KR102113281B1 - 수중 표적 식별 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 수중 표적 식별 장치는, 수중 신호를 수신하는 수신부; 미리 정해진 기준 시간 동안 누적된 상기 수중 신호를 이용하여 표적의 경로를 추적하는 추적부; 상기 표적의 추적 위치를 기초로 설정되는 관심 영역 내 주변 객체의 분포 정보를 확인하는 분포 확인부; 및 확인된 주변 객체의 분포 정보에 기초하여 상기 표적의 종류를 식별하는 식별부를 포함한다.

Description

수중 표적 식별 장치 및 방법 {APPARATUS AND METHOD FOR RECOGNIZING UNDERWATER TARGET}
본 발명은 능동 소나 시스템에서 수신한 수중 신호 내 표적을 식별하는 수중 표적 탐지 장치 및 방법에 관한 것이다.
소나(SONAR: Sound Navigation and Ranging)는 수중의 표적에서 방사되는 여러 종류의 소음원을 기반으로 탐지하는 방법을 의미한다. 소나는 방사 신호의 생성 여부에 따라 능동 소나와 수동 소나로 구분된다.
능동 소나 시스템은 수중에서 신호를 방사한 후 그 반사음을 수신하여 수중 표적을 탐지하는 시스템을 의미한다. 능동 소나 시스템은 센서와 빔형성기 등을 이용하여 음향 신호를 수신한 뒤 해당 신호를 분석하여 수중 표적과의 거리, 도플러 주파수 등을 추정할 수 있다.
또한, 능동 소나 시스템은 수신된 수중 신호의 특징을 추출하여 표적의 종류를 식별할 수 있다. 표적의 종류에 따라 수중 신호의 특징이 다르게 나타나므로, 능동 소나 시스템은 수중 신호의 특징을 분석함으로써 탐지된 표적이 무엇인지를 식별할 수 있다.
한국등록특허 10-1527876 (2015년06월04일 공고)
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 표적의 추적 위치를 기초로 설정되는 관심 영역 내 주변 객체의 분포 정보를 이용하여 표적의 종류를 식별하는 수중 표적 식별 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
다만, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 바로 제한되지 않으며, 언급되지는 않았으나 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있는 목적을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 수중 표적 식별 장치는, 수중 신호를 수신하는 수신부; 미리 정해진 기준 시간 동안 누적된 상기 수중 신호를 이용하여 표적의 경로를 추적하는 추적부; 상기 표적의 경로를 기초로 설정되는 관심 영역 내 주변 객체의 분포 정보를 확인하는 분포 확인부; 및 확인된 주변 객체의 분포 정보에 기초하여 상기 표적의 종류를 식별하는 식별부를 포함한다.
또한, 상기 분포 확인부는, 식별하고자 하는 표적의 종류에 대응되는 설정 조건에 따라 상기 추적된 경로 상의 각각의 표적 위치에 대한 상기 관심 영역을 설정할 수 있다.
또한, 상기 분포 확인부는, 상기 관심 영역 내 주변 객체의 특징 인자를 추출하고, 상기 주변 객체의 위치 별 상기 추출된 특징 인자에 대한 분포 정보를 확인할 수 있다.
또한, 상기 특징 인자는, 상기 주변 객체의 길이, 폭, 및 표적 강도(Target Strength) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 분포 정보는, 상기 주변 객체의 위치 별 상기 추출된 특징 정보의 평균 및 분산 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 식별부는, 상기 주변 객체의 분포 정보와 함께 상기 분포 정보의 변화 패턴을 참조하여 상기 표적의 종류를 식별할 수 있다.
또한, 시간에 따른 상기 주변 객체의 분포 정보의 변화량에 기초하여 상기 분포 정보의 변화 패턴을 확인하는 패턴 확인부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 변화 패턴은, 상기 분포 정보의 변화량에 대한 평균 및 분산 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 수중 표적 식별 방법은, 수중 신호를 수신하는 단계; 미리 정해진 기준 시간 동안 누적된 상기 수중 신호를 이용하여 표적의 경로를 추적하는 단계; 상기 표적의 추적 경로를 기초로 설정되는 관심 영역 내 주변 객체의 분포 정보를 확인하는 단계; 및 확인된 주변 객체의 분포 정보에 기초하여 상기 표적의 종류를 식별하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 판독가능한 기록매체는, 수중 신호를 수신하는 단계; 미리 정해진 기준 시간 동안 누적된 상기 수중 신호를 이용하여 표적의 경로를 추적하는 단계; 상기 표적의 추적 경로를 기초로 설정되는 관심 영역 내 주변 객체의 분포 정보를 확인하는 단계; 및 확인된 주변 객체의 분포 정보에 기초하여 상기 표적의 종류를 식별하는 단계를 포함하는 수중 표적 식별 방법을 수행하도록 프로그램된 컴퓨터 프로그램을 저장한다.
본 발명의 실시예에 의하면, 표적 위치에 기초한 관심 영역 내 주변 객체의 분포 정보를 이용하여 표적의 종류를 식별하므로, 표적 식별의 정확도를 높일 수 있다. 특히, 움직이는 표적에 의해 주변에 발생되는 환경 변화를 기초로 표적의 종류를 정확히 식별할 수 있다.
또한, 식별하고자 하는 표적의 종류에 따라 관심 영역을 달리 설정하므로, 종류에 따른 표적 식별의 정확도를 높일 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 수중 표적 식별 장치의 기능 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 수중 표적 식별 방법의 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 추적부에 의해 추적된 경로를 예시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 분포 확인부에 의해 확인된 주변 객체의 분포 정보를 예시한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명의 범주는 청구항에 의해 정의될 뿐이다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명은 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어 실제로 필요한 경우 외에는 생략될 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
이하 사용되는 '…부', '…기' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 수중 표적 식별 장치의 기능 블록도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 수중 표적 식별 방법의 흐름도이다.
본 발명의 수중 표적 식별 장치(100)는 능동 소나 시스템의 일 구성으로 마련되거나, 능동 소나 시스템과 독립하여 마련되어, 능동 소나 시스템에 의해 수중으로 방사된 방사 신호에 대응되는 음향 신호를 수중 신호로서 수신하고, 수신된 수중 신호로부터 수중 표적의 종류를 식별하는 장치를 의미할 수 있다.
수중 표적을 식별하기 위한 방법 중 하나는 수신된 수중 신호 내 표적을 추적하고, 추적된 표적의 특징 인자를 추출함으로써 표적을 식별할 수 있다. 그러나, 특징 인자는 움직이는 표적으로부터 추출되므로, 이를 이용할 경우 표적의 오식별이 발생할 수 있다.
이를 해결하기 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 수중 표적 식별 장치(100)는 표적을 추적함과 동시에, 표적의 추적 위치 주변의 객체 분포 정보에 기초하여 표적의 종류를 식별할 수 있다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 수중 표적 식별 장치(100)는 수중 신호를 수신하는 수신부(110); 수중 신호에 기초하여 표적의 경로를 추적하는 추적부(120); 표적의 추적 위치 주변의 객체 분포 정보를 확인하는 분포 확인부(130); 및 확인된 주변 객체의 분포 정보에 기초하여 표적의 종류를 식별하는 식별부(140)를 포함할 수 있다.
상술한 실시예에 따른 수중 표적 식별 장치(100)를 구성하는 복수의 구성 중 적어도 하나는 마이크로프로세서(Microprocessor)를 포함하는 연산 장치로 구현될 수 있고, 예를 들어 중앙 처리 장치(Central Processing Unit, CPU) 및 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit, GPU) 중 적어도 하나로 구현될 수 있다. 이와는 달리, 수중 표적 식별 장치(100)의 복수의 구성 중 적어도 두 개가 SOC(System On Chip)으로 구현되는 것도 가능할 수 있다.
수신부(110)는 수중 신호를 수신할 수 있다(S100). 구체적으로, 수신부(110)는 능동 소나 시스템에 의해 방사된 방사 신호가 수중에서 반사된 표적 신호를 포함하는 음향 신호인 수중 신호를 수신할 수 있다.
또한, 수신부(110)는 수신된 수중 신호 중 미리 정해진 임계값 이상의 크기를 가지는수중 신호만을 필터링할 수도 있다. 이 때, 임계값은 수중 표적 식별에 이용 가능한 수중 신호 크기의 최소값을 의미할 수 있다.
구체적으로, 수신부(110)는 수학식 1에 따라 필터링된 수중 신호를 획득할 수 있다.
Figure 112018099987645-pat00001
여기서, At는 t번째 방사 신호에 의해 수신된 수중 신호 y(t) 중 임계값 T 이상의 크기를 갖는 수중 신호 정보를 의미할 수 있다. 수학식 1을 참조하면, 필터링된 수중 신호 정보 At는 n개의 표적 정보 St,n과 m개의 비표적 정보 Ct,m으로 구성될 수 있다.
이 때, 각각의 표적 정보 St,n과 비표적 정보 Ct,m는 수학식 2에 따라 특징 인자 f를 포함할 수 있다.
Figure 112018099987645-pat00002
수학식 2를 참조하면, 표적 정보 St,n과 비표적 정보 Ct,m는 Z개의 특징 인자 f를 가질 수 있다. 특징 인자 f는 길이(Length), 폭(Width), 표적 강도(Target Strength) 등을 포함할 수 있고, 이는 외부의 입력 또는 장치 내부 연산에 의해 결정될 수 있다.
수신 신호가 필터링 된 후, 추적부(120)는 수신 신호 내 표적의 경로를 추적할 수 있다. 구체적으로, 추적부(120)는 미리 정해진 기준 시간 동안 누적된 수중 신호를 이용하여 표적의 경로를 추적할 수 있다(S110). 여기서, 기준 시간이란 표적을 식별하는데 이용되는 표적의 추적 경로를 생성하기 위한 최소 시간을 의미할 수 있다.
표적의 경로 추적을 위해, 추적부(120)는 기준 시간 동안 누적된 수신 신호에 정보 연관 기법을 적용할 수 있다. 일 실시예에 따른 추적부(120)는 NNKF(Nearest Neighbor Kalman Filter), PDAF(Probabilistic Data Association Filter) 등을 수신 신호에 적용함으로써 표적의 경로를 추적할 수 있다.
기준 시간 Tl 동안 누적된 수중 신호에 대하여 t번째 방사 신호로부터 추적된 표적의 추적 경로의 집합 Lt는 수학식 3과 같이 정의될 수 있다.
Figure 112018099987645-pat00003
수학식 3을 참조하면, t번째 방사 신호로부터 추적된 표적의 추적 경로의 집합 Lt는 k개의 추적 경로인 lt의 집합으로 구성될 수 있다. 이 때, k번째 추적 경로인 lt,k는 수학식 4에 의해 정의될 수 있다.
Figure 112018099987645-pat00004
여기서, Bt는 t번째 방사 신호에 대응되는 추적 경로 내 추적 위치를 나타낼 수 있다. 즉, k번째 추적 경로인 lt,k 는 기준 시간 Tl 내 방사된 방사 신호 각각에 대응하여 추적되는 추적 경로 내 추적 위치의 집합을 의미할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 추적부에 의해 추적된 경로를 예시한 도면이다.
상술한 바와 같이, 추적부(120)는 기준 시간 동안 수중 신호를 누적할 수 있으며, 도 3과 같이 누적 시점에 대응되는 음영 값을 가지는 점을 2차원 평면 상에 누적할 수 있다. 그 다음, 추적부(120)는 정보 연관 기법에 따라 예측되는 다음 위치에 가장 인접한 점을 추적 위치로 결정함으로써 표적의 경로를 추적할 수 있다. 도 3에서 원으로 표시되는 위치는 매 시점에 추적 경로에 대한 표적의 추적 위치를 의미할 수 있다.
표적의 경로가 추적되면, 분포 확인부(130)는 표적의 경로를 기초로 설정되는 관심 영역 내 주변 객체의 분포 정보를 확인할 수 있다(S120). 구체적으로, 분포 확인부(130)는 먼저 식별하고자 하는 표적의 종류에 따라 관심 영역을 설정 조건을 결정할 수 있다. 설정 조건에 따라 결정되는 관심 영역 ROI목표는 x축 및 y축에 의해 정의되는 2차원 좌표 상에서 정의되며, 수학식 5를 따를 수 있다.
Figure 112018099987645-pat00005
여기서, 설정 조건으로서 x1, y1은 x축, y축 각각에 대한 관심 관심 영역 ROI목표의 시작점을 나타내고, x2, y2는 x축, y축 각각에 대한 관심 영역 ROI목표의 끝점을 나타내고, xr, yr은 x축, y축 각각에 대한 분해능으로 간격을 의미하며, tl은 관심 영역을 확인하는 시간을 의미할 수 있다.
이러한 설정 조건은 식별하고자 하는 표적의 종류, 즉 목표 표적에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 목표 표적이 잠수부, 보트, 어군의 세 종류로 결정되면, 잠수부에 대한 ROI목표는 10×10m 로 설정되고, 잠수부보다 큰 보트에 대한 ROI목표는 100×100m로 설정되며, 보트보다 큰 어군에 대한 ROI목표는 100×100m 이상으로 설정될 수 있다.
관심 영역의 설정 조건이 결정되면, 분포 확인부(130)는 추적된 표적의 경로 상에 관심 영역을 설정할 수 있다. 구체적으로, 분포 확인부(130)는 추적 경로 lt,k에 포함된 t번째 방사 신호에 대응되는 추적 위치 Bt를 관심 영역의 원점에 일치시키고, 직전인 t-1번째 방사 신호에 대응되는 추적 위치 Bt-1을 관심 영역의 y축의 음의 방향에 위치시켜, 관심 영역을 설정할 수 있다.
추적 경로 상에 관심 영역이 설정되면, 분포 확인부(130)는 관심 영역 내 주변 객체의 특징 인자를 추출할 수 있다. 구체적으로, 분포 확인부(130)는 추적 경로 lt,k 상에 설정된 관심 영역 ROI목표 내에서 수중 신호 정보 At-tl+1, …, At를 추출할 수 있다. 이 때, 추출된 수중 신호 정보 At-tl+1, …, At는 표적의 위치에 의해 설정되는 표적 뿐만 아니라, 표적 주변의 관심 영역 내에 존재하는 주변 객체에 의해 발생되는 신호일 수 있다.
상술한 바와 같이 수중 신호 정보 A 는 Z개의 특징 인자 f를 포함하므로, 분포 확인부(130)는 표적 및 주변 객체에 대한 수중 신호 정보 At-tl+1, …, At로부터 tl 시간 동안 Z개의 특징 인자의 집합을 획득할 수 있다. 수학식 6에서는 t번째 방사 신호로부터 추적된 k번째 추적 경로 lt,k 특징 인자의 집합 Rt,k 목표는 수학식 6을 따를 수 있다.
Figure 112018099987645-pat00006
여기서, ROI목표,t,kt는 목표 표적에 대하여 lt,k가 포함하는 t번째 방사 신호에 대응되는 kt번째 추적 위치 Bt,kt를 원점으로하는 관심 영역을 의미할 수 있고, it는 t번째 방사 신호로부터 추출된 수중 신호의 인덱스(Index) 중 최소값을 의미하고, jt는 t번째 방사 신호로부터 추출된 수중 신호의 인덱스 중 최대값을 의미할 수 있다. 또한, xp, yp는 관심 영역 내에서 표적의 위치를 원점으로할 때의 주변 객체의 좌표를 의미하고, 함수 TSp()는 p번째 주변 객체의 표적 강도를 의미하고, 함수 Widthp()는 p번째 주변 객체의 폭을 의미하고, 함수 Lengthp()는 p번째 주변 객체의 길이를 의미하고, 함수 fp,Z()는 p번째 주변 객체의 z번째 특징 인자를 의미할 수 있다. 아울러, P는 하나의 추적 경로 내에서 추적 위치에 따라 설정된 관심 영역으로부터 추출되는 수중 신호의 개수를 의미할 수 있다.
수학식 6에 따르면, 분포 확인부(130)는 관심 영역 ROI목표,t,kt로부터 jt-it+1 개의 수중 신호 At를 추출할 수 있다. 이렇게 추출된 수중 신호가 tl 시간 동안 P개로 누적되고, 각각의 수중 신호는 Z개의 특징 인자를 포함하므로, 분포 확인부(130)는 표적 및 주변 객체에 대하여 총 P×Z개의 특징 인자를 추출할 수 있다.
특징 인자가 추출되면, 분포 확인부(130)는 주변 객체의 위치 별 특징 인자에 대한 분포 정보를 확인할 수 있다. 이를 위해, 분포 확인부(130)는 Naive Bayesian 식별기를 이용할 수 있다.
구체적으로, 분포 확인부(130)는 주변 객체의 표적으로부터의 거리 및 방위에 대한 특징 인자의 평균 및 분산을 포함하는 분포 정보를 확인할 수 있다. 이 때, 표적의 추적 위치를 원점으로 하고, 추적 경로가 진행할 방향이 양의 방향이고, 진행 방향의 시계 방향으로 양의 방위 값을 가질 수 있다. 수학식 7에서는 추적 경로 lt,k에 대한 분포 정보 Xt,k 목표를 정의한다.
Figure 112018099987645-pat00007
여기서, rp와 θp 각각은 표적의 추적 위치를 기준으로 p번째 특징 인자를 가지는 주변 객체의 거리 및 방위를 의미할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 분포 확인부에 의해 확인된 주변 객체의 분포 정보를 예시한 도면이다.
도 4와 같이, 분포 확인부(130)는 주변 객체의 분포 정보를 3차원 공간 상에서 나타낼 수 있다. 구체적으로, 분포 확인부(130)는 표적의 추적 위치로부터 주변 객체의 거리에 대한 특징 인자의 평균 및 방위에 대한 특징 인자의 평균에 따른 확률 밀도(Probability Density) 관계를 확인할 수 있다.
상술한 바와 같이 특징 인자가 Z개 존재하는 경우, 분포 확인부(130)는 각각의 특징 인자 별로 분포 정보를 확인할 수 있다. 도 4는 주변 객체의 특징 인자가 신호대 잡음 비(Signal to Noise Ratio)일 때의 분포 정보를 예시한다.
식별부(140)는 주변 객체의 분포 정보에 기초하여 표적의 종류를 식별할 수 있다(S130). 움직이는 표적의 종류에 따라 수중에서 발생되는 버블 패턴이 상이하므로, 식별부(140)는 버블을 포함하는 주변 객체의 분포 정보를 이용함으로써 단순히 표적의 특징 인자를 이용하는 경우보다 정확하게 표적의 종류를 식별할 수 있다.
나아가, 표적 식별의 정확도를 더 높이기 위해, 식별부(140)는 주변 객체의 분포 정보의 변화 패턴을 참조할 수도 있다. 이를 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 수중 표적 식별 장치(100)는 시간에 따른 주변 객체의 분포 정보의 변화랴엥 기초하여 분포 정보의 변화 패턴을 확인하는 패턴 확인부(150)를 더 포함할 수도 있다.
분포 정보의 변화 패턴 확인을 위해, 수학식 6의 특징 인자의 집합 Rt,k 목표을 수학식 8과 같이 정리할 수 있다.
Figure 112018099987645-pat00008
여기서, Rt,k,kt 목표는 t번째 방사 신호에 대응되는 특징 인자의 집합을 의미할 수 있다. 따라서, 특징 인자의 집합 Rt,k 목표는 각각의 방사 신호에 대응되는 특징 인자의 집합으로 구성될 수 있다.
이 때, 패턴 확인부(150)는 각각의 방사 신호에 대한 분포 정보 중 평균 E목표 및 분산 Var목표는 수학식 9에 따라 획득할 수 있다.
Figure 112018099987645-pat00009
여기서, E목표와 Var목표는 거리 r 및 방위 θ에 대한 각각의 분포 정보를 포함할 수 있다. 그 다음, 패턴 확인부(150)는 각각의 방사 신호에 대한 분포 정보를 직전 방사 신호에 대한 분포 정보와의 차이를 통해 분포 정보의 변화량에 기초한 분포 정보 변화 패턴을 확인할 수 있다. 분포 정보 중 평균에 대한 변화 패턴 ΔE목표 및 분산에 대한 변화 패턴 ΔVar목표는 수학식 10을 따를 수 있다.
Figure 112018099987645-pat00010
그 결과, 패턴 확인부(150)는 최종적으로 주변 객체의 분포 정보 변화 패턴 Yt,k 목표를 확인할 수 있다. 주변 객체의 분포 정보 변화 패턴 Yt,k 목표는 수학식 11에 의해 정의될 수 있다.
Figure 112018099987645-pat00011
수학식 11에 따르면, 패턴 확인부(150)에 의해 확인된 주변 객체의 분포 정보 변화 패턴 Yt,k 목표는 분포 정보 중 거리의 평균에 대한 변화 패턴 ΔEr 목표, 분포 정보 중 방위의 평균에 대한 변화 패턴 ΔEθ 목표, 분포 정보 중 거리의 분산에 대한 변화 패턴 ΔVarr 목표 및 분포 정보 중 방위의 분산에 대한 변화 패턴 ΔVarθ 목표로 구성될 수 있다.
식별부(140)는 패턴 확인부(150)로부터 주변 객체의 분포 정보 변화 패턴 Yt,k 목표를 제공 받아, 이를 참조하여 표적의 종류를 식별할 수 있다. 이를 통해, 표적 종류 식별의 정확도를 더욱 높일 수 있다.
상술한 수중 표적 식별 장치 및 방법은, 표적 위치에 기초한 관심 영역 내 주변 객체의 분포 정보를 이용하여 표적의 종류를 식별하므로, 표적 식별의 정확도를 높일 수 있다. 특히, 움직이는 표적에 의해 주변에 발생되는 환경 변화를 기초로 표적의 종류를 정확히 식별할 수 있다. 또한, 식별하고자 하는 표적의 종류에 따라 관심 영역을 달리 설정하므로, 종류에 따른 표적 식별의 정확도를 높일 수 있다.
본 명세서에 첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들 또는 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 품질에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 명세서에 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 균등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 표적 식별 장치
110: 수신부
120: 추적부
130: 분포 확인부
140: 식별부
150: 패턴 확인부

Claims (10)

  1. 수중 신호를 수신하는 수신부;
    미리 정해진 기준 시간 동안 누적된 상기 수중 신호를 이용하여 표적의 경로를 추적하는 추적부;
    상기 표적의 경로를 기초로 설정되는 관심 영역 내 주변 객체의 분포 정보를 확인하는 분포 확인부; 및
    확인된 주변 객체의 분포 정보에 기초하여 상기 표적의 종류를 식별하는 식별부를 포함하고,
    상기 분포 확인부는,
    상기 관심 영역 내 주변 객체의 특징 인자를 추출하고,
    상기 주변 객체의 위치 별 상기 추출된 특징 인자에 대한 분포 정보를 확인하고,
    상기 분포 정보는,
    상기 주변 객체의 위치 별 상기 추출된 특징 정보의 평균 및 분산 중 적어도 하나를 포함하는
    수중 표적 식별 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 분포 확인부는,
    식별하고자 하는 표적의 종류에 대응되는 설정 조건에 따라 상기 추적된 경로 상의 각각의 표적 위치에 대한 상기 관심 영역을 설정하는
    수중 표적 식별 장치.
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 특징 인자는,
    상기 주변 객체의 길이, 폭, 및 표적 강도(Target Strength) 중 적어도 하나를 포함하는
    수중 표적 식별 장치.
  5. 삭제
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 식별부는,
    상기 주변 객체의 분포 정보와 함께 상기 분포 정보의 변화 패턴을 참조하여 상기 표적의 종류를 식별하는
    수중 표적 식별 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    시간에 따른 상기 주변 객체의 분포 정보의 변화량에 기초하여 상기 분포 정보의 변화 패턴을 확인하는 패턴 확인부를 더 포함하는
    수중 표적 식별 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 변화 패턴은,
    상기 분포 정보의 변화량에 대한 평균 및 분산 중 적어도 하나를 포함하는
    수중 표적 식별 장치.
  9. 수중 신호를 수신하는 단계;
    미리 정해진 기준 시간 동안 누적된 상기 수중 신호를 이용하여 표적의 경로를 추적하는 단계;
    상기 표적의 추적 경로를 기초로 설정되는 관심 영역 내 주변 객체의 분포 정보를 확인하는 단계; 및
    확인된 주변 객체의 분포 정보에 기초하여 상기 표적의 종류를 식별하는 단계를 포함하고,
    상기 분포 정보를 확인하는 단계는,
    상기 관심 영역 내 주변 객체의 특징 인자를 추출하고,
    상기 주변 객체의 위치 별 상기 추출된 특징 인자에 대한 분포 정보를 확인하고,
    상기 분포 정보는,
    상기 주변 객체의 위치 별 상기 추출된 특징 정보의 평균 및 분산 중 적어도 하나를 포함하는
    수중 표적 식별 방법.
  10. 수중 신호를 수신하는 단계;
    미리 정해진 기준 시간 동안 누적된 상기 수중 신호를 이용하여 표적의 경로를 추적하는 단계;
    상기 표적의 추적 경로를 기초로 설정되는 관심 영역 내 주변 객체의 분포 정보를 확인하는 단계; 및
    확인된 주변 객체의 분포 정보에 기초하여 상기 표적의 종류를 식별하는 단계를 포함하는 수중 표적 식별 방법을 수행하도록 프로그램되고,
    상기 분포 정보를 확인하는 단계는,
    상기 관심 영역 내 주변 객체의 특징 인자를 추출하고,
    상기 주변 객체의 위치 별 상기 추출된 특징 인자에 대한 분포 정보를 확인하고,
    상기 분포 정보는,
    상기 주변 객체의 위치 별 상기 추출된 특징 정보의 평균 및 분산 중 적어도 하나를 포함하는
    컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능한 기록매체.
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