KR102302421B1 - 파라미터 추정을 통한 표적 검출 방법 및 기록 매체 - Google Patents

파라미터 추정을 통한 표적 검출 방법 및 기록 매체 Download PDF

Info

Publication number
KR102302421B1
KR102302421B1 KR1020210014592A KR20210014592A KR102302421B1 KR 102302421 B1 KR102302421 B1 KR 102302421B1 KR 1020210014592 A KR1020210014592 A KR 1020210014592A KR 20210014592 A KR20210014592 A KR 20210014592A KR 102302421 B1 KR102302421 B1 KR 102302421B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
clutter
signal
target
shape parameter
equation
Prior art date
Application number
KR1020210014592A
Other languages
English (en)
Inventor
이주현
김진욱
Original Assignee
한화시스템 주식회사
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 한화시스템 주식회사 filed Critical 한화시스템 주식회사
Priority to KR1020210014592A priority Critical patent/KR102302421B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102302421B1 publication Critical patent/KR102302421B1/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
    • G01S7/28—Details of pulse systems
    • G01S7/285—Receivers
    • G01S7/292—Extracting wanted echo-signals
    • G01S7/2923—Extracting wanted echo-signals based on data belonging to a number of consecutive radar periods
    • G01S7/2927—Extracting wanted echo-signals based on data belonging to a number of consecutive radar periods by deriving and controlling a threshold value
    • 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
    • G01S7/40—Means for monitoring or calibrating
    • 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
    • G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • G01S7/414—Discriminating targets with respect to background clutter

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 발명의 일 실시 예에 따른, 파라미터 추정을 통한 표적 검출 방법은, 거리 및 방위각 별로 섹터 할당하는 과정; 각 섹터에서 수신되는 매 드웰(dwell)시간 동안의 클러터 신호를 이용하여 유효한 형상 파라미터 값을 추정하는 과정; 상기 추정된 형상 파라미터를 고려하여 클러터 분포를 예측하는 과정; 상기 클러터 신호의 확률밀도함수를 산출하는 과정; 및 상기 확률밀도함수로부터 시스템에 주어진 오경보확률(false alarm rate) 기반하여, 탐지문턱값을 산출하고 표적을 검출하는 과정을 포함함을 특징으로 한다.

Description

파라미터 추정을 통한 표적 검출 방법 및 기록 매체{Stereo awareness apparatus, and method for detecting a target based on Parameter estimation}
본 발명은 파라미터 추정을 통한 표적 검출 방법 및 기록 매체에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 유효한 수신 데이터를 고려하여 클러터 분포를 예측하고, 이를 통한 탐지문턱값을 적응적으로 산출하는 방법 및 기록 매체에 관한 것이다.
레이더 시스템은 표적(target)을 탐지하기 위해 신호를 송신하고, 표적으로부터 반사된 신호를 수신하여 처리함으로써 표적을 탐지하는 시스템이다. 이때, 수신되는 레이더 신호에는 표적에 대한 신호뿐만 아니라 다양한 지형 지물에 의한 클러터(clutter) 신호가 포함된다. 이러한 클러터 신호로 인하여 어느 정도의 신호 세기에 대해 표적으로 인식해야 하는지가 레이더 탐지율의 관건이 된다.
이때, 표적 탐지를 위해 신호 세기의 임계치(threshold)를 높이면 클러터 신호를 표적으로 오인할 확율이 줄어들어 탐지 정확도가 높아지지만, 탐지하지 못하고 놓치는 표적이 생길 수 있다. 반대로, 신호 세기의 임계치를 낮추면 표적을 탐지할 확율이 증가하여 많은 표적을 탐지해 낼 수는 있지만, 클러터 신호로 인해 오탐지율이 높아지는 현상이 발생한다.
이에, 주위 환경에 따라 임계치를 가변적으로 운용하는 일정 오경보율(CFAR: Constant False Alarm Rate) 처리가 이용되고 있다. 일반적으로, 일정 오경보율 처리에서는 테스트 셀 주변의 레퍼런스 셀을 이용하여 주위 환경 신호 값을 계산하고, 계산된 주위 환경 신호 값에 스케일 인자(scaling factor)를 곱하여 임계치를 설정한다.
한편, 탐지문턱값을 적응적으로 산출하고 적용하기 위해서는 히스토그램 계산을 통해 실제 클러터 분포를 정확히 예측해야 하며, 이를 위해서는 충분한 클러터 신호의 양과 그에 따른 수집 시간이 필요하다. 이 때, 클러터 신호를 수집하는 시간 동안에는 해상 클러터 특성이 반영된 정확한 탐지문턱값을 적용할 수 없는 문제점이 발생한다. 또한, 거리/방위각으로 구획된 영역 별 클러터 신호 저장을 위한 메모리 할당이 지속적으로 필요하게 되는 문제점이 발생하게 된다.
본 발명은 클러터 신호가 유동적으로 변화하는 환경에서 정해진 시간 동안의 데이터를 고려하여 클러터 분포를 예측하고, 이를 통한 탐지문턱값을 적응적으로 산출하는 방법 및 기록 매체를 제공한다.
본 발명의 실시 예에 따른 파라미터 추정을 통한 표적 검출 방법은, 거리 및 방위각 별로 섹터 할당하는 과정; 각 섹터에서 수신되는 매 드웰(dwell)시간 동안의 클러터 신호를 이용하여 유효한 형상 파라미터 값을 추정하는 과정; 상기 추정된 형상 파라미터를 고려하여 클러터 분포를 예측하는 과정; 상기 클러터 신호의 확률밀도함수를 산출하는 과정; 및 상기 확률밀도함수로부터 시스템에 주어진 오경보확률(false alarm rate) 기반하여, 탐지문턱값을 산출하고 표적을 검출하는 과정을 포함함을 특징으로 한다.
일 실시 예에 따라 유효한 형상 파라미터 값을 추정하는 과정 및 상기 추정된 형상 파라미터를 고려하여 클러터 분포를 예측하는 과정은, 수학식 x을 통해 수행되는 것을 특징으로 한다.
<수학식 x>
Figure 112021013339310-pat00001
일 실시 예에 따라 클러터 신호의 확률밀도함수를 산출하는 과정은, 수학식 y을 통해 수행되는 것을 특징으로 한다.
<수학식 y>
Figure 112021013339310-pat00002
본 발명의 실시 예에 따른 파라미터 추정을 통한 표적 검출을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 저장한 기록 매체에 있어서, 상기 기록 매체는, 거리 및 방위각 별로 섹터 할당하고; 각 섹터에서 수신되는 매 드웰(dwell)시간 동안의 클러터 신호를 이용하여 유효한 형상 파라미터 값을 추정하고; 상기 추정된 형상 파라미터를 고려하여 클러터 분포를 예측하고; 상기 클러터 신호의 확률밀도함수를 산출하고; 및 상기 확률밀도함수로부터 시스템에 주어진 오경보확률(false alarm rate) 기반하여, 탐지문턱값을 산출하고 표적을 검출함을 특징으로 한다.
일 실시 예에 따른 상기 기록 매체는, 하기의 수학식x을 통해 유효한 형상 파라미터 값을 추정하고, 상기 추정된 형상 파라미터를 고려하여 클러터 분포를 예측함을 특징으로 한다.
<수학식 x>
Figure 112021013339310-pat00003
일 실시 예에 따른 상기 기록 매체는, 하기의 수학식 y을 통해 상기 클러터 신호의 확률밀도함수를 산출함을 특징으로 한다.
<수학식 y>
Figure 112021013339310-pat00004
본 발명의 실시 예에 따라 시시각각 변화하는 해상 환경에서 표적을 탐지하기 위해 적응적으로 CFAR 문턱값 승수를 예측하는데 있어서, 정해진 매 드웰(dwell)시간 동안의 클러터 신호를 이용하여 파라미터 추출하고, 이를 통한 클러터 분포 예측 및 확률밀도함수를 산출함에 따라, 하드웨어적인 메모리 할당을 최소화할 수 있다.
또한, 수신 데이터 수집 시간이 줄어들어, 1회 스캔 후 추정된 탐지문턱값을 다음 번 스캔부터 바로 적용할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따라 일정 오경보율 처리의 임계치 설정 방법을 개략적으로 나타내는 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따라 해상 영역에서의 클러터 신호 스펙트럼을 나타내는 도면.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 표적 탐지 방법을 개략적으로 나타내는 도면.
도 4은 본 발명의 일 실시 예에 따라 풍향에 따른 형상 파라미터의 변화를 개략적으로 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따라 탐지 영역을 복수 개로 분할하는 모습을 나타내는 도면.
도 6는 본 발명의 실시 예에 따라 탐지문턱값을 예측하는 과정을 개략적으로 나타내는 도면.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따라 클러터 신호를 기반으로 해상 클러터 분포를 예측하는 과정을 개략적으로 나타내는 도면.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따라 유효한 클러터 신호를 기반으로 형상 파마미터를 추척하여 클러터 분포를 예측하는 과정을 나타내는 도면.
본 발명의 실시 예에서 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 해당하는 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.
본 발명의 실시 예들은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 특정한 실시 형태에 대해 범위를 한정하려는 것이 아니며, 발명된 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 실시 예들을 설명함에서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구성되다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명의 실시 예에서 '모듈' 혹은 '부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 '모듈' 혹은 복수 의'부'는 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 '모듈' 혹은 '부'를 제외하고는 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서(미도시)로 구현될 수 있다.
본 발명의 실시 예에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
이하에서, 본 발명의 실시 예에 따른 표적 탐지 방법에 대하여 설명하기로 한다. 본 발명의 실시 예에 따른 표적 탐지 방법에 대한 설명에 있어서, 본 발명의 실시 예에 따른 레이더 장치와 관련하여 전술한 내용과 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명이 적용되는 일정 오경보율 처리의 임계치 설정 방법을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 일정 오경보율 처리의 임계치 설정 방법은, 복수 개의 셀에 클러터 신호의 출력 값을 저장하는 과정(S110), 상기 복수 개의 셀을 스캔하여, 테스트 셀의 출력 값과 레퍼런스 셀의 출력 값을 확인하는 과정(S120), 상기 레퍼런스 셀의 출력 값으로부터 레퍼런스 레벨을 산출하는 과정(S130), 상기 테스트 셀의 출력 값과 상기 레퍼런스 레벨을 비교하여 스케일 인자를 결정하는 과정(S140) 및 상기 스케일인자를 주위 환경 신호 값에 곱하여 임계치를 설정하는 과정(S150)을 포함한다.
여기서, 일정 오경보율 처리에서 표적을 탐지하기 위한 임계치의 설정은, 표적 신호와 클러터 신호를 포함하는 레이더 신호에 대하여 레이더 신호의 출력 값을 복수 개의 셀에 저장하고, 복수 개의 셀을 순차적으로 지정하여 설정되는 테스트 셀의 주변 셀을 이용하여 주위 환경 신호 값을 계산한다. 이와 같이 계산된 주위 환경 신호 값에는 하기의 수학식 1과 같이 스케일 인자(scaling factor)가 곱해지게 되어 임계치로 설정된다.
Figure 112021013339310-pat00005
상기 클러터 신호의 출력 값을 저장하는 과정(S110)은 레지스터(register)의 복수 개의 셀에 수신 신호의 출력 값을 저장한다. 여기서, 수신 신호는 후술하는 레이더 신호와는 달리, 표적 신호가 배제된 클러터 신호를 포함할 수 있다. 이에 본 발명의 실시 예에 따라 클러터 신호가 유동적으로 변화하는 환경에서 각 섹터에서 수신되는 매 드웰(dwell) 시간 동안의 클러터 신호를 이용하여 클러터 신호의 분포를 예측한다.
여기서, 클러터 신호의 분포를 예측하기 위하여는 표적 신호가 배제된 클러터 신호만을 수신 신호에 포함시킬 필요가 있다. 표적 신호가 배제된 클러터 신호의 출력 값을 저장하기 위하여는, 표적이 존재하지 않는 상태에서 탐지 영역 내의 신호를 수신하여 수신 신호의 출력 값을 저장할 수도 있으나, 표적 신호와 클러터 신호를 포함하는 신호를 수신하는 과정 및 수신한 신호에서 표적 신호를 제거하는 과정을 포함할 수도 있다. 즉, 표적이 존재하는 상태에서 탐지 영역 내의 신호를 수신하고, 수신된 신호에서 표적 신호를 제거하여 표적 신호가 배제된 클러터 신호의 출력 값을 저장할 수 있다. 여기서, 표적 신호는 레이더 반사 면적(RCS: Radar Cross Section)이 큰 신호를 의미하며, 이와 같은 표적 신호는 표적으로부터 반사된 신호뿐만 아니라, 해상 환경에서 육지 또는 섬으로부터 반사된 신호를 포함할 수 있다. 이와 같이 표적 신호를 제거하는 과정은 표적이 존재하는 상태에서 탐지 영역 내의 신호를 수신하고, 수신된 신호에서 설정된 진폭 값 이상을 가지는 신호를 표적 신호로 간주하여 제거할 수 있다.
수신 신호의 출력 값을 저장하는 과정(S110)에서 수신 신호의 출력 값은 거리(range) 방향을 따라 배열되어 복수 개의 셀에 순차적으로 저장될 수 있다. 이때, 복수 개의 셀은 일 방향으로 배열될 수 있으며, 일 방향으로 배열된 복수 개의 셀에는 수신 신호의 출력 값이 거리 방향에 따라 순차적으로 저장된다.
테스트 셀(T)의 출력 값과 레퍼런스 셀의 출력 값을 확인하는 과정(S120)은 윈도우부(W)는 복수 개의 셀 중 적어도 하나의 셀을 테스트 셀(T)로 지정하고, 상기 테스트 셀(T)로부터 소정 거리 내에 위치한 셀을 레퍼런스 셀 (R)로 지정한다. 이때, 레퍼런스 셀(R)은 복수 개의 셀 중 테스트 셀(T)의 양측으로 각각 소정 거리 내에 위치하는 셀을 포함할 수 있으며, 이 경우 테스트 셀(T)의 좌측과 우측으로 각각 동일한 거리 내에 위치하는 셀을 포함할 수 있다.
즉, 윈도우부(W)는, 예를 들어 소정 위치에 있는 셀을 테스트 셀(T)로 선택하고, 테스트 셀(T)로부터 양측으로 소정 거리 내에 위치한 셀을 레퍼런스 셀(R)로 지정할 수 있다. 또한, 윈도우부(W)는 테스트 셀(T)의 양측에 각각 인접한 적어도 하나의 가드 셀(G)을 지정할 수도 있다. 여기서, 가드 셀(G)의 출력 값은 후술할 레퍼런스 레벨을 산출하는 과정(S130)에 영향을 미치지 않는다. 윈도우부(W)는 복수 개의 셀중 테스트 셀(T)로부터 가장 좌측에 위치한 가드 셀(G)로부터 소정 거리, 예를 들어 3의 거리 내의 위치한 셀과, 테스트 셀(T)로부터 가장 우측에 위치한 가드 셀(G)로부터 소정 거리, 예를 들어 3의 거리 내의 위치한셀을 레퍼런스 셀(R)로 지정할 수 있다. 이때, 가드 셀(G)의 개수 및 레퍼런스 셀(R)로 지정되기 위한 테스트 셀(T)로부터의 소정 거리 등은 미리 설정될 수 있으며, 이에 의하여 결정된 레퍼런스 셀(R)을 이용하여 후술할 레퍼런스 레벨을 산출하게 된다.
레퍼런스 레벨을 산출하는 과정(S130)은 레퍼런스 셀(R)에 저장된 수신 신호의 출력 값으로부터 레퍼런스 레벨을 산출한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 레이다 시스템에서 주요 사용되는 CFAR 알고리즘은 CA CFAR(Cell Average CFAR), OS CFAR(Ordered Statistic CFAR) 등이 있다. CA CFAR는 균일한 잡음 환경에서 널리 사용된다. CA CFAR는 테스트 셀(T)과 비교하기 위한 레퍼런스 레벨로, 레퍼런스 셀(R)의 출력 값에 대한 평균 값을 이용한다.
이후, 스케일 인자를 결정하는 과정(S140)은 테스트 셀(T)의 출력 값과 레퍼런스 레벨을 비교하여 스케일 인자를 결정한다. 이때, 스케일 인자를 결정하는 과정(S140)은 레퍼런스 레벨에 대한 테스트 셀(T)의 출력 값의 차이 값을 계산하는 과정, 상기 차이 값의 도수 분포 상태를 나타내는 히스토그램을 생성하는 과정, 상기 차이 값의 최대값으로부터 상기 차이 값을 감소시키면서 누적 도수를 계산하는 과정 및 상기 누적 도수와 설정된 오경보 개수가 일치할 때의 차이 값으로부터 상기 스케일 인자를 산출하는 과정을 포함할 수 있다.
레퍼런스 레벨에 대한 테스트 셀(T)의 출력 값의 차이 값을 계산하는 과정은 레퍼런스 레벨과 테스트 셀(T)의 출력 값을 비교하여 그 차이 값을 계산한다. 여기서, 차이 값은 레퍼런스 레벨 신호에 대한 테스트 셀(T)의 신호 비를 의미한다. 따라서, 차이 값은 테스트 셀(T)의 출력 값을 레퍼런스 레벨로 나누어서 계산될 수 있다.
그러나, 일반적으로 레퍼런스 셀(R)의 출력 값과 테스트 셀(T)의 출력 값은 데시벨(dB)의 단위를 가지므로, 이 경우 레퍼런스 레벨에 대한 테스트 셀(T)의 출력 값의 차이 값은 테스트 셀(T)의 출력 값에서 레퍼런스 레벨을 감산하여 계산될 수 있다. 이하에서는, 레퍼런스 셀(R)의 출력 값과 테스트 셀(T)의 출력 값은 데시벨(dB)의 단위를 가지는 것으로 하여, 차이 값이 테스트 셀(T)의 출력 값에서 레퍼런스 레벨을 감산하여 계산되는 경우를 예로 들어 설명하나, 레퍼런스 셀(R)의 출력 값과 테스트 셀(T)의 출력 값을 데시벨(dB)의 단위로 변환하지 않고, 테스트 셀(T)의 출력 값을 레퍼런스 레벨로 나누어 차이 값을 계산하여 후술할 스케일 인자로 산출할 수도 있음은 물론이다. 차이 값을 계산하는 과정은 복수 개의 셀을 각각 테스트 셀(T)로 지정하여, 지정된 테스트 셀(T)에 대하여 각각 이루어진다. 여기서, 복수 개의 셀에 대하여 각각 차이 값이 계산되면, 상기 차이 값의 도수 분포 상태를 나타내는 히스토그램을 생성하는 과정이 수행된다.
스케일 인자를 차이 값(
Figure 112021013339310-pat00006
)의 도수 분포 상태를 나타내는 히스토그램에서 차이 값(
Figure 112021013339310-pat00007
)의 최대 값으로부터의 누적 도수와 설정된 오경보 개수가 일치할 때의 차이 값(
Figure 112021013339310-pat00008
)으로부터 산출함으로써, 클러터 신호가 유동적으로 변화하는 환경에서 클러터 신호의 분포를 예측하고, 예측된 결과에 따라 레이더 시스템이 요구하는 오경보율에 부합하는 스케일 인자를 적응적으로 조정할 수 있게 된다.
한편, 본 발명의 실시 예에 따른 일정 오경보율 처리의 임계치 설정 방법은 상기의 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 저장한 기록 매체에도 적용될 수 있다.
즉, 본 발명의 실시 예에 따른 일정 오경보율 처리의 임계치 설정 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 프로그래밍 언어 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 플래시 메모리, 솔리드 스테이트 디스크(SSD) 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터 간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.
한편, 해상 영역에서 클러터 신호의 크기 분포는 일반적으로 K-분포(K distribution)를 따른다. K-분포는 형상 파라미터(
Figure 112021013339310-pat00009
)와 스케일 파라미터(d)에 따라 변화하며, 형상 파라미터(
Figure 112021013339310-pat00010
)에 따른 해상 영역에서의 클러터 신호 스펙트럼은 도 2에 도시된 바와 같다. 여기서, 도 2(a)는 형상 파라미터(
Figure 112021013339310-pat00011
)가 5인 경우의 클러터 신호 스펙트럼을 도시한 도면이고, 도 2(b)는 형상 파라미터(
Figure 112021013339310-pat00012
)가 0.5인 경우의 클러터 신호 스펙트럼을 도시한 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 형상 파라미터(
Figure 112021013339310-pat00013
)가 작아질수록 클러터 신호의 스펙트럼은 높은 진폭(amplitude) 값을 가지며 뾰족(spiky)한 특성을 나타냄을 알 수 있다. 즉, 파고가 계속적으로 변화하는 해상 환경에서 표적을 탐지하는 경우에는 형상 파라미터(
Figure 112021013339310-pat00014
)가 변화함에 따라 클러터 신호 스펙트럼이 높은 진폭 값을 가져 뾰족(spiky)하게 형성된다.
이에, 본 발명의 일 실시 예에서는, 레이다가 해상환경에서 표적을 효율적으로 탐지하기 위한 방안을 제공하는 것으로, 풍향에 따라 레이다로 입사되는 해상 클러터의 특성이 유동적으로 변하는 상황에서 CFAR 처리 시 표적의 탐지 문턱값을 적응적으로 결정하는 방안을 제공하고자 한다.
특히, 본 발명의 실시 예는 보다 적은 수의 클러터 신호와 수식적인 모델을 이용하여, 형상 파라미터를 유추하고 그에 따른 클러터 신호의 확률함수를 계산하는 방법을 보다 구체적으로 설명하고자 한다.
이와 관련하여, 본 발명의 실시 예에 따른 표적 탐지 방법에 대하여 설명하기로 한다. 본 발명의 실시 예에 따른 표적 탐지 방법에 대한 설명에 있어서, 본 발명의 실시 예에 따른 레이더 장치와 관련하여 전술한 내용과 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 표적 탐지 방법을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 3를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 표적 탐지 방법은 탐지 영역 내의 레이더 신호를 수신하는 과정 (S210) 및 일정 오경보율(CFAR) 처리에 의하여 상기 레이더 신호로부터 표적을 탐지하는 과정(S220)을 포함하고, 상기 표적을 탐지하는 과정은(S220), 상기 탐지 영역을 복수 개로 분할하는 과정(S221), 상기 분할된 탐지 영역별로 스케일 인자를 개별적으로 결정하여, 상기 일정 오경보율(CFAR) 처리의 임계치를 설정하는 과정(S222) 및 상기 임계치보다 큰 출력 값을 가지는 레이더 신호로부터 표적을 검출하는 과정(S223)을 포함한다.
탐지 영역 내의 레이더 신호를 수신하는 과정(S210)은 표적의 탐지를 위한 탐지 영역 내에서 표적 신호와 클러터 신호를 포함하는 레이더 신호를 수신한다. 이때, 레이더 신호의 분포를 예측하기 위해서 클러터 분포의 예측은 1 bar scan이 종료된 시점에서 수행되며, 매 1 bar scan 시 기존 데이터에서 업데이트하여 분포를 예측한다. 파고가 계속적으로 변화하는 해상 영역에서 원거리를 탐지하기 위한 레이다의 경우 해상으로 조향되는 빔의 영역이 광범위 하기 때문에 거리(range) 방향으로는 예를 들어, 10km 단위로 섹터를 구분하고, 방위각 방향은 일 방향으로 조사되는 레이더의 방위각 방향의 각 영역(dwell)으로 섹터를 구분한다.
이와 관련하여, 도 5는 본 발명의 실시 예에 따라 탐지 영역을 복수 개로 분할하는 모습을 나타내고 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 탐지 영역은 방위각 방향 및 거리 방향으로 MХN개로 분할될 수 있다. 클러터 분포를 예측하는 과정에서는 탐지 영역에 대한 표적 신호와 클러터 신호를 포함하는 레이더 신호를 수신하고, 수신한 레이더 신호에서 레이더 반사 면적(RCS)이 큰 표적으로부터 반사된 신호와 육지 또는 섬으로부터 반사된 신호를 제거하여 클러터 분포를 예측할 수 있다.
이때, 탐지문턱값을 적응적으로 산출하고 적용하기 위해서는 히스토그램 계산을 통해 실제 클러터 분포를 정확히 예측해야 하며, 이를 위해서는 충분한 클러터 신호의 양과 그에 따른 수집 시간이 필요하다. 그러나, 클러터 신호를 수집하는 시간 동안에는 해상클러터 특성이 반영된 정확한 탐지문턱값을 적용할 수 없는 문제점이 발생한다. 또한 거리, 방위각으로 구획된 영역 별 클러터 신호 저장을 위한 메모리 할당이 필요하게 된다.
따라서, 본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위해 형상 파라미터 예측 기반 클러터 분포 추정 방법을 제안한다.
기 설명한 바와 같이, 형상 파라미터(
Figure 112021013339310-pat00015
)가 작아질수록 클러터 신호의 스펙트럼은 높은 진폭(amplitude) 값을 가지며 뾰족(spiky)한 특성을 나타냄을 알 수 있다. 즉, 형상 파라미터(Shape parameter)는 k분포에서 해상클러터의 뾰쪽뾰족(spiky)한 특성을 나타내는 파라미터이며, 해상 클러터의 신호 크기 분포는 일반적으로 k-분포를 따른다고 가정한다. k-분포는 두 개의 입력 파라미터인 형상 파라미터(shape parameter,
Figure 112021013339310-pat00016
), 스케일 파라미터(scale parameter, d)에 따라 변화한다. k-분포는 아래의 수학식 2와 같다.
Figure 112021013339310-pat00017
여기서,
Figure 112021013339310-pat00018
는 클러터 패치 사이즈(patch size), 입사여각, 바람이 부는 방향, 안테나 편파의 함수이다.
Figure 112021013339310-pat00019
는 아래의 수학식 3과 같다.
Figure 112021013339310-pat00020
또한, 상기 형상 파라미터(shape parameter)는 풍향에 따라 그 값이 변하며, 확률밀도함수 형태도 변하는 것을 알 수 있다. 이는 도 4와 같다.
이를 고려하는 경우, 레이다로 입사되는 클러터 신호로부터 유효한 형상 파라미터 값을 추정할 수 있다면, 수식적 모델을 통해서 해당 확률밀도함수를 예측할 수 있고, 표적 탐지를 위한 CFAR 문턱값을 계산해 낼 수 있다.
본 발명은 이동하는 플랫폼에 장착된 레이다에서 실시간으로 클러터 신호의 분포를 예측하고, 적응적으로 CFAR 문턱값 승수를 조정하여 효율적인 표적 탐지를 위한 CFAR 처리 방법을 제안한다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 문턱값 계산을 위한 구역 할당을 일 예로 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 거리 및 방위각 별로 할당된 섹터 별로 구획을 나누고, 방위각 방향으로 구획이 끝나는 시점에서 수집된 데이터를 이용하여 분포를 예측한다.
여기서, 본 발명은 각 섹터에서 수신되는 매 dwell 시간 동안의 클러터 신호를 이용하여 유효한 형상 파라미터(veff)값을 추정하고, 이를 통해 수식적인 모델 기반으로 클러터 분포 예측을 수행한다. 이는 하기의 수학식 4과 같다.
Figure 112021013339310-pat00021
추정된 유효한 형상 파라미터(shape parameter)와 스케일 파라미터(scale parameter)를 아래와 같이 k분포 수식에 적용하여 해당 확률밀도함수를 산출한다.
Figure 112021013339310-pat00022
추정된 확률밀도함수를 기반으로 시스템이 요구하는 오경보확률 값에 해당하는 면적을 찾는다. 이 면적에 해당하는 값이 CFAR 탐지문턱값 승수(threshold multiplier)가 되며, 탐지문턱값(CFAR threshold)은 기준신호레벨 (reference_level)에 예측된 탐지문턱값 승수값을 곱하여 산출한다. 이는 수학식 6 및 도 6과 같다.
Figure 112021013339310-pat00023
레이다 수신 해상 데이터 이용 및 본 발명의 일 예에 따른 모델링된 수식으로 Veff 추정한 확률밀도함수 비교 결과는 도 7과 같다.
도 7을 참조하면, 실선(a)는 수신된 클러터 신호 기반으로 한 확률밀도함수 이며, K라고 표시된 점선이 모델링된 수식으로 Veff 추정 후, 예측한 확률밀도함수 그래프이다. 여기서, 본 발명의 일 예 따른 모델링된 수식으로 Veff 추정 후, 예측한 확률밀도함수 그래프가, 다른 분포함수들(R, w)보다 수신된 신호 기반 분포와 가장 유사한 것을 알 수 있다.
이에 도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따라 유효한 클러터 신호를 기반으로 형상 파마미터를 추적하여 클러터 분포를 예측하는 과정을 나타내는 도면으로, 본 발명에서는 탐지 성능을 높이고자, 거리 및 방위각으로 구역을 설정하여(600), 클러터 신호를 수집하고, 이때, 클러터 신호는 각 섹터에서 매 영역(dwell) 시간 동안의 유효한 클러터 신호를 이용하여 형상 파라미터 veff 추정한다(610). 상기 수학식 4를 통한 히스토그램 계산을 통해 클러터 분포를 예측하고(620), 클러터의 특성을 나타내는 확률밀도함수(PDF)를 예측한다(630). 이는 수학식 5를 통해 예측 가능하다. 이후, 확률밀도함수로부터 시스템에 주어진 오경보확률(false alarm rate) 기반하여, CFAR 탐지문턱값을 산출(수학식 6)하고 표적을 검출한다(640).
이러한 본 발명은 시시각각 변화하는 해상 환경에서 표적을 탐지하기 위해 적응적으로 CFAR 문턱값 승수를 예측하는데 있어서, 모델링된 수식 기반의 파라미터 추출 방법을 적용하고, 매 dwell 별 수신 데이터 만을 이용함으로써 하드웨어적인 메모리 할당을 최소화할 수 있다.
또한, 수신 데이터 수집 시간이 줄어들어, 1회 스캔 후 추정된 탐지문턱값을 다음 번 스캔부터 바로 적용할 수 있는 장점이 있다.
따라서, 본 발명에서는 적은 수의 클러터 신호와 수식적인 모델을 이용하여, 형상 파라미터를 유추하고 그에 따른 클러터 신호의 PDF 함수를 계산한다. 이러한 본 발명을 통해, 이동하는 플랫폼에서 해상상태에 따라 클러터 특성이 변화하는 환경에서 표적 탐지 시, 클러터 신호 수집을 통해 CFAR 문턱값 승수를 적응적으로 적용함에 따라, 즉, 클러터 신호 수집 시간 동안에는 CFAR 문턱값 승수를 계산할 수 없는 문제점을 해결하고, 특히, 이는 10 스캔 이상 소요되는데 발생되는 문제점을 해결하고, 또한 수집된 신호를 유지하고 갱신하기 위한 충분한 메모리 공간의 할당해야 하는 문제점을 해결하는 장점을 제공한다.
상기에서, 본 발명의 바람직한 실시 예가 특정 용어들을 사용하여 설명 및 도시되었지만 그러한 용어는 오로지 본 발명을 명확하게 설명하기 위한 것일 뿐이며, 본 발명의 실시 예 및 기술된 용어는 다음의 청구범위의 기술적 사상 및 범위로부터 이탈되지 않고서 여러 가지 변경 및 변화가 가해질 수 있는 것은 자명한 일이다. 이와 같이 변형된 실시 예들은 본 발명의 사상 및 범위로부터 개별적으로 이해되어서는 안 되며, 본 발명의 청구범위 안에 속한다고 해야 할 것이다.

Claims (6)

  1. 거리 및 방위각 별로 섹터 할당하는 과정;
    각 섹터에서 수신되는 매 드웰(dwell)시간 동안의 클러터 신호를 이용하여 유효한 형상 파라미터 값을 추정하는 과정;
    상기 추정된 형상 파라미터를 고려하여 클러터 분포를 예측하는 과정;
    상기 클러터 신호의 확률밀도함수를 산출하는 과정; 및
    상기 확률밀도함수로부터 시스템에 주어진 오경보확률(false alarm rate) 기반하여, 탐지문턱값을 산출하고 표적을 검출하는 과정을 포함하고,
    상기 유효한 형상 파라미터 값을 추정하는 과정 및 상기 추정된 형상 파라미터를 고려하여 클러터 분포를 예측하는 과정은,
    수학식 x을 통해 수행되는 것을 특징으로 하는 파라미터 추정을 통한 표적 검출 방법.
    <수학식 x>
    Figure 112021063082859-pat00037

  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 상기 클러터 신호의 확률밀도함수를 산출하는 과정은 수학식 y을 통해 수행되는 것을 특징으로 하는 파라미터 추정을 통한 표적 검출 방법.
    <수학식 y>
    Figure 112021063082859-pat00025

  4. 파라미터 추정을 통한 표적 검출을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 저장한 기록 매체에 있어서,
    상기 기록 매체는, 거리 및 방위각 별로 섹터 할당하고;
    각 섹터에서 수신되는 매 드웰(dwell)시간 동안의 클러터 신호를 이용하여 유효한 형상 파라미터 값을 추정하고;
    상기 추정된 형상 파라미터를 고려하여 클러터 분포를 예측하고;
    상기 클러터 신호의 확률밀도함수를 산출하고; 및
    상기 확률밀도함수로부터 시스템에 주어진 오경보확률(false alarm rate) 기반하여, 탐지문턱값을 산출하고 표적을 검출하고,
    상기 기록 매체는,
    하기의 수학식 x을 통해 유효한 형상 파라미터 값을 추정하고, 상기 추정된 형상 파라미터를 고려하여 클러터 분포를 예측함을 특징으로 하는 상기 기록 매체.
    <수학식 x>
    Figure 112021063082859-pat00038

  5. 삭제
  6. 제4항에 있어서, 상기 기록 매체는,
    하기의 수학식 y을 통해 상기 클러터 신호의 확률밀도함수를 산출함을 특징으로 하는 상기 기록 매체.
    <수학식 y>
    Figure 112021063082859-pat00027
KR1020210014592A 2021-02-02 2021-02-02 파라미터 추정을 통한 표적 검출 방법 및 기록 매체 KR102302421B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210014592A KR102302421B1 (ko) 2021-02-02 2021-02-02 파라미터 추정을 통한 표적 검출 방법 및 기록 매체

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210014592A KR102302421B1 (ko) 2021-02-02 2021-02-02 파라미터 추정을 통한 표적 검출 방법 및 기록 매체

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102302421B1 true KR102302421B1 (ko) 2021-09-15

Family

ID=77793524

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210014592A KR102302421B1 (ko) 2021-02-02 2021-02-02 파라미터 추정을 통한 표적 검출 방법 및 기록 매체

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102302421B1 (ko)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101546421B1 (ko) * 2015-02-16 2015-08-24 에스티엑스엔진 주식회사 적응 cfar 처리방법
KR102065980B1 (ko) * 2019-02-28 2020-01-14 한화시스템 주식회사 표적 탐지 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101546421B1 (ko) * 2015-02-16 2015-08-24 에스티엑스엔진 주식회사 적응 cfar 처리방법
KR102065980B1 (ko) * 2019-02-28 2020-01-14 한화시스템 주식회사 표적 탐지 방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102065980B1 (ko) 표적 탐지 방법
US7541970B1 (en) Weather radar with spurious reflection lobe mitigation
CN107861107B (zh) 一种适用于连续波雷达的双门限cfar与点迹凝聚方法
CN111899568B (zh) 桥梁防撞预警系统、方法、装置和存储介质
CN112684428B (zh) 一种基于信号代理的多目标恒虚警率检测方法
US20100321231A1 (en) Radar device
KR20040091699A (ko) 레이더 검출에서의 적응적 검출 시스템 및 적응적 검출 방법
CN111665517B (zh) 一种基于密度统计的单光子激光测高数据去噪方法及装置
JPH09145829A (ja) レーダ信号処理装置
JP5491924B2 (ja) 目標検出装置及び目標検出方法
JP5130844B2 (ja) クラッタ判別方法およびレーダ装置
KR102440355B1 (ko) 해수면 전파 반사율을 이용한 딥 러닝 해양 클러스터 데이터 측정 시스템
CN113050071A (zh) 激光雷达数据处理方法、装置、设备及存储介质
CN107271973A (zh) 韦布尔杂波环境下基于偏斜度和均值比的恒虚警检测方法
CN115453483A (zh) 一种雷达目标信号检测方法及相关设备
CN111856406A (zh) 一种基于fmcw雷达回波的目标检测方法及装置
KR102302421B1 (ko) 파라미터 추정을 통한 표적 검출 방법 및 기록 매체
CN113625232A (zh) 雷达检测中多径虚假目标抑制方法、装置、介质和设备
CN116990773A (zh) 基于自适应门限的低慢小目标检测方法、装置和存储介质
KR102092278B1 (ko) 비균질 클러터 환경에서 표적을 탐지하는 2d go ca-cfar 탐지 방법 및 그 시스템
KR102361816B1 (ko) 표적 탐지 방법 및 기록 매체
CN113126086B (zh) 一种基于状态预测积累的生命探测雷达弱目标检测方法
KR102207003B1 (ko) 해상 표적 탐지 방법
KR102065979B1 (ko) 일정 오경보율 처리의 임계치 설정 방법 및 기록 매체
Kalyan et al. Sonar based automatic target detection scheme for underwater environments using CFAR techniques: a comparative study

Legal Events

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