KR101938775B1

KR101938775B1 - Apparatus identifying target in millimeter wave band air-to-ground radar using power ratio of dual polarized channel signal and method thereof

Info

Publication number: KR101938775B1
Application number: KR1020180072358A
Authority: KR
Inventors: 박성호
Original assignee: 엘아이지넥스원 주식회사
Priority date: 2018-06-22
Filing date: 2018-06-22
Publication date: 2019-01-15

Abstract

An apparatus for identifying a target in a millimeter wave band air-to-ground radar using the power ratio of a dual polarized channel signal is disclosed. The object of the present invention is to identify a target with a small amount of feature information while accurately reflecting the characteristics of the target. The apparatus includes: an antenna part for receiving a dual polarized signal; a scattering feature vector calculating part for calculating a scattering feature vector from each received double polarized signal; and a target identifying part for identifying the type of the target by comparing the calculated scattering feature vector with scattering feature vectors according to scattering characteristic for each model of targets stored in advance in a database using the power ratio of a signal received from the dual polarized channel. The present invention increases the identification performance of a target while using a small amount of data.

Description

Field of the Invention [0001] The present invention relates to a target identification device and a method thereof in a millimeter-wave band air-ground radar using a power ratio of a dual-

본 발명은 공대지레이다의 신호를 처리하여 표적 식별을 위한 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 밀리미터파대역 공대지레이다의 신호를 처리하여 표적을 식별하는 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus for target identification by processing signals of an airborne radar. And more particularly, to an apparatus and method for processing a signal of a millimeter waveband airborne radar to identify a target.

공대지레이다의 소형화와 높은 해상도에 따른 표적 식별 성능을 위하여, 높은 주파수 대역인 밀리미터파대역(30~300Ghz)의 공대지레이다 개발이 요구되고 있으며, 밀리미터파대역 신호 처리 및 이중 편파를 활용하여 정확하게 표적을 식별하기 위한 신호 처리 기술 개발이 요구되고 있다.In order to achieve the miniaturization of the airborne radar and the target identification performance with high resolution, it is required to develop an airborne radar of a high frequency band, a millimeter wave band (30 to 300 Ghz). Using the millimeter wave band signal processing and dual polarization, It is required to develop a signal processing technique for identifying the signal processing.

무인 비행체에 탑재되어 표적을 탐지 및 추적하는 밀리미터파대역 공대지레이다는 지상의 전차와 같은 표적과 표적이 아닌 일반 차량을 구분할 수 있는 표적 식별 기능이 필요하다. 이러한 표적 식별 기능을 수행하기 위해서 종래에는 표적으로부터 반사된 수신 신호와 표적의 레이더 반사 면적(Radar Cross Section, RCS) 데이터가 저장된 RCS 데이터베이스의 표적에 대한 정보를 비교하여 표적을 식별하였다.A millimeter waveband airborne radar that is mounted on an unmanned aerial vehicle to detect and track a target needs a target identification function that can distinguish between a target such as a ground tram and a general vehicle, not a target. In order to perform such a target identification function, conventionally, a target is discriminated by comparing the information on the target of the RCS database in which the received signal reflected from the target and the radar cross section (RCS) data of the target are stored.

다만, 종래 RCS 데이터베이스의 표적에 대한 정보를 이용한 표적 식별 장치는 메모리 용량의 물리적 한계와 데이터 처리에 지연의 문제가 있었으며 실시간 변하는 조우각에 따른 잡음의 증가로 표적 식별 성능이 떨어지는 문제가 있었다.However, there has been a problem that the target identification device using information on the target of the conventional RCS database has a problem of delay in the physical limit of the memory capacity and data processing, and the target identification performance is deteriorated due to the increase of the noise due to the changing angle of the real time.

또한, 종래의 표적 식별 기술은 단일 편파 채널을 통하여 획득한 정보를 이용하여 표적을 식별하였기 때문에 획득 정보의 한계로 인하여 표적의 정보를 완전하게 얻기 어려웠으며, 그 결과 표적 식별 성능이 떨어지는 문제가 있었다.In addition, since the conventional target identification technique identifies the target using the information obtained through the single polarization channel, it is difficult to obtain the target information completely due to the limitation of the acquired information, and as a result, the target identification performance is poor .

따라서, 표적의 특성을 정확히 반영할 수 있으면서 동시에 적은 용량의 특징 정보들만으로도 표적을 식별할 수 있는 기술 개발이 요구되고 있다.Therefore, it is required to develop a technology that can accurately reflect the characteristics of the target, while at the same time identifying the target with only a small amount of feature information.

한국 등록 특허 제 10-1133525 (공고)Korean Patent No. 10-1133525 (Publication)

본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 장치 및 그 방법을 개시한다. 특히, 표적의 RCS 특성이 반영된 수신 신호로부터 표적의 기하학적 특징에 따른 산란 특성이 반영된 산란점을 추출하여 표적을 식별하는 장치 및 그 방법을 개시한다.Disclosure of Invention Technical Problem [8] The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and provides a target identifying apparatus and a method thereof using a power ratio of a dual polarized channel signal. In particular, an apparatus and method for identifying a target by extracting a scattering point that reflects a scattering characteristic according to a geometric characteristic of a target from a received signal reflecting the RCS characteristic of the target are disclosed.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 장치는 표적을 탐지하기 위한 제1 편파 방향의 신호를 방사하고, 상기 방사된 신호가 반사되어 상기 제1 편파 방향과 동일한 편파 방향의 신호인 제1 채널 신호 및 상기 제1 편파 방향과 다른 제2 편파 방향의 신호인 제2 채널 신호를 수신하는 안테나부; 상기 수신된 제1 채널 신호로부터 상기 표적의 기하학적 특징에 따른 상기 표적 특성이 반영된 적어도 하나의 산란점을 추출하여 제1 산란 특징 벡터를 산출하는 제1 산란 특징 벡터 산출부; 및 상기 표적을 식별하도록 상기 제1 채널 신호와 상기 제2 채널 신호의 전력비를 이용하여 상기 산출된 제1 산란 특징 벡터와 데이터베이스에 미리 저장된 상기 표적의 모델 별 산란 특성에 따른 산란 특징 벡터들을 비교하여 상기 표적의 종류를 식별하는 표적 식별부;를 포함할 수 있다.According to an aspect of the present invention, there is provided a target identifying apparatus using a power ratio of a dual polarized channel signal according to an exemplary embodiment of the present invention. The target identifying apparatus includes a first polarization direction signal for detecting a target, An antenna unit for receiving a first channel signal which is a signal in the same polarization direction as the first polarization direction and a second channel signal which is a signal in a second polarization direction different from the first polarization direction; A first scattering feature vector calculating unit for extracting at least one scattering point reflecting the target characteristic according to the geometrical characteristics of the target from the received first channel signal to calculate a first scattering feature vector; And comparing the calculated first scattering feature vector with scattering feature vectors according to scattering characteristics of the target of the target stored in the database using the power ratio of the first channel signal and the second channel signal to identify the target And a target identifying unit for identifying the type of the target.

상기 제1 산란 특징 벡터 산출부는 상기 표적으로부터 수신되는 제1 채널 신호를 상기 표적의 레이더 반사 면적 분포로 나타낸 제1 레인지 정보를 포함하는 제1 레인지 프로파일을 생성하는 제1 레인지 프로파일 생성부; 및 상기 제1 레인지 정보를 포함하는 상기 제1 레인지 프로파일에서 적어도 하나의 산란점을 추출하는 제1 산란점 추출부;를 포함하고, 상기 추출된 산란점을 이용하여 상기 제1 산란 특징 벡터를 산출할 수 있다.The first scattering feature vector calculating unit may include a first range profile generating unit for generating a first range profile including first range information indicating a first channel signal received from the target as a radar reflection area distribution of the target; And a first scattering point extracting unit for extracting at least one scattering point in the first range profile including the first range information, and calculating the first scattering feature vector using the extracted scattering point can do.

상기 제1 산란점 추출부는 상기 제1 레인지 정보를 포함하는 상기 제1 레인지 프로파일에서 상기 산란점의 크기 정보가 포함된 상기 산란점의 위치 정보를 결정하는 제1 위치 정보 결정부; 및 상기 결정된 산란점의 위치 정보를 이용하여 상기 추출된 산란점을 상기 제1 레인지 프로파일에서 제거하여 상기 산란점이 제거된 상기 제1 레인지 프로파일의 잔여 전력(Residual Power)을 계산하는 제1 잔여 전력 계산부;를 포함하고, 상기 계산된 제1 레인지 프로파일의 잔여 전력에 기초하여 상기 산란점을 반복적으로 추출하여 상기 추출된 산란점만으로 구성된 제1 산란 특징 벡터를 산출할 수 있다.Wherein the first scattering point extracting unit comprises: a first position information determiner for determining position information of the scattering point including the size information of the scattering point in the first range profile including the first range information; And a first residual power calculation for calculating a residual power of the first range profile from which the scattering point has been removed by removing the extracted scattering point from the first range profile using the determined position information of the scattering point And calculating a first scattering feature vector consisting only of the extracted scattering points by repeatedly extracting the scattering points based on the calculated remaining power of the first range profile.

상기 제1 산란 특징 벡터를 산출하는 것은, 상기 반복하여 추출된 산란점들의 크기가 가장 큰 순서부터 차례로 상기 제1 레인지 프로파일에서 제거하고, 상기 산란점들 각각이 제거될 때마다 상기 산란점들이 제거된 상기 제1 레인지 프로파일의 잔여 전력을 계산하여 상기 계산된 잔여 전력의 변화량에 따라 상기 산란점들을 추출하여, 상기 추출된 산란점들의 크기 및 상기 추출된 산란점들의 크기가 가장 큰 산란점을 기준으로 상기 크기가 가장 큰 산란점과 상기 추출된 산란점간의 상대적 거리를 이용하여 제1 산란 특징 벡터를 산출할 수 있다. The calculating of the first scattering feature vector may include removing the repeatedly extracted scattering points from the first range profile in order from the largest to the largest, and when each of the scattering points is removed, Calculates the remaining power of the first range profile and extracts the scattering points according to the calculated variation of the residual power, and determines the size of the extracted scattering points and the size of the extracted scattering points as a reference The first scattering feature vector can be calculated using the relative distance between the largest scattering point and the extracted scattering point.

상기 수신된 제2 채널 신호로부터 상기 표적의 기하학적 특징에 따른 상기 표적 특성이 반영된 적어도 하나의 산란점을 추출하여 제2 산란 특징 벡터를 산출하는 제2 산란 특징 벡터 산출부;를 더 포함하고, 상기 표적 식별부는 상기 제1 산란 특징 벡터 및 제2 산란 특징 벡터 중 적어도 하나를 이용하여 상기 표적의 종류를 식별할 수 있다.And a second scattering feature vector calculating unit for extracting at least one scattering point reflecting the target characteristic according to the geometrical characteristics of the target from the received second channel signal to calculate a second scattering feature vector, The target identifying unit may identify the type of the target using at least one of the first scattering feature vector and the second scattering feature vector.

상기 표적 식별부는, 상기 산출된 제1 산란 특징 벡터와 상기 데이터베이스에 저장된 상기 표적의 모델 별 산란 특징 벡터들과의 거리에 해당하는 복수 개의 제1 벡터 거리를 계산하는 제1 벡터 거리 계산부; 및 상기 산출된 제2 산란 특징 벡터와 상기 데이터베이스에 저장된 상기 표적의 모델 별 산란 특징 벡터들과의 거리에 해당하는 복수 개의 제2 벡터 거리를 계산하는 제2 벡터 거리 계산부;를 포함하고, 상기 계산된 복수 개의 제1 벡터 거리 및 상기 복수 개의 제2 벡터 거리를 이용하여 상기 표적을 식별할 수 있다.Wherein the target identifying unit comprises: a first vector distance calculating unit for calculating a plurality of first vector distances corresponding to a distance between the calculated first scattering feature vector and scattering feature vectors for each target model stored in the database; And a second vector distance calculator for calculating a plurality of second vector distances corresponding to a distance between the calculated second scattering feature vector and scattering feature vectors for each target model stored in the database, The target may be identified using the calculated first vector distance and the second vector distance.

상기 표적 식별부는 상기 수신된 제1 채널 신호의 전력에서 상기 수신된 제2 채널 신호의 전력을 제외한 전력을 상기 수신된 제1 채널 신호의 전력으로 나눈 비에 해당하는 제1 전력비 및 상기 수신된 제2 채널 신호의 전력을 상기 수신된 제1 채널 신호의 전력으로 나눈 비에 해당하는 제2 전력비를 산출하는 전력비 산출부; 상기 복수 개의 제1 벡터 거리에 상기 제1 전력비를 각각 연산하고, 상기 복수 개의 제2 벡터 거리에 상기 제2 전력비를 각각 연산하여 상기 연산된 값들을 융합하고, 상기 융합된 값들 중 가장 작은 값인 표적 식별 값을 선정하는 표적 식별 값 선정부; 및 상기 데이터베이스에 저장된 상기 표적의 모델 별로부터 상기 표적 식별 값을 선정하는데 이용된 산란 특징 벡터를 포함하는 표적 모델을 분류하는 표적 모델 분류부;를 더 포함할 수 있다.Wherein the target identifying unit includes a first power ratio corresponding to a ratio of a power of the received first channel signal to a power of the received first channel signal divided by a power of the received second channel signal excluding a power of the received second channel signal, A power ratio calculating unit for calculating a second power ratio corresponding to a ratio of the power of the two-channel signal divided by the power of the received first channel signal; Calculating a first power ratio for each of the plurality of first vector distances; and calculating the second power ratio for each of the plurality of second vector distances to fuse the calculated values, A target identification value selection unit for selecting an identification value; And a target model classifier for classifying a target model including a scatter characteristic vector used to select the target identification value from among the models of the target stored in the database.

상기 제1 편파 방향과 상기 제2 편파 방향은 서로 직교성을 가질 수 있다.The first polarization direction and the second polarization direction may have orthogonality with each other.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 방법은 표적을 탐지하기 위한 제1 편파 방향의 신호를 방사하고, 상기 방사된 신호가 반사되어 상기 제1 편파 방향과 동일한 편파 방향의 신호인 제1 채널 신호 및 상기 제1 편파 방향과 다른 제2 편파 방향의 신호인 제2 채널 신호를 수신하는 단계; 상기 수신된 제1 채널 신호로부터 상기 표적의 기하학적 특징에 따른 상기 표적 특성이 반영된 적어도 하나의 산란점을 추출하여 제1 산란 특징 벡터를 산출하는 단계; 및 상기 표적을 식별하도록 상기 제1 채널 신호와 상기 제2 채널 신호의 전력비를 이용하여, 상기 산출된 제1 산란 특징 벡터와 데이터베이스에 미리 저장된 상기 표적의 모델 별 산란 특성에 따른 산란 특징 벡터들을 비교하여 상기 표적의 종류를 식별하는 단계;를 포함할 수 있다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method of identifying a target using a power ratio of a dual polarized channel signal according to an embodiment of the present invention includes: emitting a signal in a first polarization direction for detecting a target; Receiving a first channel signal that is a signal in the same polarization direction as the first polarization direction and a second channel signal that is a signal in a second polarization direction that is different from the first polarization direction; Extracting at least one scattering point reflecting the target characteristic according to the geometrical characteristic of the target from the received first channel signal to calculate a first scattering feature vector; And comparing the calculated first scattering feature vector with scattering feature vectors according to scattering characteristics of the target model previously stored in the database, using the power ratio of the first channel signal and the second channel signal to identify the target And identifying the type of the target.

상기 수신된 제2 채널 신호로부터 상기 표적의 기하학적 특징에 따른 상기 표적 특성이 반영된 적어도 하나의 산란점을 추출하여 제2 산란 특징 벡터를 산출하는 단계;를 더 포함하고, 상기 표적의 종류를 식별하는 단계는 상기 제1 산란 특징 벡터 및 상기 제2 산란 특징 벡터 중 적어도 하나를 이용하여 상기 표적의 종류를 식별할 수 있다.Extracting at least one scattering point reflecting the target characteristic according to the geometrical characteristic of the target from the received second channel signal to calculate a second scattering feature vector, May identify the type of the target using at least one of the first scattering feature vector and the second scattering feature vector.

상기 표적의 종류를 식별하는 단계는, 상기 산출된 제1 산란 특징 벡터와 상기 데이터베이스에 저장된 상기 표적의 모델 별 산란 특징 벡터들과의 거리에 해당하는 복수 개의 제1 벡터 거리를 계산하는 단계; 및 상기 산출된 제2 산란 특징 벡터와 상기 데이터베이스에 저장된 상기 표적의 모델 별 산란 특징 벡터들과의 거리에 해당하는 복수 개의 제2 벡터 거리를 계산하는 단계;를 포함하고, 상기 계산된 복수 개의 제1 벡터 거리 및 상기 복수 개의 제2 벡터 거리를 이용하여 상기 표적을 식별할 수 있다.Wherein identifying the type of target comprises: calculating a plurality of first vector distances corresponding to a distance between the calculated first scattering feature vector and scattering feature vectors for each model of the target stored in the database; And calculating a plurality of second vector distances corresponding to a distance between the calculated second scattering feature vector and scattering feature vectors of the target model stored in the database, 1 vector distance and the plurality of second vector distances may be used to identify the target.

상기 표적의 종류를 식별하는 단계는, 상기 수신된 제1 채널 신호의 전력에서 상기 수신된 제2 채널 신호의 전력을 제외한 전력을 상기 수신된 제1 채널 신호의 전력으로 나눈 비에 해당하는 제1 전력비 및 상기 수신된 제2 채널 신호의 전력을 상기 수신된 제1 채널 신호의 전력으로 나눈 비에 해당하는 제2 전력비를 산출하는 단계; 상기 복수 개의 제1 벡터 거리에 상기 제1 전력비를 각각 연산하고, 상기 복수 개의 제2 벡터 거리에 상기 제2 전력비를 각각 연산하여 상기 연산된 값들을 융합하고, 상기 융합된 값들 중 가장 작은 값인 표적 식별 값을 선정하는 단계; 및 상기 데이터베이스에 저장된 상기 표적의 모델 별로부터 상기 표적 식별 값을 선정하는데 이용된 산란 특징 벡터를 포함하는 표적 모델을 분류하는 단계;를 더 포함할 수 있다.Wherein the step of identifying the type of the target comprises the steps of: dividing the power of the received first channel signal by the power of the received second channel signal by the power of the received first channel signal, Calculating a second power ratio corresponding to a ratio of the power ratio and the power of the received second channel signal divided by the power of the received first channel signal; Calculating a first power ratio for each of the plurality of first vector distances; and calculating the second power ratio for each of the plurality of second vector distances to fuse the calculated values, Selecting an identification value; And classifying a target model including a scattering feature vector used to select the target identification value for each model of the target stored in the database.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 방법이 컴퓨터에서 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a computer readable medium for executing a target identification method using a power ratio of a dual polarized channel signal according to an embodiment of the present invention.

본 발명에 따르면 표적의 산란 특성이 반영된 데이터를 이용하여 적은 용량의 데이터로 표적을 정확하게 식별할 수 있다.According to the present invention, it is possible to accurately identify a target with a small amount of data using data reflecting scattering characteristics of a target.

특히, 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하여 표적 식별 성능이 향상되는 이점이 있다.Particularly, there is an advantage that the target identification performance is improved by using the power ratio of the dual polarized channel signal.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned can be clearly understood to those of ordinary skill in the art from the following description.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 장치의 블록도를 나타낸 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 산란 특징 벡터 산출부의 확대 블록도를 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 산란점 추출부의 확대 블록도를 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 제2 산란 특징 벡터 산출부의 확대 블록도를 나타낸 것이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 제2 산란점 추출부의 확대 블록도를 나타낸 것이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따라 산출된 산란 특징 벡터의 예시도를 나타낸 것이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 표적 식별부의 확대 블록도를 나타낸 것이다.
도 8은 표적의 모델 별 산란 특성에 따른 산란 특징 벡터들이 저장된 데이터베이스의 구성을 나타내는 참고도를 나타낸 것이다.
도 9는 편파 채널의 특성에 따라 달라지는 표적 식별 장치의 성능을 나타낸 것이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 방법의 흐름도를 나타낸 것이다.
도 11은 본 발명의 또 다른 일 실시 예에 따른 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 방법의 흐름도를 나타낸 것이다.
도 12는 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 방법의 흐름도를 나타낸 것이다.
도 13는 본 발명의 일 실시 예에 따른 표적 분류 단계의 확대 흐름도가 포함된 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 방법의 흐름도를 나타낸 것이다.FIG. 1 is a block diagram of a target identifying apparatus using a power ratio of a dual polarized channel signal according to an embodiment of the present invention.
2 is an enlarged block diagram of a first scattering feature vector calculating unit according to an embodiment of the present invention.
3 is an enlarged block diagram of a first scattering point extracting unit according to an embodiment of the present invention.
4 is an enlarged block diagram of a second scattering feature vector calculating unit according to an embodiment of the present invention.
5 is an enlarged block diagram of a second scattering point extracting unit according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 illustrates an example of scattered feature vectors calculated according to an embodiment of the present invention.
7 is an enlarged block diagram of a target identification unit according to an embodiment of the present invention.
8 is a reference diagram showing a configuration of a database storing scattering feature vectors according to scattering characteristics of a target model.
FIG. 9 shows performance of a target identifying apparatus that varies depending on the characteristics of a polarization channel.
10 is a flowchart illustrating a method of identifying a target using a power ratio of a dual polarized channel signal according to an embodiment of the present invention.
11 is a flowchart illustrating a method of identifying a target using a power ratio of a dual polarized channel signal according to another embodiment of the present invention.
12 is a flowchart illustrating a method of identifying a target using a power ratio of a dual polarized channel signal according to another embodiment of the present invention.
13 is a flowchart of a method of identifying a target using a power ratio of a dual polarized channel signal including an enlarged flowchart of a target classification step according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The advantages and features of the present invention and the manner of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described in detail below with reference to the accompanying drawings. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the invention to those skilled in the art. Is provided to fully convey the scope of the invention to those skilled in the art, and the invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout the specification.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms (including technical and scientific terms) used herein may be used in a sense commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Also, commonly used predefined terms are not ideally or excessively interpreted unless explicitly defined otherwise.

본 명세서에서 "제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.The terms "first "," second ", and the like in the present specification are for distinguishing one element from another element, and the scope of the right should not be limited by these terms. For example, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component.

본 명세서에서 각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.In the present description, the identification codes (e.g., a, b, c, etc.) in each step are used for convenience of explanation, and the identification codes do not describe the order of each step, Unless you specify a specific order, it can happen differently from the order specified. That is, each step may occur in the same order as described, may be performed substantially concurrently, or may be performed in reverse order.

본 명세서에서, “가진다”, “가질 수 있다”, “포함한다” 또는 “포함할 수 있다”등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.As used herein, the expressions " have, " " comprise, " " comprise, " or " comprise may " refer to the presence of a feature (e.g., a numerical value, a function, And does not exclude the presence of additional features.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 용어를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 이하에서 설명하는 각 단계는 하나 또는 여러 개의 소프트웨어 모듈로도 구비가 되거나 또는 각 기능을 담당하는 하드웨어로도 구현이 가능하며, 소프트웨어와 하드웨어가 복합된 형태로도 가능하다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to limit the scope. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. Each of the steps described below may be implemented by one or a plurality of software modules, or hardware that is responsible for each function, or a combination of software and hardware.

각 용어의 구체적인 의미와 예시는 각 도면의 순서에 따라 이하 설명 한다.Specific meanings and examples of the terms will be described below in accordance with the order of each drawing.

이하에서는 본 발명의 실시 예에 따른 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 장치(10)의 구성을 관련된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, a configuration of a target identifying apparatus 10 using a power ratio of a dual polarized channel signal according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to related drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 장치의 블록도를 나타낸 것이다.FIG. 1 is a block diagram of a target identifying apparatus using a power ratio of a dual polarized channel signal according to an embodiment of the present invention.

이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 장치(10)는 안테나부(100), 제1 산란 특징 벡터 산출부(200), 제2 산란 특징 벡터 산출부(300) 및 표적 식별부(400)를 포함한다. 예를 들어, 이중 편파 채널을 이용하는 표적 식별 장치(10)는 종래 단일 편파 채널을 이용하는 표적 식별 장치의 한계 및 레이더 반사 면적(Radar Cross Section, RCS) 데이터를 기반으로 표적을 식별하던 표적 식별 장치의 문제점을 해결하기 위한 것으로 이중 편파 채널을 이용함과 동시에, 각 편파 채널에서 수신된 신호로부터 표적의 산란 특성이 반영된 산란 특징 벡터들을 산출하고 이를 기반으로 표적을 식별할 수 있다.The target identifying apparatus 10 using the power ratio of the dual polarized channel signal includes an antenna unit 100, a first scattering feature vector calculating unit 200, a second scattering feature vector calculating unit 300, and a target identifying unit 400 . For example, a target identifying device 10 using a dual polarization channel may be a target identifying device that identifies a target based on limits and radar cross section (RCS) data of a target identifying device using a conventional single polarization channel In order to solve the problem, the dual polarization channel is used, and the scattering characteristic vectors reflecting the target scattering characteristics are calculated from the signals received from the respective polarization channels, and the target can be identified based on the scattering characteristic vectors.

예를 들어, 이중 편파 채널을 이용하는 표적 식별 장치(10)는 ku(12~18Ghz) 대역 및 ka(26~40Ghz) 대역보다 더 높은 주파수 대역인 W대역(56~110Ghz)의 주파수 대역을 사용하는 밀리미터파대역 공대지레이다 또는 W대역 초소형 레이더 장치에 사용되어, 표적을 식별할 수 있다. 또한, 본 발명의 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 장치(10)는 이중 편파를 이용하기 위하여 제2 산란 특징 벡터 산출부(300)를 포함하여 구현될 수 있음은 물론, 제2 산란 특징 벡터 산출부(300)를 제외한, 안테나부(100), 제1 산란 특징 벡터 산출부(200) 및 표적 식별부(400)를 포함하고, 단일 편파 채널을 기반으로 표적을 식별할 수 있음은 물론이다.For example, the target identifying apparatus 10 using a dual polarization channel uses the frequency band of the W band (56 to 110 GHz), which is a frequency band higher than the ku (12 to 18 Ghz) band and ka (26 to 40 Ghz) Millimeter waveband airborne radar, or W-band ultra-small radar device to identify the target. In addition, the target identifying apparatus 10 using the power ratio of the dual polarized channel signal of the present invention can be implemented by including the second scattering feature vector calculating unit 300 for using dual polarization, It is needless to say that it is possible to identify the target based on a single polarization channel including the antenna unit 100, the first scattering characteristic vector calculating unit 200 and the target identifying unit 400 except for the vector calculating unit 300 to be.

본 발명의 이중 편파 채널을 이용하는 표적 식별 장치(10)와 달리, 종래의 단일 편파를 이용하는 표적 식별 장치는 단일 편파 채널에서 수신된 신호만을 이용하여 표적 정보를 획득하였기 때문에, 완전한 표적 정보를 얻기가 어려웠다. 하지만 종래의 표적 식별 장치는 지상에서 여러 대의 컴퓨터를 기반으로 동작하는 고성능 식별기 등을 활용하여 단일 채널에서의 불완전한 정보 문제를 완화하였으나, 이러한 방식은 초소형 레이다와 같이 실시간 처리로 인한 MLP(Multilayed Perception)와 같은 신경망 회로 등으로 복잡한 표적 식별 장치를 사용할 수 없는 곳에서는 적용될 수 없는 한계가 있다.Unlike the target identification device 10 using the dual polarization channel of the present invention, since the conventional target identification device using a single polarization can acquire target information using only signals received in a single polarization channel, It was difficult. However, the conventional target identification system mitigates the incomplete information problem in a single channel by using a high performance discriminator based on a plurality of computers on the ground. However, this method is not suitable for MLP (Multilayered Perception) due to real- There is a limit that can not be applied in a place where a complicated target identification device can not be used.

예를 들어, 공대지 미사일에 장착되어 지상 표적을 탐지 및 추적하는 밀리미터파대역 공대지레이다는 지상의 전차 표적과 표적이 아닌 물체를 자동으로 구분하기 위하여 표적 식별 과정을 수행하는데, 표적 식별을 수행하기 위해서는 수신된 신호와 표적 정보가 저장된 데이터베이스의 표적 정보를 비교하여 가장 일치도가 높은 표적 정보를 이용하여 표적을 식별한다. 종래의 공대지레이다는 수신 신호로부터 표적의 RCS 특성이 반영된 1024 또는 2048개의 시간 영역 데이터를 가지는 레인지 프로파일로 구축된 데이터베이스를 이용하여 표적을 식별하였고, 이 경우 방사된 각도의 경우의 수(N)를 고려하면 레인지 프로파일당 1024*N 또는 2048*N 개의 데이터가 생성되므로, 데이터베이스의 용량이 커지는 문제점이 있었다.For example, a millimeter-wave band airborne radar mounted on an air-to-ground missile that detects and tracks ground targets performs a target identification process to automatically distinguish between terrestrial tram targets and non-target objects. The received signal is compared with the target information of the database in which the target information is stored, and the target is identified using the highest matching target information. Conventional air-to-ground radars use a database constructed with a range profile with 1024 or 2048 time-domain data reflecting the target's RCS characteristics from the received signal to identify the target. In this case, the number of radiated angles (N) Considering that 1024 * N or 2048 * N pieces of data are generated per the range profile, the capacity of the database is increased.

종래의 표적 식별 장치와 같이, 표적 식별 성능 향상을 위하여 고각 및 방위각을 촘촘하게 배치하여 용량이 큰 데이터베이스를 이용하면, 표적 식별 성능은 높아질 수 있음은 별론, 데이터가 저장되는 신호 처리 보드의 물리적 한계로 인한 문제점이 있으나, 반대로 고각 및 방위각을 느슨하게 배치하면, 표적 식별의 성능이 떨어지는 문제점이 있었다. 따라서, 신호 처리 보드의 물리적인 한계의 극복 및 표적 식별 성능의 향상 모두 가능한 표적 식별 데이터베이스 및 이를 통한 표적 식별 기술 개발이 필요하다.As in the case of a conventional target identification device, if a database having a large capacity and a high angle and an azimuth angle are closely arranged to improve the target identification performance, the target identification performance may be increased. However, the physical limit of the signal processing board There is a problem in that the performance of the target identification is deteriorated when the elevation angle and the azimuth angle are loosely arranged. Therefore, it is necessary to develop a target identification database capable of both overcoming the physical limitations of the signal processing board and improving the target identification performance, and a target identification technique therefor.

이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 장치(10)가 표적 식별을 위하여 사용하는 미리 마련되어 저장된 데이터베이스에는 수신되는 채널 신호를 표적의 레이더 반사 면적(Radar Cross Section, RCS) 분포로 나타낸 레인지 정보를 포함하는 레인지 프로파일로부터 물체의 산란 메커니즘을 충분히 반영하는 시간 영역 스펙트럼 추정 기법인 RELAX 알고리즘(Relaxation Algorithm) 기법을 기반으로 추출된 산란점을 이용하여 생성된 산란 특징 벡터들이 저장되어 있다. 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 장치(10)가 사용하는 데이터베이스에는 표적 별 모델에 따라 서로 다른 산란 특성이 반영된 산란 특징 벡터들이 저장되어 있는데, 이는 표적의 모델 별 산란 특징에 따른 산란 특징 벡터들을 방사 신호의 방사 각도에 따라 구분하여 저장되도록 마련될 수 있다. 또한, 데이터베이스에는 표적 모델 별 개수에 따라 구분하여 저장되도록 마련될 수 있으며, 각 표적은 서로 다른 채널 신호로 구분하여 저장되도록 마련될 수도 있다. 데이터베이스를 구축하기 위한 방법은 수신 신호로부터 산란 특징 벡터를 산출하기 위하여 사용하는 방법과 동일하다.The previously stored database, which is used for target identification by the target identifying apparatus 10 using the power ratio of the dual polarized channel signal, includes range information indicating a radar cross section (RCS) distribution of the target channel signal in the received channel signal The scattering feature vectors generated using the extracted scattering points are stored based on the RELAX algorithm (Relaxation Algorithm), which is a time-domain spectrum estimation technique that sufficiently reflects the scattering mechanism of the object from the range profile. In the database used by the target identifying apparatus 10 using the power ratio of the dual polarized channel signal, scattering feature vectors reflecting different scattering characteristics are stored according to the target model. This is because scattering feature vectors May be arranged to be divided according to the radiation angle of the radiation signal. In addition, the database may be provided to be separately stored according to the number of target models, and each target may be stored separately by different channel signals. The method for constructing the database is the same as that used for calculating the scattering feature vector from the received signal.

안테나부(100)는 표적을 탐지하기 위한 신호를 방사하고, 방사된 신호가 반사되어 수신되는 수신 신호를 수신한다. 구체적으로 안테나부(100)는 표적을 탐지하기 위한 제1 편파 방향의 신호를 방사할 수 있고, 방사된 신호가 반사되어 제1 편파 방향과 동일한 편파 방향의 신호인 제1 채널 신호 및 제1 편파 방향과 다른 제2 편파 방향의 신호인 제2 채널 신호를 수신할 수 있다.The antenna unit 100 emits a signal for detecting the target, and receives the received signal reflected by the emitted signal. Specifically, the antenna unit 100 can emit a signal in a first polarization direction for detecting a target, and a first channel signal, which is a signal in the polarization direction that is the same as the first polarization direction, And a second channel signal that is a signal in a second polarization direction different from the direction of the second polarization direction.

예를 들어, 안테나부(100)는 모노펄스 기법을 사용하는 표적 식별 장치인 본 발명에서는 도파관 슬롯 배열 안테나 또는 반사판 안테나를 포함할 수 있다. 또한, 본 발명의 또 다른 일 실시 예에 따른 안테나부(100)는 전자파 간섭 영향이 적은 카세그레인 안테나를 사용할 수 있고, 동일한 회전축을 가지고 회전하는 주 반사판, 부 반사판 및 급전혼을 포함할 수 있다. 또한, 본 발명의 또 다른 일 실시 예에 따른 안테나부(100)는 주 반사판만 회전하는 구조를 가질 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. For example, the antenna unit 100 may include a waveguide slot array antenna or a reflector antenna in the present invention, which is a target identification apparatus using a monopulse technique. In addition, the antenna unit 100 according to another embodiment of the present invention may include a main reflector, a sub-reflector, and a feed horn that can use a Cassegrain antenna with less influence of electromagnetic interference and rotate with the same rotation axis. In addition, the antenna unit 100 according to another embodiment of the present invention may have a structure in which only the main reflector is rotated, but the present invention is not limited thereto.

본 발명의 일 실시 예에 따른 안테나부(100)가 방사하는 신호는 펄스 기법이 적용된 신호를 포함할 수 있다. 또한, 단일 펄스를 이용한 모노펄스 기법이 적용된 신호를 포함할 수 있다. 또한 송신 신호는 Ku, ka대역의 신호일 수 있고, W대역 또는 밀리미터파(초고주파 영역)의 신호를 포함할 수 있다.The signal emitted by the antenna unit 100 according to an embodiment of the present invention may include a pulse-applied signal. In addition, it may include a signal to which a monopulse technique using a single pulse is applied. Further, the transmission signal may be a signal of the Ku and ka bands, and may include a signal of W band or millimeter wave (microwave region).

본 발명의 일 실시 예에 따른 안테나부(100)가 방사하는 신호 및 수신하는 신호의 편파 방향은 제한이 있는 것은 아니지만, 서로 다른 두 개의 편파인 제1 채널 신호의 편파 방향과 제2 채널 신호의 편파 방향은 서로 직교할 수 있다. 예를 들어, 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 장치(10)가 사용하는 제1 편파 방향 및 제2 편파 방향 각각은 수평 편파 방향 및 수직 편파 방향을 포함할 수 있다. 본 발명의 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 장치(10)가 표적을 탐지하기 위하여 방사한 신호와 상기 방사 신호가 반사되어 수신된 수신 신호의 편파 방향을 고려하여 설명하면 HH는 수평 편파로 방사하여 수평 편파로 수신된 전파 신호를 나타내고, HV는 수평 편파로 방사하여 수직 편파로 수신된 전파 신호를 나타내며, VV는 수직 편파 신호로 방사하여 수직 편파 신호로 수신된 전파 신호를 나타내고, VH는 수직 편파 신호로 방사하여 수평 편파 신호로 수신된 전파 신호를 나타낸다.The direction of polarization of the signal radiated by the antenna unit 100 and the signal received by the antenna unit 100 according to an exemplary embodiment of the present invention is not limited. However, the polarization direction of the first channel signal, which is two polarizations different from each other, The polarization directions can be orthogonal to each other. For example, each of the first polarization direction and the second polarization direction used by the target identifying apparatus 10 using the power ratio of the dual polarization channel signal may include a horizontal polarization direction and a vertical polarization direction. In the case where the target identifying device 10 using the power ratio of the dual polarized channel signal of the present invention radiates a signal to detect a target and a polarization direction of a received signal reflected by the radiated signal, HV denotes a radio wave signal received as a vertical polarization, VV denotes a radio wave signal received as a vertically polarized signal, and VH denotes a radio wave signal received as a vertical polarization signal. Represents a radio wave signal radiated as a vertically polarized signal and received as a horizontally polarized signal.

본 발명의 일 실시 예에 따른 안테나부(100)는 수신 신호의 편파 방향을 고려하여 제1 채널 신호를 분리하여 검출하기 위하여 편파 분리기를 포함할 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 채널 신호는 수평(Horizontal) 편파 되어 방사된 방사 신호가 반사되어 수신되는 수신 신호 중 수평 편파 되어 수신된 수신 신호로 마련될 수 있다. 즉, 수평 편파 신호로 방사하여 수평 편파 신호로 수신된 신호(HH)를 나타낼 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 제2 채널 신호는 수평 편파 신호로 방사하여 수직 편파 신호로 수신된 신호(HV)를 나타낼 수 있다. 이하에서는 제1 채널 신호는 HH 채널 신호로, 제2 채널 신호는 HV 채널 신호로 설명하나 상술한 예시는 본 발명의 일 실시 예를 설명하기 위한 예시일 뿐 이에 한정되는 것은 아니다.The antenna unit 100 according to an embodiment of the present invention may include a polarization separator for separating and detecting the first channel signal in consideration of the polarization direction of the received signal. For example, the first channel signal according to an embodiment of the present invention may be provided as a horizontally polarized reception signal of the reception signal reflected by the radiation signal radiated horizontally polarized. That is, it may represent a signal HH that is radiated as a horizontal polarization signal and received as a horizontal polarization signal, but is not limited thereto. In addition, the second channel signal may represent a signal (HV) that is radiated as a horizontally polarized signal and received as a vertically polarized signal. Hereinafter, the first channel signal is described as an HH channel signal, and the second channel signal is described as an HV channel signal. However, the above-described example is merely an example for illustrating an embodiment of the present invention, but the present invention is not limited thereto.

제1 산란 특징 벡터 산출부(200)는 안테나부(100)로부터 수신된 제1 채널 신호로부터 표적의 기하학적 특징에 따른 표적 특성이 반영된 적어도 하나의 산란점을 추출하여 제1 산란 특징 벡터를 산출할 수 있다. 예를 들어, 제1 산란 특징 벡터 산출부(200)는 산란점의 크기 및 위치를 이용하여 추출된 산란점 간의 거리를 계산하고, 계산된 산란점 간의 거리 및 추출된 산란점의 크기를 벡터 원소로 포함하는 제1 산란 특징 벡터를 산출할 수 있다. 상술한 구체적인 내용은 도 2 및 3에서 후술하기로 한다The first scattering feature vector calculating unit 200 extracts at least one scattering point reflecting the target characteristic according to the geometrical characteristics of the target from the first channel signal received from the antenna unit 100 to calculate the first scattering feature vector . For example, the first scattering feature vector calculating unit 200 calculates the distance between the scattering points extracted using the size and position of the scattering point, calculates the distance between the scattering points and the size of the scattering point, The first scattering feature vector can be calculated. The above-described concrete contents will be described later in Figs. 2 and 3

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 제2 산란 특징 벡터 산출부(300)는 안테나부(100)로부터 수신된 제2 채널 신호로부터 표적의 기하학적 특징에 따른 표적 특성이 반영된 적어도 하나의 산란점을 추출하여 제2 산란 특징 벡터를 산출할 수 있다. 제2 산란 특징 벡터 산출부(300)가 제2 산란 특징 벡터를 산출하는 방식은 수신 신호 성분 중 서로 다른 편파 성분들을 이용하는 것 외에, 제1 산란 특징 벡터 산출부(200)와 동일하게 마련될 수 있다. 상술한 구체적인 내용은 도 4 및 5에서 후술하기로 한다.In addition, the second scattering characteristic vector calculation unit 300 according to an embodiment of the present invention calculates at least one scattering point reflecting the target characteristic according to the geometrical characteristics of the target from the second channel signal received from the antenna unit 100 To extract the second scattering feature vector. The manner in which the second scattering feature vector calculating unit 300 calculates the second scattering feature vector may be the same as that of the first scattering feature vector calculating unit 200 in addition to using different polarized components among the received signal components have. The above-mentioned concrete contents will be described later in Figs.

표적 식별부(400)는 제1 산란 특징 벡터 산출부(200)에서 산출된 제1 산란 특징 벡터를 상술한 바와 같이 데이터베이스에 미리 저장된 표적의 모델 별 산란 특성에 따른 산란 특징 벡터들과 비교하여 표적의 종류를 식별할 수 있다.The target identifying unit 400 compares the first scattering feature vector calculated by the first scattering feature vector calculating unit 200 with the scattering feature vectors according to the scattering characteristics of each model previously stored in the database, Can be identified.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 표적 식별부(400)는 이중 편파를 이용하여 표적을 식별할 수 있고, 또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 표적 식별부(400)는 표적을 식별하도록 안테나부(100)로부터 수신된 제1 채널 신호와 제2 채널 신호의 전력비를 이용하여 표적을 식별할 수 있다.In addition, the target identification unit 400 according to an embodiment of the present invention can identify the target using dual polarization, and the target identification unit 400 according to an embodiment of the present invention can identify the target The target can be identified by using the power ratio of the first channel signal and the second channel signal received from the antenna unit 100. [

바람직하게는 본 발명의 또 다른 일 실시 예에 따른 표적 식별부(400)는 제1 산란 특징 벡터 산출부(200) 및 제2 산란 특징 벡터 산출부(300) 각각에서 산출된 제1 산란 특징 벡터 및 제2 산란 특징 벡터를 미리 마련되어 데이터베이스에 저장된 표적의 모델 별 산란 특성에 따른 산란 특징 벡터들과 비교하고, 필요한 경우 제곱 합산 처리하고, 제곱 합산 처리된 값에 제1 채널 신호와 제2 채널 신호의 전력비를 이용하여 데이터베이스에 저장된 표적 모델을 분류할 수 있고, 분류된 표적 모델을 기반으로 표적의 종류를 식별할 수 있다.Preferably, the target identifying unit 400 according to another embodiment of the present invention includes a first scattering characteristic vector calculating unit 200 and a second scattering characteristic vector calculating unit 300, And second scattering feature vectors are prepared in advance and are compared with scattering feature vectors according to the scattering characteristics of each target model stored in the database, and if necessary, subjected to the square sum process, and the sum of the first channel signal and the second channel signal The target model stored in the database can be classified using the power ratio of the target model, and the type of the target can be identified based on the classified target model.

상술한 예시에 관한 구체적인 설명은 후술하는 도 7을 참조하여 설명하도록 한다.A detailed description related to the above-described example will be described with reference to Fig. 7 to be described later.

도 2는 도 1의 실시 예에서 설명한 제1 산란 특징 벡터 산출부의 확대 블록도를 나타낸 것이다.2 is an enlarged block diagram of the first scattering feature vector calculating unit described in the embodiment of FIG.

본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 산란 특징 벡터 산출부(200)는 제1 레인지 프로파일 생성부(210) 및 제1 산란점 추출부(240)를 포함할 수 있다.The first scattering feature vector calculating unit 200 according to an embodiment of the present invention may include a first range profile generating unit 210 and a first scattering point extracting unit 240.

제1 레인지 프로파일 생성부(210)는 표적으로부터 수신되는 제1 채널 신호를 표적의 레이더 반사 면적 분포로 나타낸 제1 레인지 정보를 포함하는 제1 레인지 프로파일을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제1 레인지 프로파일 생성부(210)는 표적을 탐지하기 위한 신호가 방사된 각도 및 방사 신호 및 수신 신호의 편파 방향에 따른 서로 다른 반사 특성을 가지는 레인지 프로파일을 생성할 수 있다. 구체적으로 제1 레인지 프로파일 생성부(210)는 안테나부와 표적이 떨어진 거리만큼 표적에 방사된 신호로부터 제1 채널 신호가 수신되기까지 걸리는 시간에 따라 수신된 제1 채널 신호를 표적의 레이더 반사 면적 분포로 나타내는 제1 레인지 정보를 포함하는 제1 레인지 프로파일을 생성할 수 있다.The first range profile generator 210 may generate a first range profile including first range information indicating a first channel signal received from the target as a radar reflection area distribution of the target. For example, the first range profile generator 210 may generate a range profile having different reflection characteristics depending on the angle at which the signal for detecting the target is radiated and the polarization direction of the radiated signal and the received signal. Specifically, the first range profile generating unit 210 generates a first range profile by multiplying the received first channel signal by the time it takes for the first channel signal to be received from the signal radiated to the target by a distance that is distance between the antenna unit and the target, And generate a first range profile including first range information indicating a distribution.

본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 레인지 프로파일은 고해상도 레인지 프로파일(High Resolution Range Profile, HRRP)일 수 있다. HRRP는 레이더에서 수신된 신호가 단일 물체에 의한 것인지 다중 물체에 의한 것인지를 판단하기 위해, 안테나부에 입력되는 초고주파 신호를 일정 시간마다 소정의 사이즈로 생성되는 레인지 프로파일을 나타낸다.The first range profile according to an embodiment of the present invention may be a High Resolution Range Profile (HRRP). HRRP represents a range profile generated by a predetermined size of a very high frequency signal input to the antenna unit at a predetermined time to determine whether a signal received by the radar is due to a single object or a multi-object.

제1 산란점 추출부(220)는 제1 레인지 정보가 포함된 제1 레인지 프로파일에 퓨리에 변환을 이용하여 제1 레인지 프로파일을 이산 신호로 변경하고, 변경된 이산 신호에서 비용함수 및 포인트 스프레드 함수를 이용하여 적어도 하나의 산란점을 추출할 수 있다.The first scattering point extracting unit 220 converts the first range profile into a discrete signal using the Fourier transform on the first range profile including the first range information and uses the cost function and the point spread function in the changed discrete signal So that at least one scattering point can be extracted.

예를 들어, 상술한 퓨리에 변환 알고리즘은 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)을 포함할 수 있고, 특히, 근사 공식에 기반한 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform) 알고리즘을 포함할 수 있다.For example, the Fourier transform algorithm described above may include a Discrete Fourier Transform, and in particular may include a Fast Fourier Transform algorithm based on an approximation formula.

산란점 추출부(210)는 후술하는 바와 같이 크기 및 위치 정보를 포함하는 산란점을 적어도 하나 추출할 수 있다.The scattering point extracting unit 210 can extract at least one scattering point including size and position information as described later.

본 발명의 일 실시 예에 따른 산란점은 표적에서 산란파의 크기가 큰 점을 나타내며, 상대적으로 큰 에너지를 포함하여 잡음에 강한 성질을 나타낸다.The scattering point according to an embodiment of the present invention indicates a point where the size of the scattered wave is large in the target and includes a relatively large energy to exhibit a strong noise characteristic.

예를 들어, 제1 산란점 추출부(220)는 편파 방향 및 전파가 방사된 각도에 따라 서로 다르게 생성된 제1 레인지 프로파일을 이용하여 산란점을 추출하므로, 편파 방향 및 전파가 방사된 각도에 따라 서로 다른 산란점을 추출할 수 있다.For example, the first scattering point extracting unit 220 extracts scattering points using the first range profile that is generated differently according to the polarization direction and the angle at which the radio waves are radiated, so that the polarization direction and the angle at which the radio waves are radiated Thus, different scattering points can be extracted.

예를 들어, 제1 산란점 추출부(220)는 후술하는 바와 같이, 산란점을 반복하여 추출할 수 있는데, 추출된 산란점을 제1 레인지 정보를 포함하는 제1 레인지 프로파일에서 제거하고, 제거된 제1 레인지 프로파일의 잔여 전력에 기초하여 산란점을 반복하여 추출할 수 있다. 상술한 잔여 전력은 산란점이 추출되기 전 제1 레인지 프로파일의 전력 중 추출된 산란점이 제거된 제1 레인지 프로파일의 전력을 나타낸다. 제1 산란점 추출부(220)는 전술한 시간 영역 스펙트럼 추정 기법인 RELAX 알고리즘을 이용하여 산란점을 추출할 수 있는데, 산란점을 제1 레인지 프로파일에서 제거 할 때마다 산란점이 제거된 제1 레인지 프로파일의 잔여 전력(Residual Power)을 계산하고, 계산된 잔여 전력이 상승할 때까지 산란점 추출 과정을 반복하여 수행할 수 있다. 구체적으로 RELAX 알고리즘을 이용하여 산란점을 추출하는 방법은 위치 및 크기 정보를 포함하는 산란점들 중 크기가 큰 산란점들부터 순차로 추출하는 방법을 나타낸다. 또한, 제1 레인지 프로파일에서 산란점들 각각이 제거될 때마다 산란점들이 제거된 제1 레인지 프로파일의 잔여 전력을 계산하여 계산된 잔여 전력의 변화량에 따라 제1 레인지 프로파일에서 산란점을 추출할 수 있다.For example, the first scattering point extracting unit 220 may extract the scattering point repeatedly, as described later. The extracted scattering point is removed from the first range profile including the first range information, The scattering point can be repeatedly extracted based on the remaining power of the first range profile. The above-described residual power represents the power of the first range profile in which the extracted scattering point of the power of the first range profile is removed before the scattering point is extracted. The first scattering point extractor 220 may extract a scattering point using the RELAX algorithm, which is the time-domain spectrum estimation technique described above. When the scattering point is removed from the first range profile, The residual power of the profile may be calculated and the scatter point extraction process may be repeated until the calculated residual power rises. Specifically, a method of extracting scattering points using the RELAX algorithm is a method of sequentially extracting scattering points having a large size among scattering points including position and size information. In addition, when each of the scattering points is removed in the first range profile, the scattering point can be extracted from the first range profile according to the variation of the calculated residual power by calculating the residual power of the first range profile from which scattering points have been removed have.

예를 들어, 제1 산란점 추출부(220)는 산란점의 위치 또는 크기에 대한 정보를 포함하는 산란점의 위치 정보를 결정할 수 있고, 잔여 전력을 고려하여 산란점을 추출할 수 있다. 산란점의 위치 정보는 산란점의 위치와 크기에 대한 정보로서 산란 계수로 표현될 수 있다. 산란점이 추출 되지 않은 Original HRRP(High Resolution Range Profile)에서 데이터의 크기 분포는 산란점이 추출됨에 따라 변할 수 있다. 제1 산란점 추출부(220)가 산란점을 추출할 수 있고, 추출된 산란점을 원 신호에서 제거하기 때문에 추출되는 산란점의 수가 커짐에 따라 제1 레인지 프로파일 내부의 전체 데이터의 크기는 작아지는 흐름을 보이나, 실제로 존재하는 산란점이 아닌 노이즈 성분을 추출하게 되는 경우에는 오히려 전체 레인지 프로파일 내부의 데이터의 크기가 커질 수 있다.For example, the first scattering point extracting unit 220 can determine the position information of the scattering point including information on the position or the size of the scattering point, and extract the scattering point in consideration of the residual power. The position information of the scattering point may be expressed as a scattering coefficient as information on the position and size of the scattering point. In the Original HRRP (High Resolution Range Profile) where the scattering points are not extracted, the size distribution of the data may change as scattering points are extracted. Since the first scattering point extracting unit 220 can extract the scattering point and the extracted scattering point is removed from the original signal, the larger the number of scattering points extracted, the smaller the size of the entire data in the first range profile If the noise component is extracted rather than the actual scattering point, the data in the entire range profile may be larger.

이하 도 3을 참조하여 설명한다.This will be described below with reference to FIG.

도 3은 도 2의 실시 예에서 설명한 제1 산란점 추출부의 확대 블록도를 나타낸 것이다.FIG. 3 is an enlarged block diagram of the first scattering point extracting unit described in the embodiment of FIG. 2. FIG.

본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 산란점 추출부(220)는 제1 위치 정보 결정부(221) 및 제1 잔여 전력 계산부(222)를 포함할 수 있다.The first scattering point extracting unit 220 according to an embodiment of the present invention may include a first position information determiner 221 and a first residual power calculator 222.

제1 위치 정보 결정부(221)는 제1 레인지 정보를 포함하는 제1 레인지 프로파일에서 산란점의 크기 정보가 포함된 산란점의 위치 정보를 결정할 수 있다. 구체적으로, 제1 레인지 정보가 포함된 제1 레인지 프로파일을 퓨리에 변환을 이용하여 이산 신호로 변경하고, 비용함수 및 포인트 스프레드 함수를 이용하여 변경된 이산 신호에서 산란점의 크기 정보를 포함하는 산란점의 위치 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어, 위치 정보는 산란점의 위치와 크기를 나타내는 계수로서 (a, f)로 표기될 수 있고, a: 크기(Amplitude) 및 f: 위치 정보를 포함할 수 있으며, 제1 레인지 프로파일에서 제1 레인지 정보는 위치 정보(산란 계수)를 표기하기 위한 정보를 포함할 수 있다.The first position information determination unit 221 may determine the position information of the scattering point including the size information of the scattering point in the first range profile including the first range information. Specifically, the first range profile including the first range information is changed to a discrete signal using Fourier transform, and the scattered point including the size information of the scattered point in the changed discrete signal using the cost function and the point spread function Location information can be determined. For example, the position information may be expressed as (a, f) as a coefficient indicating the position and size of the scattering point, and may include a: amplitude (Amplitude) and f: position information, and the first range profile The first range information may include information for indicating position information (scattering coefficient).

본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 산란점 추출부(220) 추출되는 산란 과정을 수학식 1 내지 4를 참조하여 설명한다.The scattering process extracted by the first scattering point extracting unit 220 according to an embodiment of the present invention will be described with reference to Equations (1) to (4).

여기에서, y는 행렬로 표기되는 이산 신호로 변경된 레인지 프로파일의 원 데이터를 나타낸다. i는 1에서 k까지 값을 가지는 정수이고, a_i는 i번째 데이터의 크기(Amplitude), f_i는 이산 신호로 변경된 레인지 프로파일에서 i번째 데이터의 위치를 나타낸다. w(f_i)는 i번째 데이터의 위치를 입력으로 하는 웨이팅 함수를 나타낸다. 웨이팅 함수는 하기의 수학식 2로 표기될 수 있다.Here, y represents the original data of the range profile changed to a discrete signal denoted by a matrix. i is an integer having a value from 1 to k, a _i is the amplitude of the i-th data, and f _i is the position of the ith data in the range profile changed to a discrete signal. and w (f _i ) represents a weighting function having an input of the position of the i-th data. The weighting function can be expressed by the following equation (2).

여기에서, w(f_i)는 i번째 데이터의 위치를 입력으로 하는 웨이팅 함수이고, 행렬로 표기될 수 있다. f_k는 이산 신호로 변경된 레인지 프로파일에서 k번째 데이터의 위치를 나타내고, T는 행렬의 전치를 나타낸다. 수학식 2의 위치 정보를 입력으로 하는 웨이팅 함수와 데이터의 크기로 표현되는 원 데이터에서 위치 정보(a, f)는 하기 비용함수를 최소화하는 값으로 설정되어야 한다.Here, w (f _i ) is a weighting function having an input of the position of the i-th data, and can be represented by a matrix. f _k denotes the position of the k-th data in the range profile is changed to a discrete signal, T represents the transpose of the matrix. The position information (a, f) in the original data represented by the weighting function and the size of the data input with the position information of Equation (2) should be set to a value minimizing the following cost function.

C₃는 데이터의 크기 (a₁) 및 위치 정보(f₁)를 입력으로 하는 비용함수를 나타낸다. y는 원 신호이고, w(f_k) 는 K번째 데이터의 위치 정보 f_k를 입력으로 하는 웨이팅 함수이고, a_k는 K번째 데이터의 크기를 나타낸다.C ₃ represents a cost function that inputs the size (a ₁ ) of data and the position information (f ₁ ). w (f _k ) is a weighting function that receives the position information f _k of the K-th data as an input, and a _k represents the size of the K-th data.

원 신호에서 한 개의 포인트 스프레드 함수를 제거한 yk는 수학식 4와 같이 표기되는데, yk는 원 신호에서 한 개의 포인트 스프레드 함수를 제거한 신호, y는 원 신호,

는 포인트 스프레드 함수, a_i는 i번째 데이터의 크기, w(f_i)는 i번째 데이터의 위치 정보를 입력으로 하는 웨이팅 함수를 나타낸다.Yk obtained by removing one point spread function from the original signal is represented by Equation (4), where yk is a signal obtained by removing one point spread function from the original signal, y is an original signal,

Denotes a point spread function, a _i denotes a size of the i-th data, and w (f _i ) denotes a weighting function that inputs position information of the i-th data.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 f_k는 제로 패딩(zero padding) 후의 y_k를 FFT한 신호에서 최대 극값(크기, Amplitude)을 가지는 극점의 위치로 정할 수 있다.Further, f _k according to an embodiment of the present invention may be determined by the position of the pole has a maximum extreme value (size, Amplitude) from the signal y _k the FFT after zero padding (zero padding).

먼저, 추출할 산란점의 수(위치 정보 쌍의 수)를 1개로 설정하면, K=1이고, y로부터

과

을 얻는다. 두 번째 추출 과정으로, 추출할 산란점의 수(위치 정보 쌍의 수)를 2로 가정하면 K=2이고,

과

을 수학식 4에 대입하여 f^2와

를 계산한다. 계산된

와

를 다시 수학식 4에 대입하여

과

을 재계산 하여 추출할 두개의 산란점의 위치 정보를 재 결정할 수 있다. 세 번째 추출할 산란점의 수를 3으로 설정하면, 두 번째 과정에서 얻은 위치 정보의 값을 수학식 4에 대입하여 y₃을 얻을 수 있고, 이로부터

및

을 계산하고, 상술한 과정을 반복하여

,

및

,

를 재 결정하여 추출할 산란점의 위치 정보를 계산할 수 있다.First, if the number of scattering points to be extracted (the number of position information pairs) is set to one, K = 1 and y

and

. In the second extraction process, assuming that the number of scattering points to extract (the number of position information pairs) is 2, K = 2,

and

Into the equation (4) to obtain f ^ 2 and

. Calculated

Wow

Into Equation 4 again

and

The position information of the two scattering points to be extracted can be recalculated. If the number of scattering points to be extracted third is set to 3, the value of the position information obtained in the second step can be substituted into Equation 4 to obtain y ₃ ,

And

Is calculated, and the above-described process is repeated

,

And

,

The position information of the scattering point to be extracted can be calculated.

전술한 바와 같이 제1 위치 정보 결정부(221)가 원 신호에서 한 개의 포인트 스프레드 함수를 제거한 신호를 기반으로 이전 결정된 위치 정보를 재 결정하면서, 위치 정보를 구하는 과정은 수학식 3의 비용함수를 최적화하여 위치 정보를 구하는 과정에 대응될 수 있다. 제1 산란점 추출부(220)는 상술한 과정을 반복하여 산란점을 추출할 수 있으며, 상술한 과정은 추출된 산란점이 원 신호인 제1 레인지 프로파일에서 제거 될 때마다, 산란점이 제거된 제1 레인지 프로파일의 계산된 잔여 전력을 더 고려하여 산란점을 추출할 수 있다.As described above, the process of determining the position information while re-determining the previously determined position information based on the signal obtained by removing the single point spread function from the original signal by the first position information determiner 221, It can be coped with the process of obtaining the position information by optimization. The first scattering point extracting unit 220 may extract the scattering point by repeating the above-described process. The above-described procedure is repeated every time the extracted scattering point is removed from the first range profile, which is the original signal, The scattered points can be extracted by further considering the calculated residual power of the 1-range profile.

제1 잔여 전력 계산부(222)는 추출된 산란점을 제1 레인지 프로파일에서 제거하여 산란점이 제거된 제1 레인지 프로파일의 잔여 전력(Residual Power)을 계산할 수 있다. 예를 들어, 산란점이 제거된 제1 레인지 프로파일이 변경된 이산 신호를 y_k=[y_k1, y_k2, y_k3 … y_kN]으로 정하면 잔여 전력을 계산하는 방법은 하기 수학식 5와 같다.The first residual power calculation unit 222 may calculate the residual power of the first range profile from which the scattering point is removed by removing the extracted scattering point from the first range profile. For example, if the first range profile in which the scattering point is removed is changed to a discrete signal y _k = [y _k1 , y _k2 , y _k3 ... y _kN ], the method of calculating the remaining power is expressed by Equation (5).

여기에서 N은 산란점이 제거된 제1 레인지 프로파일이 변경된 이산 신호에서 신호의 길이이고, y_nk는 k번째 산란점이 제거된 제1 레인지 프로파일이 변경된 이산 신호의 신호에서 n번째 원소를 나타낸다. 잔여 전력을 계산하는 공식은 RMS(Root Mean Square) 전력을 계산하는 과정에 대응될 수 있다.Where N is the length of the signal in the discrete signal in which the first range profile is removed from which the scattering point has been removed and y _nk is the nth element in the signal of the discrete signal in which the first range profile with the kth scattering point removed is changed. The formula for calculating the residual power may correspond to the process of calculating RMS (Root Mean Square) power.

제1 산란점 추출부(220)가 제1 레인지 프로파일에서 산란점을 추출하고, 추출된 산란점을 이전 산란점이 추출된 제1 레인지 프로파일에서 제거하며, 산란점이 제거된 제1 레인지 프로파일의 잔여 전력을 계산하는 과정은 전술한 바와 같다. 제1 산란점 추출부(220)가 산란점 추출 과정을 반복할 때마다 제1 레인지 프로파일의 잔여 전력은 감소하는 경향을 보이나, 산란점의 수가 소정의 임계치 이상인 경우, 제1 레인지 프로파일의 전력이 다시 증가할 수 있다. 이는 상술한 수학식 5에서 산란점이 제거된 제1 레인지 프로파일 내의 신호 성분의 절대값의 제곱 연산과 복소 신호의 특성에 따른 것으로서, 제1 산란점 추출부(220)가 실제로 존재하는 산란점의 수보다 많은 수의 산란점을 제거하는 경우, 실질적으로 노이즈 성분을 더하는 것과 같아 지기 때문에 제1 잔여 전력 계산부(222)에서 계산된 잔여 전력이 증가하는 결과를 나타낼 수 있다. 따라서, 제1 잔여 전력 계산부(222)에서 계산된 잔여 전력이 증가하는 결과가 나타나는 경우 제1 산란점 추출부(220)는 제1 레인지 프로파일에서 산란점을 추출하는 과정을 중지할 수 있다. 하지만 종래의 산란점 추출 기법은 이러한 산란점의 수를 제한하지 않았기 때문에, 하나의 레인지 프로파일 내에서 모든 샘플을 저장해야 하는 문제점이 있었고, 따라서 표적을 식별하기 위한 신호 처리 보드의 물리적인 한계를 초래하는 단점이 있었다.The first scattering point extracting unit 220 extracts the scattering point from the first range profile, removes the extracted scattering point from the first range profile from which the scattering point has been extracted, Is as described above. The residual power of the first range profile tends to decrease every time the first scattering point extracting unit 220 repeats the scattering point extracting process. However, when the number of scattering points is equal to or greater than the predetermined threshold value, the power of the first range profile Can be increased again. This is in accordance with the square calculation of the absolute value of the signal component in the first range profile from which the scattering point is removed and the characteristic of the complex signal in the above Equation 5. The first scattering point extracting unit 220 may calculate the number When a larger number of scattering points are removed, the residual power calculated by the first residual power calculating section 222 increases because it is substantially equal to adding noise components. Accordingly, when the residual power calculated by the first residual power calculator 222 increases, the first scattering point extracting unit 220 can stop the process of extracting the scattering point from the first range profile. However, since the conventional scattering point extraction technique has not limited the number of scattering points, there has been a problem that all the samples should be stored in one range profile, thus causing a physical limitation of the signal processing board for identifying the target .

본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 산란점 추출부(220)는 상술한 방법에 의해 반복하여 추출된 산란점들의 크기가 가장 큰 순서부터 차례로 제1 레인지 프로파일에서 제거할 수 있고, 산란점들 각각이 제거될 때마다 산란점들이 제거된 제1 레인지 프로파일의 잔여 전력을 계산하여 계산된 잔여 전력의 변화량에 따라 산란점들을 추출하여 추출된 산란점들의 크기 및 추출된 산란점들의 크기가 가장 큰 산란점을 기준으로 크기가 가장 큰 산란점과 추출된 산란점 간의 상대적 거리를 이용하여 제1 산란 특징 벡터를 산출할 수 있다.The first scattering point extracting unit 220 according to an embodiment of the present invention can remove the scattering points repeatedly extracted from the first range profile in order from the largest order of the scattering points extracted repeatedly by the method described above, Calculating a residual power of the first range profile from which scattering points have been removed each time each of the scattering points is removed, extracting scattering points according to the calculated amount of residual power, calculating the size of the extracted scattering points and the size of the extracted scattering points The first scattering feature vector can be calculated using the relative distance between the largest scattering point and the extracted scattering point based on the scattering point.

도 4는 도 1의 실시 예에서 설명한 제2 산란 특징 벡터 산출부의 확대 블록도를 나타낸 것이다.4 is an enlarged block diagram of the second scattering feature vector calculating unit described in the embodiment of FIG.

본 발명의 일 실시 예에 따른 제2 산란 특징 벡터 산출부(300)는 제2 레인지 프로파일 생성부(310) 및 제2 산란점 추출부(320)를 포함할 수 있다. The second scattering feature vector calculating unit 300 according to an embodiment of the present invention may include a second range profile generating unit 310 and a second scattering point extracting unit 320.

제2 레인지 프로파일 생성부(310)는 표적으로부터 수신되는 제2 채널 신호를 표적의 레이더 반사 면적 분포로 나타낸 제2 레인지 정보를 포함하는 제2 레인지 프로파일을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제2 레인지 프로파일 생성부(310)가 제2 레인지 프로파일을 생성하는 과정은 제2 레인지 프로파일 생성부(310)가 제2 레인지 프로파일을 생성하기 위하여 이용하는 수신된 제2 채널 신호의 편파 방향을 제외하고, 도 2에서 설명한 제1 레인지 프로파일 생성부가 제1 레인지 프로파일을 생성하는 과정과 동일하게 마련될 수 있다.The second range profile generator 310 may generate the second range profile including the second range information indicating the second channel signal received from the target as the radar reflection area distribution of the target. For example, the process of generating the second range profile by the second range profile generating unit 310 may be performed by the second range profile generating unit 310 using the polarity of the received second channel signal used for generating the second range profile The first range profile generation unit described in FIG. 2 may be provided in the same manner as the first range profile generation process.

제2 산란점 추출부(320)는 제2 레인지 정보가 포함된 제2 레인지 프로파일에 퓨리에 변환을 이용하여 제2 레인지 프로파일을 이산 신호로 변경하고, 변경된 이산 신호 에서 비용함수 및 포인트 스프레드 함수를 이용하여 적어도 하나의 산란점을 추출할 수 있다. 예를 들어, 상술한 퓨리에 변환 알고리즘은 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)을 포함할 수 있고, 특히, 근사 공식에 기반한 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform) 알고리즘을 포함할 수 있다.The second scattering point extracting unit 320 changes the second range profile to a discrete signal using the Fourier transform on the second range profile including the second range information, and uses the cost function and the point spread function in the changed discrete signal So that at least one scattering point can be extracted. For example, the Fourier transform algorithm described above may include a Discrete Fourier Transform, and in particular may include a Fast Fourier Transform algorithm based on an approximation formula.

예를 들어, 제2 산란점 추출부(320)는 편파 방향 및 전파가 방사된 각도에 따라 서로 다르게 생성된 제2 레인지 프로파일을 이용하여 산란점을 추출하므로, 편파 방향 및 전파가 방사된 각도에 따라 서로 다른 산란점을 추출할 수 있다.For example, the second scattering point extractor 320 extracts scattering points using a second range profile that is generated differently depending on the polarization direction and the angle at which the radio waves are radiated, so that the polarization direction and the angle at which the radio waves are radiated Thus, different scattering points can be extracted.

예를 들어, 제2 산란점 추출부(320)는 산란점을 반복하여 추출할 수 있는데, 추출된 산란점을 제2 레인지 정보를 포함하는 제2 레인지 프로파일에서 제거하고, 제거된 제2 레인지 프로파일의 잔여 전력에 기초하여 산란점을 반복하여 추출할 수 있다. 상술한 잔여 전력은 산란점이 추출되기 전 제2 레인지 프로파일의 전력 중 추출된 산란점이 제거된 제2 레인지 프로파일의 전력을 나타낸다. 제2 산란점 추출부(320)는 전술한 시간 영역 스펙트럼 추정 기법인 RELAX 알고리즘을 이용하여 산란점을 추출할 수 있는데, 산란점을 제2 레인지 프로파일에서 제거 할 때마다 산란점이 제거된 제2 레인지 프로파일의 잔여 전력(Residual Power)을 계산하고, 계산된 잔여 전력이 상승할 때까지 산란점 추출 과정을 반복하여 수행할 수 있다. 제2 레인지 프로파일에서 산란점들 각각이 제거될 때마다 산란점들이 제거된 제1 레인지 프로파일의 잔여 전력을 계산하여 계산된 잔여 전력의 변화량에 따라 제2 레인지 프로파일에서 산란점을 추출할 수 있다.For example, the second scattering point extracting unit 320 may repeatedly extract the scattering point. The extracted scattering point is removed from the second range profile including the second range information, and the removed second range profile The scattering point can be repeatedly extracted based on the residual power of the scattering point. The above-described residual power represents the power of the second range profile in which the extracted scattering point of the power of the second range profile is removed before the scattering point is extracted. The second scattering point extractor 320 may extract the scattering point using the RELAX algorithm, which is the time-domain spectrum estimation technique described above. When the scattering point is removed from the second range profile, the second scattering- The residual power of the profile may be calculated and the scatter point extraction process may be repeated until the calculated residual power rises. The scattering point can be extracted from the second range profile according to the variation of the calculated residual power by calculating the residual power of the first range profile from which the scattering points are removed each time the scattering points are removed from the second range profile.

예를 들어, 제2 산란점 추출부(320)는 산란점의 위치 또는 크기에 대한 정보를 포함하는 산란점의 위치 정보를 결정할 수 있고, 잔여 전력을 고려하여 산란점을 추출할 수 있다. 산란점의 위치 정보는 산란점의 위치와 크기에 대한 정보로서 산란 계수로 표현될 수 있다. 산란점이 추출 되지 않은 Original HRRP(High Resolution Range Profile)에서 데이터의 크기 분포는 산란점이 추출됨에 따라 변할 수 있다.For example, the second scattering point extracting unit 320 can determine the position information of the scattering point including information on the position or the size of the scattering point, and extract the scattering point in consideration of the residual power. The position information of the scattering point may be expressed as a scattering coefficient as information on the position and size of the scattering point. In the Original HRRP (High Resolution Range Profile) where the scattering points are not extracted, the size distribution of the data may change as scattering points are extracted.

이하 도 5를 참조하여 설명한다.This will be described below with reference to Fig.

도 5는 도 4의 실시 예에서 설명한 제2 산란점 추출부의 확대 블록도를 나타낸 것이다.5 is an enlarged block diagram of the second scattering point extracting unit described in the embodiment of FIG.

본 발명의 일 실시 예에 따른 제2 산란점 추출부(320)는 제2 위치 정보 결정부(321) 및 제2 잔여 전력 계산부(322)를 포함할 수 있다. The second scattering point extracting unit 320 according to an embodiment of the present invention may include a second position information determiner 321 and a second residual power calculator 322.

예를 들어, 제2 산란점 추출부(320)는 생성된 제2 레인지 프로파일에서 적어도 하나의 산란점을 추출할 수 있다. 본 발명의 제2 산란점 추출부(320)가 산란점들을 추출하기 위한 과정은 제1 산란점 추출부에서 수학식 1 내지 4를 통하여 수행되는 과정과 동일하게 마련될 수 있다.For example, the second scattering point extracting unit 320 may extract at least one scattering point from the generated second range profile. The process of extracting scattering points by the second scattering point extracting unit 320 of the present invention may be performed in the same manner as that performed by Equations 1 to 4 in the first scattering point extracting unit.

제2 위치 정보 결정부(321)는 제2 레인지 정보를 포함하는 제2 레인지 프로파일에서 산란점의 크기 정보가 포함된 산란점의 위치 정보를 결정할 수 있다. 구체적으로, 제2 레인지 정보가 포함된 제2 레인지 프로파일을 퓨리에 변환을 이용하여 이산 신호로 변경하고, 비용함수 및 포인트 스프레드 함수를 이용하여 변경된 이산 신호에서 산란점의 위치 또는 크기에 대한 정보를 포함하는 산란점의 위치 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제2 위치 정보 결정부(321)가 위치 정보를 결정하는 과정은 수신된 제2 채널 신호의 편파 방향을 제외하고, 도 3에서 설명한 제1 위치 정보 결정부에서 수행되는 과정과 동일하게 마련될 수 있다.The second position information determination unit 321 may determine the position information of the scattering point including the size information of the scattering point in the second range profile including the second range information. Specifically, the second range profile including the second range information is converted into a discrete signal using Fourier transform, and information on the position or size of the scattering point is included in the changed discrete signal using the cost function and the point spread function The position information of the scattering point can be determined. For example, the process of determining the position information by the second position information determination unit 321 is the same as the process performed by the first position information determination unit described in FIG. 3 except for the polarization direction of the received second channel signal .

제2 잔여 전력 계산부(322)는 결정된 위치 정보를 이용하여 추출된 산란점을 레인지 프로파일에서 제거하여 산란점이 제거된 제2 레인지 프로파일의 잔여 전력(Residual Power)을 계산할 수 있다. 예를 들어, 제2 잔여 전력 계산부(322)가 잔여 전력을 계산하는 과정은 도 3에서 상술한 바와 같이 제1 잔여 전력 계산부가 수학식 5를 이용하여 수행하는 과정과 동일하게 마련될 수 있다. 예를 들어, 제2 산란점 추출부(320)는 계산된 제2 레인지 프로파일의 잔여 전력에 기초하여 산란점을 반복하여 추출할 수 있고, 여기에서 제2 산란점 추출부(320)가 산란점을 반복하여 추출하는 것은 반복하여 추출된 산란점들을 순차로 제2 레인지 프로파일에서 제거하고, 산란점들 각각이 제거될 때마다 산란점들이 제거된 제2 레인지 프로파일의 잔여 전력을 계산하여 계산된 잔여 전력의 변화량에 따라 산란점을 추출하는 것을 포함할 수 있다. 구체적으로 제2 잔여 전력 계산부(322)에서 계산된 잔여 전력이 증가하는 결과가 나타나는 경우 제2 산란점 추출부(320)는 제2 레인지 프로파일에서 산란점을 추출하는 과정을 중지할 수 있다.The second residual power calculation unit 322 can calculate the residual power of the second range profile from which the scattering point is removed by removing the scattering point extracted using the determined position information from the range profile. For example, the process of calculating the remaining power by the second residual power calculation unit 322 may be performed in the same manner as the process of performing the first residual power calculation using Equation 5 as described above with reference to FIG. 3 . For example, the second scattering point extracting unit 320 can repeatedly extract the scattering point based on the calculated remaining power of the second range profile, wherein the second scattering point extracting unit 320 extracts the scattering point Repeatedly extracts the extracted scattering points sequentially from the second range profile and calculates the residual power of the second range profile from which the scattering points have been removed each time the scattering points are removed, And extracting scattering points according to the amount of change in power. Specifically, when the residual power calculated by the second residual power calculator 322 increases, the second scattering point extracting unit 320 may stop the process of extracting the scattering point from the second range profile.

본 발명의 일 실시 예에 따른 제2 산란점 추출부(320)는 상술한 방법에 의해 반복하여 추출된 산란점들의 크기가 가장 큰 순서부터 차례로 제2 레인지 프로파일에서 제거할 수 있고, 산란점들 각각이 제거될 때마다 산란점들이 제거된 제2 레인지 프로파일의 잔여 전력을 계산하여 계산된 잔여 전력의 변화량에 따라 산란점들을 추출하여 추출된 산란점들의 크기 및 추출된 산란점들의 크기가 가장 큰 산란점을 기준으로 크기가 가장 큰 산란점과 추출된 산란점 간의 상대적 거리를 이용하여 제2 산란 특징 벡터를 산출할 수 있다.The second scattering point extracting unit 320 according to an embodiment of the present invention can remove the scattering points repeatedly extracted from the second range profile in order from the largest order of the scattering points extracted repeatedly by the method described above, Calculating a residual power of the second range profile from which the scattering points are removed each time the respective scattering points are removed, extracting scattering points according to the calculated variation of the residual power, determining the size of the extracted scattering points and the size of the extracted scattering points The second scattering feature vector can be calculated using the relative distance between the largest scattering point and the extracted scattering point based on the scattering point.

이하 도 6을 참조하여 설명한다.This will be described below with reference to FIG.

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따라 산출된 산란 특징 벡터의 예시도를 나타낸 것이다.FIG. 6 illustrates an example of scattered feature vectors calculated according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면, 제1 산란 특징 벡터 산출부는 표적으로부터 수신되는 제1 채널 신호를 표적의 레이더 반사 면적 분포로 나타낸 제1 레인지 정보를 포함하는 제1 레인지 프로파일을 생성할 수 있고, 생성된 제1 레인지 프로파일에서 추출된 산란점들 중 크기를 비교하여 산란점의 크기가 가장 큰 산란점의 크기에 해당하는 값을 제1 산란 특징 벡터의 제1 원소로 나타내어 제1 원소부터 순차적으로 제1 산란 특징 벡터의 원소를 나열하고, 추출된 산란점들 중 크기가 가장 작은 산란점의 크기에 해당하는 값의 다음 원소에는 추출된 산란점들 중 크기가 가장 큰 산란점과 나머지 산란점들과의 상대적인 거리 각각에 해당하는 원소를 나열하여 제1 산란 특징 벡터를 산출할 수 있다.Referring to FIG. 6, the first scattering feature vector calculator may generate a first range profile including first range information representing a first channel signal received from a target as a radar reflection area distribution of a target, A value corresponding to the size of the scattering point having the largest scattering point size is represented as a first element of the first scattering feature vector by sequentially comparing the sizes of the scattering points extracted from the one range profile, The elements of the feature vector are listed, and the next element of the value corresponding to the size of the scattering point having the smallest size among the extracted scattering points is a scattering point having the largest size among the extracted scattering points, It is possible to calculate the first scattering feature vector by arranging the elements corresponding to the respective distances.

구체적으로 제1 산란점 추출부가 제1 레인지 프로파일에서 추출한 산란점들 중 a₁(232), a₂(233), a₃(234), a₄(235) 및 a₅(236)는 각각 추출된 산란점의 크기를 나타낸 것이며, 도 6과 같이 각각 제1 산란 특징 벡터(231)의 원소로 배치될 수 있다.Specifically, a ₁ (232), a ₂ (233), a ₃ (234), a ₄ (235) and a ₅ (236) among the scattering points extracted from the first range profile by the first scattering point extracting section And may be arranged as an element of the first scattering feature vector 231 as shown in FIG. 6, respectively.

제1 산란 특징 벡터인 f(231)의 제1 원소에 해당하는 a₁(232)을 포함하는 산란점과 a₁(232)을 포함하는 산란점을 제외한 다른 산란점들 간의 상대적인 거리를 각각 d₁₂(241), d₁₃(242), d₁₄(243) 및 d₁₅(244)로 나타내며, 제1 산란 특징 벡터의 제1 원소 다음으로 크기가 큰 제2 원소에 해당하는 a₂(233)를 포함하는 산란점은 크기가 가장 큰 a₁(232)을 포함하는 산란점으로부터 d₁₂(241)만큼 떨어진 거리에 배치되며, d₁₂(241)는 도 6과 같이 a₅(236) 다음에 배치되는 제1 산란 특징 벡터(231)의 제6 원소에 해당한다.The relative distances between scattering points including a ₁ (232) corresponding to the first element of the first scattering characteristic vector f (231) and scattering points excluding a scattering point including a ₁ 232 are denoted by d _{_{12 (241), d 13 (}} 242), d 14 (243) and d ₁₅ (244) to indicate, first a _second (233) corresponding to the first element and then the second element is large in size as the scattering characteristic vector the scattering point is disposed at a distance as d ₁₂ (241) from the scattering point, d ₁₂ (241) is a ₅ (236) as shown in Figure 6, including the largest a ₁ (232) size, and then containing the Corresponds to the sixth element of the first scattering feature vector 231 to be disposed.

마찬가지로 추출된 산란점들 중 3번째로 크기가 큰 산란점에 해당하는 a₃(234)을 포함하는 산란점은 a₁(232)을 포함하는 산란점으로부터 d₁₃(242)만큼 떨어진 거리에 배치되며, d₁₃(242)는 도 6과 같이 제1 산란 특징 벡터(231)의 제6 원소에 해당하는 d₁₂(241) 다음에 배치되는 제7 원소에 해당한다. d₁₄(243)는 a₄(235)를 포함하는 산란점이 a₁(232)를 포함하는 산란점과의 상대적 거리를 나타내며, d₁₄(243)는 제1 산란 특징 벡터(231)의 제8 원소에 해당한다. 마지막으로 a₅(236)을 포함하는 산란점은 a₁(232)을 포함하는 산란점으로부터 d₁₅(244)만큼 떨어진 거리에 배치되며, d₁₅(244)는 제1 산란 특징 벡터(231)의 제9 원소에 해당하며, 상술한 바와 같이 도 6에서 차원수가 9차원인 제1 산란 특징 벡터(231)가 산출될 수 있다.Similarly, the scattering point including a ₃ (234) corresponding to the _third largest scattering point among the extracted scattering points is disposed at a distance d ₁₃ (242) from the scattering point including a ₁ (232) And d ₁₃ (242) corresponds to a seventh element disposed after d ₁₂ (241) corresponding to the sixth element of the first scattering feature vector 231 as shown in FIG. d ₁₄ 243 represents the relative distance between the scattering point including a ₄ 235 and the scattering point including a ₁ 232 and d ₁₄ 243 represents the relative distance between the scattering point including a ₄ 235 Element. Finally, the scattering point including a ₅ (236) is located at a distance d ₁₅ (244) from the scattering point including a ₁ 232, and d ₁₅ 244 is the scattering characteristic vector 231, And the first scattering feature vector 231 having the nine-dimensional dimension in FIG. 6 can be calculated as described above.

단, 상술한 예시는 본 발명의 일 실시 예를 설명하기 위한 예시일 뿐 이에 한정되는 것은 아니며 제1 산란 특징 벡터(231)의 차원수는 다양할 수 있다.However, the above-described examples are only illustrative of the embodiment of the present invention, and the number of dimensions of the first scattering feature vector 231 may vary.

상술한 제1 산란 특징 벡터를 산출하는 방법과 마찬가지로 제2 산란 특징 벡터 산출부 또한 제2 산란 특징 벡터를 산출할 수 있으며, 산출된 제2 산란 특징 벡터는 상술한 제1 산란 특징 벡터와 다를 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니고 제1 산란 특징 벡터와 동일할 수도 있다.Similar to the above-described method of calculating the first scattering feature vector, the second scattering feature vector calculating unit may also calculate the second scattering feature vector, and the calculated second scattering feature vector may be different from the first scattering feature vector described above But it is not limited thereto and may be the same as the first scattering feature vector.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 산란 특징 벡터 및 제2 산란 특징 벡터는 추출된 산란점들의 수에 따라, 서로 다른 벡터 원소를 포함할 수 있다.Also, the first scattering feature vector and the second scattering feature vector according to an embodiment of the present invention may include different vector elements depending on the number of extracted scattering points.

본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 산란 특징 벡터 산출부 및 제2 산란 특징 벡터 산출부가 이용하는 제1 채널 신호 및 제2 채널 신호의 편파 방향은 서로 직교성을 가지도록 마련될 수 있다.The polarization directions of the first channel signal and the second channel signal used by the first scattering feature vector calculating unit and the second scattering feature vector calculating unit according to an embodiment of the present invention may be orthogonal to each other.

본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 산란 특징 벡터 산출부 및 제2 산란 특징 벡터 산출부는 단일의 산란 특징 벡터 산출부의 구성으로 구현될 수도 있으며, 이 경우, 산란 특징 벡터 산출부는 안테나부에서 수신된 제1 채널 신호 및 제2 채널 신호 각각에서 제1 산란 특징 벡터 및 제2 산란 특징 벡터를 산출할 수 있다.The first scattering feature vector calculating unit and the second scattering feature vector calculating unit according to an embodiment of the present invention may be implemented with a single scattering feature vector calculating unit. In this case, the scattering feature vector calculating unit may calculate The first scattering feature vector and the second scattering feature vector may be calculated in each of the first channel signal and the second channel signal.

본 발명의 일 실시 예에 따라 도 2 및 도 4에서 전술한 제1 레인지 프로파일 생성부 및 제2 레인지 프로파일 생성부의 기능은 레인지 프로파일 생성부로 통합되어 구현될 수 있으며, 제1 산란점 추출부 및 제2 산란점 추출부의 기능 역시 산란점 추출부에서 통합되어 구현될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the functions of the first range profile generator and the second range profile generator described above with reference to FIGS. 2 and 4 may be integrated into the range profile generator, The function of the 2 scattering point extracting unit can also be integrated in the scattering point extracting unit.

이하 도 7 및 도 8을 참조하여 설명한다.This will be described below with reference to Figs. 7 and 8. Fig.

도 7은 도 1의 실시 예에서 설명한 표적 식별부의 확대 블록도를 나타낸 것이다.FIG. 7 is an enlarged block diagram of the target identification section described in the embodiment of FIG.

본 발명의 일 실시 예에 따른 표적 식별부(400)는 제1 벡터 거리 계산부(410), 제2 벡터 거리 계산부(420), 전력비 산출부(430), 표적 식별 값 선정부(440) 및 표적 모델 분류부(450)를 포함할 수 있다.The target identifying unit 400 according to an embodiment of the present invention includes a first vector distance calculating unit 410, a second vector distance calculating unit 420, a power ratio calculating unit 430, a target identification value selecting unit 440, And a target model classifying unit 450.

제1 벡터 거리 계산부(410)는 산출된 제1 산란 특징 벡터와 데이터베이스에 미리 저장된 표적의 모델 별 산란 특징 벡터들과의 거리에 해당하는 복수 개의 제1 벡터 거리를 산출할 수 있다. 예를 들어, 제1 벡터 거리 계산부(410)는 제1 산란 특징 벡터와 데이터베이스에 미리 저장된 표적의 모델 별 산란 특징 벡터들과의 거리를 계산하기 위해서 유클리디안(Euclidean distance)거리, 코사인 거리 및 마하라 노비스 거리를 이용할 수 있다. 바람직하게는, 제1 벡터 거리 계산부(410)는 제1 산란 특징 벡터와 데이터베이스에 미리 저장된 표적의 모델 별 산란 특징 벡터들과의 거리를 표적의 모델 별로 계산할 수 있다.The first vector distance calculation unit 410 may calculate a plurality of first vector distances corresponding to the distances between the calculated first scattering feature vectors and scattering feature vectors for each model of the target previously stored in the database. For example, the first vector distance calculator 410 calculates an Euclidean distance, a cosine distance, and a cosine distance in order to calculate the distance between the first scattering feature vector and the scattering feature vectors of each target model stored in the database, And Maharanobis Street are available. Preferably, the first vector distance calculator 410 may calculate the distance between the first scattering feature vector and the scattering feature vectors of each target model stored in the database, for each target model.

제2 벡터 거리 계산부(420)는 산출된 제2 산란 특징 벡터와 데이터베이스에 미리 저장된 표적의 모델 별 산란 특징 벡터들과의 거리에 해당하는 복수 개의 제2 벡터 거리를 산출할 수 있다. 예를 들어, 제2 벡터 거리 계산부(420)는 산출된 제2 산란 특징 벡터와 데이터베이스에 미리 저장된 표적의 모델 별 산란 특징 벡터들과의 거리를 계산하기 위해서 유클리디안(Euclidean distance)거리, 코사인 거리 및 마하라 노비스 거리를 이용할 수 있다. 바람직하게는, 제2 벡터 거리 계산부(420)는 제2 산란 특징 벡터와 데이터베이스에 미리 저장된 표적의 모델 별 산란 특징 벡터들과의 거리를 표적의 모델 별로 계산할 수 있다.The second vector distance calculator 420 may calculate a plurality of second vector distances corresponding to distances between the calculated second scattering feature vectors and the scattering feature vectors of each model stored in advance in the database. For example, the second vector distance calculator 420 may calculate an Euclidean distance to calculate a distance between the calculated second scattering feature vector and scattered feature vectors of a model stored in advance in the database, Cosine Street and Maharanobis Street are available. Preferably, the second vector distance calculator 420 may calculate the distance between the second scattering feature vector and the scattering feature vectors of each target model stored in the database, for each target model.

본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 벡터 거리 계산부(410) 및 제2 벡터 거리 계산부(420)는 벡터 거리 계산부로 통합되어 구현될 수 있고, 벡터 거리 계산부는 해당 그룹 별로 산출된 산란 특징 벡터들과 데이터베이스에 미리 저장된 표적의 모델 별 산란 특징 벡터들과의 거리를 계산할 수 있다.The first vector distance calculation unit 410 and the second vector distance calculation unit 420 according to an embodiment of the present invention may be integrated into a vector distance calculation unit, and the vector distance calculation unit may include a scattering characteristic The distances between the vectors and the scattered feature vectors of the model previously stored in the database can be calculated.

구체적으로 본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 및 제2 벡터 거리 계산부(410, 420) 각각은 아래의 수학식 6과 같이 산출된 제1 산란 특징 벡터에 포함된 원소들 및 제2 산란 특징 벡터에 포함된 원소들과 데이터베이스에 미리 저장된 표적의 제1 모델에 해당하는 산란 특징 벡터에 포함된 원소들과의 차이를 먼저 계산할 수 있다. 제1 벡터 거리 계산부(410)은 제1 산란 특징 벡터에 포함된 원소들과 데이터베이스에 미리 저장된 표적의 제1 모델에 해당하는 산란 특징 벡터에 포함된 원소들과의 차이 각각을 제곱한 후, 제곱된 값들을 모두 합산할 수 있다. 제1 벡터 거리 계산부(410)는 상술한 방법에 의해 합산된 값에 제곱근을 하여 제1 산란 특징 벡터와 데이터베이스에 미리 저장된 표적의 제1 모델에 해당하는 산란 특징 벡터와의 거리를 계산할 수 있다. 마찬가지로 제2 벡터 거리 계산부(420) 또한 제2 산란 특징 벡터와 데이터베이스에 미리 저장된 표적의 제1 모델에 해당하는 산란 특징 벡터와의 거리를 계산할 수 있다.Specifically, each of the first and second vector distance calculators 410 and 420 according to an embodiment of the present invention includes elements included in the first scattering feature vector calculated as Equation (6) The difference between the elements included in the vector and the elements included in the scattering feature vector corresponding to the first model of the target stored in advance in the database can be calculated first. The first vector distance calculator 410 squares the difference between the elements included in the first scattering feature vector and the elements included in the scattering feature vector corresponding to the first model of the target stored in the database, Sum of squared values can be summed. The first vector distance calculation unit 410 may calculate the distance between the first scattering feature vector and the scattering feature vector corresponding to the first model of the target stored in the database by setting the square root of the summed value by the above- . Similarly, the second vector distance calculator 420 may calculate the distance between the second scattering feature vector and the scattering feature vector corresponding to the first model of the target stored in advance in the database.

상술한 방법에 의해 제1 및 제2 벡터 거리 계산부(410, 420) 각각은 산출된 제1 산란 특징 벡터 및 제2 산란 특징 벡터와 데이터베이스에 미리 저장된 표적의 모든 모델에 해당하는 산란 특징 벡터들과의 거리를 계산할 수 있다.The first and second vector distance calculators 410 and 420 calculate the first and second scattering feature vectors and the scattering feature vectors corresponding to all the models of the target stored in advance in the database, Can be calculated.

상술한 수학식 6에서 d_ij는 벡터 간 유클리드 거리이고, n은 1~N까지 정수이며,

는 수신 신호로부터 산출된 산란 특징 벡터,

는 데이터베이스에 저장된 표적 모델 별 산란 특징 벡터를 나타낸 것이다. 따라서,

는 수신된 HH 채널 신호로부터 산출된 제1 산란 특징 벡터일 수 있으며, 또한,

는 수신된 HV 채널 신호로부터 산출된 제2 산란 특징 벡터일 수도 있다. In Equation (6), d _ij is the Euclidean distance between vectors, n is an integer from 1 to N,

Is a scattering feature vector calculated from the received signal,

Is a scattering feature vector for each target model stored in the database. therefore,

May be a first scattered feature vector computed from the received HH channel signal,

May be the second scattering feature vector calculated from the received HV channel signal.

따라서, 표적 식별부(400)는 상술한 방법에 의해 계산된 복수 개의 제1 벡터 거리 및 복수 개의 제2 벡터 거리를 이용하여 표적을 식별할 수 있다.Accordingly, the target identifying unit 400 can identify the target using a plurality of first vector distances and a plurality of second vector distances calculated by the above-described method.

예를 들어, 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 장치(10)는 단일 편파 만을 이용하여 표적을 식별할 수도 있지만, 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 경우, 각 편파 별 수신 신호를 이용하여 계산된 제1 벡터 차이 및 제2 벡터 차이를 표적의 모델 별 제곱 합산 하고, 제곱 합산된 제1 벡터 차이 및 제2 벡터 차이를 이용하여 표적의 종류를 식별할 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스에 저장된 산란 특징 벡터의 세트가 M개 인 경우, 각 편파 별로 제곱 합산 과정은 M번 수행될 수 있다. 또한, 제곱 합산된 제1 벡터 차이 및 제2 벡터 차이에 제1 채널 신호와 제2 채널 신호의 전력비를 이용하여 표적의 종류를 식별할 수 있다.For example, the target identifying apparatus 10 using the power ratio of the dual polarized channel signal can identify the target using only a single polarized wave, but when using the power ratio of the dual polarized channel signal, The first vector difference and the second vector difference may be squared by model of the target and the squared sum of the first vector difference and the second vector difference may be used to identify the type of target. For example, if the set of scattering feature vectors stored in the database is M, the square summing process for each polarization can be performed M times. Also, the type of the target can be identified by using the power ratio of the first channel signal and the second channel signal to the squared summed first vector difference and the second vector difference.

전력비 산출부(430)는 하기 수학식 7을 참조하여 안테나부(100)에서 수신된 제1 채널 신호의 전력에서 제2 채널 신호의 전력을 제외한 전력을 제1 채널 신호의 전력으로 나눈 비에 해당하는 제1 전력비를 산출할 수 있다.The power ratio calculator 430 calculates the power ratio of the first channel signal received by the antenna unit 100 by dividing the power of the second channel signal by the power of the first channel signal, The first power ratio can be calculated.

또한, 전력비 산출부(430)는 하기 수학식 8을 참조하여 안테나부(100)에서 수신된 제2 채널 신호의 전력을 제1 채널 신호의 전력으로 나눈 비에 해당하는 제2 전력비를 산출할 수 있다.The power ratio calculator 430 may calculate the second power ratio corresponding to the ratio of the power of the second channel signal received by the antenna unit 100 to the power of the first channel signal, have.

단, 상술한 예시는 본 발명의 일 실시 예를 설명하기 위한 예시일 뿐 HH 채널 신호 및 HV 채널 신호에 한정되는 것은 아니다.However, the above-mentioned examples are only illustrative for explaining an embodiment of the present invention, and are not limited to HH channel signals and HV channel signals.

표적 식별 값 선정부(440)는 복수 개의 제1 벡터 거리에 전력비 산출부(430)에서 산출된 제1 전력비를 각각 연산할 수 있다. 이는 수신되는 채널 신호의 편파 방향을 고려한 것으로 표적 식별을 위해 정확도를 향상시키기 위함이다.The target identification value selection unit 440 can calculate the first power ratio calculated by the power ratio calculation unit 430 to a plurality of first vector distances. This is in order to improve the accuracy for target identification considering the polarization direction of the received channel signal.

또한, 표적 식별 값 선정부(440)는 복수 개의 제2 벡터 거리에 전력비 산출부(430)에서 산출된 제2 전력비를 각각 연산할 수 있다. 이는 수신되는 채널 신호의 편파 방향을 고려한 것으로 표적 식별을 위해 정확도를 향상시키기 위함이다.In addition, the target identification value selection unit 440 can calculate the second power ratio calculated by the power ratio calculation unit 430 to a plurality of second vector distances. This is in order to improve the accuracy for target identification considering the polarization direction of the received channel signal.

따라서, 상술한 제1 전력비 및 제2 전력비를 이용하는 것은 실제 복잡한 전장 환경에서는 HH 채널로부터 수신되는 신호가 송신 편파와 다른 편파 성분인 예를 들면 HV 채널로부터 수신되는 신호보다 더 큰 수신 전력으로 안테나부(100)로 수신되므로 상대적으로 HH 채널로부터 수신되는 신호가 HV 채널로부터 수신되는 신호보다 더 정확한 정보가 들어오는 환경을 반영한 것이다.Therefore, the use of the first and second power ratios described above makes it possible to obtain a higher reception power than a signal received from the HH channel in a complex complex electric field environment, for example, a signal received from an HV channel, (100), it reflects an environment in which a signal received from the HH channel is relatively more accurate than a signal received from the HV channel.

본 발명의 일 실시 예에 따른 표적 식별 값 선정부(440)는 복수 개의 제1 벡터 거리에 제1 전력비를 각각 곱한 값과 복수 개의 제2 벡터 거리에 제2 전력비를 각각 곱한 값을 융합할 수 있다. 표적 식별 값 선정부(440)는 상술한 방법에 의해 융합된 값들 중 가장 작은 값에 해당하는 표적 식별 값을 선정할 수 있다.The target identification value selection unit 440 according to an embodiment of the present invention can combine a value obtained by multiplying the first vector distance by the first power ratio and a value obtained by multiplying the second vector distance by the second power ratio, have. The target identification value selection unit 440 can select a target identification value corresponding to the smallest value among the values fused by the method described above.

상술한 표적 식별 값 선정부(440)는 수신되는 채널 신호의 정확도를 고려한 것으로 단순히 복수 개의 제1 벡터 거리와 복수 개의 제2 벡터 거리를 각각 합산하여, 합산된 값들 중 가장 작은 값에 해당하는 값을 선정하는 경우에 비해 정확도가 향상될 수 있으며, 이에 대한 결과는 도 9를 참조하여 설명하도록 한다.The target identification value selection unit 440 takes the accuracy of the received channel signal into account and merely sums a plurality of first vector distances and a plurality of second vector distances to obtain a value corresponding to the smallest value among the summed values The accuracy can be improved as compared with the case of selecting the above-mentioned case. The results thereof will be described with reference to FIG.

표적 모델 분류부(450)는 데이터베이스에 미리 저장된 표적의 모델 별로부터 표적 식별 값 선정부(440)에서 표적 식별 값을 선정하는데 이용된 산란 특징 벡터를 포함하는 표적 모델을 데이터베이스에서 분류할 수 있다.The target model classifier 450 may classify a target model in the database that includes scatter characteristic vectors used to select a target identification value from the target identification value selector 440 for each model of the target stored in advance in the database.

따라서, 상술한 방법에 의해 분류된 표적 모델을 이용하여 표적 식별 장치는 표적을 선정하여 선정된 표적을 추적할 수 있다.Thus, using the target model classified by the above-described method, the target identification device can select the target and track the selected target.

도 8은 표적의 모델 별 산란 특성에 따른 산란 특징 벡터들이 저장된 데이터베이스의 구성을 나타내는 참고도를 나타낸 것이다.8 is a reference diagram showing a configuration of a database storing scattering feature vectors according to scattering characteristics of a target model.

표적 식별부는 표적 식별을 위하여 미리 마련되어 데이터베이스에 저장된 표적의 모델 별 산란 특성에 따른 산란 특징 벡터들을 이용하여 표적의 종류를 식별할 수 있다. 예를 들어, 표적 식별부가 이용하는 데이터베이스에는 인덱스 별로 표적 A(471), 표적 B(472), 표적 C(473) 및 표적 D(474)의 RCS데이터로부터 산출된 산란 특징 벡터들이 저장되어 있다. 인덱스 별로 표적 A(471)는 표적당 방위각이 1~181도를 나타낸 것이고, 인덱스 별로 표적 B(472)는 표적당 방위각이 182~362도를 나타낸 것이고, 인덱스 별로 표적 C(473)는 표적당 방위각이 363~543도를 나타낸 것이고, 인덱스 별로 표적 D(474)는 표적당 방위각이 544~724도를 나타낸 것이다. 단, 상술한 예시는 본 발명의 일 실시 예를 설명하기 위한 예시일 뿐 이에 한정되는 것은 아니다.The target identification unit is previously provided for target identification, and the target type can be identified using scattering feature vectors according to the scattering characteristics of the target models stored in the database. For example, the database used by the target identification unit stores scatter characteristic vectors calculated from the RCS data of target A 471, target B 472, target C 473, and target D 474 by index. The target B 472 has an azimuth angle of 182 to 362 degrees per target, and the target C 473 has a table-specific azimuth angle of 182 to 362 degrees. And the target D 474 has an azimuth angle of 544 to 724 degrees per target. It should be noted, however, that the above-described exemplary embodiments are merely examples for illustrating one embodiment of the present invention, but the present invention is not limited thereto.

표적 식별부(400)는 도 7에서 설명하였던 데이터베이스에 미리 저장된 표적의 모델 별로부터 표적 식별 값 선정부에서 표적 식별 값을 선정하는데 이용된 산란 특징 벡터를 포함하는 표적 모델을 데이터베이스에서 분류하여, 분류된 표적 모델을 이용하여 표적을 식별할 수 있다.The target identifying unit 400 classifies a target model including a scattering feature vector used for selecting a target identification value in the target identifying value selecting unit from the database of the target stored in advance in the database described in FIG. 7 in the database, The target can be identified using the target model.

도 9는 편파 채널의 특성에 따라 달라지는 표적 식별 장치의 성능을 나타낸 것이다.FIG. 9 shows performance of a target identifying apparatus that varies depending on the characteristics of a polarization channel.

도 9를 참조하면, 그래프의 x축은 하기의 수학식 9에 해당하는 SNR(Sinal Noise Ratio)을 나타낸 것이다.Referring to FIG. 9, the x-axis of the graph represents a SNR (Sinal Noise Ratio) corresponding to Equation (9).

상술한 수학식 9에서 P_signal은 잡음이 없는 상태에서의 신호의 전력을 나타낸 것이고, P_noise는 잡음의 전력을 나타낸 것이다.In Equation (9), P _signal represents the power of the signal in the noise-free state, and P _noise represents the power of the noise.

또한, 도 9를 참조하면 그래프의 y축은 하기의 수학식 10에 해당하는 표적 식별률(%)를 나타낸 것이다.9, the y axis of the graph shows the target discrimination rate (%) corresponding to the following equation (10).

상술한 수학식 10에서 N_total은 표적 식별 장치의 표적 식별 성능의 평가를 위한 전체 시험 데이터의 수를 나타낸 것이고, N_correct는 N_total 중 정확히 식별된 시험 데이터의 수를 나타낸 것이다.In the above Equation (10), N _total represents the _total number of test data for evaluating the target identification performance of the target identification device, and N _correct represents the number of correctly identified test data among N _total .

도 9를 참조하면, 본 발명의 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 장치가 수평 편파 신호로 방사하여 수평 편파 신호로 수신된 신호 채널 HH(910)의 단일 편파 채널 신호를 이용하는 경우, 또는 수평 편파 신호로 방사하여 수직 편파 신호로 수신된 신호 채널 HV(920)의 단일 편파 채널을 이용하여 표적을 식별하는 경우, 또는 이중 편파 채널 신호인 HH 채널 신호 및 HV 채널 신호를 이용하면서 단순히 복수 개의 제1 벡터 거리와 복수 개의 제2 벡터 거리를 각각 합산하여, 합산된 값들 중 가장 작은 값에 해당하는 값을 선정하여 표적을 식별하는 경우(HH+HV(930))보다 상술한 바와 같이 이중 편파 채널 신호인 HH 채널 신호 및 HV 채널 신호를 이용함과 동시에 HH 채널 신호의 전력 및 HV 채널 신호의 전력비를 이용하는 경우(HH+HV(940)) 표적 식별 확률이 향상됨을 볼 수 있다. 특히, 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 장치(10)는 SNR 이 0 내지 10 사이의 경우 단일 편파 채널보다 뛰어난 표적 식별 성능을 달성할 수 있으며, 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 장치(10)는 SNR 이 5 내지 10 사이의 경우 이중 채널 신호를 이용하지만 각각의 채널 신호의 오차의 합을 단순히 합산한 경우보다 뛰어난 표적 식별 성능을 달성할 수 있다.9, when a target identifying apparatus using the power ratio of the dual polarized channel signal of the present invention uses a single polarized channel signal of a signal channel HH 910 radiated as a horizontal polarized signal and received as a horizontal polarized signal, When a target is identified by using a single polarized channel of the signal channel HV 920 received as a vertically polarized signal by radiating it as a polarized wave signal or by using an HH channel signal and an HV channel signal which are dual polarized channel signals, 1 vector distance and a plurality of second vector distances, respectively, to identify the target by selecting a value corresponding to the smallest value among the summed values (HH + HV 930) (HH + HV (940)) when the HH channel signal and the HV channel signal are used and the power of the HH channel signal and the power ratio of the HV channel signal are used Can be seen. Particularly, the target identifying apparatus 10 using the power ratio of the dual polarized channel signal can achieve better target identification performance than the single polarized channel when the SNR is between 0 and 10, and the target identifying apparatus 10 using the power ratio of the dual polarized channel signal When the SNR is between 5 and 10, the mobile station 10 can achieve better target identification performance than when the sum of the errors of the channel signals is simply summed.

도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 방법의 흐름도를 나타낸 것이다.10 is a flowchart illustrating a method of identifying a target using a power ratio of a dual polarized channel signal according to an embodiment of the present invention.

이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 방법은 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 장치에서 시계열적으로 수행되는 하기의 단계들을 포함한다.A method of identifying a target using a power ratio of a dual polarized channel signal includes the following steps performed in a time-series manner in a target identifying apparatus using a power ratio of a dual polarized channel signal.

안테나부는 표적을 탐지하기 위한 제1 편파 방향의 신호를 방사하고, 방사된 신호가 반사되어 제1 편파 방향과 동일한 편파 방향의 신호인 제1 채널 신호 및 제1 편파 방향과 다른 제2 편파 방향의 신호인 제2 채널 신호를 수신한다(S1100).The antenna unit emits a signal in a first polarization direction for detecting a target, and outputs a first channel signal, which is a signal in the same polarization direction as the first polarization direction, and a second channel signal in a second polarization direction different from the first polarization direction (Step S1100).

본 발명의 일 실시 예에 따른 안테나부가 방사하는 신호 및 수신하는 신호의 편파 방향은 제한이 있는 것은 아니지만, 서로 다른 두 개의 편파인 제1 채널 신호의 편파 방향과 제2 채널 신호의 편파 방향은 서로 직교할 수 있다. 예를 들어, 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 장치가 사용하는 제1 편파 방향 및 제2 편파 방향 각각은 수평 편파 방향 및 수직 편파 방향을 포함할 수 있다. 본 발명의 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 장치가 표적을 탐지하기 위하여 방사한 신호와 상기 방사 신호가 반사되어 수신된 수신 신호의 편파 방향을 고려하여 설명하면 HH는 수평 편파로 방사하여 수평 편파로 수신된 전파 신호를 나타내고, HV는 수평 편파로 방사하여 수직 편파로 수신된 전파 신호를 나타내며, VV는 수직 편파 신호로 방사하여 수직 편파 신호로 수신된 전파 신호를 나타내고, VH는 수직 편파 신호로 방사하여 수평 편파 신호로 수신된 전파 신호를 나타낸다.The polarization direction of the first channel signal, which is two polarizations different from each other, and the polarization direction of the second channel signal are different from each other, It can be orthogonal. For example, each of the first polarization direction and the second polarization direction used by the target identifying apparatus using the power ratio of the dual polarization channel signal may include a horizontal polarization direction and a vertical polarization direction. In the target identifying apparatus using the power ratio of the dual polarized channel signal of the present invention, the signal radiated to detect the target and the direction of polarization of the received signal reflected by the radiated signal are considered. VV denotes a radio wave signal received as a vertically polarized signal and VH denotes a vertically polarized signal, and VH denotes a radio wave signal received as a vertically polarized signal. And represents a radio wave signal received as a horizontal polarization signal.

제1 산란 특징 벡터 산출부가 안테나부로부터 수신된 제1 채널 신호로부터 표적의 기하학적 특징에 따른 표적 특성이 반영된 적어도 하나의 산란점을 추출하여 제1 산란 특징 벡터를 산출한다(S1200). 예를 들어, 제1 산란 특징 벡터 산출부가 산란점의 위치를 이용하여 추출된 산란점 간의 거리를 계산하고, 계산된 산란점 간의 거리 및 추출된 산란점의 크기 각각을 산란 특징 벡터의 원소로 포함하는 제1 산란 특징 벡터를 산출할 수 있다. 상술한 내용은 전술한 바와 같으므로 생략하도록 한다.The first scattering feature vector calculating unit extracts at least one scattering point reflecting the target characteristic according to the geometrical characteristics of the target from the first channel signal received from the antenna unit to calculate the first scattering feature vector (S1200). For example, the first scattering feature vector calculating unit calculates the distance between scattering points extracted using the position of the scattering point, and calculates the distance between the scattering points and the size of the scattering point as the elements of the scattering feature vector The first scattering feature vector can be calculated. The above description is omitted because it is the same as described above.

표적 식별부가 표적을 식별하도록 제1 채널 신호와 제2 채널 신호의 전력비를 이용하여, 제1 산란 특징 벡터 산출부에서 산출된 제1 산란 특징 벡터를 데이터베이스에 미리 저장된 표적의 모델 별 산란 특성에 따른 산란 특징 벡터들과 비교하여 표적의 종류를 식별한다(S1300).The first scattering feature vector calculated by the first scattering feature vector calculating unit is used as the scattering characteristic according to the model of the target previously stored in the database by using the power ratio of the first channel signal and the second channel signal to identify the target identifying sub- The type of the target is identified by comparing with scattering feature vectors (S1300).

구체적으로 본 발명의 일 실시 예에 따른 표적 식별부는 이중 편파를 이용하여 표적을 식별할 수 있고, 수신된 제1 채널 신호 및 제2 채널 신호 중 적어도 하나를 이용하여 표적을 식별할 수 있으며, 표적 식별부는 표적을 식별하도록 안테나부로부터 수신된 제1 채널 신호와 제2 채널 신호의 전력비를 산출하여 이용할 수 있다. 표적 식별부가 미리 마련된 데이터베이스에 저장된 표적 별 산란 특징 벡터들과 비교하는 구체적인 방법은 전술한 바와 같으므로 생략한다.Specifically, the target identifying unit according to an exemplary embodiment of the present invention can identify a target using dual polarization, identify a target using at least one of the received first channel signal and second channel signal, The identification unit may calculate and use the power ratio of the first channel signal and the second channel signal received from the antenna unit to identify the target. The specific method of comparing the target identifying part with the target scattering feature vectors stored in the database provided in advance is as described above and will be omitted.

도 11은 본 발명의 또 다른 일 실시 예에 따른 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 방법의 흐름도를 나타낸 것이다.11 is a flowchart illustrating a method of identifying a target using a power ratio of a dual polarized channel signal according to another embodiment of the present invention.

안테나부에서 수신된 제1 채널 신호 및 제2 채널 신호를 이용하여, 제1 산란 특징 벡터 산출부는 안테나부로부터 수신된 제1 채널 신호로부터 표적의 기하학적 특징에 따른 표적 특성이 반영된 적어도 하나의 산란점을 추출하여 제1 산란 특징 벡터를 산출하며(S1200), 제2 산란 특징 벡터 산출부는 안테나부로부터 수신된 제2 채널 신호로부터 표적의 기하학적 특징에 따른 표적 특성이 반영된 적어도 하나의 산란점을 추출하여 제2 산란 특징 벡터를 산출한다(S1400).The first scattering characteristic vector calculating unit may calculate at least one scattering point that reflects the target characteristic according to the geometrical characteristics of the target from the first channel signal received from the antenna unit using the first channel signal and the second channel signal received by the antenna unit, (S1200). The second scattering feature vector calculating unit extracts at least one scattering point reflecting the target characteristic according to the geometrical characteristics of the target from the second channel signal received from the antenna unit The second scattering feature vector is calculated (S1400).

본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 및 제2 산란 특징 벡터 산출부가 산출하는 제1 및 제2 산란 특징 벡터는 산란점의 위치를 이용하여 추출된 산란점 간의 거리를 계산하고, 계산된 산란점 간의 거리 및 추출된 산란점의 크기를 벡터 원소로 포함할 수 있음은 전술한 바와 같다. 또한, 본 발명의 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 장치가 이용하는 수신 신호는 레이더 반사 면적(Radar Cross Section) 특성이 반영된 신호임은 전술한 바와 같다.The first and second scattering feature vectors calculated by the first and second scattering feature vector calculating units according to an embodiment of the present invention are calculated by calculating distances between scattering points extracted using the positions of the scattering points, And the size of the extracted scattering point can be included as the vector elements as described above. In addition, the reception signal used by the target identifying apparatus using the power ratio of the dual polarized channel signal of the present invention is a signal reflecting the radar cross section characteristic as described above.

본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 산란 특징 벡터 산출부 및 제2 산란 특징 벡터 산출부의 기능은 특징 벡터 산출부에서 통합되어 구현될 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 채널 신호 및 제2 채널 신호의 편파 방향은 서로 직교성을 가질 수 있음은 전술한 바와 같으므로 생략하도록 한다.The functions of the first scattering feature vector calculating unit and the second scattering feature vector calculating unit according to an embodiment of the present invention may be integrated in the feature vector calculating unit. In addition, the polarization directions of the first channel signal and the second channel signal according to an embodiment of the present invention may have orthogonality with each other, as described above, and thus will not be described.

본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 산란 특징 벡터 산출부는 제1 레인지 프로파일 생성부 및 제1 산란점 추출부를 포함할 수 있으며, 제2 산란 특징 벡터 산출부는 제2 프로파일 생성부 및 제2 산란점 추출부를 포함할 수 있다.The first scattering feature vector calculating unit may include a first range profile generating unit and a first scattering point extracting unit. The second scattering feature vector calculating unit may include a second profile generating unit and a second scattering point calculating unit. And an extracting unit.

상술한 제1 및 제2 레인지 프로파일 생성부는 표적으로부터 수신되는 제1 채널 신호 및 제2 채널 신호 각각을 표적의 레이더 반사 면적 분포로 나타낸 레인지 정보를 포함하는 레인지 프로파일을 생성할 수 있다. 또한, 제1 및 제2 레인지 프로파일 생성부는 안테나부에서 방사된 신호의 방사 각도에 따라 서로 다른 반사 특성을 가지는 레인지 프로파일을 생성할 수 있음은 전술한 바와 같다.The first and second range profile generators may generate a range profile including range information indicating a target radar reflection area distribution of each of the first channel signal and the second channel signal received from the target. In addition, the first and second range profile generators can generate a range profile having different reflection characteristics according to the radiation angle of the signal radiated from the antenna unit, as described above.

제1 및 제2 산란점 추출부는 각각 생성된 제1 및 제2 레인지 프로파일에 각각 퓨리에 변환을 이용하여 제1 및 제2 레인지 프로파일 각각을 이산 신호로 변경하고, 변경된 이산 신호들 각각에서 비용함수 및 포인트 스프레드 함수를 이용하여 적어도 하나의 산란점을 추출할 수 있다. 예를 들어, 제1 및 제2 산란점 추출부는 비용함수 및 포인트 스프레드 함수를 이용하여 제1 채널 신호 및 제2 채널 신호 각각의 편파 신호들에 대한 제1 및 제2 레인지 프로파일이 각각 변경된 이산 신호에서 상술한 산란점의 크기 정보가 포함된 제1 및 제2 산란점의 위치 정보를 결정할 수 있고, 결정된 위치 정보에 따라 제1 및 제2 산란점을 해당 그룹 별로 추출할 수 있다. 예를 들어, 제1 및 제2 산란점 추출부 각각은 추출된 산란점을 제1 및 제2 레인지 프로파일에서 제거하여 제1 및 제2 산란점이 각각 제거된 제1 및 제2 레인지 프로파일의 잔여 전력(Residual Power)을 계산하고, 제1 및 제2 산란점이 각각 제거된 제1 및 제2 레인지 프로파일의 잔여 전력을 고려하여 편파 방향에 따른 제1 채널 신호 및 제2 채널 신호에서 추출될 산란점의 수를 결정함으로서 산란점을 반복 추출할 수 있다.The first and second scattering point extractors respectively convert the first and second range profiles into the discrete signals using the Fourier transform respectively to the generated first and second range profiles, At least one scattering point can be extracted using the point spread function. For example, the first and second scattering point extractors may use a cost function and a point spread function to calculate a first and a second range profile of the polarized signals of the first channel signal and the second channel signal, respectively, The position information of the first and second scattering points including the scattering point size information described above can be determined and the first and second scattering points can be extracted for each group according to the determined position information. For example, each of the first and second scattering point extractors may remove the extracted scattering points from the first and second range profiles, so that the residual power of the first and second range profiles, from which the first and second scattering points are respectively removed, Calculating a residual power of the scattered points to be extracted from the first channel signal in the polarization direction and the second channel signal in consideration of the residual power of the first and second range profiles from which the first and second scattering points are respectively removed, By determining the number, the scattering point can be extracted repeatedly.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 제1 및 제2 산란점 추출부가 잔여 전력에 기초하여 제1 및 제2 산란점을 반복하여 추출하는 것은 상술한 반복하여 추출된 제1 및 제2 산란점들 각각을 순차로 제1 및 제2 레인지 프로파일에서 제거하고, 제1 및 제2 산란점들 각각이 제거될 때마다 제1 및 제2 산란점들이 제거된 제1 및 제2 레인지 프로파일의 잔여 전력을 계산하고, 계산된 잔여 전력의 변화량에 따라 제1 및 제2 산란점을 추출하는 것을 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, it is preferable that the first and second scattering point extracting units repeatedly extract the first and second scattering points based on the residual power to obtain the first and second scattering points Removing the first and second scattering points from the first and second range profiles, respectively, and calculating a residual power of the first and second range profiles from which the first and second scattering points are removed each time the first and second scattering points are removed, And extracting the first and second scattering points according to the calculated amount of change in the residual power.

표적 식별부는 표적을 식별하도록 제1 채널 신호와 제2 채널 신호의 전력비를 이용하여, 산출된 제1 산란 특징 벡터 및 제2 산란 특징 벡터 중 적어도 하나를 데이터베이스에 미리 저장된 표적의 모델 별 산란 특성에 따른 산란 특징 벡터들과 비교하여 표적의 종류를 식별한다(S1310).The target identifying unit may use at least one of the first scattering feature vector and the second scattering feature vector calculated to determine a scattering characteristic of each target model stored in the database using the power ratio of the first channel signal and the second channel signal to identify the target And the type of the target is discriminated (S1310).

본 발명의 일 실시 예에 따른 표적 식별부는 제1 벡터 거리 계산부, 제2 벡터 거리 계산부, 전력비 산출부, 표적 식별 값 선정부 및 표적 모델 분류부를 포함할 수 있다.The target identifying unit according to an embodiment of the present invention may include a first vector distance calculating unit, a second vector distance calculating unit, a power ratio calculating unit, a target identification value selecting unit, and a target model classifying unit.

제1 및 제2 벡터 거리 계산부는 상술한 수학식 6과 같이 해당 그룹 별로 산출된 제1 및 제2 산란 특징 벡터들과 데이터베이스에 저장된 표적의 모델 별 산란 특징 벡터들과의 거리에 해당하는 복수 개의 제1 및 제2 벡터 거리를 계산할 수 있다. 본 발명의 표적 식별부가 이용하는 데이터베이스는 표적의 모델 별 산란 특성에 따른 산란 특징 벡터들을 방사 각도에 따라 구분하여 저장하고 있음은 전술한 바와 같으므로 생략하도록 한다.The first and second vector distance calculators calculate a plurality of first and second scattering feature vectors corresponding to the distances between the first and second scattering feature vectors calculated for the corresponding group and the scattering feature vectors for each model stored in the database, The first and second vector distances can be calculated. In the database used by the target identification unit of the present invention, the scattering feature vectors according to the scattering characteristics of the target model are classified and stored according to the radiation angle as described above, so the description will be omitted.

전력비 산출부는 상술한 수학식 7과 같이 제1 채널 신호의 전력에서 제2 채널 신호의 전력을 제외한 전력을 제1 채널 신호의 전력으로 나눈 비에 해당하는 제1 전력비를 산출할 수 있고, 또한, 상술한 수학식 8과 같이 제2 채널 신호의 전력을 제1 채널 신호의 전력으로 나눈 비에 해당하는 제2 전력비를 산출할 수 있다.The power ratio calculator can calculate the first power ratio corresponding to the ratio of the power of the first channel signal to the power of the first channel signal, excluding the power of the second channel signal, as shown in Equation (7) The second power ratio corresponding to the ratio of the power of the second channel signal divided by the power of the first channel signal can be calculated as in Equation (8).

표적 식별 값 선정부는 복수 개의 제1 벡터 거리에 전력비 산출부에서 산출된 제1 전력비를 각각 연산하고, 복수 개의 제2 벡터 거리에 전력비 산출부에서 산출된 제2 전력비를 각각 연산할 수 있고, 복수 개의 제1 벡터 거리에 제1 전력비를 각각 곱한 값과 복수 개의 제2 벡터 거리에 제2 전력비를 각각 곱한 값을 융합할 수 있다. 표적 식별 값 선정부는 상술한 방법에 의해 융합된 값들 중 가장 작은 값에 해당하는 표적 식별 값을 선정할 수 있다. 이에 대한 내용은 전술한 바와 같으므로 생략하도록 한다.The target identification value selecting section may respectively calculate the first power ratio calculated by the power ratio calculating section at the plurality of first vector distances and calculate the second power ratio calculated by the power ratio calculating section to the plurality of second vector distances, A value obtained by multiplying the first vector distance by the first power ratio and a value obtained by multiplying the second vector distance by the second power ratio, respectively, may be fused. The target identification value selection unit can select a target identification value corresponding to the smallest value among the values fused by the above-described method. The contents thereof are the same as those described above, so they are omitted.

표적 모델 분류부는 데이터베이스에 미리 저장된 표적의 모델 별로부터 표적 식별 값 선정부에서 표적 식별 값을 선정하는데 이용된 산란 특징 벡터를 포함하는 표적 모델을 데이터베이스에서 분류할 수 있다.The target model classifier may classify a target model in the database that includes scatter characteristic vectors used to select a target identification value from the target identification value selection section for each model of the target stored in advance in the database.

도 12는 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 방법의 흐름도를 나타낸 것이다.12 is a flowchart illustrating a method of identifying a target using a power ratio of a dual polarized channel signal according to another embodiment of the present invention.

본 발명의 또 다른 실시 예에 따른, 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 장치를 사용한 표적 식별 과정의 흐름을 시작한다.The flow of the target identification process using the target identification apparatus using the power ratio of the bi-polarized channel signal according to another embodiment of the present invention is started.

이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 장치가 장착된 W대역 초소형 레이더의 운용을 시작한다(S1510).The operation of the W-band micro-miniature radar equipped with the target identification device using the power ratio of the bi-polarized channel signal is started (S1510).

안테나부는 수평 편파 방향으로 편파된 편파인 H편파를 송신하고(S1520), 송신된 신호가 반사되어 HH 채널로부터 신호를 수신하고(S1531) 또한 HV 채널로부터 신호를 수신한다(S1541). 상술한 HH 채널 신호 및 HV 채널 신호는 본 발명의 일 실시 예를 설명하기 위한 예시일 뿐 이에 한정되는 것은 아니다.The antenna unit transmits the H polarized wave polarized in the horizontal polarization direction (S1520). The transmitted signal is reflected to receive the signal from the HH channel (S1531) and also receives the signal from the HV channel (S1541). The HH channel signal and the HV channel signal described above are examples for illustrating an embodiment of the present invention, but the present invention is not limited thereto.

제1 산란 특징 벡터 산출부에 포함된 제1 레인지 프로파일 생성부는 표적으로부터 수신되는 제1 채널 신호를 표적의 레이더 반사 면적 분포로 나타낸 제1 레인지 정보를 포함하는 제1 레인지 프로파일을 생성한다(S1532). 제1 산란 특징 벡터 산출부에 포함된 제1 산란점 추출부는 제1 레인지 정보가 포함된 제1 레인지 프로파일에 퓨리에 변환을 이용하여 제1 레인지 프로파일을 이산 신호로 변경하고, 변경된 이산 신호에서 비용함수 및 포인트 스프레드 함수를 이용하여 산란점을 추출한다(S1533). 제1 산란 특징 벡터 산출부는 추출된 산란점을 이용하여 제1 산란 특징 벡터를 산출한다(S1534). 산란점을 이용하여 제1 산란 특징 벡터를 산출하는 방법은 전술하였으므로 생략하도록 한다. 제1 벡터 거리 계산부는 산출된 제1 산란 특징 벡터와 표적 데이터베이스(2000)에 저장된 상기 표적의 모델 별 산란 특징 벡터들과의 거리에 해당하는 복수 개의 제1 벡터 거리를 산출한다 (S1535).The first range profile generator included in the first scattering feature vector calculator generates a first range profile including first range information representing a first channel signal received from the target as a target radar reflection area distribution (S1532) . The first scattering point extracting unit included in the first scattering feature vector calculating unit changes the first range profile into a discrete signal using the Fourier transform on the first range profile including the first range information, And the point spread function is used to extract the scattering point (S1533). The first scattering feature vector calculating unit calculates the first scattering feature vector using the extracted scattering point (S1534). The method of calculating the first scattering feature vector by using the scattering point has been described above, so that it is omitted. The first vector distance calculator calculates a plurality of first vector distances corresponding to distances between the calculated first scattering feature vectors and scattered feature vectors of the target model stored in the target database 2000 at step S1535.

제2 산란 특징 벡터 산출부에 포함된 제2 레인지 프로파일 생성부는 표적으로부터 수신되는 제2 채널 신호를 표적의 레이더 반사 면적 분포로 나타낸 제2 레인지 정보를 포함하는 제2 레인지 프로파일을 생성한다(S1542). 제2 산란 특징 벡터 산출부에 포함된 제2 산란점 추출부는 제2 레인지 정보가 포함된 제2 레인지 프로파일에 퓨리에 변환을 이용하여 제2 레인지 프로파일을 이산 신호로 변경하고, 변경된 이산 신호에서 비용함수 및 포인트 스프레드 함수를 이용하여 산란점을 추출한다(S1543). 제2 산란 특징 벡터 산출부는 추출된 산란점을 이용하여 제2 산란 특징 벡터를 산출한다(S1544). 산란점을 이용하여 제2 산란 특징 벡터를 산출하는 방법은 전술하였으므로 생략하도록 한다. 제2 벡터 거리 계산부는 산출된 제2 산란 특징 벡터와 표적 데이터베이스(2000)에 저장된 표적의 모델 별 산란 특징 벡터들과의 거리에 해당하는 복수 개의 제2 벡터 거리를 산출한다 (S1545).The second range profile generator included in the second scattering feature vector calculator generates a second range profile including second range information indicating a second channel signal received from the target as a radar reflection area distribution of the target (S1542) . The second scattering point extracting unit included in the second scattering feature vector calculating unit changes the second range profile to a discrete signal using the Fourier transform on the second range profile including the second range information, And a point spread function to extract the scattering point (S1543). The second scattering feature vector calculating unit calculates the second scattering feature vector using the extracted scattering point (S1544). The method of calculating the second scattering feature vector using the scattering point has been described above, so that it is omitted. The second vector distance calculator calculates a plurality of second vector distances corresponding to the distances between the calculated second scattering feature vectors and the scattering feature vectors of the target model stored in the target database 2000 (S1545).

표적을 분류하기 위해 표적 식별부는 HH 채널 신호의 전력과 HV 채널 신호의 전력비를 산출하고, 산출된 복수 개의 제1 및 제2 벡터 거리에 산출된 전력비를 각각 연산하여 표적 식별 값을 선정하고, 표적 식별 값을 선정하는데 이용된 산란 특징 벡터를 포함하는 표적 모델을 표적 데이터베이스(2000)에서 분류하여 표적 모델을 분류한다 (S1550). 표적 식별부는 분류된 표적 모델을 기반으로 표적의 종류를 식별할 수 있다.In order to classify the target, the target identifying unit calculates the power of the HH channel signal and the power ratio of the HV channel signal, calculates the calculated power ratios for the calculated first and second vector distances, respectively, The target model including the scattering feature vector used for selecting the identification value is classified in the target database 2000 and the target model is classified (S1550). The target identifier can identify the type of target based on the classified target model.

이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 장치가 사용되는 밀리미터파대역 공대지레이다 또는 W대역 초소형 레이더는 분류된 표적 모델이 MBT(Main Battle Tank) 표적인지를 확인하고(S1560), 일치하는 경우 확인된 표적을 메인 표적으로 산정하며(S1570), 산정된 메인 표적을 추적하고(S1580), 일치하지 않는 경우 상술한 과정을 반복한다.The millimeter-wave band airborne radar or W-band ultra-small radar in which the target identification device using the power ratio of the dual polarized channel signal is used confirms whether the classified target model is MBT (Main Battle Tank) target (S1560) The target is calculated as the main target (S1570), the calculated main target is traced (S1580), and if not, the above-described process is repeated.

도 13는 도12의 실시 예에서 표적 분류 단계의 확대 흐름도가 포함된 이중 편파 채널 신호의 전력비를 이용하는 표적 식별 방법의 흐름도를 나타낸 것이다.13 is a flow chart of a method of identifying a target using the power ratio of a dual polarized channel signal including an enlarged flow chart of a target classification step in the embodiment of FIG.

이하 도 13의 S1550의 표적 분류 과정의 확대 흐름도를 중심으로 설명한다.Hereinafter, an enlarged flowchart of the target classification process of S1550 of FIG. 13 will be mainly described.

제1 벡터 거리 계산부는 산출된 제1 산란 특징 벡터와 표적 데이터베이스(2000)에 미리 저장된 표적의 모델 별 산란 특징 벡터들과의 거리에 해당하는 복수 개의 제1 벡터 거리를 산출한다(S1535).The first vector distance calculator calculates a plurality of first vector distances corresponding to the distances between the calculated first scattering feature vectors and the scattering feature vectors of each target model stored in the target database 2000 (S1535).

구체적으로 제1 벡터 거리 계산부는 산출된 제1 산란 특징 벡터에 포함된 원소들과 표적 데이터베이스(2000)에 저장된 표적의 모델 별 산란 특징 벡터들에 각각 포함된 원소들의 차이를 계산하고, 복수 개의 제1 벡터 차이 각각을 표적 데이터베이스(2000)의 표적의 모델 별로 제곱 합산하여 합산된 값들에 제곱근을 하여 복수 개의 제1 벡터 거리를 산출할 수 있다.Specifically, the first vector distance calculator calculates the difference between the elements included in the calculated first scattering feature vector and the elements contained in the scattering feature vectors for each model of the target stored in the target database 2000, 1 vector differences may be squared by the model of the target of the target database 2000 and a square root may be added to the summed values to calculate a plurality of first vector distances.

전력비 산출부는 상술한 수학식 7을 참조하여 안테나부에서 수신된 HH 채널 신호의 전력에서 HV 채널 신호의 전력을 제외한 전력을 HH 채널 신호의 전력으로 나눈 비에 해당하는 제1 전력비를 산출한다(S1551).The power ratio calculator calculates the first power ratio corresponding to the ratio of the power of the HH channel signal received by the antenna unit to the power of the HH channel signal, excluding the power of the HV channel signal, by referring to Equation (7) ).

표적 식별 값 선정부는 산출된 복수 개의 제1 벡터 거리 각각에 제1 전력비를 곱한다(S1552). 상술한 방법은 HV 채널 신호로부터 수신되는 전력보다 HH 채널 신호로부터 수신되는 전력이 높으므로, 산출된 제1 벡터 거리에 제1 전력비를 연산하는 경우 HH 채널로부터 수신되는 신호의 편파 방향을 고려한 것으로 상술한 방법에 의해 표적 식별을 위한 정확도는 향상될 수 있다.The target identification value selection unit multiplies each of the calculated first vector distances by the first power ratio (S1552). Since the power received from the HH channel signal is higher than the power received from the HV channel signal, the above-described method considers the polarization direction of the signal received from the HH channel when computing the first power ratio to the calculated first vector distance. By one method, the accuracy for target identification can be improved.

제2 벡터 거리 계산부는 산출된 제2 산란 특징 벡터와 표적 데이터베이스(2000)에 미리 저장된 표적의 모델 별 산란 특징 벡터들과의 거리에 해당하는 복수 개의 제2 벡터 거리를 산출한다(S1545).In operation S1545, the second vector distance calculator calculates a plurality of second vector distances corresponding to distances between the calculated second scattered feature vectors and scattered feature vectors of each model stored in the target database 2000 in advance.

구체적으로 제2 벡터 거리 계산부는 산출된 제2 산란 특징 벡터에 포함된 원소들과 표적 데이터베이스(2000)에 저장된 표적의 모델 별 산란 특징 벡터들에 각각 포함된 원소들의 차이를 계산하고, 복수 개의 제2 벡터 차이 각각을 표적 데이터베이스(2000)의 표적의 모델 별로 제곱 합산하여 합산된 값들에 제곱근을 하여 복수 개의 제2 벡터 거리를 산출할 수 있다.Specifically, the second vector distance calculating unit calculates the difference between the elements included in the calculated second scattering feature vector and the elements contained in the scattering feature vectors for each model of the target stored in the target database 2000, 2 vector differences may be squared by the model of the target of the target database 2000 and a square root may be added to the summed values to calculate a plurality of second vector distances.

전력비 산출부는 상술한 수학식 8을 참조하여 안테나부(100)에서 수신된 HV 채널 신호의 전력을 HH 채널 신호의 전력으로 나눈 비에 해당하는 제2 전력비를 산출한다(S1553).The power ratio calculator calculates a second power ratio corresponding to a ratio of the power of the HV channel signal received by the antenna unit 100 to the power of the HH channel signal, according to Equation (8).

표적 식별 값 선정부는 산출된 복수 개의 제2 벡터 거리 각각에 제2 전력비를 곱한다(S1554). 상술한 방법은 HH 채널 신호로부터 수신되는 전력보다 HV 채널 신호로부터 수신되는 전력이 적은 것을 반영한 것으로 표적 식별의 정확도를 향상시키기 위함이다.The target identification value selection unit multiplies each of the calculated plurality of second vector distances by a second power ratio (S1554). The above-described method reflects the fact that the power received from the HV channel signal is lower than the power received from the HH channel signal to improve the accuracy of the target identification.

표적 식별 값 선정부는 복수 개의 제1 벡터 거리 각각에 제1 전력비를 곱한 값과 복수 개의 제2 벡터 거리 각각에 제2 전력비를 곱한 값을 융합한다(S1555).The target identification value selection unit fuses a value obtained by multiplying each of the plurality of first vector distances by a first power ratio and a value obtained by multiplying each of the plurality of second vector distances by a second power ratio (S1555).

표적 식별 값 선정부는 상술한 방법에 의해 융합된 값들 중 가장 작은 값에 해당하는 표적 식별 값을 선정한다(S1556).The target identification value selection unit selects a target identification value corresponding to the smallest value among the values fused by the above-described method (S1556).

표적 모델 분류부는 데이터베이스에 미리 저장된 표적의 모델 별로부터 표적 식별 값 선정부에서 표적 식별 값을 선정하는데 이용된 산란 특징 벡터를 포함하는 표적 모델을 데이터베이스에서 분류한다(S1557). 따라서, 분류된 표적 모델로부터 표적 식별부는 표적의 종류를 식별할 수 있다.The target model classifier classifies the target model including the scatter characteristic vector used for selecting the target identification value in the target identification value selection section from the database for each target model stored in advance in the database (S1557). Thus, the target identification part from the classified target model can identify the type of the target.

상기 설명된 본 발명의 일 실시예의 방법의 전체 또는 일부는, 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 기록 매체의 형태(또는 컴퓨터 프로그램 제품)로 구현될 수 있다. 여기에서, 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터 저장 매체(예를 들어, 메모리, 하드디스크, 자기/광학 매체 또는 SSD(Solid-State Drive) 등)를 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비 휘발성 매체, 분리형 및 비 분리형 매체를 모두 포함한다.All or part of the method of an embodiment of the present invention described above can be implemented in the form of a computer-executable recording medium (or a computer program product) such as a program module executed by a computer. Here, the computer-readable medium may include computer storage media (e.g., memory, hard disk, magnetic / optical media or solid-state drives). Computer readable media can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media.

또한, 본 발명의 일 실시 예에 따르는 방법의 전체 또는 일부는 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하며, 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 처리되는 프로그래밍 가능한 기계 명령어를 포함하고, 하이레벨 프로그래밍 언어(High-level Programming Language), 객체 지향 프로그래밍 언어(Object-oriented Programming Language), 어셈블리 언어 또는 기계 언어 등으로 구현될 수 있다.Also, all or part of the method according to one embodiment of the present invention may include instructions executable by a computer, the computer program comprising programmable machine instructions to be processed by a processor, the high-level programming language A programming language, an object-oriented programming language, an assembly language, or a machine language.

본 명세서에서의 부(means) 또는 모듈(Module)은 본 명세서에서 설명되는 각 명칭에 따른 기능과 동작을 수행할 수 있는 하드웨어를 의미할 수도 있고, 특정 기능과 동작을 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램 코드를 의미할 수도 있고, 또는 특정 기능과 동작을 수행시킬 수 있는 컴퓨터 프로그램 코드가 탑재된 전자적 기록 매체, 예를 들어 프로세서 또는 마이크로 프로세서를 의미할 수 있다. 다시 말해, 부(means) 또는 모듈(Module)은 본 발명의 기술적 사상을 수행하기 위한 하드웨어 및/또는 상기 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적 및/또는 구조적 결합을 의미할 수 있다. Means or module in the present specification may mean hardware capable of performing the functions and operations according to the respective names described herein and may be implemented by computer program code , Or may refer to an electronic recording medium, e.g., a processor or a microprocessor, having computer program code embodied thereon to perform particular functions and operations. In other words, a means or module may mean a functional and / or structural combination of hardware for carrying out the technical idea of the present invention and / or software for driving the hardware.

따라서 본 발명의 일 실시 예에 따르는 방법은 상술한 바와 같은 컴퓨터 프로그램이 컴퓨팅 장치에 의해 실행됨으로써 구현될 수 있다. 컴퓨팅 장치는 프로세서와, 메모리와, 저장 장치와, 메모리 및 고속 확장포트에 접속하고 있는 고속 인터페이스와, 저속 버스와 저장 장치에 접속하고 있는 저속 인터페이스 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 이러한 성분들 각각은 다양한 버스를 이용하여 서로 접속되어 있으며, 공통 머더보드에 탑재되거나 다른 적절한 방식으로 장착될 수 있다.Thus, a method according to an embodiment of the present invention may be implemented by a computer program as described above being executed by a computing device. The computing device may include a processor, a memory, a storage device, a high-speed interface connected to the memory and a high-speed expansion port, and a low-speed interface connected to the low-speed bus and the storage device. Each of these components is connected to each other using a variety of buses and can be mounted on a common motherboard or mounted in any other suitable manner.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications, substitutions and substitutions are possible, without departing from the scope and spirit of the invention as disclosed in the accompanying claims. will be. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention and the accompanying drawings are intended to illustrate and not to limit the technical spirit of the present invention, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments and the accompanying drawings . The scope of protection of the present invention should be construed according to the following claims, and all technical ideas within the scope of equivalents should be construed as falling within the scope of the present invention.

10: 표적 식별 장치
100: 안테나부
200, 300: 산란 특징 벡터 산출부
400: 표적 식별부10: Target identification device
100:
200, 300: scattering characteristic vector calculating unit
400: target identification unit

Claims

A first polarized wave signal for detecting a target and a second polarized wave signal having a first polarized direction and a second polarized direction different from the first polarized direction, An antenna unit for receiving a second channel signal that is a signal of the first channel;
A first scattering feature vector calculating unit for extracting at least one scattering point reflecting characteristics of the target according to the geometrical characteristics of the target from the received first channel signal to calculate a first scattering feature vector; And
Comparing the calculated first scattering feature vector with scattering feature vectors according to scattering characteristics of the target of the target previously stored in the database using the power ratio of the first channel signal and the second channel signal to identify the target, And a target identifying unit that identifies the type of the target by using the power ratio of the dual polarized channel signal.

The method according to claim 1,
The first scattering feature vector calculating unit
A first range profile generating unit for generating a first range profile including first range information indicating a first channel signal received from the target as a radar reflection area distribution of the target; And
And a first scattering point extracting unit for extracting at least one scattering point in the first range profile including the first range information,
And the first scattering characteristic vector is calculated using the extracted scattering point.

3. The method of claim 2,
The first scattering point extracting unit
A first position information determination unit for determining position information of the scattering point including the size information of the scattering point in the first range profile including the first range information; And
Calculating a residual power of the first range profile from which the scattering point has been removed by removing the extracted scattering point from the first range profile using position information of the determined scattering point; Lt; / RTI >
And calculating a first scattering feature vector composed of only the extracted scattering points by repeatedly extracting the scattering points based on the calculated residual power of the first range profile. Device.

The method of claim 3,
The calculation of the first scattering feature vector may include:
Calculating a residual power of the first range profile from which the scattering points have been removed each time the scattering points are removed; The scattering points are extracted in accordance with the calculated variation of the residual power, and the size of the extracted scattering points and the size of the extracted scattering points are determined based on the largest scattering point, Wherein the first scattering characteristic vector is calculated by using a relative distance between the scattered point and the scattered point.

The method according to claim 1,
And a second scattering feature vector calculating unit for extracting at least one scattering point reflecting the characteristic of the target according to the geometrical characteristics of the target from the received second channel signal to calculate a second scattering feature vector,
Wherein the target identifying unit identifies the type of the target using at least one of the first scattering feature vector and the second scattering feature vector.

6. The method of claim 5,
Wherein the target identification unit comprises:
A first vector distance calculation unit for calculating a plurality of first vector distances corresponding to a distance between the calculated first scattering feature vector and scattering feature vectors for each target model stored in the database; And
And a second vector distance calculation unit for calculating a plurality of second vector distances corresponding to the distances between the calculated second scattering feature vector and scattering feature vectors of the target model stored in the database,
Wherein the target is identified using the calculated first vector distance and the second vector distance.

The method according to claim 6,
The target identification unit
A first power ratio corresponding to a ratio of a power of the received first channel signal to a power of the received first channel signal divided by a power of the received second channel signal and a power ratio of the received second channel signal, A power ratio calculating unit for calculating a second power ratio corresponding to a ratio of power divided by the power of the received first channel signal;
Calculating a first power ratio for each of the plurality of first vector distances; and calculating the second power ratio for each of the plurality of second vector distances to fuse the calculated values, A target identification value selection unit for selecting an identification value; And
And a target model classifier for classifying a target model including a scatter characteristic vector used to select the target identification value for each target model stored in the database. A target identification device used.

The method according to claim 1,
Wherein the first polarization direction and the second polarization direction are orthogonal to each other.

A first polarized wave signal for detecting a target and a second polarized wave signal having a first polarized direction and a second polarized direction different from the first polarized direction, Receiving a second channel signal that is a signal of the first channel;
Extracting at least one scattering point reflecting characteristics of the target according to the geometrical characteristics of the target from the received first channel signal to calculate a first scattering feature vector; And
The first scattering feature vector and the scattering feature vectors according to the scattering characteristics of the target of the target previously stored in the database are compared using the power ratio of the first channel signal and the second channel signal to identify the target, Identifying a type of the target; and using the power ratio of the dual polarized channel signal.

10. The method of claim 9,
And calculating a second scattering feature vector from the received second channel signal by extracting at least one scattering point reflecting characteristics of the target according to the geometrical characteristics of the target,
Wherein the step of identifying the type of the target identifies the type of the target using at least one of the first scattering feature vector and the second scattering feature vector. .

11. The method of claim 10,
Wherein identifying the type of target comprises:
Calculating a plurality of first vector distances corresponding to distances between the calculated first scattering feature vectors and scattering feature vectors of the target model stored in the database; And
Calculating a plurality of second vector distances corresponding to distances between the calculated second scattering feature vector and scattering feature vectors of the target model stored in the database,
Wherein the target is identified using the calculated plurality of first vector distances and the plurality of second vector distances.

12. The method of claim 11,
Wherein identifying the type of target comprises:
A first power ratio corresponding to a ratio of a power of the received first channel signal to a power of the received first channel signal divided by a power of the received second channel signal and a power ratio of the received second channel signal, Calculating a second power ratio corresponding to a ratio of the power divided by the power of the received first channel signal;
Calculating a first power ratio for each of the plurality of first vector distances; and calculating the second power ratio for each of the plurality of second vector distances to fuse the calculated values, Selecting an identification value; And
And classifying a target model including a scattering feature vector used to select the target identification value for each model of the target stored in the database. The method of claim 1, further comprising: Way.

A program recorded on a computer-readable recording medium for realizing a target identification method using the power ratio of the dual polarized channel signal according to any one of claims 9 to 12 through being executed by a processor.