KR101823753B1 - Clutter Rejection with Multimodal Image Registration and Target Detection Method Based on Doppler Beam Sharpening - Google Patents
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Abstract
본 발명의 DBS 영상을 기반으로 한 표적 탐지 방법은 레이더 시스템에서 탐지하고자 하는 표적을 2차원 초고주파 영상 내에서 탐지하여 정확한 위치 정보를 검출한다. 이러한 본 발명은 클러터가 존재하여 기존의 탐지 방법에서 탐지가 불가능한 지역에 표적이 존재할 경우에도 효과적으로 표적을 탐지할 수 있다.The target detection method based on the DBS image of the present invention detects a target to be detected in a radar system in a two-dimensional microwave image to detect accurate position information. The present invention can effectively detect a target even in the presence of a target in an area where detection is impossible in the existing detection method due to the existence of clutter.
Description
본 발명은 Doppler Beam Sharpening(이하 DBS) 기술 기반 표적 탐지 방법에 대한 것으로, 특히 DBS 기술로 생성된 2차원 초고주파 영상으로부터 클러터가 존재하는 환경에서 이종센서 영상정합을 통한 클러터 지형 제거와 표적을 탐지하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a target detection method based on Doppler Beam Sharpening (hereinafter referred to as DBS) technology. In particular, in the environment where clutter exists from 2D high-frequency images generated by DBS technology, Lt; / RTI >
일반적으로 DBS 기술은 레이더 시스템의 진행 방향 대비 시선각을 틀어서 운용하고, 이로부터 진행 속도벡터에 대한 방위각의 차이가 도플러(Doppler) 차이로 나타나는 현상을 이용함으로써 방위각 방향의 해상도를 향상시킬 수 있다. In general, the DBS technique can improve the resolution in the azimuth direction by using a phenomenon in which the azimuth angle of the radar system is different from the azimuth angle of the azimuth angle of the radar system and the azimuth angle difference with respect to the traveling velocity vector is represented by a Doppler difference.
그러므로, DBS 기술 기반으로 표적을 탐지하는 경우, 방위각 해상도의 한계로 인하여 표적의 신호가 빔 폭 내의 클러터 신호에 포함됨으로써 동일 빔 폭 안에 속하는 클러터(clutter)와 표적을 구분하기 어려워 표적 탐지가 불가능한 하던 기존방식을 크게 개선할 수 있다.Therefore, when the target is detected based on the DBS technology, since the target signal is included in the clutter signal in the beam width due to the limitation of the azimuth resolution, it is difficult to distinguish the clutter belonging to the same beam width from the target. It is possible to greatly improve the existing method which is impossible.
하지만, DBS 기술 기반 표적 탐지 실현화는 DBS 기술을 이용해 생성된 2차원 초고주파 영상 획득 후 획득한 영상 내에서 표적을 탐지하고, 이로부터 위치 정보를 추출하는 신호처리 과정이 필요하다는 기술적 어려움의 해결이 선결되어야 한다.However, realization of target detection based on DBS technology requires resolution of the technical difficulty of detecting the target in the acquired image and extracting the position information from the acquired 2D high-frequency image using DBS technology. .
이에 상기와 같은 점을 감안한 본 발명은 안테나로부터 송, 수신된 초고주파 신호를 이용한 DBS 영상 생성과 표적 탐지 처리를 통해 표적 탐지 결과를 획득하도록 구성하고, 이로부터 레이더 반사 신호가 강한 클러터 영역을 제거하면서 클러터에 의한 부엽 신호와 표적 신호를 구분함으로써 DBS 기술로 생성된 2차원 초고주파 영상으로부터 클러터가 존재하는 환경에서의 표적을 탐지하는 방법을 제공하는데 목적이 있다.In view of the above, the present invention is configured to acquire a target detection result through DBS image generation and target detection processing using a very high frequency signal transmitted and received from an antenna, and a clutter region having a strong radar reflection signal is removed And a method for detecting a target in an environment where a clutter exists from a 2D high-frequency image generated by DBS technology by distinguishing a side lobe signal and a target signal by the clutter.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 DBS 기술 기반 표적 탐지 방법은 DBS(Doppler Beam Sharpening) 기술로 생성된 2차원 초고주파 영상을 기반으로 지형 지도와의 영상정합을 통한 클러터 지형 제거하고, 클러터 지형 제거 후 입력 영상마다 적응적으로 표적 후보군을 추출하며, 표적 후보군으로부터 표적의 특성을 고려하여 표적 화소 추출 및 군집화하고, 표적 군집 가운데 클러터 부엽에 의한 영향을 최소화하여 표적을 탐지하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, a DBS technology based target detection method of the present invention is a method of detecting a clutter topography through image matching with a topographic map based on a 2D high-frequency image generated by DBS (Doppler Beam Sharpening) After removing the terrain shape, the target candidate group is extracted adaptively for each input image, the target pixel is extracted and clustered considering the characteristics of the target from the target candidate group, and the target is detected by minimizing the influence of the cluster side lobe among the target cluster .
바람직한 실시예로서, 상기 DBS 기술 기반 표적 탐지 방법은 (A) 송수신안테나로부터 송, 수신된 초고주파 신호가 DBS 영상획득부로 수신되는 초고주파 신호 수신단계; (B) 상기 초고주파 신호를 이용하여 2차원 초고주파의 DBS(Doppler Beam Sharpening) 영상이 상기 DBS 영상획득부에서 생성되는 DBS 영상 생성단계; (C) 상기 DBS 영상을 기반으로 지형 지도와의 영상정합을 통한 클러터 지형 제거 후 표적 탐지가 DBS 영상기반 표적탐지부에서 수행되는 DBS 영상 기반 표적 탐지단계; (D) 상기 실제 지형지도와 동일한 좌표계에서 탐지 결과가 표적탐지결과 획득부를 통해 나타나는 표적 탐지결과 획득단계; 로 수행되는 것을 특징으로 한다.As a preferred embodiment, the DBS technology based target detection method comprises: (A) receiving a very high frequency signal transmitted and received from a transmission / reception antenna to a DBS image acquisition unit; (B) generating a DBS (Doppler Beam Sharpening) image of a 2D high-frequency wave by the DBS image acquiring unit using the very high frequency signal; (C) a DBS image-based target detection step in which the target detection is performed in the DBS image-based target detection unit after removing the clutter topography through image matching with the topographic map based on the DBS image; (D) obtaining a target detection result in which a detection result is obtained through a target detection result obtaining unit in the same coordinate system as the actual terrain map; As shown in FIG.
바람직한 실시예로서, 상기 DBS 영상 생성단계는 (b-1) 상기 송수신안테나로부터 획득된 지정된 개수의 펄스신호를 수신하는 펄스신호 수신단계;(b-2) 상기 펄스신호의 지정된 개수를 취합한 후 도플러 처리함으로써 RD map(Range-Doppler map)을 생성하는 도플러 처리단계; (b-3) 상기 RD map의 영역 중 지정된 관심영역을 추출하는 관심영역 추출단계, (b-4) 상기 관심영역의 추출 영역에 대해 RD 좌표계에서 직교 좌표계로 좌표계 변환하는 좌표계 변환단계, (b-5) 상기 직교 좌표계 영상의 지정된 개수를 누적하여 상기 DBS 영상을 보다 넓은 범위의 영역을 갖는 확장 DBS 영상으로 생성하는 누적적분단계로 수행된다.As a preferred embodiment, the DBS image generation step may include: (b-1) a pulse signal reception step of receiving a specified number of pulse signals acquired from the transmission / reception antenna; (b-2) A Doppler processing step of generating an RD map (Range-Doppler map) by Doppler processing; (b-3) a ROI extracting step of extracting a ROI specified by the RD map; (b-4) a coordinate system converting step of converting the ROI of the ROI into an orthogonal coordinate system; -5) accumulating the designated number of the orthogonal coordinate system images and generating the DBS image as an extended DBS image having a wider range of areas.
바람직한 실시예로서, 상기 DBS 영상 기반 표적 탐지단계는 (c-1) 상기 확장 DBS 영상과 실제 지형이 반영된 데이터와 정합하고, 클러터 영역에 해당하는 화소들을 상기 확장 DBS 영상에서 제거하여 표적 탐지 과정에서 배제되도록 처리하는 클러터 지형 제거단계, (c-2) 직교 좌표계로 생성된 상기 확장 DBS 영상을 거리-각도 좌표계로 변환하는 좌표 변환단계, (c-3) 표적 후보군에 속하는 화소들을 결정하는 표적 후보군 추출단계, (c-4) 결정된 표적 후보군에 속하는 화소들에 대하여 전력값 분포 특성을 고려하여 표적에 해당하는 화소들을 검출하고, 검출된 화소들을 군집화하여 여러 개의 군집으로 구분하는 표적 군집화단계. (c-5) 생성된 표적 군집에 대해서 부엽 최소화 처리를 수행한 후 남은 군집들을 표적에 해당하는 군집으로 처리하는 부엽 최소화단계, (c-6) 상기 부엽의 제거 후 탐지된 표적 군집의 위치를 거리-각도 좌표계에서 직교 좌표계로 변환하여 실제 지형지도와 동일한 좌표계로 탐지 결과를 나타내는 좌표 변환단계로 수행된다.As a preferred embodiment, the DBS image-based target detection step may include (c-1) matching the extended DBS image with data reflecting the actual terrain, removing pixels corresponding to the clutter area from the extended DBS image, (C-2) a coordinate transformation step of transforming the extended DBS image generated by the rectangular coordinate system into a distance-angle coordinate system, (c-3) determining pixels belonging to the target candidate group (C-4) a target clustering step of detecting the pixels corresponding to the target in consideration of the power value distribution characteristic for the pixels belonging to the determined target candidate group, and grouping the detected pixels into a plurality of clusters . (c-5) a side lobe minimization step of processing the remaining target clusters after performing the side lobe minimization processing to the target corresponding clusters, (c-6) locating the target clusters detected after the removal of the side lobes, Transforming from a distance-angular coordinate system to an orthogonal coordinate system, and performing the coordinate conversion step to display the detection result in the same coordinate system as the actual topographic map.
바람직한 실시예로서, 상기 실제 지형 반영 데이터는 DTED(Digital Terrain Elevation Data)영상이나 EO(Electro-Optical) 영상이다. 상기 거리-각도 좌표계 변환은 위치정보 수신 장치로부터 획득한 위치정보를 활용하여 수행된다. 상기 (c-3) 에서 상기 화소의 결정은 상기 표적 후보군에 해당하는 신호의 전력값(power)을 이용하고, 상기 전력값의 비교를 위한 임계치가 영상으로부터 적응적으로 설정된다. 상기 군집의 제거는 생성된 표적 군집 가운데 반사 신호가 강한 클러터 영역으로부터 기인한 부엽으로 판단되는 군집을 제거한다.In a preferred embodiment, the actual terrain reflection data is DTED (Digital Terrain Elevation Data) image or EO (Electro-Optical) image. The distance-angle coordinate system conversion is performed using the positional information acquired from the positional information receiving apparatus. The determination of the pixel in (c-3) uses a power value of a signal corresponding to the target candidate group, and a threshold value for comparing the power value is adaptively set from the image. The removal of the clusters removes clusters determined to be side lobes originating from clutter regions where the reflected signal is stronger among the generated target clusters.
이러한 본 발명의 DBS 기술 기반 표적 탐지는 방위각 해상도의 한계로 인하여 표적의 신호가 빔 폭 내의 클러터 신호에 포함되어 표적 탐지가 불가능하던 기존 방식과 달리 클러터의 영향을 많이 받는 환경에서 표적이 존재하는 경우에도 효과적으로 표적을 탐지할 수 있다.The target detection based on the DBS technology of the present invention is different from the existing method in which the target signal is included in the clutter signal in the beam width due to the limitation of the azimuth resolution, The target can be detected effectively.
도 1은 본 발명에 따른 DBS 기술 기반 표적 탐지 장치의 블록 구성도이고, 도 2는 본 발명에 따른 DBS 기술 기반 표적 탐지 방법의 순서도이며, 도 3은 본 발명에 따른 DBS 영상 생성 순서도이고, 도 4는 본 발명에 따른 DBS 영상기반 표적탐지 순서도이다.FIG. 1 is a block diagram of a DBS technology based target detection apparatus according to the present invention, FIG. 2 is a flowchart of a DBS technology based target detection method according to the present invention, FIG. 3 is a DBS image generation flowchart according to the present invention, 4 is a DBS image-based target detection flowchart according to the present invention.
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.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, which illustrate exemplary embodiments of the present invention. The present invention is not limited to these embodiments.
도 1은 본 실시예에 따른 DBS 기술 기반 표적 탐지 장치(이하, DBS 표적탐지장치)의 블록 구성도를 나타낸다. 도시된 바와 같이, 상기 DBS 표적탐지장치는 송수신안테나(1), DBS 영상획득부(2), DBS 영상기반 표적탐지부(3), 표적탐지결과 획득부(4)로 구성된다.1 is a block diagram of a DBS technology based target detection apparatus (hereinafter, DBS target detection apparatus) according to the present embodiment. As shown in the figure, the DBS target detection apparatus includes a transmission /
구체적으로, 상기 송수신안테나(1)는 레이더 시스템에서 사용하는 송/수신 안테나로서, 초고주파 신호 획득이 가능하다. 특히, 상기 송수신안테나(1)는 비행 플랫폼의 진행방향을 기준으로 일정 크기 이상의 방위각 방향으로 스캔하는 시선각 상태를 유지하여 DBS 기술의 원리에 부합시켜준다.Specifically, the transmission /
구체적으로, 상기 DBS 영상획득부(2)는 송수신안테나(1)로부터 송, 수신된 초고주파 신호를 이용함으로써 DBS 영상을 획득한다. 상기 DBS 영상기반 표적탐지부(3)는 DBS 영상획득부(2)의 DBS 영상에서 표적탐지 처리를 수행한다. 상기 표적탐지결과 획득부(4)는 DBS 영상기반 표적탐지부(3)의 표적탐지 처리를 통해 수행된 표적탐지 결과를 획득한다.Specifically, the DBS
도 2내지 도 4는 DBS 기술 기반 표적 탐지 방법(이하, DBS 표적탐지방법)을 나타낸다.FIGS. 2 to 4 show a DBS technology-based target detection method (hereinafter referred to as a DBS target detection method).
도 2를 참조하면, 상기 DBS 표적탐지방법은 S1의 초고주파 신호수신단계, S10의 DBS 영상 생성단계, S20의 DBS 영상 기반 표적 탐지단계, S30의 표적 탐지결과 획득단계로 구분된다.Referring to FIG. 2, the DBS target detection method is divided into a receiving step of S1, a DBS image generation step of S10, a DBS image based target detection step of S20, and a target detection result acquisition step of S30.
구체적으로, 상기 초고주파 신호 수신단계(S1)는 송수신안테나(1)로부터 송, 수신된 초고주파 신호를 수신한다. 상기 DBS 영상 생성단계(S10)는 DBS 영상획득부(2)가 수신한 초고주파 신호이고, 상기 초고주파 신호는 비행 플랫폼 진행 방향 대비 틀어진 시선각을 갖고서 획득된 신호이다. 상기 DBS 영상 기반 표적 탐지단계(S20)는 6가지 단계의 기법이 순차적으로 적용되며, 각 단계는 클러터 지형 제거, 좌표 변환, 표적 후보군 추출, 표적 군집화, 부엽 최소화, 좌표 변환으로 구분된다. 이러한 단계 구분은 실제 지형 정보를 활용한 클러터 지형 제거와, 탐지하고자 하는 표적의 특성 및 클러터에 의한 부엽 효과 최소화를 동시적으로 고려할 수 있게 한다. 상기 표적 탐지결과 획득단계(S30)는 표적탐지 처리를 통해 수행된 표적탐지 결과를 획득한다.Specifically, the super-high frequency signal receiving step (S1) receives the super-high frequency signal transmitted and received from the transmission / reception antenna (1). The DBS image generation step (S10) is a very high frequency signal received by the DBS image acquisition unit (2), and the very high frequency signal is a signal obtained with a viewing angle that is different from the traveling direction of the flight platform. In the DBS image-based target detection step (S20), six steps are sequentially applied, and each step is classified into clustering terrain removal, coordinate transformation, target candidate group extraction, target clustering, side leaf minimization, and coordinate transformation. This phase separation allows simultaneous consideration of the removal of clutter topography using real terrain information, the characteristics of the target to be detected, and minimizing the side effect of clutter. The target detection result acquisition step (S30) acquires the target detection result performed through the target detection processing.
도 3을 참조하면, DBS 영상 생성단계(S10)가 보다 구체화된 예를 나타낸다. 구체적으로, 상기 DBS 영상 생성단계(S10)는 펄스신호 수신단계(S11), 도플러 처리단계(S12), 관심영역 추출단계(S13), 좌표계 변환단계(S14), 누적적분단계(S15)로 순차 진행된다. 상기펄스신호 수신단계(S11)는 송수신안테나(1)로부터 획득된 지정된 개수의 펄스신호를 수신한다. 상기 도플러 처리단계(S12)는 지정된 개수의 펄스신호를 취합한 후 도플러 처리함으로써 Range-Doppler(RD)맵(map)을 생성한다. 상기 관심영역 추출단계(S13)는 RD map의 영역 중 지정된 관심영역을 추출한다. 상기 좌표계 변환단계(S14)는 추출된 관심영역에 대해 RD 좌표계에서 직교 좌표계로 좌표계 변환한다. 상기 누적적분단계(S15)는 지정된 개수의 직교 좌표계 영상을 누적하여 보다 넓은 범위의 영역을 갖는 DBS 영상을 생성한다.Referring to FIG. 3, the DBS image generation step (S10) is a more specific example. Specifically, the DBS image generation step S10 includes a pulse signal reception step S11, a Doppler processing step S12, a ROI extraction step S13, a coordinate system conversion step S14, and a cumulative integration step S15. It proceeds. The pulse signal receiving step (S11) receives a specified number of pulse signals obtained from the transmitting / receiving antenna (1). The Doppler processing step S12 generates a Range-Doppler (RD) map by combining the specified number of pulse signals and performing Doppler processing. The ROI extraction step (S13) extracts a designated ROI region from the RD map. The coordinate system conversion step S14 converts the coordinate system from the RD coordinate system to the rectangular coordinate system for the extracted ROI. The cumulative integration step S15 accumulates the specified number of orthogonal coordinate system images to generate a DBS image having a wider range of regions.
그러므로, 상기 DBS 영상 생성단계(S10)는 DBS 영상을 생성하여 DBS 영상 기반 표적 탐지단계(S20)로 제공한다.Therefore, the DBS image generation step (S10) generates a DBS image and provides it to a DBS image-based target detection step (S20).
도 4를 참조하면, DBS 영상 기반 표적 탐지단계(S20)는 DBS 영상 생성단계(S10)의 최종결과인 누적적분단계(S15)의 DBS 영상을 기반으로 하고, 클러터 지형 제거단계(S21), 좌표 변환단계(S22), 표적 후보군 추출단계(S23), 표적 군집화단계(S24), 부엽 최소화단계(S25), 좌표 변환단계(S26)의 총 6단계를 거쳐 표적을 탐지한다.Referring to FIG. 4, the DBS image-based target detection step S20 is based on the DBS image of the cumulative integration step S15, which is the final result of the DBS image generation step S10, Target detection step S23, target grouping step S24, side lobe minimization step S25, and coordinate transformation step S26.
구체적으로, 상기 클러터 지형 제거단계(S21)는 DBS 영상과 DTED(Digital Terrain Elevation Data) 혹은 EO(Electro-Optical) 영상과 같이 실제 지형이 반영된 데이터와 정합하고, 클러터 영역에 해당하는 화소들을 DBS 영상에서 제거하여 표적 탐지 과정에서 배제되도록 처리한다. 상기 좌표 변환단계(S22)는 직교 좌표계로 생성된 DBS 영상을 거리-각도 좌표계로 변환하는 단계로 위치정보 수신 장치로부터 획득한 위치정보를 활용하여 수행된다. 상기 표적 후보군 추출단계(S23)는 표적에 해당하는 신호들은 일정 크기 이상의 전력값(power)을 갖는다는 점을 고려하여 표적 후보군에 속하는 화소들을 결정한다. 이 경우, 전력값 비교를 위한 임계치는 영상으로부터 적응적으로 설정한다. 상기 표적 군집화단계(S24)에서는 상기 표적 후보군 추출단계(S23)에서 결정된 표적 후보군에 속하는 화소들에 대하여 전력값 분포 특성을 고려하여 표적에 해당하는 화소들을 검출하고, 검출된 화소들을 군집화하여 여러 개의 군집으로 구분한다. 상기 부엽 최소화단계(S25)에서는 상기 표적 군집화단계(S24)에서 생성된 표적 군집 가운데 비교적 반사 신호가 강한 클러터 영역으로부터 기인한 부엽으로 판단되는 군집을 제거한다. 이 경우, 모든 군집에 대해서 부엽 최소화 처리를 수행한 후 남은 군집들이 표적에 해당하는 군집이 된다. 상기 좌표 변환단계(S26)는 부엽 제거 후 탐지된 표적 군집의 위치를 거리-각도 좌표계에서 직교 좌표계로 변환하여 실제 지형지도와 동일한 좌표계에서 탐지 결과를 나타낸다.Specifically, the clutter removing step S21 matches the data reflecting the actual terrain such as DBS image, DTED (Digital Terrain Elevation Data) or EO (Electro-Optical) image, Remove from the DBS image and process it to exclude it from the target detection process. The coordinate conversion step S22 is a step of converting the DBS image generated in the orthogonal coordinate system into the distance-angle coordinate system, and is performed using the position information acquired from the position information reception apparatus. In the target candidate group extraction step S23, the pixels belonging to the target candidate group are determined in consideration of the fact that the signals corresponding to the target have a power greater than a certain level. In this case, the threshold value for power value comparison is set adaptively from the image. In the target clustering step S24, the pixels corresponding to the target are detected by considering the power value distribution characteristic for the pixels belonging to the target candidate group determined in the target candidate group extraction step S23, and the detected pixels are grouped into a plurality of It is divided into clusters. In the sub-leaf minimization step S25, a cluster determined as a side lobe due to a clutter region having a relatively strong reflection signal is removed from the target clusters generated in the target clustering step S24. In this case, the remaining clusters after performing the side leaf minimization process for all the clusters become the clusters corresponding to the target. The coordinate transforming step S26 transforms the position of the detected target cluster after the removal of the side lobes from the distance-angular coordinate system to the rectangular coordinate system and displays the detection result in the same coordinate system as the actual topographic map.
그러므로, 상기 DBS 영상 기반 표적 탐지단계(S20)는 S30의 표적 탐지결과 획득단계로 실제 지형지도와 동일한 좌표계에서 탐지 결과를 제공한다.Therefore, the DBS image-based target detection step S20 provides a detection result in the same coordinate system as the actual terrain map in step S30.
전술된 바와 같이, 본 실시예에 따른 DBS 기술 기반 표적 탐지 방법은 레이더 시스템의 진행 방향 대비 시선각을 틀어서 운용하고, 진행 속도벡터에 대한 방위각의 차이가 도플러(Doppler) 차이로 나타나는 현상을 이용하여 방위각 방향의 해상도를 향상시키는 DBS 기술을 이용하고, 특히 DBS 기술을 이용하여 획득된 반사 신호를 2차원으로 영상화하고 이 영상과 실제 지형을 이용함으로써 방위각 해상도의 한계로 인하여 표적의 신호가 빔 폭 내의 클러터(clutter) 신호에 포함되어 표적 탐지가 불가능한 기존 방식대비 표적 탐지가 가능하다.As described above, according to the DBS technology based target detection method according to the present embodiment, the gaze angle is changed relative to the traveling direction of the radar system, and the difference in azimuth angle with respect to the traveling velocity vector is represented by a Doppler difference Using the DBS technique to improve the azimuthal resolution, especially the reflection signal acquired using the DBS technique in two dimensions and using this image and real terrain, the target signal is within the beam width Target detection is possible compared to existing methods that are included in clutter signals and can not detect targets.
1 : 송수신안테나
2 : DBS 영상 획득부
3 : DBS 영상기반 표적탐지부
4 : 표적탐지결과획득부1: Transmitting / receiving antenna
2: DBS image acquiring unit
3: DBS image-based target detection unit
4: Target detection result acquisition unit
Claims (6)
(B) 상기 초고주파 신호를 이용하여 2차원 초고주파의 DBS(Doppler Beam Sharpening) 영상이 상기 DBS 영상획득부에서 확장 DBS 영상으로 생성되는 DBS 영상 생성단계;
(C) 상기 DBS 영상을 기반으로 실제지형지도와의 영상정합을 통한 클러터 지형 제거 후 표적 탐지가 DBS 영상기반 표적탐지부(3)에서 수행되는 DBS 영상 기반 표적 탐지단계;
(D) 상기 실제지형지도와 동일한 좌표계에서 탐지 결과가 표적탐지결과 획득부를 통해 나타나는 표적 탐지결과 획득단계;로 수행되고,
상기 DBS 영상 기반 표적 탐지단계는 (c-1) 상기 확장 DBS 영상과 실제 지형이 반영된 데이터와 정합하고, 클러터 영역에 해당하는 화소들을 상기 확장 DBS 영상에서 제거하여 표적 탐지 과정에서 배제되도록 처리하는 클러터 지형 제거단계, (c-2) 직교 좌표계로 생성된 상기 확장 DBS 영상을 거리-각도 좌표계로 변환하는 좌표 변환단계, (c-3) 표적 후보군에 속하는 화소들을 결정하는 표적 후보군 추출단계, (c-4) 결정된 표적 후보군에 속하는 화소들에 대하여 전력값 분포 특성을 고려하여 표적에 해당하는 화소들을 검출하고, 검출된 화소들을 군집화하여 여러 개의 군집으로 구분하는 표적 군집화단계. (c-5) 생성된 표적 군집에 대해서 부엽 최소화 처리를 수행한 후 남은 군집들을 표적에 해당하는 군집으로 처리하는 부엽 최소화단계, (c-6) 상기 부엽의 제거 후 탐지된 표적 군집의 위치를 거리-각도 좌표계에서 직교 좌표계로 변환하여 실제 지형지도와 동일한 좌표계로 탐지 결과를 나타내는 좌표 변환단계로 수행되는
것을 특징으로 하는 DBS 기술 기반 표적 탐지 방법.
(A) receiving a very high frequency signal transmitted and received from a transmitting / receiving antenna to a DBS image acquiring unit;
(B) generating a DBS (Doppler Beam Sharpening) image of a 2D high-frequency wave using the high-frequency signal as an extended DBS image in the DBS image acquiring unit;
(C) a DBS image-based target detection step in which the target detection is performed in the DBS image-based target detection unit (3) after clutter topography removal through image matching with the actual topography based on the DBS image;
(D) a target detection result acquisition step in which a detection result is obtained through a target detection result acquisition unit in the same coordinate system as the actual terrain map,
The DBS image-based target detection step may include (c-1) matching the extended DBS image with data reflecting the actual terrain, removing pixels corresponding to the clutter area from the extended DBS image, (C-2) a coordinate transformation step of transforming the extended DBS image generated by the rectangular coordinate system into a distance-angle coordinate system, (c-3) a step of extracting a target candidate group for determining pixels belonging to the target candidate group, (c-4) a target clustering step of detecting pixels corresponding to the target in consideration of the power value distribution characteristic for the pixels belonging to the determined target candidate group, and grouping the detected pixels into a plurality of clusters. (c-5) a side lobe minimization step of processing the remaining target clusters after performing the side lobe minimization processing to the target corresponding clusters, (c-6) locating the target clusters detected after the removal of the side lobes, Transforming from the distance-angle coordinate system to the orthogonal coordinate system and performing the coordinate transformation step of displaying the detection result in the same coordinate system as the actual terrain map
Wherein the target detection method is based on the DBS technology.
The DBS technology-based target detection method according to claim 1, wherein the reflection data of the real terrain map is DTED (Digital Terrain Elevation Data) image or EO (Electro-Optical) image.
The method of claim 1, wherein the distance-angular coordinate system transformation is performed using position information obtained from the position information receiving apparatus.
The method of claim 1, wherein the determination of the pixel in (c-3) uses a power value of a signal corresponding to the target candidate group, and a threshold value for comparing the power value is adaptively set from an image Wherein the target detection method is based on the DBS technology.
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