KR102230425B1

KR102230425B1 - 센서 데이터의 다차원 주파수 도메인 외삽

Info

Publication number: KR102230425B1
Application number: KR1020197003263A
Authority: KR
Inventors: 제이. 켄트 할바하; 마이클 더블유. 위트; 띠어제니스 제이. 아밧조글루
Original assignee: 레이던 컴퍼니
Priority date: 2016-07-28
Filing date: 2017-07-19
Publication date: 2021-03-19
Also published as: KR20190025977A; WO2018044416A3; WO2018044416A2; JP2019526050A; EP3491619A2; EP3491619A4; JP6750090B2; US20180033119A1; CA3031450A1; US10121224B2

Abstract

장치 및 주파수 데이터 외삽기의 실시예들이 일반적으로 여기에 설명된다. 주파수 데이터 외삽기는 2차원 주파수 그리드에 매핑된 입력 주파수 데이터를 수신할 수 있다. 예로서, 입력 주파수 데이터는 물리적 환경에서 센서의 펄스 전송에 응답하여, 장치의 센서에서 수신된 리턴 신호들에 기초할 수 있다. 주파수 그리드의 영역은 높은 정확도 또는 낮은 정확도로 분류될 수 있다. 기본 직사각형들의 그룹은 높은 정확도 영역 내에서 결정될 수 있다. 열-방향 외삽 행렬 및 행-방향 외삽 행렬은 기본 직사각각형들의 입력 주파수 데이터에 기초하여 결정될 수 있다.

Description

센서 데이터의 다차원 주파수 도메인 외삽

본 특허 출원은 그 전체가 참조로 통합된 2016년 7월 28일자로 출원된 미국 출원 일련번호 15/222,002의 우선권의 이익을 주장한다.

일부 실시예는 레이더 장치에 관한 것이다. 일부 실시예는 소나 장치들(sonar devices)에 관한 것이다. 일부 실시예는 코히어런트 펄스형 센서들(coherently pulsed sensors)을 포함하는 센서에 관한 것이다. 일부 실시예는 2차원 주파수 데이터 프로세싱을 포함하는 주파수 데이터 프로세싱에 관한 것이다. 일부 실시예는 2 이상의 차원들에서 이미지 프로세싱을 포함하는 이미지 프로세싱에 관한 것이다. 일부 실시예는 2 이상의 차원들에서 외삽 및/또는 보간을 포함하는 외삽 및/또는 보간에 관한 것이다.

일부 시나리오들에서, 물리적 환경에 대한 정보가 레이더 장치, 소나 장치 또는 기타 장치와 같은 장치에 의해 결정될 수 있다. 예를 들어, 환경의 토폴로지, 환경의 물리적 조건, 환경 내의 요소의 속도 또는 위치 또는 다른 측면의 속도 또는 위치가 결정될 수 있다. 코히어런트 펄스형 센서들(coherently pulsed sensors)과 같은 센서를 이용하는 다양한 기술들이 몇몇 경우에 이용될 수 있다. 예를 들어, 센서들은 환경에 대한 다양한 정보를 결정하기 위한 추가 프로세싱을 위해 시간 데이터 및/또는 주파수 데이터를 수집할 수 있다. 시간 데이터 및/또는 주파수 데이터의 일부가 불완전하거나, 결함이 있거나, 노이즈가 있거나 또는 누락된 경우, 장치의 원하는 출력이 부정확할 수 있다. 따라서, 이러한 시나리오 및 다른 시나리오들에서 이러한 데이터의 프로세싱을 향상시키는 방법 및 시스템이 일반적으로 필요하다.

도 1은 일 실시예에 따른 장치의 일 예를 도시한다.
도 2는 일 실시예에 따른 펄스형 센서 동작의 일 예를 도시한다.
도 3은 일 실시예에 따른 압축된 영상 도메인 및 분산된 푸리에 도메인의 예들을 도시한다.
도 4는 일 실시예에 따른 센서 데이터의 주파수 도메인 외삽 방법의 동작의 일 예를 도시한다.
도 5는 일 실시예에 따른 압축된 영상 도메인 및 분산된 푸리에 도메인의 추가적인 예들을 도시한다.
도 6은 일 실시예에 따른 기본 직사각형들의 그룹의 일 예를 도시한다.
도 7은 일 실시예에 따른 외삽 행렬의 결정의 일 예를 도시한다.
도 8은 일 실시예에 따른 외삽의 일 예를 도시한다.
도 9는 일 실시예에 따른 외삽의 추가적인 예들을 도시한다.
도 10은 일 실시예에 따른 외삽의 추가적인 일 예를 도시한다.

아래의 설명 및 도면들은 당업자가 이들을 실시할 수 있게 하는 특정 실시예들을 충분히 설명한다. 다른 실시예들은 구조적, 논리적, 전기적, 프로세스 및 다른 변화들을 포함할 수 있다. 몇몇의 실시예들의 부분들 및 특징들은 다른 실시예들의 부분 및 특징에 포함되거나 대체될 수 있다. 청구 범위에 설명된 실시예들은 그 청구 범위의 모든 이용 가능한 등가물들을 포함한다.

도 1은 일 실시예에 따른 장치의 일 예를 도시한다. 일부의 실시예들에서 장치(100)는 레이더 장치, 소나 장치, 통신 장치, 감시 장치, 장비의 일부, 시험 장비의 일부 또는 임의의 다른 적절한 유형의 장치일 수 있거나 또는 그 일부일 수 있다. 예를 들어, 레이더 장치는 물리적 환경에서의 다양한 요소의 모션, 속도, 위치, 토폴로지 및/또는 다른 측면들을 결정하기 위해 이용될 수 있다. 다른 예로서, 수중 환경을 포함할 수 있는 환경에서 요소들의 유사한 측면들을 결정하기 위해 소나 장치가 이용될 수 있다. 여기에서 설명된 실시예들에서, 장치(100)는 또한 주파수 데이터 외삽기(frequency data extrapolator)로 지칭될 수 있다. 대안적으로, 장치(100)의 부분들은 집합적으로 주파수 데이터 외삽기로서 지칭될 수 있다.

실시예들은 구성 요소의 개수, 유형, 이름 및/또는 배열과 관련하여 도 1에 도시된 예시적인 장치(100)로 제한되지 않는다. 일부 실시예들은 예시적인 장치(100)에 도시된 모든 구성 요소들을 반드시 포함하지 않을 수도 있다. 일부 실시예들은 예시적인 장치(100)에 도시되지 않은 부가적인 구성 요소들을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 예지적인 장치(100)에 도시된 하나 이상의 구성 요소들 대신에 하나 이상의 구성 요소들이 사용될 수 있으며, 예시적인 장치(100)에 도시된 구성 요소들과 동일하거나 유사한 기능을 제공할 수 있다.

일부 실시예들에서, 예시적인 장치(100)는 하나 이상의 안테나(101)를 포함할 수 있다. 안테나(101)는 신호를 송신 및/또는 수신하도록 구성될 수 있다. 비 한정적인 예로서, 코히어런트 펄스형 센서(coherently pulsed sensor)(102)가 이용될 수 있다. 실시예들이 단일 센서(102)로 여기에서 설명될 수 있지만, 다수의 센서(102)들 및/또는 센서(102)들의 조합이 일부 실시예들에서 이용될 수 있는 것으로 이해된다. 센서(102)는 일부 경우들에서 신호들의 전송 및/또는 수신을 하도록 구성될 수 있지만, 실시예들의 범위는 이 측면으로 제한되지 않는다. 일부 실시예들에서, 장치(100)는 센서(102)가 전송 및/또는 수신 동작을 수행할 수 있는 실시예들과 같이 반드시 안테나(101)를 포함하지 않을 수 있다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 안테나(101) 및 하나 이상의 센서(102)들의 조합이 장치(100)에 포함될 수 있다. 이러한 실시예들에서, 안테나(들)(101)는 센서(102)에 수신된 신호 및/또는 전송을 제공 및/또는 전송을 위해 센서(102)로부터 신호를 수신하기 위해 예를 들어, 장치의 인터페이스 회로(110)을 통해 센서(102)들에 연결될 수 있다. 인터페이스 회로(110)은 장치(100)의 하나 이상의 구성 요소들을 서로 및/또는 외부 구성 요소에 연결할 수 있다. 일부 실시예들에서, 인터페이스 회로(110)은 유선 일 수 있지만, 무선 또는 광학과 같은 다른 구성들이 일부 실시예들에서 이용될 수 있다.

장치(100)는 또한 여기에 설명된 동작들을 수행하도록 배치된 프로세싱 회로(106) 및 메모리(108)를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 장치(100)는 여기에서 설명된 다양한 동작들을 수행하도록 구성될 수 있는 주파수 데이터 외삽기일 수 있다. 일부 실시예들에서, 장치(100)의 하나 이상의 구성 요소들은 여기에서 설명된 및/또는 다른 것들에 기재된 것과 같은 주파수 데이터 외삽 및/또는 주파수 데이터 프로세싱과 관련된 하나 이상의 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다. 일 예로서, 프로세싱 회로(106), 메모리(108) 및/또는 레이더 장치와 같은 장치(100)의 다른 구성 요소들은 주파수 데이터 외삽 및/또는 다른 동작들과 관련하여 여기에서 설명된 하나 이상의 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다. 다른 예로서, 주파수 데이터 외삽기는 프로세싱 회로(106), 메모리(108) 및/또는 다른 것과 같은 장치(100)의 하나 이상의 구성 요소들을 포함할 수 있다. 다른 예로서, 주파수 데이터 외삽기는 프로세싱 회로(106), 메모리(108) 및/또는 다른 것과 같은 장치(100)의 하나 이상의 구성 요소들을 이용하여 구현될 수 있으며, 이들 구성 요소들은 주파수 데이터 외삽 및/또는 주파수 데이터 프로세싱과 관련될 수 있고, 그렇지 않을 수도 있는 다른 동작들을 구현할 수 있다.

여기에서 이용된 바와 같이, "회로"라는 용어는 하나 이상의 소프트웨어 또는 펌웨어 프로그램들을 실행하는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit), 전자 회로, 프로세서(공유, 전용, 또는 그룹), 및/또는 메모리, 결합 논리 회로, 및/또는 설명된 기능을 제공하는 적절한 하드웨어 구성요소들을 지칭하거나, 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 회로는 하나 이상의 소프트웨어 또는 펌웨어 모듈들로 구현될 수 있거나, 회로와 관련된 기능들은 하나 이상의 소프트웨어 또는 펌웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 일부 실시예들에서, 회로는 적어도 부분적으로 하드웨어로 동작 가능한 로직을 포함할 수 있다. 여기에서 설명된 실시예들은 임의의 적절하게 구성된 하드웨어 및/또는 소프트웨어를 이용하여 시스템으로 구현될 수 있다. 머신 판독 가능 매체(122)는 몇몇 경우들에서, 주파수 데이터 프로세서 및/또는 장치(100)에 의해 수행되는 것과 같이 여기에서 설명된 것과 같은 여기에서 설명된 하나 이상의 동작들을 구현하기 위해 이용될 수 있다.

여기에서 기술된 임의의 하나 이상의 기술들, 동작들, 방법들 및/또는 방법론들은 일부 실시예들에서 이러한 장치(100) 상에서 수행될 수 있다. 다른 실시예들에서, 장치(100)는 독립형 장치로서 동작할 수 있고, 또는 다른 장치들에 접속(예를 들어, 네트워크)될 수 있다. 네트워크된 배치에서(in a networked deployment), 장치(100)는 서버-클라이언트 네트워크 환경들에서 서버 머신, 클라이언트 머신 또는 양쪽 모두의 능력(capacity)으로 동작할 수 있다. 일 예에서, 장치(100)는 P2P(peer-to-peer)(또는, 다른 분산된) 네트워크 환경에서 피어 머신으로 동작할 수 있다. 일부 실시예들에서, 장치(100)는 레이더 장치, 소나 장치, 퍼스널 컴퓨터(PC), 태블릿 PC, 셋톱 박스(STB), 개인 휴대 정보 단말기(PDA), 모바일 장치, 기지국, 스마트 폰, 웹 어플라이언스, 네트워크 라우터, 스위치 또는 브리지, 또는 해당 장치가 취해야 특정 행동을 지정하는 명령들(instructions)(순차적 또는 기타)을 실행할 수 있는 모든 머신을 의미한다. 또한, 단지 하나의 장치가 도시되어 있으나, "장치"라는 용어는 여기에서 논의된 하나 이상의 방법론들을 수행하기 위한 일련의 명령들(또는 복수의 세트들)의 세트를 개별적으로 또는 공동으로 실행하는, 클라우드 컴퓨팅, SaaS(Software as a Service), 기타 컴퓨터 클러스터 구성들과 같은 장치들의 모음을 포함하는 것으로 간주된다.

여기에서 설명된 예들은 로직 또는 다수의 구성 요소들, 모듈들 또는 머신들을 포함할 수 있거나 동작할 수 있다. 모듈들은 특정 동작들을 수행할 수 있는 유형의 실체들(tangible entities)(예를 들어, 하드웨어)이고, 특정 방식으로 구성되거나 배열될 수 있다. 일 예에서, 회로들은 모듈로서 특정 방식으로 배열(예를 들어, 내부적으로 또는 다른 회로들과 같은 외부 독립체들에 대해)될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 컴퓨터 시스템(예를 들어, 독립형, 클라이언트 또는 서버 컴퓨터 시스템) 또는 하나 이상의 하드웨어 프로세서들의 전부 또는 일부는 특정 동작들을 수행하도록 동작하는 모듈로서 펌웨어 또는 소프트웨어(예를 들어, 명령들, 어플리케이션 부분, 또는 어플리케이션)에 의해 구성될 수 있다. 예를 들어, 소프트웨어는 머신 판독 가능 매체 상에 있을 수 있다. 예를 들어, 소프트웨어는 모듈의 기본 하드웨어에 의해 실행되는 경우, 하드웨어가 지정된 작업을 수행하게 한다.

따라서, "모듈"이라는 용어는 물리적으로 구성되고, 분명하게 구성되거나(예를 들어, 하드웨어에 내장된), 또는 일시적(예를 들어, 임시적으로)으로 구성(예를 들어, 프로그래밍)되어 지정된 또는 여기에 설명된 모든 동작들의 일부 또는 전부를 수행할 수 있다. 모듈들이 임시로 구성되는 예들을 고려할 때, 모듈들의 각각은 어느 한 순간에 인스턴스화(instantiated)될 필요가 없다. 예를 들어, 모듈들이 소프트웨어를 이용하여 구성된 범용 하드웨어 프로세서를 포함하는 경우, 범용 하드웨어 프로세서는 상이한 시간들에 각각 다른 모듈들로서 구성될 수 있다. 따라서, 소프트웨어는 예를 들어, 하드웨어 프로세서를 구성하여 하나의 시간 인스턴스에서 특정 모듈을 구성하고, 상이한 시간 인스턴스에서 상이한 모듈을 구성할 수 있다.

비 한정적인 예로서, 모듈은 회로 기판, 프로세서 보드, 및/또는 다른 매체에 (영구적으로, 일시적으로 및/또는 반 영구적으로) 연결된 구성 요소들의 그룹을 포함할 수 있다.

프로세싱 회로(106)는 CPU(central processing unit), GPU(graphics processing unit), 하드웨어 프로세서 코어 또는 이들의 임의의 조합과 같은 하드웨어 프로세서를 포함할 수 있다. 장치(100)는 메인 메모리(108) 및 정적 메모리(109)를 포함할 수 있고, 이들 중 일부 또는 전부는 인터페이스 회로(110)를 통해 서로 통신할 수 있다. 일부 실시예들에서, 장치(100)의 구성 요소들은 인터페이스 회로(110)를 통해 서로 통신할 수 있다. 인터페이스 회로(110)는 일부 실시예들에서 장치(100)의 구성 요소들 사이의 연결과 같은 유선 연결을 포함할 수 있다.

장치(100)는 비디오 디스플레이를 제공할 수 있는 비디오 디스플레이 유닛(111)을 더 포함할 수 있다. 장치(100)는 영숫자 입력 장치(112)(예를 들어, 키보드) 및 사용자 인터페이스(UI) 네비게이션 장치(114)(예를 들어, 마우스)를 포함할 수 있다. 일 예에서, 디스플레이 유닛(111), 입력 장치(112) 및/또는 UI 네비게이션 장치(114)는 터치 스크린 디스플레이일 수 있거나, 포함할 수 있다. 장치(110)는 위한 저장 장치(116)(예를 들어, 드라이버 유닛), 오디오 출력을 위한 신호 생성 장치(118)(예를 들어, 스피커) 및/또는 네트워크 인터페이스 장치(125)를 추가로 포함할 수 있다. 장치(100)는 하나 이상의 주변 장치들(예를 들어, 프린터, 카드 리더기 등)과 통신 또는 제어하기 위해 직렬(예를 들어, USB(universal serial bus)), 병렬, 또는 다른 유선 또는 무선(예를 들어, 적외선(IR), 근거리 통신(NFC) 연결 등) 연결과 같은 출력 제어기(128)를 포함할 수 있다.

저장 장치(116)는 여기에서 설명된 임의의 하나 이상의 기술들 또는 기능들에 의해 구현되거나 이용되는 데이터 구조들 또는 명령들(124)(예를 들어, 소프트웨어)의 하나 이상의 세트가 저장될 수 있는 머신 판독 가능 매체(122)를 포함할 수 있다. 명령들(124)은 또한 장치(100)에 의해 실행되는 동안 정적 메모리(109) 내에 또는 프로세싱 회로(106) 내에 메인 메모리(108) 내에 완전히 또는 적어도 부분적으로 상주(reside)할 수 있다.

일 예에서, 프로세싱 회로(106), 메인 메모리(108), 정적 메모리(109) 또는 저장 장치(116) 중 하나 또는 임의의 조합은 머신 판독 가능 매체를 구성할 수 있다. 머신 판독 가능 매체(122)가 단일 매체로서 도시도어 있지만, "머신 판독 가능 매체"라는 용어는 하나 이상의 명령들(124)을 저장하도록 구성된 단일 매체 또는 다중 매체(예를 들어, 중앙 집중식 또는 분산형 데이터베이스 및/또는 연관된 캐시 및 서버)를 포함할 수 있다.

용어 "머신 판독 가능 매체"는 장치(100)에 의한 실행을 위한 명령들을 저장, 인코딩 또는 운반할 수 있는 임의의 매체를 포함할 수 있고, 매체는 장치 (100)가 본 개시의 임의의 하나 이상의 기술들을 수행하게 하거나, 또는 그러한 명령들에 의해 이용되거나 연관된 데이터 구조를 저장, 인코딩 또는 운반할 수 있다. 비 제한적인 머신 판독 가능 매체 예들은, 반도체 기억 메모리들(solid-state memories), 및 광학 및 자기 매체를 포함할 수 있다. 머신 판독 가능 매체의 특정 예들은, 반도체 메모리 장치들(예를 들어, EPROM(Electrically Programmable Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)) 및 플래시 메모리 장치와 같은 비 휘발성 메모리; 내부 하드 디스크들 및 이동식 디스크들과 같은 자기 디스크들; 광-자기 디스크들; RAM(Random Access Memory); 및 CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크들을 포함할 수 있다. 일부 예에서, 머신 판독 가능 매체는 일시적 머신 판독 가능 매체를 포함할 수 있다. 일부 예에서, 머신 판독 가능 매체는 일시적 전파 신호(transitory propagating signal)가 아닌 기계 판독 가능 매체를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, "컴퓨터 판독 가능 저장 매체"라는 용어는 이러한 매체를 설명하는데 이용될 수 있다. 명령들(124)은 또한 다수의 전송 프로토콜들(예를 들어, 프레임 릴레이, IP(internet protocol), TCP(transmission control protocol), UDP(user datagram protocol), HTTP(hypertext transfer protocol) 등) 중 임의의 하나를 이용하는 네트워크 인터페이스 장치(125)를 통해 전송 매체를 이용하여 통신 네트워크(126)를 통해 전송되거나 수신될 수 있다. 예시적인 통신 네트워크는 근거리 통신망(LAN), 광역 네트워크(WAN), 패킷 데이터 네트워크(예: 인터넷), 이동 전화 네트워크(예: 셀룰러 네트워크), POTS(Plain Old Telephone) 네트워크, 무선 데이터 네트워크(예: Wi-Fi®로 알려진 IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) 802.11 패밀리, WiMax®로 알려진 IEEE 802.16 패밀리), IEEE 802.15.4 표준 제품군, LTE(Long Term Evolution) 계열의 표준, UMTS(Universal Mobile Telecommunications System) 표준 제품군, P2P (peer-to-peer) 네트워크 등을 포함한다. 일 예에서, 네트워크 인터페이스 장치(125)는 통신 네트워크(126)에 접속하기 위해 하나 이상의 물리적 잭들(예를 들어, 이더넷, 동축 또는 전화 잭들) 또는 하나 이상의 안테나들을 포함할 수 있다. 일 예에서, 네트워크 인터페이스 장치(125)는 단일 입력 다중 출력(SIMO), 다중 입력 다중 출력(MIMO) 또는 다중 입력 단일 출력(MISO) 기술들 중 적어도 하나를 이용하여 무선 통신하기 위한 복수의 안테나들을 포함할 수 있다. 일 예에서, 네트워크 인터페이스 장치(125)는 다중 사용자 MIMO 기술들을 이용하여 무선 통신할 수 있다. "전송 매체"라는 용어는 장치(100)에 의한 실행을 위한 명령들을 저장, 인코딩 또는 운반할 수 있는 임의의 무형 매체를 포함하도록 취해져야 하고, 그러한 소프트웨어의 통신을 용이하게 하기 위해 디지털 또는 아날로그 통신 신호 또는 다른 무형 매체를 포함해야 한다.

장치(100)가 몇몇 별도의 기능 요소들을 갖는 것으로 도시되어 있지만, 하나 이상의 기능 요소들이 결합될 수 있으며, 디지털 신호 프로세서(DSP) 및/또는 다른 하드웨어 요소들을 포함하는 프로세싱 요소들과 같은 소프트웨어 구성 요소들의 조합에 의해 구현 될 수 있다. 예를 들어, 일부 요소들은 하나 이상의 마이크로 프로세서, DSP들, FPGAs(field-programmable gate arrays), ASICs(application specific integrated circuits), RFICs(radio-frequency integrated circuits) 및 여기에서 설명된 적어도 기능들을 수행하기 위한 다양한 하드웨어 및 논리 회로의 조합을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 기능 요소들은 하나 이상의 프로세싱 요소들 상에서 동작하는 하나 이상의 프로세스 동작들을 지칭할 수 있다. 실시예들은 하드웨어, 펌웨어 및 소프트웨어 중 하나 또는 그 조합으로 구현될 수 있다. 실시예들은 또한 여기에서 설명된 동작들을 수행하기 위해 적어도 하나의 프로세서에 의해 판독되고, 실행될 수 있는 컴퓨터 판독 가능 저장 장치 상에 저장된 명령들로서 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 장치는 머신(예를 들어, 컴퓨터)에 의해 판독 가능한 형태로 정보를 저장하기 위한 임의의 비 일시적인 메커니즘을 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 판독 가능 저장 장치는 ROM, RAM, 자기 디스크 저장 매체, 광학 저장 매체, 플래시 메모리 장치 및 다른 저장 장치 및 매체를 포함할 수 있다. 일부 실시예는 하나 이상의 프로세서들을 포함할 수 있고, 컴퓨터 판독 가능 저장 장치 상에 저장된 명령들로 구성될 수 있다.

도 2는 일 실시예에 따른 펄스형 센서 동작의 일 예를 도시한다. 도 3은 일 실시예에 따른 압축된 영상 도메인 및 분산된 푸리에 도메인의 예들을 도시한다. 도 2-3에 도시된 예들은 일부 경우들에 여기에 설명된 개념들 및 기술들의 일부 또는 전부를 도해할 수 있으나, 실시예들은 예들에 의해 제한되지 않는다. 예를 들어, 실시예들은 이름, 개수, 유형, 크기, 순서, 배열, 및/또는 펄스들의 다른 양태들(aspects), 수집 윈도우들, 시간들, 시간 인덱스들, (고속 시간 및 저속 시간과 같은) 시간 차원들, (고속 시간 주파수, 저속 시간 주파수와 같은) 주파수 차원들 및/또는 도 2-3에 도시된 다른 요소들에 의해 제한되지 않는다.

도 2를 참조하면, 예시적인 시나리오(200)에서, 시간 펄스들(205)의 시퀀스는 센서(102)에 의해 전송될 수 있다. 주기 간격(periodicity interval)(208)에 따른 펄스들(205)의 주기적인 전송이 일부 실시예에서 이용될 수 있다. 추가적으로, 일부 실시예들에서, 펄스들(205)은 고정된 시간 지속 기간(fixed time duration)(207)이 또한 될 수 있다. 일부 경우들에서, 주기 파라미터(periodicity parameter)(208)는 시간 지속 기간(207) 보다 10배 또는 100배와 같이 훨씬 클 수 있다. 실시예들은 주기적 전송 또는 고정된 지속 기간 전송으로 제한되지 않는다. 일 예에서, 전자기(electromagnetic: EM)는 레이더와 같은 일부 어플리케이션에서 이용될 수 있다. 다른 일 예에서, 음파에 기초한 펄스들은 소나와 같은 일부 어플리케이션에서 이용될 수 있다. 그러나, 실시예들은 EM 펄스들 또는 음파들에 기초한 펄스들의 이용에 제한되지 않는다.

센서(102)는 수집 윈도우들(210) 동안 신호들을 수신 및/또는 수집할 수 있다. 비 제한적인 에로서, 신호들은 전송된 펄스(205)로부터 초래되는 리턴 신호들일 수 있다. 리턴 신호들은 환경 내의 오브젝트들과 같은 환경의 영향을 받을 수 있다. 예를 들어, 펄스(205)가 전송될 때, 리턴 신호는 환경 내의 오브젝트에 의해 센서(102)로 다시 반사된 전송 에너지의 일부를 포함할 수 있다. 리턴 신호는 원래의 펄스(205)와 비교하여 확산, 번짐 및/또는 다른 왜곡이 있을 수 있다. 일 예로서, 비교적 좁은 시간 펄스는 원래의 펄스(205)와 비교하여 크게 감소된 에너지의 왜곡된 형상으로서 센서(102)로 부분적으로 다시 반사될 수 있고, 원래의 펄스(205)와 비교하여 시간 상으로 확산/왜곡된다. 일부 실시예에서, 장치(100)는 리턴 신호들에 나타나는 효과에 기초하여 환경에 관한 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어, 물리적 환경의 다양한 요소들의 움직임, 속도, 가속도, 위치, 토폴로지 및/또는 다른 양상들을 포함하지만 이에 한정되지 않는, 물리적 환경의 하나 이상의 파라미터들이 결정될 수 있다. 이러한 파라미터들은 또한, 토폴로지, 대기압, 대기 양상들 및/또는 물리적 환경과 관련된 다른 파라미터들을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 펄스들의 전송 및 리턴 신호들의 수집/수신은 센서(102)에 의해 수행될 수 있다. 그러나, 장치(100) 및/또는 장치(100)의 (안테나(101)와 같은) 다른 구성 요소들은 또한 일부 실시예에서 이러한 목적을 위해 이용될 수 있다.

도 3을 참조하면, 예시(300)는 압축된 영상 도메인(310) 및 분산된 푸리에 도메인(320)을 도시한다. 일부 실시예들에서, 도메인들(310 및 320)은 330으로 표시된 바와 같이 2차원 푸리에 변환(Fourier Transform: FT) 및 2차원 역-FT에 의해 관련될 수 있다. 비 제한적인 예에서, 압축된 영상 도메인(310)의 x 축은 저속 시간 차원(314)을 나타낼 수 있고, 압축된 영상 도메인(310)의 y축은 고속 시간 차원(312)을 나타낼 수 있다. 분산된 푸리에 도메인(320)의 x축은 저속 시간 주파수 차원(324)을 나타낼 수 있고, 분산된 푸리에 도메인(320)의 y축은 고속 시간 주파수 차원(322)를 나타낼 수 있다.

저속 시간 차원(314)은 펄스들(205)의 시간 인덱스들/카운트들에 기초할 수 있는 반면에, 고속 시간 차원(312)은 수집 윈도우(210)의 길이 또는 지속 기간과 같은 시간 스케일에 기초할 수 있다. 따라서, 특정 시간 펄스(205)에 대해, 압축된 영상 도메인(310)의 열은, 특정 시간 펄스(205) 바로 뒤에 있는 수집 윈도우(210) 동안 센서(102)에서 수집된 리턴 신호에 기초한 복소 값들(complex values)을 포함할 수 있다. 압축된 영상 도메인(310)의 열들은 연속 시간 펄스들(205)에 기초한 연속적인 리턴 신호들에 기초할 수 있다. 일부 실시예들에서, 압축된 영상 도메인(310) 및/또는 분산된 푸리에 도메인(320)의 값들은 복소 값일 수 있다. 그러나, 실시예들은 압축된 영상 도메인(310) 및/또는 분산된 푸리에 도메인(320) 중 어느 하나에 대한 복소 값들로 제한되지 않는다.

일부 실시예들에서, 프로세싱은 압축된 영상 도메인(310) 및/또는 분산된 푸리에 도메인(320)에서 수행될 수 있다. 일부 경우들에서, 프로세싱 작업이 차원들 중 어느 하나에서 더 쉽고, 빠르며, 효율적이고, 더 적용 가능할 수 있다. 일 예로서, 제1 도메인에서 컨볼루션 연산은 일부 경우들에서 곱셈 연산을 이용하여 제2 도메인에서 수행될 수 있다. 따라서, 곱셈은 컨볼루션 보다 덜 계산적으로 강력할 수 있으므로, 이러한 특정 경우에 제2 도메인에서 프로세싱을 수행하는 것이 바람직할 수 있다. 일부 실시예들에서, 다양한 이미징 효과들은 제2 도메인과 비교하여 제1 도메인에서 더 두드러질 수 있으며, 이 경우 연산들은 제1 도메인에서 수행될 수 있다.

일부 실시예들에 따라, 주파수 데이터 외삽기는 2차원 주파수 그리드에 매핑된 입력 주파수 데이터를 수신할 수 있다. 일 예로서, 입력 주파수 데이터는 물리적 환경에서 센서의 펄스 전송에 응답하여 장치(100)의 센서에서 수신된 리턴 신호에 기초할 수 있다. 주파수 그리드 영역들은 높은 정확도(high fidelity) 영역 및 낮은 정확도(low fidelity) 영역으로 분류될 수 있다. 기본 직사각형들(basis rectangles)의 그룹은 높은 정확도 영역 내에서 결정될 수 있다. 열-방향 외삽 행렬(column-wise extrapolation matrix) 및 행-방향 외삽 행렬(row-wise extrapolation matrix)은 기본 직사각형들의 입력 주파수 데이터에 기초하여 결정될 수 있다. 높은 정확도 영역의 입력 주파수 데이터는 낮은 정확도 영역의 입력 주파수 데이터를 대체하기 위해 외삽될 수 있다. 이들 실시예들은 아래에서 보다 상세하게 설명된다.

외삽 및/또는 외삽 동작들에 대한 여기의 참조들은 제한되지 않는다. 내삽, 확장, 근사 및/또는 다른 것과 같은 다른 기술들이 일부 실시예들에서 이용될 수 있다. 추가적으로, 외삽, 내삽, 확장, 근사 및/또는 다른 기술들 중 하나 이상의 조합이 일부 실시예들에 이용될 수 있다. 일 예로서, 2차원 그리드의 특정 픽셀에 대한 값은 그리드 내의 다른 픽셀 값에 기초한 값으로 대체될 수 있다. 예를 들어, 다른 픽셀들은 특정 픽셀 또는 특정 픽셀을 둘러싸는 픽셀 영역들 근처의 픽셀을 포함할 수 있다. 특정 픽셀에 대한 다른 픽셀들의 위치들에 의존하여, 특정 픽셀에 대한 값의 결정은 외삽, 보간 또는 이들의 조합으로 고려될 수 있다. 여기서 "외삽"이라는 용어가 이 동작 및/또는 다른 동작들을 설명하기 위해 이용될 수 있으나, 실시예들의 범위는 "외삽"이라는 용어의 이용에 의해 제한되지 않는다.

도 4는 일 실시예에 따른 센서 데이터의 주파수 도메인 외삽 방법의 동작의 일 예를 도시한다. 일부 실시예들에서, 방법(400)은 장치(100)에 의해 수행될 수 있다. 장치(100)의 하나 이상의 구성 요소들은 일부 실시예들에서 방법(400)의 하나 이상의 동작들을 수행할 수 있다. 일 예로서, 프로세싱 회로(106)는 주파수 데이터의 외삽과 관련된 동작을 포함하지만, 이에 한정되지 않는 방법(400)의 하나 이상의 동작들을 수행할 수 있다. 다른 예로서, 전술된 주파수 데이터 외삽기는 주파수 데이터의 외삽에 관련된 동작들을 포함하지만, 이에 한정되지 않는 방법(400)의 하나 이상의 동작들을 수행할 수 있다. 다른 예로서, 센서(102)는 방법(400)의 전송, 수신 및/또는 수집 동작들을 수행할 수 있다. 일부의 실시예들에서, 동작들은 다른 구성 요소들 및/또는 다른 장치들에 의해 수행될 수 있기 때문에, 실시예들은 이들의 예들에 의해 제한되지 않는다.

방법(400)의 실시예들은 도 4에 도시된 것과 비교하여 추가 또는 더 적은 동작들 또는 프로세싱들을 포함할 수 있다. 추가적으로, 방법(400)의 실시예들은 도 4에 도시된 시간 순서로 반드시 제한되는 것은 아니다. 방법(400)을 설명하는데 있어서, 도 1-3 및 5-10가 참조될 수 있고, 방법(400)이 임의의 다른 적합한 시스템, 인터페이스 및 구성 요소들로 실시될 수 있다. 방법(400)은 일부 실시예들에서 장치(100)를 위한 장치에 적용 가능할 수 있다.

도 5-10은 일부 실시예들에 적용될 수 있는 예들을 도시한다. 도 5는 일 실시예에 따른 압축된 영상 도메인 및 분산된 푸리에 도메인의 추가적인 예들을 도시한다. 도 6은 일 실시예에 따른 기본 직사각형들의 그룹의 일 예를 도시한다. 도 7은 일 실시예에 따른 외삽 행렬의 결정의 일 예를 도시한다. 도 8-10은 일 실시예에 따른 외삽의 일 예들을 도시한다. 도 5-10에 도시된 예들은 여기에서 설명된 개념들 및 기술들 중 일부 또는 전부를 예시할 수 있으며, 실시예들은 예시들에 의해 제한되지 않는다. 예를 들어,

예를 들어, 실시예들은 이름, 개수, 유형, 크기, 순서, 배열, 및/또는 주파수 그리드의 다른 양태들(aspects), 주파수 데이터, 시간 데이터, 외삽 행렬들, 외상 기술들, 기본 직사각형들, 다른 직사각형들, 주파수 그리드의 영역들 및/또는 도 5-10에 도시된 다른 요소들에 의해 제한되지 않는다.

방법(400)의 동작(405)에서, 프로세싱 회로(106)는 2차원 주파수 그리드에 매칭된 입력 주파수 데이터를 수신할 수 있다. 일부 실시예들에서, 입력 주파수 데이터는 코히어런트 펄스형 센서(102)로부터 수신될 수 있고, 센서(120)의 펄스 전송들로부터의 리턴 신호들에 기초할 수 있으나, 실시예들의 범위는 이에 제한되지 않는다. 비 한정적인 예로서, 도 2에 도시된 바와 같은 펄스 전송들은 코히어런트 펄스형 센서(120)에 의해 수행될 수 있고, 리턴 신호들은 압축된 영상 도메인(도 3의 310과 같은) 및/또는 분산된 푸리에 도메인(도 3의 320와 같은)을 포함한다. 압축 영상 도메인(550) 및 분산된 푸리에 도메인(500)의 추가의 예들이 도 5에 도시된다.

다른 비 한정적인 예로서, 입력 주파수 데이터는 센서(102)로부터의 2차원 압축된 영상 데이터의 2차원 푸리에 변환에 기초한 분산된 푸리에 형식으로 주파수 그리드에 매핑될 수 있다. 압축된 영상 데이터의 각 열은 센서(120)의 펄스 전송들의 하나로부터의 리턴 신호에 기초할 수 있다. 일부 경우들에서, 열들은 시간순으로 순차적인 리턴 신호들에 기초할 수 있다. 예를 들어, 제1 열은 제1 시계열 리턴 신호에 기초할 수 있고, 제2 열은 제2 시계열 리턴 신호에 기초할 수 있으며, 그 관계는 후속 열들을 위해 연장될 수 있다.

동작(410)에서, 프로세싱 회로(106)는 주파수 그리드의 영역들을 높은 정확도 영역 또는 낮은 정확도 영역으로 분류할 수 있다. 이러한 예가 도 5에 도시되어 있고, (밝은 색, 회색 및 백색의) 영역들(520)은 높은 정확도 영역으로 분류될 수 있고, (어두운 색, 검은색의) 영역들(525)은 낮은 정확도 영역으로 분류될 수 있다. 이러한 다른 예가 도 6에 도시된 주파수 그리드(600)에 의해 도시되고,

(회색으로 구분된) 영역들(605)은 높은 정확도 영역으로 분류될 수 있고, (검정색으로 구분되고 영역들(605) 사이에 위치된) 영역들(610)은 낮은 정확도 영역으로 분류될 수 있다. (검정색으로 구분되고, 영역들(605, 610)의 외부에 위치된) 영역들(615)은 제로 패딩된 주파수 그리드(600)의 영역들일 수 있다. 제로 패팅은 나이퀴스트(Nyquist) 샘플링 레이트 및/또는 다른 목적의 달성을 위해 수행될 수 있다.

실시 예들은 두 가지 분류에 제한되지 않으며, 또한 높은 정확도 및 낮은 정확도의 특정한 분류들로 제한되지 않는다. 예를 들어, 유효/무효, 양호/불량, 존재/부존재, 존재/부재 또는 다른 것과 같은 다른 카테고리들이 이용될 수 있다.

상기 분류는 적어도 부분적으로는 입력 주파수 데이터의 하나 이상의 정확도 측정(fidelity measurements)에 기초할 수 있다. 측정은 주파수 그리드의 개별 픽셀들, 주파수 그리드 내의 픽셀들의 영역들(예를 들어, 픽셀들의 연속 영역들), 픽셀들의 임의의 적절한 그룹화 및/또는 주파수 그리드의 임의의 적절한 분할에 대해 수행될 수 있다. 일부의 실시예들에서, 주파수 그리드는 픽셀들의 정확도 측정에 기초하여 하나 이상의 낮은 정확도 영역들의 그룹 및 높은 정확도 영역들의 그룹으로 분할될 수 있다. 이 예에서, 영역들은 픽셀들의 연속 그룹들을 포함할 수 있다.

정확도 측정의 예들은 진폭 레벨, 전력 레벨, 신호 레벨, 신호 품질 레벨, 잡음 레벨, 아티팩트 레벨 및/또는 다른 측정을 포함할 수 있다. 일 예로서, 입력 주파수 데이터의 정확도 측정은 입력 주파수 데이터의 진폭 측정을 포함할 수 있고, 영역들은 미리 결정된 진폭 임계치와 진폭 측정과의 비교에 적어도 부분적으로 기초하여 높은 정확도 또는 낮은 정확도로 분류될 수 있다. 예를 들어, 도 5를 참조하면, 분산된 푸리에 도메인(500)의 우측에서의 전력 스케일(dB로 주어진)은 진폭 및/또는 전력이 감소함에 따라 그리드(500) 내의 픽셀들의 컬러가 더 어두워짐을 나타낸다. dB 값은 그리드(500)의 모든 픽셀들의 최대 진폭/전력, 그리드(500)의 모든 픽셀들의 평균 진폭/전력 또는 다른 적절한 파라미터에 관한 것일 수 있다. 일 예로서, 가장 어두운 영역들(525)은 낮은 정확도 영역들로 간주될 수 있고, 더 밝은 영역들(520)은 높은 정확도 영역들로 간주될 수 있다. 30dB, -40dB 또는 기타 적합한 값(스칼라 값들 및/또는 비-dB 값들 포함)과 같은 임계치가 이용될 수 있는데, 진폭/전력이 임계치 아래인 픽셀들/영역들은 낮은 정확도 영역으로 분류될 수 있다. 진폭들/전력들이 임계치 이상인 다른 픽셀들/영역들은 높은 정확도 영역으로 분류될 수 있다. 일부 경우들에서는, 이러한 임계치는 미리 결정될 수 있지만, 실시예들의 범위는 이러한 관점에서 제한되지 않는다. 그러나, 영역들을 분류하기 위해 다른 적절한 측정들 및/또는 기술들이 이용될 수 있기 때문에, 실시예들은 이러한 예들로 제한되지 않는다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 영역들의 그룹 내의 입력 주파수 데이터가 임의의 적절한 이유로 누락되었다고 결정될 수 있다. 그러한 경우들에서, 이들 영역들은 높은 정확도 영역들과 유사한 방식으로 취급될 수 있다.

동작(415)에서, 프로세싱 회로(106)는 높은 정확도 영역들 내의 기본 직사각형들의 그룹을 결정할 수 있다. 아래에서 보다 상세히 설명되는 바와 같이, 일부 실시예들에서 외삽 모델의 하나 이상의 파라미터들을 결정하기 위해 기본 직사각형들이 이용될 수 있다. 도 6을 참조하면, 높은 정확도 영역들(605)에 포함된 기본 직사각형들(630)의 비 제한적인 예가 도시된다.

일부 실시예들에서, (결합된 영역과 같은) 높은 정확도 영역들은 동일한 기본 직사각형 크기의 비 중첩 기본 직사각형들의 그룹을 포함하도록 분할될 수 있다. 이러한 경우들에, 높은 정확도 영역이 반드시 직사각형, 직선 또는 다른 균일한 것이 아니며, 따라서 기본 직사각형들의 그룹에 의해 완전히 덮이지 않을 수도 있기 때문에 하나 이상의 "남은 부분(leftover)"이 발생할 수 있다.

일부 실시예들에서, 기본 직사각형들의 그룹은 동일한 기본 직사각형 크기의 비 중첩 직사각형들의 그룹으로 제한될 수 있다. 직사각형들의 크기는 길이와 높이와 같은 한 쌍의 차수들(pair of dimensions), 2차원의 각각의 픽셀들의 개수, x-좌표의 길이(length in terms of an x-coordinate) 및/또는 y-좌표의 길이(length in terms of an y-coordinate)를 포함할 수 있다. 일부 경우들에서, 기본 작사각형들의 그룹은 기본 직사각형 영역의 공동 최대화(joint maximization) 및 기본 직사각형들에 의해 덮인 높은 정확도 영역들의 일부에 따라 결정될 수 있다.

비 제한적인 예로서, 프로세싱 회로(106)는 (동작 420에서와 같이) 높은 정확도 내에서 비 중첩 기본 직사각형들의 복수의 후보 그룹들을 생성할 수 있다. 일부 경우들에서, 후보 그룹들은 기본 직사각형들의 가능한 많은 구성들 중에서 임의적으로 선택됨으로써 생성될 수 있으며, 실시예들의 범위는 이러한 관점으로 제한되지 않는다. 각 후보 그룹 내에서, 기본 직사각형 크기는 동일할 수 있다. 그러나, 후보 그룹들의 적어도 일부의 기본 직사각형 세트는 다를 수 있다. 즉, 직사각형의 크기는 후보 그룹들에 따라 달리질 수 있으나, 각 후보 그룹 내에서 동일할 수 있다. 추가적으로, 각 후보 그룹들의 직사각형들의 위치들은 경우에 따라 후보 그룹들에 전체에서 다를 수 있다. 일부 경우들에서, 직사각형 크기(또는 직사각형 영역)가 가능한 큰 것이 바람직할 수 있다. 따라서, 일부 실시예들에서, 직사각형 영역은 후보 그룹들로부터 기본 직사각형들의 그룹을 선택하는데 이용되는 기준일 수 있다. 공동 기준(joint criterion)에 따라 기본 직사각형들을 선택하는 비 제한적인 예로서, 기본 직사각형들에 의해 커버되는 전체 영역이 높은 정확도 영역들의 영역이 50% (또는 임의의 적합한 백분율 및/또는 양)와 같은 미리 결정된 임계치보다 큰 경우, 각 기본 직사각형의 영역의 최대화가 우선될 수 있다. 그렇지 않으면, 기본 직사각형들에 의해 커버되는 전체 영역의 최대화가 우선될 수 있다.

다른 기준이 직사각형 크기 또는 직사각형 영역과 함께 또는 대신에 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 각 후보 그룹에 의해 커버되는 양(amount)도 이용될 수 있다. 커버리지는 주파수 그리드의 영역, 주파수 그리드 백분율(비율), 높은 정확도 영역들의 백분율(비율) 및/또는 다른 적절한 측정에 따라 주어 지거나, 결정될 수 있다.

제한된 영역(높은 정확도 영역들) 내에서 직사각형들이 중첩되지 않는 직사각형들로 제한될 수 있기 때문에, 제한된 영역 맞을 수 있는 그러한 직사각형들의 개수는 직사각형 크기와 관련될 수 있다. 예를 들어, 직사각형 크기가 커지면, 제한된 영역에 맞을 수 있는 직사각형들의 개수는 감소될 수 있다(또는 적어도 증가하지는 않음). 따라서, 각 후보 그룹 내의 다수의 직사각형들은 가변적일 수 있고, 직사각형 크기, 높은 정확도 영역들의 크기, 높은 정확도 영역들 레이아웃(형상) 및/또는 다른 인자들의 함수일 수 있다.

기본 직사각형들의 그룹은 직사각형 크기와 커버리지 사이의 트레이드 오프에 따라 후보 그룹들로부터 선택될 수 있으며, 가능한 경우 큰 것이 바람직할 수 있다. 그러나, 전술한 것과 같이 제한된 영역에 맞을 수 있는 직사각형들의 개수는 직사각형의 크기가 커질수록 감소할 수 있다. 따라서, 커버리지 비율도 감소할 수 있다. 일부 실시예들에서, 최소 크기, 최소 기본 직사각형 영역, 최소 커버리지 및/또는 다른 것과 같은 하나 이상의 임계치들은 후보 그룹들로부터 기본 직사각형들의 그룹의 선택을 위해 이용될 수 있다. 예를 들어, 일부의 경우들에서 하나 이상의 임계치들이 조합되어 이용될 수 있다.

비 제한적인 예로서, 동작(425)에서, 프로세싱 회로(106)는 후보 그룹들의 기본 직사각형에 의해 커버되는 전체 영역들이 미리 결정된 커버리지 임계치 보다 큰 후보 그룹들의 일부를 선택할 수 있다. 동작(430)에서, 프로세싱 회로(106)는 각 후보 그룹의 기본 직사각형 영역에 기초하여 부분으로부터 후보 그룹으로서 기본 직사각형들의 그룹을 선택할 수 있다. 예를 들어, 최대 기본 직사각형 영역을 갖는 그룹(또는 그룹들 중의 하나)이 선택될 수 있다. 그러나, 이들 예들은 기본 직사각형들의 그룹을 선택하기 위해 다른 기술들이 이용될 수 있기 때문에 제한적이지 않다.

동작(435)에서, 프로세싱 회로(106)는 열-방향 외삽 행렬 및 행-방향 외삽 행렬을 결정할 수 있다. 행렬들은 기본 직사각형들과 동일한 크기(픽셀들의 행들 및 열들의 면에서) 일 수 있다. 일부 경우들에서, 낮은 정확도 영역들의 입력 데이터 주파수를 대체하기 위한 높은 정확도 영역들의 입력 주파수 데이터의 2차원 외삽을 위해 행렬들이 결정될 수 있다.

비 제한적인 예로서, 열-방향 외삽 행렬의 열들은 기본 직사각형들의 대응하는 열의 입력 주파수 데이터에 기초하여 열마다 결정될 수 있다. 즉, 열-방향 외삽 행렬의 특정 열은 각각의 기본 직사각형들 내의 (또는 적어도 기본 직사각형의 각각의 부분에서) 동일한 열의 입력 주파수 데이터를 이용하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 열-방향 외삽 행렬의 열은 열 인덱스들의 시퀀스(예: 1, 2, …, N)에 의해 번호가 매겨질 수 있다. 각 기본 직사각형의 열들은 동일한 방식으로 번호가 매겨질 수 있다. 각 열 인덱스에 대해, 특정 인덱스에 대한 열-방향 외삽 행렬의 열은 특정 인덱스에 매칭된 기본 직사각혈들의 열들의 입력 주파수 데이터에 기초하여 결정된 가중치들의 세트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 열-방향 외삽 행렬의 열 #1의 값들은 기본 직사각형들의 전부(또는 적어도 일부)의 열 #1에 있는 입력 주파수 데이터에 기초할 수 있다. 열-방향 외삽 행렬의 열 #2의 값들은 기본 직사각형들의 전부(또는 적어도 일부)의 열 #2에 있는 입력 주파수 데이터에 기초할 수 있다. 이 관계는 열-방향 외삽 행렬 및 기본 직사각형들의 N 열로 확장될 수 있다.

전술된 기술의 비 제한적인 예가 도 7에 도시된다. 예를 들어, 열-방향 외삽 행렬(740)의 열 #1(741)의 값들은 기본 직사각형들(731-735)의 전부(또는 적어도 일부)의 열 #1에 있는 입력 주파수 데이터에 기초할 수 있다. 열-방향 외삽 행렬(740)의 열 #2(742)의 값들은 기본 직사각형들(731-735)의 전부(또는 적어도 일부)의 열 #2에 있는 입력 주파수 데이터에 기초할 수 있다. 이 관계는 열-방향 외삽 행렬(740) 및 기본 직사각형들(731-735)의 N 열로 확장될 수 있다.

임의의 적적한 기술이 열-방향 외삽 행렬의 값들을 결정하기 위해 이용될 수 있다. 비 한정적인 예로서, 특정 열에 대한 값들은 기본 직사각형들의 대응 열들의 입력 주파수 데이터 간의 상관 관계에 기초할 수 있다. 일부 경우들에서, Burg 알고리즘, Yule-Walker 알고리즘, Wiener-Hopf 알고리즘, 선형 예측 알고리즘, 다른 알고리즘들 및/또는 이들의 조합과 같은 기술들이 이용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 외삽 행렬들의 하나 이상의 값들은 복소수일 수 있다. 그러나, 일부 경우들에서 실시예들의 범위는 실제 값들이 적용될 수 있기 때문에 이러한 관점에서 제한되지 않는다.

열-외삽 행렬을 결정하기 위해 이용된 유사하거나 비슷하거나, 동일한 기술들이 행-외삽 행렬을 결정하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들어, 행-방향 외삽 행렬의 행들은 기본 직사각형들의 대응 행들의 입력 주파수 데이터에 기초하여 행마다 결정될 수 있다. 즉, 행-방향 외삽 행렬의 특정 행은 각각의 기본 직사각형들 내에서 (또는 적어도 기본 직사각형들의 각각의 부분에서) 동일한 행의 입력 주파수 데이터를 이용하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 행-방향 외삽 행렬의 행들은 일련의 행 인덱스들(1, 2, M과 같은)에 의해 번호가 매겨질 수 있고, 각 기본 직사각형의 행들은 동일한 방식으로 번호가 매겨질 수 있다. 각각의 행 인덱스에 대해, 그 특정 인덱스에 대한 행-방향 외삽 행렬의 행은 특정 인덱스에 매칭된 기본 직사각형들의 행들의 입력 주파수 데이터에 기초하여 결정된 가중치들의 세트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 행-방향 외삽 행렬의 행 #1의 값들은 모든 (또는 적어도 일부) 기본 직사각형들의 기본 행 #1에 있는 입력 주파수 데이터에 기초할 수 있다. 행-방향 외상 행렬의 행 #2의 값들은 모든 (또는 적어도 일부) 기본 직사각형들의 행 #2에 있는 입력 주파수 데이터에 기초할 수 있다. 이 관계는 행-방향 외삽 행렬 및 기본 직사각형들의 M개의 행으로 확장될 수 있다.

도 7의 비 제한적인 예는 또한, 행-방향 외삽 행렬(750)에 대해 전술된 기술을 설명하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들어, 행-방향 외삽 행렬(750)의 행 #1(751)의 값들은 기본 직사각형들(731-735)의 전부 (또는 적어도 일부)의 행 #1 내의 입력 주파수 데이터에 기초할 수 있다. 행--방향 외삽 행렬(750)의 행 #2(752)의 값들은 기본 직사각형들(731-735)의 전부 (또는 적어도 일부)의 행 #2 내의 입력 주파수 데이터에 기초할 수 있다. 이러한 관계는 행-방향 외삽 행렬(750) 및 기본 직사각형들(731-735)의 M개의 행들로 확장될 수 있다.

임의의 적절한 기술이 행-방향 외삽 행렬의 값들을 결정하기 위해 이용될 수 있다. 비 한정적인 예로서, 특정 행에 대한 값들은 기본 직사각형들의 대응 열들의 입력 주파수 데이터 간의 상관관계(correlation)들에 기초할 수 있다. 일부 경우들에서, Burg 알고리즘, Yule-Walker 알고리즘, Wiener-Hopf 알고리즘, 다른 알고리즘들 및/또는 이들의 조합과 같은 기술들이 이용될 수 있다.

동작(440)에서, 프로세싱 회로(106)는 열-방향 외삽 행렬 및/또는 행-방향 외삽 행렬을 이용하여 주파수 데이터를 외삽할 수 있다. 기준 직사각형들과 동일한 크기의 하나 이상의 외삽 직사각형들이 결정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 외삽 직사각형들은 기본 직사각형들과 동일할 수 있으나, 실시예들의 범위는 이러한 측면으로 제한되지 않는다. 적절한 외삽 직사각형들의 그룹이 이용될 수 있다. 예로서, 하나 이상의 외삽 직사각형들이 특정 낮은 정확도 영역 근처에 있도록 선택될 수 있다. 다른 예로서, 하나 이상의 외삽 직사각형들이 특정 낮은 정확도 영역을 둘러싸도록 선택될 수 있다. 실시예들은 이들 예들에 의해 제한되지 않는다.

외삽의 일부로서 이용될 수 있는 기술들 및/또는 동작들의 여러 예들이 아래에서 설명된다. 일부 실시예들은 이들 기술들 및/또는 동작들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있다. 추가로, 일부 실시예들에서, 하나 이상의 추가적인 기술들 및/또는 동작들이 이용될 수 있다.

열-방향 외삽 행렬 및/또는 행-방향 외삽 행렬에 따라 외삽 직사각형들로부터 외삽이 수행될 수 있다. 상향 방향 또는 하향 방향 (주파수 그리드의 열을 따르는 것과 같은)에서의 외삽은 열-방향 외삽 행렬을 이용하여 수행될 수 있다. 좌측 방향 또는 우측 방향 (주파수 그리드의 행을 따르는 것과 같은)에서의 외삽은 행-방향 외삽 행렬을 이용하여 수행될 수 있다. 일부 실시예들에서, 아래에서 설명되는 하나 이상의 동작들은 낮은 정확도 영역들의 낮은 정확도 화소들의 그룹의 입력 주파수 데이터를 대체하기 위해, 외삽 직사각형의 입력 주파수 데이터의 외삽의 일부로서 수행될 수 있다. 주파수 그리드의 외삽 직사각형의 특정 열의 위 또는 아래의 낮은 정확도 픽셀을 위해, 열-방향 외삽 행렬의 대응 열에 가중된 외삽 직사각형의 특정 열의 입력 주파수 데이터의 합이 결정될 수 있다.

일부 실시예들에서, 아래에서 설명되는 하나 이상의 동작들은 낮은 정확도 영역들의 낮은 정확도 픽셀들의 그룹의 입력 주파수 데이터를 대체하기 위해 외삽 직사각형들의 입력 주파수 데이터의 외삽의 일부로서 수행될 수 있다. 예를 들어, 도 8에 도시된 시나리오(800)를 참조하면, 주파수 그리드(805) 내에서, 직사각형(820)으로부터의 외삽은 상향 방향 또는 하향 방향으로 수행될 수 있고, 직사각형(830)으로부터의 외삽은 좌측 방향으로 수행될 수 있다. 따라서, 영역(810) 내의 픽셀들에 대한 가능한 주파수 값들은 직사각형들(820, 830)으로부터의 외삽 중 하나 또는 둘 모두에 기초하여 결정될 수 있다.

상향 방향 외삽 또는 하향 방향 외삽을 위해, 외삽 직사각형의 입력 주파수 데이터는 외삽 직사각형의 바로 위나 아래의 픽셀들의 행들의 그룹으로 외삽될 수 있다. 예를 들어, 외삽 행렬이 M개의 행들을 가질 때, 제1 및 제M 사이의 행들이 그룹에 포함될 수 있다. 외삽은 순차적으로 수행될 수 있으며, 외삽된 행들은 후속 행들 (위 또는 아래)의 외삽 법에서 이용하기 위해 저장된다.

예를 들어, 도 9의 910을 참조하면, 외삽이 하향 방향(915)으로 수행되는 경우, 제1 내지 제M 행들의 입력 주파수 데이터는 제M+1 행으로 외삽될 수 있다. 제1 내지 제M+1 행들의 입력 주파수 데이터는 제M+2 행으로 외삽될 수 있다. 이 프로세서는 제M+2 행(이 경우, 주파수 그리드(900) M+2 이하)에 이어지는 행들에 계속될 수 있다. 도 9의 920을 참조하면, 외삽이 상향 방향(925)으로 수행되는 경우, 제1 내지 제M 행들의 입력 주파수 데이터는 제M+1 행으로 외삽될 수 있다. 제2 내지 제M+1 행들의 입력 주파수 데이터는 제M+2 행으로 외삽될 수 있다. 이 프로세서는 제M+2 행(이 경우, 주파수 그리드(900) M+2 이상)에 이어지는 행들에 계속될 수 있다.

일부 실시예들에서, 좌측 방향 및 우측 방향의 외삽은 유사하거나 비슷한 방식으로 수행될 수 있다. 좌측 외삽 또는 우측 외삽을 위해, 외삽 직사각형의 픽셀들의 입력 주파수 데이터는 외삽 직사각형의 바로 좌측 또는 우측 픽셀들의 열들의 그룹으로 외삽될 수 있다. 예를 들어, 외삽 행렬이 N 개의 열들을 가질 때, 제1 과 제N 사이의 열들이 그룹에 포함될 수 있다. 외삽은 순차적으로 수행될 수 있고, 외삽된 열들은 후속 열들의 외삽에 이용하기 위해 저장된다.

도 9의 930을 참조하면, 외삽이 좌측 방향(935)으로 수행될 때, 제1 내지 제N 열들의 입력 주파수 데이터는 제N+1 열로 외삽될 수 있다. 제2 내지 제N+1 열들의 입력 주파수 데이터는 제N+2 열로 외삽될 수 있다. 이 프로세스는 제N+2 열 다음의 열(이 경우, 주파수 그리드(900)의 N+2 좌측)에서 계속될 수 있다. 도 9의 940을 참조하면, 우측 방향(945)으로 외삽이 수행될 때, 제1 내지 제N 열들의 입력 주파수 데이터는 제N+1 열로 외삽될 수 있다. 제2 내지 제N+1 열들의 입력 주파수 데이터는 제N+2 열로 외삽될 수 있다. 이 프로세스는 제N+2 열(이 경우, 주파수 그리드(900)의 N+2 우측)에 이어지는 열들에 대해 계속될 수 있다.

도 10을 참조하면, 다수의 방향들에 대한 외삽의 비 제한적인 예가 도시된다. 외삽이 수행되는 방향의 순서는 도 10의 예에 의해 제한되지 않는다. 입력 주파수 데이터의 원래 주파수 그리드(original frequency grid)(1005)는 하나 이상의 낮은 정확도 영역들을 포함할 수 있다. 원래의 그리드(1010) 내에서 상향 방향으로의 외삽은 그리드(1020)를 생성할 수 있다. 즉, 상향 방향의 모든 외삽 직사각형들의 외삽이 수행될 수 있다. 원래의 그리드(1010)에서의 하향 방향의 외삽은 그리드(1025)를 생성할 수 있다. 즉, 상향 방향의 모든 외삽 직사각형들의 외삽이 수행될 수 있다. 코히어런트, 가중 평균 값들의 제1 그리드(1030)를 생성하기 위해 2개의 그리드들(1020, 1025)이 가중될 수 있다. 예로서, 상향 방향 및 하향 방향 외삽들이 외삽된 결과를 생성하는 원래의 그리드(1010)의 위치에 있는 픽셀에 대해, (거리에 기초한 것과 같이) 이전에 설명한 것과 같은 가중치가 그리드(1030)의 생성에 이용될 수 있다. 유사한 방식으로, 그리드(1030)의 외삽들은 그리드들(1040 및 1045)을 생성하기 위해 좌측 방향 및 우측 방향으로 수행될 수 있다. 그리드(1030)에 대해 이용된 것과 유사한 가중치가, 또한 코히어런트 가중 평균 값들의 제2 그리드(1050)를 생성하기 위해 이용될 수 있다. 낮은 정확도 영역들 내의 입력 주파수 데이터는 그리드(1030) 및/또는 그리드(1050) 내에서 반드시 대체될 필요가 없다.

또한, 실시예들은 도시된 순서로 외삽들 및/또는 가중(weighting)들의 수행에 제한되지 않는다. 일 예로서, 좌측 방향 및 우측 방향의 외삽이 수행되고, 이어서 가중이 적용되고, 이어서 위쪽 방향 및 아래쪽 방향의 외삽이 수행되고, 이어서 다른 가중치 적용될 수 있다. 다른 예로서, 하나 이상의 외삽들 및/또는 가중들이 임의의 순서로 수행될 수 있다. 예를 들어, 좌측, 위쪽, 우측, 및 아래쪽의 외삽들을 순차적으로 수행한 후, 가중을 적용할 수 있다.

일부 실시예들에서, 아래에서 설명되는 하나 이상의 동작들은 낮은 정확도 영역들의 낮은 정확도 픽셀들의 그룹의 입력 주파수 데이터를 대체하기 위해, 외삽 직사각형의 입력 주파수 데이터의 외삽의 일부로서 수행될 수 있다. 각각의 외삽 직사각형에 대해, 외삽 직사각형의 입력 주파수 데이터는 외삽 직사각형에 대해 위, 아래, 왼쪽, 및 오른쪽을 포함하는 그룹의 하나 이상의 후보 방향들로 외삽될 수 있다. 일부 경우들에서, 특정 픽셀에 대해, 복수의 외삽들이 픽셀에 대한 후보 주파수 값들을 제공할 수 있고, 가중 합계가 이용될 수 있다. 이러한 경우들에서, 가중 합에 이용되는 가중치들은 픽셀 및 픽셀들이 외삽된 외삽 직사각형들 간의 거리들에 적어도 부분적으로 기초한다.

일부 실시예들에서, 다수의 외삽 방향들이 이용될 수 있다. 예를 들어, 낮은 정확도 영역(725)에 대한 값들은 직사각형(732)으로부터 좌측 방향으로 외삽될 수 있다. 추가로, 낮은 정확도 영역들(720)에 대한 값들은 직사각형(732)으로부터 위쪽 및 직사각형(732)으로부터 좌측 방향으로 외삽될 수 있다. 낮은 정확도 영역(예를 들어, 영역(720)의 영역)의 픽셀에 대한 상이한 값들이 복수의 외삽들의 결과로서 결정되는 경우, 값들은 적절한 가중치에 따라 결합될 수 있다. 예를 들어, 가중치는 픽셀로부터 복수의 외삽들이 수행된 외삽 직사각형들 까지의 거리에 기초할 수 있다. 도 7의 예에서, 직사각형(731)은 직사각형(732) 보다 영역(720)에 가깝다. 따라서, 일부 경우들에서, 가중은 직사각형(732)에서 외삽하는 것보다 직사각형(731)에서 외삽하는 것이 더 크다.

도 8에 도시된 시나리오(800)를 참조하면, 주파수 그리드(805)에서, 직사각형(820)으로부터의 외삽은 위쪽 방향으로 수행될 수 있고, 직사각형(830)으로부터의 외삽은 좌측 방향으로 수행될 수 있다. 따라서, 영역(810) 내의 픽셀들에 대한 가능한 주파수 값들은 직사각형들(820, 830)으로부터의 어느 하나의 외삽 또는 둘 모두의 외삽들에 기초하여 결정될 수 있다. 예로서, 영역(810)의 픽셀(815)에 대해, 직사각형들(820, 830)으로부터의 외삽들의 가중은 픽셀(815) 및 직사각형들(820, 830) 사이의 거리들에 기초할 수 있다. 일부 경우들에서, 픽셀(815) 및 직사각형(820) 사이의 제1 거리(825) 및 픽셀(815) 및 직사각형(830) 사이의 제2 거리(835)가 이용될 수 있다. 예를 들어, 제1 거리(825)가 d1, 픽셀(815)에 대한 직사각형(820)으로부터 외삽된 주파수 값이 V1, 제2 거리(835)가 d2, 픽셀(815)에 대한 직사각형(830)으로부터 외삽된 주파수 값이 V2로 표시될 수 있다. V = V1*d2/(d1+d2) + V2*d1/(d1+d2)의 결합 외삽 주파수 값이 픽셀(815)에 대해 이용될 수 있다. 일부 경우들에서, 둘 이상의 직사각형들로부의 외삽들을 결합하여 특정 픽셀에 대한 값을 결정할 수 있고, 상기의 기술이 확장될 수 있다. 둘 이상의 외삽 값들을 결합하기 위한 다른 적절한 기술이 일부 실시예들에서 이용될 수 있으므로, 실시예들은 도 8에 대해 위에서 설명된 이러한 특정 결합 동작으로 제한되지 않는다.

방법(400)으로 돌아가서, 동작(445)에서, 프로세싱 회로(106)는 낮은 정확도 영역들/픽셀들의 입력 주파수 데이터를 (예를 들어, 전술한 바와 같은) 대응 외삽된 주파수 데이터로 대체할 수 있다. 동작(450)에서, 프로세싱 회로(106)는 높은 정확도 영역들/픽셀들의 입력 주파수 데이터를 대응 외삽된 주파수 데이터로 대체하는 것을 삼갈 수 있다. 일부 실시예들에서, 높은 정확도 영역들의 입력 주파수에 기초하고, 낮은 정확도 영역들의 외삽된 주파수 데이터에 더 기초하여 출력 주파수 데이터를 생성하기 위해 하나 이상의 동작들(440, 445, 및/또는 450)이 이용될 수 있다. 즉, 일부 실시예들에서, 출력 주파수는 높은 정확도 영역들의 입력 주파수 데이터를 포함 및/또는 보유할 수 있지만, 낮은 정확도 영역들의 입력 주파수 데이터를 외삽된 주파수 데이터로 대체할 수 있다.

예를 들어, 직선 열들, 직선 행들, 직사각형 영역들 또는 다른 형태와 같은 정규 패턴에 따라 외삽과 같은 동작들을 수행하는 것이 편리하거나 효율적일 수 있다. 외삽 후에, 낮은 정확도의 영역들/픽셀들의 입력 주파수 데이터는 외삽된 주파수 데이터로 대체될 수 있고, 높은 정확도의 영역들/픽셀들의 입력 주파수 데이터는 유지될 수 있다. 예를 들어, 영역은 높은 정확도 픽셀 및 낮은 정확도 픽셀을 포함할 수 있지만, 직사각형 위의 외삽은 직사각형 자체와 동일한 크기의 영역에서 수행될 수 있다. 외삽 후에, 주파수 데이터 프로세서는 낮은 정확도 픽셀들의 입력 주파수 데이터를 대체할 수 있고, 높은 정확도 픽셀들의 입력 주파수 데이터는 대체하지 않을 수 있다.

동작(455)에서, 출력 압축 영상을 생성하기 위해 역 푸리에 변환이 수행될 수 있다. 역 푸리에 변환은 높은 정확도 영역들 내의 원래의 입력 주파수 데이터를 포함하고, 낮은 정확도 영역들 내의 외삽된 주파수 데이터를 포함하는 출력 주파수 데이터의 세트에 대해 수행될 수 있다.

동작(460)에서, 피라미터 또는 환경의 물리적 파라미터와 같은 다른 정보가 결정될 수 있다. 출력 주파수 데이터 및/또는 동작(455)의 출력 압축 영상은 이러한 목적을 위해 이용될 수 있다. 물리적 파라미터들의 예들은 펄스 전송들이 수행되는 환경에서의 오브젝트의 속도, 위치, 크기 및/또는 유형을 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 추가의 예들은 토폴로지, 대기압, 대기 양상들 및/또는 다른 파라미터들을 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 일부 실시예들에서, 레이더 기술들, 소나 기술들 및/또는 다른 기술들이 이용될 수 있다.

일부 실시예들에서, 동작(460)의 파라미터는 주파수 데이터 프로세서 및/또는 장치(100)에 의해 결정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 파라미터는 다른 구성 요소에 의해 결정될 수 있으며, 이 경우 출력 주파수 데이터, 외삽된 주파수 데이터, (외삽된 주파수 데이터에 적어도 부분적으로 기초하는) 출력 압축 영상, 및/또는 다른 정보가 다른 구성 요소에 전송될 수 있다. 일 예로서, 주파수 데이터 프로세서는 장치(00)의 구성 요소들의 계통(chain)에 포함될 수 있고, 출력은 추후 프로세싱을 위해 계통의 다음 구성 요소에 전달될 수 있다. 일부 실시예들에서, 계통 내의 다음 구성 요소 및/또는 다른 구성 요소는 파라미터를 결정할 수 있다.

예 1에서, 주파수 데이터 외삽기는 도 1의 메인 메모리(108)와 같은 메모리, 정적 메모리(109) 및/또는 저장 장치를 포함할 수 있다. 주파수 데이터 외삽기는 도 1의 프로세싱 회로(106)와 같은 프로세싱 회로를 더 포함할 수 있다. 프로세싱 회로는 2차원 주파수 그리드에 매핑된 입력 주파수 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다. 입력 주파수 데이터는 물리적 환경에서의 센서의 펄스 전송들에 응답하여, 도 1의 센서(102)와 같은 센서에서 수신된 리턴 신호에 기초할 수 있다. 프로세싱 회로는 입력 주파수 데이터의 정확도 측정에 적어도 부분적으로 기초하여 높은 정확도 또는 낮은 정확도로서 주파수 그리드 영역을 분류하도록 추가로 구성될 수 있다. 프로세싱 회로는 높은 정확도 영역들 내의 기본 직사각형들의 그룹을 결정하도록 추가로 구성될 수 있다. 프로세싱 회로는 기본 직사각형들의 입력 주파수에 기초하여 열-방향 외삽 행렬 및 행-방향 외삽 행렬을 결정하도록 더 구성될 수 있다. 프로세싱 회로는 물리적 환경의 파라미터를 결정시 이용을 위한 출력 주파수 데이터를 생성하도록 추가로 구성될 수 있다. 출력 주파수 데이터는 낮은 정확도 영역들의 입력 주파수 데이터를 대체하기 위해 높은 정확도 영역들의 입력 주파수 데이터의 2차원 외삽에 기초하여 생성될 수 있다. 외삽은 열-방향 외삽 행렬 및 행-방향 외삽 행렬에 따라 수행될 수 있다.

예 1의 요지를 확장하는 예 2에서, 열-방향 외삽 행렬의 열들은 기본 직사각형들의 대응 열들의 입력 주파수 데이터에 기초하여 열 마다 결정될 수 있다. 행-방향 외삽 행렬의 행들은 기본 직사각형들의 대응 행들의 입력 주파수 데이터에 기초하여 행 마다 결정될 수 있다.

예들 1-2의 하나 또는 임의의 결합의 요지에 기초한, 예 3에서, 출력 주파수 데이터는 주파수 데이터 외삽기의 외부의 구성 요소에 의한 물리적 환경의 파라미터 결정에서의 이용을 위해 생성될 수 있다.

예들 1-3의 하나 또는 임의의 결합의 요지에 기초한, 예 4에서, 기본 직사각형들의 그룹은 같은 기본 직사각형 크기의 중복되지 않는 직사각형들의 그룹으로 제한될 수 있다. 기본 직사각형들의 그룹은 기본 직사각형들에 의해 덮인 기본 직사각형 영역 및 높은 정확도 영역들의 일 부분의 공동 최대화(joint maximization)에 따라 결정될 수 있다.

예들 1-4의 하나 또는 임의의 결합의 요지에 기초한, 예 5에서, 프로세싱 회로는 후보 그룹 마다 기본 직사각형들 크기가 가변인 비 중첩 기본 직사각형들의 복수의 후보 그룹들을 생성하도록 더 구성될 수 있다. 프로세싱 회로는 후보 그룹들의 기본 직사각형들에 의해 커버되는 전체 영역이 미리 결정된 커버리지 임계치 보다 큰 후보 그룹들의 제1 부분을 선택하도록 더 구성될 수 있다. 프로세싱 회로는 최대 기본 직사각형 영역을 갖는 제1 부분으로부터의 후보 그룹으로서 기본 직사각형들의 그룹을 선택하도록 더 구성될 수 있다.

예들 1-5의 하나 또는 임의의 결합의 요지에 기초한, 예 6에서, 프로세싱 회로는 높은 정확도 영역들 내의 외삽 직사각형을 결정하도록 더 구성될 수 있다. 프로세싱 회로는 낮은 정확도 영역들의 낮은 정확도 픽셀들의 그룹의 입력 주파수를 대체하도록, 외삽 직사각형의 입력 주파수 데이터의 외삽의 일부로서, 적어도 하나의 제1 낮은 정확도 픽셀이 주파수 그리드 내의 외삽 직사각형의 특정 열(particular column)의 위 또는 아래에 있는 경우, 열-방향 외삽 행렬의 대응하는 열에 의해 가중된 외삽 직사각형의 특정 열의 상기 입력 주파수 데이터의 합을 결정하고, 적어도 하나의 제2 낮은 정확도 픽셀이 주파수 그리드 내의 외삽 직사각형의 특정 행(particular low)의 좌측 또는 우측에 있는 경우, 행-방향 외삽 행렬의 대응하는 행에 의해 가중된 외삽 직사각형의 특정 행의 상기 입력 주파수 데이터의 합을 결정하도록 더 구성될 수 있다.

예들 1-6의 하나 또는 임의의 결합의 요지에 기초한, 예 7에서, 프로세싱 회로는 높은 정확도 영역들 내의 외삽 직사각형들의 그룹을 결정하도록 더 구성될 수 있다. 외삽 직사각형들의 크기는 기본 직사각형들의 크기와 동일할 수 있다. 프로세싱 회로는 각각의 외삽 직사각형에 대하여 외삽 직사각형들에 대한 하나 이상의 후보 방향들에서 외삽 직사각형의 입력 주파수를 외삽하도록 더 구성될 수 있다. 후보 방향들은 위, 아래, 좌측, 및 우측을 포함하는 그룹에서 나올 수 있다. 프로세싱 회로는, 각각의 외삽 직사각형들에 대해, 복수의 후보 방향들에서 외삽이 수행되는 픽셀에 대해, 픽셀의 입력 주파수 데이터를 복수의 외삽들로부터의 외삽된 값들의 가중 합에 기초한 값으로 대체하도록 더 구성될 수 있다.

예들 1-7의 하나 또는 임의의 결합의 요지에 기초한, 예 8에서, 가중 합에 이용되는 가중치들은 외삽이 수행되는 픽셀들 및 픽셀들이 외삽된 직사각형들 사이의 거리들에 적어도 부분적으로 기초할 수 있다.

예들 1-8의 하나 또는 임의의 결합의 요지에 기초한, 예 9에서, 외삽 직사각형들의 그룹은 기본 직사각형들의 그룹과 등가일 수 있다.

예들 1-9의 하나 또는 임의의 결합의 요지에 기초한, 예 10에서, 열-방향 외삽 행렬의 열들과, 기본 직사각형들의 열들은 연속적인 열 인덱스들의 그룹에 매핑될 수 있다. 행-방향 외삽 행렬의 행들과, 기본 직사각형들의 행들은 연속적인 행 인덱스들의 그룹에 매핑될 수 있다. 각각의 열 인덱스에 대해, 열 인덱스에 매핑된 열-방향 외삽 행렬의 열은, 열 인덱스에 매핑되는 기본 직사각형들의 열들에 매핑된 입력 주파수 데이터에 대한 순방향 에러 기준(forward error criterion) 및 역방향 에러 기준(backward error criterion)에 따라 결정되는 가중치들 복합 세트(complex set)를 포함할 수 있다. 각각의 행 인덱스에 대해, 행 인덱스에 매핑된 행-방향 외삽 행렬의 행은, 행 인덱스에 매핑되는 기본 직사각형들의 행들에 매핑된 입력 주파수 데이터에 대한 순방향 에러 기준 및 역방향 에러 기준에 따라 결정되는 가중치들 복합 세트를 포함할 수 있다.

예들 1-10의 하나 또는 임의의 결합의 요지에 기초한, 예 11에서, 입력 주파수 데이터의 정확도 측정은, 입력 주파수 데이터의 진폭 측정을 포함할 수 있다. 영역들은 미리 결정된 진폭 임계치와 진폭 측정의 비교에 적어도 부분적으로 기초하여 높은 정확도 영역 또는 낮은 정확도 영역으로 분류될 수 있다.

예들 1-11의 하나 또는 임의의 결합의 요지에 기초한, 예 12에서, 프로세싱 회로는 물리적 환경의 파라미터의 결정에 이용하기 위해, 출력 주파수 데이터의 역 푸리에 변환에 기초하여 출력 압축 영상을 생성하도록 더 구성될 수 있다.

예들 1-12의 하나 또는 임의의 결합의 요지에 기초한, 예 13에서, 입력 주파수 데이터는 상기 센서로부터의 2차원 압축 영상 데이터의 2차원 푸리에 변환에 기초한 분산 푸리에 형식으로 상기 주파수 그리드에 매핑될 수 있다. 압축 영상 데이터의 각 열은 센서의 펄스 전송들 중의 하나로부터의 리턴 신호에 기초할 수 있다.

예들 1-13의 하나 또는 임의의 결합의 요지에 기초한, 예 14에서, 주파수 데이터 외삽기는 코히어런트 펄스형 센서를 포함하는 레이더 장치에 포함될 수 있고, 리턴 신호는 레이더 리턴들을 포함할 수 있다.

예 15에서, 2차원 주파수 데이터 외삽 방법은, 코히어런트 펄스형 센서(coherently pulsed sensor)로부터, 2차원 주파수 그리드의 픽셀들에 매핑된 입력 주파수 데이터를 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 상기의 방법은, 입력 주파수의 정확도 측정에 기초하여 주파수 그리드를 하나 이상의 낮은 정확도 영역들의 그룹 및 높은 정확도 영역들의 그룹으로 분할하는 단계를 더 포함할 수 있다. 영역은 픽셀들의 연속적인 그룹들을 포함할 수 있다. 상기의 방법은, 기본 직사각형들의 대응 열들의 입력 주파수 데이터 간의 상관들(correlations)에 기초하여 열-방향 외삽 행렬에 대한 열들을 결정하고, 기본 직사각형들의 대응 행들의 입력 주파수 데이터 간의 상관들에 기초하여 행-방향 외삽 행렬에 대한 행들을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기의 방법은 외삽 행렬들에 따라, 낮은 정확도 영역들 내의 픽셀들의 적어도 일부분의 입력 주파수 데이터를 대체하기 위해 높은 정확도 영역의 픽셀들의 적어도 일부분의 입력 주파수 데이터를 외삽하는 단계를 포함할 수 있다.

예 15의 요지를 확장하는 예 16에서, 상기의 방법은, 비-중첩 기본 직사각형들의 복수의 후보 그룹들을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기의 방법은, 미리 결정된 커버리지 임계치보다 큰 후보 그룹들의 기본 직사각형들에 의해 커버되는 전체 영역들에 대한 후보 그룹들의 제1 부분을 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기의 방법은, 최대 기본 직사각형 영역을 갖는 제1 부분으로부터 후보 그룹으로서 기본 직사각형들의 그룹을 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다. 후보 그룹 각각의 기본 직사각형들에 대해 동일한 직사각형 크기가 이용될 수 있고, 후보 그룹들의 적어도 일 부분에 대해 다른 직사각형 크기들이 이용될 수 있고, 기본 직사각형들의 위치들이 후보 그룹들 사이에서 변하고, 후보 그룹 별로 기본 직사각형들의 개수가 달라질 수 있다.

예들 15-16의 하나 또는 임의의 결합의 요지에 기초한, 예 17에서, 상기의 방법은, 기본 직사각형들과 동일한 크기이고, 높은 정확도 영역들 내에 위치되는 외삽 직사각형을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기의 방법은, 외삽 직사각형의 바로 위 또는 아래의 픽셀들의 행들의 그룹으로 외삽 직사각형의 픽셀들의 입력 주파수 데이터를 외삽하는 단계를 더 포함할 수 있다. 외삽 직사각형에 가장 가까운 제1 행의 열들에 대한 외삽 값들은, 열-방향 외삽 행렬의 대응 열들에 의해 가중된 외삽 직사각형의 입력 주파수 데이터의 열-방향 합에 기초할 수 있다. 후속하는 행들의 열들에 대한 외삽 값들은, 외삽 직사각형의 입력 주파수 데이터를 시프팅 아웃(shifting out)하고, 이전 행들의 외삽 값들을 시프팅 인(shifting out)함으로써 형성되는 행렬들의 열-방향 합들에 기초할 수 있다. 열-방향 합들은 열-방향 외삽 행렬의 대응 열들에 의해 가중된다.

예들 15-17의 하나 또는 임의의 결합의 요지에 기초한, 예 18에서, 상기의 방법은, 외삽 직사각형의 픽셀들의 입력 주파수 데이터를 외삽 직사각형의 바로 좌측 또는 우측에 있는 픽셀들의 열들의 그룹으로 외삽하는 단계를 더 포함할 수 있다. 외삽 직사각형에 가장 가까운 제1 행의 열들에 대한 외삽 값들은, 열-방향 외삽 행렬의 대응 열들에 의해 가중된 외삽 직사각형의 입력 주파수 데이터의 열-방향 합에 기초할 수 있다. 후속하는 행들의 열들에 대한 외삽 값들은, 외삽 직사각형의 입력 주파수 데이터를 시프팅 아웃하고, 이전 행들의 외삽 값들을 시프팅 인함으로써 형성되는 행렬들의 열-방향 합들에 기초할 수 있다. 열-방향 합들은 열-방향 외삽 행렬의 대응 열들에 의해 가중된다.

예들 15-18의 하나 또는 임의의 결합의 요지에 기초한, 예 19에서, 상기의 방법은, 낮은 정확도 영역들 내의 픽셀들의 상기 입력 주파수 데이터를 대응 픽셀들의 외삽 주파수 데이터로 대체하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기의 방법은, 높은 정확도 영역들 내의 픽셀들의 력 주파수 데이터가 대응 픽셀들의 외삽 주파수 데이터로 대체되는 것을 억제(refraining)하는 단계를 더 포함할 수 있다.

예들 15-19의 하나 또는 임의의 결합의 요지에 기초한, 예 20에서, 상기 높은 정확도 영역들의 입력 주파수 데이터에 기초하고, 또한 상기 낮은 정확도 영역들의 외삽 주파수 데이터에 기초하여 출력 주파수 데이터를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다. 입력 주파수 데이터는 물리적 환경에서 센서의 펄스 전송들에 응답하여 센서에서 수신된 리턴 신호들에 기초할 수 있다. 출력 주파수 데이터는 물리적 환경의 파라미터를 결정할 때 이용하기 위해 생성될 수 있다.

예 21에서, 장치는 코히어런트 펄스형 센서를 포함할 수 있다. 센서는 전송 기간들 동안 펄스들을 전송하도록 구성될 수 있다. 센서는 프로세싱 회로에 의한 사용을 위해 상기 전송 기간들에 대한 수집 윈도우들 동안 수신된 리턴 신호들에 기초하여 주파수 그리드에 대한 입력 주파수 데이터를 결정하도록 더 구성될 수 있다. 장치는 프로세싱 회로를 더 포함할 수 있다. 프로세싱 회로는, 주파수 그리드의 높은 정확도 영역들의 그룹 내의 기본 직사각형들의 그룹을 결정하도록 구성될 수 있다. 상기 프로세싱 회로는 주파수 그리드의 낮은 정확도 영역들의 그룹의 입력 주파수 데이터를 대체하기 위해 높은 정확도 영역들의 입력 주파수 데이터의 2차원 외삽에 대한, 열-방향 외삽 행렬 및 행-방향 외삽 행렬을 결정하도록 더 구성될 수 있다. 기본 직사각형들의 대응 열들의 입력 주파수 데이터에 기초하여 열-방향 외삽 행렬의 열들이 열 마다 결정될 수 있다. 기본 직사각형들의 대응 행들의 입력 주파수 데이터에 기초하여 행-방향 외삽 행렬의 행들이 행 마다 결정될 수 있다.

예 21의 요지에 기초한 예 22에서, 기본 직사각형들의 그룹은 동일한 기본 직사각형 크기의 중첩되지 않는 직사각형들로 제한될 수 있다. 기본 직사각형들의 그룹은, 기본 직사각형 영역의 공동 최대화(joint maximization of a basis rectangle area) 및 기본 직사각형들에 의해 덮인 높은 정확도 영역들의 일부에 따라 결정될 수 있다.

예들 21-22의 하나 또는 임의의 결합의 요지에 기초한, 예 23에서, 프로세싱 회로는 높은 정확도 영역들 내의 외삽 직사각형을 결정할 수 있다. 프로세싱 회로는 낮은 정확도 영역들의 낮은 정확도 픽셀들의 그룹의 입력 주파수 데이터를 대체하기 위한 외삽 직사각형의 입력 주파수 데이터의 외삽의 일부로서, 적어도 하나의 제1 낮은 정확도 픽셀이 주파수 그리드 내의 외삽 직사각형의 특정 열(particular column)의 위 또는 아래에 있는 경우, 열-방향 외삽 행렬의 대응하는 열에 의해 가중된 외삽 직사각형의 특정 열의 입력 주파수 데이터의 합을 결정하거나 또는, 적어도 하나의 제2 낮은 정확도 픽셀이 주파수 그리드 내의 외삽 직사각형의 특정 행(particular low)의 좌측 또는 우측에 있는 경우, 행-방향 외삽 행렬의 대응하는 행에 의해 가중된 외삽 직사각형의 특정 행의 입력 주파수 데이터의 합을 결정하도록 더 구성될 수 있다.

예들 21-23의 하나 또는 임의의 결합의 요지에 기초한, 예 24에서, 장치는 레이더 장치일 수 있다. 전송된 펄스들 및 리턴 신호들은 전자기 신호들일 수 있다. 프로세싱 회로는, 주파수 그리드를 위한 외삽된 주파수 데이터에 대한 역 푸리에 변환(inverse Fourier transform)에 기초하여 출력 압축 영상(output compressed image)을 결정하도록 더 구성될 수 있다. 프로세싱 회로는, 출력 압축 영상의 적어도 부분적으로 기초하여 펄스들이 전송되는 물리적 환경 내의 오브젝트의 물리적 특성을 결정하도록 더 구성될 수 있다. 외삽 주파수 데이터는 높은 정확도 영역들의 입력 주파수 데이터를 포함하고, 낮은 정확도 영역들에 대한 대체된 주파수 데이터를 더 포함할 수 있다.

예들 21-24의 하나 또는 임의의 결합의 요지에 기초한, 예 25에서, 상기 장치는 소나 장치(sonar device)일 수 있다. 프로세싱 회로는, 주파수 그리드를 위한 외삽된 주파수 데이터에 대한 역 푸리에 변환(inverse Fourier transform)에 기초하여 출력 압축 영상(output compressed image)을 결정하도록 구성될 수 있다. 프로세싱 회로는, 출력 압축 영상의 적어도 부분적으로 기초하여 펄스들이 전송되는 물리적 환경 내의 오브젝트의 물리적 특성을 결정하도록 더 구성될 수 있다. 외삽 주파수 데이터는 높은 정확도 영역들의 입력 주파수 데이터를 포함하고, 낮은 정확도 영역들에 대한 대체된 주파수 데이터를 더 포함할 수 있다.

요약은 독자가 기술 개시의 성격과 요지를 확인할 수 있도록 제공된다. 요약은 청구항의 범위 또는 의미를 제한하거나 해석하기 위해 이용되지 않을 것이라는 이해 아래에서 제출된다. 아래의 청구항들은 상세한 설명에 포함되며, 청구항은 별개의 실시예로서 독자적으로 기재된다.

Claims

주파수 데이터 외삽기(frequency data extrapolator)는,
메모리; 및
프로세싱 회로(processing circuitry)
를 포함하고,
상기 프로세싱 회로는,
2 차원 주파수 그리드에 매핑된 입력 주파수 데이터를 수신하고 - 상기 입력 주파수 데이터는 물리적 환경에서 센서의 펄스 전송들(pulsed transmissions)에 응답하여 센서에서 수신된 리턴 신호들에 기초함 -,
상기 입력 주파수 데이터의 정확도 측정(fidelity measurements)에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 주파수 그리드의 영역을 높은 정확도 영역들 또는 낮은 정확도 영역들로 분류하고,
상기 높은 정확도 영역들의 타겟 높은 정확도 영역 내에 복수의 기본 직사각형들의 타겟 그룹(target group of plurality of basis rectangles)을 결정하고,
상기 복수의 기본 직사각형들의 상기 입력 주파수 데이터에 기초하여 열-방향 외삽 행렬(column-wise extrapolation matrix) 및 행-방향 외삽 행렬(row-wise extrapolation matrix)을 결정하고,
상기 열-방향 외삽 행렬 및 행-방향 외삽 행렬에 기초하여 낮은 정확도 영역들의 상기 입력 주파수를 대체하기 위해 상기 타겟 높은 정확도 영역의 상기 입력 주파수 데이터의 2차원 외삽을 생성하고,
상기 2차원 외삽에 기초하여 상기 물리적 환경의 파라미터를 결정할 때 이용하기 위한 출력 주파수 데이터를 생성
하도록 구성되는,
주파수 데이터 외삽기.
제1항에 있어서,
상기 기본 직사각형들의 대응하는 열들의 상기 입력 주파수 데이터에 기초하여 상기 열-방향 외삽 행렬의 열들이 열마다(per column) 결정되고,
상기 기본 직사각형들의 대응하는 행들의 상기 입력 주파수 데이터에 기초하여 상기 행-방향 외삽 행렬의 행들이 행마다(per row) 결정되는,
주파수 데이터 외삽기.
제1항에 있어서,
상기 복수의 기본 직사각형들의 타겟 그룹은 동일한 기본 직사각형 크기의 중첩되지 않는 직사각형들로 제한되고,
상기 복수의 기본 직사각형들의 타겟 그룹은, 기본 직사각형 영역의 공동 최대화(joint maximization of a basis rectangle area) 및 상기 복수의 기본 직사각형들에 의해 덮인 상기 타겟 높은 정확도 영역에 따라 결정되는,
주파수 데이터 외삽기.
제3항에 있어서,
상기 프로세싱 회로는,
후보 그룹당 기본 직사각형 크기가 가변적인 비-중첩 기본 직사각형들의 복수의 후보 그룹들을 생성하고,
미리 결정된 커버리지 임계치보다 큰 상기 후보 그룹들의 상기 복수의 기본 직사각형들에 의해 커버되는 전체 영역들에 대한 상기 후보 그룹들의 제1 부분을 선택하고,
최대 기본 직사각형 영역을 갖는 상기 제1 부분으로부터 후보 그룹으로서 상기 복수의 기본 직사각형들의 타겟 그룹을 선택
하도록 더 구성되는,
주파수 데이터 외삽기.
제1항에 있어서,
상기 프로세싱 회로는,
상기 타겟 높은 정확도 영역 내의 외삽 직사각형을 결정하고,
상기 낮은 정확도 영역들의 낮은 정확도 픽셀들의 그룹의 상기 입력 주파수 데이터를 대체하기 위한 상기 외삽 직사각형의 상기 입력 주파수 데이터의 외삽의 일부로서
적어도 하나의 제1 낮은 정확도 픽셀이 상기 주파수 그리드 내의 상기 외삽 직사각형의 특정 열(particular column)의 위 또는 아래에 있는 경우, 상기 열-방향 외삽 행렬의 대응하는 열에 의해 가중된 상기 외삽 직사각형의 상기 특정 열의 상기 입력 주파수 데이터의 합을 결정하고,
적어도 하나의 제2 낮은 정확도 픽셀이 상기 주파수 그리드 내의 상기 외삽 직사각형의 특정 행(particular low)의 좌측 또는 우측에 있는 경우, 상기 행-방향 외삽 행렬의 대응하는 행에 의해 가중된 상기 외삽 직사각형의 상기 특정 행의 상기 입력 주파수 데이터의 합을 결정
하도록 더 구성되는,
주파수 데이터 외삽기.
제1항에 있어서,
상기 프로세싱 회로는,
상기 타겟 높은 정확도 영역 내의 외삽 직사각형들의 그룹을 결정하고 - 상기 외삽 직사각형들의 크기는 상기 복수의 기본 직사각형들의 크기와 동일함 -,
외삽 직사각형들의 각각에 대해:
상기 외삽 직사각형에 대하여 하나 이상의 후보 방향들로 상기 외삽 직사각형의 상기 입력 주파수 데이터를 외삽하고 - 그룹으로부터 상기 후보 방향들은 위, 아래, 좌측 및 우측을 포함함 -
복수의 후보 방향들로 외삽이 수행된 픽셀에 대해, 상기 픽셀의 상기 입력 주파수 데이터를 상기 복수의 외삽들로부터 외삽된 값들의 가중 합에 기초한 값으로 대체
하도록 더 구성되는,
주파수 데이터 외삽기.
제6항에 있어서,
상기 가중 합에 이용되는 가중치들은 상기 외삽이 수행되는 상기 픽셀들과 상기 픽셀들이 외삽된 상기 외삽 직사각형들 사이의 거리들에 적어도 부분적으로 기초하는,
주파수 데이터 외삽기.
제6항에 있어서,
상기 외삽 직사각형의 상기 그룹은 상기 복수의 기본 직사각형들의 상기 그룹과 동일한,
주파수 데이터 외삽기.
제1항에 있어서,
상기 열-방향 외삽 행렬의 열들과 상기 복수의 기본 직사각형들의 열들은 연속적인 열 인덱스들의 그룹에 매핑되고,
상기 행-방향 외삽 행렬의 행들과 상기 복수의 기본 직사각형들의 행들은 연속적인 행 인덱스들의 그룹에 매핑되고,
각각의 열 인덱스에 대해:
상기 열 인덱스에 매핑된 상기 열-방향 외삽 행렬의 상기 열은, 상기 열 인덱스에 매핑되는 상기 복수의 기본 직사각형들의 열들에 매핑된 상기 입력 주파수 데이터에 대한 순방향 에러 기준 및 역방향 에러 기준에 따라 결정되는 가중치들 복합 세트(complex set)를 포함하고,
각각의 행 인덱스에 대해:
상기 행 인덱스에 매핑된 상기 행-방향 외삽 행렬의 상기 행은, 상기 행 인덱스에 매핑되는 상기 복수의 기본 직사각형들의 행들에 매핑된 상기 입력 주파수 데이터에 대한 순방향 에러 기준 및 역방향 에러 기준에 따라 결정되는 가중치들 복합 세트를 포함하는,
주파수 데이터 외삽기.
제1항에 있어서,
상기 입력 주파수 데이터의 상기 정확도 측정은, 상기 입력 주파수 데이터의 진폭 측정을 포함하고,
상기 영역들은 미리 결정된 진폭 임계치와 상기 진폭 측정의 비교에 적어도 부분적으로 기초하여 높은 정확도 영역 또는 낮은 정확도 영역으로 분류되는,
주파수 데이터 외삽기.
제1항에 있어서,
상기 프로세싱 회로는,
상기 물리적 환경의 상기 파라미터의 결정에 이용하기 위해, 상기 출력 주파수 데이터의 역 푸리에 변환(inverse Fourier transform)에 기초하여 출력 압축 영상(output compressed image)을 생성
하도록 더 구성되는,
주파수 데이터 외삽기.
제1항에 있어서,
상기 입력 주파수 데이터는 상기 센서로부터의 2차원 압축 영상 데이터(two-dimensional compressed image data)의 2차원 푸리에 변환에 기초한 분산 푸리에 형식(dispersed Fourier format)으로 상기 주파수 그리드에 매핑되고,
상기 압축 영상 데이터의 각 열은 상기 센서의 펄스 전송들 중의 하나로부터의 리턴 신호에 기초하는,
주파수 데이터 외삽기.
2차원 주파수 데이터 외삽 방법은,
코히어런트 펄스형 센서(coherently pulsed sensor)로부터, 2차원 주파수 그리드의 픽셀들에 매핑된 입력 주파수 데이터를 수신하는 단계;
상기 입력 주파수 데이터의 정확도 측정에 기초하여 상기 주파수 그리드를 하나 이상의 낮은 정확도 영역들의 그룹 및 높은 정확도 영역들의 그룹으로 분할하는 단계 - 상기 영역은 상기 픽셀들의 연속적인 그룹들을 포함함 -;
동일한 기본 직사각형 크기로서 비-중첩되는 복수의 기본 직사각형들의 타겟 그룹을 포함하도록 상기 높은 정확도 영역들의 타겟 높은 정확도 영역을 분할하는 단계;
상기 복수의 기본 직사각형들의 대응 열들의 상기 입력 주파수 데이터 간의 상관들(correlations)에 기초하여 열-방향 외삽 행렬에 대한 열들을 결정하고, 상기 기본 직사각형들의 대응 행들의 상기 입력 주파수 데이터 간의 상관들에 기초하여 행-방향 외삽 행렬에 대한 행들을 결정하는 단계; 및
상기 외삽 행렬들에 따라, 상기 낮은 정확도 영역들 내의 상기 픽셀들의 적어도 일부분의 상기 입력 주파수 데이터를 대체하기 위해 상기 타겟 높은 정확도 영역의 상기 픽셀들의 적어도 일부분의 상기 입력 주파수 데이터를 외삽하는 단계
를 포함하는,
2차원 주파수 데이터 외삽 방법.
제13항에 있어서,
비-중첩 기본 직사각형들의 복수의 후보 그룹들을 생성하는 단계;
미리 결정된 커버리지 임계치보다 큰 상기 후보 그룹들의 상기 복수의 기본 직사각형들에 의해 커버되는 전체 영역들에 대한 상기 후보 그룹들의 제1 부분을 선택하는 단계; 및
최대 기본 직사각형 영역을 갖는 상기 제1 부분으로부터 후보 그룹으로서 상기 복수의 기본 직사각형들의 타겟 그룹을 선택하는 단계
를 더 포함하고,
상기 후보 그룹들 각각의 기본 직사각형들에 대해 동일한 직사각형 크기가 이용되고, 상기 후보 그룹들의 적어도 일 부분에 대해 다른 직사각형 크기들이 이용되며, 상기 기본 직사각형들의 위치들이 상기 후보 그룹들 사이에서 변하고, 후보 그룹 별로 기본 직사각형들의 개수가 달라지는,
2차원 주파수 데이터 외삽 방법.
제13항에 있어서,
상기 복수의 기본 직사각형들과 동일한 크기이고, 상기 타겟 높은 정확도 영역 내에 위치되는 외삽 직사각형을 결정하는 단계; 및
상기 외삽 직사각형의 바로 위 또는 아래의 픽셀들의 행들의 그룹으로 상기 외삽 직사각형의 픽셀들의 상기 입력 주파수 데이터를 외삽하는 단계
를 더 포함하고,
상기 외삽 직사각형에 가장 가까운 제1 행의 열들에 대한 외삽 값들은, 상기 열-방향 외삽 행렬의 대응 열들에 의해 가중된 상기 외삽 직사각형의 상기 입력 주파수 데이터의 열-방향 합에 기초하고,
후속하는 행들의 열들에 대한 외삽 값들은, 상기 외삽 직사각형의 상기 입력 주파수 데이터를 시프팅 아웃(shifting out)하고, 이전 행들의 외삽 값들을 시프팅 인(shifting in)함으로써 형성되는 행렬들의 열-방향 합들에 기초하는 - 상기 열-방향 합들은 상기 열-방향 외삽 행렬의 대응 열들에 의해 가중됨 -,
2차원 주파수 데이터 외삽 방법.
제15항에 있어서,
상기 외삽 직사각형의 픽셀들의 상기 입력 주파수 데이터를 상기 외삽 직사각형의 바로 좌측 또는 우측에 있는 픽셀들의 열들의 그룹으로 외삽하는 단계
를 더 포함하고,
상기 외삽 직사각형에 가장 가까운 제1 열의 행들에 대한 외삽 값들은, 상기 행-방향 외삽 행렬의 대응 행들에 의해 가중된 상기 외삽 직사각형의 상기 입력 주파수 데이터의 행-방향 합에 기초하고,
후속하는 열들의 행들에 대한 외삽 값들은, 상기 외삽 직사각형의 상기 입력 주파수 데이터를 시프팅 아웃(shifting out)하고, 이전 열들의 외삽 값들을 시프팅 인(shifting in)함으로써 형성되는 행렬들의 행-방향 합들에 기초하는 - 상기 행-방향 합들은 상기 행-방향 외삽 행렬의 대응 행들에 의해 가중됨 -,
2차원 주파수 데이터 외삽 방법.
제13항에 있어서,
상기 낮은 정확도 영역들 내의 픽셀들의 상기 입력 주파수 데이터를 대응 픽셀들의 외삽 주파수 데이터로 대체하는 단계; 및
상기 타겟 높은 정확도 영역 내의 픽셀들의 상기 입력 주파수 데이터가 대응 픽셀들의 외삽 주파수 데이터로 대체되는 것을 억제(refraining)하는 단계
를 더 포함하는,
2차원 주파수 데이터 외삽 방법.
제13항에 있어서,
상기 타겟 높은 정확도 영역의 상기 입력 주파수 데이터에 기초하고, 또한 상기 낮은 정확도 영역들의 외삽 주파수 데이터에 기초하여 출력 주파수 데이터를 생성하는 단계
를 더 포함하고,
상기 입력 주파수 데이터는 물리적 환경에서 상기 센서의 펄스 전송들(pulsed transmissions)에 응답하여 상기 센서에서 수신된 리턴 신호들에 기초하고,
상기 출력 주파수 데이터는 상기 물리적 환경의 파라미터를 결정할 때 이용하기 위해 생성되는,
2차원 주파수 데이터 외삽 방법.
장치는,
코히어런트 펄스형 센서; 및
프로세싱 회로
를 포함하고,
상기 코히어런트 펄스형 센서는,
전송 기간들 동안 펄스들을 전송하고,
프로세싱 회로에 의한 사용을 위해 상기 전송 기간들에 대한 수집 윈도우들 동안 수신된 리턴 신호들에 기초하여 주파수 그리드에 대한 입력 주파수 데이터를 결정
하도록 구성되고,
상기 프로세싱 회로는,
상기 주파수 그리드의 높은 정확도 영역들의 그룹 내의 타겟 높은 정확도 영역의 복수의 기본 직사각형들의 그룹을 결정하고,
상기 주파수 그리드의 낮은 정확도 영역들의 그룹의 상기 입력 주파수 데이터를 대체하기 위해 상기 타겟 높은 정확도 영역의 상기 입력 주파수 데이터의 2차원 외삽에 대한, 열-방향 외삽 행렬 및 행-방향 외삽 행렬을 결정 - 상기 복수의 기본 직사각형들의 대응 열들의 상기 입력 주파수 데이터에 기초하여 상기 열-방향 외삽 행렬의 열들이 열 마다 결정되고, 상기 복수의 기본 직사각형들의 대응 행들의 상기 입력 주파수 데이터에 기초하여 상기 행-방향 외삽 행렬의 행들이 행 마다 결정됨 -,
하도록 구성되는,
장치.
제19항에 있어서,
상기 복수의 기본 직사각형들의 그룹은 동일한 기본 직사각형 크기의 중첩되지 않는 직사각형들로 제한되고,
상기 복수의 기본 직사각형들의 그룹은, 기본 직사각형 영역의 공동 최대화(joint maximization of a basis rectangle area) 및 상기 복수의 기본 직사각형들에 의해 덮인 상기 타겟 높은 정확도 영역의 일부에 따라 결정되는,
장치.
제19항에 있어서,
상기 프로세싱 회로는,
상기 타겟 높은 정확도 영역 내의 외삽 직사각형을 결정하고,
상기 낮은 정확도 영역들의 낮은 정확도 픽셀들의 그룹의 상기 입력 주파수 데이터를 대체하기 위한 상기 외삽 직사각형의 상기 입력 주파수 데이터의 외삽의 일부로서
적어도 하나의 제1 낮은 정확도 픽셀이 상기 주파수 그리드 내의 상기 외삽 직사각형의 특정 열(particular column)의 위 또는 아래에 있는 경우, 상기 열-방향 외삽 행렬의 대응하는 열에 의해 가중된 상기 외삽 직사각형의 상기 특정 열의 상기 입력 주파수 데이터의 합을 결정하거나 또는,
적어도 하나의 제2 낮은 정확도 픽셀이 상기 주파수 그리드 내의 상기 외삽 직사각형의 특정 행(particular low)의 좌측 또는 우측에 있는 경우, 상기 행-방향 외삽 행렬의 대응하는 행에 의해 가중된 상기 외삽 직사각형의 상기 특정 행의 상기 입력 주파수 데이터의 합을 결정
하도록 더 구성되는,
장치.
제19항에 있어서,
상기 장치는 레이더 장치이고,
상기 전송된 펄스들 및 리턴 신호들은 전자기 신호들이고,
상기 프로세싱 회로는,
상기 주파수 그리드를 위한 외삽 주파수 데이터에 대한 역 푸리에 변환(inverse Fourier transform)에 기초하여 출력 압축 영상(output compressed image)을 결정하고,
상기 출력 압축 영상의 적어도 부분적으로 기초하여 상기 펄스들이 전송되는 물리적 환경 내의 오브젝트의 물리적 특성을 결정
하도록 더 구성되고,
상기 외삽 주파수 데이터는 상기 타겟 높은 정확도 영역의 상기 입력 주파수 데이터를 포함하고, 상기 낮은 정확도 영역들에 대한 대체된 주파수 데이터를 더 포함하는,
장치.
제19항에 있어서,
상기 장치는 소나 장치(sonar device)이고,
상기 전송된 펄스들 및 상기 리턴 신호들은 음파(sound waves)이고,
상기 프로세싱 회로는,
상기 주파수 그리드를 위한 외삽 주파수 데이터에 대한 역 푸리에 변환(inverse Fourier transform)에 기초하여 출력 압축 영상(output compressed image)을 결정하고,
상기 출력 압축 영상의 적어도 부분적으로 기초하여 상기 펄스들이 전송되는 물리적 환경 내의 오브젝트의 물리적 특성을 결정
하도록 더 구성되고,
상기 외삽 주파수 데이터는 상기 타겟 높은 정확도 영역의 상기 입력 주파수 데이터를 포함하고, 상기 낮은 정확도 영역들에 대한 대체된 주파수 데이터를 더 포함하는,
장치.