KR102427289B1 - 복수 개의 펄스 반복 주기들을 선택하는 방법 및 이를 이용하는 레이다 장치 - Google Patents

복수 개의 펄스 반복 주기들을 선택하는 방법 및 이를 이용하는 레이다 장치 Download PDF

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Abstract

일 실시예에 관한 복수 개의 펄스 반복 주기(Pulse Repetition Interval)들을 활용하여 표적을 추적하는 레이다의 펄스 반복 주기 선택 방법은, 레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기의 범위 및 레이다의 샘플링 주기에 기초하여 변수들을 획득하고, 획득된 변수들 및 샘플링 주기에 기초하여 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들을 생성하고, 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들이 표적을 탐지하기에 적합한지 여부를 판단함으로써, 표적을 추적하기에 적합한 최대 모호성 제거 가능 거리가 확보된 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들을 선택할 수 있다.

Description

복수 개의 펄스 반복 주기들을 선택하는 방법 및 이를 이용하는 레이다 장치{A METHOD FOR SELECTING MULTIPLE PRIS AND A RADAR DEVICE USING THE SAME}
본 개시는 복수 개의 펄스 반복 주기들을 선택하는 방법 및 이를 이용하는 레이다 장치에 관한 것이다.
레이다는 전자기파를 송신하고, 표적으로부터 반사된 전자기파를 수신함으로써 표적을 탐지 또는 추적할 수 있다. 일 예로서, 펄스파를 활용하는 레이다는 일정한 펄스 반복 주기(Pulse Repetition Interval: PRI)하에서 펄스를 송신하고, 이러한 간격 사이에 표적으로부터 돌아오는 신호를 수신함으로써 표적을 탐지한다.
일정한 펄스 반복 주기를 갖는 레이다에는 거리 모호성(range ambiguity)이라는 문제점이 발생할 수 있다. 거리 모호성은 예를 들어, 어느 주기에 송출한 펄스가 표적으로부터 반사되어 생성된 반사파가 다음 주기의 펄스가 송출된 후에 레이다에 수신됨으로써 표적이 실제보다 가까이에 있는 것으로 잘못 인식되는 것을 ``의미한다.
상술한 레이다의 거리 모호성 문제를 해결하기 위하여, 복수 개의 펄스 반복 주기를 활용하는 이진 누적(binary integration) 기반 탐지(M of N detection) 방법에 대한 연구가 활발하다.
종래의 복수 개의 펄스 반복 주기를 선택하는 방법은 표적의 예측 위치에 따른 주엽 클러터(mainlobe clutter), 부엽 클러터(sidelobe clutter), 수신 불가능한 구역(eclipse)을 고려하여 단일 펄스 반복 주기를 선택하고, 해당 단일 펄스 반복 주기 값을 기준으로 지터링(jittering)한 값들을 활용하는 방법 또는 레이다에서 사용 가능한 펄스 반복 주기 값에서 무작위로 선택하는 방법등이 있다.
상술한 방법으로 복수 개의 펄스 반복 주기 값들을 선택할 경우에는 펄스 반복 주기 값들의 최대 모호성 제거 가능 거리가 고려되지 않아 레이다의 추적 성능을 저하시키거나, 레이다에 과도한 연산량이 요구되는 문제점이 발생할 수 있다. 이에 따라, 표적을 추적하기 위한 최대 모호성 제거 가능 거리를 확보함과 아울러 레이다의 연산량을 절감시킬 수 있는 복수 개의 펄스 반복 주기 값들을 선택하는 방법이 요구되는 실정이다.
대한민국 등록특허 제10-1993855호 대한민국 등록특허 제10-1620453호
실시예들은 복수 개의 펄스 반복 주기들을 선택하는 방법 및 이를 이용하는 레이다 장치를 제공한다.
실시예들을 통해 해결하고자 하는 과제가 상술한 과제로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 과제들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제1 측면에 관한 복수 개의 펄스 반복 주기(Pulse Repetition Interval)들을 활용하여 표적을 추적하는 레이다의 펄스 반복 주기 선택 방법은 레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기의 범위 및 레이다의 샘플링 주기에 기초하여 변수들을 획득하는 단계 획득된 변수들 및 샘플링 주기에 기초하여 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들을 생성하는 단계 및 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들이 표적을 탐지하기에 적합한지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 획득된 변수들은 각각 서로소 관계를 만족할 수 있다.
또한, 변수들은 레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기의 최대값, 레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기의 최소값, 레이다의 샘플링 주기에 기초하여 획득될 수 있다.
또한, 변수들을 획득하는 단계는 변수들을
Figure 112020099239200-pat00001
, 레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기의 최대값을
Figure 112020099239200-pat00002
, 레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기의 최소값을
Figure 112020099239200-pat00003
, 샘플링 주기를
Figure 112020099239200-pat00004
, 임의의 자연수를
Figure 112020099239200-pat00005
이라 할 때, 다음과 같은 수학식,
Figure 112020099239200-pat00006
에 기초하여 변수들을 획득하는 것일 수 있다.
또한, 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들을 생성하는 단계는 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들을 원소로 하는 집합을
Figure 112020099239200-pat00007
, 변수들을
Figure 112020099239200-pat00008
, 샘플링 주기를
Figure 112020099239200-pat00009
, 임의의 자연수를
Figure 112020099239200-pat00010
이라 할 때, 다음과 같은 수학식
Figure 112020099239200-pat00011
에 기초하여 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들을 원소로 하는 집합을 생성하는 것일 수 있다.
또한, 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들이 표적을 탐지하기에 적합한지 여부를 판단하는 단계는, 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들의 수신 불가능한 영역(eclipse), 주엽 클러터(mainlobe clutter) 및 부엽 클러터(sidelobe clutter) 중 적어도 하나를 고려하는 것일 수 있다.
또한, 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들 중 서로 인접하지 않은 소정의 개수의 추적 펄스 반복 주기를 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 개시의 제2 측면은, 본 개시의 제1 측면에 관한 방법을 실행하는 명령어들을 포함하는 하나 이상의 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공할 수 있다.
본 개시의 제3 측면에 관한 복수 개의 펄스 반복 주기(Pulse Repetition Interval)들을 활용하여 표적을 추적하는 레이다 장치는 메모리 및 레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기의 범위 및 레이다의 샘플링 주기에 기초하여 변수들을 획득하고, 획득된 변수들 및 샘플링 주기에 기초하여 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들을 생성하고, 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들이 표적을 탐지하기에 적합한지 여부를 판단하는 프로세서를 포함할 수 있다.
또한, 획득된 변수들은 각각 서로소 관계를 만족할 수 있다.
또한, 프로세서는 레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기의 최대값, 레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기의 최소값 및 레이다의 샘플링 주기에 기초하여 변수들을 획득할 수 있다.
또한, 프로세서는 변수들을
Figure 112020099239200-pat00012
, 레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기의 최대값을
Figure 112020099239200-pat00013
, 레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기의 최소값을
Figure 112020099239200-pat00014
, 샘플링 주기를
Figure 112020099239200-pat00015
, 임의의 자연수를
Figure 112020099239200-pat00016
이라 할 때, 다음과 같은 수학식,
Figure 112020099239200-pat00017
에 기초하여 변수들을 획득할 수 있다.
또한, 프로세서는 복수 개의 펄스 반복 주기들을 원소로 하는 집합을
Figure 112020099239200-pat00018
, 변수들을
Figure 112020099239200-pat00019
, 샘플링 주기를
Figure 112020099239200-pat00020
, 임의의 자연수를
Figure 112020099239200-pat00021
이라 할 때, 다음과 같은 수학식
Figure 112020099239200-pat00022
에 기초하여 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들을 생성할 수 있다.
또한, 프로세서는 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들이 표적을 탐지하기에 적합한지 여부를 판단하기 위하여 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들의 수신 불가능한 영역(eclipse), 주엽 클러터(mainlobe clutter) 및 부엽 클러터(sidelobe clutter) 중 적어도 하나를 고려할 수 있다.
또한, 프로세서는 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들 중 서로 인접하지 않은 소정의 개수의 추적 펄스 반복 주기를 선택할 수 있다.
실시예들에 관한 레이다의 펄스 반복 주기 선택 방법 및 이를 이용한 레이다 장치는 최대 모호성 제거 가능 거리가 확보된 복수 개의 펄스 반복 주기 값들을 제공함으로써 표적의 거리를 정확하게 감지할 수 있다.
또한, 실시예들에 관한 레이다의 펄스 반복 주기 선택 방법 및 이를 이용한 레이다 장치는 서로 인접하지 않은 복수 개의 펄스 반복 주기를 선택함으로써, 간섭 신호에 방해 받지 않고 표적을 원활하게 추적할 수 있다.
실시예들에 의한 효과가 상술한 효과들로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 효과들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 복수 개의 펄스 반복 주기 값들을 사용하는 레이다에서 표적으로부터 반사파가 송신된 것을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 일 실시예에 관한 레이다 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 다른 실시예에 관한 레이다의 펄스 반복 주기 선택 방법의 흐름도이다.
도 4는 도 2에 도시된 레이다 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5a 내지 도 5d는 실시예들에 관한 방법으로 선택된 복수 개의 펄스 반복 주기들 각각을 활용하여 얻은 거리 도플러 맵을 도시한 도면이다.
본 명세서에서 다양한 곳에 등장하는 "일부 실시예에서" 또는 "일 실시예에서" 등의 어구는 반드시 모두 동일한 실시예를 가리키는 것은 아니다.
본 실시예들에서 사용되는 용어는 본 실시예들에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서, 본 실시예들에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 실시예들 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 실시예들은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는바, 일부 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 실시예들을 특정한 개시형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 실시예들의 사상 및 기술범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 명세서에서 사용한 용어들은 단지 실시예들의 설명을 위해 사용된 것으로, 본 실시예들을 한정하려는 의도가 아니다.
본 실시예들에 사용되는 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 실시예들에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않아야 한다.
본 개시의 일부 실시예는 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들의 일부 또는 전부는, 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 및/또는 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 개시의 기능 블록들은 하나 이상의 마이크로프로세서들에 의해 구현되거나, 소정의 기능을 위한 회로 구성들에 의해 구현될 수 있다. 또한, 예를 들어, 본 개시의 기능 블록들은 다양한 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능 블록들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 개시는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. “매커니즘”, “요소”, “수단” 및 “구성”등과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다. 또한, 명세서에 기재된 "??부", "??모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 '제 1' 또는 '제 2' 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용할 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로 사용될 수 있다.
본 개시에서, 펄스 반복 주기(Pulse Repetition Interval; PRI)는 레이더가 어느 시점에서 한 펄스를 송출하고, 다음 시점에서 펄스를 송출하기까지의 구간 또는 주기를 의미한다. 다시 말해, 펄스 반복 주기는 레이더가 송출하는 펄스가 반복되는 주기 값 또는 구간의 길이를 의미할 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 개시를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 복수 개의 펄스 반복 주기 값들을 사용하는 레이다에서 표적으로부터 반사파가 송신된 것을 개략적을 도시한 도면이다.
도 1에서의 가로축은 시간(time)을 의미하며, 반사파(130,170)는 제1 펄스 반복 주기(110) 또는 제2 펄스 반복 주기(120)에 기초하여 송출된 펄스들이 각각 동일한 표적으로부터 반사되어 레이다에 동일한 시간에 감지된 것을 의미한다.
도 1을 참조하면, 복수 개의 펄스 반복 주기 값들을 사용하는 레이다는 예를 들어, 제1 펄스 반복 주기(110) 및 제2 펄스 반복 주기(120)를 활용할 수 있다.
제1 펄스 반복 주기(110)만을 활용하는 경우, 레이다는 제1 펄스(110a)가 표적으로부터 반사되어 반사파(130)가 수신된 것으로 판단하는 경우에는 표적의 거리를 제1 거리(140)로 판단할 수 있다. 또한, 레이다는 제2 펄스(110b)가 표적으로부터 반사되어 반사파(130)가 수신된 것으로 판단하는 경우에는 표적의 거리를 제2 거리(150)로 판단할 수 있다. 또한, 레이다는 제3 펄스(110c)가 표적으로부터 반사되어 반사파(130)가 수신된 것으로 판단하는 경우에는 표적의 거리를 제3 거리(160)로 판단할 수 있다.
즉, 제1 펄스 반복 주기(110)만을 활용하는 경우, 레이다는 반사파(130)가 제1 펄스(110a), 제2 펄스(110b) 및 제3 펄스(110c) 중 어느 펄스가 표적으로부터 반사되어 수신된 것인지 구별할 수 없기 때문에, 표적의 거리를 정확하게 판단할 수 없다. 이러한 문제를 레이다의 거리 모호성(range ambiguity)이라 한다.
또한, 제2 펄스 반복 주기(120)만을 활용하는 경우, 레이다는 제4 펄스(120a)와 제5 펄스(120b) 중 어떤 펄스가 표적으로부터 반사되어 반사파(170)가 수신된 것인지 구별할 수 없기 때문에, 표적의 거리가 제4 거리(180)인지, 제5 거리(190)인지 구별할 수 없다.
반면, 제1 펄스 반복 주기(110)와 제2 펄스 반복 주기(120)를 함께 활용하는 경우, 레이다는 제1 펄스 반복 주기(110)를 활용하여 판단한 표적에 대한 거리 정보와 제2 펄스 반복 주기(120)를 활용하여 판단한 표적에 대한 거리 정보를 비교함으로써 표적의 거리를 정확하게 판단할 수 있다.
예를 들어, 레이다는 제1 펄스 반복 주기(110)를 활용할 때의 제1 거리(140)와 제2 펄스 반복 주기(120)를 활용할 때의 제4 거리(180)가 일치함을 이용하여, 레이다는 제1 펄스(110a) 및 제4 펄스(120a)가 표적으로부터 반사되어 반사파(130,170)가 수신된 것임을 판단할 수 있다. 이에 따라, 레이다는 표적의 실제 거리가 제1 거리(140) 또는 제4 거리(180)임을 정확히 판단할 수 있다.
즉, 상술한 바와 같이 레이다는 복수 개의 펄스 반복 주기를 활용함으로써 단일한 펄스 반복 주기를 사용할 때보다 거리 모호성 문제를 원활하게 해결하고, 표적의 거리를 정확하게 판단할 수 있다.
한편, 복수 개의 펄스 반복 주기를 활용하는 레이더가 거리 모호성 없이 표적의 거리를 정확하게 식별할 수 있는 거리를 최대 모호성 제거 가능 거리(Unambiguous Range)라 한다. 최대 모호성 제거 가능 거리는 복수 개의 펄스 반복 주기들의 최소 공배수에 비례한다. 이에 따라, 최소 공배수를 고려하여 복수 개의 펄스 반복 주기들을 선택한다면, 표적을 추적하기에 적합한 최대 모호성 제거 가능 거리를 확보함으로써 레이더가 표적의 거리를 정확하게 식별하도록 할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 관한 레이다 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 관한 레이다 장치(200)는 메모리(210) 및 프로세서(220)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 레이다 장치(200)는 항공기 레이다를 의미할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
메모리(210)는 레이다 장치(200) 내에서 처리되는 각종 데이터들을 저장하는 하드웨어로서, 예를 들어, 메모리(210)는 레이다 장치(200)에서 처리된 데이터들 및 처리될 데이터들을 저장할 수 있다. 메모리(210)는 DRAM(dynamic random access memory), SRAM(static random access memory) 등과 같은 RAM(random access memory), ROM(read-only memory), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), CD-ROM, 블루레이 또는 다른 광학 디스크 스토리지, HDD(hard disk drive), SSD(solid state drive), 또는 플래시 메모리를 포함할 수 있다.
프로세서(220)는 레이다 장치(200)의 전반적인 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 레이다 장치(200)내의 메모리(210)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 레이다 장치(200)를 전반적으로 제어할 수 있다.
프로세서(220)는 하나 또는 복수 개의 프로세서에 의하여 구현될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 다수의 논리 게이트들의 어레이로 구현될 수 있고, 범용적인 마이크로 프로세서와 마이크로 프로세서에서 실행될 수 있는 프로그램이 저장된 메모리의 조합으로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 CPU(Central processing unit), GPU(Graphic processing unit), 하드웨어 가속기 등일 수 있다.
한편, 도 2에 도시된 레이다 장치(200)에는 본 실시예와 관련된 구성요소들이 도시되어 있다. 따라서, 도 2에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 레이다 장치(200)에 더 포함될 수 있음을 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
도 3은 다른 실시예에 관한 레이다의 펄스 반복 주기 선택 방법의 흐름도이다. 도 3에 도시된 레이다의 펄스 반복 주기 선택 방법은 도 2에 도시된 레이다 장치(200)에서 시계열적으로 처리되는 단계들로 구성될 수 있다.
단계 310에서, 레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기의 범위 및 레이다의 샘플링 주기에 기초하여 변수들을 획득할 수 있다.
레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기의 범위는 표적을 추적하는 데 활용되는 레이다 장치의 성능에 따라 상이할 수 있다. 예를 들어, 레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기는 레이다 장치가 제공할 수 있는 펄스 반복 주기의 최소값과 최대값 사이의 임의의 범위를 의미할 수 있다.
레이다는 샘플링 주기를 기본 간격으로 하여 펄스를 생성할 수 있기 때문에 펄스 반복 주기는 아래의 수학식 1과 같이 샘플링 주기의 배수 형태로 표현될 수 있다.
Figure 112020099239200-pat00023
여기에서 PRI는 펄스 반복 주기를, n은 임의의 정수를
Figure 112020099239200-pat00024
는 샘플링 주기를 의미한다. 즉, 펄스 반복 주기는 샘플링 주기와 임의의 정수를 곱한 형태로 표현되므로, 주어진 펄스 반복 주기 및 샘플링 주기에 기초하여 적절한 임의의 정수를 선택하는 것이 중요할 수 있다.
실시예에서, 레이다 장치는 펄스 반복 주기의 범위 및 레이다의 샘플링 주기에 기초하여 변수들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 변수들은 아래의 수학식 2를 활용하여 획득될 수 있다.
Figure 112020099239200-pat00025
여기에서,
Figure 112020099239200-pat00026
은 레이다가 제공할 수 있는 펄스 반복 주기의 최소값을,
Figure 112020099239200-pat00027
은 레이다가 제공할 수 있는 펄스 반복 주기의 최대 값을,
Figure 112020099239200-pat00028
은 임의의 자연수를,
Figure 112020099239200-pat00029
는 샘플링 주기를,
Figure 112020099239200-pat00030
는 변수를 의미한다.
실시예에서, 레이다 장치는 수학식 2의 범위 사이에 존재하는 변수들 중, 서로소 관계인 변수들을 선택할 수 있다. 예를 들어, 레이다 장치는 수학식 2의 범위 사이에 존재하는 변수들 중, 소수(prime number)인 변수만을 선택할 수 있다. 레이다 장치는 획득된 변수들을 메모리(210; 도 2 참조)에 기록함으로써, 획득한 변수들을 지속적으로 활용할 수 있다.
단계 320에서, 획득된 변수들 및 샘플링 주기에 기초하여 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들을 생성할 수 있다.
본 개시에서, 추적 펄스 반복 주기는 실시예들에 관한 레이다 장치 또는 실시예들에 관한 펄스 반복 주기 선택 방법에 의해 획득된 변수들을 연산하여 생성한 펄스 반복 주기를 의미한다.
실시예에서, 레이다 장치는 단계 310에서 획득한 변수들 및 샘플링 주기를 활용한 아래의 수학식 3를 이용하여 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들을 생성할 수 있다.
Figure 112020099239200-pat00031
여기에서,
Figure 112020099239200-pat00032
는 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들을 원소로 하는 집합을,
Figure 112020099239200-pat00033
는 변수들을,
Figure 112020099239200-pat00034
는 샘플링 주기를,
Figure 112020099239200-pat00035
은 임의의 자연수를 의미한다.
예를 들어, 레이다 장치는 단계 310에서 수학식 2의 범위를 만족하는 소수들을 변수로서 복수 개 획득하고, 획득한 복수 개의 변수들과 샘플링 주기 및 임의의 자연수를 곱함으로써 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들을 획득할 수 있다.
생성된 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들의 최대 모호성 제거 가능 거리는 수학식 4로서 표현될 수 있다.
Figure 112020099239200-pat00036
여기에서,
Figure 112020099239200-pat00037
는 최대 모호성 제거 가능 거리를,
Figure 112020099239200-pat00038
은 임의의 자연수를,
Figure 112020099239200-pat00039
는 샘플링 주기를,
Figure 112020099239200-pat00040
내지
Figure 112020099239200-pat00041
은 복수 개의 변수들을 의미한다.
수학식 4에서 임의의 자연수 L은 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들의 최대공약수가 될 수 있으며, 임의의 자연수 L과 복수 개의 변수들의 곱은 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들의 최소공배수를 의미할 수 있다.
일 예로서, 수학식 2에서 선택되는 임의의 자연수 L의 값이 작을수록, 획득되는 변수들의 개수가 증가하고, 임의의 자연수 L과 복수 개의 변수들의 곱인 펄스 반복 주기들의 최소공배수 값이 증가하므로, 임의의 자연수 L의 값이 작을수록 최대 모호성 제거 가능 거리가 커질 수 있다. 이에 따라, 레이다 장치는 임의의 자연수 L 이 최소가 되도록 임의의 자연수 L의 값을 선택할 수 있다.
단계 330에서, 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들이 표적을 탐지하기에 적합한지 여부를 판단할 수 있다.
실시예에서, 레이다 장치는 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들이 표적을 탐지하기에 적합한지 여부를 판단할 수 있다. 레이다 장치는 주엽 클러터(mainlobe clutter), 부엽 클러터(sidelobe clutter) 또는 펄스를 송신하는 것이 불가능한 구역(eclipse)을 고려하여 추적 펄스 반복 주기들이 표적을 탐지하기에 적합한지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 레이다 장치는 임의의 추적 펄스 반복 주기로 감지한 표적의 예측 위치가 펄스를 송신하는 것이 불가능한 구역에 존재하는 경우, 해당 추적 펄스 반복 주기를 제외할 수 있다.
또한, 단계 330에서 표적을 탐지하기에 적합하다고 판단된 추적 펄스 반복 주기들은 메모리(210; 도 2 참조)에 저장되어 지속적으로 활용될 수 있다.
상술한 바와 같이, 일 실시예에 관한 레이다의 펄스 반복 주기 선택 방법은 간단한 수식을 활용하여 복수 개의 추적 펄스 반복 주기를 선택하여 레이다 장치의 연산량을 절감시킬 수 있다.
또한, 일 실시예에 관한 레이다의 펄스 반복 주기 선택 방법은 최소공배수를 고려하여 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들을 선택하므로, 레이다 장치가 표적을 추적하기에 적합한 최대 모호성 제거 가능 거리를 확보하도록 할 수 있다.
도 4는 도 2에 도시된 레이다 장치의 동작 방법을 설명하기 위한 예시도이다. 단계 410 내지 단계 430은 도 3에서 설명한 단계 310 내지 단계 330 과 실질적으로 동일할 수 있으므로, 중복되는 설명은 생략하도록 한다.
도 4를 참조하면, 단계 440에서, 레이다 장치는 생성된 추적 펄스 반복 주기가 표적을 탐지하기에 적합한지 여부를 판단하고, 이를 저장하여 추적 파형 후보군에 추가할 수 있다.
예를 들어, 복수 개의 펄스 반복 주기를 활용하는 이진 누적(binary integration) 기반 탐지(M of N detection) 방법을 활용하는 레이다 장치의 경우, 추적 파형 후보군에 포함된 추적 펄스 반복 주기들의 개수가 N개 이상이어야 한다.
이에 따라, 단계 450에서, 추적 파형 후보군에 포함된 추적 펄스 반복 주기들의 개수가 N개 미만인 경우, 레이다 장치는 임의의 자연수 L의 크기를 1 증가시켜 다시 단계 410 내지 단계 440을 반복할 수 있다.
단계 460에서, 추적 파형 후보군에 포함된 추적 펄스 반복 주기들의 개수가 N개 이상인 경우, 레이다 장치는 서로 인접하지 않은 N개의 추적 펄스 반복 주기들을 선택할 수 있다.
예를 들어, 인접한 추적 펄스 반복 주기들을 선택하는 경우, 클러터 위치를 잘못 예측하여 어느 한 추적 펄스 반복 주기를 사용한 거리 도플러 맵 상의 표적 신호와 클러터 신호가 겹칠 때, 인접한 다른 추적 펄스 반복 주기를 활용한 거리 도플러 맵 상의 표적 신호도 클러터 신호와 겹칠 확률이 높을 수 있다.
이에 따라, 실시예들에 관한 레이다 장치는 추적 파형 후보군에서 서로 간의 간격이 큰 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들을 선택하기 위하여 아래의 수학식 5를 활용할 수 있다.
Figure 112020099239200-pat00042
여기에서
Figure 112020099239200-pat00043
은 N개의 추적 펄스 반복 주기들을 원소로 포함하는 추적 파형 후보군을,
Figure 112020099239200-pat00044
는 N개의 추적 파형 후보군의 원소들 중에서 i번??로 작은 추적 펄스 반복 주기를 의미한다.
이에 따라, 서로 인접하지 않은 N개의 추적 펄스 반복 주기를 사용하면, 어느 한 추적 펄스 반복 주기를 사용한 거리 도플러 맵 상의 표적 신호와 클러터 신호가 겹치더라도, 다른 추적 펄스 반복 주기를 사용한 거리 도플러 맵 상의 표적 신호는 클러터 신호와 겹치지 않으므로, 레이다 장치는 표적을 원활하게 추적할 수 있다.
일 예로서, 표적이 레이다 장치로부터 거리 60.4km에 떨어진 지점에서 속도 300m/s의 속도로 레이다 장치로 접근하는 상황을 가정할 수 있다. 또한, 레이다 장치에서 가용 가능한 펄스 반복 주기는 25
Figure 112020099239200-pat00045
내지 35
Figure 112020099239200-pat00046
이고, 레이다의 샘플링 주기가 0.2
Figure 112020099239200-pat00047
인 항공기 레이다 장치를 가정하였다. 이 때, 각각 종래의 방법 및 제안하는 방법으로 선택한 펄스 반복 주기들은 아래 [표 1]과 같다. 종래의 방법은 표적의 예측 위치를 고려하여 적합한 펄스 반복 주기를 선택한 후, 해당 펄스 반복 주기를 기준으로, 2
Figure 112020099239200-pat00048
씩 펄스 반복 주기 값을 변경 하는 방법을 선택하였다.
PRI 1 PRI 2 PRI 3 PRI 4 최대 모호성 제거 가능 거리
종래의 방법 26.0
Figure 112020099239200-pat00049
 28.0
Figure 112020099239200-pat00050
 30.0
Figure 112020099239200-pat00051
 32.0
Figure 112020099239200-pat00052
 33.60km
실시예들에 관한 펄스 반복 주기 선택 방법 25.4
Figure 112020099239200-pat00053
 27.8
Figure 112020099239200-pat00054
 31.4
Figure 112020099239200-pat00055
 34.6
Figure 112020099239200-pat00056
 529.59km
종래의 방법은 최대 모호성 제거 가능 거리를 고려하지 않고 펄스 반복 주기 값을 선택하기 때문에, 표 1에서 확인할 수 있듯 표적을 추적하기 위한 최대 모호성 제거 가능 거리가 충분히 확보되지 않을 수 있다. 즉, 종래의 방법에 따른 펄스 반복 주기 값들의 최대 모호성 제거 가능 거리는 33.60km로, 33.60km보다 멀리 존재하는 표적에 대해서는 레이다 장치가 정확한 거리를 탐지할 수 없다.반면, 실시예들에 관한 펄스 반복 주기 선택 방법에 따라 추적 펄스 반복 주기를 선택하는 경우에는 추적 펄스 반복 주기 값들의 최대 모호성 제거 가능 거리가 529.59km으로서, 최대 모호성 제거 가능 거리가 항공기 레이다 장치의 최대 탐지 거리보다 클 수 있다.
도 5a 내지 도 5d는 실시예들에 관한 방법으로 선택된 복수 개의 펄스 반복 주기들 각각을 활용하여 얻은 거리 도플러 맵을 도시한 도면이다.
도 5a 내지 도 5d는 각각 상술한 표 1의 3열에 기재된 실시예들에 관한 펄스 반복 주기 선택 방법으로 선택된 추적 펄스 반복 주기들을 사용한 거리 도플러 맵을 도시한 도면일 수 있다.
도 5a를 참조하면, 표 1의 3열의 PRI 1을 사용하는 경우, 거리 도플러 맵 상에 표적(510)이 클러터 신호(520)에 인접하여 위치한 것으로 관측될 수 있다.
또한, 도 5b를 참조하면, 표 1의 3열의 PRI 2를 사용하는 경우, 표적(510)이 클러터 신호들(520,530)의 사이에 위치한 것으로 관측될 수 있다.
또한, 도 5c 및 도 5d를 참조하면, 표 1의 3열의 PRI 3 및 4를 사용하는 경우, 각각 표 1의 3열의 PRI 1 또는 표 1의 3열의 PRI 2를 사용하는 경우와 상이한 거리 도플러 맵이 관측되는 것을 확인할 수 있다.
상술한 바와 같이 실시예들에 관한 펄스 반복 주기 선택 방법을 활용하여 추적 펄스 반복 주기를 선택하는 경우, 모호성 제거 가능거리를 확보함과 아울러, 인접하지 않은 추적 펄스 반복 주기를 사용하여 레이다 장치가 클러터 신호 등의 간섭 신호에 의해 표적을 탐지할 수 없는 상황을 방지함으로써 표적을 원활하게 추적할 수 있다.
본 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈과 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
또한, 본 명세서에서, "부"는 프로세서 또는 회로와 같은 하드웨어 구성(hardware component), 및/또는 프로세서와 같은 하드웨어 구성에 의해 실행되는 소프트웨어 구성(software component)일 수 있다.
전술한 본 명세서의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 명세서의 내용이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 실시예의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
110: 제1 펄스 반복 주기
110a: 제1 펄스
110b: 제2 펄스
110c: 제3 펄스
120: 제2 펄스 반복 주기
120a: 제4 펄스
120b: 제5 펄스
130,170: 반사파
140: 제1 거리
150: 제2 거리
160: 제3 거리
180: 제4 거리
190: 제5 거리
200: 레이다 장치
210: 메모리
220: 프로세서
510: 표적
520,530: 클러터 신호

Claims (15)

  1. 복수 개의 펄스 반복 주기(Pulse Repetition Interval)들을 활용하여 표적을 추적하는 레이다의 펄스 반복 주기 선택 방법에 있어서,
    상기 레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기의 범위 및 상기 레이다의 샘플링 주기에 기초하여 변수들을 획득하는 단계;
    획득된 상기 변수들 및 상기 샘플링 주기에 기초하여 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들을 생성하는 단계; 및
    상기 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들의 수신 불가능한 영역(eclipse), 주엽 클러터(mainlobe clutter) 및 부엽 클러터(sidelobe clutter) 중 적어도 하나에 기초하여 상기 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들이 상기 표적을 탐지 가능한지 여부를 판단하는 단계를 포함하고,
    상기 변수들은 상기 레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기의 최대값, 상기 레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기의 최소값 및 상기 레이다의 샘플링 주기에 기초하여 획득되고,
    상기 변수들을 획득하는 단계는,
    상기 변수들을
    Figure 112022024925077-pat00087
    , 상기 레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기의 최대값을
    Figure 112022024925077-pat00088
    , 상기 레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기의 최소값을
    Figure 112022024925077-pat00089
    , 샘플링 주기를
    Figure 112022024925077-pat00090
    , 임의의 자연수를
    Figure 112022024925077-pat00091
    이라 할 때, 다음과 같은 수학식,
    Figure 112022024925077-pat00092

    에 기초하여 상기 변수들을 획득하는 것이고,
    상기 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들을 생성하는 단계는,
    상기 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들을 원소로 하는 집합을
    Figure 112022024925077-pat00093
    , 상기 변수들을
    Figure 112022024925077-pat00094
    , 샘플링 주기를
    Figure 112022024925077-pat00095
    , 임의의 자연수를
    Figure 112022024925077-pat00096
    이라 할 때, 다음과 같은 수학식
    Figure 112022024925077-pat00097

    에 기초하여 상기 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들을 원소로 하는 집합을 생성하는, 레이다의 펄스 반복 주기 선택 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    획득된 상기 변수들은 각각 서로소 관계를 만족하는, 레이다의 펄스 반복 주기 선택 방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들 중 서로 인접하지 않은 소정의 개수의 상기 추적 펄스 반복 주기를 선택하는 단계;를 더 포함하는, 레이다의 펄스 반복 주기 선택 방법.
  8. 제1 항, 제2 항 및 제7 항 중 어느 하나에 따른 레이다의 펄스 반복 주기 선택 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 컴퓨터 저장 매체.
  9. 복수 개의 펄스 반복 주기 (Pulse Repetition Interval)들을 활용하여 표적을 추적하는 레이다 장치에 있어서,
    메모리; 및
    상기 레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기의 범위 및 상기 레이다의 샘플링 주기에 기초하여 변수들을 획득하고, 획득된 상기 변수들 및 상기 샘플링 주기에 기초하여 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들을 생성하고, 상기 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들의 수신 불가능한 영역(eclipse), 주엽 클러터(mainlobe clutter) 및 부엽 클러터(sidelobe clutter) 중 적어도 하나에 기초하여 상기 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들이 상기 표적을 탐지 가능한지 여부를 판단하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기의 최대값, 상기 레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기의 최소값 및 상기 레이다의 샘플링 주기에 기초하여 상기 변수들을 획득하고,
    상기 변수들을
    Figure 112022024925077-pat00099
    , 상기 레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기의 최대값을
    Figure 112022024925077-pat00100
    , 상기 레이다에서 이용 가능한 펄스 반복 주기의 최소값을
    Figure 112022024925077-pat00101
    , 샘플링 주기를
    Figure 112022024925077-pat00102
    , 임의의 자연수를
    Figure 112022024925077-pat00103
    이라 할 때, 다음과 같은 수학식,
    Figure 112022024925077-pat00104

    에 기초하여 상기 변수들을 획득하고,
    상기 복수 개의 펄스 반복 주기들을 원소로 하는 집합을
    Figure 112022024925077-pat00105
    , 상기 변수들을
    Figure 112022024925077-pat00106
    , 샘플링 주기를
    Figure 112022024925077-pat00107
    , 임의의 자연수를
    Figure 112022024925077-pat00108
    이라 할 때, 다음과 같은 수학식
    Figure 112022024925077-pat00109

    에 기초하여 상기 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들을 원소로 하는 집합을 생성하는, 레이다 장치.
  10. 제9 항에 있어서,
    획득된 상기 변수들은 각각 서로소 관계를 만족하는, 레이다 장치.
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 제9 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수 개의 추적 펄스 반복 주기들 중 서로 인접하지 않은 소정의 개수의 상기 추적 펄스 반복 주기를 선택하는, 레이다 장치.
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