KR102301682B1 - 상관관계가 있는 샘플들에 대해 셀 평균 일정 오경보율 처리 시 레퍼런스 셀 지정 장치 및 방법 - Google Patents

상관관계가 있는 샘플들에 대해 셀 평균 일정 오경보율 처리 시 레퍼런스 셀 지정 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 실시 예에 따른 방법은, 상관관계가 있는 샘플들에 대해 셀 평균 일정 오경보율 처리 시 레퍼런스 셀 지정 방법에 있어서, 레이다 수신신호 출력값을 저장하는 과정; 상기 출력값에 대해 펄스 압축 및 도플러 처리 중 적어도 하나를 적용한 표적의 검출에 필요한 신호를 저장하는 과정; 상기 표적의 검출에 필요한 신호의 거리방향 및 도플러방향 각각의 자기상관도를 확인하는 과정; 상기 거리방향 및 도플러방향 각각의 자기상관도에 따라 건너뛰는 셀(J : jump cell)을 산출하는 과정; 및 각 방향에 대한 건너뛰는 셀의 수를 기반으로 하여 임계값을 계산하기 위한 레퍼런스 셀을 지정하는 과정을 포함한다.

Description

상관관계가 있는 샘플들에 대해 셀 평균 일정 오경보율 처리 시 레퍼런스 셀 지정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CHOOSING REFERENCE CELLS OF CA CFAR FOR CORRELATED SAMPLES}
본 발명은 상관관계가 있는 샘플들에 대해 셀 평균 일정 오경보율 처리 시 레퍼런스 셀 지정 장치 및 방법에 관한 것이다.
레이다에 적용되는 CFAR(Constant False Alarm Rate)는 수신 신호의 임계값(Threshold)을 결정하는 방법으로서, 레퍼런스 셀과 표적유무의 판단을 위한 테스트 셀과의 신호 크기를 비교하여, 그 비교 결과에 따라 수신 신호가 잡음인지 또는 표적신호인지를 구분한다.
한편, 레이다에서 전파를 송신하고 나서 수신되는 신호에는 표적 뿐만 아니라 잡음이 섞인 신호가 포함되어 있는데, 잡음이 섞인 신호는 시간 및 공간에 따라 지속적으로 변화하기 때문에, 표적을 정확하게 탐지하기 위해서는 CFAR 검파를 통한 임계값의 가변이 불가피하다.
CFAR 검파 방식은 수신 신호의 파워와 임계값의 비교를 통한 신호 검파를 이용하게 되는데, 임계값은 비교하고자 하는 신호의 추정 잡음 파워와 스케일 상수의 곱으로 정의되며, 곱해지는 상수는 사전에 정의된 오경보율에 의해서 결정된다.
CFAR 검파를 위한 기법으로는 CA-CFAR(Cell Average-Constant False Alarm Rate), OS-CFAR(Ordered Statistic CFAR) 등이 있다.
일반적인 CA-CFAR의 레퍼런스 셀 지정 방법은 테스트 셀과 레퍼런스 셀 내의 간섭신호(interference)가 독립 항등 분포(IID: Independent Identically Distributed)라는 가정을 만족해야 일정한 오경보율을 얻을 수 있다.
그러나 펄스 압축이나 도플러 처리와 같은 신호 처리 알고리즘을 수행하면서 부엽(sidelobe)을 감소시키기 위해 윈도우를 적용하는 과정에서 인접한 셀의 샘플들 간에 상관관계(correlation)가 발생한다. 이처럼 레퍼런스 셀들이 상관관계를 가지면 원하는 오경보율을 보장할 수 없다.
본 발명은 인접한 셀의 샘플들 간의 상관관계가 존재하는 환경에서 셀 평균 일정 오경보율(CA-CFAR) 처리를 위한 레퍼런스 셀 지정 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명은 CA-CFAR시 샘플 간 상관관계가 없는 레퍼런스 셀을 지정하는 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명의 실시 예에 따른 방법은, 상관관계가 있는 샘플들에 대해 셀 평균 일정 오경보율 처리 시 레퍼런스 셀 지정 방법에 있어서, 레이다 수신신호 출력값을 저장하는 과정; 상기 출력값에 대해 펄스 압축 및 도플러 처리 중 적어도 하나를 적용한 표적의 검출에 필요한 신호를 저장하는 과정; 상기 표적의 검출에 필요한 신호의 거리방향 및 도플러방향 각각의 자기상관도를 확인하는 과정; 상기 거리방향 및 도플러방향 각각의 자기상관도에 따라 건너뛰는 셀(J : jump cell)을 산출하는 과정; 및 각 방향에 대한 건너뛰는 셀의 수를 기반으로 하여 임계값을 계산하기 위한 레퍼런스 셀을 지정하는 과정을 포함한다.
여기서, 상기 건너뛰는 셀(J)은 하기 <수학식>에 의해 산출되고,
<수학식>
Figure 112020059975315-pat00001
,
여기서 R은 거리방향을 나타내고, D는 도플러 방향을 나타낸다. NR은 거리방향으로 상관관계가 높은 인접한 샘플들의 수를 나타내고, ND는 도플러방향으로 상관관계가 높은 인접한 샘플들의 수를 나타낸다. 건너뛰는 셀 J이 상관관계가 높은 인접한 샘플 수 보다 커야 CA-CFAR 임계값 계산에 사용되는 레퍼런스 셀들의 상호 독립을 보장할 수 있다.
상기 임계값은 지정된 레퍼런스 셀들의 평균값에 오경보 스케일지수를 곱하여 계산되고, 표적은 상기 임계값과 테스트 셀 값을 비교하여 결정한다.
본 발명의 실시 예에 따른 장치는, 상관관계가 있는 샘플들에 대해 셀 평균 일정 오경보율 처리 시 레퍼런스 셀 지정 장치에 있어서, 레이다 수신신호 출력값을 저장하고, 및 상기 출력값에 대해 펄스 압축 및 도플러 처리 중 적어도 하나를 적용한 표적의 검출에 필요한 신호를 저장하는 저장부; 및 상기 표적의 검출에 필요한 신호의 거리방향 및 도플러방향 각각의 자기상관도를 확인하고, 상기 거리방향 및 도플러방향 각각의 자기상관도에 따라 건너뛰는 셀(J : jump cell)을 산출하고, 및 각 방향에 대한 건너뛰는 셀의 수를 기반으로 하여 임계값을 계산하기 위한 레퍼런스 셀을 지정하는 검출부를 포함한다.
여기서 상기 건너뛰는 셀(J)은 하기 <수학식>에 의해 산출되고,
<수학식>
Figure 112020059975315-pat00002
,
여기서 R은 거리방향을 나타내고, D는 도플러 방향을 나타낸다. NR은 거리방향으로 상관관계가 높은 인접한 샘플들의 수를 나타내고, ND는 도플러방향으로 상관관계가 높은 인접한 샘플들의 수를 나타낸다. 건너뛰는 셀 J이 상관관계가 높은 인접한 샘플 수 보다 커야 CA-CFAR 임계값 계산에 사용되는 레퍼런스 셀들의 상호 독립을 보장할 수 있다.
상기 임계값은 지정된 레퍼런스 셀들의 평균값에 오경보 스케일지수를 곱하여 계산되고, 표적은 상기 임계값과 테스트 셀 값을 비교하여 결정한다.
본 발명은 인접한 셀의 샘플들 간의 상관관계가 존재하는 환경에서 셀 평균 일정 오경보율을 처리할 수 있다.
본 발명은 셀 평균 일정 오경보율 처리의 레퍼런스 셀 지정 방법에 의하면, 검출부 이전의 신호 처리 과정에서 발생한 인접 샘플 간의 상관관계를 확인할 수 있다.
본 발명은 인접 샘플 간 상관관계 정도에 따라 건너뛰는 셀을 산출하고 이를 레퍼런스 셀 선정에 반영함으로써 레이다 시스템이 요구하는 오경보율을 유지하여 표적 탐지 확률을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 상관관계가 있는 샘플들에 대해 셀 평균 일정 오경보율 처리 시 레퍼런스 셀 지정 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 레이다 수신 신호의 표적 검출 장치 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 레이다 수신 신호의 표적 검출 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 레이다 수신신호의 거리방향 자기 상관관계를 나타낸 그래프이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 신호 처리 후 신호의 거리방향 자기 상관관계를 나타낸 그래프이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 레이다 수신신호의 도플러 방향 자기 상관관계를 나타낸 그래프이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 신호 처리 수행 후 신호의 도플러 방향 자기 상관관계를 나타낸 그래프이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 셀 평균 일정 오경보율의 일반적인 레퍼런스 셀 지정 방법을 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 거리방향 건너뛰는 셀을 반영한 레퍼런스 셀 지정 방법을 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 도플러방향 건너뛰는 셀을 반영한 레퍼런스 셀 지정 방법을 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명에 적용된 CFAR 검출부의 블록 구성도이다.
이하, 본 발명의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 발명에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시 예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
본 발명에서, "가진다", "가질 수 있다", "포함한다", 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 발명에서, "A 또는 B", "A 또는/및 B 중 적어도 하나", 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상"등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 발명에서 사용된 "제 1", "제 2", "첫째", 또는 "둘째" 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제 1 사용자 기기와 제 2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 발명에 기재된 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.
어떤 구성요소(예: 제 1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제 2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상술한 어떤 구성요소가 상술한 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제 1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제 2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 어떤 구성요소와 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 발명에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)", "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)", "~하도록 설계된(designed to)", "~하도록 변경된(adapted to)", "~하도록 만들어진(made to)", 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 AP(application processor))를 의미할 수 있다.
본 발명에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시 예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 발명에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 발명에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 발명에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 발명에서 정의된 용어일지라도 본 발명의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
레이다 수신신호로 표적을 검출하기 위해서는 펄스 압축, 도플러 처리, 일정 오경보율 처리 등의 신호 처리 알고리즘을 수행한다. 일정 오경보율 처리는 검출부 역할을 한다. 다양한 일정 오경보율 처리 알고리즘 중 균질한(homogeneous) 환경에서 가장 많이 사용하는 기법은 셀 평균 일정 오경보율 기법이다.
셀 평균 일정 오경보율 탐지는 테스트 셀(T, test cell)인 특정 셀을 중심으로 보호 셀(G, guard cell)을 지정하고, 보호 셀 주변에 위치하는 레퍼런스 셀(Reference cell)의 평균을 이용하여 임계값을 설정하는 방식이다. 일반적으로 레퍼런스 셀은 연속적으로 존재하는 셀을 지정하고, 지정된 레퍼런스 셀들의 평균값을 임계값 계산에 사용한다.
일반적인 셀 평균 일정 오경보율의 레퍼런스 셀 지정 방법은 테스트 셀과 레퍼런스 셀 내의 간섭신호(interference)가 독립 항등 분포라는 가정을 만족해야 일정한 오경보율을 얻을 수 있다. 그러나 펄스 압축이나 도플러 처리와 같은 신호 처리 알고리즘을 수행하면서 부엽(sidelobe)을 감소시키기 위해 윈도우를 적용하는 과정에서 인접한 셀의 샘플들 간에 상관관계(correlation)가 발생한다. 이처럼 레퍼런스 셀들이 상관관계를 가지면 원하는 오경보율을 보장할 수 없다.
이에 본 발명은 인접한 셀의 샘플들 간의 상관관계가 존재하는 환경에서 셀 평균 일정 오경보율 처리를 위한 레퍼런스 셀 지정 방법을 제공한다. 즉, 본 발명은 셀 평균 일정 오경보율(CA-CFAR: Cell Average-Constant False Alarm Rate) 처리의 레퍼런스 셀 지정 방법에 관한 것으로서, 상관관계가 존재하는 샘플들을 대상으로 셀 평균 일정 오경보율을 적용하더라도 원하는 오경보율을 유지하기 위한 레퍼런스 셀 지정 장치 및 방법에 관한 것이다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 상관관계가 있는 샘플들에 대해 셀 평균 일정 오경보율 처리 시 레퍼런스 셀 지정 방법을 나타낸 흐름도이다.
수신기는 101 단계에서 레이다 수신 신호 출력값을 저장한다. 이하에서 수신기는 레이다 신호를 수신하는 장치로, 레이다 수신 신호의 표적 검출 장치를 의미한다.
수신기는 103 단계에서 펄스 압축 또는 도플러 처리와 같은 신호 처리 수행한 결과를 저장한다.
수신기는 105 단계에서 신호처리를 수행한 신호의 거리방향 자기상관도를 확인한다.
수신기는 107 단계에서 거리방향 건너뛰는 셀(JR)을 산출한다.
한편, 수신기는 103 단계 이후 111 단계에서 신호처리를 수행한 신호의 도플러 방향 자기상관도를 확인한다.
수신기는 113 단계에서 도플러방향 건너뛰는 셀(JD)을 산출한다.
이후 수신기는 109 단계에서 각 방향에 대한 건너뛰는 셀 수를 기반으로 하여 임계값을 계산하기 위한 레퍼런스 셀을 선정한다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 레이다 수신 신호의 표적 검출 장치 블록 구성도이다.
수신기는 펄스 압축 또는 정합 필터부(201), 도플러 처리부(203), CA CFAR 검출부(205) 등을 포함한다.
상기 펄스 압축 또는 정합 필터부(201)는 균질한 환경에서 전자기파 신호를 송신하여 표적에서 반사되는 레이다 수신 신호를 수신하여 저장하고, 펄스 압축 처리 또는 정합 필터 처리를 수행한다.
상기 도플러 처리부(203)는 상기 펄스 압축 또는 정합 필터부(201)에서 펄스 압축 처리 또는 정합 필터 처리를 수행 후, 도플러 처리를 수행한다.
상기 CA CFAR 검출부(205)는 균질한 환경에 적합한 셀 평균 일정 오경보율(CA CFAR) 처리를 통해 최종적으로 표적을 검출한다. 이때, CA-CFAR 검출부 입력신호는 윈도우가 적용된 펄스 압축과 도플러 처리의 신호 처리 과정을 수행하면서 상호 독립적이었던 샘플들 간의 상관관계가 발생한다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 레이다 수신 신호의 표적 검출 방법을 나타낸 흐름도이다.
수신기는 301 단계에서 레이다 수신 신호를 수신한다.
수신기는 303 단계에서 레이다 수신 신호에 대해 펄스 압축 처리 또는 정합필터 처리한다.
수신기는 305 단계에서 펄스 압축 처리 또는 정합필터 처리한 신호에 대해 도플러 처리한다.
수신기는 307 단계에서 신호처리 수행한 신호의 거리방향 자기상관도를 확인한다.
수신기는 309 단계에서 거리방향 건너뛰는 셀(JR)을 산출한다.
수신기는 311 단계에서 각 방향에 대한 건너뛰는 셀 수를 기반으로 하여 임계값을 계산하기 위한 레퍼런스 셀을 선정하고, 313 단계에서 임계값을 계산한다. 수신기는 315 단계에서 상기 임계값을 기반으로 하여 표적을 검출한다.
한편, 수신기는 305 단계 이후 317 단계에서 신호처리 수행한 신호의 도플러 방향 자기상관도를 확인한다.
수신기는 319 단계에서 도플러방향 건너뛰는 셀(JD)을 산출한다.
이후 수신기는 311 단계에서 각 방향에 대한 건너뛰는 셀 수를 기반으로 하여 임계값을 계산하기 위한 레퍼런스 셀을 선정하고, 313 단계에서 임계값을 계산하고, 315 단계에서 상기 임계값을 기반으로 하여 표적을 검출한다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 레이다 수신신호의 거리방향 자기 상관관계를 나타낸 그래프이다.
도 4를 통해 도 1의 101 단계 및 도 3의 301 단계에서, 레이다 신호의 거리 방향 자기 상관도를 확인할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 신호 처리 후 신호의 거리방향 자기 상관관계를 나타낸 그래프이다.
도 5를 통해 도 1의 103 단계 및 도 3의 305 단계에서, 신호처리 수행한 신호의 거리 방향 자기 상관도를 확인할 수 있다. 또한, 도 5를 통해 도 1의 107 단계 및 도 3의 309 단계에서, 거리 방향 건너뛰는 셀을 확인할 수 있다. 도 5에서 초록색은 펄스 압축 신호의 거리방향 상관관계를 나타내고, 빨간색은 도플러 처리 신호의 거리방향 상관관계를 나타낸다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 레이다 수신신호의 도플러 방향 자기 상관관계를 나타낸 그래프이다.
도 6을 통해 도 1의 101 단계 및 도 3의 301 단계에서, 도플러 방향 자기상관도를 확인할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 신호 처리 수행 후 신호의 도플러 방향 자기 상관관계를 나타낸 그래프이다.
도 7을 통해 도 1의 103 단계 및 도 3의 305 단계에서, 신호처리 수행한 신호의 도플러 방향 자기 상관도를 확인할 수 있다. 또한, 도 7을 통해 도 1의 113 단계 및 도 3의 319 단계에서, 도플러 방향 건너뛰는 셀을 확인할 수 있다.
도 4 내지 도 6은 본 발명의 실시 예를 설명하기 위해 LFM-PT(Linear Frequency Modulation-Pulse Train) 파형을 송신하여 수신된 신호에 대한 자기 상관관계(autocorrelation)를 나타낸다. 도 5 내지 도 7은 발명의 실시 예를 설명하기 위해 펄스 압축 및 도플러 처리 수행 후의 신호에 대한 자기 상관관계(autocorrelation)를 나타낸다. 부엽 신호제거를 위해 펄스 압축과 도플러 처리 과정에서 각각 해밍(hamming) 윈도우를 적용하였다. 특히 도 5와 도 7은 신호의 거리 및 도플러방향 각각의 자기상관도를 확인하는 과정으로 해당 결과를 통해 거리 방향으로는 약 4개의 인접한 샘플들의 상관관계가 높고, 도플러 방향으로는 약 2개의 인접한 샘플들이 유의미한 상관관계를 가진다는 것을 알 수 있다.
이와 같이, IID를 만족하지 못하는 신호에 셀 평균 일정 오경보율 검출부를 적용했을 때, 원하는 오경보율을 얻기 위해서 거리 및 도플러 방향 각각의 자기상관도에 따라 건너뛰는 셀(J, jump cell)을 이용하여 상호 독립을 만족하는 샘플들을 레퍼런스 셀로 지정한다.
본 발명의 실시 예에 따른 건너뛰는 셀은 아래와 같이 산출할 수 있다.
Figure 112020059975315-pat00003
여기서 R은 거리방향을 나타내고, D는 도플러 방향을 나타낸다. NR은 거리방향으로 상관관계가 높은 인접한 샘플들의 수를 나타내고, ND는 도플러방향으로 상관관계가 높은 인접한 샘플들의 수를 나타낸다. 건너뛰는 셀 J이 상관관계가 높은 인접한 샘플 수 보다 커야 CA-CFAR 임계값 계산에 사용되는 레퍼런스 셀들의 상호 독립을 보장할 수 있다.
상기 산출된 건너뛰는 셀 수를 기반으로 하여 일정 오경보율 검출부의 임계값을 계산하기 위한 레퍼런스 셀을 지정한다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 셀 평균 일정 오경보율의 일반적인 레퍼런스 셀 지정 방법을 나타낸 도면이다.
도 8에서 T는 테스트 셀, G는 가드(guard) 셀, R은 레퍼런스 셀을 나타낸다. 도 8은 셀 평균 일정 오경보율 처리 시 일반적으로 적용되는 레퍼런스 셀 선정 방법으로 거리방향과 도플러방향에 대해 동일하다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 거리방향 건너뛰는 셀을 반영한 레퍼런스 셀 지정 방법을 나타낸 도면이다.도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 도플러방향 건너뛰는 셀을 반영한 레퍼런스 셀 지정 방법을 나타낸 도면이다.
도 9와 도 10은 예시에서 건너뛰는 셀을 최소값으로 하였을 때, 각 방향에 대한 레퍼런스 셀 지정 방법을 나타낸다.
CA-CFAR 검출부는 지정된 레퍼런스 셀들의 평균값(
Figure 112020059975315-pat00004
)에 오경보 스케일지수(
Figure 112020059975315-pat00005
)를 곱하여 임계값(
Figure 112020059975315-pat00006
)를 계산하고, 임계값과 테스트 셀 값을 비교해 표적을 검출한다. 하기 <수학식 2>는 임계값을 계산하는 수학식이다. CA-CFAR 검출부는 하기 <수학식 3>을 참조하여 임계값(Y)와 테스트 셀 값(T)을 비교하여 출력되는 표적 검출 결과로, "1"은 표적이 존재한다고 판단하고, "0"은 표적이 존재하지 않는다고 판단한다.
Figure 112020059975315-pat00007
Figure 112020059975315-pat00008
본 발명의 실시 예에 따라 셀 평균 일정 오경보율 처리의 레퍼런스 셀 지정 방법에 의하면, CA-CFAR 검출부 이전의 신호 처리 과정에서 발생한 인접 샘플 간의 상관관계를 확인할 수 있다. 본 발명의 실시 예는 인접 샘플 간 상관관계 정도에 따라 건너뛰는 셀을 산출하고 이를 레퍼런스 셀 선정에 반영함으로써 레이다 시스템이 요구하는 오경보율을 유지하여 표적 탐지 확률을 향상시킬 수 있다.
도 11은 본 발명에 적용된 CFAR 검출부의 블록 구성도이다.
CA-CFAR는 homogeneous interference 환경에서 일정한 오경보율(false alarm rate, FAR)을 유지한다.
임계값 계산 과정은 하기 수학식과 같다.
Figure 112020059975315-pat00009
N은 레퍼런스 셀 개수, PFA는 오경보 확률, zn은 n번째 레퍼런스 셀에 해당하는 값을 의미한다. 여기서, 임계값 펙터(factor) K0는 레퍼런스 셀과 테스트 셀 내의 샘플들이 IID라는 가정하에 유도되었다. 그러나 펄스 압축이나 도플러 처리 과정에서 sidelobe를 감소시키기 위해 윈도우를 적용하면 샘플간 correlation이 발생한다. 이러한 correlation으로 인해 <수학식 4>의 threshold factor를 사용하면, 오경보확률 오차가 발생한다. 본 발명의 실시 예에서는 샘플간 독립이 유지되는 레퍼런스 셀을 지정한 후 CA-CFAR를 적용하는 알고리즘을 제안한다. 하기 <표 1>은 도플러처리 시에만 윈도우를 적용한 본 발명의 실시 예를 500회 반복한 결과로, (A)~(D)에 따른 NFA(오경보 수), TFA(오경보 시간), FAR(오경보율, False alarm rate)을 나타낸다.
Figure 112020059975315-pat00010
도플러 처리 시 윈도우 적용으로 인한 오경보율 오차에 대한 시뮬레이션 결과, 제안방법 (D)가 기존의 레퍼런스 선정방법을 사용한 (C) 보다 이론 값(A) 및 윈도우를 미적용한 (B)와 유사한 결과를 보인다. 그리고 제안방법 (D)가 윈도우를 적용한 신호처리 후, CA-CFAR 검출기를 사용하더라도 기존 방법인 (C)에 비해 감소된 오경보율 오차를 보인다는 것을 확인할 수 있다.
전술된 내용은 본 발명가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명의 실시 예들은 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (6)

  1. 상관관계가 있는 샘플들에 대해 셀 평균 일정 오경보율 처리 시 레퍼런스 셀 지정 방법에 있어서,
    레이다 수신신호 출력값을 저장하는 과정;
    상기 출력값에 대해 펄스 압축 및 도플러 처리 중 적어도 하나를 적용한 표적의 검출에 필요한 신호를 저장하는 과정;
    상기 표적의 검출에 필요한 신호의 거리방향 및 도플러방향 각각의 자기상관도를 확인하는 과정;
    상기 거리방향 및 도플러방향 각각의 자기상관도에 따라 건너뛰는 셀(J : jump cell)을 산출하는 과정; 및
    각 방향에 대한 건너뛰는 셀의 수를 기반으로 하여 임계값을 계산하기 위한 레퍼런스 셀을 지정하는 과정을 포함함을 특징으로 하는 상관관계가 있는 샘플들에 대해 셀 평균 일정 오경보율 처리 시 레퍼런스 셀 지정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 건너뛰는 셀(J)은 하기 <수학식>에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 상관관계가 있는 샘플들에 대해 셀 평균 일정 오경보율 처리 시 레퍼런스 셀 지정 방법,
    <수학식>
    Figure 112020059975315-pat00011
    ,
    여기서 R은 거리방향을 나타내고, D는 도플러 방향을 나타내고, NR은 거리방향으로 상관관계가 높은 인접한 샘플들의 수를 나타내고, ND는 도플러방향으로 상관관계가 높은 인접한 샘플들의 수를 나타냄.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 임계값은 지정된 레퍼런스 셀들의 평균값에 오경보 스케일지수를 곱하여 계산되고, 상기 표적은 상기 임계값과 테스트 셀 값을 비교하여 결정하는 것을 특징으로 하는 샘플들에 대해 셀 평균 일정 오경보율 처리 시 레퍼런스 셀 지정 방법.
  4. 상관관계가 있는 샘플들에 대해 셀 평균 일정 오경보율 처리 시 레퍼런스 셀 지정 장치에 있어서,
    레이다 수신신호 출력값을 저장하고, 및 상기 출력값에 대해 펄스 압축 및 도플러 처리 중 적어도 하나를 적용한 표적의 검출에 필요한 신호를 저장하는 저장부; 및
    상기 표적의 검출에 필요한 신호의 거리방향 및 도플러방향 각각의 자기상관도를 확인하고, 상기 거리방향 및 도플러방향 각각의 자기상관도에 따라 건너뛰는 셀(J : jump cell)을 산출하고, 및 각 방향에 대한 건너뛰는 셀의 수를 기반으로 하여 임계값을 계산하기 위한 레퍼런스 셀을 지정하는 검출부를 포함함을 특징으로 하는 상관관계가 있는 샘플들에 대해 셀 평균 일정 오경보율 처리 시 레퍼런스 셀 지정 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 건너뛰는 셀(J)은 하기 <수학식>에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 상관관계가 있는 샘플들에 대해 셀 평균 일정 오경보율 처리 시 레퍼런스 셀 지정 장치,
    <수학식>
    Figure 112020059975315-pat00012
    ,
    여기서 R은 거리방향을 나타내고, D는 도플러 방향을 나타내고, 여기서 R은 거리방향을 나타내고, D는 도플러 방향을 나타내고, NR은 거리방향으로 상관관계가 높은 인접한 샘플들의 수를 나타내고, ND는 도플러방향으로 상관관계가 높은 인접한 샘플들의 수를 나타냄.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 임계값은 지정된 레퍼런스 셀들의 평균값에 오경보 스케일지수를 곱하여 계산되고, 상기 표적은 상기 임계값과 테스트 셀 값을 비교하여 결정하는 것을 특징으로 하는 샘플들에 대해 셀 평균 일정 오경보율 처리 시 레퍼런스 셀 지정 장치.
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