KR102031133B1 - 물체의 산란점 추적 장치 및 그 방법 - Google Patents

물체의 산란점 추적 장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은, 레이더의 초고주파 신호로부터 얻어낸 고해상도 거리 측면도와 산란점 추출 정보를 이용하여 좋지 않은 기상 조건과 고속이동 환경에서 물체(표적)의 산란 패턴을 정확히 추출하고, 물체의 산란 패턴에서 특정 산란점을 용이하게 추적하는 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 본 명세서의 실시예들에 따른 본 발명의 물체의 산란점 추적 장치는, 초고주파 센서의 입력 신호로부터 얻어낸 데이터를 과소표본화(Undersampling)하는 과소표본화 생성부와; 상기 과소표본화(Undersampling)된 데이터에서 산란점을 추출하는 산란점 추출부와; 상기 추출한 산란점을 군집화하는 군집화부와; 상기 군집화된 산란점을 근거로 물체의 산란 패턴을 생성하고, 상기 산란 패턴에서 특정 산란점을 탐지 및 추적하는 추적부를 포함할 수 있다.

Description

물체의 산란점 추적 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR TRACKING SCATTERING CENTER OF OBJECT AND METHOD THEREOF}
본 발명은 물체의 산란점 추적 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 물체(표적)를 탐지하고 추적하기 위한 레이더는 RF신호(radio frequency signal) 기반의 마이크로파 대역의 초고주파 센서를 사용하여 물체에 대한 정보를 얻어낸다.
그러나, 이러한 레이더는 시스템의 메모리나 대역폭 등의 하드웨어의 제한 사항이 존재하고, 주파수, 관측각에 따라 변하는 레이더 반사 단면적(RCS: Radar Cross Section)에 따른 반사신호로부터 정보를 추출하기 때문에 물체의 산란 패턴을 획득하거나 특정 산란점의 분포를 얻기 힘든 상황이 발생할 수 있다.
레이더 입장에서는 대상 물체의 특정한 지점을 추적하기 위해 물체로부터 반사되는 전자파 신호로부터 고해상도 산란 패턴을 얻을 필요가 생긴다. 만약 물체가 고속으로 이동하거나 레이더와 물체 사이의 관측각이 바뀌어 추적해야 할 대상의 레이다 반사 단면적의 변화가 크게 되면 물체를 바르게 구분하고 물체를 추적하기 위한 방법을 모색해야 하기 때문이다.
이러한 상황을 타개하기 위해 전자광학 센서를 이용하면 어느 정도 해소할 수 있다. 그러나, 전자광학 센서를 이용하여 대상 물체를 탐지하고 추적하는 경우 주변 환경 조건의 영향을 많이 받는 전자광학 센서의 물리적인 특성으로 많은 제한상황이 발생한다. 특히, 비가 오거나 안개가 끼는 등 기상상태가 좋지 않은 경우, 일출 혹은 일몰 전후 물체와 주변의 온도가 큰 차이가 나지 않는 경우, 눈/비로 인하여 시정이 좋지 않은 경우 대상 물체를 효과적으로 인식하거나 탐지하기가 곤란한 경우가 있다. 또한, 전자광학 센서의 경우 초고주파 센서보다 각도 방향의 분해능이 좋지만, 거리 방향의 분해능은 성능이 현저히 좋지 않으므로 센서의 운용상에 많은 제한 사항이 발생한다.
한국등록특허공보(10-1546697) (공고일: 2015.08.25)
본 발명의 목적은, 레이더의 초고주파 신호로부터 얻어낸 고해상도 거리 측면도와 산란점 추출 정보를 이용하여 좋지 않은 기상 조건과 고속이동 환경에서 물체(표적)의 산란 패턴을 정확히 추출하고, 물체의 산란 패턴에서 특정 산란점을 용이하게 추적하는 장치 및 그 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 달성하기 위하여, 본 명세서의 실시예들에 따른 본 발명의 물체의 산란점 추적 장치는,
초고주파 센서의 입력 신호로부터 얻어낸 데이터를 과소표본화(Undersampling)하는 과소표본화 생성부와;
상기 과소표본화(Undersampling)된 데이터에서 산란점을 추출하는 산란점 추출부와;
상기 추출한 산란점을 군집화하는 군집화부와;
상기 군집화된 산란점을 근거로 물체의 산란 패턴을 생성하고, 상기 산란 패턴에서 특정 산란점을 탐지 및 추적하는 추적부를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 있어서, 상기 과소표본화 생성부는, 초고주파 센서의 입력 신호인 동위상(I) 및 직교위상(Q) 데이터를 일정 주기마다 산란점 추출 성능의 열화가 최소화되는 조건에서 과소표본화할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 있어서, 상기 산란점 추출부는 산란 추정 알고리즘을 이용하여 상기 과소표본화(Undersampling)된 데이터에서 산란점을 추출할 수 있다.
상기 과제를 달성하기 위하여, 본 명세서의 실시예들에 따른 본 발명의 물체의 산란점 추적 방법은, 초고주파 센서의 입력 신호로부터 얻어낸 데이터를 과소표본화(Undersampling)하는 단계와; 상기 과소표본화(Undersampling)된 데이터에서 산란점을 추출하는 단계와; 상기 추출한 산란점을 군집화하는 단계와; 상기 군집화된 산란점을 근거로 물체의 산란 패턴을 생성하고, 상기 산란 패턴에서 특정 산란점을 탐지 및 추적하는 단계를 포함할 수 있다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명은, 대상 물체를 탐지 혹은 추적 중에 초고주파 센서의 입력 신호로부터 얻어낸 고해상도 거리 프로파일의 군집화된 산란점 추출 정보를 이용하여 대상 물체의 산란 패턴을 정확히 알 수 있다.
본 발명은, 그 대상 물체의 산란 패턴을 이용하여 시간에 따라 변화하는 특정 산란점의 위치를 얻어낼 수 있어 물체의 탐지 및 추적 성능을 개선시킬 수 있다.
본 발명은, 기상상태의 영향을 많이 받고 플레어 등의 기만수단에 민감한 전자광학 센서의 물리적인 제한사항을 극복하고, 고속기동 및 눈이나 비가 오는 열악한 환경조건에서도 물체의 산란 패턴을 비교적 정확히 얻어낼 수 있다.
본 발명은, 물체의 특정 관심 산란점(scattering center of interest)의 분포를 얻어낼 뿐만 아니라 이를 이용해 물체의 자동 표적 인식에도 적용할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 물체의 산란점 추적 장치를 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 물체의 산란점 추적 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 성능을 검증하기 위한 표적의 한 예를 나타낸 도이다.
도 4는 도 3에 도시한 표적을 이용하여 시스템 잡음이 존재하는 상황에서 산란점 추출 개수에 따른 대표 산란점 추출 성능의 정확도를 나타낸 비교도이다.
도 5은 각각의 산란점 추출 방법을 이용하여 추출한 산란점을 비교하여 나타낸 도이다.
도 6은 각각의 기법으로 추출한 산란점을 이용해 공통의 산란점을 물체의 실제 산란점으로 판단하는 방법을 나타낸 도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 물체의 산란점 추적 장치를 나타낸 구성도이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 물체의 산란점 추적 장치는,
초고주파 센서의 입력 신호로부터 얻어낸 데이터를 과소표본화(Undersampling)하는 과소표본화 생성부(101)와;
상기 과소표본화(Undersampling)된 데이터에서 산란점을 추출하는 산란점 추출부(102)와;
상기 추출한 산란점을 군집화하는 군집화부(103)와;
상기 군집화된 산란점을 근거로 물체의 산란 패턴을 생성하고, 그 산란 패턴에서 특정 산란점을 탐지 및 추적하는 추적부(104)를 포함할 수 있다.
본 발명은, 초고주파 센서의 입력 신호로부터 얻어낸 데이터를 시스템의 성능이 열화되지 않는 수준으로 과소표본화(Undersampling)하고, 그 과소표본화된 데이터에서 산란점을 추출하여 군집화함으로써 물체의 산란 패턴을 정확히 추출하고 특정 산란점의 추적을 용이하게 한다.
상기 고해상도 거리 측면도를 이용한 산란점 추정법(산란점 추출)은 연산 시간 및 시스템의 복잡도의 부담을 줄이기 위해 메모리나 대역폭등의 하드웨어 제한 사항에 맞추어 초고주파 센서의 입력 신호를 과소표본화 한다. 과소 표본화하는 정도는 시스템 제한 사항에 기인한다.
상기 고해상도 거리 측면도와 산란점 추출 알고리즘을 이용하여 산란점을 추출한다. 산란점 추출 알고리즘의 연산 시간을 줄이기 위해 과소 표본화한 센서의 입력 신호를 이용한다. 산란 추정 알고리즘은 반복 신호부공간의 회전불변성 원리 이용 및 신호와 잡음의 부공간 직교성 정도 판단 등 다양한 방법을 사용할 수 있다.
상기 고해상도 거리 측면도를 이용하여 추출한 산란점을 군집화한다. 일반적인 거리 측면도에 비해 추출한 거리 빈의 분해능이 증가하므로 시스템에서 필요한 요구 수준에 맞춘 간격으로 산란점을 군집화하여 물체의 산란 패턴을 획득하고 이를 이용하여 특정 산란점을 탐지 및 추적하는데 이용할 수 있다.
이러한 본 발명은 대상 물체를 탐지 혹은 추적 중에 초고주파 센서의 입력 신호로부터 얻어낸 고해상도 거리 프로파일의 군집화된 산란점 추출 정보를 이용하여 대상 물체의 산란 패턴을 더 정확히 알 수 있으며, 이를 이용하여 시간에 따라 변화하는 특정 산란점의 위치를 얻어낼 수 있어 물체의 탐지 및 추적 성능을 개선시킬 수 있다.
또한, 본 발명은 기상상태의 영향을 많이 받고 플레어 등의 기만수단에 민감한 전자광학 센서의 물리적인 제한사항을 극복하고 고속기동 및 눈이나 비가 오는 열악한 환경조건에서도 물체의 산란 패턴을 비교적 정확히 얻어낼 수 있다.
또한, 본 발명은 물체의 특정 관심 산란점(scattering center of interest)의 분포를 얻어낼 뿐만 아니라 이를 이용해 물체의 자동표적인식에도 적용할 수 있다.
이하에서는, 본 발명의 실시예에 따른 물체의 산란점 추적 방법을 도 2를 참조하여 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 물체의 산란점 추적 방법을 나타낸 흐름도이다.
먼저, 상기 과소표본화 생성부(101)는 초고주파 센서의 입력 신호인 동위상(I) 및 직교위상(Q) 데이터를 일정 주기마다 산란점 추출 성능의 열화가 최소화되는 조건에서 과소표본화(과소표본데이터)한다(S11). 이는 본 발명에서 고해상도 산란점을 추출하기 위한 알고리듬의 입력 데이터로 사용된다.
상기 산란점 추출부(102)는 과소표본화 생성부(101)에서 생성한 과소표본데이터를 이용해 산란점을 추출한다(S12). 예를 들면, 상기 산란점 추출부(102)는 산란점 추출 알고리듬을 통해 과소표본화 생성부(101)에서 생성한 과소표본데이터를 이용해 산란점을 추출한다. 상기 산란점 추출 알고리듬은 초고주파 센서 시스템의 하드웨어 및 소프트웨어 규격에 맞추어 알고리듬의 한도를 설정한다.
도 3은 본 발명의 성능을 검증하기 위한 물체의 한 예를 나타낸 도이고, 도 4는 도 3의 표적을 이용하여 산란점 추출의 개수에 따른 물체의 산란점 위치 추출의 정확도의 차이를 나타낸 도이다.
도 4에 도시한 바와 같이, 시스템 잡음이 존재하는 상황에서 추출하는 산란점의 개수를 너무 많이 설정하게 되면 연산 시간 및 메모리 용량 등과 같은 필요한 시스템 자원이 늘어나게 되지만, 시스템 잡음의 영향에 따라 물체가 아닌 부분을 산란점으로 추출하게 될 가능성이 커져서 얻을 수 있는 산란 패턴의 정확도 및 탐지 능력이 오히려 저하될 수 있다. 따라서, 상기 산란점 추출부(102)는, 시스템 자원을 효율적으로 사용하면서 물체의 산란 패턴을 더 정확히 얻기 위하여, 물체의 종류, 물체 탐지 수준 및 시스템 잡음 수준 등을 고려하여 일정 문턱값(threshold) 이상의 값을 가진 산란점 데이터만 추출하도록 산란점 추출의 개수를 설정한다.
또한, 효율적인 산란점 추출을 위해 한켈(Hankel) 행렬을 이용한 특이점 분해와 매트릭스 팬슬(matrix pencil)을 이용하여 잡음에 의한 효과를 줄이면서 신호의 극점을 예측하는 매트릭스 팬슬(Matrix Pencil), 신호 부공간의 고유벡터로 만들어진 두 개의 행렬을 이용하여 일반화된 특이값 문제의 답을 이용해 신호의 극점을 예측하는 GEESE(GEneralized Eigenvalue utilizing Signal-subspace Eigenvalues) 기법, 잡음부공간과 신호 부공간이 서로 수직하다는 성질을 이용하는 MUSIC(MUtiple SIgnal Classification) 기법, 데이터 샘플들로부터 얻어진 신호 부공간이 회전에 따른 불변성을 가진다는 성질을 이용하는 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters by Rotational Invariance Technique) 기법, 신호의 극값을 내림차순으로 점상강도분포함수(Point Spread Function)를 기반으로 재구성하여 원래 신호에서 차이를 구함으로써 원래 신호를 극값의 선형합으로 구성하는 클린(CLEAN) 기법 등의 여러 가지 방법을 조합할 수 있다.
도 5는 도 3의 물체를 이용하여 위에 언급한 여러 가지 기법들의 조합의 한 예로서 두 가지 방법(기법)을 적용하여 얻어낸 추출한 물체의 산란점을 도시하여 각 기법간의 산란점을 추출한 위치의 차이를 비교한 도이다. 각 기법들은 연산 시간, 메모리 필요량, 정확도 등의 차이가 존재하므로, 초고주파 센서 시스템의 가용 자원을 고려하여 가용 가능한 기법들을 적용해 산란점 추출을 진행하고, 각 기법들이 공통으로 추출한 산란점의 위치를 물체의 산란점으로 추정하면 하나의 기법이 추출한 산란 패턴에 비해 산란 패턴의 정확도를 더 높일 수 있다.
도 6은 초고주파 센서의 시스템 성능을 고려하여 도 5에서 추출한 산란점 중 각 기법들의 산란점의 위치가 공통인 부분을 산란점으로 판단하는 방법을 나타낸 도이다. 예를 들면, 상기 산란점 추출부(102)는 각 기법 모두 공통적으로 추출된 산람점을 물체의 산란점으로 결정하고, 각 기법 모두 공통적으로 추출된 산란점들 중에서 시스템 잡음 수준에 해당하는 산람점들은 산란점으로 판단하지 않는다.
상기 군집화부(103)는 상기 산란점 추출부(102)을 이용하여 얻어진 산란점을 군집화하여 물체의 산란 패턴을 생성한다(S13). 군집화 방법은 추출된 산란점들의 위치를 기반으로 물체의 길이에 맞추어 시스템 거리 분해능에 맞추어 군집화할 수 있다.
상기 군집화부(103)는 그 군집화한 물체의 산란패턴과 특정 관심 산란점의 데이터를 저장하여 관심산란점 데이터베이스를 구축할 수도 있다. 산란점의 관심 영역과 주변 영역을 저장하여 관심 영역의 시간에 따른 분포를 저장한다.
상기 추적부(104)는 상기 관심산란점 데이터베이스를 기반으로 관심산란점의 정보를 획득하고, 그 관심산란점을 탐지 및 추적한다(S14). 관심산란점 추적 방식은 통상의 지식을 가진 자가 여러 방식으로 구현이 가능하다. 대상 물체에 산란점이 다수 존재하면 산란점 추출부(102)에는 대상의 여러 산란점의 위치가 정확히 획득되고, 군집화부(103)의 군집화 결과 시스템이 처리하기에 적합한 수준의 산란 패턴을 획득하게 된다. 군집화부(103)에서는 이 군집화된 산란 패턴을 이용하여 특정 관심 산란점의 데이터의 정보 변화를 얻을 수 있다. 상기 추적부(104)는 관심 산란점의 정보 변화를 이용하여 관심산란점의 탐지 및 추적을 용이하게 할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은, 대상 물체를 탐지 혹은 추적 중에 초고주파 센서의 입력 신호로부터 얻어낸 고해상도 거리 프로파일의 군집화된 산란점 추출 정보를 이용하여 대상 물체의 산란 패턴을 정확히 알 수 있다.
본 발명은, 그 대상 물체의 산란 패턴을 이용하여 시간에 따라 변화하는 특정 산란점의 위치를 얻어낼 수 있어 물체의 탐지 및 추적 성능을 개선시킬 수 있다.
본 발명은, 기상상태의 영향을 많이 받고 플레어 등의 기만수단에 민감한 전자광학 센서의 물리적인 제한사항을 극복하고, 고속기동 및 눈이나 비가 오는 열악한 환경조건에서도 물체의 산란 패턴을 비교적 정확히 얻어낼 수 있다.
본 발명은, 물체의 특정 관심 산란점(scattering center of interest)의 분포를 얻어낼 뿐만 아니라 이를 이용해 물체의 자동 표적 인식에도 적용할 수 있습니다.
본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (6)

  1. 초고주파 센서의 입력 신호로부터 얻어낸 물체의 데이터를 과소표본화(Undersampling)하는 과소표본화 생성부와;
    상기 과소표본화(Undersampling)된 데이터에서 산란점을 추출하는 산란점 추출부와;
    상기 추출한 산란점을 군집화하는 군집화부와;
    상기 군집화된 산란점을 근거로 물체의 산란 패턴을 생성하고, 상기 산란 패턴에서 특정 산란점을 탐지 및 추적하는 추적부를 포함하고,
    상기 산란점 추출부는,
    일정 문턱값(threshold) 이상의 값을 가진 산란점 데이터만 추출하도록 산란점을 추출하고,
    상기 군집화부는,
    추출된 산란점들의 위치를 기반으로 상기 물체의 길이에 맞추어 상기 추출된 산란점들을 군집화하는 것을 특징으로 하는 물체의 산란점 추적 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 상기 산란점 추출부는,
    산란 추정 알고리즘을 이용하여 상기 과소표본화(Undersampling)된 데이터에서 산란점을 추출하는 것을 특징으로 하는 물체의 산란점 추적 장치.
  4. 초고주파 센서의 입력 신호로부터 얻어낸 물체의 데이터를 과소표본화(Undersampling)하는 단계와;
    상기 과소표본화(Undersampling)된 데이터에서 산란점을 추출하는 단계와;
    상기 추출한 산란점을 군집화하는 단계와;
    상기 군집화된 산란점을 근거로 물체의 산란 패턴을 생성하고, 상기 산란 패턴에서 특정 산란점을 탐지 및 추적하는 단계를 포함하고,
    상기 산란점을 추출하는 단계는 일정 문턱값(threshold) 이상의 값을 가진 산란점 데이터만 추출하도록 산란점을 추출하고,
    상기 추출한 산란점을 군집화하는 단계는 추출된 산란점들의 위치를 기반으로 상기 물체의 길이에 맞추어 수행되는 것을 특징으로 하는 물체의 산란점 추적 방법.
  5. 삭제
  6. 제4항에 있어서, 상기 산란점을 추출하는 단계는,
    산란 추정 알고리즘을 이용하여 상기 과소표본화(Undersampling)된 데이터에서 산란점을 추출하는 것을 특징으로 하는 물체의 산란점 추적 방법.
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