KR102353551B1 - Radar system and radar detection method of detecting target object - Google Patents

Radar system and radar detection method of detecting target object Download PDF

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KR102353551B1
KR102353551B1 KR1020200119790A KR20200119790A KR102353551B1 KR 102353551 B1 KR102353551 B1 KR 102353551B1 KR 1020200119790 A KR1020200119790 A KR 1020200119790A KR 20200119790 A KR20200119790 A KR 20200119790A KR 102353551 B1 KR102353551 B1 KR 102353551B1
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KR1020200119790A
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박명훈
전우중
김현승
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엘아이지넥스원 주식회사
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Abstract

Disclosed are a radar system for detecting a target object to provide improved performance and a radar detection method thereof. According to one embodiment of the present invention, the radar system comprises: a radar emitting a signal and receiving a signal reflected from a target object and a clutter to generate a received signal, wherein the received signal includes a target cell, a guard cell, a reference cell, and a plurality of decision condition cells; a signal processing unit determining at least one constant false alarm rate (CFAR) algorithm corresponding to the plurality of decision condition cells from a plurality of CFAR algorithms on the basis of the location of the target object, applying the reference cell to the at least one CFAR algorithm to determine a result value corresponding to a noise magnitude, determining a threshold value of the target cell on the basis of the location of the target object and the result value, generating a detection determination result of the target object on the basis of the target cell and the threshold value; and an output unit outputting the detection determination result generated by the signal processing unit.

Description

대상체를 탐지하는 레이더 시스템 및 레이더 탐지 방법{RADAR SYSTEM AND RADAR DETECTION METHOD OF DETECTING TARGET OBJECT}RADAR SYSTEM AND RADAR DETECTION METHOD OF DETECTING TARGET OBJECT

본 발명은 대상체를 탐지하는 레이더 시스템 및 레이더 탐지 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a radar system for detecting an object and a method for detecting a radar.

일반적으로, 레이더는 신호를 생성하고, 생성된 신호를 탐지하고자 하는 공간으로 방사한다. 공간에 방사된 신호는 대상체에 의해 반사되어 레이더로 수신된다. 레이더로 수신된 신호는 환경에 따라 다양한 형태로 구성된다. 즉, 레이더에 의해 수신된 신호에는 다양한 환경적 요소에 해당하는 신호, 예를 들어 다수의 표적 신호, 시스템 잡음 신호, 펄스 형 간섭 신호, 지형 클러터 신호 등이 포함될 수 있다. 탐지하고자 하는 표적(대상체)에 대한 신호를 제외하고 나머지 신호는 레이더의 탐지 성능을 저하시키는 신호로서 클러터라고 칭하고 있다.In general, a radar generates a signal and radiates the generated signal to a space to be detected. The signal radiated in space is reflected by the object and received by the radar. The signal received by the radar is configured in various forms depending on the environment. That is, the signal received by the radar may include signals corresponding to various environmental factors, for example, multiple target signals, system noise signals, pulsed interference signals, terrain clutter signals, and the like. Except for the signal for the target (object) to be detected, the remaining signals are signals that degrade the detection performance of the radar and are called clutter.

레이더에 의해 수신된 신호에서 탐지하고자 하는 대상체의 신호만을 검출하기 위해 CFAR(constant false alarm rate) 알고리즘이 이용되고 있다. 탐지 판단에 있어서 다양한 CFAR 알고리즘이 존재하며, 신호 환경에 따라 가장 적합한 CFAR 알고리즘이 다르다. 레이더의 성능을 향상시키기 위해서는 다양한 신호 환경에 적합한 CFAR 알고리즘이 필요하다.A constant false alarm rate (CFAR) algorithm is used to detect only a signal of an object to be detected from a signal received by the radar. Various CFAR algorithms exist for detection determination, and the most suitable CFAR algorithm is different depending on the signal environment. In order to improve radar performance, a CFAR algorithm suitable for various signal environments is required.

종래에는 레이더에 의해 수신된 신호를 1개의 CFAR 알고리즘을 사용하여 처리하거나, 복수의 서로 다른 CFAR 알고리즘을 병렬로 각각 사용하여 처리하였다. 1개의 CFAR 알고리즘을 사용하는 경우, 다양한 클러터 환경에서 탐지 판단의 한계가 있다. 또한, 복수의 서로 다른 CFAR 알고리즘을 병렬로 각각 사용하면 데이터 처리 속도나 하드웨어적인 부분에서 추가적인 손실이 발생하는 문제점이 있다.Conventionally, a signal received by the radar was processed by using one CFAR algorithm or by using a plurality of different CFAR algorithms in parallel, respectively. When one CFAR algorithm is used, there is a limit to detection judgment in various clutter environments. In addition, when a plurality of different CFAR algorithms are used in parallel, there is a problem in that an additional loss occurs in data processing speed or hardware.

본 발명은 수신 신호의 복수의 조건 결정 셀(decision of condition cell)을 통한 CFAR 알고리즘을 선택하고 대상체의 위치(예를 들어, 고도 및 거리)에 따른 서로 다른 값과 선택된 CFAR 알고리즘을 이용하여 대상체를 탐지하는 레이더 시스템 및 레이더 탐지 방법을 제공할 수 있다.The present invention selects a CFAR algorithm through a plurality of decision of condition cells of a received signal and selects an object using different values according to the location (eg, altitude and distance) of the object and the selected CFAR algorithm It is possible to provide a radar system for detecting and a method for detecting a radar.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 레이더 시스템이 개시될 수 있다. 일 실시예에 따른 레이더 시스템은, 신호를 방사하고 대상체 및 클러터로부터 반사되는 신호를 수신하여 수신 신호 - 상기 수신 신호는 타겟 셀, 가드 셀, 참조 셀 및 복수의 조건 결정 셀(decision of condition cell)을 포함함 - 를 생성하는 레이더; 상기 대상체의 위치에 기초하여, 복수의 CFAR 알고리즘(constant false alarm rate) 중에서 상기 복수의 조건 결정 셀에 대응하는 적어도 하나의 CFAR 알고리즘을 결정하고, 상기 참조 셀을 상기 적어도 하나의 CFAR 알고리즘에 적용하여 잡음 크기에 해당하는 결과값을 결정하고, 상기 대상체의 위치 및 상기 결과값에 기초하여 상기 타겟 셀의 임계값을 결정하며, 상기 타겟 셀 및 상기 임계값에 기초하여 상기 대상체의 탐지 판단 결과를 생성하는 신호 처리부; 및 상기 신호 처리부에 의해 생성된 상기 탐지 판단 결과를 출력하는 출력부를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, a radar system may be disclosed. A radar system according to an embodiment emits a signal and receives a signal reflected from an object and a clutter to receive a signal - The received signal is a target cell, a guard cell, a reference cell, and a plurality of condition determination cells (decision of condition cell) ) containing - a radar that generates ; Based on the location of the object, at least one CFAR algorithm corresponding to the plurality of condition determination cells is determined from among a plurality of CFAR algorithms (constant false alarm rate), and the reference cell is applied to the at least one CFAR algorithm. a result value corresponding to the noise level is determined, a threshold value of the target cell is determined based on the position of the object and the result value, and a detection determination result of the object is generated based on the target cell and the threshold value a signal processing unit; and an output unit for outputting the detection determination result generated by the signal processing unit.

일 실시예에 있어서, 상기 레이더 시스템은 상기 복수의 CFAR 알고리즘 중 상기 조건 결정 셀을 적용하는 상기 적어도 하나의 CFAR 알고리즘을 결정하기 위한 조건 정보를 저장하는 빅 데이터 처리부를 더 포함할 수 있다.In an embodiment, the radar system may further include a big data processing unit for storing condition information for determining the at least one CFAR algorithm to which the condition determination cell is applied among the plurality of CFAR algorithms.

일 실시예에 있어서, 상기 빅 데이터 처리부는, 상기 신호 처리부에 의해 생성된 상기 탐지 판단 결과를 빅 데이터에 적용하여 상기 조건 정보를 업데이트할 수 있다.In an embodiment, the big data processing unit may update the condition information by applying the detection determination result generated by the signal processing unit to big data.

일 실시예에 있어서, 상기 신호 처리부는, 상기 대상체의 고도 및 거리를 포함하는 위치를 결정하는 대상체 위치 결정부; 상기 대상체의 위치 및 상기 조건 정보에 기초하여 상기 복수의 조건 결정 셀을 적용하는 상기 적어도 하나의 CFAR 알고리즘을 결정하는 CFAR 알고리즘 결정부; 상기 참조 셀을 상기 적어도 하나의 CFAR 알고리즘에 적용하여 상기 결과값을 결정하고, 상기 대상체의 고도 및 거리에 대응하는 가중치 및 상기 결과값에 기초하여 상기 임계값을 결정하는 임계값 결정부; 및 상기 타겟 셀과 상기 임계값을 비교하여 상기 대상체의 탐지 판단 결과를 생성하는 탐지 판단 결과 처리부를 포함할 수 있다.In an embodiment, the signal processing unit may include: an object position determiner configured to determine a position including an altitude and a distance of the object; a CFAR algorithm determining unit configured to determine the at least one CFAR algorithm to which the plurality of condition determination cells are applied based on the location of the object and the condition information; a threshold value determining unit determining the result value by applying the reference cell to the at least one CFAR algorithm, and determining the threshold value based on a weight corresponding to the altitude and distance of the object and the result value; and a detection determination result processing unit generating a detection determination result of the object by comparing the target cell with the threshold value.

일 실시예에 있어서, 상기 CFAR 알고리즘 결정부는 상기 복수의 조건 결정 셀 중에서 상기 대상체의 위치에 해당하는 가중치 값보다 작은 값을 갖는 조건 결정 셀의 개수를 결정할 수 있다.In an embodiment, the CFAR algorithm determiner may determine the number of condition determination cells having a value smaller than a weight value corresponding to the position of the object among the plurality of condition determination cells.

일 실시예에 있어서, 상기 조건 정보는 MCA-CFAR 알고리즘을 선택하기 위한 제1 조건 정보를 포함하고, 상기 CFAR 알고리즘 결정부는 상기 결정된 조건 결정 셀의 개수와 상기 제1 조건 정보를 비교하여, 상기 결정된 조건 결정 셀의 개수가 상기 제1 조건 정보 이하인지 여부를 판단하고, 상기 결정된 조건 결정 셀의 개수가 상기 제1 조건 정보 이하인 것으로 판단되면, 상기 MCA-CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다.In an embodiment, the condition information includes first condition information for selecting an MCA-CFAR algorithm, and the CFAR algorithm determination unit compares the determined number of condition determination cells with the first condition information, and the determined It is determined whether the number of condition-determined cells is equal to or less than the first condition information, and when it is determined that the determined number of condition-determined cells is equal to or less than the first condition information, the MCA-CFAR algorithm can be selected.

일 실시예에 있어서, 상기 조건 정보는 SO-CFAR 알고리즘을 선택하기 위한 제2 조건 정보를 포함하고, 상기 CFAR 알고리즘 결정부는, 상기 결정된 조건 결정 셀의 개수가 상기 제1 조건 정보를 초과하는 것으로 판단되면, 상기 복수의 조건 결정 셀의 값에 대한 분산값을 산출하고, 상기 산출된 분산값과 상기 제2 조건 정보를 비교하여 상기 산출된 분산값이 상기 제2 조건 정보 이하인지 여부를 판단하고, 상기 산출된 분산값이 상기 제2 조건 정보 이하인 것으로 판단되면, 상기 SO-CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다.In an embodiment, the condition information includes second condition information for selecting an SO-CFAR algorithm, and the CFAR algorithm determination unit determines that the determined number of condition determination cells exceeds the first condition information , calculate a variance value for the values of the plurality of condition determination cells, compare the calculated variance value with the second condition information, and determine whether the calculated variance value is equal to or less than the second condition information, If it is determined that the calculated variance is equal to or less than the second condition information, the SO-CFAR algorithm may be selected.

일 실시예에 있어서, 상기 CFAR 알고리즘 결정부는 상기 산출된 분산값이 제2 조건 정보를 초과하는 것으로 판단되면, OS-CFAR 알고리즘, CM-CFAR 알고리즘 또는 CA-CFAR 알고리즘 중 어느 하나의 CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다.In one embodiment, when it is determined that the calculated variance value exceeds the second condition information, the CFAR algorithm determining unit selects any one CFAR algorithm among OS-CFAR algorithm, CM-CFAR algorithm, and CA-CFAR algorithm. can

일 실시예에 있어서, 상기 CFAR 알고리즘 결정부는 상기 복수의 조건 결정 셀이 해상에 해당하는 환경 클러터인지 여부를 판단하고, 상기 복수의 조건 결정 셀이 해상에 해당하는 환경 클러터인 것으로 판단되면 상기 OS-CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다.In one embodiment, the CFAR algorithm determining unit determines whether the plurality of condition determination cells are environmental clutter corresponding to the sea, and if it is determined that the plurality of condition determination cells are environmental clutter corresponding to the sea, the You can choose the OS-CFAR algorithm.

일 실시예에 있어서, 상기 CFAR 알고리즘 결정부는, 상기 복수의 조건 결정 셀이 해상에 해당하는 환경 클러터인지 여부를 판단하고, 상기 복수의 조건 결정 셀이 해상에 해당하는 환경 클러터가 아닌 것으로 판단되면, 상기 복수의 조건 결정 셀이 고정형 클러터인지 여부를 판단하고, 상기 복수의 조건 결정 셀이 고정형 클러터인 것으로 판단되면, 상기 CM-CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다.In one embodiment, the CFAR algorithm determining unit determines whether the plurality of condition determination cells are environmental clutter corresponding to the sea, and determines that the plurality of condition determination cells are not environmental clutter corresponding to the sea , it is determined whether the plurality of condition determination cells are fixed clutter, and when it is determined that the plurality of condition determination cells are fixed clutter, the CM-CFAR algorithm can be selected.

일 실시예에 있어서, 상기 CFAR 알고리즘 결정부는, 상기 복수의 조건 결정 셀이 고정형 클러터가 아닌 것으로 판단되면, 상기 CA-CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다.In an embodiment, the CFAR algorithm determiner may select the CA-CFAR algorithm when it is determined that the plurality of condition determination cells are not fixed clutter.

일 실시예에 있어서, 상기 임계값 결정부는 상기 가중치를 상기 결과값에 곱하여 상기 임계값을 결정할 수 있다.In an embodiment, the threshold value determiner may determine the threshold value by multiplying the weight by the result value.

일 실시예에 있어서, 상기 가중치는 상기 대상체의 위치 및 고도에 따라 가변될 수 있다.In an embodiment, the weight may vary according to the location and altitude of the object.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 레이더 시스템에서의 레이더 탐지 방법이 개시될 수 있다. 일 실시예에 따른 레이더 탐지 방법은, 레이더에서, 신호를 방사하고 대상체 및 클러터로부터 반사되는 신호를 수신하여 수신 신호 - 상기 수신 신호는 타겟 셀, 가드 셀, 참조 셀 및 복수의 조건 결정 셀을 포함함 - 를 생성하는 단계; 신호 처리부에서, 상기 대상체의 위치에 기초하여, 복수의 CFAR 알고리즘 중에서 상기 복수의 조건 결정 셀에 대응하는 적어도 하나의 CFAR 알고리즘을 결정하는 단계; 상기 신호 처리부에서, 상기 참조 셀을 상기 적어도 하나의 CFAR 알고리즘에 적용하여 잡음 크기에 해당하는 결과값을 결정하는 단계; 상기 신호 처리부에서, 상기 대상체의 위치 및 상기 결과값에 기초하여 상기 타겟 셀의 임계값을 결정하는 단계; 및 상기 신호 처리부에서, 상기 타겟 셀 및 상기 임계값에 기초하여 상기 대상체의 탐지 판단 결과를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, a radar detection method in a radar system may be disclosed. Radar detection method according to an embodiment, the radar emits a signal and receives a signal reflected from an object and a clutter to receive a signal - The received signal is a target cell, a guard cell, a reference cell, and a plurality of condition determination cells comprising - creating a; determining, by the signal processing unit, at least one CFAR algorithm corresponding to the plurality of condition determination cells from among a plurality of CFAR algorithms, based on the position of the object; determining, by the signal processing unit, a result value corresponding to a noise level by applying the reference cell to the at least one CFAR algorithm; determining, by the signal processing unit, a threshold value of the target cell based on the position of the object and the result value; and generating, by the signal processing unit, a result of determining the detection of the object based on the target cell and the threshold value.

일 실시예에 있어서, 상기 레이더 탐지 방법은 상기 복수의 CFAR 알고리즘 중 상기 조건 결정 셀을 적용하는 상기 적어도 하나의 CFAR 알고리즘을 결정하기 위한 조건 정보를 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.In an embodiment, the radar detection method may further include storing condition information for determining the at least one CFAR algorithm to which the condition determination cell is applied among the plurality of CFAR algorithms.

일 실시예에 있어서, 상기 레이더 탐지 방법은, 상기 신호 처리부에 의해 생성된 상기 탐지 판단 결과를 빅 데이터에 적용하여 상기 조건 정보를 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.In an embodiment, the radar detection method may further include updating the condition information by applying the detection determination result generated by the signal processing unit to big data.

일 실시예에 있어서, 상기 복수의 조건 결정 셀에 대응하는 적어도 하나의 CFAR 알고리즘을 결정하는 단계는, 상기 대상체의 고도 및 거리를 포함하는 위치를 결정하는 단계; 상기 CFAR 알고리즘 결정부는 상기 복수의 조건 결정 셀 중에서 상기 대상체의 위치에 해당하는 가중치 값보다 작은 값을 갖는 조건 결정 셀의 개수를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 조건 결정 셀의 개수에 기초하여 상기 적어도 하나의 CFAR 알고리즘을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.In an embodiment, the determining of at least one CFAR algorithm corresponding to the plurality of condition determination cells includes: determining a location including an altitude and a distance of the object; determining, by the CFAR algorithm determining unit, the number of condition determination cells having a value smaller than a weight value corresponding to the position of the object among the plurality of condition determination cells; and determining the at least one CFAR algorithm based on the determined number of condition determination cells.

일 실시예에 있어서, 상기 조건 정보는 MCA-CFAR 알고리즘을 선택하기 위한 제1 조건 정보를 포함하고, 상기 결정된 조건 결정 셀의 개수에 기초하여 상기 적어도 하나의 CFAR 알고리즘을 결정하는 단계는 상기 결정된 조건 결정 셀의 개수와 상기 제1 조건 정보를 비교하여, 상기 결정된 조건 결정 셀의 개수가 상기 제1 조건 정보 이하인지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 결정된 조건 결정 셀의 개수가 상기 제1 조건 정보 이하인 것으로 판단되면, 상기 MCA-CFAR 알고리즘을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.In an embodiment, the condition information includes first condition information for selecting an MCA-CFAR algorithm, and the determining of the at least one CFAR algorithm based on the determined number of condition determination cells includes the determined condition comparing the number of determined cells with the first condition information to determine whether the determined number of conditionally determined cells is equal to or less than the first condition information; and selecting the MCA-CFAR algorithm when it is determined that the determined number of condition determination cells is equal to or less than the first condition information.

일 실시예에 있어서, 상기 조건 정보는 SO-CFAR 알고리즘을 선택하기 위한 제2 조건 정보를 포함하고, 상기 결정된 조건 결정 셀의 개수에 기초하여 상기 적어도 하나의 CFAR 알고리즘을 결정하는 단계는, 상기 결정된 조건 결정 셀의 개수가 상기 제1 조건 정보를 초과하는 것으로 판단되면, 상기 복수의 조건 결정 셀의 값에 대한 분산값을 산출하는 단계; 상기 산출된 분산값과 상기 제2 조건 정보를 비교하여 상기 산출된 분산값이 상기 제2 조건 정보 이하인지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 산출된 분산값이 상기 제2 조건 정보 이하인 것으로 판단되면, 상기 SO-CFAR 알고리즘을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.In an embodiment, the condition information includes second condition information for selecting an SO-CFAR algorithm, and the determining of the at least one CFAR algorithm based on the determined number of condition determination cells includes: calculating a variance value for the values of the plurality of condition determination cells when it is determined that the number of condition determination cells exceeds the first condition information; determining whether the calculated variance value is equal to or less than the second condition information by comparing the calculated variance value with the second condition information; and selecting the SO-CFAR algorithm when it is determined that the calculated variance value is equal to or less than the second condition information.

일 실시예에 있어서, 상기 결정된 조건 결정 셀의 개수에 기초하여 상기 적어도 하나의 CFAR 알고리즘을 결정하는 단계는 상기 산출된 분산값이 제2 조건 정보를 초과하는 것으로 판단되면, OS-CFAR 알고리즘, CM-CFAR 알고리즘 또는 CA-CFAR 알고리즘 중 어느 하나의 CFAR 알고리즘을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.In an embodiment, when it is determined that the calculated variance value exceeds the second condition information, the determining of the at least one CFAR algorithm based on the determined number of condition determination cells includes an OS-CFAR algorithm, CM - It may include the step of selecting any one of the CFAR algorithm or the CA-CFAR algorithm.

일 실시예에 있어서, 상기 OS-CFAR 알고리즘, CM-CFAR 알고리즘 또는 CA-CFAR 알고리즘 중 어느 하나의 CFAR 알고리즘을 선택하는 단계는, 상기 복수의 조건 결정 셀이 해상에 해당하는 환경 클러터인지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 복수의 조건 결정 셀이 해상에 해당하는 환경 클러터인 것으로 판단되면 상기 OS-CFAR 알고리즘을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the step of selecting any one of the OS-CFAR algorithm, the CM-CFAR algorithm, or the CA-CFAR algorithm comprises determining whether the plurality of condition determination cells are environmental clutter corresponding to the sea. judging; and selecting the OS-CFAR algorithm when it is determined that the plurality of condition determination cells are environmental clutter corresponding to the sea.

일 실시예에 있어서, 상기 OS-CFAR 알고리즘, CM-CFAR 알고리즘 또는 CA-CFAR 알고리즘 중 어느 하나의 CFAR 알고리즘을 선택하는 단계는, 상기 복수의 조건 결정 셀이 해상에 해당하는 환경 클러터인지 여부를 판단하는 단계; 상기 복수의 조건 결정 셀이 해상에 해당하는 환경 클러터가 아닌 것으로 판단되면, 상기 복수의 조건 결정 셀이 고정형 클러터인지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 복수의 조건 결정 셀이 고정형 클러터인 것으로 판단되면, 상기 CM-CFAR 알고리즘을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the step of selecting any one of the OS-CFAR algorithm, the CM-CFAR algorithm, or the CA-CFAR algorithm comprises determining whether the plurality of condition determination cells are environmental clutter corresponding to the sea. judging; determining whether the plurality of condition determination cells are fixed clutter when it is determined that the plurality of condition determination cells are not environmental clutter corresponding to the sea; and selecting the CM-CFAR algorithm when it is determined that the plurality of condition determination cells are fixed clutter.

일 실시예에 있어서, 상기 OS-CFAR 알고리즘, CM-CFAR 알고리즘 또는 CA-CFAR 알고리즘 중 어느 하나의 CFAR 알고리즘을 선택하는 단계는 상기 복수의 조건 결정 셀이 고정형 클러터가 아닌 것으로 판단되면, 상기 CA-CFAR 알고리즘을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the selecting of any one CFAR algorithm among the OS-CFAR algorithm, the CM-CFAR algorithm, or the CA-CFAR algorithm comprises determining that the plurality of condition determination cells are not fixed clutter, the CA - may include selecting a CFAR algorithm.

일 실시예에 있어서, 상기 대상체의 위치 및 상기 결과값에 기초하여 상기 타겟 셀의 임계값을 결정하는 단계는, 상기 대상체의 고도 및 거리에 대응하는 가중치를 상기 결과값에 곱하여 상기 임계값을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.In an embodiment, the determining of the threshold value of the target cell based on the position of the object and the result value comprises multiplying the result value by a weight corresponding to the height and distance of the object to determine the threshold value may include the step of

일 실시예에 있어서, 상기 가중치는 상기 대상체의 위치 및 고도에 따라 가변될 수 있다.In an embodiment, the weight may vary according to the location and altitude of the object.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 복수의 CFAR(constant false alarm rate) 알고리즘 각각의 장점을 동시에 활용할 수 있을 뿐만 아니라, 새로운 CFAR 알고리즘을 추가하는 경우에 추가에 대한 적응성을 높일 수 있다.According to various embodiments of the present invention, advantages of each of a plurality of constant false alarm rate (CFAR) algorithms can be simultaneously utilized, and when a new CFAR algorithm is added, adaptability to addition can be increased.

또한 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 다양한 클러터 환경에서 대상체를 탐지하는 레이더의 성능을 향상시킬 수 있다.In addition, according to various embodiments of the present disclosure, it is possible to improve the performance of the radar for detecting an object in various clutter environments.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 수신 신호를 나타낸 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 신호 처리부의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 레이더 탐지 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 CFAR 알고리즘을 결정하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 CFAR 알고리즘으로서 OS-CFAR 알고리즘, CM-CFAR 알고리즘 또는 CA-CFAR 알고리즘 중 어느 하나의 CFAR 알고리즘을 선택하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 임계값을 결정하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 임계값의 변화를 나타낸 그래프이다.1 is a block diagram schematically showing a radar system according to an embodiment of the present invention.
2 is an exemplary diagram illustrating a received signal according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram schematically showing the configuration of a signal processing unit according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a radar detection method according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a method of determining a CFAR algorithm according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart illustrating a method of selecting any one of an OS-CFAR algorithm, a CM-CFAR algorithm, or a CA-CFAR algorithm as a CFAR algorithm according to an embodiment of the present invention.
7 is a flowchart illustrating a method of determining a threshold value according to an embodiment of the present invention.
8 is a graph illustrating a change in a threshold value according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것이다. 본 발명에 따른 권리범위가 이하에 제시되는 실시예들이나 이들 실시예들에 대한 구체적 설명으로 한정되는 것은 아니다.Embodiments of the present invention are exemplified for the purpose of explaining the technical spirit of the present invention. The scope of the rights according to the present invention is not limited to the embodiments presented below or specific descriptions of these embodiments.

본 발명에 사용되는 모든 기술적 용어들 및 과학적 용어들은, 달리 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 일반적으로 이해되는 의미를 갖는다. 본 발명에 사용되는 모든 용어들은 본 발명을 더욱 명확히 설명하기 위한 목적으로 선택된 것이며 본 발명에 따른 권리범위를 제한하기 위해 선택된 것이 아니다.All technical and scientific terms used in the present invention, unless otherwise defined, have the meanings commonly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. All terms used in the present invention are selected for the purpose of more clearly describing the present invention and not to limit the scope of the present invention.

본 발명에서 사용되는 "포함하는", "구비하는", "갖는" 등과 같은 표현은, 해당 표현이 포함되는 어구 또는 문장에서 달리 언급되지 않는 한, 다른 실시예를 포함할 가능성을 내포하는 개방형 용어(open-ended terms)로 이해되어야 한다.As used herein, expressions such as "comprising", "including", "having", etc. are open-ended terms connoting the possibility of including other embodiments, unless otherwise stated in the phrase or sentence in which the expression is included. (open-ended terms).

본 발명에서 기술된 단수형의 표현은 달리 언급하지 않는 한 복수형의 의미를 포함할 수 있으며, 이는 청구범위에 기재된 단수형의 표현에도 마찬가지로 적용된다.Expressions in the singular in the present invention may include the meaning of the plural unless otherwise stated, and the same applies to expressions in the singular in the claims.

본 발명에서 사용되는 "제1", "제2" 등의 표현들은 복수의 구성요소들을 상호 구분하기 위해 사용되며, 해당 구성요소들의 순서 또는 중요도를 한정하는 것은 아니다.Expressions such as “first” and “second” used in the present invention are used to distinguish a plurality of components from each other, and do not limit the order or importance of the components.

본 발명에서 사용되는 용어 "부"는, 소프트웨어, 또는 FPGA(field-programmable gate array), ASIC(application specific integrated circuit)과 같은 하드웨어 구성요소를 의미한다. 그러나, "부"는 하드웨어 및 소프트웨어에 한정되는 것은 아니다. "부"는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고, 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서, "부"는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스, 함수, 속성, 프로시저, 서브루틴, 프로그램 코드의 세그먼트, 드라이버, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조, 테이블, 어레이 및 변수를 포함한다. 구성요소와 "부" 내에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소 및 "부"로 결합되거나 추가적인 구성요소와 "부"로 분리될 수 있다.As used herein, the term “unit” refers to software or hardware components such as field-programmable gate arrays (FPGAs) and application specific integrated circuits (ASICs). However, "units" are not limited to hardware and software. A “unit” may be configured to reside on an addressable storage medium, or it may be configured to refresh one or more processors. Thus, as an example, "part" includes components such as software components, object-oriented software components, class components, and task components, processes, functions, attributes, procedures, subroutines, It includes segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuits, data, databases, data structures, tables, arrays, and variables. Functions provided within components and “parts” may be combined into a smaller number of components and “parts” or separated into additional components and “parts”.

본 발명에서 사용되는 "~에 기초하여"라는 표현은, 해당 표현이 포함되는 어구 또는 문장에서 기술되는, 결정 판단의 행위 또는 동작에 영향을 주는 하나 이상의 인자를 기술하는데 사용되며, 이 표현은 결정, 판단의 행위 또는 동작에 영향을 주는 추가적인 인자를 배제하지 않는다.As used herein, the expression "based on" is used to describe one or more factors affecting the action or operation of a decision judgment, which are described in a phrase or sentence in which the expression is included, and the expression is a decision , does not exclude additional factors affecting the conduct or behavior of judgment.

본 발명에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 경우, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수 있거나 접속될 수 있는 것으로, 또는 새로운 다른 구성요소를 매개로 하여 연결될 수 있거나 접속될 수 있는 것으로 이해되어야 한다.In the present invention, when it is said that a certain element is "connected" or "connected" to another element, a certain element can be directly connected or connectable to another element, or a new other element It should be understood that the elements may be connected or may be connected via an element.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명한다. 첨부된 도면에서, 동일하거나 대응하는 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여되어 있다. 또한, 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응하는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 그러나, 구성요소에 관한 기술이 생략되어도, 그러한 구성요소가 어떤 실시예에 포함되지 않는 것으로 의도되지는 않는다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In the accompanying drawings, the same or corresponding components are assigned the same reference numerals. In addition, in the description of the embodiments below, overlapping description of the same or corresponding components may be omitted. However, even if descriptions regarding components are omitted, it is not intended that such components are not included in any embodiment.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이더 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이다. 도 1을 참조하면, 레이더 시스템(100)은 레이더(110), 저장부(120), 빅 데이터 처리부(130), 신호 처리부(140) 및 출력부(150)를 포함할 수 있다.1 is a block diagram schematically showing a radar system according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1 , the radar system 100 may include a radar 110 , a storage unit 120 , a big data processing unit 130 , a signal processing unit 140 , and an output unit 150 .

레이더(110)는 신호를 생성하고 생성된 신호를 방사할 수 있다. 또한, 레이더(110)는 대상체 및/또는 클러터에 의해 반사되는 신호를 수신하여 수신 신호를 생성할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 수신 신호는 도 2에 도시된 바와 같이 타겟 셀(target cell), 타겟 셀의 주변을 둘러싸는 가드 셀(guard cell), 가드 셀의 주변을 둘러싸는 참조 셀(reference cell), 및 복수의 조건 결정 셀(decision of condition cell)을 포함할 수 있다. 예를 들면, 조건 결정 셀은 조건 결정 셀은 신호 형태에 따라 구분되는 셀로서, 참조 셀을 적용하기 위한 CFAR(constant false alarm rate) 알고리즘을 결정하기 위한 셀일 수 있다.The radar 110 may generate a signal and radiate the generated signal. In addition, the radar 110 may generate a received signal by receiving a signal reflected by the object and/or the clutter. In one embodiment, as shown in FIG. 2, the received signal is a target cell, a guard cell surrounding the target cell, and a reference cell surrounding the guard cell. , and a plurality of decision of condition cells. For example, the condition determination cell is a cell classified according to a signal type, and may be a cell for determining a constant false alarm rate (CFAR) algorithm for applying a reference cell.

저장부(120)는 레이더(110)에 연결되어, 레이더(110)로부터 수신 신호를 저장할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 저장부(120)는 레이더(110)로부터 수신 신호를 순차적으로 수신하여 저장할 수 있다.The storage unit 120 may be connected to the radar 110 to store a signal received from the radar 110 . In an embodiment, the storage unit 120 may sequentially receive and store received signals from the radar 110 .

일 실시예에 있어서, 저장부(120)는 내장 메모리 또는 외장 메모리를 포함할 수 있다. 내장 메모리는 휘발성 메모리(예: DRAM, SRAM 또는 SDRAM 등), 비휘발성 메모리(예: 플래시 메모리, 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브 (SSD)) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 외장 메모리는 다양한 인터페이스를 통하여 전자전 위협 라이브러리 구축 시스템(100)과 기능적으로 또는 물리적으로 연결될 수 있다.In an embodiment, the storage unit 120 may include an internal memory or an external memory. The internal memory may include at least one of a volatile memory (eg, DRAM, SRAM, or SDRAM) and a non-volatile memory (eg, a flash memory, a hard drive, or a solid state drive (SSD)). The external memory may be functionally or physically connected to the electronic warfare threat library construction system 100 through various interfaces.

빅 데이터 처리부(130)는 복수의 CFAR 알고리즘에서 조건 결정 셀을 적용하는 CFAR 알고리즘을 결정하기 위한 조건 정보를 저장할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 조건 정보는 MCA-CFAR 알고리즘을 선택하기 위한 제1 조건 정보 및 SO-CFAR 알고리즘을 선택하기 위한 제2 조건 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 제1 조건 정보는 조건 결정 셀의 개수 정보를 포함할 수 있다.The big data processing unit 130 may store condition information for determining a CFAR algorithm to which a condition determination cell is applied in a plurality of CFAR algorithms. In an embodiment, the condition information may include first condition information for selecting the MCA-CFAR algorithm and second condition information for selecting the SO-CFAR algorithm. For example, the first condition information may include information on the number of condition determination cells.

또한, 빅 데이터 처리부(130)는 신호 처리부(140)에 의해 생성된 탐지 판단 결과에 기초하여 조건 정보를 업데이트할 수 있다. 즉, 빅 데이터 처리부(130)는 신호 처리부(140)에 의해 생성된 탐지 판단 결과에 기초하여 제1 조건 정보 및 제2 조건 정보를 지속적으로 업데이트할 수 있다. 따라서, 레이더의 탐지 판단에 있어서 다양한 클러터 환경에서 탐지 성능을 향상시키는 효과가 얻어질 수 있다.Also, the big data processing unit 130 may update the condition information based on the detection determination result generated by the signal processing unit 140 . That is, the big data processing unit 130 may continuously update the first condition information and the second condition information based on the detection determination result generated by the signal processing unit 140 . Accordingly, the effect of improving the detection performance in various clutter environments in the detection determination of the radar can be obtained.

신호 처리부(140)는 대상체의 위치에 기초하여, 복수의 CFAR 알고리즘 중에서 조건 결정 셀에 대응하는 CFAR 알고리즘을 결정할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 대상체의 위치는 고도 및 거리를 포함할 수 있다. 또한, 신호 처리부(140)는 참조 셀을 결정된 CFAR 알고리즘에 적용하여 잡음 크기에 해당하는 결과값을 산출하고, 대상체의 위치 및 결과값에 기초하여 타겟 셀의 임계값을 결정하며, 타겟 셀 및 임계값에 기초하여 대상체의 탐지 판단 결과를 생성할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 신호 처리부(140)는 빅 데이터 처리부(130)의 조건 정보에 기초하여 복수의 CFAR 알고리즘 중에서 조건 결정 셀에 대응하는 CFAR 알고리즘을 결정할 수 있다.The signal processing unit 140 may determine a CFAR algorithm corresponding to the condition determination cell from among a plurality of CFAR algorithms based on the position of the object. In an embodiment, the location of the object may include an altitude and a distance. In addition, the signal processing unit 140 applies the reference cell to the determined CFAR algorithm to calculate a result value corresponding to the noise level, determines a threshold value of the target cell based on the position of the object and the result value, and determines the target cell and the threshold value. A detection determination result of the object may be generated based on the value. In an embodiment, the signal processing unit 140 may determine a CFAR algorithm corresponding to the condition determination cell from among a plurality of CFAR algorithms based on condition information of the big data processing unit 130 .

출력부(150)는 신호 처리부(140)에 연결되어, 신호 처리부(140)에 의해 생성된 탐지 판단 결과를 출력할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 출력부(150)는 탐지 판단 결과를 표시하는 다양한 디스플레이부(도시하지 않음)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 출력부(150)는 탐지 판단 결과를 출력하는 프린터(도시하지 않음)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 출력부(150)는 탐지 판단 결과를 다양한 파일 형태로 출력할 수 있다.The output unit 150 may be connected to the signal processing unit 140 to output a detection determination result generated by the signal processing unit 140 . In an embodiment, the output unit 150 may include various display units (not shown) that display the detection determination result. In an embodiment, the output unit 150 may include a printer (not shown) that outputs the detection determination result. In an embodiment, the output unit 150 may output the detection determination result in various file formats.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 신호 처리부의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다. 도 3을 참조하면, 신호 처리부(140)는 대상체 위치 결정부(310), CFAR 알고리즘 결정부(320), 임계값 결정부(330) 및 탐지 판단 결과 처리부(340)를 포함할 수 있다.3 is a block diagram schematically showing the configuration of a signal processing unit according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 3 , the signal processing unit 140 may include an object position determination unit 310 , a CFAR algorithm determination unit 320 , a threshold value determination unit 330 , and a detection determination result processing unit 340 .

대상체 위치 결정부(310)는 대상체의 위치를 결정할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 대상체 위치 결정부(310)는 대상체의 고도 및 거리를 포함하는 대상체 위치 정보를 생성할 수 있다. 예를 들면, 레이더(110)로부터 방사되는 신호(예를 들어, 추적 빔)는 탐지하고자 하는 대상체가 정해진 상태에서 방사되는 신호이므로, 대상체의 고도 및 거리는 다양한 방법에 의해 결정될 수 있다.The object position determiner 310 may determine a position of the object. In an embodiment, the object location determiner 310 may generate object location information including the height and distance of the object. For example, since a signal (eg, a tracking beam) emitted from the radar 110 is a signal emitted in a state where an object to be detected is determined, the altitude and distance of the object may be determined by various methods.

CFAR 알고리즘 결정부(320)는 결정된 대상체의 위치 및 빅 데이터 처리부(130)에 저장된 조건 정보에 기초하여 복수의 조건 결정 셀을 적용하는 적어도 하나의 CFAR 알고리즘을 결정할 수 있다.The CFAR algorithm determiner 320 may determine at least one CFAR algorithm to which a plurality of condition determination cells are applied based on the determined location of the object and condition information stored in the big data processing unit 130 .

일 실시예에 있어서, CFAR 알고리즘 결정부(320)는 복수의 조건 결정 셀에서 대상체의 위치에 대응하는 적어도 하나의 조건 결정 셀을 결정할 수 있다. 예를 들면, CFAR 알고리즘 결정부(320)는 대상체의 고도 및 거리에 해당하는 값과 복수의 조건 결정 셀 각각의 값을 비교하여, 복수의 조건 결정 셀 중에서 대상체의 고도 및 거리에 해당하는 값(T)보다 작은 값을 갖는 조건 결정 셀의 개수를 결정할 수 있다.In an embodiment, the CFAR algorithm determiner 320 may determine at least one condition determination cell corresponding to the position of the object from the plurality of condition determination cells. For example, the CFAR algorithm determiner 320 compares values corresponding to the height and distance of the object with values of each of the plurality of condition determination cells, and a value corresponding to the altitude and distance of the object from among the plurality of condition determination cells ( It is possible to determine the number of condition determination cells having a value smaller than T).

일 실시예에 있어서, CFAR 알고리즘 결정부(320)는 결정된 조건 결정 셀의 개수에 기초하여 복수의 CFAR 알고리즘 중에서 적어도 하나의 CFAR 알고리즘을 결정할 수 있다.In an embodiment, the CFAR algorithm determiner 320 may determine at least one CFAR algorithm from among a plurality of CFAR algorithms based on the determined number of condition determination cells.

일 실시예에 있어서, CFAR 알고리즘 결정부(320)는 결정된 조건 결정 셀의 개수와 조건 정보를 비교하여, 결정된 조건 결정 셀의 개수가 조건 정보 이하인지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들면, CFAR 알고리즘 결정부(320)는 결정된 조건 결정 셀의 개수와 MCA-CFAR 알고리즘을 선택하기 위한 제1 조건 정보를 비교하여, 결정된 조건 결정 셀의 개수가 제1 조건 정보 이하인지 여부를 판단할 수 있다. CFAR 알고리즘 결정부(320)는 결정된 조건 결정 셀의 개수가 제1 조건 정보 이하인 것으로 판단되면, CFAR 알고리즘으로서 MCA-CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다. 즉, CFAR 알고리즘 결정부(320)는 적어도 하나의 조건 결정 셀을 대상체 이외의 표적에 대응하는 신호로서 판단하고, CFAR 알고리즘으로서 MCA-CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다.In an embodiment, the CFAR algorithm determiner 320 may compare the determined number of conditionally determined cells with the condition information to determine whether the determined number of conditionally determined cells is equal to or less than the condition information. For example, the CFAR algorithm determining unit 320 compares the determined number of condition determination cells with first condition information for selecting the MCA-CFAR algorithm, and determines whether the determined number of condition determination cells is less than or equal to the first condition information can judge When it is determined that the determined number of condition determination cells is equal to or less than the first condition information, the CFAR algorithm determination unit 320 may select the MCA-CFAR algorithm as the CFAR algorithm. That is, the CFAR algorithm determiner 320 may determine the at least one condition determination cell as a signal corresponding to a target other than the object, and select the MCA-CFAR algorithm as the CFAR algorithm.

일 실시예에 있어서, CFAR 알고리즘 결정부(320)는 결정된 조건 결정 셀의 개수가 제1 조건 정보를 초과하는 것으로 판단되면, 복수의 조건 결정 셀의 분산에 기초하여, CFAR 알고리즘으로서 SO-CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다. 예를 들면, CFAR 알고리즘 결정부(320)는 복수의 조건 결정 셀의 값을 이용하여 분산값을 산출하고, 산출된 분산값과 SO-CFAR 알고리즘을 선택하기 위한 제2 조건 정보를 비교하여, 산출된 분산값이 제2 조건 정보 이하인지 여부를 판단할 수 있다. CFAR 알고리즘 결정부(320)는 산출된 분산값이 제2 조건 정보 이하인 것으로 판단되면, CFAR 알고리즘으로서 SO-CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다. 즉, CFAR 알고리즘 결정부(320)는 복수의 조건 결정 셀을 펄스형 전파 간섭으로 판단하고, CFAR 알고리즘으로서 SO-CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다.In an embodiment, the CFAR algorithm determining unit 320 determines that the determined number of condition determination cells exceeds the first condition information, based on the distribution of a plurality of condition determination cells, the SO-CFAR algorithm as the CFAR algorithm. can be selected. For example, the CFAR algorithm determining unit 320 calculates a variance value using the values of a plurality of condition determination cells, compares the calculated variance value with the second condition information for selecting the SO-CFAR algorithm, and calculates It may be determined whether the calculated variance value is equal to or less than the second condition information. When it is determined that the calculated variance value is equal to or less than the second condition information, the CFAR algorithm determiner 320 may select the SO-CFAR algorithm as the CFAR algorithm. That is, the CFAR algorithm determiner 320 may determine the plurality of condition determination cells as pulse-type radio interference and select the SO-CFAR algorithm as the CFAR algorithm.

일 실시예에 있어서, CFAR 알고리즘 결정부(320)는 산출된 분산값이 제2 조건 정보를 초과하는 것으로 판단되면, 복수의 조건 결정 셀을 환경 클러터로서 판단하고, OS-CFAR 알고리즘, CM-CFAR 알고리즘 또는 CA-CFAR 알고리즘 중 어느 하나의 CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다.In one embodiment, when it is determined that the calculated variance value exceeds the second condition information, the CFAR algorithm determination unit 320 determines a plurality of condition determination cells as environmental clutter, and OS-CFAR algorithm, CM- Either the CFAR algorithm or the CA-CFAR algorithm may be selected.

임계값 결정부(330)는 참조 셀을 CFAR 알고리즘 결정부(320)에 의해 결정된 적어도 하나의 CFAR 알고리즘에 적용하여 잡음 크기에 해당하는 결과값을 결정할 수 있다. 또한, 임계값 결정부(330)는 대상체의 위치(즉, 고도 및 거리)에 대응하는 값 및 결과값에 기초하여 임계값을 결정할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 임계값 결정부(330)는 대상체의 고도 및 거리에 대응하는 값을 결과값에 곱하여 임계값을 결정할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 대상체의 위치에 대응하는 값은 대상체의 고도 및 거리에 따라 가변될 수 있다.The threshold value determiner 330 may determine a result value corresponding to the noise level by applying the reference cell to at least one CFAR algorithm determined by the CFAR algorithm determiner 320 . Also, the threshold value determiner 330 may determine a threshold value based on a value corresponding to the position (ie, altitude and distance) of the object and a result value. In an embodiment, the threshold value determiner 330 may determine the threshold value by multiplying the result value by values corresponding to the height and distance of the object. In an embodiment, a value corresponding to the position of the object may vary according to the height and distance of the object.

탐지 판단 결과 처리부(340)는 타겟 셀과 임계값을 비교하여 대상체의 탐지 판단 결과를 생성할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 생성된 탐지 판단 결과는 빅 데이터 처리부(130)에 제공될 수 있다.The detection determination result processing unit 340 may generate a detection determination result of the object by comparing the target cell with a threshold value. In an embodiment, the generated detection determination result may be provided to the big data processing unit 130 .

본 발명에 도시된 흐름도에서 프로세스 단계들, 방법 단계들, 알고리즘들 등이 순차적인 순서로 설명되었지만, 그러한 프로세스들, 방법들 및 알고리즘들은 임의의 적합한 순서로 작동되도록 구성될 수 있다. 다시 말하면, 본 발명의 다양한 실시예들에서 설명되는 프로세스들, 방법들 및 알고리즘들의 단계들이 본 발명에서 기술된 순서로 수행될 필요는 없다. 또한, 일부 단계들이 비동시적으로 수행되는 것으로서 설명되더라도, 다른 실시예에서는 이러한 일부 단계들이 동시에 수행될 수 있다. 또한, 도면에서의 묘사에 의한 프로세스의 예시는 예시된 프로세스가 그에 대한 다른 변화들 및 수정들을 제외하는 것을 의미하지 않으며, 예시된 프로세스 또는 그의 단계들 중 임의의 것이 본 발명의 다양한 실시예들 중 하나 이상에 필수적임을 의미하지 않으며, 예시된 프로세스가 바람직하다는 것을 의미하지 않는다.Although process steps, method steps, algorithms, etc. are described in a sequential order in the flowcharts shown herein, such processes, methods, and algorithms may be configured to operate in any suitable order. In other words, the steps of the processes, methods, and algorithms described in various embodiments of the invention need not be performed in the order described herein. Also, although some steps are described as being performed asynchronously, in other embodiments some of these steps may be performed concurrently. Further, the exemplification of a process by description in the drawings does not imply that the exemplified process excludes other changes and modifications thereto, and that the exemplified process or any of its steps may be used in any of the various embodiments of the present invention. It is not meant to be essential to one or more, nor does it imply that the illustrated process is preferred.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 레이더 탐지 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 4를 참조하면, 단계 S402에서, 레이더(110)는 신호를 방사하고 대상체 및 클러터로부터 반사되는 신호를 수신하여 수신 신호를 생성할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 수신 신호는 타겟 셀, 가드 셀, 참조 셀 및 복수의 조건 결정 셀을 포함할 수 있다. 생성된 수신 신호는 저장부(120)에 저장될 수 있다.4 is a flowchart illustrating a radar detection method according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 4 , in step S402 , the radar 110 may generate a received signal by emitting a signal and receiving a signal reflected from an object and a clutter. In an embodiment, the received signal may include a target cell, a guard cell, a reference cell, and a plurality of condition determination cells. The generated received signal may be stored in the storage unit 120 .

단계 S404에서, 신호 처리부(140)는 대상체의 위치에 기초하여 복수의 CFAR 알고리즘 중에서 복수의 조건 결정 셀에 대응하는 적어도 하나의 CFAR 알고리즘을 결정할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 신호 처리부(140)는 대상체의 고도 및 거리를 포함하는 위치에 기초하여 복수의 CFAR 알고리즘 중에서 복수의 조건 결정 셀에 대응하는 적어도 하나의 CFAR 알고리즘을 결정할 수 있다.In operation S404 , the signal processing unit 140 may determine at least one CFAR algorithm corresponding to a plurality of condition determination cells from among a plurality of CFAR algorithms based on the position of the object. In an embodiment, the signal processing unit 140 may determine at least one CFAR algorithm corresponding to a plurality of condition determination cells from among a plurality of CFAR algorithms based on a location including the height and distance of the object.

단계 S406에서, 신호 처리부(140)는 대상체의 위치, 및 참조 셀을 단계 S404에서 결정된 적어도 하나의 CFAR 알고리즘에 적용한 결과값에 기초하여 타겟 셀의 임계값을 결정할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 신호 처리부(140)의 임계값 결정부(140)는 대상체의 위치 및 결과값에 기초하여 타겟 셀의 임계값을 결정할 수 있다.In operation S406 , the signal processing unit 140 may determine the threshold value of the target cell based on the location of the object and a result value obtained by applying the reference cell to the at least one CFAR algorithm determined in operation S404 . In an embodiment, the threshold value determining unit 140 of the signal processing unit 140 may determine the threshold value of the target cell based on the position of the object and the result value.

단계 S408에서, 신호 처리부(140)는 타겟 셀 및 임계값에 기초하여 대상체의 탐지 판단 결과를 생성할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 신호 처리부(140)의 탐지 판단 결과 처리부(340)는 타겟 셀과 임계값을 비교하여 대상체의 탐지 판단 결과를 생성할 수 있다.In operation S408 , the signal processing unit 140 may generate a detection determination result of the object based on the target cell and the threshold value. In an embodiment, the detection determination result processing unit 340 of the signal processing unit 140 may generate a detection determination result of the object by comparing the target cell with a threshold value.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 CFAR 알고리즘을 결정하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 5를 참조하면, 단계 S502에서, 신호 처리부(140)는 대상체의 위치를 결정할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 신호 처리부(140)의 대상체 위치 결정부(310)는 대상체의 고도 및 거리를 포함하는 위치를 결정할 수 있다. 예를 들면, 레이더(110)로부터 방사되는 신호(예를 들어, 추적 빔)는 탐지하고자 하는 대상체가 정해진 상태에서 방사되는 신호이므로, 대상체의 고도 및 거리는 다양한 방법에 의해 결정될 수 있다.5 is a flowchart illustrating a method of determining a CFAR algorithm according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 5 , in operation S502 , the signal processing unit 140 may determine the position of the object. In an embodiment, the object position determiner 310 of the signal processor 140 may determine a position including the height and distance of the object. For example, since a signal (eg, a tracking beam) emitted from the radar 110 is a signal emitted in a state where an object to be detected is determined, the altitude and distance of the object may be determined by various methods.

단계 S504에서, 신호 처리부(140)는 복수의 조건 결정 셀 중에서 대상체의 위치에 해당하는 값보다 작은 값을 갖는 조건 결정 셀의 개수를 결정할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 신호 처리부(140)의 CFAR 알고리즘 결정부(320)는 대상체의 고도 및 거리에 해당하는 값과 복수의 조건 결정 셀 각각의 값을 비교하여, 대상체의 고도 및 거리에 해당하는 값보다 작은 값을 갖는 조건 결정 셀의 개수를 결정할 수 있다.In operation S504 , the signal processing unit 140 may determine the number of condition determination cells having a value smaller than a value corresponding to the position of the object among the plurality of condition determination cells. In an embodiment, the CFAR algorithm determining unit 320 of the signal processing unit 140 compares values corresponding to the height and distance of the object with values of each of the plurality of condition determination cells, and the The number of condition determination cells having a value smaller than the value may be determined.

단계 S506에서, 신호 처리부(140)는 결정된 조건 결정 셀의 개수와 조건 정보를 비교하여, 결정된 조건 결정 셀의 개수가 조건 정보 이하인지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 신호 처리부(140)의 CFAR 알고리즘 결정부(320)는 결정된 조건 결정 셀의 개수와 MCA-CFAR 알고리즘을 선택하기 위한 제1 조건 정보를 비교하여, 결정된 조건 결정 셀의 개수가 제1 조건 정보 이하인지 여부를 판단할 수 있다.In step S506 , the signal processing unit 140 may compare the determined number of conditionally determined cells with the condition information to determine whether the determined number of conditionally determined cells is equal to or less than the condition information. In one embodiment, the CFAR algorithm determination unit 320 of the signal processing unit 140 compares the determined number of condition determination cells with the first condition information for selecting the MCA-CFAR algorithm, and the determined number of condition determination cells is It may be determined whether the information is equal to or less than the first condition information.

단계 S506에서 결정된 조건 결정 셀의 개수가 제1 조건 정보 이하인 것으로 판단되면, 단계 S508에서, 신호 처리부(140)는 CFAR 알고리즘으로서 MCA-CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 신호 처리부(140)의 CFAR 알고리즘 결정부(320)는 결정된 조건 결정 셀을 다른 표적 신호로서 판단하고, CFAR 알고리즘으로서 MCA-CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다.When it is determined that the number of condition determination cells determined in step S506 is equal to or less than the first condition information, in step S508, the signal processing unit 140 may select the MCA-CFAR algorithm as the CFAR algorithm. In an embodiment, the CFAR algorithm determination unit 320 of the signal processing unit 140 may determine the determined condition determination cell as another target signal and select the MCA-CFAR algorithm as the CFAR algorithm.

한편, 단계 S506에서 결정된 조건 결정 셀의 개수가 제1 조건 정보를 초과하는 것으로 판단되면, 단계 S510에서, 신호 처리부(140)는 복수의 조건 결정 셀의 값을 이용하여 분산값을 산출할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 신호 처리부(140)의 CFAR 알고리즘 결정부(320)는 복수의 조건 결정 셀의 값에 대한 분산값을 산출할 수 있다.On the other hand, if it is determined that the number of condition determination cells determined in step S506 exceeds the first condition information, in step S510, the signal processing unit 140 may calculate a variance value using the values of the plurality of condition determination cells. . In an embodiment, the CFAR algorithm determiner 320 of the signal processor 140 may calculate a variance value for values of a plurality of condition determination cells.

단계 S512에서, 신호 처리부(140)는 산출된 분산값과 조건 정보를 비교하여, 산출된 분산값이 조건 정보 이하인지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 신호 처리부(140)의 CFAR 알고리즘 결정부(320)는 산출된 분산값과 SO-CFAR 알고리즘을 선택하기 위한 제2 조건 정보를 비교하여, 산출된 분산값이 제2 조건 정보 이하인지 여부를 판단할 수 있다.In step S512 , the signal processing unit 140 may compare the calculated variance value with the condition information to determine whether the calculated variance value is equal to or less than the condition information. In one embodiment, the CFAR algorithm determining unit 320 of the signal processing unit 140 compares the calculated variance value with second condition information for selecting the SO-CFAR algorithm, and the calculated variance value is the second condition information It can be determined whether or not

단계 S512에서 산출된 분산값이 제2 조건 정보 이하인 것으로 판단되면, 단계 S514에서, 신호 처리부(140)는 CFAR 알고리즘으로서 SO-CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 신호 처리부(140)의 CFAR 알고리즘 결정부(320)는 복수의 조건 결정 셀을 펄스형 전파 간섭으로 판단하고, CFAR 알고리즘으로서 SO-CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다.If it is determined that the variance calculated in step S512 is equal to or less than the second condition information, in step S514 , the signal processing unit 140 may select the SO-CFAR algorithm as the CFAR algorithm. In an embodiment, the CFAR algorithm determination unit 320 of the signal processing unit 140 may determine the plurality of condition determination cells as pulse-type radio interference and select the SO-CFAR algorithm as the CFAR algorithm.

한편, 단계 S512에서 산출된 분산값이 제2 조건 정보를 초과하는 것으로 판단되면, 단계 S514에서, 신호 처리부(140)는 CFAR 알고리즘으로서 OS-CFAR 알고리즘, CM-CFAR 알고리즘 또는 CA-CFAR 알고리즘 중 어느 하나의 CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 신호 처리부(140)의 CFAR 알고리즘 결정부(320)는 복수의 조건 결정 셀을 환경 클러터로서 판단하고, CFAR 알고리즘으로서 OS-CFAR 알고리즘, CM-CFAR 알고리즘 또는 CA-CFAR 알고리즘 중 어느 하나의 CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다.On the other hand, if it is determined that the variance calculated in step S512 exceeds the second condition information, in step S514 , the signal processing unit 140 as a CFAR algorithm, any one of an OS-CFAR algorithm, a CM-CFAR algorithm, or a CA-CFAR algorithm. One CFAR algorithm can be selected. In an embodiment, the CFAR algorithm determination unit 320 of the signal processing unit 140 determines the plurality of condition determination cells as environmental clutter, and as the CFAR algorithm, an OS-CFAR algorithm, a CM-CFAR algorithm, or a CA-CFAR algorithm. Any one of the CFAR algorithms can be selected.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 CFAR 알고리즘으로서 OS-CFAR 알고리즘, CM-CFAR 알고리즘 또는 CA-CFAR 알고리즘 중 어느 하나의 CFAR 알고리즘을 선택하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 6을 참조하면, 단계 S602에서, 신호 처리부(140)는 복수의 조건 결정 셀이 해상에 해당하는 환경 클러터인지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 신호 처리부(140)의 CFAR 알고리즘 결정부(320)는 복수의 조건 결정 셀이 해상에 해당하는 환경 클러터인지 여부를 판단할 수 있다.6 is a flowchart illustrating a method of selecting any one of an OS-CFAR algorithm, a CM-CFAR algorithm, or a CA-CFAR algorithm as a CFAR algorithm according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 6 , in step S602 , the signal processing unit 140 may determine whether the plurality of condition determination cells are environmental clutter corresponding to the sea. In an embodiment, the CFAR algorithm determination unit 320 of the signal processing unit 140 may determine whether the plurality of condition determination cells are environmental clutter corresponding to the sea.

단계 S602에서 복수의 조건 결정 셀이 해상에 해당하는 환경 클러터인 것으로 판단되면, 단계 S604에서, 신호 처리부(140)는 CFAR 알고리즘으로서 OS-CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 신호 처리부(140)의 CFAR 알고리즘 결정부(320)는 CFAR 알고리즘으로서 OS-CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다.If it is determined in step S602 that the plurality of condition determination cells are environmental clutter corresponding to the sea, in step S604 , the signal processing unit 140 may select the OS-CFAR algorithm as the CFAR algorithm. In an embodiment, the CFAR algorithm determining unit 320 of the signal processing unit 140 may select the OS-CFAR algorithm as the CFAR algorithm.

한편, 단계 S602에서 복수의 조건 결정 셀이 해상에 해당하는 환경 클러터가 아닌 것으로 판단되면, 단계 S606에서, 신호 처리부(140)는 적어도 하나의 조건 결정 셀이 고정형 클러터인지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 신호 처리부(140)의 CFAR 알고리즘 결정부(320)는 복수의 조건 결정 셀이 고정형 클러터인지 여부를 판단할 수 있다.On the other hand, if it is determined in step S602 that the plurality of condition determination cells are not environmental clutter corresponding to the sea, in step S606, the signal processing unit 140 may determine whether at least one condition determination cell is a fixed clutter. have. In an embodiment, the CFAR algorithm determination unit 320 of the signal processing unit 140 may determine whether the plurality of condition determination cells are fixed clutter.

단계 S606에서 복수의 조건 결정 셀이 고정형 클러터인 것으로 판단되면, 단계 S608에서, 신호 처리부(140)는 CFAR 알고리즘으로서 CM-CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 신호 처리부(140)의 CFAR 알고리즘 결정부(320)는 CFAR 알고리즘으로서 CM-CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다.If it is determined in step S606 that the plurality of condition determination cells are fixed clutter, in step S608, the signal processing unit 140 may select the CM-CFAR algorithm as the CFAR algorithm. In an embodiment, the CFAR algorithm determining unit 320 of the signal processing unit 140 may select the CM-CFAR algorithm as the CFAR algorithm.

한편, 단계 S606에서 복수의 조건 결정 셀이 고정형 클러터가 아닌 것으로 판단되면, 단계 S610에서, 신호 처리부(140)는 CFAR 알고리즘으로서 CA-CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 신호 처리부(140)의 CFAR 알고리즘 결정부(320)는 CFAR 알고리즘으로서 CA-CFAR 알고리즘을 선택할 수 있다.Meanwhile, if it is determined in step S606 that the plurality of condition determination cells are not fixed clutter, in step S610 , the signal processing unit 140 may select the CA-CFAR algorithm as the CFAR algorithm. In an embodiment, the CFAR algorithm determining unit 320 of the signal processing unit 140 may select the CA-CFAR algorithm as the CFAR algorithm.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 임계값을 결정하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 7을 참조하면, 단계 S702에서, 신호 처리부(140)는 대상체의 위치에 해당하는 값을 결정할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 신호 처리부(140)의 임계값 결정부(330)는 대상체의 고도 및 거리에 해당하는 값을 결정할 수 있다.7 is a flowchart illustrating a method of determining a threshold value according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 7 , in operation S702 , the signal processing unit 140 may determine a value corresponding to the position of the object. In an embodiment, the threshold value determiner 330 of the signal processor 140 may determine values corresponding to the height and distance of the object.

일반적으로, 대상체의 고도에 따라 클러터 영향에 차이가 있다. 예를 들면, 고도가 높을수록 지형 및 해상에 따른 클러터의 영향을 적게 받는다. 레이더의 추적 빔은 목표가 정해진 상태에서 방사된 빔으로 대상체의 고도 및 거리를 어느 정도 알고 있는 상태이다. 이러한 상황을 이용하여, 고도 별 서로 다른 값이 부여될 수 있다. 일 실시예에 있어서, 대상체의 고도가 낮을수록, 그리고 거리가 가까울수록 클러터에 의한 허위를 줄이기 위해 더 높은 값이 결정될 수 있다.In general, there is a difference in the effect of clutter according to the height of the object. For example, the higher the altitude, the less affected by clutter depending on the terrain and sea. The radar tracking beam is a beam that is emitted when a target is set, and the altitude and distance of the object are known to some extent. Using this situation, different values may be assigned to each altitude. In an embodiment, a higher value may be determined to reduce falsehood caused by clutter as the height of the object is lower and the distance is shorter.

단계 S704에서, 신호 처리부(140)는 참조 셀을 적어도 하나의 CFAR 알고리즘에 적용하여 잡음 크기에 해당하는 결과값을 결정할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 신호 처리부(140)의 임계값 결정부(330)는 참조 셀을 결정된 CFAR 알고리즘에 적용하여 결과값을 결정할 수 있다.In operation S704 , the signal processing unit 140 may determine a result value corresponding to the noise level by applying the reference cell to at least one CFAR algorithm. In an embodiment, the threshold value determination unit 330 of the signal processing unit 140 may determine a result value by applying the reference cell to the determined CFAR algorithm.

단계 S706에서, 신호 처리부(140)는 대상체의 위치에 해당하는 값 및 결과값에 기초하여 임계값을 결정할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 신호 처리부(140)의 임계값 결정부(330)는 대상체의 위치에 해당하는 값을 결과값에 곱하여 임계값을 결정할 수 있다.In operation S706 , the signal processing unit 140 may determine a threshold value based on a value corresponding to the position of the object and a result value. In an embodiment, the threshold value determination unit 330 of the signal processing unit 140 may determine the threshold value by multiplying the result value by a value corresponding to the position of the object.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 임계값의 변화를 나타낸 그래프이다. 도 8에 있어서, 붉은색 실선은 수신 신호를 나타내고, 푸른색 실선은 기존의 CFAR 알고리즘을 이용한 임계값의 변화를 나타내며, 검은색 실선은 본 발명의 실시예에 따른 CFAR 알고리즘을 이용한 임계값의 변화를 나타낸다. 도 8에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따르면, 하나의 신호에서 복수의 CFAR 알고리즘을 사용하고, 대상체의 고도 및 거리에 따라 서로 다른 값에 기초하여 임계값을 적용하여 클러터의 허위를 줄일 수 있으며, 클러터 환경에서 대상체의 신호(즉, 표적 신호)가 보다 정확하게 검출될 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예를 통해 레이더의 추적 성능이 향상될 수 있다.8 is a graph illustrating a change in a threshold value according to an embodiment of the present invention. In FIG. 8 , a red solid line indicates a received signal, a blue solid line indicates a change in a threshold value using the existing CFAR algorithm, and a black solid line indicates a change in the threshold value using the CFAR algorithm according to an embodiment of the present invention. indicates As shown in FIG. 8 , according to an embodiment of the present invention, a plurality of CFAR algorithms are used in one signal, and a threshold value is applied based on different values according to the height and distance of the object to reduce false clutter. can be reduced, and a signal of the object (ie, a target signal) can be more accurately detected in a clutter environment. Accordingly, the tracking performance of the radar may be improved through the embodiment of the present invention.

위 방법은 특정 실시예들을 통하여 설명되었지만, 위 방법은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 위 실시예들을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.Although the above method has been described through specific embodiments, the above method may also be implemented as computer readable code on a computer readable recording medium. The computer-readable recording medium includes all types of recording devices in which data that can be read by a computer system is stored. Examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, and optical data storage device. In addition, the computer-readable recording medium is distributed in a computer system connected through a network, so that the computer-readable code can be stored and executed in a distributed manner. And, functional programs, codes, and code segments for implementing the above embodiments can be easily inferred by programmers in the technical field to which the present invention pertains.

이상 일부 실시예들과 첨부된 도면에 도시된 예에 의해 본 발명의 기술적 사상이 설명되었지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 이해할 수 있는 본 발명의 기술적 사상 및 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 치환, 변형 및 변경이 이루어질 수 있다는 점을 알아야 할 것이다. 또한, 그러한 치환, 변형 및 변경은 첨부된 청구범위 내에 속하는 것으로 생각되어야 한다.Although the technical spirit of the present invention has been described by the examples shown in some embodiments and the accompanying drawings above, it does not depart from the technical spirit and scope of the present invention that can be understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains. It should be understood that various substitutions, modifications, and alterations within the scope may be made. Further, such substitutions, modifications, and alterations are intended to fall within the scope of the appended claims.

100: 레이더 시스템, 110: 레이더, 120: 저장부, 130: 빅 데이터 처리부, 140: 신호 처리부, 150: 출력부, 310: 대상체 위치 결정부, 320: CFAR 알고리즘 결정부, 330: 임계값 결정부, 340: 탐지 판단 결과 처리부100: radar system, 110: radar, 120: storage, 130: big data processing unit, 140: signal processing unit, 150: output unit, 310: object position determiner, 320: CFAR algorithm determiner, 330: threshold value determiner , 340: detection determination result processing unit

Claims (25)

레이더 시스템으로서,
신호를 방사하고 대상체 및 클러터로부터 반사되는 신호를 수신하여 수신 신호 - 상기 수신 신호는 타겟 셀, 가드 셀, 참조 셀 및 복수의 조건 결정 셀(decision of condition cell)을 포함함 - 를 생성하는 레이더;
상기 대상체의 위치에 기초하여, 복수의 CFAR(constant false alarm rate) 알고리즘 중에서 상기 복수의 조건 결정 셀에 적용하는 적어도 하나의 CFAR 알고리즘을 결정하고, 상기 참조 셀을 상기 적어도 하나의 CFAR 알고리즘에 적용하여 잡음 크기에 해당하는 결과값을 결정하고, 상기 대상체의 위치 및 상기 결과값에 기초하여 상기 타겟 셀의 임계값을 결정하며, 상기 타겟 셀 및 상기 임계값에 기초하여 상기 대상체의 탐지 판단 결과를 생성하는 신호 처리부; 및
상기 신호 처리부에 의해 생성된 상기 탐지 판단 결과를 출력하는 출력부
를 포함하고,
상기 신호 처리부는 상기 대상체의 위치에 해당하는 값보다 작은 값을 갖는 조건 결정 셀의 개수를 결정하고,
상기 결정된 조건 결정 셀의 개수와 MCA-CFAR 알고리즘을 선택하기 위한 제1 조건 정보를 비교하여, 상기 결정된 조건 결정 셀의 개수가 상기 제1 조건 정보 이하인지 여부를 판단하고,
상기 결정된 조건 결정 셀의 개수가 상기 제1 조건 정보 이하인 것으로 판단되면, 상기 MCA-CFAR 알고리즘을 선택하고,
상기 결정된 조건 결정 셀의 개수가 상기 제1 조건 정보를 초과하는 것으로 판단되면, 상기 복수의 조건 결정 셀의 값에 대한 분산값을 산출하고,
상기 산출된 분산값과 SO-CFAR 알고리즘을 선택하기 위한 제2 조건 정보를 비교하여 상기 산출된 분산값이 상기 제2 조건 정보 이하인지 여부를 판단하고,
상기 산출된 분산값이 상기 제2 조건 정보 이하인 것으로 판단되면, 상기 SO-CFAR 알고리즘을 선택하는, 레이더 시스템.A radar system comprising:
Radar that emits a signal and receives a signal reflected from an object and a clutter to generate a received signal, the received signal including a target cell, a guard cell, a reference cell, and a plurality of decision of condition cells ;
Based on the location of the object, at least one CFAR algorithm to be applied to the plurality of condition determination cells is determined from among a plurality of constant false alarm rate (CFAR) algorithms, and the reference cell is applied to the at least one CFAR algorithm. a result value corresponding to the noise level is determined, a threshold value of the target cell is determined based on the position of the object and the result value, and a detection determination result of the object is generated based on the target cell and the threshold value a signal processing unit; and
an output unit for outputting the detection determination result generated by the signal processing unit
including,
The signal processing unit determines the number of condition determination cells having a value smaller than a value corresponding to the position of the object,
By comparing the determined number of condition determination cells with first condition information for selecting an MCA-CFAR algorithm, it is determined whether the determined number of condition determination cells is less than or equal to the first condition information,
If it is determined that the determined number of condition determination cells is less than or equal to the first condition information, the MCA-CFAR algorithm is selected,
If it is determined that the determined number of condition determination cells exceeds the first condition information, calculating a variance value for the values of the plurality of condition determination cells,
comparing the calculated variance value with second condition information for selecting an SO-CFAR algorithm to determine whether the calculated variance value is equal to or less than the second condition information;
When it is determined that the calculated variance value is equal to or less than the second condition information, the SO-CFAR algorithm is selected. 제1항에 있어서,
상기 제1 조건 정보 및 상기 제2 조건 정보를 저장하는 빅 데이터 처리부
를 더 포함하는 레이더 시스템.According to claim 1,
Big data processing unit for storing the first condition information and the second condition information
A radar system further comprising a. 제2항에 있어서, 상기 빅 데이터 처리부는, 상기 신호 처리부에 의해 생성된 상기 탐지 판단 결과에 기초하여 상기 제1 조건 정보 및 상기 제2 조건 정보를 업데이트하는 레이더 시스템.The radar system of claim 2 , wherein the big data processing unit updates the first condition information and the second condition information based on the detection determination result generated by the signal processing unit. 제2항에 있어서, 상기 신호 처리부는,
상기 대상체의 고도 및 거리를 포함하는 위치를 결정하는 대상체 위치 결정부;
상기 대상체의 위치, 상기 제1 조건 정보 및 상기 제2 조건 정보에 기초하여 상기 복수의 조건 결정 셀에 적용하는 상기 적어도 하나의 CFAR 알고리즘을 결정하는 CFAR 알고리즘 결정부;
상기 참조 셀을 상기 적어도 하나의 CFAR 알고리즘에 적용하여 상기 결과값을 결정하고, 상기 대상체의 고도 및 거리에 대응하는 값 및 상기 결과값에 기초하여 상기 임계값을 결정하는 임계값 결정부; 및
상기 타겟 셀과 상기 임계값을 비교하여 상기 대상체의 탐지 판단 결과를 생성하는 탐지 판단 결과 처리부
를 포함하는 레이더 시스템.According to claim 2, wherein the signal processing unit,
an object position determiner configured to determine a position including the height and distance of the object;
a CFAR algorithm determiner configured to determine the at least one CFAR algorithm to be applied to the plurality of condition determination cells based on the location of the object, the first condition information, and the second condition information;
a threshold value determining unit determining the result value by applying the reference cell to the at least one CFAR algorithm, and determining the threshold value based on a value corresponding to the height and distance of the object and the result value; and
A detection determination result processing unit generating a detection determination result of the object by comparing the target cell with the threshold value
A radar system comprising a. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제4항에 있어서, 상기 CFAR 알고리즘 결정부는 상기 산출된 분산값이 제2 조건 정보를 초과하는 것으로 판단되면, OS-CFAR 알고리즘, CM-CFAR 알고리즘 또는 CA-CFAR 알고리즘 중 어느 하나의 CFAR 알고리즘을 선택하는, 레이더 시스템.5. The method of claim 4, wherein the CFAR algorithm determining unit, if it is determined that the calculated variance value exceeds the second condition information, selects any one CFAR algorithm among OS-CFAR algorithm, CM-CFAR algorithm, and CA-CFAR algorithm which is a radar system. 제8항에 있어서, 상기 CFAR 알고리즘 결정부는,
상기 복수의 조건 결정 셀이 해상에 해당하는 환경 클러터인지 여부를 판단하고,
상기 복수의 조건 결정 셀이 해상에 해당하는 환경 클러터인 것으로 판단되면 상기 OS-CFAR 알고리즘을 선택하는, 레이더 시스템.The method of claim 8, wherein the CFAR algorithm determining unit,
Determining whether the plurality of condition determination cells are environmental clutter corresponding to the sea,
When it is determined that the plurality of condition determination cells are environmental clutter corresponding to the sea, the OS-CFAR algorithm is selected. 제8항에 있어서, 상기 CFAR 알고리즘 결정부는,
상기 복수의 조건 결정 셀이 해상에 해당하는 환경 클러터인지 여부를 판단하고,
상기 복수의 조건 결정 셀이 해상에 해당하는 환경 클러터가 아닌 것으로 판단되면, 상기 복수의 조건 결정 셀이 고정형 클러터인지 여부를 판단하고,
상기 복수의 조건 결정 셀이 고정형 클러터인 것으로 판단되면, 상기 CM-CFAR 알고리즘을 선택하는, 레이더 시스템.The method of claim 8, wherein the CFAR algorithm determining unit,
Determining whether the plurality of condition determination cells are environmental clutter corresponding to the sea,
If it is determined that the plurality of condition determination cells are not environmental clutter corresponding to the sea, it is determined whether the plurality of condition determination cells are fixed clutter,
When it is determined that the plurality of condition determination cells are fixed clutter, the CM-CFAR algorithm is selected. 제10항에 있어서, 상기 CFAR 알고리즘 결정부는, 상기 복수의 조건 결정 셀이 고정형 클러터가 아닌 것으로 판단되면, 상기 CA-CFAR 알고리즘을 선택하는, 레이더 시스템.The radar system of claim 10 , wherein the CFAR algorithm determining unit selects the CA-CFAR algorithm when it is determined that the plurality of condition determination cells are not fixed clutter. 제4항에 있어서, 상기 임계값 결정부는 상기 대상체의 위치에 해당하는 값을 상기 결과값에 곱하여 상기 임계값을 결정하는, 레이더 시스템.The radar system of claim 4 , wherein the threshold value determination unit determines the threshold value by multiplying the result value by a value corresponding to the position of the object. 제12항에 있어서, 상기 대상체의 위치에 해당하는 값은 상기 대상체의 위치 및 고도에 따라 가변되는, 레이더 시스템.The radar system of claim 12 , wherein the value corresponding to the position of the object varies according to the position and altitude of the object. 레이더 시스템에서의 레이더 탐지 방법으로서,
레이더에서, 신호를 방사하고 대상체 및 클러터로부터 반사되는 신호를 수신하여 수신 신호 - 상기 수신 신호는 타겟 셀, 가드 셀, 참조 셀 및 복수의 조건 결정 셀을 포함함 - 를 생성하는 단계;
신호 처리부에서, 상기 대상체의 위치에 기초하여, 복수의 CFAR 알고리즘 중에서 상기 복수의 조건 결정 셀에 적용하는 적어도 하나의 CFAR 알고리즘을 결정하는 단계;
상기 신호 처리부에서, 상기 참조 셀을 상기 적어도 하나의 CFAR 알고리즘에 적용하여 잡음 크기에 해당하는 결과값을 결정하는 단계;
상기 신호 처리부에서, 상기 대상체의 위치 및 상기 결과값에 기초하여 상기 타겟 셀의 임계값을 결정하는 단계; 및
상기 신호 처리부에서, 상기 타겟 셀 및 상기 임계값에 기초하여 상기 대상체의 탐지 판단 결과를 생성하는 단계
를 포함하고,
상기 복수의 CFAR 알고리즘 중에서 상기 복수의 조건 결정 셀에 적용하는 적어도 하나의 CFAR 알고리즘을 결정하는 단계는
상기 대상체의 고도 및 거리를 포함하는 위치를 결정하는 단계;
상기 복수의 조건 결정 셀 중에서 상기 대상체의 위치에 해당하는 값보다 작은 값을 갖는 조건 결정 셀의 개수를 결정하는 단계;
상기 결정된 조건 결정 셀의 개수와 MCA-CFAR 알고리즘을 선택하기 위한 제1 조건 정보를 비교하여, 상기 결정된 조건 결정 셀의 개수가 상기 제1 조건 정보 이하인지 여부를 판단하는 단계;
상기 결정된 조건 결정 셀의 개수가 상기 제1 조건 정보 이하인 것으로 판단되면, 상기 MCA-CFAR 알고리즘을 선택하는 단계;
상기 결정된 조건 결정 셀의 개수가 상기 제1 조건 정보를 초과하는 것으로 판단되면, 상기 복수의 조건 결정 셀의 값에 대한 분산값을 산출하는 단계;
상기 산출된 분산값과 SO-CFAR 알고리즘을 선택하기 위한 제2 조건 정보를 비교하여 상기 산출된 분산값이 상기 제2 조건 정보 이하인지 여부를 판단하는 단계; 및
상기 산출된 분산값이 상기 제2 조건 정보 이하인 것으로 판단되면, 상기 SO-CFAR 알고리즘을 선택하는 단계
를 포함하는 레이더 탐지 방법.A radar detection method in a radar system, comprising:
in the radar, emitting a signal and receiving a signal reflected from an object and a clutter to generate a received signal, wherein the received signal includes a target cell, a guard cell, a reference cell, and a plurality of condition determination cells;
determining, by the signal processing unit, at least one CFAR algorithm to be applied to the plurality of condition determination cells from among a plurality of CFAR algorithms, based on the location of the object;
determining, by the signal processing unit, a result value corresponding to a noise level by applying the reference cell to the at least one CFAR algorithm;
determining, by the signal processing unit, a threshold value of the target cell based on the position of the object and the result value; and
generating, by the signal processing unit, a detection determination result of the object based on the target cell and the threshold value;
including,
The step of determining at least one CFAR algorithm to be applied to the plurality of condition determination cells from among the plurality of CFAR algorithms comprises:
determining a location including an altitude and a distance of the object;
determining the number of condition determination cells having a value smaller than a value corresponding to the position of the object among the plurality of condition determination cells;
comparing the determined number of condition-determined cells with first condition information for selecting an MCA-CFAR algorithm, and determining whether the determined number of condition-determined cells is equal to or less than the first condition information;
selecting the MCA-CFAR algorithm when it is determined that the determined number of condition determination cells is equal to or less than the first condition information;
calculating a variance value for the values of the plurality of condition determination cells when it is determined that the determined number of condition determination cells exceeds the first condition information;
determining whether the calculated variance value is equal to or less than the second condition information by comparing the calculated variance value with second condition information for selecting an SO-CFAR algorithm; and
selecting the SO-CFAR algorithm when it is determined that the calculated variance value is equal to or less than the second condition information
A radar detection method comprising a. 제14항에 있어서,
상기 제1 조건 정보 및 상기 제2 조건 정보를 저장하는 단계
를 더 포함하는 레이더 탐지 방법.15. The method of claim 14,
Storing the first condition information and the second condition information
A radar detection method further comprising a. 제15항에 있어서,
상기 신호 처리부에 의해 생성된 상기 탐지 판단 결과에 기초하여 상기 제1 조건 정보 및 상기 제2 조건 정보를 업데이트하는 단계
를 더 포함하는 레이더 탐지 방법.16. The method of claim 15,
updating the first condition information and the second condition information based on the detection determination result generated by the signal processing unit
A radar detection method further comprising a. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제14항에 있어서, 상기 결정된 조건 결정 셀의 개수에 기초하여 상기 적어도 하나의 CFAR 알고리즘을 결정하는 단계는
상기 산출된 분산값이 제2 조건 정보를 초과하는 것으로 판단되면, OS-CFAR 알고리즘, CM-CFAR 알고리즘 또는 CA-CFAR 알고리즘 중 어느 하나의 CFAR 알고리즘을 선택하는 단계
를 포함하는 레이더 탐지 방법.The method of claim 14, wherein determining the at least one CFAR algorithm based on the determined number of condition determination cells comprises:
If it is determined that the calculated variance value exceeds the second condition information, selecting any one CFAR algorithm from the OS-CFAR algorithm, the CM-CFAR algorithm, or the CA-CFAR algorithm
A radar detection method comprising a. 제20항에 있어서, 상기 OS-CFAR 알고리즘, CM-CFAR 알고리즘 또는 CA-CFAR 알고리즘 중 어느 하나의 CFAR 알고리즘을 선택하는 단계는
상기 복수의 조건 결정 셀이 해상에 해당하는 환경 클러터인지 여부를 판단하는 단계; 및
상기 복수의 조건 결정 셀이 해상에 해당하는 환경 클러터인 것으로 판단되면 상기 OS-CFAR 알고리즘을 선택하는 단계
를 포함하는 레이더 탐지 방법.The method of claim 20, wherein the selecting of any one of the OS-CFAR algorithm, the CM-CFAR algorithm, and the CA-CFAR algorithm comprises:
determining whether the plurality of condition determination cells are environmental clutter corresponding to the sea; and
selecting the OS-CFAR algorithm when it is determined that the plurality of condition determination cells are environmental clutter corresponding to the sea
A radar detection method comprising a. 제20항에 있어서, 상기 OS-CFAR 알고리즘, CM-CFAR 알고리즘 또는 CA-CFAR 알고리즘 중 어느 하나의 CFAR 알고리즘을 선택하는 단계는
상기 복수의 조건 결정 셀이 해상에 해당하는 환경 클러터인지 여부를 판단하는 단계;
상기 복수의 조건 결정 셀이 해상에 해당하는 환경 클러터가 아닌 것으로 판단되면, 상기 적어도 하나의 조건 결정 셀이 고정형 클러터인지 여부를 판단하는 단계; 및
상기 복수의 조건 결정 셀이 고정형 클러터인 것으로 판단되면, 상기 CM-CFAR 알고리즘을 선택하는 단계
를 포함하는 레이더 탐지 방법.The method of claim 20, wherein the selecting of any one of the OS-CFAR algorithm, the CM-CFAR algorithm, and the CA-CFAR algorithm comprises:
determining whether the plurality of condition determination cells are environmental clutter corresponding to the sea;
determining whether the at least one condition determination cell is a fixed clutter when it is determined that the plurality of condition determination cells are not environmental clutter corresponding to the sea; and
If it is determined that the plurality of condition determination cells are fixed clutter, selecting the CM-CFAR algorithm
A radar detection method comprising a. 제22항에 있어서, 상기 OS-CFAR 알고리즘, CM-CFAR 알고리즘 또는 CA-CFAR 알고리즘 중 어느 하나의 CFAR 알고리즘을 선택하는 단계는
상기 복수의 조건 결정 셀이 고정형 클러터가 아닌 것으로 판단되면, 상기 CA-CFAR 알고리즘을 선택하는 단계
를 포함하는 레이더 탐지 방법.The method of claim 22, wherein the selecting of any one CFAR algorithm from the OS-CFAR algorithm, the CM-CFAR algorithm, or the CA-CFAR algorithm comprises:
If it is determined that the plurality of condition determination cells are not fixed clutter, selecting the CA-CFAR algorithm
A radar detection method comprising a. 제14항에 있어서, 상기 대상체의 위치 및 상기 결과값에 기초하여 상기 타겟 셀의 임계값을 결정하는 단계는
상기 대상체의 고도 및 거리에 해당하는 값을 상기 결과값에 곱하여 상기 임계값을 결정하는 단계
를 포함하는 레이더 탐지 방법. The method of claim 14, wherein determining the threshold value of the target cell based on the position of the object and the result value comprises:
determining the threshold value by multiplying the result value by values corresponding to the height and distance of the object
A radar detection method comprising a. 제24항에 있어서, 상기 대상체의 고도 및 거리에 해당하는 값은 상기 대상체의 위치 및 고도에 따라 가변되는, 레이더 탐지 방법.The method of claim 24, wherein the values corresponding to the altitude and distance of the object vary according to the location and altitude of the object.
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