KR102211844B1 - Ir-uwb 레이더 시스템에서의 벽 후방 다중표적위치 추정 방법 및 장치 - Google Patents

Ir-uwb 레이더 시스템에서의 벽 후방 다중표적위치 추정 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR102211844B1
KR102211844B1 KR1020190117567A KR20190117567A KR102211844B1 KR 102211844 B1 KR102211844 B1 KR 102211844B1 KR 1020190117567 A KR1020190117567 A KR 1020190117567A KR 20190117567 A KR20190117567 A KR 20190117567A KR 102211844 B1 KR102211844 B1 KR 102211844B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
target
grid map
likelihood
radar
estimating
Prior art date
Application number
KR1020190117567A
Other languages
English (en)
Inventor
조성호
유성원
왕딩양
설동민
이철수
정성문
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 KR1020190117567A priority Critical patent/KR102211844B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102211844B1 publication Critical patent/KR102211844B1/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
    • 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
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S13/90—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques
    • G01S13/9094—Theoretical aspects
    • 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
    • G01S13/66—Radar-tracking systems; Analogous systems
    • G01S13/72—Radar-tracking systems; Analogous systems for two-dimensional tracking, e.g. combination of angle and range tracking, track-while-scan radar
    • G01S13/723—Radar-tracking systems; Analogous systems for two-dimensional tracking, e.g. combination of angle and range tracking, track-while-scan radar by using numerical data
    • G01S13/726—Multiple target tracking

Landscapes

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

Abstract

일 실시 예에 따른 복수의 레이더를 포함하는 레이더 시스템에서 벽 후방의 다중 표적 위치 추정 방법은 각각의 레이더에서 탐지된 표적의 거리 값을 이용하여 탐지 영역의 우도(Likelihood)를 적산하고, 적산된 우도를 이용하여 그리드맵을 생성하고, 생성된 그리드맵을 기초로 상기 표적의 위치를 추정하는 단계를 포함한다.

Description

IR-UWB 레이더 시스템에서의 벽 후방 다중표적위치 추정 방법 및 장치 {Method and apparatus for estimating behind wall Multi-target in an IR-UWB Radar system}
본 발명은 IR-UWB 레이더 시스템에서의 벽 후방 다중표적위치 추정 방법 및 장치에 관한 것이다.
복수의 레이더를 이용하여 벽 후방 여러 표적을 탐지하고 각각의 표적의 위치를 추정 및 추적하는 것은 이전부터 많은 관심을 받는 분야였고 이를 위한 여러 방법이 제시되었다. 일반적으로 레이더에서 수신된 신호로부터 표적을 탐지하기 위해서 CFAR (Constant False Alarm Rate) 알고리즘을 이용하는데, 그 특성상 모든 표적을 항상 탐지할 수 있는 것은 아니다. 따라서 종래의 위치 추정 알고리즘을 적용하는 것에는 많은 제약이 존재하였다.
한편,　실내 환경과 같이 벽이나 클러터의 간섭이 심한 환경이나 레이더의 신호 세기가 약한 환경에서는 레이더에 수신되는 신호를 이용한 표적의 탐지율이 저하되고 오탐율이 증가함으로써 레이더 영역 내의 표적 탐지 및 위치 추정이 제한된다. 이러한 환경에서는 레이더에서 모든 표적을 탐지하기 어려워 서로 다른 표적을 탐지하는 경우가 많은데, 각각의 레이더에서 모든 표적을 탐지한 경우가 아니면 최소제곱법은 모든 거리 값을 조합한다는 알고리즘의 구조상 위치 추정이 불가능하거나 실제와는 전혀 다른 위치를 추정하기도 한다. 또한 레이더 이미징 방식은 잡음이나 클러터로 인한 영향을 매우 크게 받아, 표적의 신호가 간섭으로 인한 신호보다 작게 수신되는 경우 많은 실내 환경에서는 올바르게 동작하기 어렵다.
[선행기술문헌번호]
선행 1: 한국등록특허 10-1348512호
선행 2: 한국등록특허 10-1628154호
실시 예는 IR-UWB 레이더 시스템에서 벽 후방의 다중 표적의 위치를 추정할 수 있는 다중 표적 위치 추정 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
일 실시 예에 따른 복수의 레이더를 포함하는 레이더 시스템에서 벽 후방 다중 표적 위치 추정 방법은 각각의 레이더에서 탐지된 표적의 거리 값을 이용하여 탐지 영역의 우도(Likelihood)를 적산하는 단계; 상기 적산된 우도를 이용하여 그리드맵을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 그리드맵을 기초로 상기 표적의 위치를 추정하는 단계를 포함한다.
상기 다중 표적 위치 추정 방법은 다음 수학식 3에 따라 상기 탐지 영역의 우도를 적산하는 것을 특징으로 한다.
[수학식 3]
Figure 112020011813718-pat00070
(여기서,
Figure 112019097653925-pat00002
는 i번째 레이더에서 k번째로 탐지된 표적을 의미하고,
Figure 112019097653925-pat00003
는 x,y로 구성된 임의의 지점을 나타내고, 임의의 지점 x,y에 대하여 그리드맵
Figure 112019097653925-pat00004
가 가지는 값은 x,y에 대하여 탐지된 표적이 가지는 우도의 적산값임)
상기 다중 표적 위치 추정 방법은 상기 그리드맵
Figure 112019097653925-pat00005
를 이미지 처리하여 상기 표적의 위치에 상응하는 좌표를 계산하는 것을 특징으로 한다.
상기 다중 표적 위치 추정 방법은 상기 그리드맵
Figure 112019097653925-pat00006
를 파티클 필터의 초기 설정의 가중치로 결정하고, 다음 수학식 4에 따라 상기 표적의 위치를 추정하는 것을 특징으로 한다.
[수학식 4]
Figure 112019097653925-pat00007
(여기서,
Figure 112019097653925-pat00008
는 각각의 파티클이 가지는 가중치를 나타내고,
Figure 112019097653925-pat00009
는 시스템 모델에 의하여 예측된 각각의 파티클의 위치를 나타내고,
Figure 112019097653925-pat00010
는 추정된 표적의 좌표를 나타냄)
상기 표적의 위치를 추정하는 단계는, 상기 생성된 그리드 맵에 대하여 이동 평균 필터, 라플라시안 필터 및 가우시안 필터를 적용한 후 상기 표적의 위치에 상응하는 좌표를 계산하는 것을 특징으로 한다.
다른 실시 예에 따른 복수의 레이더를 포함하는 레이더 시스템에서 벽 후방 다중 표적 위치 추정 장치는 각각의 레이더에서 탐지된 표적의 거리 값을 이용하여 탐지 영역의 우도(Likelihood)를 적산하는 적산부; 상기 적산된 우도를 이용하여 그리드맵을 생성하는 그리드맵 생성부; 및 상기 생성된 그리드맵을 기초로 상기 표적의 위치를 추정하는 위치 추정부를 포함한다.
상기 적산부는, 다음 수학식 3에 따라 상기 탐지 영역의 우도를 적산하는 것을 특징으로 한다.
[수학식 3]
Figure 112020011813718-pat00071
삭제
(여기서,
Figure 112019097653925-pat00012
는 i번째 레이더에서 k번째로 탐지된 표적을 의미하고,
Figure 112019097653925-pat00013
는 x,y로 구성된 임의의 지점을 나타내고, 임의의 지점 x,y에 대하여 그리드맵
Figure 112019097653925-pat00014
가 가지는 값은 x,y에 대하여 탐지된 표적이 가지는 우도의 적산값임)
상기 위치 추정부는,
상기 그리드맵
Figure 112019097653925-pat00015
를 이미지 처리하여 상기 표적의 위치에 상응하는 좌표를 계산하는 것을 특징으로 한다.
상기 위치 추정부는, 상기 그리드맵
Figure 112019097653925-pat00016
를 파티클 필터의 초기 설정의 가중치로 결정하고, 다음 수학식 4에 따라 상기 표적의 위치를 추정하는 것을 특징으로 한다.
[수학식 4]
Figure 112019097653925-pat00017
(여기서,
Figure 112019097653925-pat00018
는 각각의 파티클이 가지는 가중치를 나타내고,
Figure 112019097653925-pat00019
는 시스템 모델에 의하여 예측된 각각의 파티클의 위치를 나타내고,
Figure 112019097653925-pat00020
는 추정된 표적의 좌표를 나타냄)
상기 위치 추정부는, 상기 생성된 그리드 맵에 대하여 이동 평균 필터, 라플라시안 필터 및 가우시안 필터를 적용한 후 상기 표적의 위치에 상응하는 좌표를 계산하는 것을 특징으로 한다.
또 다른 실시 예에 따른 복수의 레이더를 포함하는 레이더 시스템에서 벽 후방 다중 표적 위치 추정 장치는 메모리; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 각각의 레이더에서 탐지된 표적의 거리 값을 이용하여 탐지 영역의 우도(Likelihood)를 적산하고, 상기 적산된 우도를 이용하여 그리드맵을 생성하고, 상기 생성된 그리드맵을 기초로 상기 표적의 위치를 추정한다.
또 다른 실시 예에 따른 상기 다중 표적 위치 추정 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 기록매체를 포함한다.
실시 예에 따른 벽 후방 다중 표적 위치 추정 방법 및 장치는 표적이 최소 2개의 레이더서만 탐지되거나 레이더들이 각각 다른 표적을 탐지한 경우에도 큰 성능 하락이 없이 동작할 수 있다는 장점이 있다.
또한, 레이더 영역 내의 표적의 수가 증가함에 따라 알고리즘의 복잡도가 증가하게 되는데, 최소제곱법은 탐지된 표적의 수가 증가함에 따라 알고리즘의 연산 시간이 기하급수적으로 증가하는데 비하여, 제안하는 방식의 경우 표적의 수에 크게 영향을 받지 않고 일정한 연산량을 가짐으로써 다중 표적의 위치 추정에 더욱 적합하다. 따라서 클러터로 인한 심한 간섭을 겪거나 낮은 신호 세기를 가진 저전력 기기를 이용하는 환경에서 보다 향상된 위치 추정 성능을 발휘할 수 있다.
도 1 내지 3은 최소제곱법을 이용한 위치 추정을 설명하기 위한 예시 도들이다.
도 4 및 5는 레이더 이미징을 이용한 위치 추정을 설명하기 위한 예시 도들이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 우도를 이용한 위치 추정을 설명하기 위한 개략 도이다.
도 7은 일 실시 예에 따른 우도를 이용한 그리드맵 생성 방법을 설명하기 위한 예시 도이다.
도 8은 일 실시 예에 따른 다중 표적 위치 추정 방법을 설명하기 위한 흐름 도이다.
본 실시 예들에서 사용되는 용어는 본 실시 예들에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 기술분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 임의로 선정된 용어도 있으며, 이 경우 해당 실시 예의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서, 본 실시 예들에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 실시 예들의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
실시 예들에 대한 설명에서, 어떤 부분이 다른 부분과 연결되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 구성요소를 사이에 두고 전기적으로 연결되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 실시 예들에 기재된 “...부”의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
본 실시 예들에서 사용되는 “구성된다” 또는 “포함한다” 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 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.
하기 실시 예들에 대한 설명은 권리범위를 제한하는 것으로 해석되지 말아야 하며, 해당 기술분야의 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 것은 실시 예들의 권리범위에 속하는 것으로 해석되어야 할 것이다. 이하 첨부된 도면들을 참조하면서 오로지 예시를 위한 실시 예들을 상세히 설명하기로 한다.
　실시 예에서, UWB 레이더는 Ultra-wideband를 사용하여 신호를 송출하고 수신하여 사물의 위치를 측정하는 레이더이다.　UWB 레이더는 Ultra-wideband 대역의 주파수를 사용하기 때문에 다른 레이더에 비해 인체에 영향이 거의 없다. 특히, IR-UWB(Impulse-Radio Ultra Wideband) 레이더 시스템은 투과성이 좋고 실내 환경에 강건하며, 수십 센티미터(cm) 급의 고정밀 측위가 가능하다.
　레이더를 이용하여 표적의 위치를 추정하기 위하여 대표적으로 사용되는 기술은 최소제곱법(Least Square)을 이용한 추정 기법과 이미징(Imaging)을 이용한 기법이 존재한다.
최소제곱법은 이론상 가장 오차가 적은 위치 추정이 가능하지만, 레이더를 이용하여 다중 표적의 위치를 추정하기 위해서는 모든 레이더에서 모든 표적에 대한 거리 값이 존재해야 한다는 조건이 요구된다. 이러한 조건이 만족되지 못하였을 때 이를 보상하기 위한 기법을 적용할 수는 있지만, 위치 정확도의 하락과 실행 시간의 증가 및 알고리즘 복잡도 증가 등의 문제가 발생한다. 특히, 다중 표적 환경에서 각각의 레이더마다 다른 표적을 탐지하였을 때는 위치 추정이 근본적으로 불가능할 수도 있고, 실제 위치와는 전혀 다른 지점을 추정할 위험성이 존재한다.
실내 환경과 같이 벽이나 클러터의 간섭이 심한 환경이나 레이더의 신호 세기가 약한 환경에서는 레이더에 수신되는 신호를 이용한 표적의 탐지율이 저하되고 오탐율이 증가함으로써 레이더 영역 내의 표적 탐지 및 위치 추정이 제한된다. 이러한 환경에서는 레이더에서 모든 표적을 탐지하기 어려워 서로 다른 표적을 탐지하는 경우가 많은데, 각각의 레이더에서 모든 표적을 탐지한 경우가 아니면 최소제곱법은 모든 거리 값을 조합한다는 알고리즘의 구조상 위치 추정이 불가능하거나 실제와는 전혀 다른 위치를 추정하기도 한다. 또한 레이더 이미징 방식은 잡음이나 클러터로 인한 영향을 매우 크게 받아, 표적의 신호가 간섭으로 인한 신호보다 작게 수신되는 경우 많은 실내 환경에서는 올바르게 동작하기 어렵다. 이에 비하여 본 발명에서 제안하는 방식은 표적이 최소 2개의 레이더서만 탐지되거나 레이더들이 각각 다른 표적을 탐지한 경우에도 큰 성능 하락이 없이 동작할 수 있다는 장점이 있다.
　이에 더하여, 레이더 영역 내의 표적의 수가 증가함에 따라 알고리즘의 복잡도가 증가하게 되는데, 최소제곱법은 탐지된 표적의 수가 증가함에 따라 알고리즘의 연산 시간이 기하급수적으로 증가하는데 비하여, 제안하는 방식의 경우 표적의 수에 크게 영향을 받지 않고 일정한 연산량을 가짐으로써 다중 표적의 위치 추정에 더욱 적합하다. 따라서 클러터로 인한 심한 간섭을 겪거나 낮은 신호 세기를 가진 저전력 기기를 이용하는 환경에서 보다 향상된 위치 추정 성능을 기대할 수 있다.
이하 첨부한 도면들을 참조하여 실시 예를 상세히 설명한다.
도 1 내지 3은 최소제곱법을 이용한 위치 추정을 설명하기 위한 예시 도들이다.
도 1은 최소제곱법을 이용한 위치 추정의 블록 다이어그램이고, 도 2는 최소제곱법의 개념을 설명하기 위한 예시 도면이고, 도 3은 다중 표적 상황에서 최소제곱법을 적용하기 위한 거리 값의 조합을 설명하기 위한 예시 도이다.
도 1 내지 3을 참조하면, 복수의 UWB 레이다 각각에서 표적들의 거리 값을 결합하고, 가능한 모든 위치를 추정한 후 실제 표적의 위치를 추적한다. 최소제곱법을 이용하여 다중 표적에 대한 위치 추적은 다음 수학식 1에 따라 계산한다.
[수학식 1]
Figure 112019097653925-pat00021
여기서,
Figure 112019097653925-pat00022
는 도 3에 표현된 거리 값의 조합으로 k번째 후보점 계산에 사용된 i번째 레이더의 거리 값을 의미하며, 실제로 표적이 존재하는 것으로 추정하는 위치
Figure 112019097653925-pat00023
는 가장 적은 오차
Figure 112019097653925-pat00024
를 생성한
Figure 112019097653925-pat00025
로 구성된다.
도 4 및 5는 레이더 이미징을 이용한 위치 추정을 설명하기 위한 예시 도들이다.
레이더 이미징을 이용한 위치 추정은 CFAR 알고리즘을 이용하지 않고, 수신된 레이더 신호를 직접적으로 사용한다. 임의의 지점에서 레이더까지의 거리에 해당하는 레이더 신호를 적산하는 방식으로 동작하여, 탐지 영역의 이미지를 생성한다. 이 방식은 레이더 신호를 그대로 사용하기에, CFAR 등의 표적 탐지 과정을 거치지 않는다. 그렇기 때문에, 노이즈에 굉장히 민감하며 또한 표적의 RCS (Radar Cross Section)의 변화에 따라 이미지의 왜곡이 심하게 나타난다.
도 4 및 5를 참조하면, 레이더 신호를 가지고 그리드맵을 생성하고, 이동평균 필터, 라플라시안 필터, 가우시안 필터를 적용한 후 표적의 위치를 추정한다.
레이더 이미징을 이용한 위치 추정 알고리즘은 다음 수학식 2와 같이 표현할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112019097653925-pat00026
여기서,
Figure 112019097653925-pat00027
는 임의의 지점 x,y에서 레이더까지의 거리를 의미하고,
Figure 112019097653925-pat00028
는
Figure 112019097653925-pat00029
만큼의 거리에 해당하는 i번째 레이더의 신호 값을 나타낸다. 즉, 레이더 이미징의 결과,
Figure 112019097653925-pat00030
는 임의의 지점에 대응하는 레이더 신호들의 적산으로 볼 수 있다.
상술하였던 것처럼 레이더를 이용한 기존의 다중 표적 위치 추정 방식은 정상적으로 동작하기 위하여 매우 높은 표적 탐지율이나 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio)를 요구한다. 이는 매우 높은 비용이 필요하거나 실내 환경 등에서는 현실적으로 불가능하다. 따라서 실시 예에서, 각각의 레이더에서 수행하는 CFAR 알고리즘의 탐지율이 낮아져도 비교적 정상적으로 동작할 수 있는 알고리즘을 제공한다.
종래의 최소제곱법의 가장 큰 문제점은 모든 표적에 대해서 모든 레이더에서 탐지하였거나, 일부의 레이더에서 일부의 표적을 탐지하였다면 그것이 어떠한 표적을 탐지한 것인지를 알아야한다는 것이다. 이는 최소제곱법이 탐지된 거리 값의 조합을 이용하기 때문이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 우도를 이용한 위치 추정을 설명하기 위한 개략 도이다. 도 7은 일 실시 예에 따른 우도를 이용한 그리드맵 생성 방법을 설명하기 위한 예시 도이다.
도 6 및 7을 참조하면, 110에서, 각각의 레이더에서 탐지된 표적의 거리 값을 이용하여, 탐지 영역의 우도(Likelihood)를 적산하여 임의의 위치에 표적이 존재할 확률을 계산한다. 이렇게 생성된 그리드맵(Grid-map)을 이용하여 표적의 위치를 좌표로 추출하기 위한 과정을 거치게 된다. 여기서, 우도를 이용한 그리드 맵 알고리즘은 다음 수학식 3과 같다.
[수학식 3]
Figure 112019097653925-pat00031
여기서,
Figure 112019097653925-pat00032
는 i번째 레이더에서 k번째로 탐지된 표적을 의미하고,
Figure 112019097653925-pat00033
는 x,y로 구성된 임의의 지점을 나타내고, 임의의 지점 x,y에 대하여 그리드맵
Figure 112019097653925-pat00034
가 가지는 값은 x,y에 대하여 탐지된 표적이 가지는 우도의 적산값이다.
그리드맵 알고리즘의 결과
Figure 112019097653925-pat00035
를 이미지 처리하여 표적의 좌표를 직접 추출할 수 있다.
다른 실시 예에서, 그리드맵 알고리즘의 결과
Figure 112019097653925-pat00036
를 파티클 필터의 개념으로도 볼 수 있다. 즉, 파티클을 등간격으로 배치하여 레이더에서 탐지된 표적에 대한 결합 확률을 누적하여 더한 것이다. 다시 말해, 상기 수학식 3의
Figure 112019097653925-pat00037
가 파티클 필터의 초기 설정에서 각각의 파티클이 갖는 가중치가 되어, 이후 파티클 필터의 예측 단계와 측정 갱신 단계를 거쳐 표적에 대한 추적이 가능해진다. 다음 수학식 4에 따라 파티클 필터를 이용하여 위치 추정을 수행할 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112019097653925-pat00038
여기서,
Figure 112019097653925-pat00039
는 각각의 파티클이 가지는 가중치를 나타내고,
Figure 112019097653925-pat00040
는 시스템 모델에 의하여 예측된 각각의 파티클의 위치를 나타내고,
Figure 112019097653925-pat00041
는 추정된 표적의 좌표를 나타낸다.
120에서, 이동 평균(Moving Average) 필터를 적용하여 레이더에서 표적을 탐지하지 못하였거나 오탐지하였을 때의 영향을 줄인다. 130에서, 라플라시안(Laplacian) 필터를 이용하여 생성된 그리드 맵에서 높은 값을 가진 영역과 낮은 값을 가진 영역을 확연하게 구별하고, 140에서, 가우시안(Gaussian) 필터를 통하여 라플라시안 필터 이후 왜곡된 이미지를 보정한다. 150에서, 표적의 위치를 추정한다.
도 8은 일 실시 예에 따른 다중 표적 위치 추정 방법을 설명하기 위한 흐름 도이다.
도 8을 참조하면, 단계 800에서, 각각의 레이더에서 탐지된 표적의 거리 값을 이용하여 탐지 영역의 우도(Likelihood)를 적산한다.
단계 802에서, 적산된 우도를 이용하여 그리드맵을 생성한다.
단계 804에서, 생성된 그리드맵을 기초로 표적의 위치를 추정한다.
실내 환경과 같이 벽이나 클러터의 간섭이 심한 환경이나 레이더의 신호 세기가 약한 환경에서는 레이더에 수신되는 신호를 이용한 표적의 탐지율이 저하되고 오탐율이 증가함으로써 레이더 영역 내의 표적 탐지 및 위치 추정이 제한된다. 이러한 환경에서는 레이더에서 모든 표적을 탐지하기 어려워 서로 다른 표적을 탐지하는 경우가 많은데, 각각의 레이더에서 모든 표적을 탐지한 경우가 아니면 최소제곱법은 모든 거리 값을 조합한다는 알고리즘의 구조상 위치 추정이 불가능하거나 실제와는 전혀 다른 위치를 추정하기도 한다. 또한 레이더 이미징 방식은 잡음이나 클러터로 인한 영향을 매우 크게 받아, 표적의 신호가 간섭으로 인한 신호보다 작게 수신되는 경우 많은 실내 환경에서는 올바르게 동작하기 어렵다. 이에 비하여 실시 예에 따른 다중 표적 위치 추정 방법은 표적이 최소 2개의 레이더서만 탐지되거나 레이더들이 각각 다른 표적을 탐지한 경우에도 큰 성능 하락이 없이 동작할 수 있다는 장점이 있다.
또한, 레이더 영역 내의 표적의 수가 증가함에 따라 알고리즘의 복잡도가 증가하게 되는데, 최소제곱법은 탐지된 표적의 수가 증가함에 따라 알고리즘의 연산 시간이 기하급수적으로 증가하는데 비하여, 실시 예에 따른 다중 표적 위치 추정 방법은 표적의 수에 크게 영향을 받지 않고 일정한 연산량을 가짐으로써 다중 표적의 위치 추정에 더욱 적합하다. 따라서 클러터로 인한 심한 간섭을 겪거나 낮은 신호 세기를 가진 저전력 기기를 이용하는 환경에서 보다 향상된 위치 추정 성능을 기대할 수 있다.
일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (12)

  1. 복수의 레이더를 포함하는 레이더 시스템에서 벽 후방의 다중 표적 위치 추정 방법에 있어서,
    각각의 레이더에서 탐지된 표적의 거리 값을 이용하여 탐지 영역의 우도(Likelihood)를 적산하는 단계;
    상기 적산된 우도를 이용하여 그리드맵을 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 그리드맵을 기초로 상기 표적의 위치를 추정하는 단계를 포함하고,
    다음 수학식 3에 따라 상기 탐지 영역의 우도를 적산하는 것을 특징으로 하는 벽 후방의 다중 표적 위치 추정 방법.
    [수학식 3]
    Figure 112020105099314-pat00072

    (여기서,
    Figure 112020105099314-pat00043
    는 i번째 레이더에서 k번째로 탐지된 표적을 의미하고,
    Figure 112020105099314-pat00044
    는 x,y로 구성된 임의의 지점을 나타내고, 임의의 지점 x,y에 대하여 그리드맵
    Figure 112020105099314-pat00045
    가 가지는 값은 x,y에 대하여 탐지된 표적이 가지는 우도의 적산값임)
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 그리드맵
    Figure 112020105099314-pat00046
    를 이미지 처리하여 상기 표적의 위치에 상응하는 좌표를 계산하는 것을 특징으로 하는 벽 후방의 다중 표적 위치 추정 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 그리드맵
    Figure 112020105099314-pat00047
    를 파티클 필터의 초기 설정의 가중치로 결정하고, 다음 수학식 4에 따라 상기 표적의 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 벽 후방의 다중 표적 위치 추정 방법.
    [수학식 4]
    Figure 112020105099314-pat00048

    (여기서,
    Figure 112020105099314-pat00049
    는 각각의 파티클이 가지는 가중치를 나타내고,
    Figure 112020105099314-pat00050
    는 시스템 모델에 의하여 예측된 각각의 파티클의 위치를 나타내고,
    Figure 112020105099314-pat00051
    는 추정된 표적의 좌표를 나타냄)
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 표적의 위치를 추정하는 단계는,
    상기 생성된 그리드 맵에 대하여 이동 평균 필터, 라플라시안 필터 및 가우시안 필터를 적용한 후 상기 표적의 위치에 상응하는 좌표를 계산하는 것을 특징으로 하는 벽 후방의 다중 표적 위치 추정 방법.
  6. 제 1 항, 제 3 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 따른 벽 후방의 다중 표적 위치 추정 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 기록매체.
  7. 복수의 레이더를 포함하는 레이더 시스템에서 벽 후방의 다중 표적 위치 추정 장치에 있어서,
    각각의 레이더에서 탐지된 표적의 거리 값을 이용하여 탐지 영역의 우도(Likelihood)를 적산하는 적산부;
    상기 적산된 우도를 이용하여 그리드맵을 생성하는 그리드맵 생성부; 및
    상기 생성된 그리드맵을 기초로 상기 표적의 위치를 추정하는 위치 추정부를 포함하고,
    상기 적산부는,
    다음 수학식 3에 따라 상기 탐지 영역의 우도를 적산하는 것을 특징으로 하는 벽 후방의 다중 표적 위치 추정 장치.
    [수학식 3]
    Figure 112020105099314-pat00073

    (여기서,
    Figure 112020105099314-pat00053
    는 i번째 레이더에서 k번째로 탐지된 표적을 의미하고,
    Figure 112020105099314-pat00054
    는 x,y로 구성된 임의의 지점을 나타내고, 임의의 지점 x,y에 대하여 그리드맵
    Figure 112020105099314-pat00055
    가 가지는 값은 x,y에 대하여 탐지된 표적이 가지는 우도의 적산값임)
  8. 삭제
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 위치 추정부는,
    상기 그리드맵
    Figure 112020105099314-pat00056
    를 이미지 처리하여 상기 표적의 위치에 상응하는 좌표를 계산하는 것을 특징으로 하는 벽 후방의 다중 표적 위치 추정 장치.
  10. 제 7 항에 있어서,
    상기 위치 추정부는,
    상기 그리드맵
    Figure 112020105099314-pat00057
    를 파티클 필터의 초기 설정의 가중치로 결정하고, 다음 수학식 4에 따라 상기 표적의 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 벽 후방의 다중 표적 위치 추정 장치.
    [수학식 4]
    Figure 112020105099314-pat00058

    (여기서,
    Figure 112020105099314-pat00059
    는 각각의 파티클이 가지는 가중치를 나타내고,
    Figure 112020105099314-pat00060
    는 시스템 모델에 의하여 예측된 각각의 파티클의 위치를 나타내고,
    Figure 112020105099314-pat00061
    는 추정된 표적의 좌표를 나타냄)
  11. 제 7 항에 있어서,
    상기 위치 추정부는,
    상기 생성된 그리드 맵에 대하여 이동 평균 필터, 라플라시안 필터 및 가우시안 필터를 적용한 후 상기 표적의 위치에 상응하는 좌표를 계산하는 것을 특징으로 하는 벽 후방의 다중 표적 위치 추정 장치.
  12. 복수의 레이더를 포함하는 레이더 시스템에서 벽 후방의 다중 표적 위치 추정 장치에 있어서,
    메모리; 및
    프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 각각의 레이더에서 탐지된 표적의 거리 값을 이용하여 탐지 영역의 우도(Likelihood)를 적산하고, 상기 적산된 우도를 이용하여 그리드맵을 생성하고, 상기 생성된 그리드맵을 기초로 상기 표적의 위치를 추정하고,
    상기 프로세서는,
    다음 수학식 3에 따라 상기 탐지 영역의 우도를 적산하는 것을 특징으로 하는 벽 후방의 다중 표적 위치 추정 장치.
    [수학식 3]
    Figure 112020105099314-pat00074

    (여기서,
    Figure 112020105099314-pat00075
    는 i번째 레이더에서 k번째로 탐지된 표적을 의미하고,
    Figure 112020105099314-pat00076
    는 x,y로 구성된 임의의 지점을 나타내고, 임의의 지점 x,y에 대하여 그리드맵
    Figure 112020105099314-pat00077
    가 가지는 값은 x,y에 대하여 탐지된 표적이 가지는 우도의 적산값임)

KR1020190117567A 2019-09-24 2019-09-24 Ir-uwb 레이더 시스템에서의 벽 후방 다중표적위치 추정 방법 및 장치 KR102211844B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190117567A KR102211844B1 (ko) 2019-09-24 2019-09-24 Ir-uwb 레이더 시스템에서의 벽 후방 다중표적위치 추정 방법 및 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190117567A KR102211844B1 (ko) 2019-09-24 2019-09-24 Ir-uwb 레이더 시스템에서의 벽 후방 다중표적위치 추정 방법 및 장치

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102211844B1 true KR102211844B1 (ko) 2021-02-03

Family

ID=74571776

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190117567A KR102211844B1 (ko) 2019-09-24 2019-09-24 Ir-uwb 레이더 시스템에서의 벽 후방 다중표적위치 추정 방법 및 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102211844B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220150761A (ko) * 2021-05-04 2022-11-11 국방과학연구소 표적 위치 추정 방법 및 그 시스템

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101231378B1 (ko) * 2011-08-12 2013-02-15 숭실대학교산학협력단 파티클 필터 기반의 사용자 위치 추적 장치 및 기록매체
KR20140073657A (ko) * 2012-12-05 2014-06-17 삼성테크윈 주식회사 다중 목표물 위치 추정 시스템 및 방법
KR20190002865A (ko) * 2017-06-30 2019-01-09 한양대학교 산학협력단 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법
KR20200058758A (ko) * 2018-11-20 2020-05-28 전자부품연구원 물체위치 추정장치, 기록매체, 물체위치 추정방법 및 웨어러블 장치

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101231378B1 (ko) * 2011-08-12 2013-02-15 숭실대학교산학협력단 파티클 필터 기반의 사용자 위치 추적 장치 및 기록매체
KR20140073657A (ko) * 2012-12-05 2014-06-17 삼성테크윈 주식회사 다중 목표물 위치 추정 시스템 및 방법
KR20190002865A (ko) * 2017-06-30 2019-01-09 한양대학교 산학협력단 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법
KR20200058758A (ko) * 2018-11-20 2020-05-28 전자부품연구원 물체위치 추정장치, 기록매체, 물체위치 추정방법 및 웨어러블 장치

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220150761A (ko) * 2021-05-04 2022-11-11 국방과학연구소 표적 위치 추정 방법 및 그 시스템
KR102550762B1 (ko) 2021-05-04 2023-07-03 국방과학연구소 표적 위치 추정 방법 및 그 시스템

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2017156219A (ja) 追尾装置、追尾方法およびプログラム
KR100824552B1 (ko) 수동 코히어런트 위치 확인 애플리케이션에서 특징을 검출 및 추출하는 시스템 및 방법
KR102194320B1 (ko) 레이더 영상 재구성 기반 객체 추적 장치 및 방법
Knudde et al. Indoor tracking of multiple persons with a 77 GHz MIMO FMCW radar
CN110443275B (zh) 去除噪声的方法、设备及存储介质
CN111856406B (zh) 一种基于fmcw雷达回波的目标检测方法及装置
US20230139751A1 (en) Clustering in automotive imaging
US20220269926A1 (en) Radar-Based Object Tracking Using a Neural Network
JP2009236720A (ja) 移動目標検出装置
CN110837079A (zh) 一种基于雷达的目标检测方法及装置
KR102211844B1 (ko) Ir-uwb 레이더 시스템에서의 벽 후방 다중표적위치 추정 방법 및 장치
CN110531332B (zh) 一种基于分段门限的低空慢速小目标检测方法
JP2017211348A (ja) 軌跡推定装置、軌跡推定方法及びプログラム
CN111316126B (zh) 目标探测方法、雷达、车辆以及计算机可读存储介质
US20240069152A1 (en) Techniques for mitigating interference in radar signals
KR101582404B1 (ko) Uwb 레이더를 이용하여 목표물의 수를 카운팅 방법 및 장치
US20200018821A1 (en) Object sensing apparatus, object sensing method, and computer readable recording medium
CN116299299A (zh) 速度解模糊方法、装置、雷达设备及存储介质
CN108828584B (zh) 基于航迹折叠因子解模糊的多重频目标检测前跟踪方法
Mullane et al. Including probabilistic target detection attributes into map representations
KR20160098760A (ko) 레이더를 이용한 타겟 검출 방법 및 그 장치
KR101751170B1 (ko) 2개의 레이더를 이용한 이동 물체의 위치 추적 방법
Ren et al. Information fusion of digital camera and radar
CN116879863B (zh) 一种连续波4d毫米波雷达多目标测量方法及系统
KR102296470B1 (ko) 멀티스태틱 pcl 순차적 표적 위치 추정 시스템 및 방법

Legal Events

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