KR102150099B1 - Fm 신호 기반의 pcl 시스템에서 표적 데이터를 추출하는 방법 및 장치 - Google Patents

Fm 신호 기반의 pcl 시스템에서 표적 데이터를 추출하는 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR102150099B1
KR102150099B1 KR1020190121731A KR20190121731A KR102150099B1 KR 102150099 B1 KR102150099 B1 KR 102150099B1 KR 1020190121731 A KR1020190121731 A KR 1020190121731A KR 20190121731 A KR20190121731 A KR 20190121731A KR 102150099 B1 KR102150099 B1 KR 102150099B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
target
data
fdoa
side lobe
detection
Prior art date
Application number
KR1020190121731A
Other languages
English (en)
Inventor
안준일
송규하
박근호
박도현
서영광
김형남
Original Assignee
국방과학연구소
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 국방과학연구소 filed Critical 국방과학연구소
Priority to KR1020190121731A priority Critical patent/KR102150099B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102150099B1 publication Critical patent/KR102150099B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/35—Details of non-pulse systems
    • G01S7/352—Receivers
    • G01S7/354—Extracting wanted echo-signals
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02—Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/52—Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds
    • G01S13/536—Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds using transmission of continuous unmodulated waves, amplitude-, frequency-, or phase-modulated waves

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

본 발명은 FM 신호 기반의 PCL 시스템에서 표적 데이터를 추출하는 방법 및 장치에 관한 것으로서, FM 송신기로부터 송신된 기준 신호 및 표적에 의해 반사된 표적 신호를 수신하는 단계와, 상기 기준 신호의 모호 함수를 이용하여 상기 표적을 검출하는 단계와, 상기 기준 신호와 상기 표적 신호의 교차 모호 함수를 이용하여 상기 표적을 검출하는 단계와, 상기 모호 함수를 이용한 제1 표적 검출 정보를 기초로 상기 사이드로브의 발생 패턴을 연산하는 단계와, 상기 연산된 사이드로브의 발생 패턴을 기초로, 상기 교차 모호 함수를 이용한 제2 표적 검출 정보에서 상기 사이드로브를 제거하여 표적 데이터를 추출하는 단계와, 상기 표적 데이터를 기초로 상기 표적의 위치를 추정하는 단계를 포함한다. 이에 따라, 본 발명은, 표적을 보다 정확하게 검출할 수 있다.

Description

FM 신호 기반의 PCL 시스템에서 표적 데이터를 추출하는 방법 및 장치{METHOD AND APPRATUS FOR EXTRACTING TARGET DATA IN FM SIGNAL BASED PASSIVE COHERENT LOCATION SYSTEM}
본 발명은 FM 신호 기반의 PCL 시스템에서 표적 데이터를 추출하는 방법 및 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 FM 신호 기반의 PCL 시스템에서 표적 데이터의 위치를 정확하게 검출할 수 있는 표적 데이터 추출 방법 및 장치에 관한 것이다.
FM(Frequency Modulation) 라디오 기반의 수동 코히어런트 위치(Passive Coherent Location: PCL) 시스템은 FM 라디오 방송 신호를 이용하여 고속으로 이동하는 표적을 탐지하는 수동형 레이더 기술로서, FM 라디오 방송 송신기로부터 직접경로로 수신되는 기준 신호와 표적으로부터 반사되는 표적 신호를 이용하여 표적을 탐지한다.
기준 신호와 표적 신호를 이용하여 표적을 검출하는 방법은 두 신호의 교차 모호 함수 (Cross Ambiguity Function: CAF)를 유도하는 것으로부터 시작된다. 교차 모호 함수의 극댓값으로부터 두 신호의 도착 시간차(Time Difference Of Arrival: TDOA)와 도착 주파수 차(Frequency Difference Of Arrival: FDOA)를 추정할 수 있고, 추정된 TDOA 및 FDOA를 표적 검출기에 적용함으로써, 표적을 검출할 수 있다.
구체적으로, 기준 신호를 Sr(n), 표적 신호를 St-(n)이라 하고, 각각의 신호가 N개의 신호 샘플을 가질 때, 이에 대한 교차 모호 함수를 C(τ, ν)라 하면, 교차 모호 함수는 다음의 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112019100610136-pat00001
이때, Sr(n), St(n)은 이산적(discrete) 형태의 기준 신호 및 표적 신호를 각각 나타내며, n은 시간축에서 인덱스(index)를 나타내고, N은 기준 신호 및 표적 신호 각각에 포함된 샘플(sample)의 개수를 나타낸다. 또한, τ는 시간축에서의 평행이동을 나타내며, v는 주파수 축에서의 평행이동을 의미할 수 있다.
수학식 1에서, τ, v의 값을 변화시켜 가면서, 교차 모호 함수의 크기가 최대가 되는 τ와 v의 값을 찾을 수 있으며, 교차 모호 함수의 크기가 최대가 되는 τ와 v의 값을 각각 TDOA와 FDOA라고 추정할 수 있다. 또한, 추정된 TDOA 및 FDOA를 기초로 표적의 위치와 속도를 연산할 수 있게 된다.
상술한 바와 같이, FM 라디오 방송 기반의 PCL 시스템에서, 표적 검출은 교차 모호 함수를 표적 검출기에 적용함으로써 가능하다. 그러나, FM 라디오 방송 신호는 고속 이동 표적을 검출 및 추적하기 위한 용도로 설계된 것이 아니므로, 표적의 TDOA와 FDOA에 대한 극댓값 이외에도 다수의 부엽(side lobe)이 교차 모호 함수 상에서 나타난다. 부엽(side lobe)에 따른 오탐지 결과는 PCL 수신기의 성능 저하의 원인이 되므로, 부엽(side lobe) 성분을 제거하고, 표적을 정확하게 검출할 수 있는 방법이 요구된다.
KR 10-1733035 B1
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 FM 신호 기반의 수동 코히어런트 위치 시스템에서 사이드로브 데이터를 제거함으로써, 정확한 표적 데이터 검출이 가능한 위치 추정 방법 및 장치를 제공하는 데 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 표적 데이터의 추출 방법은, FM 송신기로부터 송신된 기준 신호 및 표적에 의해 반사된 표적 신호를 수신하는 단계; 상기 기준 신호의 모호 함수를 이용하여 상기 표적을 검출하는 단계; 상기 기준 신호와 상기 표적 신호의 교차 모호 함수를 이용하여 상기 표적을 검출하는 단계; 상기 모호 함수를 이용한 제1 표적 검출 정보를 기초로 상기 사이드로브의 발생 패턴을 연산하는 단계; 상기 연산된 사이드로브의 발생 패턴을 기초로, 상기 교차 모호 함수를 이용한 제2 표적 검출 정보에서 상기 사이드로브를 제거하여 표적 데이터를 추출하는 단계; 및 상기 표적 데이터를 기초로 상기 표적의 위치를 추정하는 단계;를 포함한다.
또한, 상기 사이드로브의 발생 패턴을 연산하는 단계는 상기 제1 표적 검출 정보를 기초로 상기 사이드로브의 FDOA 발생 주기를 연산한다.
또한, 상기 사이드로브의 FDOA 발생 주기는
Figure 112019100610136-pat00002
에 의해 연산되고, 이때, (
Figure 112019100610136-pat00003
)는 사이드로브의 FDOA 발생 주기이고, P는 양수의 FDOA를 가지는 검출 데이터의 개수이고, N은 음수의 FDOA를 가지는 검출 데이터의 개수이고,
Figure 112019100610136-pat00004
는 z 번째, 양의 FDOA이고,
Figure 112019100610136-pat00005
는 r 번째, 음의 FDOA이다.
또한, 상기 표적 데이터를 추출하는 단계는 상기 사이드로브의 상기 발생 패턴을 기초로 상기 제2 표적 검출 정보에 포함된 검출 데이터들을 적어도 하나의 그룹으로 그룹화하는 단계; 및 상기 그룹에서 사이드로브 데이터를 제거하고, 표적 데이터를 선택하는 단계;를 포함한다.
또한, 상기 그룹화하는 단계는 상기 사이드로브의 FDOA 발생 주기 및 상기 FDOA 발생 주기의 정수배만큼 FDOA 차이가 있는 검출 데이터들끼리 그룹화한다.
또한, 상기 표적 데이터를 선택하는 단계는 상기 그룹에 포함된 상기 검출 데이터들 중에서 상기 교차 모호 함수의 크기의 제곱이 가장 큰 검출 데이터를 상기 표적 데이터로 선택한다.
또한, 상기 표적의 위치를 추정하는 단계는 상기 표적 데이터의 TDOA 및 FDOA를 기초로 상기 표적의 위치를 추정한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 표적 데이터 추출 장치는 FM 송신기로부터 송신된 기준 신호를 수신하는 기준 신호 수신부; 표적에 의해 반사된 표적 신호를 수신하는 표적 신호 수신부; 상기 기준 신호의 모호 함수를 이용하여 상기 표적을 검출하는 제1 표적 검출부; 상기 기준 신호와 상기 표적 신호의 교차 모호 함수를 이용하여 상기 표적을 검출하는 제2 표적 검출부; 상기 제1 표적 검출부가 검출한 제1 표적 검출 정보를 기초로 상기 사이드로브의 발생 패턴을 연산하는 패턴 연산부; 및 상기 연산된 사이드로브의 발생 패턴을 기초로, 상기 제2 표적 검출부가 검출한 제2 표적 검출 정보에서 상기 사이드로브를 제거하여, 표적 데이터를 추출하는 표적 추출부; 및 상기 표적 데이터를 기초로 상기 표적의 위치를 추정하는 위치 추정부;를 포함한다.
또한, 상기 발생 패턴 연산부는 상기 제1 표적 검출 정보를 기초로 상기 사이드로브의 FDOA 발생 주기를 연산한다.
또한, 상기 사이드로브의 FDOA 발생 주기는
Figure 112019100610136-pat00006
에 의해 연산되고, 이때, (
Figure 112019100610136-pat00007
)는 사이드로브의 FDOA 발생 주기이고, P는 양수의 FDOA를 가지는 검출 데이터의 개수이고, N은 음수의 FDOA를 가지는 검출 데이터의 개수이고,
Figure 112019100610136-pat00008
는 z 번째, 양의 FDOA이고,
Figure 112019100610136-pat00009
는 r 번째, 음의 FDOA이다.
또한, 상기 표적 추출부는, 상기 사이드로브의 상기 발생 패턴을 기초로 상기 제2 표적 검출 정보에 포함된 검출 데이터들을 적어도 하나의 그룹으로 그룹화하고, 상기 그룹에서 사이드로브 데이터를 제거하고, 상기 표적 데이터를 선택한다.
또한, 상기 표적 추출부는 상기 사이드로브의 FDOA 발생 주기 및 상기 FDOA 발생 주기의 정수배만큼 FDOA 차이가 있는 검출 데이터들끼리 그룹화한다.
또한, 상기 표적 추출부는 상기 그룹에 포함된 상기 검출 데이터들 중에서 상기 교차 모호 함수의 크기의 제곱이 가장 큰 검출 데이터를 상기 표적 데이터로 선택한다.
또한, 상기 위치 추정부는 상기 표적 데이터의 TDOA 및 FDOA를 기초로 상기 표적의 위치를 추정한다.
본 발명의 기술적 과제는 상술한 바에 한정되지 않으며 이하의 예들로부터 또 다른 기술적 과제들이 유추될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 위치 추정 방법 및 장치는, 부엽(side lobe) 성분이 포함된 표적 검출 결과에서, 표적 데이터를 정확하게 추출함으로써, PCL 수신기의 표적 검출 성능을 향상시킬 수 있다는 이점이 있다.
또한, 본 발명의 위치 추정 방법 및 장치는, 부엽(side lobe) 성분의 발생 주기를 기초로, 검출 데이터들을 복수의 그룹으로 분류함에 따라, 복수 개의 표적 데이터들도 정확하게 검출 가능하다는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 표적 데이터 추출 장치의 내부 블록도의 일 예이다.
도 2는 모호 함수를 이용한 표적 검출 결과의 일 예이다.
도 3은 교차 모호 함수를 이용한 검출 데이터들의 그룹화 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 도 3의 설명에 참조되는 도면이다.
도 5는 그룹에서 표적 데이터를 선택하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 표적 데이터 추출 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 표적 데이터를 기초로 표적의 위치를 추정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
실시예들에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 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.
이하의 개시에서, 사이드로브의 FDOA 발생 주기는 FDOA 축에서 사이드로브의 발생 주기와 동일할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 표적 데이터 추출 장치의 내부 블록도의 일 예이다.
본 발명의 실시예에 따른 표적 데이터 추출 장치(100)는 기준 신호 수신부(110), 표적 신호 수신부(120), 제1 표적 검출부(130), 제2 표적 검출부(140), 패턴 연산부(150), 표적 추출부(160) 및 위치 추정부(170)를 포함할 수 있다.
기준 신호 수신부(110)는 FM 송신기(미도시)로부터 직접 전송되는 FM 신호를 수신할 수 있다. FM 송신기로부터 직접 전송되는 FM 신호를 기준 신호라고 명명할 수 있다.
표적 신호 수신부(120)는 FM 송신기로부터 전송된 FM 신호가 표적(미도시)에 의해 반사된 신호를 수신할 수 있다. 표적에 의해 반사된 신호를 표적 신호라고 명명할 수 있다.
제1 표적 검출부(130)는 기준 신호의 모호 함수를 이용하여 표적을 검출할 수 있다. 제1 표적 검출부(130)는 기준 신호의 모호 함수에 일정 오경보율(Constant False Alarm Rate: CFAR) 탐지 방법을 적용하여 표적을 검출할 수 있다.
제1 표적 검출부(130)는 기준 신호의 모호 함수를 이용한 제1 표적 검출 정보를 출력할 수 있다. 제1 표적 검출 정보에는 사이드로브(side lobe)의 조화 주파수(harmonic frequency) 정보가 포함될 수 있다.
제2 표적 검출부(140)는 기준 신호 및 표적 신호의 교차 모호 함수를 이용하여 표적을 검출할 수 있다. 제2 표적 검출부(140)는 기준 신호와 표적 신호의 교차 모호 함수에 일정 오경보율(CFAR) 탐지 방법을 적용하여 표적을 검출할 수 있다.
제2 표적 검출부(140)는 기준 신호와 표적 신호의 교차 모호 함수를 이용한 제2 표적 검출 정보를 출력할 수 있다. 제2 표적 검출 정보에는 표적의 위치 추정을 위한 표적 데이터와, 표적의 위치 추정과 관계 없는 사이드로브 데이터가 포함될 수 있다.
패턴 연산부(150)는 제1 표적 검출 정보를 기초로 사이드로브의 발생 패턴을 연산할 수 있다.
도 2에서와 같이, 사이드로브는 FDOA 축에서 일정한 주파수 주기를 가진 채로 발생하므로, 패턴 연산부(150)가 사이드로브의 발생 패턴을 연산한다는 의미는 패턴 연산부(150)가 사이드로브의 FDOA 발생 주기를 연산한다는 것과 동일한 의미일 수 있다.
또는, 패턴 연산부(150)가 사이드로브의 발생 패턴을 연산한다는 의미는 패턴 연산부(150)가 FDOA 축에서 사이드로브의 발생 주기를 연산한다는 것과 동일한 의미일 수 있다.
또는, 패턴 연산부(150)가 사이드로브의 발생 패턴을 연산한다는 의미는 패턴 연산부(150)가 사이드로브의 조화 주파수(harmonic frequency)를 연산한다는 것과 동일한 의미일 수 있다.
패턴 연산부(150)는 사이드로브의 발생 패턴을 표적 추출부(160)에 전송할 수 있다.
표적 추출부(160)는 사이드로브의 발생 패턴에 기초하여, 제2 표적 검출 정보에서, 사이드로브를 제거하고, 표적 데이터를 추출할 수 있다.
구체적으로, 표적 추출부(160)는 사이드로브의 발생 패턴을 기초로 제2 표적 검출 정보에 포함된 검출 데이터들을 적어도 하나의 그룹으로 그룹화할 수 있다. 표적 추출부(160)는 사이드로브의 FDOA 발생 주기의 정수배만큼 FDOA 차이가 있는 검출 데이터들끼리 그룹화할 수 있다.
표적 추출부(160)는 각각의 그룹에서 사이드로브 데이터들을 제거하고, 표적 데이터를 선택할 수 있다.
한편, 위치 추정부(170)는 선택된 표적 데이터를 기초로 표적의 위치를 추정할 수 있다.
도 2는 모호 함수를 이용한 표적 검출 결과의 일 예이다.
도면을 참조하면, 기준 신호의 모호 함수를 이용한 제1 표적 검출 정보에는 복수의 검출 데이터들이 포함될 수 있다. 검출 데이터의 개수(M=N+P+1)가 2개 이상이고, 검출 데이터들의 FDOA를 오름차순으로 정렬하는 경우, 검출 데이터의 FDOA 벡터는 다음의 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112019100610136-pat00010
수학식 2에서, N은 음수의 FDOA(
Figure 112019100610136-pat00011
<0, r=1,2,…, N)를 가지는 검출 데이터의 개수를 의미하고, P는 양수의 FDOA(
Figure 112019100610136-pat00012
<0, z=1,2,…, P)를 가지는 검출 데이터의 개수를 의미할 수 있다. 또한, v0는 0 Hz의 FDOA를 의미할 수 있다.
기준 신호의 모호 함수를 이용한 제1 표적 검출 정보를 FDOA 축에 표현하면, 도 2와 같을 수 있다.
도 2에서와 같이, 제1 표적 검출 정보에 포함된 사이드로브 데이터들은 0 Hz의 FDOA를 중심으로 일정한 주기를 가지는 결과들이 반복적으로 검출되는 것을 알 수 있다.
FDOA 벡터(v)의 원소들은 모두 일정한 FDOA 주기인
Figure 112019100610136-pat00013
에 의해 배치되므로, 패턴 연산부(150)는 FDOA 벡터(v)로부터 FDOA 주기의 추정값(
Figure 112019100610136-pat00014
)을 유도할 수 있다. 0 Hz의 검출 결과를 제외한 나머지 검출 결과에서 FDOA 주기의 추정값(
Figure 112019100610136-pat00015
)을 연산하는 방법은 다음의 수학식 3과 같을 수 있다.
Figure 112019100610136-pat00016
수학식 3에서,
Figure 112019100610136-pat00017
는 z 번째, 양의 FDOA를 의미하고,
Figure 112019100610136-pat00018
는 r 번째, 음의 FDOA를 의미한다. 패턴 연산부(150)는 상술한 수학식 3에 의하여 FDOA 주기의 추정값(
Figure 112019100610136-pat00019
)을 연산할 수 있다. FDOA 주기의 추정값(
Figure 112019100610136-pat00020
)은 패턴 연산부(150)가 연산한 사이드로브의 FDOA 발생 주기와 동일한 의미일 수 있다.
패턴 연산부(150)는 사이드로브의 FDOA 발생 주기를 표적 추출부(160)에 전송하고, 표적 추출부(160)는 사이드로브의 FDOA 발생 주기를 기초로 표적 데이터를 선택할 수 있다.
한편, 표적의 개수가 복수 개인 경우, 각각의 표적마다 사이드로브 성분이 부가되므로, 정확한 표적 데이터 선택이 용이하지 않다. 이하에서는 사이드로브 성분을 구별하고 정확한 표적 데이터를 선택할 수 있는 방안에 대해 살펴본다.
도 3은 교차 모호 함수를 이용한 검출 데이터들의 그룹화 방법을 설명하기 위한 순서도이고, 도 4는 도 3의 설명에 참조되는 도면이다.
도면을 참조하면, 표적 추출부(160)는 사이드로브의 발생 패턴을 기초로 제2 표적 검출 정보에 포함된 검출 데이터들을 적어도 하나의 그룹으로 그룹화할 수 있다.
표적 추출부(160)는 제2 표적 검출 정보에서 사이드로브의 FDOA 발생 주기의 정수배만큼 FDOA 차이가 있는 검출 데이터들끼리 그룹화할 수 있다. 이때, 표적 추출부(160)는 FDOA 발생 주기의 추정 오차를 고려할 수 있다.
보다 상세하게는, 표적 추출부(160)는 제2 표적 검출 정보에 포함된 검출 데이터들의 그룹 인덱스를 초기화할 수 있다(S310). 표적 추출부(160)는 그룹화되지 않은 미분류 검출 데이터들에 그룹 인덱스 '0' 을 부여할 수 있다.
표적 추출부(160)는 미분류 검출 데이터들을 추출할 수 있다(S320). 표적 추출부(160)는 그룹 인덱스가 '0'인 검출 데이터들을 추출할 수 있다.
표적 추출부(160)는 미분류 검출 데이터들의 개수를 카운트할 수 있다(S330). 표적 추출부(160)는 미분류 검출 데이터가 0개인 경우, 제2 표적 검출 정보에 포함된 모든 검출 데이터들이 그룹화된 것으로 판단하여, 그룹화 과정을 종료할 수 있다.
표적 추출부(160)는 미분류 검출 데이터가 0개가 아닌 경우, 어느 하나의 미분류 검출 데이터를 선택하여, '0'이 아닌 그룹 인덱스를 부여할 수 있다(S340). 예를 들어, 표적 추출부(160)는 제1 미분류 검출 데이터에 '0'이 아닌 제1 그룹 인덱스를 부여할 수 있다. 제1 미분류 검출 데이터에 제1 그룹 인덱스가 부여됨에 따라, 제1 미분류 검출 데이터는 제1 분류 검출 데이터로 전환될 수 있다.
표적 추출부(160)는 미분류 검출 데이터 중에서, 기 설정된 조건을 만족하는 미분류 검출 데이터들에게 분류 검출 데이터와 동일한 그룹 인덱스를 부여할 수 있다(S350). 동일한 그룹 인덱스를 부여하기 위한 조건은 다음의 수학식 4와 같을 수 있다.
Figure 112019100610136-pat00021
수학식 4에서, Cclf는 분류 검출 데이터의 FDOA를 의미하고, Cunc는 미분류 검출 데이터의 FDOA를 의미하고,
Figure 112019100610136-pat00022
는 사이드로브의 FDOA 발생 주기를 의미할 수 있다. 또한, s는 [-S, S] 범위의 정수를 의미할 수 있다(s=-S, -S+1,…, S-1, S). 또한, ε는 사이드로브의 FDOA 발생 주기의 추정 오차에 따른 파라미터로써, 사용자에 의해 설정될 수 있다.
표적 추출부(160)는 수학식 4를 만족하는 미분류 검출 데이터들에게 분류 검출 데이터와 동일한 그룹 인덱스를 부여할 수 있다.
표적 추출부(160)는 S340 및 S350 단계를 미분류 검출 데이터의 수가 0개가 될 때까지 반복할 수 있다. 예를 들어, 표적 추출부(160)는 수학식 4를 만족하지 않은 미분류 검출 데이터들 중 어느 하나의 미분류 검출 데이터에게 제1 그룹 인덱스와 상이한 제2 그룹 인덱스를 부여할 수 있다. 또한, 표적 추출부(160)는 제2 그룹 인덱스를 부여 받은 제2 분류 검출 데이터와 수학식 4를 만족하는 미분류 검출 데이터들에게 제2 그룹 인덱스를 부여할 수 있다.
표적 추출부(160)는 모든 그룹 인덱스 값이 0이 아닌 자연수를 가지는 경우, 그룹화 과정을 종료할 수 있다.
예를 들어, 제2 표적 검출 정보의 검출 데이터의 개수(M)가 5개이고, 그룹 인덱스 벡터가
Figure 112019100610136-pat00023
인 경우, 1과 2로 분류된 검출 데이터가 각각 두 개씩 존재하며, 미분류 검출 데이터의 그룹 인덱스 '0'이 존재하므로, 표적 추출부(160)는 그룹화 과정을 계속 진행한다.
다른 예로, 제2 표적 검출 정보의 검출 데이터의 개수(M)가 6개이고, 그룹 인덱스 벡터가
Figure 112019100610136-pat00024
인 경우, 미분류 검출 데이터가 존재하지 않으므로, 표적 추출부(160)는 그룹화 과정을 종료한다.
한편, 표적 추출부(160)는 그룹 인덱스를 기초로 표적의 개수(G)를 추정할 수 있다. 예를 들어, 그룹 인덱스 벡터가
Figure 112019100610136-pat00025
인 경우, 표적 추출부(160)는 표적의 개수가 3개라고 추정할 수 있다.
도 4에서, 상술한 표적 추출부(160)의 그룹화 과정에 의하여, 제1 그래프(310)의 검출 데이터들은 제2 그래프(320)의 검출 데이터들과 같이 그룹화될 수 있다. 제2 그래프(320)에서 검출 데이터들은 제1 그룹(321) 및 제2 그룹(322)으로 구분될 수 있다.
각각의 그룹은 하나의 표적 데이터를 포함할 수 있다. 다시 말해, 표적 데이터의 개수는 그룹의 개수와 동일할 수 있다.
표적 추출부(160)는 각각의 그룹에서 사이드로브 데이터를 제거하고, 표적 데이터를 선택할 수 있다.
도 5는 그룹에서 표적 데이터를 선택하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5에서, 제2 그래프(320)는 도 4의 제2 그래프(320)에 대응될 수 있다.
도면을 참조하면, 표적 추출부(160)는 동일한 그룹에 포함된 검출 데이터들 중에서, 교차 모호 함수의 크기의 제곱이 가장 큰 검출 데이터를 표적 데이터로 선택할 수 있다.
보다 상세하게는, 교차 모호 함수로부터 검출된 TDOA와 FDOA를 각각 q와 c라 하고, k(=1, 2,…, G)번째 검출 데이터에 대한 교차 모호 함수의 크기 제곱을
Figure 112019100610136-pat00026
, g 번째 그룹으로 분류된 TDOA와 FDOA의 인덱스 집합을 Ig라고 하면, 다음의 수학식 5에 의해 각각의 표적의 TDOA와 FDOA의 인덱스를 추출할 수 있다.
Figure 112019100610136-pat00027
TDOA와 FDOA의 인덱스를 상술한 그룹 인덱스와 구분하기 위하여, 요소(element) 인덱스라고 명명할 수도 있다.
표적 추출부(160)는 상술한 수학식 5에 의하여 제1 그룹(321)에서 제1 표적 데이터(321a)를 선택하고, 제2 그룹(322)에서 제2 표적 데이터(322a)를 선택할 수 있다. 다시 말해, 표적 추출부(160)는 동일한 그룹 인덱스를 가지는 검출 데이터 중에서, 수학식 5를 만족하는 요소 인덱스를 표적 데이터의 요소 인덱스라고 연산할 수 있다.
한편, 표적의 TDOA와 FDOA는 다음의 수학식 6에 의해 연산될 수 있다.
Figure 112019100610136-pat00028
위치 추정부(170)는 표적 데이터의 TDOA 및 FDOA를 기초로 표적의 위치를 추정할 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 표적 데이터 추출 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도면을 참조하면, 기준 신호 수신부(110)는 FM 송신기로부터 기준 신호를 수신 받을 수 있다. 표적 신호 수신부(120)는 표적에 의해 반사된 표적 신호를 수신 받을 수 있다(S510).
제1 표적 검출부(130)는 기준 신호의 모호 함수를 이용하여 표적을 검출할 수 있다(S520).
제1 표적 검출부(130)는 기준 신호의 모호 함수에 일정 오경보율(Constant False Alarm Rate: CFAR) 탐지 방법을 적용하여 표적을 검출할 수 있다.
제1 표적 검출부(130)는 기준 신호의 모호 함수를 이용한 제1 표적 검출 정보를 출력할 수 있다. 제1 표적 검출 정보에는 사이드로브(side lobe)의 조화 주파수(harmonic frequency) 정보가 포함될 수 있다.
제2 표적 검출부(140)는 기준 신호 및 표적 신호의 교차 모호 함수를 이용하여 표적을 검출할 수 있다(S530).
제2 표적 검출부(140)는 기준 신호와 표적 신호의 교차 모호 함수에 일정 오경보율(CFAR) 탐지 방법을 적용하여 표적을 검출할 수 있다.
제2 표적 검출부(140)는 기준 신호와 표적 신호의 교차 모호 함수를 이용한 제2 표적 검출 정보를 출력할 수 있다. 제2 표적 검출 정보에는 표적의 위치 추정을 위한 표적 데이터와, 표적의 위치 추정과 관계 없는 사이드로브 데이터가 포함될 수 있다.
패턴 연산부(150)는 모호 함수를 이용한 제1 표적 검출 정보를 기초로 사이드로브의 발생 패턴을 연산할 수 있다(S540).
패턴 연산부(150)가 사이드로브의 발생 패턴을 연산한다는 의미는 패턴 연산부(150)가 사이드로브의 FDOA 발생 주기를 연산한다는 것과 동일한 의미일 수 있다. 또는, 패턴 연산부(150)가 사이드로브의 발생 패턴을 연산한다는 의미는 패턴 연산부(150)가 FDOA 축에서 사이드로브의 발생 주기를 연산한다는 것과 동일한 의미일 수 있다. 또는, 패턴 연산부(150)가 사이드로브의 발생 패턴을 연산한다는 의미는 패턴 연산부(150)가 사이드로브의 조화 주파수(harmonic frequency)를 연산한다는 것과 동일한 의미일 수 있다.
패턴 연산부(150)는 수학식 3에 의하여, 사이드로브의 FDOA 발생 주기를 연산할 수 있다.
표적 추출부(160)는 사이드로브의 발생 패턴을 기초로, 제2 표적 검출 정보에서, 사이드로브를 제거하여 표적 데이터를 추출할 수 있다. 또한, 위치 추정부(170)는 추출된 표적 데이터를 기초로 표적의 위치를 추정할 수 있다(S550).
표적 추출부(160)는 사이드로브의 발생 패턴을 기초로 제2 표적 검출 정보에 포함된 검출 데이터들을 적어도 하나의 그룹으로 그룹화할 수 있다. 또한, 표적 추출부(160)는 각각의 그룹에서 사이드로브 데이터를 제거하고 표적 데이터를 선택할 수 있다.
한편, 위치 추정부(170)는 선택된 표적 데이터를 기초로 표적의 위치를 추정할 수 있다.
도 7은 표적 데이터를 기초로 표적의 위치를 추정하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도면을 참조하면, 표적 추출부(160)는 사이드로브의 발생 패턴을 기초로 제2 표적 검출 정보에 포함된 검출 데이터들을 적어도 하나의 그룹으로 그룹화할 수 있다(S610).
표적 추출부(160)는 제2 표적 검출 정보에서 사이드로브의 FDOA 발생 주기의 정수배만큼 FDOA 차이가 있는 검출 데이터들끼리 그룹화할 수 있다. 이때, 표적 추출부(160)는 FDOA 발생 주기의 추정 오차를 고려할 수 있다.
보다 상세하게는, 표적 추출부(160)는 제2 표적 검출 정보에 포함된 미분류 검출 데이터들 중, 어느 하나의 미분류 검출 데이터를 선택할 수 있다. 표적 추출부(160)는 선택된 미분류 검출 데이터에 제1 그룹 인덱스를 부여할 수 있다. 선택된 미분류 검출 데이터에 제1 그룹 인덱스가 부여됨에 따라, 선택된 미분류 검출 데이터는 제1 분류 검출 데이터로 전환될 수 있다.
표적 추출부(160)는 제1 그룹 인덱스가 부여된 제1 분류 검출 데이터와, 사이드로브의 FDOA 발생 주기의 정수배만큼 FDOA 차이가 있는 미분류 검출 데이터들에게, 제1 그룹 인덱스를 부여할 수 있다.
표적 추출부(160)는 제1 분류 검출 데이터와, 사이드로브의 FDOA 발생 주기의 정수배만큼 FDOA 차이가 나지 않는 미분류 검출 데이터들 중, 어느 하나의 미분류 검출 데이터에게 제2 그룹 인덱스를 부여할 수 있다. 제2 그룹 인덱스를 부여 받은 미분류 검출 데이터는 제2 분류 검출 데이터로 전환될 수 있다.
표적 추출부(160)는 제2 그룹 인덱스를 부여 받은 제2 분류 검출 데이터와, 사이드로브의 FDOA 발생 주기의 정수배만큼 FDOA 차이가 있는 미분류 검출 데이터들에게, 제2 그룹 인덱스를 부여할 수 있다.
표적 추출부(160)는 제2 표적 검출 정보에 포함된 검출 데이터들의 그룹 인덱스 값이, 모두 0이 아닌 자연수를 가질 때까지, 그룹화 과정을 수행할 수 있다.
표적 추출부(160)는 각각의 그룹에서 사이드로브를 제거하고 표적 데이터를 선택할 수 있다(S620).
표적 추출부(160)는 동일한 그룹에 포함된 분류 검출 데이터들 중에서, 교차 모호 함수의 크기의 제곱이 가장 큰 분류 검출 데이터를 표적 데이터로 선택할 수 있다.
위치 추정부(170)는 표적 데이터를 기초로 표적의 위치를 추정할 수 있다(S630).
위치 추정부(170)는 표적 데이터의 TDOA 및 FDOA를 기초로 표적의 위치를 추정할 수 있다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시 예는 컴퓨터상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다.
한편, 상기 컴퓨터 프로그램은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.
본 실시예와 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기된 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 방법들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 표적 데이터 추출 장치
110: 기준 신호 수신부
120: 표적 신호 수신부
130: 제1 표적 검출부
140: 제2 표적 검출부
150: 패턴 연산부
160: 표적 추출부
170: 위치 추정부

Claims (14)

  1. FM 신호 기반의 수동 코히어런트 위치(PCL) 시스템에서 표적 데이터를 추출하는 방법에 있어서,
    FM 송신기로부터 송신된 기준 신호 및 표적에 의해 반사된 표적 신호를 수신하는 단계;
    상기 기준 신호의 모호 함수를 이용하여 상기 표적을 검출하는 단계;
    상기 기준 신호와 상기 표적 신호의 교차 모호 함수를 이용하여 상기 표적을 검출하는 단계;
    상기 모호 함수를 이용한 제1 표적 검출 정보를 기초로 사이드로브의 발생 패턴을 연산하는 단계;
    상기 연산된 사이드로브의 발생 패턴을 기초로, 상기 교차 모호 함수를 이용한 제2 표적 검출 정보에서 상기 사이드로브를 제거하여, 표적 데이터를 추출하는 단계; 및
    상기 표적 데이터를 기초로 상기 표적의 위치를 추정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 표적데이터 추출 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사이드로브의 발생 패턴을 연산하는 단계는
    상기 제1 표적 검출 정보를 기초로 상기 사이드로브의 FDOA 발생 주기를 연산하는 것을 특징으로 하는 표적 데이터 추출 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 사이드로브의 FDOA 발생 주기는
    Figure 112019100610136-pat00029

    에 의해 연산되고, 이때, (
    Figure 112019100610136-pat00030
    )는 사이드로브의 FDOA 발생 주기이고, P는 양수의 FDOA를 가지는 검출 데이터의 개수이고, N은 음수의 FDOA를 가지는 검출 데이터의 개수이고,
    Figure 112019100610136-pat00031
    는 z 번째, 양의 FDOA이고,
    Figure 112019100610136-pat00032
    는 r 번째, 음의 FDOA인 것을 특징으로 하는 표적 데이터 추출 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 표적 데이터를 추출하는 단계는
    상기 사이드로브의 상기 발생 패턴을 기초로 상기 제2 표적 검출 정보에 포함된 검출 데이터들을 적어도 하나의 그룹으로 그룹화하는 단계; 및
    상기 그룹에서 사이드로브 데이터를 제거하고, 상기 표적 데이터를 선택하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 표적 데이터 추출 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 그룹화하는 단계는
    상기 사이드로브의 FDOA 발생 주기의 정수배만큼 FDOA 차이가 있는 검출 데이터들끼리 그룹화하는 것을 특징으로 하는 표적 데이터 추출 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 표적 데이터를 선택하는 단계는
    상기 그룹에 포함된 상기 검출 데이터들 중에서 상기 교차 모호 함수의 크기의 제곱이 가장 큰 검출 데이터를 상기 표적 데이터로 선택하는 것을 특징으로 하는 표적 데이터 추출 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 표적의 위치를 추정하는 단계는
    상기 표적 데이터의 TDOA 및 FDOA를 기초로 상기 표적의 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 표적 데이터 추출 방법.
  8. FM 신호 기반의 수동 코히어런트 위치(PCL) 시스템에서 표적 데이터를 추출하는 장치에 있어서,
    FM 송신기로부터 송신된 기준 신호를 수신하는 기준 신호 수신부;
    표적에 의해 반사된 표적 신호를 수신하는 표적 신호 수신부;
    상기 기준 신호의 모호 함수를 이용하여 상기 표적을 검출하는 제1 표적 검출부;
    상기 기준 신호와 상기 표적 신호의 교차 모호 함수를 이용하여 상기 표적을 검출하는 제2 표적 검출부;
    상기 제1 표적 검출부가 검출한 제1 표적 검출 정보를 기초로 사이드로브의 발생 패턴을 연산하는 패턴 연산부;
    상기 연산된 사이드로브의 발생 패턴을 기초로, 상기 제2 표적 검출부가 검출한 제2 표적 검출 정보에서 상기 사이드로브를 제거하여, 표적 데이터를 추출하는 표적 추출부; 및
    상기 표적 데이터를 기초로 상기 표적의 위치를 추정하는 위치 추정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 표적 데이터 추출 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 패턴 연산부는
    상기 제1 표적 검출 정보를 기초로 상기 사이드로브의 FDOA 발생 주기를 연산하는 것을 특징으로 하는 표적 데이터 추출 장치.
  10. 제9항에 있어서
    상기 사이드로브의 FDOA 발생 주기는
    Figure 112019100610136-pat00033

    에 의해 연산되고, 이때, (
    Figure 112019100610136-pat00034
    )는 사이드로브의 FDOA 발생 주기이고, P는 양수의 FDOA를 가지는 검출 데이터의 개수이고, N은 음수의 FDOA를 가지는 검출 데이터의 개수이고,
    Figure 112019100610136-pat00035
    는 z 번째, 양의 FDOA이고,
    Figure 112019100610136-pat00036
    는 r 번째, 음의 FDOA인 것을 특징으로 하는 표적 데이터 추출 장치.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 표적 추출부는
    상기 사이드로브의 상기 발생 패턴을 기초로 상기 제2 표적 검출 정보에 포함된 검출 데이터들을 적어도 하나의 그룹으로 그룹화하고,
    상기 그룹에서 사이드로브 데이터를 제거하고, 상기 표적 데이터를 선택하는 것을 특징으로 하는 표적 데이터 추출 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 표적 추출부는
    상기 사이드로브의 FDOA 발생 주기의 정수배만큼 FDOA 차이가 있는 검출 데이터들끼리 그룹화하는 것을 특징으로 하는 표적 데이터 추출 장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 표적 추출부는
    상기 그룹에 포함된 상기 검출 데이터들 중에서 상기 교차 모호 함수의 크기의 제곱이 가장 큰 검출 데이터를 상기 표적 데이터로 선택하는 것을 특징으로 하는 표적 데이터 추출 장치.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 위치 추정부는
    상기 표적 데이터의 TDOA 및 FDOA를 기초로 상기 표적의 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 표적 데이터 추출 장치.
KR1020190121731A 2019-10-01 2019-10-01 Fm 신호 기반의 pcl 시스템에서 표적 데이터를 추출하는 방법 및 장치 KR102150099B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190121731A KR102150099B1 (ko) 2019-10-01 2019-10-01 Fm 신호 기반의 pcl 시스템에서 표적 데이터를 추출하는 방법 및 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190121731A KR102150099B1 (ko) 2019-10-01 2019-10-01 Fm 신호 기반의 pcl 시스템에서 표적 데이터를 추출하는 방법 및 장치

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102150099B1 true KR102150099B1 (ko) 2020-08-31

Family

ID=72234401

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190121731A KR102150099B1 (ko) 2019-10-01 2019-10-01 Fm 신호 기반의 pcl 시스템에서 표적 데이터를 추출하는 방법 및 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102150099B1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220073205A (ko) * 2020-11-26 2022-06-03 부산대학교 산학협력단 단일-채널 수신 pcl 시스템의 표적 탐지 장치 및 그 방법
KR20220166409A (ko) * 2021-06-10 2022-12-19 부산대학교 산학협력단 Pcl 시스템의 표적 탐지기 학습을 위한 합성 데이터 생성 방법 및 장치

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100319993B1 (ko) * 1995-09-20 2002-06-20 더 세크리터리 오브 스테이트 포 디펜스 미지신호의소스의위치탐색방법및장치
KR20110032982A (ko) * 2009-09-23 2011-03-30 (주)에이알테크놀로지 도착 시간 차이 및 도착 주파수 차이를 추정하는 방법 및 장치
KR101733035B1 (ko) 2016-07-19 2017-05-08 엘아이지넥스원 주식회사 표적으로부터 반사된 신호를 기반으로 위치를 추정하기 위한 pcl 시스템
KR102000963B1 (ko) * 2017-10-20 2019-07-17 국방과학연구소 향상된 caf 기법을 이용한 tdoa 및 fdoa의 추정 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100319993B1 (ko) * 1995-09-20 2002-06-20 더 세크리터리 오브 스테이트 포 디펜스 미지신호의소스의위치탐색방법및장치
KR20110032982A (ko) * 2009-09-23 2011-03-30 (주)에이알테크놀로지 도착 시간 차이 및 도착 주파수 차이를 추정하는 방법 및 장치
KR101733035B1 (ko) 2016-07-19 2017-05-08 엘아이지넥스원 주식회사 표적으로부터 반사된 신호를 기반으로 위치를 추정하기 위한 pcl 시스템
KR102000963B1 (ko) * 2017-10-20 2019-07-17 국방과학연구소 향상된 caf 기법을 이용한 tdoa 및 fdoa의 추정 방법

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
논문(2019.06) *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220073205A (ko) * 2020-11-26 2022-06-03 부산대학교 산학협력단 단일-채널 수신 pcl 시스템의 표적 탐지 장치 및 그 방법
KR102473498B1 (ko) 2020-11-26 2022-12-01 부산대학교 산학협력단 단일-채널 수신 pcl 시스템의 표적 탐지 장치 및 그 방법
KR20220166409A (ko) * 2021-06-10 2022-12-19 부산대학교 산학협력단 Pcl 시스템의 표적 탐지기 학습을 위한 합성 데이터 생성 방법 및 장치
KR102586255B1 (ko) 2021-06-10 2023-10-10 부산대학교 산학협력단 Pcl 시스템의 표적 탐지기 학습을 위한 합성 데이터 생성 방법 및 장치

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5330597B2 (ja) Ｆｍｃｗレーダセンサ、及び、周波数マッチングのための方法
US9170324B2 (en) Statistical movement analysis
CA2612930C (en) Method for use in a multilateration system and a multilateration system
KR102150099B1 (ko) Fm 신호 기반의 pcl 시스템에서 표적 데이터를 추출하는 방법 및 장치
KR100962668B1 (ko) 레이더 신호의 패턴을 분석하는 장치 및 그 방법, 그리고전자전 시스템
KR101300649B1 (ko) 적응형 히스토그램을 이용한 레이더신호 지터pri 펄스열 추출방법 및 이를 이용한 레이더신호 지터pri 펄스열 추출장치
WO2019102323A1 (en) Fingerprint data pre-process method for improving localization model
KR101873797B1 (ko) 신호의 도래 시간차 정보 매칭을 이용한 위치 탐지 방법
KR101627419B1 (ko) 이동 노드의 위치 추정 방법 및 그 장치
KR20200052751A (ko) 차량용 측위 장치 및 그의 측위 방법과 그를 포함하는 차량
EP2927708B1 (en) Target detection apparatus and target detection method
JP2014211330A (ja) 目標追尾装置及び目標追尾方法
KR20150051695A (ko) 차량용 레이더의 고유값의 상대 비교를 통한 신호 개수 추정 방법 및 이를 이용한 차량용 레이더
JP2010133960A (ja) アンテナ回転からアンテナ回転にかけてのレーダブリップの多次元時間的運動フィルタリングの方法
US11307288B2 (en) Object sensing apparatus, object sensing method, and computer readable recording medium
KR101473592B1 (ko) 교란 신호 검출 장치 및 방법
KR101170292B1 (ko) 레이더분석서버를 이용한 표적 식별 시스템 및 표적 식별 방법
KR101674254B1 (ko) 레이더 신호 처리 방법 및 장치
CN112567834B (zh) 用于检测信号传播类型的方法和装置
KR102279563B1 (ko) 레이더 신호 처리 장치 및 레이더 신호 처리 방법
KR102172085B1 (ko) 레이더 장치 및 이를 이용한 타겟 거리 측정 방법
KR101446439B1 (ko) Fmcw 레이더의 고정밀 주파수 추정 방법 및 고정밀 주파수 추정 장치
KR20170054168A (ko) 레이더 시스템의 씨파를 기반으로 하는 신호 처리 방법 및 그 장치
KR20210047521A (ko) Fmcw 레이더의 파라미터 검출 장치 및 방법
US10048372B1 (en) Methods and systems for resolution of sonar images

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant