KR102312890B1 - Apparatus and method for detecting a small unmanned aerial vehicle(uav) - Google Patents

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Abstract

본 발명은 소형 무인기를 보다 효과적으로 탐지할 수 있는 장치 및 방법을 제공하기 위한 것으로, 표적 신호를 포함하는 레이더 신호를 수신하는 신호 수신부와, 수신된 표적 신호로부터 레인지 프로파일(range profile)을 획득하는 레인지 프로파일 획득부와, 상기 획득한 레인지 프로파일에 근거하여, 기 설정된 제1 임계값을 넘는 진폭을 가지는 일부의 레인지를 레인지 빈(range bin)으로 검출하는 CFAR(Constant False Alarm Rate) 탐지부와, 상기 검출된 레인지 빈의 신호를 추출하여 주파수 스펙트럼 신호를 생성하는 스펙트럼 신호 생성부 및, 상기 주파수 스펙트럼 신호에 근거하여, 기 설정된 가중치와 잡음 변수에 근거하여 결정되는 제2 임계값을 초과하는 진폭이 검출된 주파수들의 개수를 검출하고, 검출된 주파수 개수가 기 설정된 임계 신호 개수를 초과하는지 여부에 근거하여 상기 표적 신호에 대응하는 표적이 무인기인지 여부를 판별하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다. The present invention is to provide an apparatus and method for more effectively detecting a small unmanned aerial vehicle, and a signal receiver for receiving a radar signal including a target signal, and a range for acquiring a range profile from the received target signal a profile obtaining unit; a constant false alarm rate (CFAR) detecting unit detecting, as a range bin, a partial range having an amplitude exceeding a preset first threshold value as a range bin, based on the obtained range profile; a spectrum signal generator for generating a frequency spectrum signal by extracting a signal of the detected range bin; and, based on the frequency spectrum signal, an amplitude exceeding a second threshold determined based on a preset weight and a noise variable is detected and a control unit for detecting the number of detected frequencies and determining whether a target corresponding to the target signal is an unmanned aerial vehicle based on whether the number of detected frequencies exceeds a preset threshold number of signals.

Description

소형 무인기 탐지 장치 및 탐지 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DETECTING A SMALL UNMANNED AERIAL VEHICLE(UAV)}APPARATUS AND METHOD FOR DETECTING A SMALL UNMANNED AERIAL VEHICLE (UAV)}

본 발명은 소형 무인기를 탐지하기 위한 탐지 장치 및 탐지 방법에 대한 것이다. The present invention relates to a detection device and a detection method for detecting a small unmanned aerial vehicle.

전파를 이용하여 장거리에 있는 위협 표적의 존재 유무 및 상기 위협 표적의 위치를 사전에 탐지하기 위해 레이더 장치가 널리 사용된다. 대표적인 레이다 탐지 기법으로는 일정 오경보율(Constant False Alarm Rate: CFAR) 검출기 기반의 기법들이 있다. 이러한 CFAR 기법은 표적의 레이다 반사 면적(Radar Cross Section: RCS)이 상대적으로 큰 점을 이용하여 탐지를 수행하는 것으로, 잡음(noise) 환경에서 적응적 임계값(adaptive threshold)을 형성하고, 임계값을 넘는 신호를 표적으로 간주하는 방식이다. A radar device is widely used to detect the presence or absence of a threat target at a long distance using radio waves and the location of the threat target in advance. As a representative radar detection technique, there are techniques based on a constant false alarm rate (CFAR) detector. The CFAR technique performs detection using a point having a relatively large radar cross section (RCS) of a target, and forms an adaptive threshold in a noise environment, and It is a method that considers a signal exceeding the target as a target.

그런데 소형 무인기는 그 크기가 작음에 따라 레이다 반사 면적(radar cross section: RCS)이 작고 시가지 혹은 산악 환경 내에서 사용되며, 일반적으로 저고도에서 비행한다. 따라서 종래의 오경보율을 이용한 탐지 기법으로는 소형 무인기는 단순히 클러터(clutter)로 판단될 가능성이 높다는 문제가 있으며, 이를 위해 오경보율을 낮추면 실제 클러터들 역시 레이터에 의해 표적으로 탐지된다는 문제가 있다. 결과적으로, 기존의 잡음 환경만을 고려한 CFAR 검출기 기반의 탐지는 소형 무인기에 대하여 우수한 탐지 성능을 유지할 수 없다는 문제가 있다. However, due to their small size, the radar cross section (RCS) is small, and they are used in urban or mountainous environments, and generally fly at low altitudes. Therefore, there is a problem that the conventional detection technique using the false alarm rate has a high probability that the small unmanned aerial vehicle is simply determined to be a clutter. . As a result, there is a problem that the detection based on the CFAR detector considering only the existing noisy environment cannot maintain excellent detection performance for a small UAV.

본 발명은 전술한 문제를 해결하기 위한 것으로, 소형 무인기를 보다 효과적으로 탐지할 수 있는 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다. The present invention is to solve the above problems, and to provide an apparatus and method for more effectively detecting a small unmanned aerial vehicle.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 탐지 장치는, 표적 신호를 포함하는 레이더 신호를 수신하는 신호 수신부와, 수신된 표적 신호로부터 레인지 프로파일(range profile)을 획득하는 레인지 프로파일 획득부와, 상기 획득한 레인지 프로파일에 근거하여, 기 설정된 제1 임계값을 넘는 진폭을 가지는 일부의 레인지를 레인지 빈(range bin)으로 검출하는 CFAR(Constant False Alarm Rate) 탐지부와, 상기 검출된 레인지 빈의 신호를 추출하여 주파수 스펙트럼 신호를 생성하는 스펙트럼 신호 생성부 및, 상기 주파수 스펙트럼 신호에 근거하여, 기 설정된 가중치와 잡음 변수에 근거하여 결정되는 제2 임계값을 초과하는 진폭이 검출된 주파수들의 개수를 검출하고, 검출된 주파수 개수가 기 설정된 임계 신호 개수를 초과하는지 여부에 근거하여 상기 표적 신호에 대응하는 표적이 무인기인지 여부를 판별하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다. A detection apparatus according to an embodiment of the present invention for achieving the above object includes a signal receiving unit for receiving a radar signal including a target signal, and a range profile obtaining unit for acquiring a range profile from the received target signal. and a CFAR (Constant False Alarm Rate) detector that detects, as a range bin, a partial range having an amplitude exceeding a preset first threshold value as a range bin, based on the obtained range profile; a spectrum signal generator for generating a frequency spectrum signal by extracting a signal of a bin, and based on the frequency spectrum signal, the frequency spectrum for which an amplitude exceeding a second threshold determined based on a preset weight and a noise variable is detected. and a control unit for detecting the number and determining whether a target corresponding to the target signal is an unmanned aerial vehicle based on whether the number of detected frequencies exceeds a preset number of threshold signals.

일 실시 예에 있어서, 상기 레인지 프로파일 획득부는, 상기 수신된 레이더 신호에 대해 비간섭 적분(noncoherent integration)을 수행하여 상기 레인지 프로파일을 획득하는 것을 특징으로 한다. In an embodiment, the range profile obtaining unit is characterized in that the range profile is obtained by performing noncoherent integration on the received radar signal.

일 실시 예에 있어서, 상기 스펙트럼 신호 생성부는, 상기 레인지 빈의 신호로부터, 표적 신호의 주파수 스펙트럼 신호를, 표적의 강체로부터 수신되는 주파수 스펙트럼 성분과, 표적의 날개로부터 수신되는 주파수 스펙트럼 성분이 선형 결합된 형태로 생성하고, 상기 표적의 강체로부터 수신되는 주파수 스펙트럼 성분은, 상기 표적의 강체의 병진운동에 따른 주파수 스펙트럼이며, 상기 표적의 날개로부터 수신되는 주파수 스펙트럼 성분은, 상기 표적의 로터(rotor)의 병진운동에 따른 성분과 상기 날개의 미세운동에 따른 성분이 컨볼루션(convolution)된 주파수 스펙트럼임을 특징으로 한다. In one embodiment, the spectrum signal generator, from the signal of the range bin, the frequency spectrum signal of the target signal, the frequency spectrum component received from the rigid body of the target, and the frequency spectrum component received from the wing of the target are linearly combined The frequency spectrum component received from the rigid body of the target is a frequency spectrum according to the translational motion of the rigid body of the target, and the frequency spectrum component received from the wing of the target is the rotor of the target. It is characterized in that the component according to the translational motion of the wing and the component according to the fine motion of the wing are a convolutional frequency spectrum.

일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 표적 신호의 주파수 스펙트럼의 각 주파수 별로 진폭(amplitude)이 상기 제2 임계값을 초과하는지 여부에 근거하여, 상기 표적 신호가 상기 표적의 강체로부터 수신되는 주파수 스펙트럼 성분만을 포함하는지 또는 상기 표적의 날개로부터 수신되는 주파수 스펙트럼 성분을 더 포함하고 있는지를 판단하고, 상기 제2 임계값을 초과하는 진폭을 가지는 주파수의 개수가 상기 임계 신호 개수를 초과하는 경우 상기 표적 신호에 대응하는 표적을 무인기로 판단하는 것을 특징으로 한다. In one embodiment, the control unit, based on whether the amplitude (amplitude) for each frequency of the frequency spectrum of the target signal exceeds the second threshold, the frequency at which the target signal is received from the rigid body of the target It is determined whether only a spectrum component or a frequency spectrum component received from the wing of the target is further included, and if the number of frequencies having an amplitude exceeding the second threshold value exceeds the threshold signal number, the target It is characterized in that the target corresponding to the signal is determined by the unmanned aerial vehicle.

일 실시 예에 있어서, 상기 임계 신호 개수는, 탐지하고자 하는 무인기의 특성에 따라 다르게 결정되며, 상기 무인기의 특성은, 무인기의 날개 개수 및 날개 길이를 포함하는 것을 특징으로 한다. In an embodiment, the number of threshold signals is determined differently according to the characteristics of the UAV to be detected, and the characteristics of the UAV include the number of wings and the length of the wings of the UAV.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 탐지 방법은, 표적 신호를 포함하는 레이더 신호를 수신하는 단계와, 수신된 표적 신호로부터 레인지 프로파일(range profile)을 획득하는 단계와, 상기 획득한 레인지 프로파일에 근거하여, CFAR(Constant False Alarm Rate) 알고리즘에 따라 기 설정된 제1 임계값을 넘는 진폭을 가지는 일부의 레인지를 레인지 빈(range bin)으로 검출하는 단계와, 상기 검출된 레인지 빈의 신호를 추출하여 주파수 스펙트럼 신호를 생성하는 단계와, 기 설정된 가중치와 잡음 환경 변수에 근거하여 결정되는 제2 임계값을 결정하는 단계와, 상기 주파수 스펙트럼 신호로부터 상기 제2 임계값을 초과하는 진폭이 검출된 주파수들의 개수를 검출하는 단계 및, 상기 제2 임계값을 초과하는 진폭이 검출된 주파수 개수가 기 설정된 임계 신호 개수를 초과하는지 여부에 근거하여 상기 표적 신호에 대응하는 표적이 무인기인지 여부를 판별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. A detection method according to an embodiment of the present invention for achieving the above object includes the steps of: receiving a radar signal including a target signal; acquiring a range profile from the received target signal; Detecting, as a range bin, a partial range having an amplitude exceeding a preset first threshold according to a constant false alarm rate (CFAR) algorithm, as a range bin, based on a range profile; generating a frequency spectrum signal by extracting the signal; determining a second threshold value determined based on a preset weight and noise environment variable; detecting the number of detected frequencies, and determining whether the target corresponding to the target signal is an unmanned aerial vehicle based on whether the number of frequencies in which the amplitude exceeds the second threshold value exceeds a preset threshold signal number It is characterized in that it comprises the step of determining.

일 실시 예에 있어서, 상기 레인지 프로파일을 획득하는 단계는, 상기 수신된 레이더 신호에 대해 비간섭 적분(noncoherent integration)을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. In an embodiment, the acquiring the range profile may include performing noncoherent integration on the received radar signal.

일 실시 예에 있어서, 상기 주파수 스펙트럼 신호를 생성하는 단계는, 상기 레인지 빈의 신호로부터, 표적 신호의 주파수 스펙트럼 신호를, 표적의 강체로부터 수신되는 주파수 스펙트럼 성분과, 표적의 날개로부터 수신되는 주파수 스펙트럼 성분이 선형 결합된 주파수 스펙트럼 신호를 생성하는 단계이며, 상기 표적의 강체로부터 수신되는 주파수 스펙트럼 성분은, 상기 표적의 강체의 병진운동에 따른 주파수 스펙트럼이며, 상기 표적의 날개로부터 수신되는 주파수 스펙트럼 성분은, 상기 표적의 로터(rotor)의 병진운동에 따른 성분과 상기 날개의 미세운동에 따른 성분이 컨볼루션(convolution)된 주파수 스펙트럼임을 특징으로 한다. In one embodiment, the generating of the frequency spectrum signal comprises, from the range bin signal, the frequency spectrum signal of the target signal, the frequency spectrum component received from the rigid body of the target, and the frequency spectrum received from the wing of the target generating a frequency spectrum signal in which the components are linearly combined, the frequency spectrum component received from the rigid body of the target is a frequency spectrum according to the translational motion of the rigid body of the target, and the frequency spectrum component received from the wing of the target is , It is characterized in that the component according to the translational motion of the rotor of the target and the component according to the fine motion of the wing are a convolutional frequency spectrum.

일 실시 예에 있어서, 상기 제2 임계값은, 상기 CFAR 알고리즘에 따른 입력 벡터들 중, 잡음 환경의 분석을 위해 사용하는 참조 셀(reference cell)에 포함된 데이터에 근거하여 추정되는 상기 잡음 환경 변수와, 기 설정된 상기 가중치의 곱에 의해 결정되는 것을 특징으로 한다. In an embodiment, the second threshold is the noise environment variable estimated based on data included in a reference cell used for analysis of a noise environment among the input vectors according to the CFAR algorithm. And, characterized in that it is determined by the product of the preset weight.

일 실시 예에 있어서, 상기 임계 신호 개수는, 하기 수학식에 의해 결정되며, 탐지하고자 하는 무인기의 날개 개수에 비례한 날개 길이에 근거하여 결정되는 것을 특징으로 한다. In an embodiment, the number of threshold signals is determined by the following equation, and is characterized in that it is determined based on a wing length proportional to the number of wings of the unmanned aerial vehicle to be detected.

[수학식][Equation]

Figure 112020022256643-pat00001
Figure 112020022256643-pat00001

Figure 112020022256643-pat00002
는 무인기 날개로부터 획득되는 미세성분 주파수 스펙트럼의 주파수 범위 최대값으로,
Figure 112020022256643-pat00003
에 의해 결정되며, 여기서
Figure 112020022256643-pat00004
는
Figure 112020022256643-pat00005
이고, r은 무인기의 날개 길이,
Figure 112020022256643-pat00006
는 탐지 신호의 파장 길이,
Figure 112020022256643-pat00007
는 무인기의 각속도를 의미함. 그리고 쵸핑 주파수(chopping frequency)는
Figure 112020022256643-pat00008
이고, N은 무인기의 날개 개수를 의미함.
Figure 112020022256643-pat00002
is the maximum value of the frequency range of the fine component frequency spectrum obtained from the wing of the drone,
Figure 112020022256643-pat00003
is determined by, where
Figure 112020022256643-pat00004
Is
Figure 112020022256643-pat00005
and r is the wingspan of the drone,
Figure 112020022256643-pat00006
is the wavelength length of the detection signal,
Figure 112020022256643-pat00007
is the angular velocity of the drone. And the chopping frequency is
Figure 112020022256643-pat00008
and N means the number of wings of the UAV.

본 발명에 따른 탐지 장치 및 방법의 효과에 대해 설명하면 다음과 같다.The effects of the detection apparatus and method according to the present invention will be described as follows.

본 발명의 실시 예들 중 적어도 하나에 의하면, 본 발명은 오경보율에 근거하여 1차적으로 소형 무인기의 가능성이 있는 신호를 검출하고, 검출된 신호로부터 생성되는 주파수 스펙트럼 신호에 근거하여 상기 신호가 소형 무인기의 미세 운동에 대응하는 성분을 포함하고 있는지 여부를 판별함으로써, 클러터와 소형 무인기를 구분하여 탐지할 수 있도록 한다. 따라서 본 발명은 클러터가 다수 존재하는 환경에도 소형 무인기를 정확하게 탐지할 수 있다는 효과가 있다. According to at least one of the embodiments of the present invention, the present invention primarily detects a signal likely to be a small UAV based on a false alarm rate, and based on a frequency spectrum signal generated from the detected signal, the signal is a small UAV By determining whether or not it contains a component corresponding to the fine movement of Therefore, the present invention has the effect of accurately detecting a small UAV even in an environment in which a large number of clutter exists.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 탐지 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 소형 무인기의 신호를 모델링한 기하 구조를 도시한 개념도이다.
도 3은 레인지 프로파일 기반 탐지를 위한 CFAR 탐지를 수행하는 수행 절차를 도시한 개념도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 주파수 스펙트럼 신호로부터 표적 신호를 검출하기 위한 임계값을 설정하는 예를 도시한 개념도이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 탐지 장치에서, 수신된 레이더 신호가 소형 무인기 인지 여부를 판별하는 동작 과정을 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 탐지 장치에서, 레인지 프로파일과 상기 레인지 프로파일에서의 1차 탐지 결과를 도시한 예시도이다.
도 7은 표적이 소형 무인기인 경우에 획득되는 주파수 스펙트럼과, 상기 주파수 스펙트럼에 대한 2차 탐지 결과를 나타낸 예시도이다.
도 8은 표적이 클러터인 경우에 획득되는 주파수 스펙트럼과, 상기 주파수 스펙트럼에 대한 2차 탐지 수행 결과를 나타낸 예시도이다. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a conceptual diagram illustrating a geometric structure modeling a signal of a small UAV.
3 is a conceptual diagram illustrating a procedure for performing CFAR detection for range profile-based detection.
4 is a conceptual diagram illustrating an example of setting a threshold value for detecting a target signal from a frequency spectrum signal according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating an operation process of determining whether a received radar signal is a small unmanned aerial vehicle in the detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
6 is an exemplary diagram illustrating a range profile and a first detection result in the range profile in the detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
7 is an exemplary diagram illustrating a frequency spectrum obtained when a target is a small unmanned aerial vehicle, and a secondary detection result for the frequency spectrum.
8 is an exemplary diagram illustrating a frequency spectrum obtained when a target is a clutter and a result of performing secondary detection on the frequency spectrum.

본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다." 또는 "포함한다." 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 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.It should be noted that technical terms used herein are used only to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Also, as used herein, the singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. As used herein, "consisting of." or "includes." The term such as etc. should not be construed as necessarily including all of the various components or steps described in the specification, and some components or some steps may not be included, or additional components or steps may not be included. It should be construed as being able to include more.

또한, 본 명세서에 개시된 기술을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 기술의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. In addition, in describing the technology disclosed in the present specification, if it is determined that a detailed description of a related known technology may obscure the gist of the technology disclosed in this specification, the detailed description thereof will be omitted.

먼저 도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 탐지 장치의 구성을 도시한 블록도이다. 그리고 도 2는 소형 무인기의 신호를 모델링한 기하 구조를 도시한 개념도를, 도 3은 레인지 프로파일 기반 탐지를 위한 CFAR 탐지를 수행하는 수행 절차를 도시한 개념도이다. 그리고 도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 임계값이 설정되는 예를 도시한 개념도이다. First, FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a detection apparatus according to an embodiment of the present invention. 2 is a conceptual diagram illustrating a geometric structure modeling a signal of a small UAV, and FIG. 3 is a conceptual diagram illustrating a procedure for performing CFAR detection for range profile-based detection. 4 is a conceptual diagram illustrating an example in which a threshold value is set according to an embodiment of the present invention.

먼저 도 1을 참조하여 살펴보면, 본 발명의 실시 예에 따른 탐지 장치(10)는 제어부(100)와 상기 제어부(100)에 연결되며 상기 제어부(100)에 의해 제어될 수 있는 신호 수신부(110), 레인지 프로파일 획득부(120), CAFR 탐지부(130), 스페??럼 신호 생성부(140) 및 메모리(150)를 포함할 수 있다. 한편 상기 도 1에서 도시한 구성들은 본 발명의 실시 예에 따른 탐지 장치에 필수적인 구성 요소는 아니어서, 얼마든지 더 적은 구성요소를 포함하거나 또는 더 많은 구성요소들을 포함할 수 있다. First, referring to FIG. 1 , the detection apparatus 10 according to an embodiment of the present invention is connected to the control unit 100 and the control unit 100 , and a signal receiving unit 110 that can be controlled by the control unit 100 . , a range profile obtaining unit 120 , a CAFR detecting unit 130 , a spectral signal generating unit 140 , and a memory 150 . Meanwhile, the components illustrated in FIG. 1 are not essential components of the detection apparatus according to an embodiment of the present invention, and thus may include fewer or more components.

먼저 신호 수신부(110)는, 적어도 하나의 레이더를 포함하거나 또는 적어도 하나의 레이더와 연결될 수 있다. 그리고 상기 포함하거나 또는 연결된 적어도 하나의 레이더가 탐지한 표적 신호를 수신할 수 있다. First, the signal receiver 110 may include at least one radar or be connected to at least one radar. In addition, the target signal detected by the included or connected at least one radar may be received.

한편 상기 수신되는 표적 신호는, 상기 표적이 로터(Roter)를 통해 회전하는 날개를 가지는 무인기인 경우, 상기 무인기의 신호는 도 2에서 보이고 있는 바와 같이 모델링된 기하 구조를 가질 수 있다. Meanwhile, the received target signal, when the target is an unmanned aerial vehicle having wings rotating through a rotor, the signal of the unmanned aerial vehicle may have a modeled geometry as shown in FIG. 2 .

도 2를 참조하여 살펴보면 점산란원

Figure 112020022256643-pat00009
는
Figure 112020022256643-pat00010
축을 중심으로
Figure 112020022256643-pat00011
의 각속도로 회전할 수 있다. 이때 점산란원
Figure 112020022256643-pat00012
와 원점
Figure 112020022256643-pat00013
사이의 거리는
Figure 112020022256643-pat00014
, 점
Figure 112020022256643-pat00015
의 초기위상은
Figure 112020022256643-pat00016
일 수 있다. 이 때 레이다의 시선방향(line of sight: LOS)과 소형 무인기의 날개 회전 평면 사이의 각도는
Figure 112020022256643-pat00017
이고 레이더와 원점
Figure 112020022256643-pat00018
사이의 거리는
Figure 112020022256643-pat00019
일 수 있다. 그리고 레이더 시선방향의 벡터 성분을
Figure 112020022256643-pat00020
평면에 정사영(projection)한 결과가
Figure 112020022256643-pat00021
축에 존재할 경우, 산란점
Figure 112020022256643-pat00022
와 레이더 사이의 거리는 하기 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.Referring to FIG. 2, the point scattering circle
Figure 112020022256643-pat00009
Is
Figure 112020022256643-pat00010
around the axis
Figure 112020022256643-pat00011
can rotate at an angular velocity of At this time, the point scattering circle
Figure 112020022256643-pat00012
and origin
Figure 112020022256643-pat00013
distance between
Figure 112020022256643-pat00014
, dot
Figure 112020022256643-pat00015
The initial phase of
Figure 112020022256643-pat00016
can be At this time, the angle between the line of sight (LOS) of the radar and the plane of rotation of the wing of the small UAV is
Figure 112020022256643-pat00017
and the radar and origin
Figure 112020022256643-pat00018
distance between
Figure 112020022256643-pat00019
can be And the vector component of the radar line of sight
Figure 112020022256643-pat00020
The result of projection on the plane is
Figure 112020022256643-pat00021
scattering point, if present on the axis
Figure 112020022256643-pat00022
The distance between and radar can be expressed as in Equation 1 below.

Figure 112020022256643-pat00023
Figure 112020022256643-pat00023

즉,

Figure 112020022256643-pat00024
는 소형 무인기의 병진운동 성분을,
Figure 112020022256643-pat00025
는 소형 무인기의 미세운동 성분일 수 있다. 즉, 산란점의 위치정보는 소형 무인기의 병진운동과 미세운동 성분의 선형결합으로 표현될 수 있다. 이때 상기
Figure 112020022256643-pat00026
와
Figure 112020022256643-pat00027
는 하기 수학식 2 및 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다. in other words,
Figure 112020022256643-pat00024
is the translational motion component of the small UAV,
Figure 112020022256643-pat00025
may be a micro-motion component of a small UAV. In other words, the location information of the scattering point can be expressed as a linear combination of the translational motion and the fine motion component of the small UAV. At this time the
Figure 112020022256643-pat00026
Wow
Figure 112020022256643-pat00027
can be expressed as in Equations 2 and 3 below.

Figure 112020022256643-pat00028
Figure 112020022256643-pat00028

Figure 112020022256643-pat00029
Figure 112020022256643-pat00029

여기서

Figure 112020022256643-pat00030
은 레이더로부터 원점
Figure 112020022256643-pat00031
사이의 초기 거리,
Figure 112020022256643-pat00032
는 레이더 가시선(Radar Line of Sight: RLOS) 방향으로의 속도,
Figure 112020022256643-pat00033
는 같은 방향으로의 가속도 값을 의미함. here
Figure 112020022256643-pat00030
is the origin from the radar
Figure 112020022256643-pat00031
the initial distance between
Figure 112020022256643-pat00032
is the speed in the direction of the radar line of sight (RLOS),
Figure 112020022256643-pat00033
is the acceleration value in the same direction.

한편 소형 무인기의 신호는 소형 무인기의 강체(rigid body), 로터(rotor) 그리고 단일 로터에 연결된 날개의 개수에 E라 각각 강체의 산란점 개수를

Figure 112020022256643-pat00034
, 로터의 산란점 개수를
Figure 112020022256643-pat00035
, 그리고 날개의 산란점 개수를
Figure 112020022256643-pat00036
라고 가정하면, 거리 압축(range compression)(또는 펄스 압축)을 통해 특정 시간(레인지 프로파일(range profile) 시간
Figure 112020022256643-pat00037
)에서의
Figure 112020022256643-pat00038
번째 레이더 수신 펄스
Figure 112020022256643-pat00039
로, 하기 수학식 4와 같이 정의될 수 있다. 이를 위해 레인지 프로파일 획득부(120)는 상기 도 1에서 살펴본 기하 구조를 가지는 소형 무인기의 신호에 대하여 펄스 압축(또는 거리 압축)을 수행하여 레인지 프로파일 시간
Figure 112020022256643-pat00040
에서 송출되는 탐지 신호들 중
Figure 112020022256643-pat00041
번째 신호의 레이더 수신 펄스(
Figure 112020022256643-pat00042
)를 획득할 수 있으며, 이를 위해 비간섭 적분(noncoherent integration)을 수행할 수 있다. On the other hand, the signal of the small UAV is the number of scattering points of the rigid body, E in the number of wings connected to the rigid body, rotor, and single rotor of the small UAV.
Figure 112020022256643-pat00034
, the number of scattering points of the rotor
Figure 112020022256643-pat00035
, and the number of scattering points of the wing
Figure 112020022256643-pat00036
Assuming that , a specific time (range profile time) through range compression (or pulse compression)
Figure 112020022256643-pat00037
) in
Figure 112020022256643-pat00038
second radar receive pulse
Figure 112020022256643-pat00039
, it can be defined as in Equation 4 below. To this end, the range profile acquisition unit 120 performs pulse compression (or distance compression) on the signal of the small UAV having the geometric structure shown in FIG. 1 to obtain a range profile time.
Figure 112020022256643-pat00040
Among the detection signals transmitted from
Figure 112020022256643-pat00041
Radar reception pulse of the second signal (
Figure 112020022256643-pat00042
) can be obtained, and for this purpose, noncoherent integration can be performed.

Figure 112020022256643-pat00043
Figure 112020022256643-pat00043

여기서, AP는 P번째 강체 산란점의 수신 신호의 세기를, Bl,b는 l번째 로터의 b번째 날개의 산란점 수신 신호의 세기를 의미하고, sinc는 싱크(sinc) 함수를, BW는 상기

Figure 112020022256643-pat00044
번째 신호의 대역폭(Bandwidth)을 의미함.Here, A P denotes the intensity of the received signal at the P-th rigid body scattering point, B l,b denotes the intensity of the received signal at the scattering point of the b-th wing of the l-th rotor, sinc denotes a sinc function, BW is said
Figure 112020022256643-pat00044
It means the bandwidth of the second signal.

상기 레인지 프로파일 획득부(120)를 통해 레인지 프로파일이 획득되면, 제어부(100)는 획득된 레인지 프로파일과 기 설정된 임계값에 근거하여 일정 수준 이상의 진폭을 가지는 표적 신호를 포함하는 레인지를 검출하는 1차 탐지를 수행할 수 있다. 여기서 상기 1차 탐지는 CFAR(Constant False Alarm Rate) 탐지부(130)를 통해 수행될 수 있다. When the range profile is obtained through the range profile obtaining unit 120, the control unit 100 first detects a range including a target signal having an amplitude of a certain level or more based on the obtained range profile and a preset threshold value. detection can be performed. Here, the first detection may be performed through a constant false alarm rate (CFAR) detection unit 130 .

도 3은 CFAR 알고리즘에 따라 레인지 프로파일 기반 탐지를 위한 CFAR 탐지를 수행하는 수행 절차를 도시하고 있다. 그리고 도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 주파수 스펙트럼 신호로부터 표적 신호를 검출하기 위한 임계값을 설정하는 예를 도시한 개념도이다. 3 illustrates a procedure for performing CFAR detection for range profile-based detection according to the CFAR algorithm. 4 is a conceptual diagram illustrating an example of setting a threshold value for detecting a target signal from a frequency spectrum signal according to an embodiment of the present invention.

먼저 도 3을 참조하여 살펴보면, CFAR 알고리즘의 입력 벡터는, 테스트 셀(test cell), 참조 셀(reference cell), 가드 셀(guard cell)로 구분될 수 있다. 이때, 테스트 셀은 소형 무인기 표적의 존재 유무를 판단하고자 하는 셀이며, 참조 셀은 잡음 환경의 분석을 위해 사용하는 셀, 가드 셀은 테스트 셀로부터 누설되는 정보를 차단하기 위해 사용하는 셀일 수 있다. 결과적으로 CFAR 탐지부(130)는 기 설정된 제1 임계값에 근거하여 각 테스트 셀에서의 표적의 존재 유무를 판단할 수 있다. First, referring to FIG. 3 , the input vector of the CFAR algorithm may be divided into a test cell, a reference cell, and a guard cell. In this case, the test cell may be a cell to determine the presence or absence of the small UAV target, the reference cell may be a cell used for analysis of a noisy environment, and the guard cell may be a cell used to block information leaked from the test cell. As a result, the CFAR detector 130 may determine the presence or absence of a target in each test cell based on a preset first threshold value.

한편 주파수 스펙트럼 신호로부터 표적 신호를 탐지하는 순서는 다음과 같다. 먼저, 각 테스트 셀로부터 참조 셀 데이터

Figure 112020022256643-pat00045
을 이용하여 잡음 환경 변수(
Figure 112020022256643-pat00046
)를 추정할 수 있다. 이후 레퍼런스 셀에 분포하는 신호의 성향에 맞게 가중치
Figure 112020022256643-pat00047
를 설정할 수 있다. 이때
Figure 112020022256643-pat00048
는 사전에 설정한 오경보율에 의해 결정된다. 그러면 주파수 스펙트럼 신호에서 표적 신호를 구분하기 위한 임계값(제2 임계값)은 하기 수학식 5와 같이 추정된
Figure 112020022256643-pat00049
와
Figure 112020022256643-pat00050
를 이용하여 결정될 수 있다.Meanwhile, the order of detecting the target signal from the frequency spectrum signal is as follows. First, the reference cell data from each test cell
Figure 112020022256643-pat00045
using the noise environment variable (
Figure 112020022256643-pat00046
) can be estimated. Thereafter, the weights are weighted according to the propensity of the signal distributed to the reference cell.
Figure 112020022256643-pat00047
can be set. At this time
Figure 112020022256643-pat00048
is determined by the preset false alarm rate. Then, the threshold (second threshold) for discriminating the target signal from the frequency spectrum signal is estimated as shown in Equation 5 below.
Figure 112020022256643-pat00049
Wow
Figure 112020022256643-pat00050
can be determined using

Figure 112020022256643-pat00051
Figure 112020022256643-pat00051

한편 본 발명의 실시 예에 따른 탐지 장치(10)의 CFAR 탐지부(130)는 상기 CFAR 알고리즘에 따라 기 설정된 제1 임계값 이상의 신호를 가지는 레인지를 검출할 수 있다. 그리고 상기 제1 임계값 이상의 신호를 가지는 일부 레인지를 레인지 빈(range bin)으로 추출할 수 있다. Meanwhile, the CFAR detection unit 130 of the detection apparatus 10 according to an embodiment of the present invention may detect a range having a signal equal to or greater than a preset first threshold value according to the CFAR algorithm. In addition, a partial range having a signal equal to or greater than the first threshold value may be extracted as a range bin.

이 경우 상기 추출된 레인지 빈은 표적이 존재하는 것으로 추정될 수 있으며, 이처럼 표적이 존재하는 레인지 빈의 신호

Figure 112020022256643-pat00052
는 하기 수학식 6과 같이 나타낼 수 있다. 여기서
Figure 112020022256643-pat00053
는 표적이
Figure 112020022256643-pat00054
위치에 있을 때에, 상기 표적으로부터 반사된 탐지 신호가 수신되는 시간(
Figure 112020022256643-pat00055
, 여기서 c는 광속) 동안의 레이더 수신 펄스 일 수 있다. In this case, the extracted range bin may be estimated to have a target, and thus the signal of the range bin in which the target is present.
Figure 112020022256643-pat00052
can be expressed as in Equation 6 below. here
Figure 112020022256643-pat00053
is the target
Figure 112020022256643-pat00054
When in position, the time at which a detection signal reflected from the target is received (
Figure 112020022256643-pat00055
, where c may be the radar reception pulse during the speed of light).

이를 위해 스펙트럼 신호 생성부(140)는 상기 임계값이 넘는 신호, 즉 추출된 레인지 빈의 신호들을 추출한 결과, 즉 수학식 6의 신호로부터, 하기 수학식 7과 같은 주파수 스펙트럼 신호

Figure 112020022256643-pat00056
를 획득할 수 있다. To this end, the spectrum signal generator 140 extracts the signal exceeding the threshold, that is, the extracted range bin signals, that is, from the signal of Equation 6, the frequency spectrum signal as shown in Equation 7 below.
Figure 112020022256643-pat00056
can be obtained.

Figure 112020022256643-pat00057
Figure 112020022256643-pat00057

Figure 112020022256643-pat00058
Figure 112020022256643-pat00058

한편 상기 수학식 7에서,

Figure 112020022256643-pat00059
는 소형 무인기의 강체로부터 수신되는 신호로서 강체의 병진운동 신호이고, 상기
Figure 112020022256643-pat00060
신호는 소형 무인기의 날개로부터 수신되는 신호로서 l번째 로터의 병진운동 성분과 날개의 회전에 따른 미세운동 성분이 컨볼루션(convolution)된 값을 의미할 수 있다. On the other hand, in Equation 7,
Figure 112020022256643-pat00059
is a signal received from the rigid body of the small UAV, and is a translational motion signal of the rigid body,
Figure 112020022256643-pat00060
The signal is a signal received from the wing of the small UAV, and may mean a value obtained by convolution of a translational motion component of the l-th rotor and a fine motion component according to the rotation of the wing.

한편 상기 수학식 6에서 미세운동 성분에 대한 위상 정보만 검출하면 하기 수학식 8과 같이 나타낼 수 있다.On the other hand, when only the phase information on the micro-motion component is detected in Equation 6, it can be expressed as Equation 8 below.

Figure 112020022256643-pat00061
Figure 112020022256643-pat00061

여기서

Figure 112020022256643-pat00062
는
Figure 112020022256643-pat00063
번째 탐지 신호의 파장 길이,
Figure 112020022256643-pat00064
은
Figure 112020022256643-pat00065
번째 레인지 프로파일에서 l번째 로터의 각속도,
Figure 112020022256643-pat00066
는 초기 날개 위치에서 결정되는 위상을 의미함. here
Figure 112020022256643-pat00062
Is
Figure 112020022256643-pat00063
the wavelength length of the second detection signal,
Figure 112020022256643-pat00064
silver
Figure 112020022256643-pat00065
angular velocity of the lth rotor in the th range profile,
Figure 112020022256643-pat00066
means the phase determined from the initial wing position.

한편 상기 수학식 8은 푸리에 급수 전개(Fourier series expansion)의 형태로 하기 수학식 9에서 보이고 있는 바와 같이 나타낼 수 있다. Meanwhile, Equation 8 can be expressed in the form of Fourier series expansion as shown in Equation 9 below.

Figure 112020022256643-pat00067
Figure 112020022256643-pat00067

여기서

Figure 112020022256643-pat00068
는 k번 째 차수의 제1종 베셀 함수(Bessel function of the first kind)를,
Figure 112020022256643-pat00069
는
Figure 112020022256643-pat00070
를 의미함. 그리고 N은 무인기의 날개 개수를 의미함.here
Figure 112020022256643-pat00068
is the k-th Bessel function of the first kind,
Figure 112020022256643-pat00069
Is
Figure 112020022256643-pat00070
means And N stands for the number of wings of the drone.

그리고 상기 수학식 9를 푸리에 변환(Fourier transform)하면, 하기 수학식 10과 같이 나타낼 수 있다. And if Equation 9 is Fourier transform, it can be expressed as Equation 10 below.

Figure 112020022256643-pat00071
Figure 112020022256643-pat00071

한편, 무인기의 강체로부터 수신되는 병진운동 신호

Figure 112020022256643-pat00072
는 하기 수학식 11과 같이 나타낼 수 있다. On the other hand, the translational motion signal received from the rigid body of the UAV
Figure 112020022256643-pat00072
can be expressed as in Equation 11 below.

Figure 112020022256643-pat00073
Figure 112020022256643-pat00073

여기서

Figure 112020022256643-pat00074
는 델타함수를,
Figure 112020022256643-pat00075
는 컨볼루션 연산을 나타내며
Figure 112020022256643-pat00076
는 푸리에 변환을 나타냄.
Figure 112020022256643-pat00077
는
Figure 112020022256643-pat00078
번째 제 1종 베셀함수이고
Figure 112020022256643-pat00079
는
Figure 112020022256643-pat00080
임.here
Figure 112020022256643-pat00074
is the delta function,
Figure 112020022256643-pat00075
represents the convolution operation.
Figure 112020022256643-pat00076
represents the Fourier transform.
Figure 112020022256643-pat00077
Is
Figure 112020022256643-pat00078
The first kind of Bessel function is
Figure 112020022256643-pat00079
Is
Figure 112020022256643-pat00080
Lim.

시간축에서

Figure 112020022256643-pat00081
텀은 주파수 도메인(domain)에서
Figure 112020022256643-pat00082
텀으로 변환되고, 시간 도메인에서 곱은 주파수 도메인에서 컨볼루션인 성질을 이용하면 상기 수학식 7과 같이 스펙트럼 신호 생성부(140)에서 생성된 주파수 스펙트럼 신호
Figure 112020022256643-pat00083
는, 수학식 10과 11로 나타낼 수 있다. on the time axis
Figure 112020022256643-pat00081
Term is in the frequency domain
Figure 112020022256643-pat00082
The frequency spectrum signal generated by the spectrum signal generator 140 as shown in Equation 7 above using the property of being converted to a term and multiplication in the time domain is convolution in the frequency domain.
Figure 112020022256643-pat00083
can be expressed by Equations 10 and 11.

한편 제어부(100)는 수신된 신호가 미세운동 신호를 포함하는 무인기인 경우, 상기 무인기의 날개 길이에 따라 결정되는 미세운동 신호의 주파수 밴드 범위를 하기 수학식 2와 같이 결정할 수 있다. Meanwhile, when the received signal is an unmanned aerial vehicle including a fine movement signal, the control unit 100 may determine the frequency band range of the fine movement signal determined according to the wing length of the unmanned aerial vehicle as shown in Equation 2 below.

Figure 112020022256643-pat00084
Figure 112020022256643-pat00084

여기서

Figure 112020022256643-pat00085
는
Figure 112020022256643-pat00086
를, r은 무인기의 날개 길이,
Figure 112020022256643-pat00087
는
Figure 112020022256643-pat00088
번째 탐지 신호의 파장 길이,
Figure 112020022256643-pat00089
는 무인기의 각속도를 의미함.here
Figure 112020022256643-pat00085
Is
Figure 112020022256643-pat00086
where, r is the wingspan of the drone,
Figure 112020022256643-pat00087
Is
Figure 112020022256643-pat00088
the wavelength length of the second detection signal,
Figure 112020022256643-pat00089
is the angular velocity of the drone.

이 경우 상기

Figure 112020022256643-pat00090
가 1보다 충분히 큰 경우라면 미세운동 신호는 넓은 영역에 에너지가 분포될 수 있다. 또한 미세운동 신호는 넓은 주파수 범위에 특정 주파수 간격으로 하모닉(harmonic)하게 분포될 수 있다. 여기서 하모닉 신호의 기본(fundamental) 주파수인 쵸핑 주파수(chopping frequency)는 하기 수학식 13과 같이 나타낼 수 있다. In this case the above
Figure 112020022256643-pat00090
If is sufficiently larger than 1, the energy of the micro-motion signal can be distributed over a wide area. In addition, the micromotion signal may be harmonically distributed at specific frequency intervals in a wide frequency range. Here, the chopping frequency, which is the fundamental frequency of the harmonic signal, can be expressed as in Equation 13 below.

Figure 112020022256643-pat00091
Figure 112020022256643-pat00091

여기서 N은 무인기의 날개 개수를 의미함.where N is the number of wings of the UAV.

상기 수학식 12는 미세성분 신호의 주파수 범위로서, 수학식 10에서 나타낸 델타 함수의 f에 해당할 수 있다. 또한 수학식 13의 쵸핑 주파수는 수학식 10에서 나타낸 델타 함수의

Figure 112020022256643-pat00092
에 해당할 수 있다. 따라서 만약 레인지 빈에 포함된 신호, 즉 표적 신호가 미세운동 성분을 포함하는 경우 델타 함수의 값이 유효한 값을 가지게 되고, 이는 병진운동 성분의 신호에 선형결합되어 보다 강한 임펄스 신호를 생성할 수 있다. Equation 12 is a frequency range of the fine component signal, and may correspond to f of the delta function shown in Equation 10. Also, the chopping frequency of Equation 13 is the delta function shown in Equation 10.
Figure 112020022256643-pat00092
may correspond to Therefore, if the signal included in the range bin, that is, the target signal, includes a micro-motion component, the delta function has a valid value, which is linearly coupled to the signal of the translation component to generate a stronger impulse signal. .

반면 레인지 빈에 포함된 신호, 즉 표적 신호가 미세운동 성분을 포함하지 않는 경우 무인기의 날개 길이 r 및, 무인기 날개의 개수 N에 해당하는 값이 존재하지 않을 수 있다. 그러면 수학식 12에서 미세성분 주파수의 주파수 범위 역시 존재하지 않을 수 있으며, 쵸핑 주파수 역시 그 값이 존재하지 않을 수 있다. 이에 따라 수학식 10에서 나타낸 델타 함수가 산출되지 않을 수 있으며, 더불어 미세성분 신호 역시 존재하지 않을 수 있다. 즉 표적 신호가 무인기가 아닌 경우 강체의 병진운동 신호만 주파수 스펙트럼으로 나타날 수 있다. On the other hand, when the signal included in the range bin, that is, the target signal does not include a micro-motion component, values corresponding to the wing length r of the UAV and the number N of wings of the UAV may not exist. Then, in Equation 12, the frequency range of the fine component frequency may also not exist, and the chopping frequency may also not have a value. Accordingly, the delta function shown in Equation 10 may not be calculated, and the fine component signal may also not exist. That is, if the target signal is not an unmanned aerial vehicle, only the translational motion signal of the rigid body may appear as a frequency spectrum.

따라서 표적 신호가 미세운동 성분을 포함하는 경우, 그렇지 않은 경우보다 주파수 스펙트럼에서 더 높은 값을 가지는 임펄스(impulse)가 다수의 주파수 영역에서 발생할 수 있다. 이에 제어부(100)는 기 설정된 크기의 임계값보다 더 큰 값을 가지는 임펄스(impulse)를 상기 미세성분으로 인해 형성되는 임펄스로 추정할 수 있으며, 추정된 임펄스의 개수가 기 설정된 갯수을 초과하는지 여부에 근거하여 상기 표적 신호가 무인기인지 여부를 최종 판정할 수 있다. 여기서 상기 임계값은 상기 수학식 5에서 설명한 바와 같이, 기 설정된 가중치(

Figure 112020022256643-pat00093
)와 잡음 변수(
Figure 112020022256643-pat00094
)에 근거하여 결정(
Figure 112020022256643-pat00095
)될 수 있다. Accordingly, when the target signal includes a micro-motion component, an impulse having a higher value in the frequency spectrum than in the case where the target signal does not include a micro-motion component may occur in a plurality of frequency domains. Accordingly, the control unit 100 can estimate an impulse having a value greater than the threshold value of a preset size as an impulse formed due to the microcomponent, and whether the estimated number of impulses exceeds the preset number It may be finally determined whether the target signal is an unmanned aerial vehicle based on it. Here, the threshold is a preset weight (
Figure 112020022256643-pat00093
) and the noise variable (
Figure 112020022256643-pat00094
) based on (
Figure 112020022256643-pat00095
) can be

한편 상기 기 설정된 임펄스 신호의 개수, 즉 임계 신호 개수는 검출하고자 하는 무인기의 특성에 따라 다르게 결정될 수 있다. 일 예로 상기 임계 신호 개수는 무인기의 날개 개수에 비례하여 날개 길이가 길수록 큰 값을 가질 수 있다. 상기 임계 신호 개수(M)는 하기 수학식 14와 같이 결정될 수 있다. Meanwhile, the preset number of impulse signals, that is, the number of threshold signals, may be determined differently according to characteristics of the UAV to be detected. For example, the number of threshold signals may have a larger value as the length of the wing increases in proportion to the number of wings of the UAV. The threshold signal number M may be determined as in Equation 14 below.

Figure 112020022256643-pat00096
Figure 112020022256643-pat00096

여기서

Figure 112020022256643-pat00097
는
Figure 112020022256643-pat00098
에 의해 결정되는 미세성분 주파수 범위 최대값으로
Figure 112020022256643-pat00099
는
Figure 112020022256643-pat00100
을, r은 무인기의 날개 길이,
Figure 112020022256643-pat00101
는 탐지 신호의 파장 길이를 의미하며, 쵸핑 주파수(chopping frequency)는
Figure 112020022256643-pat00102
이고, N은 무인기의 날개 개수를,
Figure 112020022256643-pat00103
는 무인기의 각속도임.here
Figure 112020022256643-pat00097
Is
Figure 112020022256643-pat00098
to the maximum value of the fine component frequency range determined by
Figure 112020022256643-pat00099
Is
Figure 112020022256643-pat00100
where , r is the wingspan of the drone,
Figure 112020022256643-pat00101
is the wavelength length of the detection signal, and the chopping frequency is
Figure 112020022256643-pat00102
and N is the number of wings of the drone,
Figure 112020022256643-pat00103
is the angular velocity of the drone.

한편 메모리(150)는 상기 제어부(100)의 기능을 지원하는 다양한 데이터 및 정보들을 저장할 수 있다. 일 예로 메모리(150)는 수신 신호와 관련된 처리를 위한 복수의 알고리즘에 대한 정보들을 저장할 수 있으며, 알고리즘에 따라 산출되는 값들을 저장할 수 있다. Meanwhile, the memory 150 may store various data and information supporting the function of the control unit 100 . For example, the memory 150 may store information on a plurality of algorithms for processing related to a received signal, and may store values calculated according to the algorithms.

한편 도 5는 상술한 본 발명의 실시 예에 따른 탐지 장치(10)에서, 수신된 레이더 신호가 소형 무인기 인지 여부를 판별하는 동작 과정을 도시한 흐름도이다. Meanwhile, FIG. 5 is a flowchart illustrating an operation process of determining whether a received radar signal is a small unmanned aerial vehicle in the detection apparatus 10 according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하여 살펴보면, 본 발명의 실시 예에 따른 탐지 장치(10)는 먼저 신호 수신부(110)를 통해 레이더로부터 신호를 수신할 수 있다(S500). 그러면 제어부(100)는 레인지 프로파일 획득부(120)를 제어하여, 상기 신호 수신부(110)로부터 획득된 신호에 근거하여 상기 수학식 4에서 보이고 있는 바와 같은 레이더 수신 펄스(

Figure 112020022256643-pat00104
), 즉 레인지 프로파일(range profile)을 획득할 수 있다(S502). Referring to FIG. 5 , the detection apparatus 10 according to an embodiment of the present invention may first receive a signal from the radar through the signal receiver 110 ( S500 ). Then, the control unit 100 controls the range profile obtaining unit 120, and based on the signal obtained from the signal receiving unit 110, the radar reception pulse (
Figure 112020022256643-pat00104
), that is, a range profile may be obtained (S502).

이 경우 상기 레인지 프로파일 획득부(120)는 펄스 압축(또는 거리 압축) 기법을 통해 상기 수신 신호로부터 상기 레인지 프로파일을 획득할 수 있으며 이를 위해 제어부(100)는 수신 신호에 대한 비간섭 적분(noncoherent integration)을 수행하도록 상기 레인지 프로파일 획득부(120)를 제어할 수 있다. In this case, the range profile obtaining unit 120 may obtain the range profile from the received signal through a pulse compression (or distance compression) technique. ), the range profile obtaining unit 120 may be controlled.

한편 상기 S502 단계에서 레인지 프로파일이 획득되면, 제어부(100)는 CFAR 탐지부(130)를 제어하여 기 설정된 임계값에 근거하여 1차적으로 표적 신호를 탐지할 수 있다(S520). 이하 상기 기 설정된 임계값과 하기 임펄스 신호의 임계값을 서로 구분하기 위하여, 이하에서는 상기 CFAR 탐지를 위해 사용되는 임계값을 제1 임계값으로 하기로 한다. Meanwhile, when the range profile is obtained in step S502, the controller 100 may control the CFAR detector 130 to primarily detect a target signal based on a preset threshold (S520). Hereinafter, in order to distinguish the preset threshold value from the threshold value of the impulse signal, a threshold value used for detecting the CFAR will be referred to as a first threshold value.

상기 S520 단계에서 제어부(100)는 제1 임계값에 근거하여, 상기 제1 임계값을 넘는 신호가 존재하는 레인지를 표적이 존재하는 레인지로 검출하는 단계일 수 있다. 그리고 검출 결과에 따라 표적이 존재하는 레인지, 즉 레인지 빈(range bin)을 검출할 수 있다. In step S520, the control unit 100 may be a step of detecting, based on the first threshold, a range in which a signal exceeding the first threshold exists as a range in which a target exists. In addition, a range in which the target exists, that is, a range bin, may be detected according to the detection result.

한편 상기 S520 단계에서 레인지 빈이 검출되면, 제어부(100)는 스펙트럼 신호 생성부(140)를 제어하여 상기 검출된 레인지 빈이 신호에 대한 주파수 스펙트럼 신호를 획득할 수 있다(S530). Meanwhile, when a range bin is detected in step S520 , the controller 100 may control the spectrum signal generator 140 to obtain a frequency spectrum signal for the detected range bin signal ( S530 ).

이 경우 상기 표적이 로터에 연결된 회전 날개를 포함하는 경우 상기 날개로 인해 발생하는 미세성분이 상기 주파수 스펙트럼에 포함될 수 있다. 이에 따라 표적이 무인기인 경우, 상기 수학식 7에서 보이고 있는 바와 같이 강체의 신호 성분(강체의 병진운동 성분,

Figure 112020022256643-pat00105
)과 날개에서 검출되는 신호 성분(로터의 병진운동 성분(
Figure 112020022256643-pat00106
)과 날개의 미세운동 성분(
Figure 112020022256643-pat00107
)을 모두 포함할 수 있다. In this case, when the target includes a rotary blade connected to the rotor, a fine component generated by the blade may be included in the frequency spectrum. Accordingly, when the target is an unmanned aerial vehicle, as shown in Equation 7 above, the signal component of the rigid body (the translational component of the rigid body,
Figure 112020022256643-pat00105
) and the signal component (translational component of the rotor (
Figure 112020022256643-pat00106
) and the micro-motion component of the wing (
Figure 112020022256643-pat00107
) can be included.

반면 표적이 회전 날개를 포함하지 않는 클러터(clutter)인 경우 상기 날개로 인해 발생하는 미세성분이 주파수 스펙트럼에 포함되지 않을 수 있다. 이에 따라 표적 신호의 주파수 스펙트럼은 강체의 신호 성분(강체의 병진운동 성분,

Figure 112020022256643-pat00108
)만을 포함할 수 있다. 이에 표적이 클러터인 경우, 상기 표적이 무인기인 경우에 발생하는 신호 보다 더 강한 진폭(amplitude)을 가지는 신호, 즉 더 강한 임펄스 신호가 다수의 주파수 도메인에 발생될 수 있다. On the other hand, when the target is a clutter that does not include a rotary blade, a micro-component generated by the blade may not be included in the frequency spectrum. Accordingly, the frequency spectrum of the target signal is the signal component of the rigid body (translational component of the rigid body,
Figure 112020022256643-pat00108
) can be included. Accordingly, when the target is a clutter, a signal having a stronger amplitude than a signal generated when the target is an unmanned aerial vehicle, that is, a stronger impulse signal may be generated in a plurality of frequency domains.

이에 따라 상기 S530 단계에서 주파수 스펙트럼이 생성되면, 제어부(100)는 2차 탐지를 수행하여 기 설정된 임계값 이상의 진폭(임펄스)을 가지는 주파수들의 개수를 검출할 수 있다(S540). 여기서 상기 임계값 즉 제2 임계값은 상기 수학식 5에서 설명한 바와 같이, 기 설정된 가중치(

Figure 112020022256643-pat00109
)와 잡음 변수(
Figure 112020022256643-pat00110
)에 근거하여 결정(
Figure 112020022256643-pat00111
)될 수 있다. Accordingly, when the frequency spectrum is generated in step S530, the controller 100 may perform secondary detection to detect the number of frequencies having an amplitude (impulse) equal to or greater than a preset threshold value (S540). Here, the threshold value, that is, the second threshold value is a preset weight (
Figure 112020022256643-pat00109
) and the noise variable (
Figure 112020022256643-pat00110
) based on (
Figure 112020022256643-pat00111
) can be

그리고 검출된 주파수들의 개수가 기 설정된 임계 신호 개수를 넘는 경우, 제어부(100)는 상기 S500 단계에서 수신된 표적 신호에 대응하는 표적이 무인기라고 판별할 수 있다. 반면 상기 검출된 주파수들의 개수가 상기 임계 신호 개수 이하인 경우에, 제어부(100)는 상기 S500 단계에서 수신된 표적 신호에 대응하는 표적이 클러터라고 판별할 수 있다.And when the number of detected frequencies exceeds the preset threshold signal number, the control unit 100 may determine that the target corresponding to the target signal received in step S500 is the unmanned aerial vehicle. On the other hand, when the number of detected frequencies is less than or equal to the threshold signal number, the controller 100 may determine that the target corresponding to the target signal received in step S500 is clutter.

하기 도 6 내지 도 8은, 상술한 본 발명의 실시 예에 따른 탐지 장치(10)에서 검출된 레인지 프로파일과, 표적이 클러터인 경우와 무인기인 경우에 검출되는 주파수 스펙트럼의 예를 도시한 것이다. 6 to 8 show examples of the range profile detected by the detection apparatus 10 according to the embodiment of the present invention and the frequency spectrum detected when the target is a clutter and an unmanned aerial vehicle. .

하기 표 1은 하기 도 6 내지 도 8에서 본 발명에 따른 주파수 스펙트럼의 검출을 위해 표적 신호를 수신하는 레이더의 환경 변수를 나타낸 것이다. Table 1 below shows environmental parameters of a radar that receives a target signal for detection of a frequency spectrum according to the present invention in FIGS. 6 to 8 below.

Figure 112020022256643-pat00112
Figure 112020022256643-pat00112

이하의 설명에서는 무인기를 클러터가 다수 존재하는 환경에서 상기 표 1에서 도시한 사양을 가지는 레이더로부터 대략 50m 이격된 위치에서 제자리 비행하도록 한 경우에 측정되는 결과들의 예들을 도시한 것이다. The following description shows examples of results measured when the unmanned aerial vehicle is allowed to fly in place at a location approximately 50 m away from the radar having the specifications shown in Table 1 in an environment in which a large number of clutter exists.

먼저 도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 탐지 장치에서, 레인지 프로파일과 상기 레인지 프로파일에서의 1차 탐지 결과를 도시한 예시도이다. 도 6에서 제1 그래프(600)는 레인지 프로파일을 의미하며, 제2 그래프(610)는 CFAR 탐지를 위한 임계값(제1 임계값)을 의미할 수 있다. 그리고 참조부호 650은 표적신호, 참조부호 660들은 클러터 신호를 나타낼 수 있다. First, FIG. 6 is an exemplary diagram illustrating a range profile and a first detection result in the range profile in the detection apparatus according to an embodiment of the present invention. In FIG. 6 , a first graph 600 may mean a range profile, and a second graph 610 may mean a threshold value (first threshold value) for CFAR detection. In addition, reference numeral 650 denotes a target signal, and reference numeral 660 denotes a clutter signal.

그리고 제어부(100)는 상기 도 6의 결과에서 임계값을 넘은 신호를 추출하여 주파수 스펙트럼을 획득할 수 있다. 그리고 획득된 주파수 스펙트럼으로부터 제2 임계값을 넘는 진폭을 가지는 주파수들을 검출하는 제2 탐지 과정을 수행할 수 있다. In addition, the control unit 100 may obtain a frequency spectrum by extracting a signal exceeding a threshold value from the result of FIG. 6 . In addition, a second detection process of detecting frequencies having an amplitude exceeding a second threshold value may be performed from the obtained frequency spectrum.

먼저 도 7은 표적이 무인기인 경우에 획득될 수 있는 주파수 스펙트럼과, 상기 주파수 스펙트럼에 대한 2차 탐지 수행 결과를 나타낸 예시도이다. First, FIG. 7 is an exemplary diagram illustrating a frequency spectrum that can be obtained when a target is an unmanned aerial vehicle, and a result of performing secondary detection on the frequency spectrum.

도 7을 참조하여 살펴보면, 도 7은 주파수 스펙트럼(710)과 제2 임계값(700)을 나타내고 있다. 이처럼 표적이 무인기인 경우에 상술한 바와 같이 주파수 스펙트럼은 강체의 병진운동 성분 뿐만 아니라 날개의 미세운동 성분을 더 포함하고 있으므로, 검출된 레인지 빈의 주파수 영역들 중 다수의 주파수에서 제2 임계값(700) 이상의 진폭을 가지는 임펄스들이 형성됨을 알 수 있다. 도 7의 경우 제2 임계값을 넘는 진폭을 가지는 주파수의 개수는 77개 검출될 수 있다. Referring to FIG. 7 , FIG. 7 shows a frequency spectrum 710 and a second threshold value 700 . As described above, when the target is an unmanned aerial vehicle, since the frequency spectrum further includes a fine motion component of a wing as well as a translation component of a rigid body, the second threshold value ( It can be seen that impulses having an amplitude of 700) or more are formed. In the case of FIG. 7 , 77 frequencies having an amplitude exceeding the second threshold may be detected.

이에 반해 도 8은 표적이 클러터인 경우에 획득된 주파수 스펙트럼과, 상기 주파수 스펙트럼에 대한 2차 탐지 결과를 나타낸 예시도이다. In contrast, FIG. 8 is an exemplary diagram illustrating a frequency spectrum obtained when the target is a clutter and a secondary detection result for the frequency spectrum.

도 8을 살펴보면, 도 7에 비하여 검출된 레인지 빈의 주파수 영역들 중 휠씬 적은 개수의 주파수에서 제2 임계값(700) 이상의 진폭을 가지는 임펄스들이 형성됨을 알 수 있다. 상기 도 7의 경우 제2 임계값을 넘은 주파수의 개수는 77개 검출된 반면, 도 8의 경우 제2 임계값을 넘는 진폭을 가지는 주파수의 개수는 33개로서 그 개수가 훨씬 적을 수 있다. 이는 표적이 회전 날개를 포함하지 않는 클러터인 경우에, 주파수 스펙트럼은 강체의 병진운동 성분 만을 포함하므로, 상기 도 7과 달리 주파수 별로 진폭 변화가 더 적게 검출될 수 있기 때문이다. Referring to FIG. 8 , it can be seen that impulses having an amplitude greater than or equal to the second threshold value 700 are formed at a much smaller number of frequencies among the frequency regions of the detected range bin than in FIG. 7 . In the case of FIG. 7, the number of frequencies exceeding the second threshold value is 77, whereas in the case of FIG. 8, the number of frequencies having an amplitude exceeding the second threshold value is 33, which may be much smaller. This is because, when the target is a clutter that does not include a rotary blade, since the frequency spectrum includes only the translational motion component of the rigid body, a smaller change in amplitude for each frequency can be detected unlike FIG. 7 .

따라서 임계 신호 개수가 40개 정도로 결정되는 경우, 도 7의 경우와 같은 주파수 스펙트럼이 획득된 경우 제어부(100)는 표적을 무인기로 판별할 수 있으며, 도 8의 경우와 같은 주파수 스펙트럼이 획득된 경우 표적을 무인기가 아닌 것으로 판별할 수 있다. 이에 CFAR 탐지부(130)의 임계값(제1 임계값) 이상의 진폭을 가지는 신호들에 대해, 표적이 클러터인지 무인기인지를 정확하게 판별할 수 있다. Therefore, when the number of threshold signals is determined to be about 40, when the frequency spectrum as in the case of FIG. 7 is obtained, the control unit 100 can determine the target as an unmanned aerial vehicle, and when the frequency spectrum as in the case of FIG. 8 is obtained It can be determined that the target is not an unmanned aerial vehicle. Accordingly, with respect to signals having an amplitude greater than or equal to the threshold value (the first threshold value) of the CFAR detector 130 , it is possible to accurately determine whether the target is a clutter or an unmanned aerial vehicle.

한편 상술한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 여러 가지 변형이 본 발명의 범위에서 벗어나지 않고 실시할 수 있다. Meanwhile, in the above description of the present invention, specific embodiments have been described, but various modifications may be made without departing from the scope of the present invention.

그러나 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 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 해석 되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.However, those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains will be able to make various modifications and variations without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are not intended to limit the technical spirit of the present invention, but to explain, and the scope of the technical spirit of the present invention is not limited by these embodiments. The protection scope of the present invention should be construed by the following claims, and all technical ideas within the scope equivalent thereto should be construed as being included in the scope of the present invention.

10 : 탐지 장치
100 : 제어부 110 : 신호 수신부
120 : 레인지 프로파일 획득부 130 : CFAR 탐지부
140 : 스펙트럼 신호 생성부 150 : 메모리10: detection device
100: control unit 110: signal receiving unit
120: range profile acquisition unit 130: CFAR detection unit
140: spectrum signal generator 150: memory

Claims (10)

표적 신호를 포함하는 레이더 신호를 수신하는 신호 수신부;
수신된 표적 신호로부터 레인지 프로파일(range profile)을 획득하는 레인지 프로파일 획득부;
상기 획득한 레인지 프로파일에 근거하여, 기 설정된 제1 임계값을 넘는 진폭을 가지는 상기 표적 신호를 레인지 빈(range bin)으로 검출하는 CFAR(Constant False Alarm Rate) 탐지부;
상기 검출된 레인지 빈의 신호를 추출하여 주파수 스펙트럼 신호를 생성하는 스펙트럼 신호 생성부; 및,
상기 주파수 스펙트럼 신호에 근거하여, 기 설정된 제2 임계값을 초과하는 진폭을 가지는 주파수들의 개수를 검출하고, 검출된 주파수 개수가 기 설정된 임계 신호 개수를 초과하는지 여부에 근거하여 상기 표적 신호에 대응하는 표적이 무인기인지 여부를 판별하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 탐지 장치. a signal receiver for receiving a radar signal including a target signal;
a range profile obtaining unit which obtains a range profile from the received target signal;
a constant false alarm rate (CFAR) detector configured to detect the target signal having an amplitude exceeding a preset first threshold as a range bin based on the acquired range profile;
a spectrum signal generator configured to extract a signal of the detected range bin to generate a frequency spectrum signal; and,
Based on the frequency spectrum signal, the number of frequencies having an amplitude exceeding a preset second threshold is detected, and the number of frequencies corresponding to the target signal is detected based on whether the number of detected frequencies exceeds the preset threshold signal number. A detection device comprising a control unit for determining whether the target is an unmanned aerial vehicle. 제1항에 있어서, 상기 레인지 프로파일 획득부는,
상기 수신된 레이더 신호에 대해 비간섭 적분(noncoherent integration)을 수행하여 상기 레인지 프로파일을 획득하는 것을 특징으로 하는 탐지 장치.According to claim 1, wherein the range profile acquisition unit,
and obtaining the range profile by performing noncoherent integration on the received radar signal. 제1항에 있어서, 상기 스펙트럼 신호 생성부는,
상기 레인지 빈의 신호로부터, 표적 신호의 주파수 스펙트럼 신호를, 표적의 강체로부터 수신되는 주파수 스펙트럼 성분과, 표적의 날개로부터 수신되는 주파수 스펙트럼 성분이 선형 결합된 형태로 생성하고,
상기 표적의 강체로부터 수신되는 주파수 스펙트럼 성분은,
상기 표적의 강체의 병진운동에 따른 주파수 스펙트럼이며,
상기 표적의 날개로부터 수신되는 주파수 스펙트럼 성분은,
상기 표적의 로터(rotor)의 병진운동에 따른 성분과 상기 날개의 미세운동에 따른 성분이 컨볼루션(convolution)된 주파수 스펙트럼임을 특징으로 하는 탐지 장치.According to claim 1, wherein the spectrum signal generator,
From the signal of the range bin, the frequency spectrum signal of the target signal is generated in the form of a linear combination of a frequency spectrum component received from a rigid body of a target and a frequency spectrum component received from a wing of the target,
The frequency spectrum component received from the rigid body of the target is,
It is a frequency spectrum according to the translational motion of the rigid body of the target,
The frequency spectrum component received from the wing of the target is,
A detection device, characterized in that the component according to the translational motion of the target rotor and the component according to the fine motion of the wing are a convolutional frequency spectrum. 제3항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 표적 신호의 주파수 스펙트럼의 각 주파수 별로 상기 제2 임계값을 초과하는 진폭을 가지는 주파수의 개수에 근거하여, 상기 표적 신호가 상기 표적의 강체로부터 수신되는 주파수 스펙트럼 성분만을 포함하는지 또는 상기 표적의 날개로부터 수신되는 주파수 스펙트럼 성분을 더 포함하고 있는지를 판단하고,
상기 제2 임계값을 초과하는 진폭을 가지는 주파수의 개수가 상기 임계 신호 개수를 초과하는 경우 상기 표적 신호에 대응하는 표적을 무인기로 판단하는 것을 특징으로 하는 탐지 장치.According to claim 3, wherein the control unit,
Based on the number of frequencies having an amplitude exceeding the second threshold for each frequency of the frequency spectrum of the target signal, whether the target signal includes only a frequency spectrum component received from the rigid body of the target or the wing of the target Determining whether it further includes a frequency spectrum component received from
When the number of frequencies having an amplitude exceeding the second threshold value exceeds the threshold number of signals, the detection apparatus of claim 1, wherein the target corresponding to the target signal is determined as an unmanned aerial vehicle. 제4항에 있어서,
상기 임계 신호 개수는,
탐지하고자 하는 무인기의 특성에 따라 다르게 결정되며,
상기 무인기의 특성은,
무인기의 날개 개수 및 날개 길이를 포함하는 것을 특징으로 하는 탐지 장치.5. The method of claim 4,
The number of threshold signals is
It is determined differently depending on the characteristics of the UAV to be detected,
The characteristics of the unmanned aerial vehicle are:
A detection device comprising the number and wing length of the unmanned aerial vehicle. 표적 신호를 포함하는 레이더 신호를 수신하는 단계;
수신된 표적 신호로부터 레인지 프로파일(range profile)을 획득하는 단계;
상기 획득한 레인지 프로파일에 근거하여, CFAR(Constant False Alarm Rate) 알고리즘에 따라 기 설정된 제1 임계값을 넘는 진폭을 가지는 상기 표적 신호를 레인지 빈(range bin)으로 검출하는 단계;
상기 검출된 레인지 빈의 신호를 추출하여 주파수 스펙트럼 신호를 생성하는 단계;
기 설정된 가중치와 잡음 환경 변수에 근거하여 결정되는 제2 임계값을 결정하는 단계;
상기 주파수 스펙트럼 신호로부터 상기 제2 임계값을 초과하는 진폭이 검출된 주파수들의 개수를 검출하는 단계; 및,
상기 제2 임계값을 초과하는 진폭을 가지는 주파수 개수가 기 설정된 임계 신호 개수를 초과하는지 여부에 근거하여 상기 표적 신호에 대응하는 표적이 무인기인지 여부를 판별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 탐지 방법. receiving a radar signal including a target signal;
obtaining a range profile from the received target signal;
detecting, as a range bin, the target signal having an amplitude exceeding a preset first threshold according to a constant false alarm rate (CFAR) algorithm, based on the obtained range profile;
generating a frequency spectrum signal by extracting a signal of the detected range bin;
determining a second threshold value determined based on a preset weight and a noise environment variable;
detecting, from the frequency spectrum signal, a number of frequencies for which an amplitude exceeding the second threshold is detected; and,
and determining whether a target corresponding to the target signal is an unmanned aerial vehicle based on whether the number of frequencies having an amplitude exceeding the second threshold value exceeds a preset threshold signal number. . 제6항에 있어서, 상기 레인지 프로파일을 획득하는 단계는,
상기 수신된 레이더 신호에 대해 비간섭 적분(noncoherent integration)을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 탐지 방법. The method of claim 6, wherein obtaining the range profile comprises:
and performing noncoherent integration on the received radar signal. 제6항에 있어서, 상기 주파수 스펙트럼 신호를 생성하는 단계는,
상기 레인지 빈의 신호로부터, 표적 신호의 주파수 스펙트럼 신호를, 표적의 강체로부터 수신되는 주파수 스펙트럼 성분과, 표적의 날개로부터 수신되는 주파수 스펙트럼 성분이 선형 결합된 주파수 스펙트럼 신호를 생성하는 단계이며,
상기 표적의 강체로부터 수신되는 주파수 스펙트럼 성분은,
상기 표적의 강체의 병진운동에 따른 주파수 스펙트럼이며,
상기 표적의 날개로부터 수신되는 주파수 스펙트럼 성분은,
상기 표적의 로터(rotor)의 병진운동에 따른 성분과 상기 날개의 미세운동에 따른 성분이 컨볼루션(convolution)된 주파수 스펙트럼임을 특징으로 하는 탐지 방법. The method of claim 6, wherein the generating of the frequency spectrum signal comprises:
From the signal of the range bin, the frequency spectrum signal of the target signal, the frequency spectrum component received from the rigid body of the target, and the frequency spectrum component received from the wing of the target are linearly combined to generate a frequency spectrum signal,
The frequency spectrum component received from the rigid body of the target is,
It is a frequency spectrum according to the translational motion of the rigid body of the target,
The frequency spectrum component received from the wing of the target is,
A detection method, characterized in that the component according to the translational motion of the target rotor and the component according to the fine motion of the wing are a convolutional frequency spectrum. 제6항에 있어서, 상기 제2 임계값은,
상기 CFAR 알고리즘에 따른 입력 벡터들 중, 잡음 환경의 분석을 위해 사용하는 참조 셀(reference cell)에 포함된 데이터에 근거하여 추정되는 상기 잡음 환경 변수와, 기 설정된 상기 가중치의 곱에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 탐지 방법.The method of claim 6, wherein the second threshold is
Among the input vectors according to the CFAR algorithm, it is determined by the product of the noise environment variable estimated based on data included in a reference cell used for analysis of the noise environment and the preset weight. A detection method characterized. 제6항에 있어서, 상기 임계 신호 개수는,
하기 수학식에 의해 결정되며, 탐지하고자 하는 무인기의 날개 개수에 비례한 날개 길이에 근거하여 결정되는 것을 특징으로 하는 탐지 방법.
[수학식]
Figure 112020022256643-pat00113

Figure 112020022256643-pat00114
는 무인기 날개로부터 획득되는 미세성분 주파수 스펙트럼의 주파수 범위 최대값으로,
Figure 112020022256643-pat00115
에 의해 결정되며, 여기서
Figure 112020022256643-pat00116
는
Figure 112020022256643-pat00117
이고, r은 무인기의 날개 길이,
Figure 112020022256643-pat00118
는 탐지 신호의 파장 길이,
Figure 112020022256643-pat00119
는 무인기의 각속도를 의미함. 그리고 쵸핑 주파수(chopping frequency)는
Figure 112020022256643-pat00120
이고, N은 무인기의 날개 개수를 의미함.The method of claim 6, wherein the number of threshold signals,
A detection method, which is determined by the following equation, and is determined based on a wing length proportional to the number of wings of the unmanned aerial vehicle to be detected.
[Equation]
Figure 112020022256643-pat00113

Figure 112020022256643-pat00114
is the maximum value of the frequency range of the fine component frequency spectrum obtained from the wing of the drone,
Figure 112020022256643-pat00115
is determined by, where
Figure 112020022256643-pat00116
Is
Figure 112020022256643-pat00117
and r is the wingspan of the drone,
Figure 112020022256643-pat00118
is the wavelength length of the detection signal,
Figure 112020022256643-pat00119
is the angular velocity of the drone. And the chopping frequency is
Figure 112020022256643-pat00120
and N means the number of wings of the UAV.
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