KR102092700B1

KR102092700B1 - 레이더 시스템을 위한 cfar 검출 장치 및 그 방법

Info

Publication number: KR102092700B1
Application number: KR1020180163049A
Authority: KR
Inventors: 정윤호; 진소라; 정용철
Original assignee: 한국항공대학교산학협력단
Priority date: 2018-12-17
Filing date: 2018-12-17
Publication date: 2020-03-26

Abstract

본 발명은 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치 및 그 방법을 개시한다. 즉, 본 발명은 전체 참조 셀을 복수의 윈도우로 분할하고, 상기 분할된 복수의 윈도우 각각에 대해 가변 인덱스를 산출하고, 상기 산출된 가변 인덱스를 근거로 각 윈도우의 균질 여부를 판단하고, 상기 판단되는 각 윈도우의 균질 여부에 따른 비균질 윈도우의 개수에 따라 CA CFAR 알고리즘, 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘, 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘, GO CFAR 알고리즘, ACCA-ODV CFAR 알고리즘 등 중에서 선택되는 CFAR 알고리즘을 이용하여 테스트 셀에 대한 표적을 판별함으로써, 새로운 판단지표를 통해 수신 신호의 환경을 판별하고 그에 적합한 문턱값을 생성하여, 균질 환경뿐만 아니라 클러터 경계 환경과 다중 표적 환경을 포함하는 비균질 환경에서도 표적 검출 성능을 향상시킬 수 있다.

Description

레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치 및 그 방법{Apparatus of detecting CFAR for radar system and method thereof}

본 발명은 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 특히 전체 참조 셀을 복수의 윈도우로 분할하고, 상기 분할된 복수의 윈도우 각각에 대해 가변 인덱스를 산출하고, 상기 산출된 가변 인덱스를 근거로 각 윈도우의 균질 여부를 판단하고, 상기 판단되는 각 윈도우의 균질 여부에 따른 비균질 윈도우의 개수에 따라 CA CFAR 알고리즘, 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘, 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘, GO CFAR 알고리즘, ACCA-ODV CFAR 알고리즘 등 중에서 선택되는 CFAR 알고리즘을 이용하여 테스트 셀에 대한 표적을 판별하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치 및 그 방법에 관한 것이다.

레이더 시스템은 안테나를 통해 수신 신호를 수신하면, 신호 처리부에서 상기 수신된 수신 신호가 목표물에 의해서 반사되어 온 신호인지 여부를 판단하게 된다. 또한, 신호 검파기는 시간에 따라 변화하는 주변 환경에서도 타깃 신호를 획득할 수 있어야 한다.

CFAR 검출은 안테나 주변 환경이 변화하더라도 일정하게 정해진 오경보율을 기준으로 타깃 신호를 획득할 수 있는 레이더 신호 검출 방식이다.

이러한 CFAR 검출 방식은 오경보 확률(false alarm probability)을 일정하게 유지하여 표적을 검출하는 연산을 수행한다.

일반적으로 표적을 검출하는 방법으로는 신호의 크기가 문턱값(threshold) 이상인 경우 표적인 것으로 판별하고, 신호의 크기가 문턱값보다 작은 경우 표적이 아닌 것으로 판별한다. 이때, 문턱값의 크기가 일정하다면, 표적을 인지하지 못하거나 오경보율이 급격히 높아질 확률이 커지므로, 수신 신호의 크기에 따라 문턱값을 변화시키는 CFAR 알고리즘을 이용한다. 즉, CFAR 알고리즘을 이용하면 문턱값이 일정한 경우보다 오경보율이 낮아지고, 표적 탐지 확률이 커진다.

현재까지 제안된 CFAR 검출 방식은 특정 환경에서는 우수한 표적 검출 성능을 나타내지만 균질 환경, 비균질 환경 등 모든 환경에 범용적으로 사용하기에는 어려움이 있는 상태이다.

한국등록특허 제10-1871874호 [명칭: 불균일 환경에 효과적인 적응형 CFAR 처리 방법 및 시스템]

본 발명의 목적은 전체 참조 셀을 복수의 윈도우로 분할하고, 상기 분할된 복수의 윈도우 각각에 대해 가변 인덱스를 산출하고, 상기 산출된 가변 인덱스를 근거로 각 윈도우의 균질 여부를 판단하고, 상기 판단되는 각 윈도우의 균질 여부에 따른 비균질 윈도우의 개수에 따라 CA CFAR 알고리즘, 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘, 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘, GO CFAR 알고리즘, ACCA-ODV CFAR 알고리즘 등 중에서 선택되는 CFAR 알고리즘을 이용하여 테스트 셀에 대한 표적을 판별하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치 및 그 방법을 제공하는 데 있다.

본 발명의 실시예에 따른 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법은 쉬프트 레지스터에 의해, 전처리된 레이더 신호를 순차적으로 저장하는 단계; 사전 연산 모듈에 의해, 상기 쉬프트 레지스터에 의해 순차적으로 저장된 전체 참조 셀을 복수의 윈도우로 분할하는 단계; 환경 판단 모듈에 의해, 상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 윈도우별로 가변 인덱스(VI:variability index)를 각각 산출하는 단계; 상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하는 단계; 상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 판단에 따라 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 비균질 상태인 것으로 판단되는 비균질 윈도우의 개수를 합산하는 단계; 및 상기 합산된 비균질 윈도우의 개수에 따라 ACCA-ODV CFAR, CA CFAR, 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR, 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 및 GO CFAR 중 어느 하나의 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여 상기 레이더 신호에 포함된 테스트 셀에서의 표적 여부를 판별하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 레이더 신호는, 테스트 셀(test cell); 상기 테스트 셀 주변을 둘러싸고 있는 가드 셀(guard cell); 및 상기 가드 셀 주변을 둘러싸고 있는 상기 전체 참조 셀(reference cell)로 구성할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 윈도우별 가변 인덱스는, 다음의 수학식을 이용하여 산출하며,

여기서, 상기

는 각 윈도우에 포함된 참조 셀에 대한 분산을 나타내고, 상기

는 각 윈도우에 포함된 참조 셀에 대한 평균을 나타내고, 상기 n은 각 윈도우의 크기를 나타낼 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하는 단계는, 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스가 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값(K_VI)보다 큰지 여부를 판단할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하는 단계는, 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 상기 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값보다 큰 가변 인덱스가 존재할 때, 해당 가변 인덱스에 대응하는 윈도우를 비균질 상태인 것으로 판단할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하는 단계는, 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 상기 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값보다 작거나 같은 다른 가변 인덱스가 존재할 때, 해당 다른 가변 인덱스에 대응하는 윈도우를 균질 상태인 것으로 판단할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 레이더 신호에 포함된 테스트 셀에서의 표적 여부를 판별하는 단계는, 상기 합산된 비균질 윈도우의 개수가 복수일 때, 다중 표적 환경인 상태로 판단하고, 미리 설정된 상기 ACCA-ODV(Automatic Censored Cell Average-Ordered Data Variability) CFAR(Constant False Alarm Rate) 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 레이더 신호에 포함된 테스트 셀에서의 표적 여부를 판별하는 단계는, 상기 합산된 비균질 윈도우의 개수가 1개일 때, 상기 환경 판단 모듈에 의해, 다중 표적인 상황이거나 또는 클러터(clutter) 경계가 일부 들어온 상황으로 판단하고, 리딩 윈도우(leading window) 또는 래깅 윈도우(lagging window)를 이용하여 해당 비균질 윈도우가 위치한 곳을 확인하는 과정; 및 상기 확인 결과, 상기 복수의 윈도우 중에서 비균질 윈도우가 위치한 곳이 리딩 윈도우일 때, 미리 설정된 상기 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 과정을 포함할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 비균질 윈도우가 위치한 곳을 확인하는 과정은, 상기 분할된 복수의 윈도우 중에서 상기 비균질 윈도우가 존재하는 위치를 확인할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 확인 결과, 상기 복수의 윈도우 중에서 비균질 윈도우가 위치한 곳이 래깅 윈도우일 때, 미리 설정된 상기 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 과정을 더 포함할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 레이더 신호에 포함된 테스트 셀에서의 표적 여부를 판별하는 단계는, 상기 합산된 비균질 윈도우의 개수가 0개일 때, 상기 환경 판단 모듈에 의해, 클러터 경계이거나 또는 균질 상황으로 판단하고, 리딩 윈도우 전체의 평균과 래깅 윈도우 전체의 평균에 대한 비율인 MR(mean ratio)을 산출하는 과정; 상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 산출된 MR이 해당 MR에 대응하여 미리 설정된 MR의 문턱값(K_MR)으로 구성되는 제 1 문턱값 범위 내에 존재하는지 여부를 판단하는 과정; 및 상기 판단 결과, 상기 산출된 MR이 상기 미리 설정된 제 1 문턱값 범위 내에 존재할 때, 균질 상황으로 판단하고, 미리 설정된 상기 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 과정을 포함할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 리딩 윈도우 전체의 평균과 래깅 윈도우 전체의 평균에 대한 비율인 MR을 산출하는 과정은, 상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 리딩 윈도우에 포함된 전체 윈도우의 평균을 산출하는 과정; 상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 래깅 윈도우에 포함된 전체 윈도우의 평균을 산출하는 과정; 및 상기 산출된 리딩 윈도우 전체의 평균과 상기 산출된 래깅 윈도우 전체의 평균 간의 비율인 MR을 산출하는 과정을 포함할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 판단 결과, 상기 산출된 MR이 상기 미리 설정된 제 1 문턱값 범위 내에 존재하지 않을 때, 상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 리딩 윈도우에 포함된 복수의 윈도우 중에서 상기 테스트 셀에 가장 인접한 서브 리딩 윈도우의 평균과 상기 래깅 윈도우에 포함된 복수의 윈도우 중에서 상기 테스트 셀에 가장 인접한 서브 래깅 윈도우의 평균에 대한 비율인 서브 MR을 산출하는 과정; 상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 산출된 서브 MR이 해당 서브 MR과 관련하여 미리 설정된 서브 MR의 문턱값(K_{SUB_MR})으로 구성되는 제 2 문턱값 범위 내에 존재하는지 여부를 추가로 판단하는 과정; 상기 추가 판단 결과, 상기 산출된 서브 MR이 상기 미리 설정된 제 2 문턱값 범위 내에 존재할 때, 상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 리딩 윈도우 및 상기 래깅 윈도우에 대해 연산된 VI 중에서, 더 작은 VI를 가지는 윈도우를 확인하는 과정; 및 상기 확인 결과, 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 상기 리딩 윈도우의 VI가 상기 래깅 윈도우의 VI보다 작을 때, 클러터 경계 상황으로 판단하고, 미리 설정된 상기 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 과정을 포함할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 서브 MR을 산출하는 과정은, 상기 리딩 윈도우 및 상기 래깅 윈도우에 포함된 복수의 윈도우 중에서 상기 테스트 셀에 가장 인접한 서브 리딩 윈도우와 서브 래깅 윈도우를 각각 확인하는 과정; 상기 확인된 서브 리딩 윈도우의 평균과, 상기 확인된 서브 래깅 윈도우의 평균을 각각 산출하는 과정; 및 상기 산출된 해당 서브 리딩 윈도우의 평균과 해당 서브 래깅 윈도우의 평균에 대한 비율인 상기 서브 MR을 산출하는 과정을 포함할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 리딩 윈도우 및 상기 래깅 윈도우에 대해 연산된 VI 중에서, 더 작은 VI를 가지는 윈도우를 확인하는 과정은, 상기 분할된 복수의 윈도우 중에서 상기 리딩 윈도우에 포함된 전체 윈도우에 대한 리딩 윈도우의 VI를 산출하는 과정; 상기 분할된 복수의 윈도우 중에서 상기 래깅 윈도우에 포함된 전체 윈도우에 대한 래깅 윈도우의 VI를 산출하는 과정; 및 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 그 값이 더 작은 VI를 가지는 윈도우를 확인하는 과정을 포함할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 확인 결과, 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 상기 리딩 윈도우의 VI가 상기 래깅 윈도우의 VI보다 클 때, 클러터 경계 상황으로 판단하고, 미리 설정된 상기 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 과정을 더 포함할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 추가 판단 결과, 상기 산출된 서브 MR이 상기 미리 설정된 제 2 문턱값 범위 내에 존재하지 않을 때, 클러터 경계 상황으로 판단하고, 미리 설정된 상기 GO CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 과정을 더 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법은 쉬프트 레지스터에 의해, 전처리된 레이더 신호를 순차적으로 저장하는 단계; 사전 연산 모듈에 의해, 상기 쉬프트 레지스터에 의해 순차적으로 저장된 전체 참조 셀을 복수의 윈도우로 분할하는 단계; 환경 판단 모듈에 의해, 상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 윈도우별로 가변 인덱스(VI)를 각각 산출하는 단계; 상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하는 단계; 상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 판단에 따라 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 비균질 상태인 것으로 판단되는 비균질 윈도우의 개수를 합산하는 단계; 및 상기 합산된 비균질 윈도우의 개수가 복수일 때, 미리 설정된 ACCA-ODV CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하는 단계는, 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 상기 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값보다 큰 가변 인덱스가 존재할 때, 해당 가변 인덱스에 대응하는 윈도우를 비균질 상태인 것으로 판단하는 과정; 및 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 상기 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값보다 작거나 같은 다른 가변 인덱스가 존재할 때, 해당 다른 가변 인덱스에 대응하는 윈도우를 균질 상태인 것으로 판단하는 과정 중 어느 하나의 과정을 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법은 쉬프트 레지스터에 의해, 전처리된 레이더 신호를 순차적으로 저장하는 단계; 사전 연산 모듈에 의해, 상기 쉬프트 레지스터에 의해 순차적으로 저장된 전체 참조 셀을 복수의 윈도우로 분할하는 단계; 환경 판단 모듈에 의해, 상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 윈도우별로 가변 인덱스(VI)를 각각 산출하는 단계; 상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하는 단계; 상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 판단에 따라 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 비균질 상태인 것으로 판단되는 비균질 윈도우의 개수를 합산하는 단계; 상기 합산된 비균질 윈도우의 개수가 1개일 때, 상기 환경 판단 모듈에 의해, 리딩 윈도우 또는 래깅 윈도우를 이용하여 해당 비균질 윈도우가 위치한 곳을 확인하는 단계; 및 상기 확인 결과, 상기 복수의 윈도우 중에서 비균질 윈도우가 위치한 곳이 리딩 윈도우일 때, 미리 설정된 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 비균질 윈도우가 위치한 곳을 확인하는 단계는, 상기 분할된 복수의 윈도우 중에서 상기 비균질 윈도우가 존재하는 위치를 확인할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 확인 결과, 상기 복수의 윈도우 중에서 비균질 윈도우가 위치한 곳이 래깅 윈도우일 때, 미리 설정된 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법은 쉬프트 레지스터에 의해, 전처리된 레이더 신호를 순차적으로 저장하는 단계; 사전 연산 모듈에 의해, 상기 쉬프트 레지스터에 의해 순차적으로 저장된 전체 참조 셀을 복수의 윈도우로 분할하는 단계; 환경 판단 모듈에 의해, 상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 윈도우별로 가변 인덱스(VI)를 각각 산출하는 단계; 상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하는 단계; 상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 판단에 따라 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 비균질 상태인 것으로 판단되는 비균질 윈도우의 개수를 합산하는 단계; 상기 합산된 비균질 윈도우의 개수가 0개일 때, 상기 환경 판단 모듈에 의해, 리딩 윈도우 전체의 평균과 래깅 윈도우 전체의 평균에 대한 비율인 MR을 산출하는 단계; 상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 산출된 MR이 해당 MR에 대응하여 미리 설정된 MR의 문턱값(K_MR)으로 구성되는 제 1 문턱값 범위 내에 존재하는지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 판단 결과, 상기 산출된 MR이 상기 미리 설정된 제 1 문턱값 범위 내에 존재할 때, 미리 설정된 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 리딩 윈도우 전체의 평균과 래깅 윈도우 전체의 평균에 대한 비율인 MR을 산출하는 단계는, 상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 리딩 윈도우에 포함된 전체 윈도우의 평균을 산출하는 과정; 상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 래깅 윈도우에 포함된 전체 윈도우의 평균을 산출하는 과정; 및 상기 산출된 리딩 윈도우 전체의 평균과 상기 산출된 래깅 윈도우 전체의 평균 간의 비율인 MR을 산출하는 과정을 포함할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 판단 결과, 상기 산출된 MR이 상기 미리 설정된 제 1 문턱값 범위 내에 존재하지 않을 때, 상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 리딩 윈도우에 포함된 복수의 윈도우 중에서 상기 테스트 셀에 가장 인접한 서브 리딩 윈도우의 평균과 상기 래깅 윈도우에 포함된 복수의 윈도우 중에서 상기 테스트 셀에 가장 인접한 서브 래깅 윈도우의 평균에 대한 비율인 서브 MR을 산출하는 단계; 상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 산출된 서브 MR이 해당 서브 MR과 관련하여 미리 설정된 서브 MR의 문턱값(K_{SUB_MR})으로 구성되는 제 2 문턱값 범위 내에 존재하는지 여부를 추가로 판단하는 단계; 상기 추가 판단 결과, 상기 산출된 서브 MR이 상기 미리 설정된 제 2 문턱값 범위 내에 존재할 때, 상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 리딩 윈도우 및 상기 래깅 윈도우에 대해 연산된 VI 중에서, 더 작은 VI를 가지는 윈도우를 확인하는 단계; 및 상기 확인 결과, 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 상기 리딩 윈도우의 VI가 상기 래깅 윈도우의 VI보다 작을 때, 클러터 경계 상황으로 판단하고, 미리 설정된 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 서브 MR을 산출하는 단계는, 상기 리딩 윈도우 및 상기 래깅 윈도우에 포함된 복수의 윈도우 중에서 상기 테스트 셀에 가장 인접한 서브 리딩 윈도우와 서브 래깅 윈도우를 각각 확인하는 과정; 상기 확인된 서브 리딩 윈도우의 평균과, 상기 확인된 서브 래깅 윈도우의 평균을 각각 산출하는 과정; 및 상기 산출된 해당 서브 리딩 윈도우의 평균과 해당 서브 래깅 윈도우의 평균에 대한 비율인 상기 서브 MR을 산출하는 과정을 포함할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 리딩 윈도우 및 상기 래깅 윈도우에 대해 연산된 VI 중에서, 더 작은 VI를 가지는 윈도우를 확인하는 단계는, 상기 분할된 복수의 윈도우 중에서 상기 리딩 윈도우에 포함된 전체 윈도우에 대한 리딩 윈도우의 VI를 산출하는 과정; 상기 분할된 복수의 윈도우 중에서 상기 래깅 윈도우에 포함된 전체 윈도우에 대한 래깅 윈도우의 VI를 산출하는 과정; 및 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 그 값이 더 작은 VI를 가지는 윈도우를 확인하는 과정을 포함할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 확인 결과, 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 상기 리딩 윈도우의 VI가 상기 래깅 윈도우의 VI보다 클 때, 클러터 경계 상황으로 판단하고, 미리 설정된 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명과 관련된 일 예로서 상기 추가 판단 결과, 상기 산출된 서브 MR이 상기 미리 설정된 제 2 문턱값 범위 내에 존재하지 않을 때, 클러터 경계 상황으로 판단하고, 미리 설정된 GO CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치는 전처리된 레이더 신호를 순차적으로 저장하는 쉬프트 레지스터; 상기 쉬프트 레지스터에 의해 순차적으로 저장된 전체 참조 셀을 복수의 윈도우로 분할하는 사전 연산 모듈; 및 상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 윈도우별로 가변 인덱스(VI)를 각각 산출하고, 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하고, 상기 판단에 따라 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 비균질 상태인 것으로 판단되는 비균질 윈도우의 개수를 합산하고, 상기 합산된 비균질 윈도우의 개수에 따라 ACCA-ODV CFAR, CA CFAR, 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR, 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 및 GO CFAR 중 어느 하나의 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여 상기 레이더 신호에 포함된 테스트 셀에서의 표적 여부를 판별하는 환경 판단 모듈을 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치는 전처리된 레이더 신호를 순차적으로 저장하는 쉬프트 레지스터; 상기 쉬프트 레지스터에 의해 순차적으로 저장된 전체 참조 셀을 복수의 윈도우로 분할하는 사전 연산 모듈; 및 상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 윈도우별로 가변 인덱스(VI)를 각각 산출하고, 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하고, 상기 판단에 따라 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 비균질 상태인 것으로 판단되는 비균질 윈도우의 개수를 합산하고, 상기 합산된 비균질 윈도우의 개수가 복수일 때, 미리 설정된 ACCA-ODV CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 환경 판단 모듈을 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치는 전처리된 레이더 신호를 순차적으로 저장하는 쉬프트 레지스터; 상기 쉬프트 레지스터에 의해 순차적으로 저장된 전체 참조 셀을 복수의 윈도우로 분할하는 사전 연산 모듈; 및 상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 윈도우별로 가변 인덱스(VI)를 각각 산출하고, 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하고, 상기 판단에 따라 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 비균질 상태인 것으로 판단되는 비균질 윈도우의 개수를 합산하고, 상기 합산된 비균질 윈도우의 개수가 1개일 때, 리딩 윈도우 또는 래깅 윈도우를 이용하여 해당 비균질 윈도우가 위치한 곳을 확인하고, 상기 확인 결과, 상기 복수의 윈도우 중에서 비균질 윈도우가 위치한 곳이 리딩 윈도우일 때, 미리 설정된 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 환경 판단 모듈을 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치는 전처리된 레이더 신호를 순차적으로 저장하는 쉬프트 레지스터; 상기 쉬프트 레지스터에 의해 순차적으로 저장된 전체 참조 셀을 복수의 윈도우로 분할하는 사전 연산 모듈; 및 상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 윈도우별로 가변 인덱스(VI)를 각각 산출하고, 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하고, 상기 판단에 따라 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 비균질 상태인 것으로 판단되는 비균질 윈도우의 개수를 합산하고, 상기 합산된 비균질 윈도우의 개수가 0개일 때, 리딩 윈도우 전체의 평균과 래깅 윈도우 전체의 평균에 대한 비율인 MR을 산출하고, 상기 산출된 MR이 해당 MR에 대응하여 미리 설정된 MR의 문턱값(K_MR)으로 구성되는 제 1 문턱값 범위 내에 존재하는지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과, 상기 산출된 MR이 상기 미리 설정된 제 1 문턱값 범위 내에 존재할 때, 미리 설정된 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 환경 판단 모듈을 포함할 수 있다.

본 발명은 전체 참조 셀을 복수의 윈도우로 분할하고, 상기 분할된 복수의 윈도우 각각에 대해 가변 인덱스를 산출하고, 상기 산출된 가변 인덱스를 근거로 각 윈도우의 균질 여부를 판단하고, 상기 판단되는 각 윈도우의 균질 여부에 따른 비균질 윈도우의 개수에 따라 CA CFAR 알고리즘, 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘, 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘, GO CFAR 알고리즘, ACCA-ODV CFAR 알고리즘 등 중에서 선택되는 CFAR 알고리즘을 이용하여 테스트 셀에 대한 표적을 판별함으로써, 새로운 판단지표를 통해 수신 신호의 환경을 판별하고 그에 적합한 문턱값을 생성하여, 균질 환경뿐만 아니라 클러터 경계 환경과 다중 표적 환경을 포함하는 비균질 환경에서도 표적 검출 성능을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 기술적 구성과 기존 MVI-CFAR와 ACCA-ODV-CFAR에 따른 균질한 환경에서의 표적 탐지 확률을 나타낸 도이다.
도 3은 테스트 셀의 양쪽에 간섭 표적이 있고 양옆 참조 셀의 간섭 표적의 개수가 서로 다른 경우의 표적 탐지 확률을 나타낸 도이다.
도 4는 테스트 셀의 양쪽에 간섭 표적이 있고 양옆 참조 셀의 간섭 표적의 개수가 서로 같은 경우의 표적 탐지 확률을 나타낸 도이다.
도 5는 클러터 경계 환경에서 오경보 확률을 나타낸 도이다.
도 6 내지 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 레이더 신호의 프레임을 나타낸 도이다.

본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.

또한, 본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서 "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성 요소들 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.

또한, 본 발명에서 사용되는 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성 요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성 요소는 제 2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성 요소도 제 1 구성 요소로 명명될 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치(100)의 구성을 나타낸 블록도이다.

도 1에 도시한 바와 같이, 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치(100)는 쉬프트 레지스터(110), 정렬 모듈(120), 사전 연산 모듈(130), 환경 판단 모듈(140), 후처리 연산 모듈(150), 멀티플렉서(160), 곱셈기(170) 및 비교기(180)로 구성된다. 도 1에 도시된 CFAR 검출 장치(100)의 구성 요소 모두가 필수 구성 요소인 것은 아니며, 도 1에 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 CFAR 검출 장치(100)가 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성 요소에 의해서도 CFAR 검출 장치(100)가 구현될 수도 있다.

상기 CFAR 검출 장치(100)는 차량용 레이다, 국방 분야, 항공 분야 등에서 표적을 검출하기 위한 다양한 단말기에 적용될 수 있다.

상기 쉬프트 레지스터(shift register)(110)는 전처리된 레이더 신호를 순차적으로 저장한다. 여기서, 상기 전처리된 레이더 신호는 안테나(미도시)를 통해 방사된 후 반사되는 레이더 신호를 전처리한 신호일 수 있다. 이때, 상기 레이더 신호는 테스트 셀(test cell), 상기 테스트 셀 주변을 둘러싸고 있는 가드 셀(guard cell), 상기 가드 셀 주변을 둘러싸고 있는 전체 참조 셀(reference cell, 참조 윈도우)로 구성한다.

상기 정렬 모듈(120)은 상기 사전 연산 모듈(130)에 의해 분할된 복수의 윈도우를 관리(또는 저장)한다.

또한, 상기 정렬 모듈(120)에 저장되는 복수의 윈도우는 다중 표적인 경우, ACCA-ODV CFAR 알고리즘을 적용하여 레이더 신호의 테스트 셀에 포함된 표적 유무를 판별하는데 사용될 수 있다.

상기 사전 연산 모듈(130)은 상기 쉬프트 레지스터(110)에 의해 순차적으로 저장된 전체 참조 셀을 복수의 윈도우(또는 복수의 그룹)로 분할한다.

환경 판단 지표(예를 들어 VI, MR, 서브 MR, 분할된 복수의 윈도우 각각에 대한 VI, 비균질로 판별된 윈도우의 개수 및 더 작은 VI를 가지는 윈도우 판별 등 포함)는 각 참조 셀들을 합하는 연산, 합하고 제곱하는 연산, 제곱하고 합하는 연산이 필요하다. 또한, ACCA-ODV CFAR를 수행할 때도 정렬 모듈(120)의 결과를 합하는 연산, 제곱하고 합하는 연산이 필요하므로, 환경 판단 지표를 연산하기 위한 연산들과 ACCA-ODV CFAR를 수행하기 위한 연산들을 모두 상기 사전 연산 모듈(130)에수 수행할 수 있다.

상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 사전 연산 모듈(130)에서 계산된 결과를 통해 VI, MR, 서브 MR, 분할된 복수의 윈도우 각각에 대한 VI, 비균질로 판별된 윈도우의 개수 및 더 작은 VI를 가지는 윈도우 판별에 대한 연산을 진행하여, 해당 입력 신호(또는 레이더 신호)가 균질인지, 다중 표적인 상황인지, 클러터 경계인 상황인지 판별하고, 이 결과에 따라 서로 다른 종류의 CFAR 알고리즘을 적용한다.

즉, 상기 환경 판단 모듈(140)을 통해 수신된 레이더 신호의 환경을 판단하여, 이에 적합한 CFAR 알고리즘과 그에 따른 스케일 상수를 상기 멀티플렉서(또는 MUX)(160)를 통해 선택하고, 최종 문턱값을 연산하여, 테스트 셀에 표적이 존재하는지 여부를 판별할 수 있다.

상기 후처리 연산 모듈(150)은 상기 사전 연산 모듈(130)의 결과를 바탕으로 ACCA-ODV CFAR를 수행하기 위한 V(k) 연산, V(k)와 V(k)의 문턱값인 S(k)와 비교하는 연산, {X(1), X(2), ... , X(p), X(N-k)}가 균질로 판별된 이후 {X(1), X(2), ... , X(p), X(N-k)}에 대한 평균을 구하는 연산을 수행한다.

상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 윈도우별로 가변 인덱스(VI:variability index)를 각각 산출한다.

즉, 상기 환경 판단 모듈(140)은 다음의 [수학식 1]을 이용하여 상기 분할된 복수의 윈도우 각각에 대한 가변 인덱스를 산출한다.

여기서, 상기

는 각 윈도우에 포함된 참조 셀에 대한 평균을 나타내고, 상기 n은 각 윈도우의 크기를 나타낸다.

또한, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 [수학식 1]을 다음의 [수학식 2]와 같이 근사화하고, 상기 근사화된 [수학식 2]를 이용하여 상기 분할된 복수의 윈도우 각각에 대한 가변 인덱스(또는 근사화에 따른 가변 인덱스 VI^*)를 산출할 수도 있다.

또한, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단한다.

즉, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스가 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값(예를 들어 K_VI)보다 큰지 여부를 판단한다.

상기 판단에 따라, 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 상기 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값보다 큰 가변 인덱스가 존재하는 경우, 상기 환경 판단 모듈(140)은 해당 가변 인덱스에 대응하는 윈도우가 비균질 상태인 것으로 판단한다.

또한, 상기 판단에 따라, 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 상기 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값보다 작거나 같은 다른 가변 인덱스가 존재하는 경우, 상기 환경 판단 모듈(140)은 해당 다른 가변 인덱스에 대응하는 윈도우가 균질 상태인 것으로 판단한다.

또한, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 복수의 윈도우에 대한 균질 여부 판단에 따라, 비균질 윈도우의 개수를 합산(또는 산출)한다.

이와 같이, 상기 환경 판단 모듈(140)은 VI(variability index) CFAR와 MVI(Modified variability index) CFAR에 따른 리딩 윈도우와 래깅 윈도우의 가변 인덱스를 연산한 후, 상기 연산된 가변 인덱스를 이용하여 상기 분할된 복수의 윈도우에 대한 균질 여부를 판별할 수 있다.

또한, 상기 산출된 비균질 윈도우 개수가 복수(또는 2개 이상)인 경우, 상기 환경 판단 모듈(140)은 다중 표적 환경인 상태로 판단하고, 미리 설정된 ACCA-ODV(Automatic Censored Cell Average-Ordered Data Variability) CFAR(Constant False Alarm Rate) 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀(또는 해당 레이더 신호 내의 테스트 셀)에 표적이 있는지 여부를 판별(또는 확인/판단)한다.

여기서, 상기 ACCA-ODV CFAR 알고리즘은 입력 신호(또는 상기 레이더 신호)에 따라 참조 윈도우(또는 참조 셀)의 값 중에서 큰 값들을 가변적으로 제거한 후, 배경 잡음 전력을 추정하기 때문에 다중 표적 환경에 적합하다.

이때, 상기 ACCA-ODV CFAR 알고리즘의 수행 방법은 다음과 같다.

먼저, 전체 참조 윈도의 크기가 N이고, X(i)를 i번째 참조 셀의 크기라 하고, 다음의 [수학식 3]과 같이 참조 윈도우의 크기를 오름차순으로 정렬한다.

상기 [수학식 3]과 같이 정렬 후 낮은 값을 나타내는 p개의 X(i)에 대해서 다음의 [수학식 4] 및 [수학식 5]를 구한다.

즉, 상기 사전 연산 모듈(130)은 상기 ACCA-ODV CFAR 알고리즘에 따른 연산을 수행하기 위해서 상기 쉬프트 레지스터(110)에 순차적으로 저장된 전체 참조 셀에 대해 다음의 [수학식 4] 및 [수학식 5]를 이용해서 덧셈 연산과 제곱 연산을 수행한다.

그 후, X(N-k)(k = 0, 1, ... , N-p-1)에 대해 V(k)를 구한다. 여기서, 상기 V(k)는 다음의 [수학식 6]과 같이 나타낼 수 있다.

즉, 상기 후처리 연산 모듈(150)은 다음의 [수학식 6]을 이용해서 V(k)를 산출한다.

또한, 상기 후처리 연산 모듈(150)은 상기 구해진 V(k)와 미리 설정된 해당 V(k)의 문턱값인 S(k)를 비교하여, {X(1), X(2), ... , X(p), X(N-k)}의 균질 여부를 판별한다.

즉, 상기 후처리 연산 모듈(150)은 상기 산출된 V(k)가 상기 문턱값인 S(k)보다 큰 경우 비균질로 판단하고, 상기 산출된 V(k)가 상기 문턱값인 S(k)보다 작은 경우 균질로 판단한다.

또한, 상기 후처리 연산 모듈(150)은 비균질로 판별되면, k를 1씩 증가시켜 위 과정을 반복하여 균질로 판별될 때까지 진행한다.

또한, 상기 후처리 연산 모듈(150)은 균질로 판별되면, {X(1), X(2), ... , X(p), X(N-k)}의 평균(Z)을 산출한다.

또한, 상기 곱셈기(170)는 상기 멀티플렉서(160)를 통해 출력되는 상기 후처리 연산 모듈(150)을 통해 산출된 평균(Z)에 미리 설정된 스케일 상수(t_k)를 곱하여 최종 문턱값(T)을 산출한다. 여기서, 상기 스케일 상수(t_k)는 목표 오경보율을 통해 산출된 상태이며, 이용 목적에 따라 전체 참조 셀, 리딩 윈도우에 포함된 참조셀, 래깅 윈도우에 포함된 참조셀 등에 따라 다른 값으로 설정(또는 산출)될 수 있다.

또한, 상기 비교기(180)는 상기 산출된 최종 문턱값(T)과 상기 테스트 셀의 값(X_CUT)을 비교하여 표적의 존재 여부를 판별한다.

즉, 상기 산출된 최종 문턱값(T)이 상기 테스트 셀의 값(X_CUT)보다 큰 경우, 상기 비교기(180)는 해당 테스트 셀을 포함하는 전체 레이더 신호 내에 다중 표적이 존재하는 것으로 판별한다.

또한, 상기 산출된 최종 문턱값(T)이 상기 테스트 셀의 값(X_CUT)보다 작거나 같은 경우, 상기 비교기(180)는 해당 테스트 셀을 포함하는 전체 레이더 신호 내에 다중 표적이 존재하지 않은 것으로 판별한다.

이와 같이, 상기 산출된 비균질 윈도우 개수가 복수(또는 2개 이상)인 경우, 다중 표적 환경인 상태로 판단하고, 미리 설정된 ACCA-ODV CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별할 수 있다.

또한, 상기 산출된 비균질 윈도우 개수가 1개인 경우, 상기 환경 판단 모듈(140)은 다중 표적인 상황이거나 또는 클러터(clutter) 경계가 일부 들어온 상황으로 판단하고, 리딩 윈도우(leading window) 또는 래깅 윈도우(lagging window)를 이용하여 해당 비균질 윈도우가 위치한 곳을 확인(또는 판단)한다.

즉, 상기 산출된 비균질 윈도우 개수가 1개인 경우, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 분할된 복수의 윈도우 중에서 상기 비균질 윈도우가 존재하는 위치를 확인한다.

상기 확인 결과(또는 상기 판단 결과), 상기 복수의 윈도우 중에서 비균질 윈도우가 위치한 곳이 리딩 윈도우인 경우, 상기 사전 연산 모듈(130)은 미리 설정된 래깅 윈도우를 이용한 CFAR 알고리즘에 따른 연산을 수행하기 위해서 상기 쉬프트 레지스터(110)에 순차적으로 저장된 전체 참조 셀 중 래깅 윈도우에 포함된 참조 셀에 대해 상기 [수학식 4] 및 [수학식 5]를 이용해서 덧셈 연산과 제곱 연산을 수행한다.

또한, 상기 후처리 연산 모듈(150)은 상기 [수학식 6]을 이용해서 상기 래깅 윈도우에 포함된 참조 셀에 대해 V(k)를 산출하고, 상기 산출된 V(k)를 해당 V(k)의 문턱값인 S(k)와 비교하여, 상기 래깅 윈도우에 포함된 참조 셀에 대한 균질 여부를 판단한다.

상기 판단 결과, 비균질로 판단되면, 상기 후처리 연산 모듈(150)은 균질로 판단될 때까지 변수값(k)을 증가시키면서 V(k) 산출 과정과 V(k)와 S(k) 간의 비교 과정을 반복적으로 수행한다.

또한, 상기 판단 결과, 균질로 판단되면, 상기 후처리 연산 모듈(150)은 래깅 윈도우에 포함된 참조 셀의 평균(또는 래깅 윈도우 전체의 평균/래깅 윈도우의 평균)을 산출한다.

또한, 상기 곱셈기(170)는 상기 멀티플렉서(160)를 통해 출력되는 상기 후처리 연산 모듈(150)을 통해 산출된 래깅 윈도우에 포함된 참조 셀의 평균(또는 래깅 윈도우 전체의 평균)과 상기 래깅 윈도우를 이용한 CFAR 알고리즘과 관련해서 미리 설정된 스케일 상수(t_k)를 곱하여 최종 문턱값(T)을 산출한다.

또한, 상기 비교기(180)는 상기 산출된 최종 문턱값(T)과 상기 테스트 셀의 값(X_CUT)을 비교하여 표적의 존재 여부를 판별(또는 확인/판단)한다.

여기서, 상기 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘은 래깅 윈도우에 포함된 전체 윈도우에 대해서 평균(또는 래깅 윈도우 전체의 평균)을 산출하고, 상기 산출된 평균(또는 래깅 윈도우 전체의 평균)에 해당 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 대해 미리 설정된 스케일 상수를 곱하여 최종 문턱값을 산출하고, 상기 산출된 최종 문턱값과 상기 테스트 셀의 값의 비교하여 표적의 존재 여부를 판별한다.

이와 같이, 상기 산출된 비균질 윈도우 개수가 1개이고 비균질 윈도우가 위치한 곳이 리딩 윈도우인 경우, 다중 표적인 상황이거나 또는 클러터 경계가 일부 들어온 상황으로 판단하고, 미리 설정된 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별할 수 있다.

또한, 확인 결과(또는 상기 판단 결과), 상기 복수의 윈도우 중에서 비균질 윈도우가 위치한 곳이 래깅 윈도우인 경우, 상기 사전 연산 모듈(130)은 미리 설정된 리딩 윈도우를 이용한 CFAR 알고리즘에 따른 연산을 수행하기 위해서 상기 쉬프트 레지스터(110)에 순차적으로 저장된 전체 참조 셀 중 리딩 윈도우에 포함된 참조 셀에 대해 상기 [수학식 4] 및 [수학식 5]를 이용해서 덧셈 연산과 제곱 연산을 수행한다.

또한, 상기 후처리 연산 모듈(150)은 상기 [수학식 6]을 이용해서 상기 리딩 윈도우에 포함된 참조 셀에 대해 V(k)를 산출하고, 상기 산출된 V(k)를 해당 V(k)의 문턱값인 S(k)와 비교하여, 상기 리딩 윈도우에 포함된 참조 셀에 대한 균질 여부를 판단한다.

또한, 상기 판단 결과, 균질로 판단되면, 상기 후처리 연산 모듈(150)은 리딩 윈도우에 포함된 참조 셀의 평균(또는 리딩 윈도우 전체의 평균/리딩 윈도우의 평균)을 산출한다.

또한, 상기 곱셈기(170)는 상기 멀티플렉서(160)를 통해 출력되는 상기 후처리 연산 모듈(150)을 통해 산출된 리딩 윈도우에 포함된 참조 셀의 평균(또는 리딩 윈도우 전체의 평균)과 상기 리딩 윈도우를 이용한 CFAR 알고리즘과 관련해서 미리 설정된 스케일 상수(t_k)를 곱하여 최종 문턱값(T)을 산출한다.

여기서, 상기 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘은 리딩 윈도우에 포함된 전체 윈도우에 대해서 평균(또는 리딩 윈도우 전체의 평균)을 산출하고, 상기 산출된 평균(또는 리딩 윈도우 전체의 평균)에 해당 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 대해 미리 설정된 스케일 상수를 곱하여 최종 문턱값을 산출하고, 상기 산출된 최종 문턱값과 상기 테스트 셀의 값의 비교하여 표적의 존재 여부를 판별한다.

이와 같이, 상기 산출된 비균질 윈도우 개수가 1개이고 비균질 윈도우가 위치한 곳이 래깅 윈도우인 경우, 다중 표적인 상황이거나 또는 클러터 경계가 일부 들어온 상황으로 판단하고, 미리 설정된 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별할 수 있다.

또한, 상기 산출된 비균질 윈도우 개수가 0개인 경우, 상기 환경 판단 모듈(140)은 리딩 윈도우 전체의 평균과 래깅 윈도우 전체의 평균에 대한 비율인 MR(평균 비: mean ratio)을 산출한다.

즉, 상기 산출된 비균질 윈도우 개수가 0개인 경우, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 리딩 윈도우에 포함된 전체 윈도우의 평균과, 상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 래깅 윈도우에 포함된 전체 윈도우의 평균을 각각 산출하고, 상기 산출된 리딩 윈도우 전체의 평균과 상기 산출된 래깅 윈도우 전체의 평균 간의 비율인 MR을 산출한다.

이와 같이, 상기 산출된 비균질 윈도우 개수가 0개인 경우, 클러터 경계이거나 또는 균질 상황으로 판단할 수 있다.

또한, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 산출된 MR이 해당 MR에 대응하여 미리 설정된 MR의 문턱값인 K_MR로 구성되는 제 1 문턱값 범위 내에 존재하는지 여부를 판단(또는 확인)한다.

즉, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 산출된 MR이 미리 설정된 제 1 문턱값 범위(예를 들어 1/K_MR ~ K_MR) 내에 존재하는지 여부를 판단한다.

상기 판단 결과(또는 상기 확인 결과), 상기 산출된 MR이 상기 미리 설정된 제 1 문턱값 범위(예를 들어 1/K_MR ~ K_MR) 내에 존재하는 경우, 상기 환경 판단 모듈(140)은 균질 상황으로 판단하고, 미리 설정된 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별(또는 확인/판단)한다.

여기서, 상기 CA CFAR 알고리즘은 리딩 윈도우 및 래깅 윈도우를 포함하는 전체 참조 셀(또는 전체 참조 윈도우)에 대해서 평균을 산출하고, 상기 산출된 평균에 해당 CA CFAR 알고리즘에 대해 미리 설정된 스케일 상수를 곱하여 최종 문턱값을 산출하고, 상기 산출된 최종 문턱값과 상기 테스트 셀의 값의 비교하여 표적의 존재 여부를 판별한다.

즉, 상기 판단 결과(또는 상기 확인 결과), 상기 산출된 MR이 상기 미리 설정된 제 1 문턱값 범위(예를 들어 1/K_MR ~ K_MR) 내에 존재하는 경우, 상기 사전 연산 모듈(130)은 미리 설정된 CA CFAR 알고리즘에 따른 연산을 수행하기 위해서 상기 쉬프트 레지스터(110)에 순차적으로 저장된 전체 참조 셀에 대해 상기 [수학식 4] 및 [수학식 5]를 이용해서 덧셈 연산과 제곱 연산을 수행한다.

또한, 상기 후처리 연산 모듈(150)은 상기 [수학식 6]을 이용해서 V(k)를 산출하고, 상기 산출된 V(k)를 해당 V(k)의 문턱값인 S(k)와 비교하여, 참조 셀에 대한 균질 여부를 판단한다.

또한, 상기 판단 결과, 균질로 판단되면, 상기 후처리 연산 모듈(150)은 참조 셀의 평균(Z)을 산출한다.

또한, 상기 곱셈기(170)는 상기 멀티플렉서(160)를 통해 출력되는 상기 후처리 연산 모듈(150)을 통해 산출된 평균(Z)과 상기 CA CFAR 알고리즘과 관련해서 미리 설정된 스케일 상수(t_k)를 곱하여 최종 문턱값(T)을 산출한다.

이와 같이, 상기 산출된 MR이 상기 제 1 문턱값 범위 내에 존재하는 경우, 균질 상태로 판단하고, 미리 설정된 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별할 수 있다.

또한, 상기 판단 결과(또는 상기 확인 결과), 상기 산출된 MR이 상기 미리 설정된 제 1 문턱값 범위(예를 들어 1/K_MR ~ K_MR) 내에 존재하지 않은 경우, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 리딩 윈도우에 포함된 복수의 윈도우 중에서 상기 테스트 셀에 가장 인접한 윈도우(또는 서브 리딩 윈도우)의 평균과 상기 래깅 윈도우에 포함된 복수의 윈도우 중에서 상기 테스트 셀에 가장 인접한 윈도우(또는 서브 래깅 윈도우)의 평균에 대한 비율인 서브 MR을 산출한다.

즉, 상기 판단 결과(또는 상기 확인 결과), 상기 산출된 MR이 상기 1/K_MR보다 작거나 또는 상기 K_MR보다 큰 경우, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 리딩 윈도우 및 상기 래깅 윈도우에 포함된 복수의 윈도우 중에서 상기 테스트 셀에 가장 인접한 서브 리딩 윈도우와 서브 래깅 윈도우를 각각 확인한다.

또한, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 확인된 서브 리딩 윈도우의 평균과, 상기 확인된 서브 래깅 윈도우의 평균을 각각 산출하고, 상기 산출된 해당 서브 리딩 윈도우의 평균과 해당 서브 래깅 윈도우의 평균에 대한 비율인 상기 서브 MR을 산출한다.

또한, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 산출된 서브 MR이 해당 서브 MR과 관련하여 미리 설정된 서브 MR의 문턱값인 K_{SUB_MR}로 구성되는 제 2 문턱값 범위 내에 존재하는지 여부를 추가로 판단(또는 확인)한다.

즉, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 산출된 서브 MR이 미리 설정된 제 2 문턱값 범위(예를 들어 1/K_{SUB_MR} ~ K_{SUB_MR}) 내에 존재하는지 여부를 판단한다.

상기 추가 판단 결과(또는 상기 추가 확인 결과), 상기 산출된 서브 MR이 상기 미리 설정된 제 2 문턱값 범위(예를 들어 1/K_{SUB_MR} ~ K_{SUB_MR}) 내에 존재하는 경우, 상기 환경 판단 모듈(140)은 리딩 윈도우 및 래깅 윈도우에 대해 연산된 VI 중에서, 더 작은 VI를 가지는 윈도우를 확인(또는 판단)한다.

즉, 상기 산출된 서브 MR이 상기 미리 설정된 제 2 문턱값 범위(예를 들어 1/K_{SUB_MR} ~ K_{SUB_MR}) 내에 존재하는 경우, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 분할된 복수의 윈도우 중에서 상기 리딩 윈도우에 포함된 전체 윈도우에 대한 VI(또는 리딩 윈도우의 VI)를 산출하고, 상기 분할된 복수의 윈도우 중에서 상기 래깅 윈도우에 포함된 전체 윈도우에 대한 VI(또는 래깅 윈도우의 VI)를 산출한다.

또한, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 그 값이 더 작은 VI를 가지는 윈도우를 확인한다.

상기 확인 결과(또는 상기 판단 결과), 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 상기 리딩 윈도우의 VI가 상기 래깅 윈도우의 VI보다 작은 경우, 상기 환경 판단 모듈(140)은 클러터 경계 상황으로 판단하고, 상기 미리 설정된 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별(또는 확인/판단)한다.

즉, 상기 확인 결과(또는 상기 판단 결과), 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 상기 리딩 윈도우의 VI가 상기 래깅 윈도우의 VI보다 작은 경우, 상기 사전 연산 모듈(130)은 미리 설정된 리딩 윈도우를 이용한 CFAR 알고리즘에 따른 연산을 수행하기 위해서 상기 쉬프트 레지스터(110)에 순차적으로 저장된 전체 참조 셀 중 리딩 윈도우에 포함된 참조 셀에 대해 상기 [수학식 4] 및 [수학식 5]를 이용해서 덧셈 연산과 제곱 연산을 수행한다.

또한, 상기 판단 결과, 균질로 판단되면, 상기 후처리 연산 모듈(150)은 리딩 윈도우에 포함된 참조 셀의 평균(또는 리딩 윈도우 전체의 평균)을 산출한다.

또한, 상기 곱셈기(170)는 상기 멀티플렉서(160)를 통해 출력되는 상기 후처리 연산 모듈(150)을 통해 산출된 리딩 윈도우에 포함된 참조 셀의 평균(또는 리딩 윈도우 전체의 평균)과 상기 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘과 관련해서 미리 설정된 스케일 상수(t_k)를 곱하여 최종 문턱값(T)을 산출한다.

이와 같이, 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 상기 리딩 윈도우의 VI가 상기 래깅 윈도우의 VI보다 작은 경우, 클러터 경계 상황으로 판단하고, 미리 설정된 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별할 수 있다.

또한, 상기 확인 결과(또는 상기 판단 결과), 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 상기 리딩 윈도우의 VI가 상기 래깅 윈도우의 VI보다 큰 경우, 상기 환경 판단 모듈(140)은 클러터 경계 상황으로 판단하고, 상기 미리 설정된 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별(또는 확인/판단)한다.

즉, 상기 확인 결과(또는 상기 판단 결과), 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 상기 리딩 윈도우의 VI가 상기 래깅 윈도우의 VI보다 큰 경우, 상기 사전 연산 모듈(130)은 미리 설정된 래깅 윈도우를 이용한 CFAR 알고리즘에 따른 연산을 수행하기 위해서 상기 쉬프트 레지스터(110)에 순차적으로 저장된 전체 참조 셀 중 래깅 윈도우에 포함된 참조 셀에 대해 상기 [수학식 4] 및 [수학식 5]를 이용해서 덧셈 연산과 제곱 연산을 수행한다.

또한, 상기 판단 결과, 균질로 판단되면, 상기 후처리 연산 모듈(150)은 래깅 윈도우에 포함된 참조 셀의 평균(또는 래깅 윈도우 전체의 평균)을 산출한다.

또한, 상기 곱셈기(170)는 상기 멀티플렉서(160)를 통해 출력되는 상기 후처리 연산 모듈(150)을 통해 산출된 래깅 윈도우에 포함된 참조 셀의 평균(또는 래깅 윈도우 전체의 평균)과 상기 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘과 관련해서 미리 설정된 스케일 상수(t_k)를 곱하여 최종 문턱값(T)을 산출한다.

이와 같이, 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 상기 리딩 윈도우의 VI가 상기 래깅 윈도우의 VI보다 큰 경우, 클러터 경계 상황으로 판단하고, 미리 설정된 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별할 수 있다.

또한, 상기 추가 판단 결과(또는 상기 추가 확인 결과), 상기 산출된 서브 MR이 상기 미리 설정된 제 2 문턱값 범위(예를 들어 1/K_{SUB_MR} ~ K_{SUB_MR}) 내에 존재하지 않은 경우, 상기 환경 판단 모듈(140)은 클러터 경계 상황으로 판단하고, 미리 설정된 GO CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀(또는 해당 레이더 신호 내의 테스트 셀, 전체 참조 셀 등)에 표적이 있는지 여부를 판별(또는 확인/판단)한다.

즉, 상기 추가 판단 결과(또는 상기 추가 확인 결과), 상기 산출된 서브 MR이 상기 미리 설정된 제 2 문턱값 범위(예를 들어 1/K_{SUB_MR} ~ K_{SUB_MR}) 내에 존재하지 않은 경우, 상기 사전 연산 모듈(130)은 미리 설정된 GO CFAR 알고리즘에 따른 연산을 수행하기 위해서 상기 쉬프트 레지스터(110)에 순차적으로 저장된 전체 참조 셀 중 리딩 윈도우에 포함된 참조 셀에 대해 상기 [수학식 4] 및 [수학식 5]를 이용해서 덧셈 연산과 제곱 연산을 수행한다.

또한, 상기 후처리 연산 모듈(150)은 리딩 윈도우에 포함된 전체 윈도우에 대한 평균(또는 리딩 윈도우 전체의 평균)을 산출하고, 래깅 윈도우에 포함된 전체 윈도우에 대한 평균(또는 래깅 윈도우 전체의 평균)을 산출한다.

또한, 상기 후처리 연산 모듈(150)은 상기 산출된 리딩 윈도우 전체의 평균 및 상기 래깅 윈도우 전체의 평균 중에서 큰 값을 가지는 윈도우를 확인한다.

또한, 상기 곱셈기(170)는 상기 멀티플렉서(160)를 통해 출력되는 상기 후처리 연산 모듈(150)을 통해 확인된 리딩 윈도우 전체의 평균 및 래깅 윈도우 전체의 평균 중에서 큰 값을 가지는 평균과 GO CFAR 알고리즘과 관련해서 미리 설정된 스케일 상수(t_k)를 곱하여 최종 문턱값(T)을 산출한다.

여기서, 상기 GO CFAR 알고리즘은 리딩 윈도우에 포함된 전체 윈도우에 대해서 평균(또는 리딩 윈도우 전체의 평균)을 산출하고, 래깅 윈도우에 포함된 전체 윈도우에 대해서 평균(또는 래깅 윈도우 전체의 평균)을 산출하고, 상기 산출된 리딩 윈도우 전체의 평균 및 래깅 윈도우 전체의 평균 중에서 큰 값을 가지는 윈도우를 확인하고, 상기 확인된 평균이 큰 윈도우와 관련한 윈도우 전체의 평균에 해당 GO CFAR 알고리즘에 대해 미리 설정된 스케일 상수를 곱하여 최종 문턱값을 산출하고, 상기 산출된 최종 문턱값과 상기 테스트 셀의 값의 비교하여 표적의 존재 여부를 판별한다.

이와 같이, 상기 산출된 서브 MR이 상기 미리 설정된 제 2 문턱값 범위 내에 존재하지 않은 경우, 클러터 경계 상황으로 판단하고, 미리 설정된 GO CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별할 수 있다.

이때, 상기 ACCA-ODV CFAR 알고리즘, 상기 CA CFAR 알고리즘, 상기 리딩 윈도우를 이용한 CFAR 알고리즘, 상기 래깅 윈도우를 이용한 CFAR 알고리즘, 상기 GO CFAR 알고리즘 등에 대해 미리 설정된 스케일 상수는 배경 잡음의 전력을 추정할 때 전체 참조 윈도우(또는 전체 참조 셀)을 통해 구해지면 다음의 [수학식 7]에 의해 산출되는 C_N을 이용하며, 리딩 윈도우 또는 래깅 윈도우 중 어느 하나의 윈도우를 이용하면 다음의 [수학식 8]에 의해 산출되는 C_N/2를 이용한다.

여기서, 상기 P_fa는 목표 오경보 확률을 나타내고, 상기 N은 전체 참조 셀의 개수를 나타낸다.

이와 같이, 본 발명에 따른 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치(100)는 전체 참조 셀을 복수의 윈도우로 분할한 후, 상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 산출된 가변 인덱스(VI)를 근거로 비균질로 판단된 윈도우의 개수를 산출하고, 상기 산출된 비균질로 판단된 윈도우의 개수에 따라 서로 다른 형태의 문턱값을 생성(또는 산출)하고, 상기 생성된 문턱값과 상기 테스트 셀의 값 간의 비교를 통해 해당 레이더 신호에서의 표적의 존재 여부를 판별할 수 있다.

도 2는 본 발명의 기술적 구성과 기존 MVI-CFAR와 ACCA-ODV-CFAR에 따른 균질한 환경에서의 표적 탐지 확률을 나타낸 도이고, 도 3은 테스트 셀의 양쪽에 간섭 표적이 있고 양옆 참조 셀의 간섭 표적의 개수가 서로 다른 경우의 표적 탐지 확률을 나타낸 도이고, 도 4는 테스트 셀의 양쪽에 간섭 표적이 있고 양옆 참조 셀의 간섭 표적의 개수가 서로 같은 경우의 표적 탐지 확률을 나타낸 도이고, 도 5는 클러터 경계 환경에서 오경보 확률을 나타낸 도이다.

상기 도 2 내지 도 5의 경우, 5×10⁵번의 몬테카를로 시뮬레이션으로 진행하였으며, 전체 참조 윈도우 사이즈는 36, 가드 셀은 테스트 셀 양옆에 1개씩 존재하도록 구성하였다.

또한, 목표 오경보율은 4×10^-4이며, 잡음 신호의 분포는 자승 검파기를 거친 후, 지수 분포를 따른다고 가정하였고, 잡음의 파워는 1dB로 가정하였다.

상기 도 2에 도시된 바와 같이, 균질 환경에서는 ACCA-ODV CFAR과 본 발명의 기술적 구성에 따른 CFAR 알고리즘 모두 최적의 성능에 가까운 높은 탐지 확률을 나타내었다.

또한, 상기 도 3에 도시된 바와 같이, 테스트 셀 양옆 참조 셀의 간섭 표적의 개수가 서로 다르며, 리딩 윈도우에 4개, 래깅 윈도우에 3개의 간섭 표적이 존재하는 경우, MVI CFAR 알고리즘은 성능이 저하된 반면, ACCA-ODV CFAR 알고리즘과 본 발명의 기술적 구성에 따른 CFAR 알고리즘은 높은 탐지 확률을 유지하는 것을 확인할 수 있다.

또한, 상기 도 4에 도시된 바와 같이, 테스트 셀 양옆 참조 셀의 간섭 표적의 개수가 서로 같으며, 리딩 윈도우에 4개, 래깅 윈도우에 4개의 간섭 표적이 존재하는 경우, MVI CFAR 알고리즘은 표적의 개수가 같은 경우보다 탐지 확률이 더 감소된 반면, ACCA-ODV CFAR 알고리즘과 본 발명의 기술적 구성에 따른 CFAR 알고리즘은 높은 탐지 확률을 유지하는 것을 확인할 수 있다.

또한, 상기 도 5에 도시된 바와 같이, 클러터 경계 환경인 경우, ACCA-ODV CFAR 알고리즘은 참조 윈도우 값들을 정렬한 후에 균질로 판별될 때까지 큰 값을 제거하는 알고리즘이기 때문에 테스트 셀이 클러터를 포함하고 있음에 따라 오경보 확률이 급격하게 증가함을 확인할 수 있고 반면, MVI CFAR 알고리즘이나 본 발명의 기술적 구성에 따른 CFAR 알고리즘은 ACCA-ODV CFAR 알고리즘에 반해 오경보 확률이 급격하게 증가하지 않고 목표 오경보율에 근사하게 나타남을 확인할 수 있다.

이와 같이, 전체 참조 셀을 복수의 윈도우로 분할하고, 상기 분할된 복수의 윈도우 각각에 대해 가변 인덱스를 산출하고, 상기 산출된 가변 인덱스를 근거로 각 윈도우의 균질 여부를 판단하고, 상기 판단되는 각 윈도우의 균질 여부에 따른 비균질 윈도우의 개수에 따라 CA CFAR 알고리즘, 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘, 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘, GO CFAR 알고리즘, ACCA-ODV CFAR 알고리즘 등 중에서 선택되는 CFAR 알고리즘을 이용하여 테스트 셀에 대한 표적을 판별할 수 있다.

이하에서는, 본 발명에 따른 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법을 도 1 내지 도 8을 참조하여 상세히 설명한다.

도 6 내지 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법을 나타낸 흐름도이다.

먼저, 쉬프트 레지스터(110)는 전처리된 레이더 신호를 순차적으로 저장한다. 여기서, 상기 전처리된 레이더 신호는 안테나(미도시)를 통해 방사된 후 반사되는 레이더 신호를 전처리한 신호일 수 있다. 이때, 상기 레이더 신호는 테스트 셀, 상기 테스트 셀 주변을 둘러싸고 있는 가드 셀, 상기 가드 셀 주변을 둘러싸고 있는 전체 참조 셀(또는 참조 윈도우)로 구성한다.

또한, 사전 연산 모듈(130)은 상기 쉬프트 레지스터(110)에 의해 순차적으로 저장된 전체 참조 셀을 복수의 윈도우(또는 복수의 그룹)로 분할한다.

또한, 정렬 모듈(120)은 상기 사전 연산 모듈(130)에 의해 분할된 복수의 윈도우를 관리(또는 저장)한다.

일 예로, 도 8에 도시된 바와 같이, 제 1 레이더 신호를 구성하는 전체 참조 윈도우 사이즈가 36이고, 가드 셀이 테스트 셀의 양쪽 옆에 1개씩 존재하는 경우, 상기 사전 연산 모듈(130)은 상기 쉬프트 레지스터(110)에 저장된 36개의 전체 참조 셀을 9개씩 포함하는 제 1 윈도우 내지 제 4 윈도우로 각각 분할한다(S610).

이후, 환경 판단 모듈(140)은 상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 윈도우별로 가변 인덱스(VI:variability index)를 각각 산출한다.

즉, 상기 환경 판단 모듈(140)은 앞선 [수학식 1]을 이용하여 상기 분할된 복수의 윈도우 각각에 대한 가변 인덱스를 산출한다.

또한, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 [수학식 1]을 앞선 [수학식 2]와 같이 근사화하고, 상기 근사화된 [수학식 2]를 이용하여 상기 분할된 복수의 윈도우 각각에 대한 가변 인덱스(또는 근사화에 따른 가변 인덱스 VI^*)를 산출할 수도 있다.

일 예로, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 [수학식 1] 또는 상기 [수학식 2]를 이용하여 상기 제 1 윈도우 내지 제 4 윈도우에 대해서 제 1 VI 내지 제 4 VI를 각각 산출한다(S620).

이후, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단한다.

일 예로, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 산출된 제 1 윈도우 내지 제 4 윈도우에 대응하는 제 1 VI 내지 제 4 VI가 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값(예를 들어 K_VI)보다 큰지 여부를 각각 판단한다.

또한, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 판단에 따라, 상기 제 2 VI 및 상기 제 3 VI가 상기 문턱값보다 클 때, 상기 제 2 VI에 대응하는 제 2 윈도우와 상기 제 3 VI에 대응하는 제 3 윈도우가 비균질 상태인 것으로 판단하고, 비균질 윈도우의 개수(예를 들어 2개)를 산출한다.

다른 일 예로, 상기 산출된 제 1 윈도우 내지 제 4 윈도우에 대응하는 제 1 VI 내지 제 4 VI 중에서 상기 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값(예를 들어 K_VI)보다 큰 제 1 VI가 존재할 때, 상기 환경 판단 모듈(140)은 해당 제 1 VI에 대응하는 제 1 윈도우가 비균질 상태인 것으로 판단하고, 비균질 윈도우의 개수(예를 들어 1개)를 산출한다.

또 다른 일 예로, 상기 산출된 제 1 윈도우 내지 제 4 윈도우에 대응하는 제 1 VI 내지 제 4 VI 중에서 상기 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값(예를 들어 K_VI)보다 큰 제 4 VI가 존재할 때, 상기 환경 판단 모듈(140)은 해당 제 4 VI와 관련된 제 4 윈도우가 비균질 상태인 것으로 판단하고, 비균질 윈도우의 개수(예를 들어 1개)를 산출한다.

또 다른 일 예로, 상기 산출된 제 1 윈도우 내지 제 4 윈도우에 대응하는 제 1 VI 내지 제 4 VI 중에서 상기 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값(예를 들어 K_VI)보다 큰 VI가 존재하지 않을 때, 상기 환경 판단 모듈(140)은 비균질 윈도우의 개수(예를 들어 0개)를 산출한다(S630).

이후, 상기 산출된 비균질 윈도우 개수가 복수(또는 2개 이상)인 경우, 상기 사전 연산 모듈(130)은 미리 설정된 ACCA-ODV(Automatic Censored Cell Average-Ordered Data Variability) CFAR(Constant False Alarm Rate) 알고리즘에 따른 연산을 수행하기 위해서 상기 쉬프트 레지스터(110)에 순차적으로 저장된 전체 참조 셀에 대해 앞선 [수학식 4] 및 [수학식 5]를 이용해서 덧셈 연산과 제곱 연산을 수행한다.

또한, 후처리 연산 모듈(150)은 앞선 [수학식 6]을 이용해서 V(k)를 산출하고, 상기 산출된 V(k)를 해당 V(k)의 문턱값인 S(k)와 비교하여, 참조 셀에 대한 균질 여부를 판단한다.

또한, 곱셈기(170)는 멀티플렉서(160)를 통해 출력되는 상기 후처리 연산 모듈(150)을 통해 산출된 평균(Z)과 상기 ACCA-ODV CFAR 알고리즘과 관련해서 미리 설정된 스케일 상수(t_k)를 곱하여 최종 문턱값(T)을 산출한다. 이때, 상기 스케일 상수는 이용 목적에 따라 전체 참조 셀, 리딩 윈도우에 포함된 참조셀, 래깅 윈도우에 포함된 참조셀 등에 따라 다른 값으로 설정(또는 산출)될 수 있다.

또한, 비교기(180)는 상기 산출된 최종 문턱값(T)과 상기 테스트 셀의 값(X_CUT)을 비교하여 표적의 존재 여부를 판별(또는 확인/판단)한다.

일 예로, 상기 산출된 비균질 윈도우의 개수가 2개(예를 들어 상기 제 2 윈도우 및 상기 제 3 윈도우가 비균질 상태)일 때, 상기 미리 설정된 ACCA-ODV CFAR 알고리즘에 상기 제 1 레이더 신호를 적용하여, 상기 제 1 레이더 신호 내의 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별한다(S640).

일 예로, 상기 산출된 비균질 윈도우의 개수가 1개(예를 들어 상기 제 1 윈도우가 비균질 상태)일 때, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 제 1 윈도우 내지 제 4 윈도우 중에서 해당 비균질 윈도우에 대응하는 윈도우의 위치를 확인한다.

다른 일 예로, 상기 산출된 비균질 윈도우의 개수가 1개(예를 들어 상기 제 4 윈도우가 비균질 상태)일 때, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 제 1 윈도우 내지 제 4 윈도우 중에서 해당 비균질 윈도우에 대응하는 윈도우의 위치를 확인한다(S650).

일 예로, 상기 확인 결과, 상기 제 1 윈도우 내지 제 4 윈도우 중에서 해당 비균질 윈도우(예를 들어 상기 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값보다 큰 제 1 VI에 대응하는 제 1 윈도우)가 위치한 곳이 리딩 윈도우일 때, 미리 설정된 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 제 1 레이더 신호를 적용하여, 상기 제 1 레이더 신호 내의 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별한다(S660).

일 예로, 상기 확인 결과, 상기 제 1 윈도우 내지 제 4 윈도우 중에서 해당 비균질 윈도우(예를 들어 상기 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값보다 큰 제 4 VI에 대응하는 제 4 윈도우)가 위치한 곳이 래깅 윈도우일 때, 미리 설정된 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 제 1 레이더 신호를 적용하여, 상기 제 1 레이더 신호 내의 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별한다(S670).

일 예로, 상기 산출된 비균질 윈도우의 개수가 0개일 때, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 리딩 윈도우에 포함된 제 1 윈도우 및 제 2 윈도우에 대한 평균(또는 리딩 윈도우 전체의 평균)을 산출하고, 상기 래깅 윈도우에 포함된 제 3 윈도우 및 제 4 윈도우에 대한 평균(또는 래깅 윈도우 전체의 평균)을 산출한다.

또한, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 산출된 리딩 윈도우 전체의 평균과 상기 산출된 래깅 윈도우 전체의 평균 간의 비율인 제 1 MR을 산출한다(S680).

이후, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 산출된 MR이 해당 MR에 대응하여 미리 설정된 MR의 문턱값인 K_MR로 구성되는 제 1 문턱값 범위 내에 존재하는지 여부를 판단(또는 확인)한다.

일 예로, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 산출된 제 1 MR이 상기 미리 설정된 제 1 문턱값 범위(예를 들어 1/K_MR ~ K_MR) 내에 존재하는지 여부를 판단한다(S690).

상기 판단 결과(또는 상기 확인 결과), 상기 산출된 MR이 상기 미리 설정된 제 1 문턱값 범위(예를 들어 1/K_MR ~ K_MR) 내에 존재하는 경우, 상기 사전 연산 모듈(130)은 미리 설정된 CA CFAR 알고리즘에 따른 연산을 수행하기 위해서 상기 쉬프트 레지스터(110)에 순차적으로 저장된 전체 참조 셀에 대해 상기 [수학식 4] 및 [수학식 5]를 이용해서 덧셈 연산과 제곱 연산을 수행한다.

일 예로, 상기 판단 결과, 상기 산출된 제 1 MR이 상기 미리 설정된 제 1 문턱값 범위(예를 들어 1/K_MR ~ K_MR) 내에 존재할 때, 미리 설정된 CA CFAR 알고리즘에 제 1 레디어 신호를 적용하여, 상기 제 1 레이더 신호 내의 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별한다(S700).

일 예로, 상기 판단 결과, 상기 산출된 제 1 MR이 상기 미리 설정된 제 1 문턱값 범위(예를 들어 1/K_MR ~ K_MR) 내에 존재하지 않을 때, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 리딩 윈도우에 포함된 제 1 윈도우 및 제 2 윈도우 중에서 상기 테스트 셀에 인접한 상기 제 2 윈도우를 확인하고, 상기 확인된 제 2 윈도우에 대한 평균(또는 서브 리딩 윈도우의 평균)을 산출한다.

또한, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 래깅 윈도우에 포함된 제 3 윈도우 및 제 4 윈도우 중에서 상기 테스트 셀에 인접한 상기 제 3 윈도우를 확인하고, 상기 확인된 제 3 윈도우에 대한 평균(또는 서브 래깅 윈도우의 평균)을 산출한다.

또한, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 산출된 제 2 윈도우에 대한 평균(또는 서브 리딩 윈도우의 평균)과 상기 산출된 제 3 윈도우에 대한 평균(또는 서브 래깅 윈도우의 평균) 간의 비율인 제 2 MR을 산출한다(S710).

이후, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 산출된 서브 MR이 해당 서브 MR과 관련하여 미리 설정된 서브 MR의 문턱값인 K_{SUB_MR}로 구성되는 제 2 문턱값 범위 내에 존재하는지 여부를 추가로 판단(또는 확인)한다.

일 예로, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 산출된 제 2 MR이 상기 미리 설정된 제 2 문턱값 범위(예를 들어 1/K_{SUB_MR} ~ K_{SUB_MR}) 내에 존재하는지 여부를 판단한다(S720).

일 예로, 상기 추가 판단 결과, 상기 산출된 제 2 MR이 상기 미리 설정된 제 2 문턱값 범위(예를 들어 1/K_{SUB_MR} ~ K_{SUB_MR}) 내에 존재할 때, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 분할된 제 1 윈도우 내지 제 4 윈도우 중에서 상기 리딩 윈도우에 포함된 제 1 윈도우 및 제 2 윈도우에 대한 리딩 윈도우의 VI를 산출한다.

또한, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 분할된 제 1 윈도우 내지 제 4 윈도우 중에서 상기 래깅 윈도우에 포함된 제 3 윈도우 및 제 4 윈도우에 대한 래깅 윈도우의 VI를 산출한다.

또한, 상기 환경 판단 모듈(140)은 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI 및 상기 래깅 윈도우의 VI 중에서 그 값이 작은 윈도우를 확인(또는 상기 리딩 윈도우의 VI가 상기 래깅 윈도우의 VI보다 큰지 여부를 확인)한다(S730).

상기 확인 결과(또는 상기 판단 결과), 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 상기 리딩 윈도우의 VI가 상기 래깅 윈도우의 VI보다 작은 경우, 상기 사전 연산 모듈(130)은 미리 설정된 리딩 윈도우를 이용한 CFAR 알고리즘에 따른 연산을 수행하기 위해서 상기 쉬프트 레지스터(110)에 순차적으로 저장된 전체 참조 셀 중 리딩 윈도우에 포함된 참조 셀에 대해 상기 [수학식 4] 및 [수학식 5]를 이용해서 덧셈 연산과 제곱 연산을 수행한다.

일 예로, 상기 확인 결과, 상기 리딩 윈도우의 VI가 상기 래깅 윈도우의 VI보다 작을 때, 미리 설정된 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 제 1 레이더 신호를 적용하여, 상기 제 1 레이더 신호 내의 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별한다(S740).

또한, 상기 확인 결과(또는 상기 판단 결과), 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 상기 리딩 윈도우의 VI가 상기 래깅 윈도우의 VI보다 큰 경우, 상기 사전 연산 모듈(130)은 미리 설정된 래깅 윈도우를 이용한 CFAR 알고리즘에 따른 연산을 수행하기 위해서 상기 쉬프트 레지스터(110)에 순차적으로 저장된 전체 참조 셀 중 래깅 윈도우에 포함된 참조 셀에 대해 상기 [수학식 4] 및 [수학식 5]를 이용해서 덧셈 연산과 제곱 연산을 수행한다.

일 예로, 상기 확인 결과, 상기 래깅 윈도우의 VI가 상기 리딩 윈도우의 VI보다 작을 때, 미리 설정된 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 제 1 레이더 신호를 적용하여, 상기 제 1 레이더 신호 내의 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별한다(S750).

또한, 상기 추가 판단 결과(또는 상기 추가 확인 결과), 상기 산출된 서브 MR이 상기 미리 설정된 제 2 문턱값 범위(예를 들어 1/K_{SUB_MR} ~ K_{SUB_MR}) 내에 존재하지 않은 경우, 상기 사전 연산 모듈(130)은 미리 설정된 GO CFAR 알고리즘에 따른 연산을 수행하기 위해서 상기 쉬프트 레지스터(110)에 순차적으로 저장된 전체 참조 셀 중 리딩 윈도우에 포함된 참조 셀에 대해 상기 [수학식 4] 및 [수학식 5]를 이용해서 덧셈 연산과 제곱 연산을 수행한다.

일 예로, 상기 추가 판단 결과, 상기 산출된 제 2 MR이 상기 미리 설정된 제 2 문턱값 범위(예를 들어 1/K_{SUB_MR} ~ K_{SUB_MR}) 내에 존재하지 않을 때, 상기 후처리 연산 모듈(150)은 상기 리딩 윈도우에 포함된 제 1 윈도우 및 제 2 윈도우에 대한 평균(또는 리딩 윈도우 전체의 평균)을 산출하고, 상기 래깅 윈도우에 포함된 제 3 윈도우 및 제 4 윈도우에 대한 평균(또는 래깅 윈도우 전체의 평균)을 산출한다

또한, 상기 후처리 연산 모듈(150)은 상기 산출된 리딩 윈도우 전체의 평균 및 상기 산출된 래깅 윈도우 전체의 평균 중에서 더 큰 평균(예를 들어 리딩 윈도우 전체의 평균)을 확인한다.

또한, 상기 곱셈기(170)는 상기 멀티플렉서(160)를 통해 출력되는 상기 후처리 연산 모듈(150)을 통해 확인된 큰 값의 평균(예를 들어 리딩 윈도우 전체의 평균)과 상기 GO CFAR과 관련한 스케일 상수(t_k)를 곱하여 최종 문턱값(T)을 산출한다.

또한, 상기 비교기(180)는 상기 산출된 최종 문턱값(T)과 상기 테스트 셀의 값(X_CUT)을 비교하여 표적의 존재 여부를 판별(또는 확인/판단)한다(S760).

본 발명의 실시예는 앞서 설명된 바와 같이, 전체 참조 셀을 복수의 윈도우로 분할하고, 상기 분할된 복수의 윈도우 각각에 대해 가변 인덱스를 산출하고, 상기 산출된 가변 인덱스를 근거로 각 윈도우의 균질 여부를 판단하고, 상기 판단되는 각 윈도우의 균질 여부에 따른 비균질 윈도우의 개수에 따라 CA CFAR 알고리즘, 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘, 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘, GO CFAR 알고리즘, ACCA-ODV CFAR 알고리즘 등 중에서 선택되는 CFAR 알고리즘을 이용하여 테스트 셀에 대한 표적을 판별하여, 새로운 판단지표를 통해 수신 신호의 환경을 판별하고 그에 적합한 문턱값을 생성하여, 균질 환경뿐만 아니라 클러터 경계 환경과 다중 표적 환경을 포함하는 비균질 환경에서도 표적 검출 성능을 향상시킬 수 있다.

전술된 내용은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 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.

100: 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치
110: 쉬프트 레지스터 120: 정렬 모듈
130: 사전 연산 모듈 140: 환경 판단 모듈
150: 후처리 연산 모듈 160: 멀티플렉서
170: 곱셈기 180: 비교기

Claims

쉬프트 레지스터에 의해, 전처리된 레이더 신호를 순차적으로 저장하는 단계;
사전 연산 모듈에 의해, 상기 쉬프트 레지스터에 의해 순차적으로 저장된 전체 참조 셀을 복수의 윈도우로 분할하는 단계;
환경 판단 모듈에 의해, 상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 윈도우별로 가변 인덱스(VI:variability index)를 각각 산출하는 단계;
상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하는 단계;
상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 판단에 따라 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 비균질 상태인 것으로 판단되는 비균질 윈도우의 개수를 합산하는 단계; 및
상기 합산된 비균질 윈도우의 개수에 따라 ACCA-ODV CFAR, CA CFAR, 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR, 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 및 GO CFAR 중 어느 하나의 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여 상기 레이더 신호에 포함된 테스트 셀에서의 표적 여부를 판별하는 단계를 포함하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 레이더 신호는,
테스트 셀(test cell);
상기 테스트 셀 주변을 둘러싸고 있는 가드 셀(guard cell); 및
상기 가드 셀 주변을 둘러싸고 있는 상기 전체 참조 셀(reference cell)로 구성하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 윈도우별 가변 인덱스는,
다음의 수학식을 이용하여 산출하며,

여기서, 상기
는 각 윈도우에 포함된 참조 셀에 대한 분산을 나타내고, 상기
는 각 윈도우에 포함된 참조 셀에 대한 평균을 나타내고, 상기 n은 각 윈도우의 크기를 나타내는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하는 단계는,
상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스가 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값(K_VI)보다 큰지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하는 단계는,
상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 상기 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값보다 큰 가변 인덱스가 존재할 때, 해당 가변 인덱스에 대응하는 윈도우를 비균질 상태인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하는 단계는,
상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 상기 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값보다 작거나 같은 다른 가변 인덱스가 존재할 때, 해당 다른 가변 인덱스에 대응하는 윈도우를 균질 상태인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 레이더 신호에 포함된 테스트 셀에서의 표적 여부를 판별하는 단계는,
상기 합산된 비균질 윈도우의 개수가 복수일 때, 다중 표적 환경인 상태로 판단하고, 미리 설정된 상기 ACCA-ODV(Automatic Censored Cell Average-Ordered Data Variability) CFAR(Constant False Alarm Rate) 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 레이더 신호에 포함된 테스트 셀에서의 표적 여부를 판별하는 단계는,
상기 합산된 비균질 윈도우의 개수가 1개일 때, 상기 환경 판단 모듈에 의해, 다중 표적인 상황이거나 또는 클러터(clutter) 경계가 일부 들어온 상황으로 판단하고, 리딩 윈도우(leading window) 또는 래깅 윈도우(lagging window)를 이용하여 해당 비균질 윈도우가 위치한 곳을 확인하는 과정; 및
상기 확인 결과, 상기 복수의 윈도우 중에서 비균질 윈도우가 위치한 곳이 리딩 윈도우일 때, 미리 설정된 상기 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 8 항에 있어서,
상기 비균질 윈도우가 위치한 곳을 확인하는 과정은,
상기 분할된 복수의 윈도우 중에서 상기 비균질 윈도우가 존재하는 위치를 확인하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 8 항에 있어서,
상기 확인 결과, 상기 복수의 윈도우 중에서 비균질 윈도우가 위치한 곳이 래깅 윈도우일 때, 미리 설정된 상기 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 레이더 신호에 포함된 테스트 셀에서의 표적 여부를 판별하는 단계는,
상기 합산된 비균질 윈도우의 개수가 0개일 때, 상기 환경 판단 모듈에 의해, 클러터 경계이거나 또는 균질 상황으로 판단하고, 리딩 윈도우 전체의 평균과 래깅 윈도우 전체의 평균에 대한 비율인 MR(mean ratio)을 산출하는 과정;
상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 산출된 MR이 해당 MR에 대응하여 미리 설정된 MR의 문턱값(K_MR)으로 구성되는 제 1 문턱값 범위 내에 존재하는지 여부를 판단하는 과정; 및
상기 판단 결과, 상기 산출된 MR이 상기 미리 설정된 제 1 문턱값 범위 내에 존재할 때, 균질 상황으로 판단하고, 미리 설정된 상기 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 11 항에 있어서,
상기 리딩 윈도우 전체의 평균과 래깅 윈도우 전체의 평균에 대한 비율인 MR을 산출하는 과정은,
상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 리딩 윈도우에 포함된 전체 윈도우의 평균을 산출하는 과정;
상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 래깅 윈도우에 포함된 전체 윈도우의 평균을 산출하는 과정; 및
상기 산출된 리딩 윈도우 전체의 평균과 상기 산출된 래깅 윈도우 전체의 평균 간의 비율인 MR을 산출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 11 항에 있어서,
상기 판단 결과, 상기 산출된 MR이 상기 미리 설정된 제 1 문턱값 범위 내에 존재하지 않을 때, 상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 리딩 윈도우에 포함된 복수의 윈도우 중에서 상기 테스트 셀에 가장 인접한 서브 리딩 윈도우의 평균과 상기 래깅 윈도우에 포함된 복수의 윈도우 중에서 상기 테스트 셀에 가장 인접한 서브 래깅 윈도우의 평균에 대한 비율인 서브 MR을 산출하는 과정;
상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 산출된 서브 MR이 해당 서브 MR과 관련하여 미리 설정된 서브 MR의 문턱값(K_{SUB_MR})으로 구성되는 제 2 문턱값 범위 내에 존재하는지 여부를 추가로 판단하는 과정;
상기 추가 판단 결과, 상기 산출된 서브 MR이 상기 미리 설정된 제 2 문턱값 범위 내에 존재할 때, 상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 리딩 윈도우 및 상기 래깅 윈도우에 대해 연산된 VI 중에서, 더 작은 VI를 가지는 윈도우를 확인하는 과정; 및
상기 확인 결과, 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 상기 리딩 윈도우의 VI가 상기 래깅 윈도우의 VI보다 작을 때, 클러터 경계 상황으로 판단하고, 미리 설정된 상기 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 13 항에 있어서,
상기 서브 MR을 산출하는 과정은,
상기 리딩 윈도우 및 상기 래깅 윈도우에 포함된 복수의 윈도우 중에서 상기 테스트 셀에 가장 인접한 서브 리딩 윈도우와 서브 래깅 윈도우를 각각 확인하는 과정;
상기 확인된 서브 리딩 윈도우의 평균과, 상기 확인된 서브 래깅 윈도우의 평균을 각각 산출하는 과정; 및
상기 산출된 해당 서브 리딩 윈도우의 평균과 해당 서브 래깅 윈도우의 평균에 대한 비율인 상기 서브 MR을 산출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 13 항에 있어서,
상기 리딩 윈도우 및 상기 래깅 윈도우에 대해 연산된 VI 중에서, 더 작은 VI를 가지는 윈도우를 확인하는 과정은,
상기 분할된 복수의 윈도우 중에서 상기 리딩 윈도우에 포함된 전체 윈도우에 대한 리딩 윈도우의 VI를 산출하는 과정;
상기 분할된 복수의 윈도우 중에서 상기 래깅 윈도우에 포함된 전체 윈도우에 대한 래깅 윈도우의 VI를 산출하는 과정; 및
상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 그 값이 더 작은 VI를 가지는 윈도우를 확인하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 13 항에 있어서,
상기 확인 결과, 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 상기 리딩 윈도우의 VI가 상기 래깅 윈도우의 VI보다 클 때, 클러터 경계 상황으로 판단하고, 미리 설정된 상기 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 13 항에 있어서,
상기 추가 판단 결과, 상기 산출된 서브 MR이 상기 미리 설정된 제 2 문턱값 범위 내에 존재하지 않을 때, 클러터 경계 상황으로 판단하고, 미리 설정된 상기 GO CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
쉬프트 레지스터에 의해, 전처리된 레이더 신호를 순차적으로 저장하는 단계;
사전 연산 모듈에 의해, 상기 쉬프트 레지스터에 의해 순차적으로 저장된 전체 참조 셀을 복수의 윈도우로 분할하는 단계;
환경 판단 모듈에 의해, 상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 윈도우별로 가변 인덱스(VI)를 각각 산출하는 단계;
상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하는 단계;
상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 판단에 따라 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 비균질 상태인 것으로 판단되는 비균질 윈도우의 개수를 합산하는 단계; 및
상기 합산된 비균질 윈도우의 개수가 복수일 때, 미리 설정된 ACCA-ODV CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 단계를 포함하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 18 항에 있어서,
상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하는 단계는,
상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스가 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값(K_VI)보다 큰지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 18 항에 있어서,
상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하는 단계는,
상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 상기 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값보다 큰 가변 인덱스가 존재할 때, 해당 가변 인덱스에 대응하는 윈도우를 비균질 상태인 것으로 판단하는 과정; 및
상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 상기 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값보다 작거나 같은 다른 가변 인덱스가 존재할 때, 해당 다른 가변 인덱스에 대응하는 윈도우를 균질 상태인 것으로 판단하는 과정 중 어느 하나의 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
쉬프트 레지스터에 의해, 전처리된 레이더 신호를 순차적으로 저장하는 단계;
사전 연산 모듈에 의해, 상기 쉬프트 레지스터에 의해 순차적으로 저장된 전체 참조 셀을 복수의 윈도우로 분할하는 단계;
환경 판단 모듈에 의해, 상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 윈도우별로 가변 인덱스(VI)를 각각 산출하는 단계;
상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하는 단계;
상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 판단에 따라 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 비균질 상태인 것으로 판단되는 비균질 윈도우의 개수를 합산하는 단계;
상기 합산된 비균질 윈도우의 개수가 1개일 때, 상기 환경 판단 모듈에 의해, 리딩 윈도우 또는 래깅 윈도우를 이용하여 해당 비균질 윈도우가 위치한 곳을 확인하는 단계; 및
상기 확인 결과, 상기 복수의 윈도우 중에서 비균질 윈도우가 위치한 곳이 리딩 윈도우일 때, 미리 설정된 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 단계를 포함하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 21 항에 있어서,
상기 비균질 윈도우가 위치한 곳을 확인하는 단계는,
상기 분할된 복수의 윈도우 중에서 상기 비균질 윈도우가 존재하는 위치를 확인하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 21 항에 있어서,
상기 확인 결과, 상기 복수의 윈도우 중에서 비균질 윈도우가 위치한 곳이 래깅 윈도우일 때, 미리 설정된 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
쉬프트 레지스터에 의해, 전처리된 레이더 신호를 순차적으로 저장하는 단계;
사전 연산 모듈에 의해, 상기 쉬프트 레지스터에 의해 순차적으로 저장된 전체 참조 셀을 복수의 윈도우로 분할하는 단계;
환경 판단 모듈에 의해, 상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 윈도우별로 가변 인덱스(VI)를 각각 산출하는 단계;
상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하는 단계;
상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 판단에 따라 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 비균질 상태인 것으로 판단되는 비균질 윈도우의 개수를 합산하는 단계;
상기 합산된 비균질 윈도우의 개수가 0개일 때, 상기 환경 판단 모듈에 의해, 리딩 윈도우 전체의 평균과 래깅 윈도우 전체의 평균에 대한 비율인 MR을 산출하는 단계;
상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 산출된 MR이 해당 MR에 대응하여 미리 설정된 MR의 문턱값(K_MR)으로 구성되는 제 1 문턱값 범위 내에 존재하는지 여부를 판단하는 단계; 및
상기 판단 결과, 상기 산출된 MR이 상기 미리 설정된 제 1 문턱값 범위 내에 존재할 때, 미리 설정된 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 단계를 포함하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 24 항에 있어서,
상기 리딩 윈도우 전체의 평균과 래깅 윈도우 전체의 평균에 대한 비율인 MR을 산출하는 단계는,
상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 리딩 윈도우에 포함된 전체 윈도우의 평균을 산출하는 과정;
상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 래깅 윈도우에 포함된 전체 윈도우의 평균을 산출하는 과정; 및
상기 산출된 리딩 윈도우 전체의 평균과 상기 산출된 래깅 윈도우 전체의 평균 간의 비율인 MR을 산출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 24 항에 있어서,
상기 판단 결과, 상기 산출된 MR이 상기 미리 설정된 제 1 문턱값 범위 내에 존재하지 않을 때, 상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 리딩 윈도우에 포함된 복수의 윈도우 중에서 상기 테스트 셀에 가장 인접한 서브 리딩 윈도우의 평균과 상기 래깅 윈도우에 포함된 복수의 윈도우 중에서 상기 테스트 셀에 가장 인접한 서브 래깅 윈도우의 평균에 대한 비율인 서브 MR을 산출하는 단계;
상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 산출된 서브 MR이 해당 서브 MR과 관련하여 미리 설정된 서브 MR의 문턱값(K_{SUB_MR})으로 구성되는 제 2 문턱값 범위 내에 존재하는지 여부를 추가로 판단하는 단계;
상기 추가 판단 결과, 상기 산출된 서브 MR이 상기 미리 설정된 제 2 문턱값 범위 내에 존재할 때, 상기 환경 판단 모듈에 의해, 상기 리딩 윈도우 및 상기 래깅 윈도우에 대해 연산된 VI 중에서, 더 작은 VI를 가지는 윈도우를 확인하는 단계; 및
상기 확인 결과, 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 상기 리딩 윈도우의 VI가 상기 래깅 윈도우의 VI보다 작을 때, 클러터 경계 상황으로 판단하고, 미리 설정된 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 26 항에 있어서,
상기 서브 MR을 산출하는 단계는,
상기 리딩 윈도우 및 상기 래깅 윈도우에 포함된 복수의 윈도우 중에서 상기 테스트 셀에 가장 인접한 서브 리딩 윈도우와 서브 래깅 윈도우를 각각 확인하는 과정;
상기 확인된 서브 리딩 윈도우의 평균과, 상기 확인된 서브 래깅 윈도우의 평균을 각각 산출하는 과정; 및
상기 산출된 해당 서브 리딩 윈도우의 평균과 해당 서브 래깅 윈도우의 평균에 대한 비율인 상기 서브 MR을 산출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 26 항에 있어서,
상기 리딩 윈도우 및 상기 래깅 윈도우에 대해 연산된 VI 중에서, 더 작은 VI를 가지는 윈도우를 확인하는 단계는,
상기 분할된 복수의 윈도우 중에서 상기 리딩 윈도우에 포함된 전체 윈도우에 대한 리딩 윈도우의 VI를 산출하는 과정;
상기 분할된 복수의 윈도우 중에서 상기 래깅 윈도우에 포함된 전체 윈도우에 대한 래깅 윈도우의 VI를 산출하는 과정; 및
상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 그 값이 더 작은 VI를 가지는 윈도우를 확인하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 26 항에 있어서,
상기 확인 결과, 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 상기 리딩 윈도우의 VI가 상기 래깅 윈도우의 VI보다 클 때, 클러터 경계 상황으로 판단하고, 미리 설정된 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
제 26 항에 있어서,
상기 추가 판단 결과, 상기 산출된 서브 MR이 상기 미리 설정된 제 2 문턱값 범위 내에 존재하지 않을 때, 클러터 경계 상황으로 판단하고, 미리 설정된 GO CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 방법.
전처리된 레이더 신호를 순차적으로 저장하는 쉬프트 레지스터;
상기 쉬프트 레지스터에 의해 순차적으로 저장된 전체 참조 셀을 복수의 윈도우로 분할하는 사전 연산 모듈; 및
상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 윈도우별로 가변 인덱스(VI)를 각각 산출하고, 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하고, 상기 판단에 따라 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 비균질 상태인 것으로 판단되는 비균질 윈도우의 개수를 합산하고, 상기 합산된 비균질 윈도우의 개수에 따라 ACCA-ODV CFAR, CA CFAR, 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR, 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 및 GO CFAR 중 어느 하나의 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여 상기 레이더 신호에 포함된 테스트 셀에서의 표적 여부를 판별하는 환경 판단 모듈을 포함하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 31 항에 있어서,
상기 레이더 신호는,
테스트 셀;
상기 테스트 셀 주변을 둘러싸고 있는 가드 셀; 및
상기 가드 셀 주변을 둘러싸고 있는 상기 전체 참조 셀로 구성하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 31 항에 있어서,
상기 윈도우별 가변 인덱스는,
다음의 수학식을 이용하여 산출하며,

여기서, 상기
는 각 윈도우에 포함된 참조 셀에 대한 분산을 나타내고, 상기
는 각 윈도우에 포함된 참조 셀에 대한 평균을 나타내고, 상기 n은 각 윈도우의 크기를 나타내는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 31 항에 있어서,
상기 환경 판단 모듈은,
상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스가 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값(K_VI)보다 큰지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 31 항에 있어서,
상기 환경 판단 모듈은,
상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 상기 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값보다 큰 가변 인덱스가 존재할 때, 해당 가변 인덱스에 대응하는 윈도우를 비균질 상태인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 31 항에 있어서,
상기 환경 판단 모듈은,
상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 상기 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값보다 작거나 같은 다른 가변 인덱스가 존재할 때, 해당 다른 가변 인덱스에 대응하는 윈도우를 균질 상태인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 31 항에 있어서,
상기 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치는,
후처리 연산 모듈;
곱셈기;
멀티플렉서; 및
비교기를 더 포함하며,
상기 사전 연산 모듈은,
미리 설정된 ACCA-ODV CFAR 알고리즘에 따른 연산을 수행하기 위해서 상기 쉬프트 레지스터에 순차적으로 저장된 전체 참조 셀에 대한 덧셈 연산과 제곱 연산을 수행하며,
상기 후처리 연산 모듈은,
상기 덧셈 연산과 제곱 연산에 따른 결과값을 이용해서 V(k)를 산출하고, 상기 산출된 V(k)를 해당 V(k)의 문턱값인 S(k)와 비교하여 참조 셀에 대한 균질 여부를 판단하며,
상기 후처리 연산 모듈은,
상기 판단 결과, 균질로 판단되면, 참조 셀의 평균을 산출하며,
상기 곱셈기는,
상기 멀티플렉서를 통해 출력되는 상기 후처리 연산 모듈을 통해 산출된 평균과 상기 ACCA-ODV CFAR 알고리즘과 관련해서 미리 설정된 스케일 상수를 곱하여 최종 문턱갓을 산출하며,
상기 비교기는,
상기 산출된 최종 문턱값과 상기 테스트 셀의 값을 비교하여 표적의 존재 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 31 항에 있어서,
상기 환경 판단 모듈은,
상기 합산된 비균질 윈도우의 개수가 1개일 때, 다중 표적인 상황이거나 또는 클러터 경계가 일부 들어온 상황으로 판단하고, 리딩 윈도우 또는 래깅 윈도우를 이용하여 해당 비균질 윈도우가 위치한 곳을 확인하고,
상기 CFAR 검출 장치는,
상기 확인 결과, 상기 복수의 윈도우 중에서 비균질 윈도우가 위치한 곳이 리딩 윈도우일 때, 미리 설정된 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 38 항에 있어서,
상기 환경 판단 모듈은,
상기 분할된 복수의 윈도우 중에서 상기 비균질 윈도우가 존재하는 위치를 확인하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 38 항에 있어서,
상기 CFAR 검출 장치는,
상기 확인 결과, 상기 복수의 윈도우 중에서 비균질 윈도우가 위치한 곳이 래깅 윈도우일 때, 미리 설정된 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 31 항에 있어서,
상기 환경 판단 모듈은,
상기 합산된 비균질 윈도우의 개수가 0개일 때, 클러터 경계이거나 또는 균질 상황으로 판단하고, 리딩 윈도우 전체의 평균과 래깅 윈도우 전체의 평균에 대한 비율인 MR을 산출하고, 상기 산출된 MR이 해당 MR에 대응하여 미리 설정된 MR의 문턱값(K_MR)으로 구성되는 제 1 문턱값 범위 내에 존재하는지 여부를 판단하며,
상기 CFAR 검출 장치는,
상기 판단 결과, 상기 산출된 MR이 상기 미리 설정된 제 1 문턱값 범위 내에 존재할 때, 균질 상황으로 판단하고, 미리 설정된 상기 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 41 항에 있어서,
상기 환경 판단 모듈은,
상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 리딩 윈도우에 포함된 전체 윈도우의 평균을 산출하고, 상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 래깅 윈도우에 포함된 전체 윈도우의 평균을 산출하고, 상기 산출된 리딩 윈도우 전체의 평균과 상기 산출된 래깅 윈도우 전체의 평균 간의 비율인 MR을 산출하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 41 항에 있어서,
상기 환경 판단 모듈은,
상기 판단 결과, 상기 산출된 MR이 상기 미리 설정된 제 1 문턱값 범위 내에 존재하지 않을 때, 상기 리딩 윈도우에 포함된 복수의 윈도우 중에서 상기 테스트 셀에 가장 인접한 서브 리딩 윈도우의 평균과 상기 래깅 윈도우에 포함된 복수의 윈도우 중에서 상기 테스트 셀에 가장 인접한 서브 래깅 윈도우의 평균에 대한 비율인 서브 MR을 산출하고, 상기 산출된 서브 MR이 해당 서브 MR과 관련하여 미리 설정된 서브 MR의 문턱값(K_{SUB_MR})으로 구성되는 제 2 문턱값 범위 내에 존재하는지 여부를 추가로 판단하고, 상기 추가 판단 결과, 상기 산출된 서브 MR이 상기 미리 설정된 제 2 문턱값 범위 내에 존재할 때, 상기 리딩 윈도우 및 상기 래깅 윈도우에 대해 연산된 VI 중에서, 더 작은 VI를 가지는 윈도우를 확인하고,
상기 CFAR 검출 장치는,
상기 확인 결과, 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 상기 리딩 윈도우의 VI가 상기 래깅 윈도우의 VI보다 작을 때, 미리 설정된 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 43 항에 있어서,
상기 환경 판단 모듈은,
상기 리딩 윈도우 및 상기 래깅 윈도우에 포함된 복수의 윈도우 중에서 상기 테스트 셀에 가장 인접한 서브 리딩 윈도우와 서브 래깅 윈도우를 각각 확인하고, 상기 확인된 서브 리딩 윈도우의 평균과, 상기 확인된 서브 래깅 윈도우의 평균을 각각 산출하고, 상기 산출된 해당 서브 리딩 윈도우의 평균과 해당 서브 래깅 윈도우의 평균에 대한 비율인 상기 서브 MR을 산출하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 43 항에 있어서,
상기 환경 판단 모듈은,
상기 분할된 복수의 윈도우 중에서 상기 리딩 윈도우에 포함된 전체 윈도우에 대한 리딩 윈도우의 VI를 산출하고, 상기 분할된 복수의 윈도우 중에서 상기 래깅 윈도우에 포함된 전체 윈도우에 대한 래깅 윈도우의 VI를 산출하고, 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 그 값이 더 작은 VI를 가지는 윈도우를 확인하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 43 항에 있어서,
상기 CFAR 검출 장치는,
상기 확인 결과, 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 상기 리딩 윈도우의 VI가 상기 래깅 윈도우의 VI보다 클 때, 미리 설정된 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 43 항에 있어서,
상기 CFAR 검출 장치는,
상기 추가 판단 결과, 상기 산출된 서브 MR이 상기 미리 설정된 제 2 문턱값 범위 내에 존재하지 않을 때, 미리 설정된 GO CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
전처리된 레이더 신호를 순차적으로 저장하는 쉬프트 레지스터;
상기 쉬프트 레지스터에 의해 순차적으로 저장된 전체 참조 셀을 복수의 윈도우로 분할하는 사전 연산 모듈; 및
상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 윈도우별로 가변 인덱스(VI)를 각각 산출하고, 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하고, 상기 판단에 따라 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 비균질 상태인 것으로 판단되는 비균질 윈도우의 개수를 합산하고, 상기 합산된 비균질 윈도우의 개수가 복수일 때, 미리 설정된 ACCA-ODV CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 환경 판단 모듈을 포함하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 48 항에 있어서,
상기 환경 판단 모듈은,
상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스가 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값(K_VI)보다 큰지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 48 항에 있어서,
상기 환경 판단 모듈은,
상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 상기 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값보다 큰 가변 인덱스가 존재할 때, 해당 가변 인덱스에 대응하는 윈도우를 비균질 상태인 것으로 판단하거나, 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 상기 미리 설정된 가변 인덱스의 문턱값보다 작거나 같은 다른 가변 인덱스가 존재할 때, 해당 다른 가변 인덱스에 대응하는 윈도우를 균질 상태인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
전처리된 레이더 신호를 순차적으로 저장하는 쉬프트 레지스터;
상기 쉬프트 레지스터에 의해 순차적으로 저장된 전체 참조 셀을 복수의 윈도우로 분할하는 사전 연산 모듈; 및
상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 윈도우별로 가변 인덱스(VI)를 각각 산출하고, 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하고, 상기 판단에 따라 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 비균질 상태인 것으로 판단되는 비균질 윈도우의 개수를 합산하고, 상기 합산된 비균질 윈도우의 개수가 1개일 때, 리딩 윈도우 또는 래깅 윈도우를 이용하여 해당 비균질 윈도우가 위치한 곳을 확인하고, 상기 확인 결과, 상기 복수의 윈도우 중에서 비균질 윈도우가 위치한 곳이 리딩 윈도우일 때, 미리 설정된 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 환경 판단 모듈을 포함하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 51 항에 있어서,
상기 환경 판단 모듈은,
상기 분할된 복수의 윈도우 중에서 상기 비균질 윈도우가 존재하는 위치를 확인하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 51 항에 있어서,
상기 CFAR 검출 장치는,
상기 확인 결과, 상기 복수의 윈도우 중에서 비균질 윈도우가 위치한 곳이 래깅 윈도우일 때, 미리 설정된 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
전처리된 레이더 신호를 순차적으로 저장하는 쉬프트 레지스터;
상기 쉬프트 레지스터에 의해 순차적으로 저장된 전체 참조 셀을 복수의 윈도우로 분할하는 사전 연산 모듈; 및
상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 윈도우별로 가변 인덱스(VI)를 각각 산출하고, 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스를 근거로 각각의 윈도우의 균질 여부를 판단하고, 상기 판단에 따라 상기 산출된 윈도우별 가변 인덱스 중에서 비균질 상태인 것으로 판단되는 비균질 윈도우의 개수를 합산하고, 상기 합산된 비균질 윈도우의 개수가 0개일 때, 리딩 윈도우 전체의 평균과 래깅 윈도우 전체의 평균에 대한 비율인 MR을 산출하고, 상기 산출된 MR이 해당 MR에 대응하여 미리 설정된 MR의 문턱값(K_MR)으로 구성되는 제 1 문턱값 범위 내에 존재하는지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과, 상기 산출된 MR이 상기 미리 설정된 제 1 문턱값 범위 내에 존재할 때, 미리 설정된 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 환경 판단 모듈을 포함하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 54 항에 있어서,
상기 환경 판단 모듈은,
상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 리딩 윈도우에 포함된 전체 윈도우의 평균을 산출하고, 상기 분할된 복수의 윈도우에 대해서 래깅 윈도우에 포함된 전체 윈도우의 평균을 산출하고, 상기 산출된 리딩 윈도우 전체의 평균과 상기 산출된 래깅 윈도우 전체의 평균 간의 비율인 MR을 산출하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 54 항에 있어서,
상기 환경 판단 모듈은,
상기 판단 결과, 상기 산출된 MR이 상기 미리 설정된 제 1 문턱값 범위 내에 존재하지 않을 때, 상기 리딩 윈도우에 포함된 복수의 윈도우 중에서 상기 테스트 셀에 가장 인접한 서브 리딩 윈도우의 평균과 상기 래깅 윈도우에 포함된 복수의 윈도우 중에서 상기 테스트 셀에 가장 인접한 서브 래깅 윈도우의 평균에 대한 비율인 서브 MR을 산출하고, 상기 산출된 서브 MR이 해당 서브 MR과 관련하여 미리 설정된 서브 MR의 문턱값(K_{SUB_MR})으로 구성되는 제 2 문턱값 범위 내에 존재하는지 여부를 추가로 판단하고, 상기 추가 판단 결과, 상기 산출된 서브 MR이 상기 미리 설정된 제 2 문턱값 범위 내에 존재할 때, 상기 리딩 윈도우 및 상기 래깅 윈도우에 대해 연산된 VI 중에서, 더 작은 VI를 가지는 윈도우를 확인하고,
상기 CFAR 검출 장치는,
상기 확인 결과, 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 상기 리딩 윈도우의 VI가 상기 래깅 윈도우의 VI보다 작을 때, 미리 설정된 리딩 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 56 항에 있어서,
상기 환경 판단 모듈은,
상기 리딩 윈도우 및 상기 래깅 윈도우에 포함된 복수의 윈도우 중에서 상기 테스트 셀에 가장 인접한 서브 리딩 윈도우와 서브 래깅 윈도우를 각각 확인하고, 상기 확인된 서브 리딩 윈도우의 평균과, 상기 확인된 서브 래깅 윈도우의 평균을 각각 산출하고, 상기 산출된 해당 서브 리딩 윈도우의 평균과 해당 서브 래깅 윈도우의 평균에 대한 비율인 상기 서브 MR을 산출하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 56 항에 있어서,
상기 환경 판단 모듈은,
상기 분할된 복수의 윈도우 중에서 상기 리딩 윈도우에 포함된 전체 윈도우에 대한 리딩 윈도우의 VI를 산출하고, 상기 분할된 복수의 윈도우 중에서 상기 래깅 윈도우에 포함된 전체 윈도우에 대한 래깅 윈도우의 VI를 산출하고, 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 그 값이 더 작은 VI를 가지는 윈도우를 확인하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 56 항에 있어서,
상기 CFAR 검출 장치는,
상기 확인 결과, 상기 산출된 리딩 윈도우의 VI와 상기 산출된 래깅 윈도우의 VI 중에서 상기 리딩 윈도우의 VI가 상기 래깅 윈도우의 VI보다 클 때, 미리 설정된 래깅 윈도우를 이용한 CA CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.
제 56 항에 있어서,
상기 CFAR 검출 장치는,
상기 추가 판단 결과, 상기 산출된 서브 MR이 상기 미리 설정된 제 2 문턱값 범위 내에 존재하지 않을 때, 미리 설정된 GO CFAR 알고리즘에 상기 레이더 신호를 적용하여, 상기 테스트 셀에 표적이 있는지 여부를 판별하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템을 위한 CFAR 검출 장치.