KR102062899B1 - 표적을 탐지하는 방법 및 장치 - Google Patents

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KR102062899B1 KR1020180015799A KR20180015799A KR102062899B1 KR 102062899 B1 KR102062899 B1 KR 102062899B1 KR 1020180015799 A KR1020180015799 A KR 1020180015799A KR 20180015799 A KR20180015799 A KR 20180015799A KR 102062899 B1 KR102062899 B1 KR 102062899B1
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송준호
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Abstract

시간-거리(T-R) 도메인 상에 표시되는 반사 신호를 수신하고, 반사 신호와 기설정된 제 1 임계값을 비교하여, 기설정된 제 1 임계값 보다 큰 상기 반사 신호를 히트(hit) 데이터로 결정하고, 각도-거리(θ-ρ) 도메인의 일부 영역을 게이트로 설정하고, 게이트의 각도(θ) 및 거리(ρ)의 범위에서만 히트 데이터를 허프 변환하여 변환 데이터를 생성하며, 게이트에 포함된 변환 데이터를 분석함으로써 표적을 탐지하는, 표적 탐지 방법이 개시된다.

Description

표적을 탐지하는 방법 및 장치 {METHOD AND APPARATUS FOR DETECTING TARGET}
본 개시는 표적을 탐지하는 방법 및 장치를 제공한다.
현대 전장 상황은 무인기나 스텔스 전투기와 같은 낮은 레이다 반사 단면적(RCS: Radar Cross Section)을 가진 표적이 새롭게 위협 대상이 되고 있다. 레이다는 이런 표적을 탐지하기 위해 기존과는 다른 새로운 탐지 방법을 요구한다. 새로운 탐지 방법으로 탐지 전 추적(TBD: Track Before Detection) 기술이 부각되고 있다.
탐지 전 추적 기술은 두 가지 분류가 있는데, 하나는 신호처리 기술에서 발전된 것이고, 다른 하나는 데이터 처리(추적 필터) 기술에서 발전된 것이다. 신호처리 기술에서 발전된 것은 LTI(Long Term Integration)으로 여러 빔의 신호를 누적하여, 신호의 낮은 신호대잡음비(SNR:Signal to Noise Ratio)을 높여서 탐지하는 기술이다. 데이터 처리 기술에서 발전될 것은 임계치를 적용하지 않고 비선형 추적 필터를 이용하여 낮은 레이다 반사 단면적을 가진 표적을 탐지하는 기술이다.
다만, LTI의 경우 신호를 누적하여 신호대잡음비를 높이는 효과가 있으나, 처리 시간이 오래 걸린다. 따라서, LTI의 처리 시간을 줄여 실시간 처리가 가능하게 하는 기술이 요구된다.
표적을 탐지하는 방법 및 장치를 제공하는데 있다. 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 이하의 실시예들로부터 또 다른 기술적 과제들이 유추될 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제1 측면은, 시간-거리(T-R) 도메인 상에 표시되는 반사 신호를 수신하는 단계; 상기 반사 신호와 기설정된 제 1 임계값을 비교하여, 상기 기설정된 제 1 임계값 보다 큰 상기 반사 신호를 히트(hit) 데이터로 결정하는 단계; 상기 시간-거리(T-R) 도메인 상의 데이터는 허프 변환 시 각도-거리(θ-ρ) 도메인 상의 데이터로 변환되며, 상기 각도-거리(θ-ρ) 도메인의 일부 영역을 게이트로 설정하는 단계; 상기 게이트의 각도(θ) 및 거리(ρ)의 범위에서만 상기 히트 데이터를 허프 변환하여 변환 데이터를 생성하는 단계; 상기 게이트에 포함된 상기 변환 데이터를 분석함으로써 상기 표적을 탐지하는 단계;를 포함하는 표적을 탐지하는 방법을 제공할 수 있다.
또한, 상기 표적의 속도를 예측하는 단계; 및 상기 예측 결과에 기초하여 상기 게이트의 중심 및 크기를 설정하는 단계;를 포함하는 방법을 제공할 수 있다.
또한, 상기 히트들을 각 스캔 별로 클러스터링(clustering)하여, 복수의 클러스터를 생성하는 단계; 상기 각 스캔에 포함된 상기 복수의 클러스터의 대표 값을 결정하는 단계; 및 상기 대표 값의 평균 속도를 계산함으로써 상기 표적의 속도를 예측하는 단계;를 포함하는 표적을 탐지하는 방법을 제공할 수 있다.
또한, 상기 복수의 클러스터 중에서 오표적을 나타내는 클러스터를 결정하는 단계; 및 상기 오표적을 나타내는 클러스터를 제외한 나머지 클러스터들의 대표 값에 기초하여 상기 평균 속도를 계산하는 단계;를 포함하는 표적을 탐지하는 방법을 제공할 수 있다.
또한, 상기 복수의 클러스터 각각에 포함되는 상기 히트들 개수에 기초하여, 상기 복수의 클러스터에 포함된 클러스터 일부를 노이즈(noise)로 결정하는 단계; 및 상기 노이즈로 결정된 클러스터를 제외한 나머지 클러스터들을 이용하여 상기 게이트를 설정하는 단계;를 포함하는 표적을 탐지하는 방법을 제공할 수 있다.
또한, 상기 게이트에 포함된 상기 변환 데이터를 누적하는 단계;상기 변환 데이터를 누적한 결과와 기설정된 제 2 임계값을 비교하여 상기 표적을 탐지하는 단계;를 포함하는 표적을 탐지하는 방법을 제공할 수 있다.
본 개시의 제 2 측면은, 시간-거리(T-R) 도메인 상에 표시되는 반사 신호를 수신하는 안테나부; 및 상기 반사 신호와 기설정된 제 1 임계값을 비교하여, 상기 기설정된 제 1 임계값 보다 큰 상기 반사 신호를 히트(hit) 데이터로 결정하고, 상기 시간-거리(T-R) 도메인 상의 데이터는 허프 변환 시 각도-거리(θ-ρ) 도메인으로 변환되며 상기 각도-거리(θ-ρ) 도메인의 일부 영역을 게이트로 설정하고, 상기 게이트의 각도(θ) 및 거리(ρ)의 범위에서만 상기 히트 데이터를 허프 변환하여 변환 데이터를 생성하고, 상기 게이트에 포함된 상기 변환 데이터를 분석함으로써 상기 표적을 탐지하는, 처리부;를 포함하는, 표적 탐지 장치를 제공할 수 있다.
본 개시의 제 3 측면은, 제 1 측면의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 여러 빔의 신호를 허프 변환을 통해 누적하는 과정을 보여주기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 표적을 탐지하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 게이트를 설정하여 허프 변환을 수행함으로써 표적을 탐지하는 방법의 흐름도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 게이터를 설정하는 방법의 흐름도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 게이트를 이용하여 표적을 탐지하는 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 표적 탐지 장치의 블록도이다.
본 명세서에서 다양한 곳에 등장하는 "일부 실시예에서" 또는 "일 실시예에서" 등의 어구는 반드시 모두 동일한 실시예를 가리키는 것은 아니다.
본 개시의 일부 실시예는 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들의 일부 또는 전부는, 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 및/또는 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 개시의 기능 블록들은 하나 이상의 마이크로프로세서들에 의해 구현되거나, 소정의 기능을 위한 회로 구성들에 의해 구현될 수 있다. 또한, 예를 들어, 본 개시의 기능 블록들은 다양한 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능 블록들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 개시는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. “매커니즘”, “요소”, “수단” 및 “구성”등과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다. 또한, 명세서에 기재된 "부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 연결 선 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것일 뿐이다. 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가된 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들에 의해 구성 요소들 간의 연결이 나타내어질 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 개시를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 여러 빔의 신호를 허프 변환을 통해 누적하는 과정을 보여주기 위한 도면이다.
표적 탐지 장치는 레이더를 이용하여 전파에너지를 공중에 빔 형태로 방사시켜 표적으로부터 반사된 전파를 분석하여 표적을 탐지한다. 표적 탐지 장치는 표적으로부터 반사된 반사 신호를 수신할 수 있다. 표적 탐지 장치는 반사 신호와 기설정된 제 1 임계값을 비교하여, 기설정된 제 1 임계값 보다 큰 반사 신호를 히트(hit)로 결정할 수 있다.
직교좌표인 시간-거리(Time-Range) 도메인 상에서 히트는 한 점으로 표시될 수 있는데, 도 1을 참조하면 히트는 시간-거리 도메인 상에서 좌표 값 (T1, R1) 내지 (T6, R6)로 표시될 수 있다. 이 때, (T1, R1) 내지 (T6, R6)는 직선 '
Figure 112018014129303-pat00001
' 위에 위치한다.
표적 탐지 장치는 시간-거리 도메인 상의 한 점에 대해 허프 변환을 수행하여 각도-거리(θ-ρ) 도메인 상의 하나의 곡선을 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 표적 탐지 장치는 시간-거리 도메인 상의 (T1, R1) 내지 (T6, R6) 각각에 대해 허프 변환을 수행하여, 각도-거리(θ-ρ) 도메인 상의 곡선 C1 내지 C6를 생성할 수 있다. 예를 들어, 곡선 C1 및 곡선 C6은 각각 각도-거리(θ-ρ) 도메인 상의 곡선 '
Figure 112018014129303-pat00002
' 및 '
Figure 112018014129303-pat00003
'로 표현될 수 있다.
도 1을 참조하면, C1 내지 C6의 곡선을 누적하면 하나의 점(1)을 통과하는 것을 확인할 수 있으며, 표적 탐지 장치는 각도-거리(θ-ρ) 도메인 상의 점(1)을 탐지함으로써 표적을 탐지할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 표적을 탐지하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 단계 210에서 표적 탐지 장치는 시간-거리(Time-Range) 도메인 상에서 표현되는 반사 신호를 수신할 수 있다.
표적 탐지 장치는 전파에너지를 공중에 빔 형태로 방사시킨 후, 표적으로부터 반사된 반사 신호를 수신할 수 있다. 일 실시예에서 표적 탐지 장치가 수신한 반사 신호는 직교 좌표인 시간-거리(Time-Range) 도메인 상에서 한 점으로 표현될 수 있다.
단계 220에서 표적 탐지 장치는 반사 신호와 기설정된 임계값을 비교하여, 기설정된 임계값 보다 큰 반사 신호를 히트(hit)로 결정할 수 있다.
단계 230에서 시간-거리(T-R) 도메인 상의 데이터는 허프 변환 시 각도-거리(θ-ρ) 도메인 상의 데이터로 변환되며, 표적 탐지 장치는 각도-거리(θ-ρ) 도메인의 일부 영역을 게이트로 설정할 수 있다. 게이트로 설정되는 일부 영역은 각도(θ) 및 거리(ρ)의 범위로 정의로 될 수 있다.
일 실시예에서 표적 탐지 장치는 표적의 속도를 예측하고, 표적 속도를 예측한 결과에 기초하여 게이트의 중심 및 크기를 설정할 수 있다.
구체적으로, 표적 탐지 장치는 표적의 속도를 예측하기 위해 히트들을 각 스캔 별로 클러스터링(clustering)하여, 복수의 클러스터를 생성할 수 있다. 표적 탐지 장치는 각 스캔에 포함된 복수의 클러스터의 대표 값을 결정하고, 결정된 대표 값의 평균 속도를 계산함으로써 표적의 속도를 예측할 수 있다.
한편, 표적 탐지 장치는 추가적으로 복수의 클러스터 중에서 오표적을 나타내는 클러스터를 결정하고, 오표적을 나타내는 클러스터를 제외한 나머지 클러스터들의 대표 값에 기초하여 평균 속도를 계산할 수 있다.
또한, 표적 탐지 장치는 추가적으로 복수의 클러스터 각각에 포함되는 히트들 개수에 기초하여, 복수의 클러스터에 포함된 클러스터 일부를 노이즈(noise)로 결정하고, 노이즈로 결정된 클러스터를 제외한 나머지 클러스터들을 이용하여 게이트를 설정할 수 있다.
단계 240에서 표적 탐지 장치는 게이트의 각도(θ) 및 거리(ρ)의 범위에서만 히트 데이터를 허프 변환하여 변환 데이터를 생성할 수 있다.
즉, 표적 탐지 장치는 각도-거리(θ-ρ) 도메인 상의 각도(θ) 및 거리(ρ)의 전 범위에서 히트 데이터를 허프 변환하는 대신, 설정된 게이트의 각도(θ) 및 거리(ρ)의 범위에서만 히트 데이터를 허프 변환하여 변환 데이터를 생성함으로써 처리 시간을 줄일 수 있다.
단계 250에서 표적 탐지 장치는 게이트에 포함된 변환 데이터를 분석함으로써 표적을 탐지할 수 있다.
표적 탐지 장치는 게이트에 포함된 변환 데이터를 누적할 수 있다. 표적 탐지 장치는 변환 데이터를 누적한 결과와 기설정된 임계값을 비교하여 표적을 탐지할 수 있다.
구체적으로, 각각의 변환 데이터는 각도-거리(θ-ρ) 도메인 상에서 곡선으로 표시될 수 있는데, 곡선들은 공통적으로 각도-거리(θ-ρ) 도메인 상의 하나의 점을 통과할 수 있다. 즉, 곡선들은 하나의 점에서 누적될 수 있다. 표적 탐지 장치는 생성된 곡선들이 공통적으로 통과하는 하나의 점에 기초하여 표적을 탐지할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 게이트를 설정하여 허프 변환을 수행함으로써 표적을 탐지하는 방법의 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 단계 310에서 표적 탐지 장치는 반사 신호와 기설정된 제 1 임계값을 비교하여, 기설정된 제 1 임계값 보다 큰 상기 반사 신호를 히트(hit) 데이터로 결정할 수 있다.
단계 320에서 표적 탐지 장치는 각도-거리(θ-ρ) 도메인의 각도(θ) 및 거리(ρ)의 범위를 제한하는 게이트를 설정할 수 있다. 구체적으로, 시간-거리 도메인은 허프 변환 시 각도-거리(θ-ρ) 도메인으로 변환되는데, 표적 탐지 장치는 각도-거리(θ-ρ) 도메인의 각도(θ) 및 거리(ρ)의 범위를 제한하는 게이트를 설정할 수 있다.
단계 330에서 표적 탐지 장치는 허프 변환을 수행할 수 있다. 허프 변환에 대해서는 도 1에서 설명하였으므로 생략하기로 한다.
단계 340에서 표적 탐지 장치는 허프 변환하여 생성된 곡선들을 누적할 수 있다.
단계 350에서 표적 탐지 장치는 단계 340에서 누적된 결과를 기설정된 제 2 임계값과 비교함으로써 최종적으로 표적을 탐지할 수 있다. 일 실시예에서 누적된 결과는 하나의 점으로 표현될 수 있고, 표적 탐지 장치는 누적된 결과가 기설정된 제 2 임계값 보다 큰 경우 해당 누적된 점을 표적으로 탐지할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 게이터를 설정하는 방법의 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 단계 410에서 표적 탐지 장치는 히트들을 각 스캔 별로 클러스터링(clustering)하여, 복수의 클러스터를 생성할 수 있다.
일 실시예에서 표적 탐지 장치는 수신된 반사 신호와 기설정된 임계값을 비교하여, 기설정된 임계값 보다 큰 상기 반사 신호를 히트(hit)로 결정할 수 있다. 이 때 표적 탐지 장치는 히트들을 각 스캔 별로 클러스터링(clustering)하여, 복수의 클러스터를 생성할 수 있다.
단계 420에서 표적 탐지 장치는 복수의 클러스터 각각에 포함되는 히트들 개수에 기초하여, 복수의 클러스터에 포함된 클러스터 일부를 노이즈(noise)로 결정할 수 있다.
일 실시예에서 표적 탐지 장치는 아래 수학식 1을 만족하는 클러스터를 노이즈로 결정할 수 있다. 수학식 1에서 SizeofC는 클러스터의 크기 즉, 클러스터에 포함되는 히트들의 수이고, c는 임계치를 나타낸다.
Figure 112018014129303-pat00004
단계 430에서 표적 탐지 장치는 각 스캔에 포함된 복수의 클러스터의 대표 값을 결정할 수 있다.
일 실시예에서 대표 값은 두 가지 방식으로 결정될 수 있다. 하나는 신호 크기가 제일 큰 클러스터를 선택하는 것이고, 다른 하나는 거리-속도(Range-Velocity) 탐지 게이트의 중심에서 제일 가까운 클러스터를 선택하는 것이다. 그러나, 대표 값을 결정하는 방식은 이에 제한되지 않는다.
단계 440에서 표적 탐지 장치는 대표 값의 평균 속도를 계산할 수 있다.
표적 탐지 장치는 수학식 2에 따라 대표 값의 평균 속도를 계산할 수 있다.
Figure 112018014129303-pat00005
수학식 2에서,
Figure 112018014129303-pat00006
는 j번째 허프 변환의 평균 속도,
Figure 112018014129303-pat00007
는 i번째 스캔의 대표값 속도, N은 허프 변환을 이용하여 누적할 스캔 횟수, M은 총 스캔 횟수,
Figure 112018014129303-pat00008
는 i번째 스캔의 대표 값 거리(range),
Figure 112018014129303-pat00009
는 i번째 스캔과　i-1스캔의 시간간격을 나타낸다.
단계 450에서 표적 탐지 장치는 복수의 클러스터 중에서 오표적을 나타내는 클러스터를 결정할 수 있다. 표적 탐지 장치는 수학식 3을 만족하는 클러스터를 오표적으로 결정할 수 있다.
Figure 112018014129303-pat00010
수학식 3에서,
Figure 112018014129303-pat00011
는 i번째 속도 편차이고, d는 임계치를 나타낸다.
단계 460에서 표적 탐지 장치는 오표적을 나타내는 클러스터를 제외한 나머지 클러스터들의 대표 값에 기초하여 평균 속도를 계산할 수 있다. 일 실시예에서, 표적 탐지 장치는 수렴 조건을 만족하여 오표적이 모두 제거될 때까지 오표적 제거 과정을 반복할 수 있다.
단계 470에서 표적 탐지 장치는 게이트 중심(GC)을 계산할 수 있다. 표적 탐지 장치는 수학식 4에 따라 게이트의 중심을 계산할 수 있다.
Figure 112018014129303-pat00012
수학식 4에서,
Figure 112018014129303-pat00013
는 j번째 게이트의 중심,
Figure 112018014129303-pat00014
는 j번째 허프 변환의 평균 속도를 나타낸다.
단계 480에서 표적 탐지 장치는 게이트의 크기를 설정할 수 있다. 게이트 크기를 설정하는 방법은 도 5에서 상술하기로 한다.
도 5는 일 실시예에 따른 게이트를 이용하여 표적을 탐지하는 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 각도-거리(θ-ρ) 도메인의 각도(θ) 및 거리(ρ)의 범위를 제한하는 게이트가 설정될 수 있다. 이 때, 표적 탐지 장치는 수학식 5에 따라 게이트의 크기를 설정할 수 있다.
Figure 112018014129303-pat00015
수학식 5에서,
Figure 112018014129303-pat00016
는 j번째 ρ의 최소값,
Figure 112018014129303-pat00017
는 j번째 ρ의 최대값,
Figure 112018014129303-pat00018
는 i번째 ρ,
Figure 112018014129303-pat00019
는 i번째 시간,
Figure 112018014129303-pat00020
는 i번째 거리,
Figure 112018014129303-pat00021
는 i번째 θ,
Figure 112018014129303-pat00022
는 i번째 게이트의 중심을 나타낸다. 한편, 적의 속도에 따라 표적의 탐지 분포가 다르기 때문에
Figure 112018014129303-pat00023
는 표적의 속도에 따라 가변적으로 설정되는 값을 나타낸다.
Figure 112018014129303-pat00024
는 실험적으로 결정될 수 있다.
즉, ρ게이트는 최소값
Figure 112018014129303-pat00025
, 최대값
Figure 112018014129303-pat00026
으로 설정되고, θ게이트는 최소값
Figure 112018014129303-pat00027
, 최대값
Figure 112018014129303-pat00028
으로 설정될 수 있다.
일 실시예에서 표 1과 같이 시뮬레이션을 수행하는 경우, 표 2와 같이 기존의 방법보다 처리시간이 약 99배 빨라지는 효과를 얻을 수 있다.
Target parameters Hough Transform parameters
Velocity Acceleration Height Range △ρ △θ N
700 [m/s] 4 [G] 10 [km] 75 [km] 10 [m] 0.01 [deg] 5
　 기존의 방법 본 발명의 방법 개선
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도 6은 일 실시예에 따른 표적 탐지 장치의 블록도이다.
일 실시예에서 표적 탐지 장치(600)는 레이더 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
도 6을 참조하면, 표적 탐지 장치(600)는 안테나부(610) 및 처리부(620)를 포함할 수 있다.
안테나부(610)는 송신 안테나부, 수신 안테나부, 송신부 및 수신부를 포함할 수 있다.
안테나부(610)는 레이더 장치의 무선 송수신 기능을 수행한다. 즉, 안테나부(610)는 송신 신호를 공중으로 송신하고, 공중으로부터 수신 신호를 수신할 수 있다. 여기서, 송신 신호는 레이더 장치에서 송출되는 무선 신호를 나타낸다. 그리고 수신 신호는 송신 신호가 타겟(target)에 의해 반사됨에 따라, 레이더 장치로 유입되는 무선 신호를 나타낸다.
송신 안테나부는 송신 신호를 공중으로 송신할 수 있고, 수신 안테나부는 공중으로부터 수신 신호를 수신할 수 있다. 실시예에서, 송신 안테나부와 수신 안테나부는 단거리용 안테나일수 있으나 이에 대해 한정하는 것은 아니다.
송신부는 송신 데이터로부터 송신 신호를 생성할 수 있다. 송신부는 송신 안테나부로 송신 신호를 출력할 수 있다. 송신부는 발진부를 구비할 수 있고, 예컨대 상기 발진부는 전압 제어 발진기(voltage controlled oscillator; VCO) 및 발진기(oscillator)를 포함할 수 있다.
수신부는 수신 안테나부로부터 수신 신호를 수신할 수 있다. 수신부는 상기 수신 신호로부터 수신 데이터를 생성할 수 있다. 수신부는 저잡음 증폭기(Low Noise Amplifier; LNA) 및 아날로그-디지털 변환기(Analog-to-Digital Converter; ADC)를 포함할 수 있다. 상기 저잡음 증폭기는 수신 신호를 저잡음 증폭할 수 있고, 상기 아날로그-디지털 변환기는 수신 신호를 아날로그 신호에서 디지털 데이터로 변환하여 수신 데이터를 생성할 수 있다.
처리부(620)는 레이더 장치의 무선 처리 기능을 수행할 수 있다. 이때, 처리부(620)는 송신 신호 및 수신 신호를 처리할 수 있다. 처리부(620)는 수신 데이터로 CFAR 연산, 트래킹 연산, 타겟 선택 연산 등을 수행하여, 타겟에 대한 각도 정보, 속도 정보 및 거리 정보를 추출할 수 있다. 그러나 처리부(620)에서 수행되는 연산은 이에 제한되지 않는다.
처리부(620)는 제어부를 더 포함할 수 있다. 제어부는 도 1 내지 도 5에서 상술한 표적을 탐지하기 위한 일련의 프로세스를 제어할 수 있다. 제어부는 표적 탐지 장치(600)를 제어하기 위한 전반적인 기능들을 제어하는 역할을 한다.
제어부는 레이더 장치를 구동시킬 수 있다. 제어부는 송신 데이터 및 수신 데이터를 처리한다. 제어부는 처리부(620)를 제어하여 송신 데이터로부터 송신 신호를 생성할 수 있다. 또한, 제어부는 처리부(620)를 제어하여, 수신 신호로부터 수신 데이터를 생성할 수 있다. 제어부는 송신 데이터와 수신 데이터를 동기화할 수 있다.
도 6에 표적 탐지 장치(600)에는 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 6에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 당해 기술분야의 통상의 기술자라면 이해할 수 있다.
본 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈과 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
또한, 본 명세서에서, "부"는 프로세서 또는 회로와 같은 하드웨어 구성(hardware component), 및/또는 프로세서와 같은 하드웨어 구성에 의해 실행되는 소프트웨어 구성(software component)일 수 있다.
전술한 본 명세서의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 명세서의 내용이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 실시예의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (15)

  1. 표적을 탐지하는 방법에 있어서,
    상기 표적으로부터 반사되는 반사 신호들을 수신하는 단계;
    상기 반사 신호들의 크기와 기설정된 제 1 임계값을 비교하여, 상기 기설정된 제 1 임계값 보다 큰 상기 반사 신호들을 히트(hit) 데이터들로 결정하는 단계;
    상기 히트 데이터들을 시간-거리(T-R) 도메인 상에 표시하는 단계;
    각도-거리(θ-ρ) 도메인의 일부 영역을 게이트로 설정하는 단계;
    상기 게이트의 각도(θ) 및 거리(ρ)의 범위에 대응되는 상기 시간-거리(T-R) 도메인 상의 히트 데이터들을 허프 변환하여 상기 각도-거리(θ-ρ) 도메인 상의 변환 데이터를 생성하는 단계; 및
    상기 변환 데이터를 분석함으로써 상기 표적을 탐지하는 단계;
    를 포함하는, 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 각도-거리(θ-ρ) 도메인의 일부 영역을 게이트로 설정하는 단계는,
    상기 표적의 속도를 예측하는 단계; 및
    상기 예측 결과에 기초하여 상기 게이트의 중심 및 크기를 설정하는 단계;
    를 포함하는, 방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 표적의 속도를 예측하는 단계는,
    상기 히트 데이터들을 각 스캔 별로 클러스터링(clustering)하여, 복수의 클러스터를 생성하는 단계;
    상기 각 스캔에 포함된 상기 복수의 클러스터의 대표 값을 결정하는 단계;
    상기 대표 값의 평균 속도를 계산함으로써 상기 표적의 속도를 예측하는 단계;
    상기 복수의 클러스터 중에서 오표적을 나타내는 클러스터를 결정하는 단계; 및
    상기 오표적을 나타내는 클러스터를 제외한 나머지 클러스터들의 대표 값에 기초하여 상기 평균 속도를 계산하는 단계;
    를 더 포함하는, 방법.
  4. 삭제
  5. 제 2항에 있어서,
    상기 게이트의 중심은, 수학식
    Figure 112018014129303-pat00029
    (여기서,
    Figure 112018014129303-pat00030
    는 j번째 게이트의 중심,
    Figure 112018014129303-pat00031
    는 j번째 허프 변환의 평균 속도를 나타낸다)에 의해 산출되는 것인, 방법.
  6. 제 2항에 있어서,
    상기 게이트의 크기는
    Figure 112018014129303-pat00032
    ,
    Figure 112018014129303-pat00033
    ,
    Figure 112018014129303-pat00034
    및
    Figure 112018014129303-pat00035
    로 결정되고,
    Figure 112018014129303-pat00036
    ,
    Figure 112018014129303-pat00037
    ,
    Figure 112018014129303-pat00038
    및
    Figure 112018014129303-pat00039
    (여기서,
    Figure 112018014129303-pat00040
    는 j번째 ρ의 최소값,
    Figure 112018014129303-pat00041
    는 j번째 ρ의 최대값,
    Figure 112018014129303-pat00042
    는 i번째 ρ,
    Figure 112018014129303-pat00043
    는 i번째 시간,
    Figure 112018014129303-pat00044
    는 i번째 거리,
    Figure 112018014129303-pat00045
    는 i번째 θ,
    Figure 112018014129303-pat00046
    는 i번째 게이트의 중심,
    Figure 112018014129303-pat00047
    상기 표적의 속도에 따라 가변적으로 설정되는 값을 나타낸다)에 의해 산출되는 것인, 방법.
  7. 제 3항에 있어서,
    상기 복수의 클러스터의 대표 값을 결정하는 단계는,
    상기 히트 데이터들을 각 스캔 별로 클러스터링(clustering)하여 복수의 클러스터를 생성하는 단계;
    상기 복수의 클러스터 각각에 포함되는 상기 히트 데이터들의 개수에 기초하여, 상기 복수의 클러스터에 포함된 클러스터 일부를 노이즈(noise)로 결정하는 단계; 및
    상기 노이즈로 결정된 클러스터를 제외한 나머지 클러스터들에 대한 대표 값을 결정하는 단계;
    를 더 포함하는 방법.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 표적을 탐지하는 단계는,
    상기 게이트에 포함된 상기 변환 데이터를 누적하는 단계;
    상기 변환 데이터를 누적한 결과와 기설정된 제 2 임계값을 비교하여 상기 표적을 탐지하는 단계;
    를 더 포함하는 방법.
  9. 표적을 탐지하는 표적 탐지 장치에 있어서,
    상기 표적으로부터 반사되는 반사 신호들을 수신하는 안테나부; 및
    상기 반사 신호들의 크기와 기설정된 제 1 임계값을 비교하여, 상기 기설정된 제 1 임계값 보다 큰 상기 반사 신호들을 히트(hit) 데이터들로 결정하고, 상기 히트 데이터들을 시간-거리(T-R) 도메인 상에 표시하고, 각도-거리(θ-ρ) 도메인의 일부 영역을 게이트로 설정하고, 상기 게이트의 각도(θ) 및 거리(ρ)의 범위에 대응되는상기 시간-거리(T-R) 도메인 상의 히트 데이터들을 허프 변환하여 상기 각도-거리(θ-ρ) 도메인 상의 변환 데이터를 생성하며 상기 변환 데이터를 분석함으로써 상기 표적을 탐지하는, 처리부;
    를 포함하는, 표적 탐지 장치.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 표적의 속도를 예측하고, 상기 예측 결과에 기초하여 상기 게이트의 중심 및 크기를 설정하는, 표적 탐지 장치.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 히트들을 각 스캔 별로 클러스터링(clustering)하여 복수의 클러스터를 생성하고, 상기 각 스캔에 포함된 상기 복수의 클러스터의 대표 값을 결정하고, 상기 대표 값의 평균 속도를 계산함으로써 상기 표적의 속도를 예측하고,
    상기 복수의 클러스터 중에서 오표적을 나타내는 클러스터를 결정하며, 상기 오표적을 나타내는 클러스터를 제외한 나머지 클러스터들의 대표 값에 기초하여 상기 평균 속도를 계산하는, 표적 탐지 장치.
  12. 삭제
  13. 제 11항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 히트 데이터들을 각 스캔 별로 클러스터링(clustering)하여 복수의 클러스터를 생성하고, 상기 복수의 클러스터 각각에 포함되는 상기 히트들 개수에 기초하여, 상기 복수의 클러스터에 포함된 클러스터 일부를 노이즈(noise)로 결정하며, 상기 노이즈로 결정된 클러스터를 제외한 나머지 클러스터들에 대한 대표 값을 결정하는, 표적 탐지 장치.
  14. 제 10항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 게이트에 포함된 상기 변환 데이터를 누적하고, 상기 변환 데이터를 누적한 결과와 기설정된 제 2 임계값을 비교하여 상기 표적을 탐지하는, 표적 탐지 장치.
  15. 제 1항 내지 3항, 5항 내지 8항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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