KR102643405B1 - 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 시스템 및 방법 - Google Patents

레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 시스템 및 방법 Download PDF

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전병우
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Abstract

본 발명에 따른 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 방법은 FMICW 레이다에서의 비트신호에 최대가능도(maximum likelihood estimation, MLE) 기법을 적용하여 거리-도플러 맵(Range-doppler map, RD-map)을 생성하는 단계; 상기 거리-도플러 맵 상에 직선 검출기를 적용하여 표적 후보군을 선정하는 단계; 및 상기 표적 후보군을 대상으로 주기적 신호특성을 적용하여 허상 표적을 제거하는 단계를 포함한다.

Description

레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR DETECTING MULTI-TARGET BASED ON IMAGE PROCESSING IN RADAR}
본 발명은 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 특히 FMICW 레이다에 최대가능도(maximum likelihood estimation, MLE) 기법을 적용하여 거리-도플러 맵(Range-doppler map, RD-map)을 생성하고 이를 영상화하여, 거리와 속도 커플링으로 생성되는 직선의 교점 정보와 주기적인 패턴 정보를 기반으로 정확한 다중 표적 탐지가 가능하도록 한 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 시스템 및 방법에 관한 것이다.
FMICW(Frequency Modulated Interrupted Continuous Wave) 레이다는 레이다 기술 중 하나로, FMICW 레이다에서 송신 주파수와 수신 주파수의 차이, 즉 비트신호는 신호처리하여 표적 정보를 추출한다. 이러한 FMICW 레이다는 다음과 같은 원인으로 단일 표적을 정밀 추적하거나 제한된 환경(동일 속도)에서 다수의 표적을 탐지하는데 사용된다.
먼저, 비트신호는 표적의 거리에 의한 주파수와 표적의 속도에 의한 도플러 주파수가 동시에 영향을 주므로 표적의 거리, 속도 거리를 계산하기 위해서는 별도의 연산이 필요하다. 또한, 단일 표적에서는 상대적으로 거리, 속도 계산이 용이하지만 거리, 속도가 다른 다수의 표적 신호의 비트 신호에서 각각의 거리, 속도 계산은 매우 복잡한 문제가 된다.
두번째로, FMICW 레이다의 송수신 스위칭은 측정된 비트 주파수에 표적 신호뿐만 아니라 일정한 주기의 거짓 신호를 추가적으로 만들게 되고, 이런 문제 해결을 위해서 대역통과필터(Band Pass Filter)를 사용한다. 이때 대역통과필터를 사용하면 사용 가능한 대역이 제한되어 다양한 속도, 거리의 표적을 탐지하기 어렵고, 반대로 대역통과필터를 사용하지 않으면 다수의 원치 않는 거짓 신호로 인해서 잘못된 거리, 속도가 계산되거나 오표적이 검출되는 문제가 있다.
한국 등록특허 10-17603920000(1017. 07. 21) 한국 등록특허 10-11042000000(2012. 01. 03)
따라서, 본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은, FMICW 레이다에서 다중 표적을 효과적으로 탐지하기 위한 것으로, FMICW 레이다에 최대가능도(maximum likelihood estimation, MLE) 기법을 적용하여 거리-도플러 맵(Range-doppler map, RD-map)을 생성하고 이를 영상화하여, 거리와 속도 커플링으로 생성되는 직선의 교점 정보와 주기적인 패턴 정보를 기반으로 정확한 다중 표적 탐지가 가능한, 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 시스템 및 방법을 제공함에 있다.
다만, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상기된 바와 같은 과제로 한정되지 않으며, 또다른 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 제1 측면에 따른 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 방법은 FMICW 레이다에서의 비트신호에 최대가능도(maximum likelihood estimation, MLE) 기법을 적용하여 거리-도플러 맵(Range-doppler map, RD-map)을 생성하는 단계; 상기 거리-도플러 맵 상에 직선 검출기를 적용하여 표적 후보군을 선정하는 단계; 및 상기 표적 후보군을 대상으로 주기적 신호특성을 적용하여 허상 표적을 제거하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 거리-도플러 맵 상에 직선 검출기를 적용하여 표적 후보군을 선정하는 단계는, 상기 거리-도플러 맵 상에서 직선 검출기를 적용하여 검출된 직선 중 소정 개수의 직선 간의 교점을 상기 표적 후보군으로 선정할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 거리-도플러 맵 상에 직선 검출기를 적용하여 표적 후보군을 선정하는 단계는, 양과 음의 기울기를 갖는 제1 직선 쌍에서의 제1 교점을 산출하는 단계; 양과 음의 기울기를 갖는 제2 직선 쌍에서의 제2 교점을 산출하는 단계; 상기 제1 교점과 제2 교점 간의 거리를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 거리가 기 설정된 임계치 이내인 경우 상기 제1 교점 및 제2 교점을 표적 후보군으로 선정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 거리-도플러 맵 상에 직선 검출기를 적용하여 표적 후보군을 선정하는 단계는, 상기 직선 검출기를 통해 기 설정된 기울기를 갖는 직선 윈도우를 적용하여 상기 거리-도플러 맵 상에서 직선을 검출할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 표적 후보군을 대상으로 주기적 신호특성을 적용하여 허상 표적을 제거하는 단계는, 상기 표적 후보군이 표시된 거리-도플러 맵 상에서 특정 표적 후보군 주위의 교점들에 대한 패턴을 확인하는 단계; 및 상기 확인 결과 특정 표적 후보군의 주위에 주기적인 교점이 존재하는 경우, 상기 주기적인 교점이 존재하는 표적을 제외한 나머지 허상 표적을 제거하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 표적 후보군이 표시된 거리-도플러 맵 상에서 특정 표적 후보군 주위의 교점들에 대한 패턴을 확인하는 단계는, 상기 거리-도플러 맵 상의 속도축에서 제1 및 제2 직선에 대한 교점 주기와, 제3 및 제4 직선에 대한 교점 주기를 산출하는 단계; 상기 거리-도플러 맵 상의 거리축에서 제1 및 제2 직선에 대한 교점 주기와, 제3 및 제4 직선에 대한 교점 주기를 산출하는 단계; 및 상기 교점 주기들을 기반으로 특정 표적 후보군 주위의 교점들에 대한 패턴으로 주기적인 교점이 존재하는지 여부를 확인하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예는, 상기 FMICW 레이다의 수신신호에 1차원 최대가능도 최적화 기법을 적용하여 표적들간의 거리 및 속도를 산출하는 단계; 상기 산출된 거리 및 속도를 초기값으로 설정하여 2차원 최대가능도 최적화 기법을 적용하여 거리 및 속도를 산출하는 단계; 및 상기 2차원 최대가능도 최적화 기법에 따른 거리 및 속도에 기반하여 생성된 파형 정보를 상기 수신신호에서 차감하여 표적을 탐지하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 FMICW 레이다의 수신신호에 1차원 최대가능도 최적화 기법을 적용하여 표적들간의 거리 및 속도를 산출하는 단계는, 상기 수신신호에 대한 두 쌍의 상하 스위프 동안의 양자화 및 고속 푸리에 변환된 선스펙트럼을 대상으로 상기 1차원 최대가능도 최적화 기법을 적용하여 표적들간의 거리 및 속도를 산출할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 2차원 최대가능도 최적화 기법에 따른 거리 및 속도에 기반하여 생성된 파형 정보를 상기 수신신호에서 차감하는 단계는, 상기 2차원 최대가능도 최적화 기법에 따른 거리 및 속도로부터 스위프 각각의 파형을 생성하여 상기 수신신호와 정합시키고, 상기 정합 결과를 기반으로 상기 수신신호와 상기 스위프 간의 각 차이를 산출하고, 최소 하나 이상의 스위프에서의 차이값이 기 설정된 잡음 레벨 이하인 경우 표적으로 판정할 수 있다.
또한, 본 발명의 제2 측면에 따른 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 시스템은 FMICW 레이다에서의 송신 신호 및 수신 신호를 획득하는 통신모듈, 상기 송신 신호 및 수신 신호에 기초하여 표적 탐지 결과를 생성하기 위한 프로그램이 저장된 메모리 및 상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행시킴에 따라, 상기 FMICW 레이다에서의 비트신호에 최대가능도(maximum likelihood estimation, MLE) 기법을 적용하여 거리-도플러 맵(Range-doppler map, RD-map)을 생성하고, 직선 검출기를 적용하여 표적 후보군을 선정한 후, 상기 표적 후보군을 대상으로 주기적 신호특성을 적용하여 허상 표적을 제거하는 프로세서를 포함한다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 프로세서는 상기 거리-도플러 맵 상에서 직선 검출기를 적용하여 검출된 직선 중 소정 개수의 직선 간의 교점을 상기 표적 후보군으로 선정할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 프로세서는 양과 음의 기울기를 갖는 제1 직선 쌍에서의 제1 교점을 산출하고, 양과 음의 기울기를 갖는 제2 직선 쌍에서의 제2 교점을 산출하며, 상기 제1 교점과 제2 교점 간의 거리를 산출한 후, 상기 산출된 거리가 기 설정된 임계치 이내인 경우 상기 제1 교점 및 제2 교점을 표적 후보군으로 선정할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 프로세서는 상기 직선 검출기를 통해 기 설정된 기울기를 갖는 직선 윈도우를 적용하여 상기 거리-도플러 맵 상에서 직선을 검출할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 프로세서는 상기 표적 후보군이 표시된 거리-도플러 맵 상에서 특정 표적 후보군 주위의 교점들에 대한 패턴을 확인하고, 상기 확인 결과 특정 표적 후보군의 주위에 주기적인 교점이 존재하는 경우, 상기 주기적인 교점이 존재하는 표적을 제외한 나머지 허상 표적을 제거할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 프로세서는 상기 거리-도플러 맵 상의 속도축에서 제1 및 제2 직선에 대한 교점 주기와, 제3 및 제4 직선에 대한 교점 주기를 산출하고, 상기 거리-도플러 맵 상의 거리축에서 제1 및 제2 직선에 대한 교점 주기와, 제3 및 제4 직선에 대한 교점 주기를 산출하며, 상기 교점 주기들을 기반으로 특정 표적 후보군 주위의 교점들에 대한 패턴으로 주기적인 교점이 존재하는지 여부를 확인할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 프로세서는 상기 FMICW 레이다의 수신신호에 1차원 최대가능도 최적화 기법을 적용하여 표적들간의 거리 및 속도를 산출하고, 상기 산출된 거리 및 속도를 초기값으로 설정하여 2차원 최대가능도 최적화 기법을 적용하여 거리 및 속도를 산출한 후, 상기 2차원 최대가능도 최적화 기법에 따른 거리 및 속도에 기반하여 생성된 파형 정보를 상기 수신신호에서 차감하여 표적을 탐지할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 프로세서는 상기 수신신호에 대한 두 쌍의 상하 스위프 동안의 양자화 및 고속 푸리에 변환된 선스펙트럼을 대상으로 상기 1차원 최대가능도 최적화 기법을 적용하여 표적들간의 거리 및 속도를 산출할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에 있어서, 상기 프로세서는 상기 2차원 최대가능도 최적화 기법에 따른 거리 및 속도로부터 스위프 각각의 파형을 생성하여 상기 수신신호와 정합시키고, 상기 정합 결과를 기반으로 상기 수신신호와 상기 스위프 간의 각 차이를 산출하고, 최소 하나 이상의 스위프에서의 차이값이 기 설정된 잡음 레벨 이하인 경우 표적으로 판정할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 면에 따른 컴퓨터 프로그램은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 상기 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 방법을 실행하며, 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명에 따르면, FMICW 레이다에 특정 주파수 범위 내 신호만 탐지하게 되는 대역통과필터를 사용하지 않아도 더욱 다양한 속도, 거리의 표적을 감지할 수 있다는 장점이 있다.
또한, 표적 근방에서 보이는 특수한 패턴을 영상처리기법을 통해 분석하여 표적을 더욱 정확히 식별하고 탐지할 수 있다.
또한, 추후 딥러닝과 같은 다양한 영상처리기법을 활용하여 더욱 성능을 향상시킬 수 있는 장점이 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
이하에 첨부되는 도면들은 본 실시 예에 관한 이해를 돕기 위한 것으로, 상세한 설명과 함께 실시 예들을 제공한다. 다만, 본 실시 예의 기술적 특징이 특정 도면에 한정되는 것은 아니며, 각 도면에서 개시하는 특징들은 서로 조합되어 새로운 실시 예로 구성될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 표적 탐지 방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 생성된 거리-도플러 맵의 일 예시를 도시한 도면이다.
도 3은 거리-도플러 맵에 CFAR을 적용하여 탐지한 결과를 도시한 도면이다.
도 4는 기울기 윈도우를 활용한 직선 검출 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에서 직선 교점을 기반으로 표적을 탐지한 결과를 도시한 도면이다.
도 6은 FMICW 레이다에서의 송수신 신호 및 비트 주파수를 도시한 도면이다.
도 7은 거리-도플러 맵 상에서 표적 주변의 패턴을 도시한 도면이다.
도 8은 거리-도플러 맵 상에서의 표적 탐지 결과의 일 예시를 도시한 도면이다.
도 9는 FMICW 파형의 일 부분을 도시한 도면이다.
도 10은 두 쌍의 상하 스위프의 파형을 도시한 도면이다.
도 11은 FMICW 한 스위프 동안 수신신호의 DFT 결과를 도시한 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에서 최대가능도 기법에 기반한 표적 탐지 방법을 설명하는 순서도이다.
도 13은 스위프 2에서의 수신신호 를 나타낸 도면이다.
도 14는 스위프 1에서의 정합필터 결과를 도시한 도면이다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에서 수행되는 스위프에 대한 연관작업을 수행한 결과를 도시한 도면이다.
도 16은 정밀탐색 결과를 도시한 도면이다.
도 17은 표적 판별 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 18은 탐지 표적의 제거 결과를 도시한 도면이다.
도 19는 스위프 2에서의 10개의 표적에 의한 수신신호를 도시한 도면이다.
도 20은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 시스템의 블록도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하에서는 통상의 기술자의 이해를 돕기 위해 본 발명이 안출된 내용에 대해 먼저 설명하도록 한다.
기존의 소형 레이다의 경우 구현이 간단한 주파수 변조 연속파형(frequency modulated continuous waveform: FMCW) 방식을 널리 사용하였다. 하지만 FMCW 방식은 송수신기가 동시에 작동하므로 Tx-Rx 안테나를 충분히 떼어놓을 공간이 부족한 경우 연결(coupling) 문제가 발생하여 송신 힘을 높이기에는 한계가 있고 중거리 이상에는 사용할 수 없다.
이를 해결하고자 주파수 변조 간헐적 연속파형(frequency modulated interrupted continuous waveform: FMICW) 이 고안되었는데, FMCW와 달리 중앙 선스펙트럼(center line spectrum) 외에 많은 거짓 선스펙트럼(spurious line spectra) 이 나타나서 표적의 거리와 속도 을 알아내기 어렵고, 특히 다중표적의 경우 여분의 선스펙트럼의 개수가 기하급수적으로 늘어난다.
단일표적의 경우 가장 큰 파워를 갖는 중앙 선스펙트럼을 선택하는 것이 어렵지 않지만, 다중표적의 경우 수신 신호 양자화(sampling)의 비격자(off-grid) 현상에 의하여 표적 A, B가 같은 신호 대 잡음 비(signal to noise ratio: SNR)를 갖더라도 표적 B의 거짓 선스펙트럼이 표적 A의 중앙 선스펙트럼보다 파워가 높을 수 있어서 표적 A, B의 중앙 선스펙트럼을 선택하는 데 어려움이 있다.
표적의 도플러 주파수를 얻고자 할 때 표적과 레이다 간 상대속도가 크면 펄스 트레인을 사용하는 fast-ramp FMCW (혹은 FMICW) 방식보다는 몇 개의 삼각파를 사용하는 저경사 FMCW 방식이 적합하다. 하지만, 저경사 FMCW (혹은 FMICW) 방식은 유령표적 (ghost target)을 제거하고자 다른 선형 주파수 변조 주파수들 (chirp or slopes)를 갖는 세 개 이상의 스위프(sweeps)를 사용하여, 세 개 이상의 식을 세워서 두 개의 미지수 를 구하는데, 이와같이 과다 결정(overdetermined) 방정식을 정확히 만족하는 해가 존재하지 않을 수 있고, 또한 몇 개의 스위프에서 다른 표적의 선스펙트럼이 중첩되어서 식을 세우는데 어려움이 있을 수 있다.
이하에서는 도 1 내지 도 8을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 시스템(100)에 의해 수행되는 방법을 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 표적 탐지 방법의 순서도이다.
본 발명의 일 실시예는 먼저, FMICW 레이다에서의 비트신호에 최대가능도도(maximum likelihood estimation, MLE) 기법을 적용하여 거리-도플러 맵을 생성한다(S110).
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 생성된 거리-도플러 맵의 일 예시를 도시한 도면이다. 도 3은 거리-도플러 맵에 CFAR을 적용하여 탐지한 결과를 도시한 도면이다.
도 2와 같이 최대가능도 기법이 적용된 거리-도플러 맵에는 FMICW의 거리-속도 커플링 효과로 인하여 직선이 나타난다. 그리고 생성된 거리-도플러 맵에는 비트신호의 거짓 신호로 인하여 표적이 아닌 거리, 속도에서도 많은 직선과 교점(허상표적)이 생성되며, 이는 FMICW 레이다의 오탐지 확률을 증가시킨다. 이 경우, 단순한 CFAR(Constant False Alarm Rate)만으로는 정확한 표적 탐지가 매우 어려우며 그 탐지 결과는 도 3과 같다. 즉, 도 3에 도시된 바와 같이 많은 허상표적이 탐지된다.
이를 위해 본 발명의 일 실시예는 거리-도플러 맵 상에 직선 검출기를 적용하여 표적 후보군을 선정한다(S120).
도 4는 기울기 윈도우를 활용한 직선 검출 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 5는 본 발명의 일 실시예에서 직선 교점을 기반으로 표적을 탐지한 결과를 도시한 도면이다.
도 3과 같은 수많은 허상표적을 제거하기 위해, 본 발명의 일 실시예는 도 4와 같은 거리-도플러 맵 상에서 직선 검출기를 적용하여 직선을 검출하고, 검출된 직선 중 소정 개수의 직선 간의 교점을 표적 후보군으로 선정할 수 있다. 이때, 본 발명의 일 실시예에서는 소정 개수로 4개의 직선 간의 교점을 표적 후보군으로 선정하였다.
일 실시예로, 본 발명은 양과 음의 기울기를 갖는 제1 직선 쌍에서의 제1 교점을 산출하고, 양과 음의 기울기를 갖는 제2 직선 쌍에서의 제2 교점을 산출한다. 그 다음, 제1 교점과 제2 교점 간의 거리를 산출한 후, 산출된 거리가 기 설정된 임계치 이내인 경우 제1 교점 및 제2 교점을 표적 후보군으로 선정할 수 있다.
구체적으로, 본 발명은 소정의 기울기 정보를 활용하여 직선을 검출할 수 있으며, 이때 소정의 기울기 정보는 실제 표적을 특정 방향으로 추적할 때 유용하게 적용할 수 있다. 이러한 기울기 정보를 기반으로 직선을 검출하기 위해 윈도우를 설정한다. 그리고 윈도우에 직선이 위치한 영역은 1로 설정하고, 그 외 영역은 0으로 설정한 후, 윈도우를 Y축 방향으로 비교하여 1의 값이 많은 위치를 찾으며, 이 위치에서는 실제 직선이 존재할 가능성이 높다. Y축 값이 높은 위치를 찾기 위해 임계치를 설정할 수 있으며, 일 예로 임계치는 신호 강도 등에 따라 결정될 수 있다. 이후, Y축 값이 높은 위치에 여러 개의 직선들이 나타나며, 이 직선들의 교점이 표적 후보군이 되며, 허상표적을 제거한 결과는 도 5와 같다.
도 3과 도 5를 비교하면 많은 허상표적이 제거되었음을 확인할 수 있으나, 여전히 4개의 실제 표적보다 많은 표적이 탐지 결과로 나옴을 확인할 수 있다. 이를 위해, 본 발명의 일 실시예는 표적 후보군을 대상으로 주기적 신호특성을 적용하여 허상 표적을 제거할 수 있다(S130).
도 6은 FMICW 레이다에서의 송수신 신호 및 비트 주파수를 도시한 도면이다. 도 7은 거리-도플러 맵 상에서 표적 주변의 패턴을 도시한 도면이다. 도 8은 거리-도플러 맵 상에서의 표적 탐지 결과의 일 예시를 도시한 도면이다.
본 발명의 일 실시예는 거짓 신호의 주기성을 활용하여 더욱 정밀한 표적 탐지를 할 수 있다. 여기에서 거짓 신호, 즉 스퓨리어스 신호의 주기성이란 도 6과 같이 FMICW 파형의 송수신 스위칭으로 인하여 하모닉 신호가 발생할 수 있고, 하모닉 신호들은 주기성을 가질 수 있으며, 도 7과 같이 거리-도플러 맵에서도 주기성을 확인할 수 있다. 본 발명에서는 거짓 신호의 주기성을 분석하여 실제 표적을 정확히 구별할 수 있다. 즉, 스퓨리어스 주기성은 레이더 신호 분석에 사용될 수 있는 추가 정보로 활용할 수 있다.
일 실시예로, 본 발명은 표적 후보군이 표시된 거리-도플러 맵 상에서 특정 표적 후보군 주위의 교점들에 대한 패턴을 확인한다.
이를 위해, 거리-도플러 맵 상의 속도축에서 제1 및 제2 직선에 대한 교점 주기(Vrep12)와, 제3 및 제4 직선에 대한 교점 주기(Vrep34)를 산출한다.
속도와 유사하게, 거리-도플러 맵 상의 거리축에서 제1 및 제2 직선에 대한 교점 주기(Rrep12)와, 제3 및 제4 직선에 대한 교점 주기(Rrep34)를 산출한다.
그 다음, 교점 주기들을 기반으로 특정 표적 후보군 주위의 교점들에 대한 패턴으로 주기적인 교점이 존재하는지 여부를 확인한다. 거리와 속도 방향의 주기는 스퓨리어스의 주기에 의해 발생하므로, 주파수와 속도 및 거리의 관계를 이용하여 다음 식으로 산출할 수 있다.
[식 1]
위 식에서 frep는 스퓨리어스의 반복 주파수, c는 전파 속도, Ks는 주파수 변조 기울기를 의미한다.
확인 결과 특정 표적 후보군의 주위에 주기적인 교점이 존재하는 경우, 주기적인 교점이 존재하는 표적을 제외한 나머지 허상 표적을 제거하여, 도 8과 같이 정확한 표적 탐지 결과를 획득할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예는 FMICW 레이다의 수신신호를 대상으로 S110 단계에서의 최적화 기법을 적용하는 것을 통해 정확한 표적 탐지 결과를 생성할 수 있다. 이하, 최적화 기법에 기반한 표적 탐지 방법을 보다 상세히 설명하도록 한다. 한편, 최적화 기법에 기반한 표적 탐지 방법은 S110 단계를 수행하는 과정에서 동시에 수행되거나, 또는 S110 단계가 수행된 직후에 수행되고 그 다음 S120 내지 S130 단계가 수행될 수 있다.
이하에서는 최적화 기법에 기반한 제안하는 기본알고리즘을 먼저 설명하고, 그 다음 10개의 표적이 있는 경우의 결과에 대해 예를 들어 설명하도록 한다.
도 9는 FMICW 파형의 일 부분을 도시한 도면이다. 도 10은 두 쌍의 상하 스위프의 파형을 도시한 도면이다. 도 11은 FMICW 한 스위프 동안 수신신호의 DFT 결과를 도시한 도면이다.
도 9에서 x 축 및 y 축은 각각 시간, 주파수를 의미한다. 또한, 붉은색과 노란색으로 표시된 직사각형 구간은 각각 송신기가 ON, 수신기가 ON인 구간을 의미한다. 붉은색 사다리꼴 파형은 송신 파형이고 파란색, 초록색 사다리꼴 파형은 표적의 거리에 따른 수신 파형이다.
여기서 초록색 수신 파형은 잘리는 부분 없이 온전하게 수신됨을 알 수 있는데, 스위칭(switching) 주기 를 변화시켜서, 표적들의 거리가 크게 다르지 않다면 모두 온전하게 수신되도록 할 수 있다. 이하, 본 발명에서는 이러한 경우만을 고려하도록 한다.
FMCW에서 거리-도플러 연결(coupling)이 있으므로 알려진 대로 상하(up/down) 두 개의 스위프 파형을 이용하여 단일표적의 을 구하고, 또 한 다중표적의 경우는 도 10에 보인 바와 같이 두 쌍 (pair)의 상하 스위프를 가지고 을 얻는다. 본 발명에서는 FMICW에서도 도 10과 같은 두 쌍, 즉 총 4개의 스위프를 사용한다.
설명의 편의상 일단 표적이 정지하여 있다고 가정하고, 네 개의 스위프 동안 수신한 양자화된 수열을 각각 라고 하자. 이들을 각각 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform: FFT) 하면 도 11과 같은 선스팩트럼 를 얻는다.
FMCW 파형의 경우 중앙 선스펙트럼 한 개만 존재하지만, FMICW는 도 11에 보인 것과 같이 주변에 많은 거짓 선스펙트럼이 나타난다. 이들 선스팩트럼은 표적의 거리에 따라서 오른쪽으로 원형이동(circular shift)하므로 거리에 따라서 다른 형태를 보인다. 다중표적의 경우 중앙 선스펙트럼을 구별하는 것이 불가능하므로 본 발명에서는 이 패턴 전체를 가지고 표적의 거리를 구한다.
양자화된 여러 값에 대하여 네 개의 스위프에서 FFT한 결과 를 미리 사전(dictionary)으로 만들고 이들을 수신 신호의 FFT 값 와 비교하여, 가장 일치하는 로부터 거리를 얻는다. 원래 파형 대신 FFT 결과로 사전을 만드는 이유는 이들 선스팩트럼은 개 위치에서의 파워 복소수 값만으로 결정되므로 시간 파형과 비교하여 사전의 용량이 매우 적어지는 장점이 있기 때문이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에서 최대가능도 기법에 기반한 표적 탐지 방법을 설명하는 순서도이다.
본 발명의 일 실시예는 제안한 알고리즘에 기초하여 FMICW 레이다의 수신신호에 1차원 최대가능도 최적화 기법을 적용하여 표적들간의 거리 및 속도를 산출한다(S210). 그 다음, 산출된 거리 및 속도를 초기값으로 설정하여 2차원 최대가능도 최적화 기법을 적용하여 거리 및 속도를 산출한다(S220). 그 다음, 2차원 최대가능도 기법에 따른 거리 및 속도에 기반하여 생성된 파형 정보를 수신신호에서 차감하여 표적을 탐지한다(S230). 이하, 도 12에 따른 표적 탐지 방법을 보다 상세히 기술하도록 한다.
편의상 본 발명에서는 다음 표 1에 나타난 것과 같은 3개의 표적으로부터 수신한 FMICW 신호를 대상으로 설명한다.
도 13은 스위프 2에서의 수신신호 를 나타낸 도면이다.
네 개의 스위프에서 수신신호는 다음 식 2와 같이 나타낼 수 있다.
[식 2]
표적의 거리 에 대한 네 개의 최대가능도(MLE) 함수는 다음 식 3과 같다.
[식 3]
식 3에서 이다. 이제 MLR 는 이 함수를 최대호 하는 값으로 다음 식 4를 통해 산출할 수 있다.
[식 4]
여기에서 이다. 식 4는 의 비선형 함수의 최적화문제로서 계산량이 많이 필요하므로 미리 사전에 저장해둔 을 불러들여서 가장 정합(matching)이 잘되는 , 를 선택한다.
도 14는 스위프 1에서의 정합필터 결과를 도시한 도면이다.
도 14에서는 결과 1/를 보였는데 도 13과 비교하였을 때 거짓 신호 스펙트럼이 많이 사라졌지만, 아직 표적 1의 거짓 선스펙트럼이 남아있으며, SNR 0인 표적 3은 중앙 선스펙트럼조차 나타나지 않았음을 볼 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예는 단지 3개의 파워가 큰 선스펙트럼을 선택하는 것이 아니고 충분히 많은 큰 파워의 선 스펙트럼들을 4개의 스위프에 걸쳐서 선택하고 이들을 가지고 다음의 연관작업(association)을 수행한다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에서 수행되는 스위프에 대한 연관작업을 수행한 결과를 도시한 도면이다.
한편, 지금까지는 정지 표적을 가정하였지만 이동하는 표적의 경우 정합필터를 통해서 얻은 거리 r은 속도의 영향으로 실제 거리값이 아니다. 이동표적의 을 얻기 위하여 첫 번째 상하 스위프 쌍에서 얻은 거리값을 로 정의하면, 실제 거리와 도플러는 다음 식 5와같이 나타낼 수 있다. 여기에서 는 대역폭의 중앙 주파수를 의미한다.
[식 5]
식 5에서의 두 식을 그래프로 나타내면 도 15의 검은색 선으로 나타나며 그 교점은 이다. 다시, 두번째 상하 스위프 쌍으로부터 얻은 두 개의 식은 도 15의 붉은색으로 표시하였다. 두 검은색 선의 교점과 붉은색 선의 교점이 도 15에 나타난 것과 같이 일치하면 실제 표적이고 일치하지 않으면 유령 표적이다.
하지만, 앞서 산출한 은 거친 추정값(coarse estimates)으로 부정확하여 순차적 표적 제거에 사용할 수 없으므로, 정밀 탐색(fine search)를 수행하여 정밀 추정값(fine estimates)를 획득하는 것이 필요하다.
이를 위해 먼저, 복소수 이득을 , 4 스위프동안 모은 측정값을 라 하고, 측정잡음을 라 하면 신호모델은 식 6과 같이 나타낼 수 있다.
[식 6]
이때, 최대가능도 함수는 식 7과 같다.
[식 7]
따라서, 원하는 ()은 다음 식 8에서부터 구할 수 있다.
[식 8]
,
식 8의 최적화 문제는 정확성을 높이기 위하여, 양자화된 사전을 사용하지 않고 거친 추정값을 초기값으로 하여 Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno(BFGS) 알고리즘으로 정밀 추정값 을 얻는다. 도 16은 정밀탐색 결과를 도시한 도면이다.
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하지만, 연관작업이 완벽하지 않으므로 정밀 탐색결과가 유령표적이거나 거짓 선스팩트럼으로 인한 표적일 수 있으므로 정밀 추정값이 실제 표적인지 아닌지 확인하여야 한다.
이를 위해, 본 발명의 일 실시예는 2차원 최대가능도 최적화 기법에 따른 거리 및 속도로부터 스위프 각각의 파형을 생성하여 수신신호와 정합시키고, 정합 결과를 기반으로 수신신호와 스위프 간의 각 차이를 산출하며, 최소 하나 이상의 스위프에서의 차이값이 기 설정된 잡음 레벨 이하인 경우 표적으로 판정할 수 있다.
즉, 정밀 추정값 로부터 스위프 각각의 파형 를 생성하고, 수신신호와 정합시켜 를 찾은 후, 4개의 스위프에 대하여 나머지값(residual) ||를 계산하여 최소 한 개의 스위프에서 나머지값이 잡음 레벨 이하인 경우 표적으로 판정한다. 전술한 바와 같이, 중첩되는 표적이 있을 수 있으므로 모든 스위프에서의 나머지 값이 잡음 레벨 이하의 값을 가질 수는 없다.
도 17은 표적 판별 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 18은 탐지 표적의 제거 결과를 도시한 도면이다.
도 17에서 정밀 추정값 만든 파형이 스위프 1의 수신 신호의 한 표적과 일치하므로 표적으로 판정한다. 이제 생성한 파형을 수신 신호에서 빼면 도 18과 같은 결과를 얻는다. 이를 도 13과 비교하였을 때 가장 높은 SNR 표적 1이 정확히 제거되었음을 확인할 수 있다. 제거된 수신신호에 다시 위의 과정을 적용하면 차례로 나머지 두 표적의 을 얻을 수 있다.
다음 표 2는 무작위로 선택한 10개의 표적을 대상으로 모의실험한 결과를 나타내며, 도 19는 스위프 2에서의 10개의 표적에 의한 수신신호를 도시한 도면이다.
이들 표적에 의한 스위프 2의 수신 신호는 도 19와 같다. 다른 3개의 스위프도 비슷한 모양을 갖는데 표적들의 SNR이 크게 다르므로 10개 표적의 중앙 선스펙트럼을 수신 신호로부터 직접 알아내는 것은 불가능함을 알 수 있다.
본 발명에서 제안한 알고리즘을 수행한 결과(10개 표적의 거리 및 속도)를 표 3에 나타내었다.
총 10번의 시행이 필요하였고, 첫 번째 횟수에서 스위프 1, 2, 3, 4에 각각 4, 15, 13, 9개의 후보를 선택하였다. 스위프 1, 2에서의 의 범위를 만족하는 교점의 수는 34개, 스위프 3, 4에서는 25개가 나타났다. 이들 두 쌍의 교점의 거리가 작은 순으로 나열한 결과 4개의 후보 표적의 을 얻었다. 이중 교점 간 거리가 가장 작은 표적 (246.6231, 216.2084)를 선택하고 이 값을 시작점으로 하여 BFGS 알고리즘을 사용하여 정밀 추정값 (246.2031, 218.1084)를 얻었다. 이 정밀 추정값으로 신호를 재현하여서 4개의 스위프의 측정치와 비교하였을 때 상쇄 오차가 스위프 1, 2, 3, 4별로 0.45, 0.22, 1.29, 246.7로 나타난다. 가장 작은 상쇄 오차 0.45는 잡음 레벨 이하이므로 이 표적이 실제 표적이라고 판정하고 수신 측정값에서 빼고 두 번째 회수에 들어간다. 이를 반복하여 얻은 10개의 정밀 추정값은 표 2의 참값과 일치함을 알 수 있다. 또한, 대체로 높은 SNR 순으로 표적을 찾아나감을 볼 수 있다.
한편, 상술한 설명에서, 단계 S110 내지 S230은 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다. 아울러, 기타 생략된 내용이라 하더라도 도 1 내지 도 19에 기술된 내용과 도 20에 기술된 내용은 상호 적용될 수 있다.
도 20는 본 발명의 일 실시예에 따른 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 시스템(100)의 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 다중 표적 탐지 시스템(100)은 통신모듈(110), 메모리(120) 및 프로세서(130)를 포함한다.
통신모듈(110)은 FMICW 레이다에서의 송신 신호 및 수신 신호를 획득한다. 이와 같은 통신모듈(110)는 유선 통신 모듈 및 무선 통신 모듈을 모두 포함할 수 있다. 유선 통신 모듈은 전력선 통신 장치, 전화선 통신 장치, 케이블 홈(MoCA), 이더넷(Ethernet), IEEE1294, 통합 유선 홈 네트워크 및 RS-485 제어 장치로 구현될 수 있다. 또한, 무선 통신 모듈은 WLAN(wireless LAN), Bluetooth, HDR WPAN, UWB, ZigBee, Impulse Radio, 60GHz WPAN, Binary-CDMA, 무선 USB 기술 및 무선 HDMI 기술, 그밖에 5G(5th generation communication), LTE-A(long term evolution-advanced), LTE(long term evolution), Wi-Fi(wireless fidelity) 등의 기능을 구현하기 위한 모듈로 구성될 수 있다.
메모리(120)에는 송신 신호 및 수신 신호에 기초하여 표적 탐지 결과를 생성하기 위한 프로그램이 저장된다. 여기에서, 메모리(120)는 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 계속 유지하는 비휘발성 저장장치 및 휘발성 저장장치를 통칭하는 것이다. 예를 들어, 메모리(120)는 콤팩트 플래시(compact flash; CF) 카드, SD(secure digital) 카드, 메모리 스틱(memory stick), 솔리드 스테이트 드라이브(solid-state drive; SSD) 및 마이크로(micro) SD 카드 등과 같은 낸드 플래시 메모리(NAND flash memory), 하드 디스크 드라이브(hard disk drive; HDD) 등과 같은 마그네틱 컴퓨터 기억 장치 및 CD-ROM, DVD-ROM 등과 같은 광학 디스크 드라이브(optical disc drive) 등을 포함할 수 있다.
프로세서(130)는 프로그램 등 소프트웨어를 실행하여 다중 표적 탐지 시스템(100)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다.
프로세서(130)는 FMICW 레이다에서의 비트신호에 최대가능도(maximum likelihood estimation, MLE) 기법을 적용하여 거리-도플러 맵(Range-doppler map, RD-map)을 생성하고, 직선 검출기를 적용하여 표적 후보군을 선정한 후, 표적 후보군을 대상으로 주기적 신호특성을 적용하여 허상 표적을 제거한다.
이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 방법은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.
상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, Ruby, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.
상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 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 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 다중 표적 탐지 시스템
110: 통신모듈
120: 메모리
130: 프로세서

Claims (18)

  1. FMICW 레이다에서의 비트신호에 최대가능도(maximum likelihood estimation, MLE) 기법을 적용하여 거리-도플러 맵(Range-doppler map, RD-map)을 생성하는 단계;
    상기 거리-도플러 맵 상에 직선 검출기를 적용하여 표적 후보군을 선정하는 단계; 및
    상기 표적 후보군을 대상으로 주기적 신호특성을 적용하여 허상 표적을 제거하는 단계를 포함하는 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 거리-도플러 맵 상에 직선 검출기를 적용하여 표적 후보군을 선정하는 단계는,
    상기 거리-도플러 맵 상에서 직선 검출기를 적용하여 검출된 직선 중 소정 개수의 직선 간의 교점을 상기 표적 후보군으로 선정하는 것인 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 거리-도플러 맵 상에 직선 검출기를 적용하여 표적 후보군을 선정하는 단계는,
    양과 음의 기울기를 갖는 제1 직선 쌍에서의 제1 교점을 산출하는 단계;
    양과 음의 기울기를 갖는 제2 직선 쌍에서의 제2 교점을 산출하는 단계;
    상기 제1 교점과 제2 교점 간의 거리를 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 거리가 기 설정된 임계치 이내인 경우 상기 제1 교점 및 제2 교점을 표적 후보군으로 선정하는 단계를 포함하는 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 거리-도플러 맵 상에 직선 검출기를 적용하여 표적 후보군을 선정하는 단계는,
    상기 직선 검출기를 통해 기 설정된 기울기를 갖는 직선 윈도우를 적용하여 상기 거리-도플러 맵 상에서 직선을 검출하는 것인 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 표적 후보군을 대상으로 주기적 신호특성을 적용하여 허상 표적을 제거하는 단계는,
    상기 표적 후보군이 표시된 거리-도플러 맵 상에서 특정 표적 후보군 주위의 교점들에 대한 패턴을 확인하는 단계; 및
    상기 확인 결과 특정 표적 후보군의 주위에 주기적인 교점이 존재하는 경우, 상기 주기적인 교점이 존재하는 표적을 제외한 나머지 허상 표적을 제거하는 단계를 포함하는 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 표적 후보군이 표시된 거리-도플러 맵 상에서 특정 표적 후보군 주위의 교점들에 대한 패턴을 확인하는 단계는,
    상기 거리-도플러 맵 상의 속도축에서 제1 및 제2 직선에 대한 교점 주기와, 제3 및 제4 직선에 대한 교점 주기를 산출하는 단계;
    상기 거리-도플러 맵 상의 거리축에서 제1 및 제2 직선에 대한 교점 주기와, 제3 및 제4 직선에 대한 교점 주기를 산출하는 단계; 및
    상기 교점 주기들을 기반으로 특정 표적 후보군 주위의 교점들에 대한 패턴으로 주기적인 교점이 존재하는지 여부를 확인하는 단계를 포함하는 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 FMICW 레이다의 수신신호에 1차원 최대가능도 최적화 기법을 적용하여 표적들간의 거리 및 속도를 산출하는 단계;
    상기 산출된 거리 및 속도를 초기값으로 설정하여 2차원 최대가능도 최적화 기법을 적용하여 거리 및 속도를 산출하는 단계; 및
    상기 2차원 최대가능도 최적화 기법에 따른 거리 및 속도에 기반하여 생성된 파형 정보를 상기 수신신호에서 차감하여 표적을 탐지하는 단계를 더 포함하는 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 FMICW 레이다의 수신신호에 1차원 최대가능도 최적화 기법을 적용하여 표적들간의 거리 및 속도를 산출하는 단계는,
    상기 수신신호에 대한 두 쌍의 상하 스위프 동안의 양자화 및 고속 푸리에 변환된 선스펙트럼을 대상으로 상기 1차원 최대가능도 최적화 기법을 적용하여 표적들간의 거리 및 속도를 산출하는 것인 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 2차원 최대가능도 최적화 기법에 따른 거리 및 속도에 기반하여 생성된 파형 정보를 상기 수신신호에서 차감하는 단계는,
    상기 2차원 최대가능도 최적화 기법에 따른 거리 및 속도로부터 스위프 각각의 파형을 생성하여 상기 수신신호와 정합시키고, 상기 정합 결과를 기반으로 상기 수신신호와 상기 스위프 간의 각 차이를 산출하고, 최소 하나 이상의 스위프에서의 차이값이 기 설정된 잡음 레벨 이하인 경우 표적으로 판정하는 것인 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 방법.
  10. 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 시스템에 있어서,
    FMICW 레이다에서의 송신 신호 및 수신 신호를 획득하는 통신모듈,
    상기 송신 신호 및 수신 신호에 기초하여 표적 탐지 결과를 생성하기 위한 프로그램이 저장된 메모리 및
    상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행시킴에 따라, 상기 FMICW 레이다에서의 비트신호에 최대가능도(maximum likelihood estimation, MLE) 기법을 적용하여 거리-도플러 맵(Range-doppler map, RD-map)을 생성하고, 직선 검출기를 적용하여 표적 후보군을 선정한 후, 상기 표적 후보군을 대상으로 주기적 신호특성을 적용하여 허상 표적을 제거하는 프로세서를 포함하는 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 거리-도플러 맵 상에서 직선 검출기를 적용하여 검출된 직선 중 소정 개수의 직선 간의 교점을 상기 표적 후보군으로 선정하는 것인 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는 양과 음의 기울기를 갖는 제1 직선 쌍에서의 제1 교점을 산출하고, 양과 음의 기울기를 갖는 제2 직선 쌍에서의 제2 교점을 산출하며, 상기 제1 교점과 제2 교점 간의 거리를 산출한 후, 상기 산출된 거리가 기 설정된 임계치 이내인 경우 상기 제1 교점 및 제2 교점을 표적 후보군으로 선정하는 것인 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 시스템.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 직선 검출기를 통해 기 설정된 기울기를 갖는 직선 윈도우를 적용하여 상기 거리-도플러 맵 상에서 직선을 검출하는 것인 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 시스템.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 표적 후보군이 표시된 거리-도플러 맵 상에서 특정 표적 후보군 주위의 교점들에 대한 패턴을 확인하고, 상기 확인 결과 특정 표적 후보군의 주위에 주기적인 교점이 존재하는 경우, 상기 주기적인 교점이 존재하는 표적을 제외한 나머지 허상 표적을 제거하는 것인 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 시스템.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 거리-도플러 맵 상의 속도축에서 제1 및 제2 직선에 대한 교점 주기와, 제3 및 제4 직선에 대한 교점 주기를 산출하고, 상기 거리-도플러 맵 상의 거리축에서 제1 및 제2 직선에 대한 교점 주기와, 제3 및 제4 직선에 대한 교점 주기를 산출하며, 상기 교점 주기들을 기반으로 특정 표적 후보군 주위의 교점들에 대한 패턴으로 주기적인 교점이 존재하는지 여부를 확인하는 것인 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 시스템.
  16. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 FMICW 레이다의 수신신호에 1차원 최대가능도 최적화 기법을 적용하여 표적들간의 거리 및 속도를 산출하고, 상기 산출된 거리 및 속도를 초기값으로 설정하여 2차원 최대가능도 최적화 기법을 적용하여 거리 및 속도를 산출한 후, 상기 2차원 최대가능도 최적화 기법에 따른 거리 및 속도에 기반하여 생성된 파형 정보를 상기 수신신호에서 차감하여 표적을 탐지하는 것인 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 시스템.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 수신신호에 대한 두 쌍의 상하 스위프 동안의 양자화 및 고속 푸리에 변환된 선스펙트럼을 대상으로 상기 1차원 최대가능도 최적화 기법을 적용하여 표적들간의 거리 및 속도를 산출하는 것인 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 시스템.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 2차원 최대가능도 최적화 기법에 따른 거리 및 속도로부터 스위프 각각의 파형을 생성하여 상기 수신신호와 정합시키고, 상기 정합 결과를 기반으로 상기 수신신호와 상기 스위프 간의 각 차이를 산출하고, 최소 하나 이상의 스위프에서의 차이값이 기 설정된 잡음 레벨 이하인 경우 표적으로 판정하는 것인 레이다에서의 영상처리 기반 다중 표적 탐지 시스템.
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