KR102361816B1 - 표적 탐지 방법 및 기록 매체 - Google Patents

표적 탐지 방법 및 기록 매체 Download PDF

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Abstract

본 발명은 표적 탐지 방법 및 기록 매체에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 레이다 신호를 수신하여 표적을 탐지하기 위한 표적 탐지 방법 및 기록 매체에 관한 것이다.
본 발명의 실시 예에 따른 표적 탐지 방법은, 레이다 신호를 수신하는 과정; 상기 레이다 신호에 대한 거리-속도 맵을 생성하는 과정; 및 상기 거리-속도 맵에 일정 오경보율(CFAR) 알고리즘과 파티클 필터를 각각 적용하여 추출된 표적 정보를 비교하여 표적을 탐지하는 과정;을 포함한다.

Description

표적 탐지 방법 및 기록 매체{METHOD FOR DETECTING TARGET AND READABLE MEDIUM}
본 발명은 표적 탐지 방법 및 기록 매체에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 레이다 신호를 수신하여 표적을 탐지하기 위한 표적 탐지 방법 및 기록 매체에 관한 것이다.
레이다 시스템은 표적(target)을 탐지하기 위해 신호를 송신하고, 표적으로부터 반사된 신호를 수신하여 수신 신호를 처리함으로써 표적을 탐지하는 시스템이다. 이때, 수신 신호에는 표적에 대한 신호뿐만 아니라 다양한 지형 지물에 의한 클러터(clutter) 신호가 포함된다. 이러한 클러터 신호로 인하여 어느 정도의 신호 세기에 대해 표적으로 인식해야 하는지가 레이다 탐지율의 관건이 된다.
일반적으로, 레이다 시스템은 주변 환경에 따라 임계치(threshold)를 설정하여 운용하는 일정 오경보율(CFAR: Constant False Alarm Rate) 알고리즘을 이용하여 표적을 탐지한다. 이때, 표적 탐지를 위해 임계치(threshold)를 높이면 클러터 신호를 표적으로 오인할 확률이 줄어들어 탐지 정확도가 높아지지만, 탐지하지 못하고 놓치는 표적이 생길 수 있다. 반대로, 임계치를 낮추면 표적을 탐지할 확률이 증가하여 많은 표적을 탐지해 낼 수는 있지만, 클러터 신호로 인해 오탐지율이 높아지는 현상이 발생한다.
표적으로부터 반사되는 신호의 품질이 매우 좋은 경우, 표적 신호의 출력 값이 상대적으로 높기 때문에 높은 임계치를 설정하여도 표적을 쉽게 탐지할 수 있다. 그러나, 표적 신호의 출력 값이 상대적으로 낮은 경우, 예를 들어 저속으로 비행하는 소형 표적의 경우에는, 레이다 반사 면적(RCS; Radar Cross Section)이 작아 낮은 신호대 잡음비(SNR; signal-to-noise ratio)를 가지기 때문에, 표적 신호의 출력 값이 임계치보다 낮은 값을 가지게 되어 이를 탐지하기가 매우 어려운 문제점이 있었다.
KR 10-2015-0131779 A
본 발명은 표적 신호의 출력 값이 낮은 경우에도 표적 탐지 성능을 향상시킬 수 있는 표적 탐지 방법 및 기록 매체를 제공한다.
본 발명의 실시 예에 따른 표적 탐지 방법은, 레이다 신호를 수신하는 과정;
상기 레이다 신호에 대한 거리-속도 맵을 생성하는 과정; 및 상기 거리-속도 맵에 일정 오경보율(CFAR) 알고리즘과 파티클 필터를 각각 적용하여 추출된 표적 정보를 비교하여 표적을 탐지하는 과정;을 포함한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 표적 탐지 방법은, 레이다 신호를 수신하는 과정; 상기 레이다 신호에 대한 거리-속도 맵을 생성하는 과정; 상기 거리-속도 맵에 일정 오경보율(CFAR) 알고리즘을 적용하여 제1 표적 정보를 추출하는 과정; 상기 거리-속도 맵에 파티클 필터를 적용하여 제2 표적 정보를 추출하는 과정; 및 상기 제1 표적 정보와 제2 표적 정보를 비교하여 표적을 탐지하는 과정;을 포함할 수 있다.
상기 제1 표적 정보를 추출하는 과정은, 상기 거리-속도 맵에서 일정 오경보율 알고리즘에 의하여 설정된 임계치보다 높은 출력 값을 가지는 제1 히트 셀을 검출하는 과정; 및 상기 제1 히트 셀의 정보를 제1 표적 정보로 추출하는 과정;을 포함할 수 있다.
상기 거리-속도 맵을 생성하는 과정은, 상기 레이다 신호에 대한 복수의 거리-속도 맵을 생성할 수 있다.
상기 거리-속도 맵을 생성하는 과정은, 상기 레이다 신호가 수신되는 펄스 반복 주기 간격으로 복수의 거리-속도 맵을 생성할 수 있다.
상기 제2 표적 정보를 추출하는 과정은, 상기 펄스 반복 주기 간격으로 생성되는 복수의 거리-속도 맵으로부터 파티클의 분포를 갱신할 수 있다.
상기 제2 표적 정보를 추출하는 과정은, 상기 거리-속도 맵에 파티클 필터를 적용하여 파티클을 산출하는 과정; 산출된 파티클을 클러스터링하는 과정; 클러스터링된 파티클의 중심 위치를 산출하는 과정; 및 상기 중심 위치에 배치된 제2 히트 셀의 정보를 제2 표적 정보로 추출하는 과정;을 포함할 수 있다.
상기 표적을 탐지하는 과정은, 상기 제1 히트 셀 중에서 상기 제2 히트 셀에 인접한 히트 셀을 추출하는 과정; 및 추출된 히트 셀의 정보를 표적 정보로 추출하는 과정;을 포함할 수 있다.
상기 제2 히트 셀에 인접한 히트 셀을 추출하는 과정은, 상기 제1 히트 셀 중에서 상기 제2 히트 셀과 소정 간격 이내에 위치하는 히트 셀을 추출할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시 예에 따른 레이다 장치는 전술한 어느 하나의 표적 탐지 방법을 수행하여 표적을 탐지할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 기록 매체는 전술한 어느 하나의 표적 탐지 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 저장할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 표적 신호의 출력 값이 상대적으로 낮은 경우에도 정확하게 표적을 탐지할 수 있다.
즉, 일정 오경보율 알고리즘과 파티클 필터를 각각 적용하여 표적을 탐지함으로써 클러터 신호를 효과적으로 배제하고, 정확한 표적의 탐지를 가능하게 한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 표적 탐지 방법을 개략적으로 나타내는 도면.
도 2는 거리-속도 맵에 파티클 필터를 적용하는 모습을 나타내는 도면.
도 3은 거리-속도 맵에 일정 오경보율 알고리즘과 파티클 필터를 각각 적용하여 추출된 표적 정보를 비교하여 표적을 탐지하는 모습을 나타내는 도면.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 발명을 상세하게 설명하기 위해 도면은 과장되어 도시될 수 있으며, 도면상에서 동일 부호는 동일한 요소를 지칭한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 표적 탐지 방법을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 에에 따른 표적 탐지 방법은, 레이다 신호를 수신하는 과정, 상기 레이다 신호에 대한 거리-속도 맵을 생성하는 과정 및 상기 거리-속도 맵에 일정 오경보율(CFAR) 알고리즘과 파티클 필터를 각각 적용하여 추출된 표적 정보를 비교하여 표적을 탐지하는 과정을 포함한다.
보다 상세하게는, 본 발명의 실시 에에 따른 표적 탐지 방법은, 레이다 신호를 수신하는 과정(S100), 상기 레이다 신호에 대한 거리-속도 맵을 생성하는 과정(S200), 상기 거리-속도 맵에 일정 오경보율(CFAR) 알고리즘을 적용하여 제1 표적 정보를 추출하는 과정(S300), 상기 거리-속도 맵에 파티클 필터를 적용하여 제2 표적 정보를 추출하는 과정(S400) 및 상기 제1 표적 정보와 제2 표적 정보를 비교하여 표적을 탐지하는 과정(S500)을 포함할 수 있다.
레이다 신호를 수신하는 과정(S100)은 표적을 탐지하기 위한 탐지 영역 내에서 표적(target) 신호와 클러터(clutter) 신호를 포함하는 레이다 신호를 수신한다. 이때, 클러터(clutter) 신호는 노이즈(noise)로 정의될 수 있다. 여기서, 표적 신호는 송신된 신호가 표적으로부터 반사된 신호를 의미하고, 노이즈는 송신된 신호가 표적이 아닌 다양한 지형 지물로부터 반사된 신호를 의미한다. 레이다 신호는 다중 펄스(pulse) 신호를 포함할 수 있으며, 수신되는 레이다 신호는 다양한 세기(amplitude) 값을 가질 수 있다.
거리-속도 맵을 생성하는 과정(S200)은 수신된 레이다 신호에 대한 거리-속도 맵을 생성한다. 여기서, 거리-속도 맵은 수신된 레이다 신호를 도플러 필터 처리한 2차원(2D) 또는 3차원(3D) 영상을 포함할 수 있으며, 도플러 필터 처리는 고속 푸리에 변환(FFT; Fast Fourier Transform)을 적용하여 구현 가능하다. 예를 들어, 거리-속도 맵은 거리(range)와 도플러 주파수(doppler frequency)를 X축과 Y축으로 하는 2차원 영상일 수 있으며, 거리 및 도플러 주파수에 따른 신호 세기가 다양한 색상으로 구분되어 표시될 수 있다. 또한, 거리-속도 맵은 거리(range), 도플러 주파수(doppler frequency) 및 세기(amplitude)를 X축, Y축 및 Z축으로 하는 3차원 영상일 수도 있다. 거리-속도 맵을 생성하는 과정(S200)은 표적 탐지 장치, 즉 레이다 장치에서 표적을 탐지하기 위해 사용되는 일반적인 내용이 그대로 적용될 수 있으므로 이에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
제1 표적 정보를 추출하는 과정(S300)은 거리-속도 맵에 일정 오경보율(CFAR: Constant False Alarm Rate) 알고리즘을 적용하여 제1 표적 정보를 추출한다. 여기서, 제1 표적 정보를 추출하는 과정(S300)은 상기 거리-속도 맵에서 일정 오경보율 알고리즘에 의하여 설정된 임계치(threshold)보다 높은 출력 값을 가지는 제1 히트 셀을 검출하는 과정 및 상기 제1 히트 셀의 정보를 제1 표적 정보로 추출하는 과정을 포함할 수 있다.
제1 히트 셀을 검출하는 과정은 거리-속도 맵에서 일정 오경보율 알고리즘에 의하여 설정된 임계치보다 높은 출력 값을 가지는 제1 히트 셀을 검출한다. 여기서, 제1 히트 셀을 검출하는 과정은, 거리에 따라 부여되는 인덱스, 즉 거리 인덱스(range index)를 X축으로 하고, 도플러 주파수에 따라 부여되는 인덱스, 즉 도플러 인덱스(doppler index)를 Y축으로 하는 거리-속도 인덱스 맵으로부터 설정된 임계치보다 높은 출력 값을 가지는 히트 셀을 검출할 수 있으며, 거리-속도 맵에서 일정 오경보율 알고리즘에 의하여 설정된 임계치보다 높은 출력 값을 가지는 제1 히트 셀을 검출하는 내용은 일정 오경보율 알고리즘과 관련한 다양한 내용이 그대로 적용될 수 있으므로 이에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
제1 표적 정보로 추출하는 과정은 전술한 과정에 의하여 검출된 제1 히트 셀의 정보를 제1 표적 정보로 추출한다. 일정 오경보율 알고리즘의 경우, 표적 탐지를 위해 임계치를 높이면 클러터 신호를 표적으로 오인할 확률이 줄어들어 탐지 정확도가 높아지지만, 탐지하지 못하고 놓치는 표적이 생길 수 있다. 반대로, 임계치를 낮추면 표적을 탐지할 확률이 증가하여 많은 표적을 탐지해 낼 수는 있지만, 클러터 신호로 인해 오탐지율이 높아지는 현상이 발생한다. 표적 신호의 출력 값이 낮은 경우에도 표적을 탐지하기 위하여, 전술한 제1 히트 셀을 검출하는 과정은 낮은 임계치를 설정하여 거리-속도 맵으로부터 제1 히트 셀을 검출할 수 있다. 이에, 제1 히트 셀의 정보는 표적 신호 뿐만 아니라 다양한 클러터 신호를 포함할 수 있다. 여기서, 제1 표적 정보로 추출하는 과정은 이와 같이 표적 신호 뿐만 아니라 다양한 클러터 신호를 포함하는 제1 히트 셀의 정보를 제1 표적 정보로 추출한다.
제2 표적 정보를 추출하는 과정(S400)은 거리-속도 맵에 파티클 필터(particle filter)를 적용하여 제2 표적 정보를 추출한다. 즉, 제2 표적 정보를 추출하는 과정은 전술한 제1 표적 정보를 추출하는 과정(S300)과 별개로 거리-속도 맵에 파티클 필터를 적용하여 제2 표적 정보를 추출한다. 파티클 필터는 시뮬레이션에 기반을 둔 예측 기술의 하나로, 노이즈가 있는 환경에서 측정된 데이터를 필터링하여 표적의 실제 위치를 추정하는 기술이다. 즉, 파티클 필터는 복수의 거리-속도 맵을 이용하여 재귀적 방식으로 표적의 실제 위치를 추정하는 바, 이를 위하여 전술한 거리-속도 맵을 생성하는 과정(S200)은 레이다 신호에 대한 복수의 거리-속도 맵을 생성할 수 있다. 이때, 복수의 거리-속도 맵은 레이다 신호가 수신되는 펄스 반복 주기(PRI; Pulse Repetition Interval) 간격으로 생성될 수 있으며, 제2 표적 정보를 추출하는 과정(S400)은 상기 펄스 반복 주기 간격으로 생성되는 복수의 거리-속도 맵으로부터 파티클의 분포를 갱신할 수 있다.
보다 상세하게는, 제2 표적 정보를 추출하는 과정(S400)은 도 2에 도시된 바와 같이, 거리-속도 맵에 파티클 필터를 적용하여 파티클을 산출하는 과정, 산출된 파티클을 클러스터링하는 과정, 클러스터링된 파티클의 중심 위치를 산출하는 과정 및 상기 중심 위치에 배치된 제2 히트 셀의 정보를 제2 표적 정보로 추출하는 과정을 포함할 수 있다. 도 2에서 P는 파티클을 나타낸다.
파티클을 산출하는 과정은, 거리-속도 맵에 파티클 필터를 적용하여 파티클을 산출한다. 본 발명의 실시 예에서는 표적의 실제 위치를 추정하여 제2 표적 정보를 추출하기 위하여 파티클 필터를 통해 얻은 확률적 수치들을 이용한다. 본 발명의 실시 예에서 파티클 필터를 적용하여 얻어진 결과들은 거리-속도 맵에 도시될 수 있다.
파티클 필터는 관측된 측정값들과 시스템 모델로부터 얻은 랜덤(random) 상태 변수를 이용하여 현재 상태 변수들의 확률 분포를 추정해 나가는 것이다. 상태 변수들의 기대 값, 분산 등의 통계적 특성들은 사후 확률 밀도 함수(posterior probability density)에 의해 구해지고, 이때 확률 밀도 함수는 랜덤한 표본과 그에 대한 가중치(weight)들을 사용한 질량 함수(mass function)를 사용하여 표시될 수 있다.
예를 들어, 파티클을 산출하는 과정은 복수의 독립 랜덤 상태 변수로 정의되는 파티클에 대하여, 이전에 산출된 파티클로부터 예측 파티클을 산출하고, 예측 파티클에 대하여 관측된 측정값에 대한 유사도(likelihood)를 평가하여 예측 가중치로 할당한다. 이후, 예측 가중치가 할당된 파티클로부터 정규화된 가중치 확률을 가지는 파티클을 리샘플링(resampling)하여 파티클이 산출될 수 있다. 그러나, 파티클을 산출하는 과정은, 이외에도 표적의 실제 위치를 추정하기 위하여 파티클 필터와 관련하여 공지된 다양한 기술이 적용될 수 있음은 물론이다.
파티클을 클러스터링하는 과정은, 전술한 과정에 의하여 산출되어 거리-속도 맵에 배열된 파티클을 군집화, 즉 클러스터링(clustering)한다. 파티클을 클러스터링하는 과정에서는 도 2에 도시된 바와 같이 파티클들이 배열된 거리-속도 인덱스 맵에서 파티클의 밀집도가 높은 영역을 찾을 수 있다.
파티클을 클러스터링하는 과정은, 임의의 파티클을 제1 기준 파티클로 설정하고, 설정된 제1 기준 파티클을 제1 클러스터로 형성한다. 이후, 설정된 제1 기준 파티클과 인접한 파티클, 즉 거리-속도 맵 상에서 제1 기준 파티클과 소정 간격 이내에 위치하는 파티클이 존재하는지 검사하고, 제1 기준 파티클에 인접한 파티클이 존재하는 경우, 해당 파티클을 제1 클러스터에 포함시킨다. 이와 같이 인접한 파티클을 제1 클러스터에 계속적으로 포함시키다가 제1 파티클과 인접한 파티클이 존재하지 않는 경우, 제1 클러스터의 형성이 완료된다.
제1 클러스터의 형성이 완료되면, 제1 클러스터에 포함되지 않은 파티클을 제2 기준 파티클로 설정하고, 제2 기준 파티클을 포함하는 제2 클러스터를 형성한다. 제2 클러스터를 형성하는 과정은 전술한 제1 클러스터를 형성하는 과정과 유사하나, 제2 클러스터를 형성하는 과정은 제1 클러스터에 포함되지 않은 파티클들을 대상으로 수행된다. 즉, 제2 클러스터를 형성하는 과정은 제1 클러스터에 포함되지 않은 파티클로 제2 클러스터를 형성한다.
위와 같은 과정을 계속적으로 수행하여 파티클의 클러스터링이 완료되면, 클러스터링된 파티클의 중심 위치를 산출한다. 여기서, 중심 위치를 산출하는 과정은 클러스터링된 파티클들의 중심 위치를 산출한다. 즉, 파티클을 클러스터링하는 과정에서 형성된 복수의 클러스터 중 일부의 클러스터에 대하여 거리-속도 맵 상에서 해당 클러스터의 중심 위치를 산출한다. 여기서, 중심 위치는 클러스터에 포함되는 파티클의 최소 거리 값과 최대 거리 값의 중간 값과 최소 도플러 값과 최대 도플러 값의 중간 값으로 산출될 수도 있으나, 밀집도를 반영하기 위하여 해당 클러스터에 포함된 파티클들의 거리 값 및 도플러 값을 평균하여 중심 위치를 산출할 수도 있다. 거리-속도 맵 상에서 산출된 중심 위치에 배치되는 셀은 제2 히트 셀로 결정되며, 중심 위치에 배치된 제2 히트 셀의 정보는 표적이 존재할 확률이 높은 제2 표적 정보로 추출되게 된다.
전술한 과정에 의하여 제1 표적 정보 및 제2 표적 정보가 추출되면, 제1 표적 정보와 제2 표적 정보를 비교하여 표적을 탐지하는 과정(S500)이 수행된다. 여기서, 표적을 탐지하는 과정(S500)은 도 3에 도시된 바와 같이 제1 히트 셀 중에서 상기 제2 히트 셀에 인접한 히트 셀을 추출하는 과정 및 추출된 히트 셀의 정보를 표적 정보로 추출하는 과정을 포함할 수 있다. 도 3에서 H는 히트 셀을 나타낸다.
즉, 제1 히트 셀 중에서 제2 히트 셀에 인접한 히트 셀을 추출하는 과정은, 도 3에 도시된 바와 같이 제1 히트 셀 중에서 상기 제2 히트 셀과 설정된 간격 이내에 위치하는 히트 셀을 추출할 수 있다. 즉, 일정 오경보율 알고리즘을 적용하여 검출된 제1 히트 셀들 중에서 제2 히트 셀과 설정된 간격 이내에 위치하는 히트 셀들만을 추출하고, 제2 히트 셀과 설정된 간격을 초과하여 위치하는 히트 셀들은 제거한다. 이에 의하여 표적 신호와 클러터 신호를 포함하는 제1 히트 셀들 중에서 클러터 신호에 의한 제1 히트 셀들은 제거되고, 표적 신호에 의한 제1 히트 셀들만이 남겨질 수 있다. 따라서, 표적을 탐지하는 과정(S500)에서는 이와 같이 추출된 히트 셀의 정보를 표적 정보로 추출하여 표적을 탐지하게 된다.
한편, 본 발명의 실시 예에 따른 표적 탐지 장치, 즉 레이다 장치는 전술한 표적 탐지 방법을 이용하여 표적을 탐지하며, 일정 오경보율(CFAR) 알고리즘에 의하여 추출된 제1 표적 정보 중 클러터 신호에 관한 표적 정보는 파티클 필터를 병행하여 적용함에 따라 제거될 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시 예에 따른 레이다 장치는 표적 신호의 출력 값이 상대적으로 낮은 경우에도 일정 오경보율 알고리즘과 파티클 필터를 각각 적용하여 표적을 탐지함으로써 클러터 신호를 효과적으로 배제하고, 정확하게 표적을 탐지할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시 예에 따른 표적 탐지 방법은 상기의 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 저장한 기록 매체에도 적용될 수 있다.
즉, 본 발명의 실시 예에 따른 표적 탐지 방법은 기록 매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 프로그래밍 언어 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 플래시 메모리, 솔리드 스테이트 디스크(SSD) 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터 간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.
상기에서, 본 발명의 바람직한 실시 예가 특정 용어들을 사용하여 설명 및 도시되었지만 그러한 용어는 오로지 본 발명을 명확하게 설명하기 위한 것일 뿐이며, 본 발명의 실시 예 및 기술된 용어는 다음의 청구범위의 기술적 사상 및 범위로부터 이탈되지 않고서 여러 가지 변경 및 변화가 가해질 수 있는 것은 자명한 일이다. 이와 같이 변형된 실시 예들은 본 발명의 사상 및 범위로부터 개별적으로 이해되어져서는 안 되며, 본 발명의 청구범위 안에 속한다고 해야 할 것이다.

Claims (11)

  1. 삭제
  2. 레이다 신호를 수신하는 과정;
    상기 레이다 신호에 대한 거리-속도 맵을 생성하는 과정;
    상기 거리-속도 맵에 일정 오경보율(CFAR) 알고리즘을 적용하여 제1 표적 정보를 추출하는 과정;
    상기 거리-속도 맵에 파티클 필터를 적용하여 제2 표적 정보를 추출하는 과정; 및
    상기 제1 표적 정보와 제2 표적 정보를 비교하여 표적을 탐지하는 과정;을 포함하고,
    상기 제1 표적 정보를 추출하는 과정은,
    상기 거리-속도 맵에서 일정 오경보율 알고리즘에 의하여 설정된 임계치보다 높은 출력 값을 가지는 제1 히트 셀을 검출하는 과정; 및
    상기 제1 히트 셀의 정보를 제1 표적 정보로 추출하는 과정;을 포함하고,
    상기 제2 표적 정보를 추출하는 과정은,
    상기 거리-속도 맵에 파티클 필터를 적용하여 파티클을 산출하는 과정;
    산출된 파티클을 클러스터링하는 과정;
    클러스터링된 파티클의 중심 위치를 산출하는 과정; 및
    상기 중심 위치에 배치된 제2 히트 셀의 정보를 제2 표적 정보로 추출하는 과정;을 포함하며,
    상기 표적을 탐지하는 과정은,
    상기 제1 히트 셀 중에서 상기 제2 히트 셀에 인접한 히트 셀을 추출하는 과정; 및
    추출된 히트 셀의 정보를 표적 정보로 추출하는 과정;을 포함하는 표적 탐지 방법.
  3. 삭제
  4. 청구항 2에 있어서,
    상기 거리-속도 맵을 생성하는 과정은,
    상기 레이다 신호에 대한 복수의 거리-속도 맵을 생성하는 표적 탐지 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 거리-속도 맵을 생성하는 과정은,
    상기 레이다 신호가 수신되는 펄스 반복 주기 간격으로 복수의 거리-속도 맵을 생성하는 표적 탐지 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 제2 표적 정보를 추출하는 과정은,
    상기 펄스 반복 주기 간격으로 생성되는 복수의 거리-속도 맵으로부터 파티클의 분포를 갱신하는 표적 탐지 방법.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 청구항 2에 있어서,
    상기 제2 히트 셀에 인접한 히트 셀을 추출하는 과정은,
    상기 제1 히트 셀 중에서 상기 제2 히트 셀과 소정 간격 이내에 위치하는 히트 셀을 추출하는 표적 탐지 방법.
  10. 청구항 2, 청구항 4 내지 청구항 6 및 청구항 9 중 어느 한 청구항에 기재된 표적 탐지 방법을 수행하여 표적을 탐지하는 레이다 장치.
  11. 청구항 2, 청구항 4 내지 청구항 6 및 청구항 9 중 어느 한 청구항에 기재된 표적 탐지 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 저장한 기록 매체.
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