정되지 않으면, 그 값은 제로로 설정된다. 그러한 사례에서, 관련된 빈은 보유된다.
(3) 동작 모드: 문턱값을 사용하여 제로 값 설정:
만일 마스크 비트가 설정되면, 관련된 빈은 보유되며, 마스크 비트가 설정되지 않으면, 관련된 빈의 값은 문턱 값과 비교된다. 만일 빈의 값이 (문턱 값에 도달하거나) 문턱 값보다 높으면, 관련된 빈은 보유되며, 그렇지 않으면 관련된 빈은 제거된다. 그 값을 제로로 설정하는 것은 빈을 제거하기 위한 선택사양일 수 있다는 것을 주목하자.
예: 빈 압축
다른 예에 따르면, FFT 엔진의 출력이 압축되도록 FFT 엔진을 적응시킴으로써 메모리가 절감될 수 있다. 그러한 사례에서, FFT의 출력은 줄어든 메모리 점유 공간을 차지하게 된다.
압축은 점진적 코딩(progressive coding)을 기초로 할 수 있으며, 그 결과는 빈들 중 적어도 일부의 결합(압축)을 초래한다. 압축은 짧은 거리에 대해서는 정확도가 높고 긴 거리에 대해서는 정확도가 낮은 인간의 눈의 특성에 기초하여 수행될 수 있다. 다시 말해서, 짧은 거리에 대응하는 빈은 긴 거리에 대응하는 빈과 비교하여 더 높은 정확도로 코딩될 수 있다.
예를 들면, 하나의 주파수 램프의 빈들은 예를 들어 차량의 200m 전방의 거리를 다루며, 각각의 빈은 거리의 부분, 예를 들어 20cm에 해당한다. 제 1 빈 그룹은 70m까지의 거리에 해당하는 빈을 포함하고, 제 2의 빈 그룹은 70m부터 130m에 해당하는 빈을 포함하며, 제 3 빈 그룹은 130m부터 200m까지의 거리에 해당하는 빈을 포함한다. 제 1 그룹은 압축되지 않을 수 있는데, 그 이유는 차량의 전방에서 단거리에 대해서는 높은 정확도가 유리하기 때문이다. 제 2 그룹은 제 1 압축률로 압축될 수 있고 제 3 그룹은 제 2 압축률을 활용하여 압축될 수 있다. 제 2 압축률은 제 1 압축률보다 높을 수 있다. 각각의 압축은 아무런 압축이 적용되지 않고 전체의 정확도가 사용되는 시나리오와 비교하여 빈을 저장하는데 필요한 메모리 량이 줄어드는 결과를 가져온다.
압축은 다양한 수단에 의해 성취될 수 있다. 한 가지 예는 FFT 빈들을 더하여 결합하는 것이다. 예를 들면, 적어도 두 개의 FFT 빈이 결합될 수 있다.
이러한 예는 FFT 빈을 저장하는데 필요한 메모리를 줄일 수 있다. 또한, 단일 주파수 램프가 FFT 빈을 획득하는데 사용될 수 있다.
하나의 획득 사이클은 적어도 하나의 주파수 스위프(frequency sweep) 즉, 주파수 램프를 포함할 수 있고, 각각의 램프는 미리 정의된 샘플링 비율 예를 들면, 제 1 스테이지 FFT의 크기를 정의하는 1024 샘플로 샘플링된다. 그 결과 여러 개의 원시 벡터 데이터 집합이 생성될 것이다. 즉, 주파수 스위프 만큼 많은 벡터 데이터 집합이 있을 것인데, 램프의 개수가 제 2 스테이지 FFT의 크기를 정의할 때는 전형적으로 2의 제곱 개의 벡터 데이터 집합이 있을 것이다. 256 램프 획득 사이클의 사례에서는 각각 1024 샘플을 갖는 256 벡터가 취득될 것이다. 제 1 스테이지 FFT 이후, 각각 1024 빈을 갖는 256 FFT가 다시 생성될 것이다. 그런 다음, 전위 동작(transpose operation)으로 인하여, 램프 축을 따라서 FFT를 계산한 결과 256 포인트의 1024 FFT가 생성될 것이다.
제 1 스테이지 FFT가 수행된 후, 레인지 게이트(range gate)가 스펙트럼의 주파수 축을 따라서 선형적으로 분포되며, 제 2 스테이지 FFT 수행 후, 속도 게이트(velocity gate)가 스펙트럼 주파수 축을 따라서 선형적으로 분포된다. 본 출원에서 설명되는 예는 특히 거리 및 속도 정밀도가 멀리 있는 물체보다 가까이 있는 물체에 더 높은 중요성을 부여할 수 있는 시나리오(예를 들면, 자동 레이더 처리 애플리케이션)에 대한 FFT 빈의 비선형 처리를 활용한다.
FFT 빈을 압축함으로써, 추가 처리가 필요한 FFT 스펙트럼에 속한 정보만이 저장될 때 메모리가 절감될 수 있다. FFT 빈은 미리 정의된 조건에 기초하여 누적될 수 있다(예를 들면, 결합됨으로써 및/또는 적어도 부분적으로 생략됨으로써 점진적으로 코딩될 수 있다). 그 결과 비등거리(non-equidistant)(즉, 점진적인) 스펙트럼이 만들어질 수 있다.
도 4는 16 빈("Bin 0" 내지 "Bin 15")을 포함하는 제 1 스테이지 FFT 스펙트럼(401) 및 FFT 스펙트럼(401)의 압축된 버전인 FFT 스펙트럼(402)의 예시적인 실시예를 도시한다. FFT 스펙트럼(401) 대신 FFT 스펙트럼(402)이 랜덤 액세스 메모리에 저장될 수 있으며 그럼으로써 필요로 하는 메모리 량이 줄어들게 한다. 도 4에 따른 예에서, FFT 스펙트럼(402)는 다음과 같은 빈을 포함한다.
- 임의의 압축이 적용되지 않은 FFT 빈(Bin 0 내지 Bin 7)과;
- FFT 스펙트럼(401)의 네 개의 빈이,
Bin 8' = Bin 8 + Bin 9 + Bin 10 + Bin 11에 따라서 합쳐져 압축된 빈(Bin 8')과;
- FFT 스펙트럼(401)의 네 개의 빈이
Bin 9' = Bin 12 + Bin 13 + Bin 14 + Bin 15에 따라서 합쳐져 압축된 빈(Bin 9').
그래서, FFT 스펙트럼(401) 대신 FFT 스펙트럼(402)을 저장하면 다섯 개의 빈이 절감된다. 즉 메모리가 약 31% 적게 소요된다.
Bin 8'와 Bin 9'를 합치는 것은 합쳐지는 각각의 빈에다 개개의 메모리 공간을 제공하지 않고 (예를 들면, 빈이 데이터 스트림으로서 공급되는 것에 기초하여) 그때 그때마다 적용될 수 있다. 그러므로, 빈 Bin 9 내지 Bin 15의 중간 절감은 전혀 필요하지 않다.
다른 예에서, Bin 128 다음의 256 빈 FFT에 대해 빈을 4개씩 합치면 상기 256 빈 대신 128+128/4=160 빈이라는 결과를 가져온다.
압축 목적을 위해 상이한 개수의 빈을 결합하는 것은 또한 선택 사양이다. 개수는 차량 전방에서 늘어나는 거리에 따라 증가할 수 있다. 도 5는 도 4에 기초한 예로서, 16 빈("Bin 0" 내지 "Bin 15")을 포함하는 제 1 스테이지 FFT 스펙트럼(501) 및 압축된 FFT 스펙트럼(502)을 포함하는 예를 도시한다. FFT 스펙트럼(502)을 만들기 위하여, 1이라는 인덱스 증분이 사용되는데, 즉 제 1 압축은 두 개의 빈을 결합하고, 제 2 압축은 세 개의 빈을 결합한다. 즉,
- FFT 빈(Bin 0 내지 Bin 7)은 압축되지 않는다;
- 압축된 빈(Bin 8')은 FFT 스펙트럼(501)의 두 개의 빈이
Bin 8' = Bin 8 + Bin 9에 따라서 합쳐진 것이다;
- 압축된 빈(Bin 9')은 FFT 스펙트럼(501)의 세 개의 빈이
Bin 9' = Bin 10 + Bin 11 + Bin 12에 따라서 합쳐진 것이다;
- 압축된 빈(Bin 10')은 FFT 스펙트럼(501)의 네 개의 빈이
Bin 10' = Bin 13 + Bin 14 + Bin 15 (+ Bin 16)에 따라서 합쳐진 것이다.
이 예에서, Bin 16은 쓸 수 없다.
도 6은 도 4에 기초한 예로서, 16개의 빈("Bin 0" 내지 "Bin 15")을 포함하는 제 1 스테이지 FFT 스펙트럼(601) 및 압축된 FFT 스펙트럼(602)을 포함하는 예를 도시한다. FFT 스펙트럼(602)을 만들기 위하여, 2이라는 인덱스 증분이 사용되는데, 즉 제 1 압축은 세 개의 빈을 결합하고, 제 2 압축은 다섯 개의 빈을 결합한다. 즉,
- FFT 빈(Bin 0 내지 Bin 7)은 압축되지 않는다;
- 압축된 빈(Bin 8')은 FFT 스펙트럼(601)의 세 개의 빈이
Bin 8' = Bin 8 + Bin 9 + Bin 10에 따라서 합쳐진 것이다;
- 압축된 빈(Bin 9')는 FFT 스펙트럼(601)의 다섯 개의 빈이
Bin 9' = Bin 11 + Bin 12 + Bin 13 + Bin 14 + Bin 15에 따라서 합쳐진 것이다.
예시적인 시나리오에서, 차량 전방의 200m의 거리는 1024 FFT 빈의 개수로 처리될 수 있고, 각각의 FFT 빈은 다음에 대응한다.
Figure 112015109128887-pat00001
그러한 사용 사례에서, 처음 100m는 (FFT 빈을 압축하지 않고) 전체 정밀도로 처리될 수 있으며 다음 100m(100m부터 200m까지의 레인지)는 1/4 정밀도, 즉 4라는 압축 인자로 처리될 수 있다. 모두 합친 결과, 0m부터 200m까지의 전체 레인지에 대해 50%의 메모리 절감을 가져올 것이다.
다른 예에서, FFT 빈의 처리는 다음과 같이 수행될 수 있다. 즉,
- 0m부터 70m까지: 전체 정밀도, 압축 없음;
- 70m부터 100m까지: 1/2 정밀도(압축 인자 2);
- 100m부터 200m까지: 1/4 정밀도(압축 인자 4),
이것은 빈 압축을 하지 않는 시나리오와 비교하여 메모리의 약 59%만을 필요로 할 것이다.
그러므로, FFT 빈의 압축은 미리 정의된 빈 인덱스 다음부터 시작할 수 있다. 도 4 내지 도 6에 도시된 예에서, 압축은 Bin 7 다음에 시작한다. 각 압축 부분(즉, 도 4 내지 도 6에 따르면 Bin 8', Bin 9' 또는 Bin 10')에서 처리될 빈의 개수는 (도 4에 도시된 바와 같이) 일정할 수 있거나 아니면 (도 5 또는 도 6에 도시된 바와 같이) 변할 수 있다. 도 5 및 도 6에 도시된 선형적인 증분은 점진적 압축 방식의 예제일 뿐이라는 것을 주목하자. 또한 상이한 비선형 증분/감분 또는 가변 패턴에도 적용 가능하다.
FFT 빈에 대해 수행된 동작은 합산일 수 있거나 또는 FFT 빈이 복소수인 경우에는 복소수의 누산일 수 있다는 것을 주목하자. FFT 빈의 신호 전력이 처리될 수 있는 것, 예를 들어, 누산될 수 있는 것은 선택 사양이다.
본 출원에서 제안된 예는 특히 다음과 같은 해법 중 적어도 하나를 기초로 할 수 있다. 특히, 다음과 같은 특징의 조합은 원하는 결과를 달성하기 위해 활용될 수 있다. 방법의 특징은 디바이스, 장치 또는 시스템의 임의의 특징(들)과 조합될 수 있거나 그 반대로도 가능할 수 있다.
레이더 신호 - 레이더 신호는 적어도 하나의 레이더 안테나에 의해 수신되는 디지털화된 데이터를 포함함 - 를 처리하는 방법이 제한되며, 방법은,
수신되는 디지털화된 데이터에 기초하여 FFT 결과를 결정하는 단계와,
FFT 결과의 제 1 그룹을 FFT 결과의 제 2 그룹을 저장하지 않고 저장하는 단계를 포함한다.
FFT 결과는 또한 FFT 빈이라고도 지칭된다. FFT 결과의 제 2 그룹은 필터(차단, 제거)될 수 있다. 이러한 제 2 FFT 결과 그룹은 특히 저장되지 않을 수 있고 추가 처리를 받지 않을 수 있다.
FFT 결과의 제 1 그룹을 적어도 일부분 없이 저장하는 단계는 특히 그러한 적어도 일부분과 상이한 FFT 결과만이 저장되도록 구현될 수 있다. 그러므로, FFT 결과의 제 2 그룹은 저장되지 않을 수 있고, 이는 메모리 공간의 요건이 줄어드는 결과를 가져온다.
FFT 결과(FFT 빈)는 각각 제 1 스테이지 FFT에 기초할 수 있고 수신된 레이더 신호에 의해 다루어지는 거리에 대하여 특정한 부분에 대응할 수 있다. 그러므로, (예를 들어, FMCW 레이더에 의해 사용되는 바와 같은) 방사된(주파수 조절된) 레이더 신호가 수신되고 디지털적으로 샘플링될 수 있다. 주파수 도메인에서 각각의 샘플은 예를 들면, 레이더 신호가 방사되는 차량 전방의 거리의 일부분에 대응할 수 있다.
선택 사양으로서, 하나보다 많은 수신 레이더 안테나가 제공될 수 있으며 디지털화된 데이터는 그러한 각각의 안테나마다 취득될 수 있다.
실시예에서, 방법은,
- FFT 결과의 제 1 그룹을 처리하는 단계를 더 포함한다.
그러므로, 단지 FFT 결과의 제 1 그룹만이 저장될 수 있으며 예를 들어, 제 2 스테이지 FFT 및/또는 제 3 스테이지 FFT에 의해 추가로 처리될 수 있다.
실시예에서, FFT 결과는 제 1 스테이지 FFT 결과이다.
실시예에서, 방법은,
- 미리 정의된 조건에 기초하여 FFT 결과의 제 1 그룹 및/또는 FFT 결과의 제 2 그룹을 결정하는 단계를 더 포함한다.
(메모리에 저장될) FFT 결과의 제 1 그룹 또는 (메모리에 저장되지 않는) FFT 결과의 제 2 그룹이 결정될 수 있다는 것이 주목된다. 그룹 중 한 그룹을 결정하는 것이면 충분할 수 있다. 선택 사양으로서, 두 그룹이 결정될 수 있다.
실시예에서, 미리 정의된 조건은 속도 정보를 포함한다.
예를 들면, 레이더 디바이스를 작동하는 차량의 속도는 미리 정의된 조건에 의해 고려될 수 있다. 즉, 차량의 속도에 따라서, FFT 결과의 제 1 그룹(및/또는 FFT 결과의 제 2 그룹)이 결정될 수 있다. 예를 들면, 만일 차량이 고속도로의 속도로 주행하면, 차량 전방의 70m부터 200m까지의 거리가 고려될 수 있고, 이 때 0m내지 70m의 거리는 처리되지 않을 수 있다. 그래서, 0m부터 70m까지의 가까운 거리에 대응하는 FFT 결과의 제 2 그룹은 메모리에 저장되지 않는다. 만일 차량이 느려지면, 0m 내지 100m의 거리가 고려될 수 있는 반면에 100m부터 200m까지의 거리는 더 이상 처리되지 않는다.
실시예에서, 미리 정의된 조건은 환경 정보를 포함한다.
환경 정보는 차량의 주변, 예를 들면, 차량이 도시에 있는지 아니면 고속도로 위에 있는지 표시할 수 있다. 환경 정보는 카메라 및/또는 네비게이션 시스템에 의해 결정될 수 있다.
실시예에서, FFT 결과를 결정하는 단계 및 FFT 결과의 제 1 그룹 및/또는 FFT 결과의 제 2 그룹을 결정하는 단계는 단일의 디바이스, 특히 단일 칩에 의해 제공된다.
제 2 그룹의 FFT 결과를 결정하는 하드웨어는 FFT를 제공하는 하드웨어의 근방에 배열될 수 있다. 둘 다 동일한 디바이스, 다이 또는 칩 상에 배열될 수 있다.
일 실시예에서, 미리 정의된 조건은 CFAR 정보를 포함한다.
그러므로, CFAR 동작의 결과에 따라서 필터가 동적으로 조절될 수 있다. 즉, 만일 물체가 검출되면, 이 물체 또는 이 물체 주변의 영역(거리)은 추가 처리를 받게 되는 반면 아무 물체도 검출되지 않는 영역(거리)에서는 빈이 삭제될 수 있다.
실시예에서, 방법은,
- 마스크 비트에 기초하여 FFT 결과의 제 2 그룹을 결정하는 단계를 더 포함하며, 제 1 그룹 및 제 2 그룹의 각 FFT 결과마다 하나의 마스크 비트가 제공된다.
이로써 다양한 동작 모드가 가능해진다. 예를 들면, 만일 FFT 결과에 마스크 비트가 설정되면, FFT 결과는 제 1 그룹에 속한다는 것을 표시할 수 있고, 마스크 비트가 설정되지 않으면, 제 2 그룹에 속하는 것일 수 있다. 물론, 이러한 접근 방법이 적용될 수도 있고 아니면 그 반대로도 적용될 수 있는데, 즉, FFT 결과에 마스크 비트가 설정되면 이것은 이러한 FFT 결과가 제 2 그룹에 속한다는 것을 표시할 수 있으며, 마스크 비트가 설정되지 않으면, FFT 결과는 제 1 그룹에 속할 수 있다.
또한 FFT 결과가 FFT 결과의 제 1 그룹 또는 제 2 그룹에 속하는지 결정하기 위해 FFT 결과를 미리 정의된 값과 비교하는 것도 가능하다.
실시예에서, 방법은,
- FFT 결과의 제 1 그룹을 저장하는 단계를 더 포함하며, FFT 결과의 제 1 그룹은 적어도 두 개 부분을 포함하고, FFT 결과의 제 1 그룹의 제 1 부분은 제 1 정확도로 저장되고 FFT 결과의 제 1 그룹의 제 2 부분은 제 2 정확도로 저장된다.
제 1 정확도 및 제 2 정확도는 각각 FFT 결과에 적용되는 압축 레벨일 수 있거나 압축 레벨과 관련될 수 있다. 메모리에 저장되는 제 1 그룹의 상이한 부분은 상이한 압축 레벨을 갖는다. 이로써 미리 정의된 조건, 예를 들면, 속도 정보, 환경 정보 또는 CFAR 정보의 결과에 따라서 점진적 압축 방식을 제공하는 것이 가능해진다.
두 부분보다 많은 상이한 압축이 있을 수 있다는 것이 주목된다. 유리하게, 제 1 그룹의 한 부분은 어떠한 압축도 받지 않은 제 1 스테이지 FFT 결과를 포함한다. 그래서 이러한 FFT 결과는 샘플링된 데이터에 기초하여 아마도 최고의 정확도를 보여준다.
일 예에 따르면, 제 1 그룹의 FFT 결과의 적어도 일 부분은 압축된 데이터를 포함할 수 있다.
실시예에서, 제 1 정확도는 압축하지 않은 FFT 결과에 대응한다.
실시예에서, 제 2 정확도는 제 1 정확도보다 낮다.
실시예에서, 제 2 부분의 FFT 결과는 디지털화된 데이터에 기초하여 FFT 결과를 결합함으로써 결정된다.
FFT 결과를 결합하는 것은 여러 개의 제 1 스테이지 FFT 결과를 합치는 것일 수 있다. 그러한 결합은 합쳐지는 FFT 결과의 각각을 미리 결정된 값과 곱함으로써 가중 메커니즘을 포함할 수 있다.
실시예에서, 제 2 정확도는 제 1 정확도보다 낮고 제 1 정확도는 제 1 레인지에 대응하고 제 2 정확도는 제 2 레인지에 대응하며, 제 1 레인지는 제 2 레인지보다 가깝다.
제 1 레인지는 제 2 레인지보다 레이더 디바이스를 갖춘 차량에 더 가까울 수 있다.
실시예에서, FFT 결과의 제 1 그룹은 상이한 정확도를 가진 둘보다 많은 부분을 포함하며, 상이한 정확도는 거리가 증가함에 따라 증가한다.
그러므로, 레이더 디바이스로부터 더 멀수록, FFT 결과의 각각의 부분에 대해 더 낮은 정확도(더 높은 압축률)가 사용될 수 있다. 이 결과는 점진적 압축 방식의 일 예를 초래하고, 이로써 더 멀리 떨어진 FFT 결과를 저장하는데 메모리가 더 적게 필요하게 된다.
실시예에서, 방법은,
- 미리 정의된 조건에 기초하여 FFT 결과의 각각의 부분마다 정확도를 결정하는 단계를 더 포함한다.
실시예에서, 미리 정의된 조건은 속도 정보를 포함한다.
실시예에서, 미리 정의된 조건은 환경 정보를 포함한다.
실시예에서, 미리 정의된 조건은 CFAR 정보를 포함한다.
또한, 레이더 신호를 처리하는 디바이스가 제안되며, 이 디바이스는,
- 적어도 하나의 안테나로부터 수신되는 디지털화된 데이터에 기초하여 FFT 결과를 결정하는 FFT 엔진을 포함하고,
- FFT 결과의 제 1 그룹을 FFT 결과의 제 2 그룹을 저장하지 않고 저장하는 빈 제거 엔진을 포함한다.
실시예에서, FFT 엔진 및 빈 제거 엔진은 단일의 컴포넌트, 특히 단일 칩 상에 배열된다.
실시예에서, 디바이스는,
- FFT 결과의 제 1 그룹을 저장하는 압축 엔진을 포함하며, FFT 결과의 제 1 그룹은 적어도 두 개 부분을 포함하고, FFT 결과의 제 1 그룹의 제 1 부분은 제 1 정확도로 저장되고 FFT 결과의 제 1 그룹의 제 2 부분은 제 2 정확도로 저장된다.
압축 엔진은 빈 제거 엔진의 일부분일 수 있거나 아니면 그 반대일 수도 있다는 것이 주목된다. 특히 하나의 물리적 엔티티 또는 여러 물리적 엔티티가 압축 엔진 및 빈 제거 엔진의 서비스를 위해 제공되는 것은 선택 사양이다.
실시예에서, FFT 엔진 및 압축 엔진은 단일의 컴포넌트, 특히 단일 칩 상에 배열된다.
또한, 레이더 신호 - 레이더 신호는 적어도 하나의 레이더 안테나에 의해 수신되는 디지털화된 데이터를 포함함 - 를 처리하는 디바이스가 제안되며, 그러한 디바이스는,
- 수신되는 디지털화된 데이터에 기초하여 FFT 결과를 결정하는 수단과,
- FFT 결과의 제 1 그룹을 FFT 결과의 제 2 그룹을 저장하지 않고 저장하는 수단을 포함한다.
실시예에서, 디바이스는,
- FFT 결과의 제 1 그룹을 저장하는 수단을 더 포함하며, FFT 결과의 제 1 그룹은 적어도 두 개 부분을 포함하고, FFT 결과의 제 1 그룹의 제 1 부분은 제 1 정확도로 저장되고 FFT 결과의 제 1 그룹의 제 2 부분은 제 2 정확도로 저장된다.
또한, 디지털 처리 디바이스의 메모리에 직접 로딩될 수 있고, 본 출원에서 설명된 바와 같은 방법의 단계를 수행하기 위한 소프트웨어 코드 부분을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품이 제공된다.
하나 이상의 예에서, 본 출원에서 설명되는 기능은 특정한 하드웨어 컴포넌트 또는 프로세서와 같이, 적어도 부분적으로 하드웨어로 구현될 수 있다. 더 일반적으로 말해서, 기술은 하드웨어, 프로세서, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 만일 소프트웨어로 구현되면, 기능은 하나 이상의 명령어 또는 코드로서 컴퓨터 판독가능한 매체에 저장될 수 있거나 컴퓨터 판독가능한 매체를 통해 전송될 수 있으며 하드웨어 기반 처리 유닛에 의해 실행될 수 있다. 컴퓨터 판독가능한 매체는 데이터 저장 매체와 같은 유형의 매체에 해당하는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체, 또는 통신 프로토콜에 따라서 컴퓨터 프로그램을 한 곳에서 다른 곳으로 전송하기를 용이하게 해주는 임의의 매체를 구비하는 통신 매체를 포함할 수 있다. 이 방식으로, 컴퓨터 판독가능한 매체는 일반적으로 (1) 비일시적인 유형의 컴퓨터 판독가능한 저장 매체 또는 (2) 신호 또는 반송파와 같은 통신 매체에 해당할 수 있다. 데이터 저장 매체는 하나 이상의 컴퓨터 또는 하나 이상의 프로세서에 의해 본 개시에서 설명된 기술을 구현하기 위한 명령어, 코드 및/또는 데이터 구조체를 검색하기 위해 액세스될 수 있는 임의의 사용 가능한 매체일 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 컴퓨터 판독가능한 매체를 포함할 수 있다.
예를 들어, 그리고 한정하지 않고, 그러한 컴퓨터 판독가능한 저장 매체는 명령어 또는 데이터 구조체의 형태로 된 원하는 프로그램 코드를 저장하는데 사용될 수 있고 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광 디스크 저장소, 자기 디스크 저장소, 또는 다른 자기 저장 디바이스, 플래시 메모리, 또는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 또한, 임의의 커넥션은 컴퓨터 판독가능한 매체, 즉 컴퓨터 판독가능한 전송 매체라는 용어로 적절히 일컬어진다. 예를 들면, 만일 명령어가 웹사이트, 서버, 또는 다른 원격 소스로부터 동축 케이블, 광섬유 케이블, 트위스트 페어, 디지털 가입자 회선(digital subscriber line, DSL), 또는 적외선, 라디오, 및 마이크로웨이브와 같은 무선 기술을 사용하여 전송되면, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 트위스트 페어, DSL, 또는 적외선, 라디오 및 마이크로웨이브 같은 무선 기술은 매체의 정의에 포함된다. 그러나, 컴퓨터 판독가능한 저장 매체 및 데이터 저장 매체는 커넥션, 반송파, 신호, 또는 다른 일시적 매체를 포함하지 않고, 대신에 비일시적이고 유형의 저장 매체를 가리킨다는 것을 이해하여야 한다. 본 출원에서 사용되는 바와 같은 디스크(disk 및 disc)는 컴팩트 디스크(compact disc, CD), 레이저 디스크(laser disc), 광 디스크(optical disc), 디지털 다기능 디스크(digital versatile disc, DVD), 플로피 디스크(floppy disk) 및 블루레이 디스크(Blue-ray disc)를 포함하며, 여기서 disk는 통상 데이터를 자기적으로 재생하는 반면, disc는 레이저를 사용하여 데이터를 광학적으로 재생한다. 전술한 것의 조합은 또한 컴퓨터 판독가능한 매체의 범위 내에 포함되어야 한다.
명령어는 하나 이상의 중앙 처리 유닛(central processing unit, CPU), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor, DSP), 범용 마이크로프로세서, 주문형 집적회로(application specific integrated circuit, ASIC), 필드 프로그래머블 로직 어레이(field programmable logic array, FPGA), 또는 다른 동등한 집적 또는 이산적 로직 회로와 같은 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 따라서, 본 출원에서 사용되는 용어 "프로세서"는 본 출원에서 설명되는 기술의 구현에 적합한 전술한 구조체 또는 임의의 다른 구조체 중 임의의 구조체를 말할 수 있다. 또한, 일부 양태에서, 본 출원에서 설명되는 기능성은 인코딩 및 디코딩을 위해 구성되는 또는 결합된 코덱으로 통합되는 전용 하드웨어 및/또는 소프트웨어 모듈 내부에서 제공될 수 있다. 또한, 기술은 하나 이상의 회로 또는 로직 소자에서도 충분히 구현될 수 있다.
본 개시의 기술은 무선 핸드셋, 집적 회로(integrated circuit, IC) 또는 한 셋의 IC(예를 들면, 칩셋)를 포함하는 각종의 디바이스 또는 장치에서 구현될 수 있다. 각종 컴포넌트, 모듈 또는 유닛은 개시된 기술을 수행하도록 구성되는 디바이스의 기능적 양태를 강조하기 위해 본 개시에서 설명되지만, 반드시 상이한 하드웨어 유닛에 의해 실현될 필요는 없다. 그와 달리, 앞에서 설명한 바와 같이, 각종 유닛은 단일의 하드웨어에서 조합될 수 있거나 또는 적절한 소프트웨어 및/또는 펌웨어와 함께 앞에서 설명한 바와 같은 하나 이상의 프로세서를 포함하는 연동하는 하드웨어 유닛의 집합에 의해 제공될 수 있다.
비록 본 발명의 다양한 예시적인 실시예가 설명되었지만, 본 기술에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 정신과 범위를 일탈하지 않고도 본 발명의 장점 중 일부를 성취하는 다양한 변경 및 수정이 이루어질 수 있다는 것을 인식할 것이다. 본 기술에서 합리적으로 통상의 지식을 가진 자에게는 동일한 기능을 수행하는 다른 컴포넌트가 적절히 대체될 수 있다는 것이 자명해질 것이다. 명시적으로 언급되지 않은 사례에서라도, 특정 도면을 참조하여 설명된 특징은 다른 도면의 특징과 조합될 수 있다는 점이 거론되어야 한다. 또한, 본 발명의 방법은 적절한 프로세서 명령어를 사용하여 모두 소프트웨어 구현으로든 아니면 하드웨어 로직 및 소프트웨어 로직의 조합을 활용하여 동일한 결과를 성취하는 복합 구현으로든 성취될 수 있다. 본 발명적 개념에 대한 그러한 수정은 첨부된 청구범위에 의해 망라되는 것으로 의도된다.

Claims (26)

  1. 적어도 하나의 레이더 안테나에 의해 수신되는 디지털화된 데이터를 포함하는 레이더 신호 처리 방법으로서,
    상기 수신되는 디지털화된 데이터에 기초하여 FFT 결과를 산출하는 단계와,
    속도 정보, 환경 정보 또는 CFAR 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 FFT 결과의 제 1 그룹 및 상기 FFT 결과의 제 2 그룹을 결정하는 단계와,
    상기 FFT 결과의 제 2 그룹은 저장하지 않고 상기 FFT 결과의 제 1 그룹만을 저장하는 단계를 포함하는
    레이더 신호 처리 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 FFT 결과를 산출하는 단계 및 상기 FFT 결과의 제 1 그룹 및 상기 FFT 결과의 제 2 그룹을 결정하는 단계는 단일의 디바이스에 의해 제공되는
    레이더 신호 처리 방법.
  8. 삭제
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 FFT 결과의 제 2 그룹을 결정하는 것은 마스크 비트(mask bit)에 기초하여 결정하고, 상기 제 1 그룹 및 상기 제 2 그룹의 각 FFT 결과마다 하나의 마스크 비트가 제공되는
    레이더 신호 처리 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 FFT 결과의 제 1 그룹은 적어도 두 개 부분을 포함하되, 상기 FFT 결과의 제 1 그룹의 제 1 부분은 제 1 정확도로 저장되고 상기 FFT 결과의 제 1 그룹의 제 2 부분은 제 2 정확도로 저장되는
    레이더 신호 처리 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 1 부분이 상기 제 1 정확도로 저장되는 것은 상기 제 1 부분이 압축하지 않고 저장되는 것인
    레이더 신호 처리 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 2 정확도는 상기 제 1 정확도보다 낮은
    레이더 신호 처리 방법.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 FFT 결과의 제 1 그룹의 제 2 부분은 상기 디지털화된 데이터에 기초하여 특정 주파수 범위에 대한 FFT 결과들을 서로 결합함으로써 결정되는
    레이더 신호 처리 방법.
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 2 정확도는 상기 제 1 정확도보다 낮고, 상기 제 1 정확도는 제 1 레인지(a first range)에 대응하며, 제 2 정확도는 제 2 레인지에 대응하고, 상기 제 1 레인지는 상기 제 2 레인지보다 상기 레이더 안테나로부터의 거리가 더 가까운
    레이더 신호 처리 방법.
  15. 제 10 항에 있어서,
    상기 FFT 결과의 제 1 그룹은 상이한 정확도를 가진 2 이상의 부분을 포함하며, 상기 상이한 정확도를 가진 부분의 수는 거리가 증가함에 따라 증가하는
    레이더 신호 처리 방법.
  16. 제 10 항에 있어서,
    상기 결정하는 단계 이후 및 상기 저장하는 단계 이전에,
    미리 정의된 조건에 기초하여 상기 FFT 결과의 상기 제 1 그룹의 상기 제 1 부분에 대한 정확도 및 상기 FFT 결과의 상기 제 1 그룹의 상기 제 2 부분에 대한 정확도를 결정하는 단계를 더 포함하는
    레이더 신호 처리 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 미리 정의된 조건은 속도 정보를 포함하는
    레이더 신호 처리 방법.
  18. 제 16 항에 있어서,
    상기 미리 정의된 조건은 환경 정보를 포함하는
    레이더 신호 처리 방법.
  19. 제 16 항에 있어서,
    상기 미리 정의된 조건은 CFAR 정보를 포함하는
    레이더 신호 처리 방법.
  20. 레이더 신호 처리 디바이스로서,
    적어도 하나의 안테나로부터 수신되는 디지털화된 데이터에 기초하여 FFT 결과를 산출하는 FFT 엔진과,
    속도 정보, 환경 정보 또는 CFAR 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 FFT 결과의 제 1 그룹 및 상기 FFT 결과의 제 2 그룹을 결정하는 레지스터와,
    상기 FFT 결과의 제 2 그룹은 저장하지 않고 상기 FFT 결과의 제 1 그룹만을 저장하는 빈 제거 엔진(bin rejection engine)을 포함하는
    레이더 신호 처리 디바이스.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 FFT 엔진 및 상기 빈 제거 엔진은 단일의 컴포넌트 상에 배열되는
    레이더 신호 처리 디바이스.
  22. 제 20 항에 있어서,
    상기 FFT 결과의 제 1 그룹을 저장하는 압축 엔진을 포함하되, 상기 FFT 결과의 제 1 그룹은 적어도 두 개 부분을 포함하고, 상기 FFT 결과의 제 1 부분의 제 1 부분은 제 1 정확도로 저장되며 상기 FFT 결과의 제 1 부분의 제 2 부분은 제 2 정확도로 저장되는
    레이더 신호 처리 디바이스.
  23. 제 22 항에 있어서,
    상기 FFT 엔진 및 상기 압축 엔진은 단일의 컴포넌트 상에 배열되는
    레이더 신호 처리 디바이스.
  24. 적어도 하나의 레이더 안테나에 의해 수신되는 디지털화된 데이터를 포함하는 레이더 신호를 처리하는 디바이스로서,
    상기 수신되는 디지털화된 데이터에 기초하여 FFT 결과를 산출하는 수단과,
    속도 정보, 환경 정보 또는 CFAR 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 FFT 결과의 제 1 그룹 및 상기 FFT 결과의 제 2 그룹을 결정하는 수단과,
    상기 FFT 결과의 제 2 그룹은 저장하지 않고 상기 FFT 결과의 제 1 그룹만을 저장하는 수단을 포함하는
    레이더 신호 처리 디바이스.
  25. 제 24 항에 있어서,
    상기 FFT 결과의 제 1 그룹은 적어도 두 개 부분을 포함하고, 상기 FFT 결과의 제 1 그룹의 제 1 부분은 제 1 정확도로 저장되며 상기 FFT 결과의 제 1 그룹의 제 2 부분은 제 2 정확도로 저장되는
    레이더 신호 처리 디바이스.
  26. 디지털 처리 디바이스의 메모리에 직접 로딩가능한, 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서,
    제 1 항에 따른 방법의 단계를 수행하기 위한 소프트웨어 코드 부분을 포함하는
    컴퓨터 프로그램.
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