KR20040091699A - 레이더 검출에서의 적응적 검출 시스템 및 적응적 검출 방법 - Google Patents

레이더 검출에서의 적응적 검출 시스템 및 적응적 검출 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 표적 검출을 위한 레인지 도플러 방위각 데이터를 분석하는 적응적 검출 시스템 및 방법에 관한 것이다. 이 검출 시스템은 레인지 도플러 방위각 데이터의 표준 편차와 소정의 검출 확률에 기초하여 임계치를 계산하는 임계치 산출부를 포함한다. 이 검출 시스템은 또한, 임계치 산출부와 통신하며 임계치를 수신하는 검출 모듈을 포함한다. 이 검출 모듈은 검출창에 위치한 레인지 도플러 데이터로부터 예상 표적 진폭 및 예상 잡음 바닥 진폭을 계산한다. 이 검출 모듈은 예상 표적 진폭과 예상 잡음 바닥 진폭의 차이가 임계치보다 큰 경우에 표적물을 검출한다.

Description

레이더 검출에서의 적응적 검출 시스템 및 적응적 검출 방법{AN ADAPTIVE SYSTEM AND METHOD FOR RADAR DETECTION}
고주파 표면파 레이더(HFSWR; high frequency surface wave radar)는 해안의 기준 위치에서 선박, 항공기, 빙산, 그 밖의 표면 표적물을 연속적으로 검출하고 추적하는데 유효하다. 따라서, 고주파 표면파 레이더(HFSWR)는, 배타적 경제 수역안에서 해양 상태, 밀입국, 마약밀매, 불법어로, 밀수, 및 해적활동을 감시하는 데에는 물론 탐사 구조 활동을 강화하는 데에 이용되고 있다.
고주파 표면파 레이더(HFSWR) 시스템은, 시스템 동작을 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어와, 해양으로 지향하고 있는 지향성 송신 안테나 어레이 및 수신 안테나 어레이를 포함하고 있다. 송신 안테나 어레이는 소망하는 감시 구역에 방사하는 일련의 전자기(EM) 펄스를 생성한다. 수신 안테나 어레이는 감시 구역 전체에 걸쳐 동일한 고 이득을 갖는 것이 바람직하다. 감시 구역내에 물체는 수신 안테나 어레이로 전자기(EM) 펄스를 반사시키며, 수신 안테나 어레이는 레이더 데이터를 수집한다. 어떤 물체는 검출되어야 하는 성분(이하, "표적물"이라 함)이며그 밖의 물체는 검출될 필요가 없는 성분("교란"이라 함)이다. 매우 섬세한 펄스-코딩된 또는 주파수-코딩된 전자기(EM) 펄스는, 반사 전자기(EM) 펄스가 (이전에 전송된 전자기(EM) 펄스에 응답하여) 수신 안테나 어레이에 의해 수신되고 후속 전자기(EM) 펄스가 전송된 후에, 레인지 랩(range wrap)과 경쟁하는 데에 이용될 수도 있다.
종래에, 수신 안테나 어레이 내의 안테나 성분 또는 센서로부터 수집된 레이더 데이터는, 대역 필터를 통해 레이더 데이터내의 원치 않는 외인성 신호들이 필터링되고, 헤테로다인 수신기를 통해 RF 대역으로부터 IF대역(이 대역에서 아날로그- 디지털 변환이 일어남)으로 복조화됨으로써, 전처리(preprocess)된다. 레이더 데이터는 저역 통과 필터링과 다운 샘플링이 일어나는 기저 대역으로 복조된다. 수신 안테나 어레이에 의해 수집된 레이더 데이터는 복소수(즉, 실수와 허수 성분을 가지는 수)이다. 따라서, 다운 샘플링된 레이더 데이터도 또한 복소수이며, 전술한 동작들을 수행하는 데에 필요한 신호 처리 성분의 각각도 복소수 데이터를 처리하도록 구성되어 있다.
다운 샘플링된 레이더 데이터는, 전송 함수, 즉, 전송된 전자기(EM) 펄스에 관련된 임펄스 응답을 가지는 정합 필터에 의해 처리된다. 정합 필터링된 레이더 데이터는 그 해석을 위해 세그멘트로 분할된다. 각각의 세그멘트는 코히어런트 적분 시간(CIT; coherent integration time) 또는 드웰(dwell)로서 당해기술분야에 알려져 있다. 각각의 CIT에서 노치형의(notched) 필터링된 레이더 데이터는, 이전의 전자기(EM) 펄스가 전송된 시간에 대해 각각의 데이터 지점이 샘플링된 시간을표지(note)해둠으로써, 레인지(range)별로 정렬된다. 레인지별로-정렬된 데이터는, 잡음을 더욱 감소시키기 위한 저역 통과 필터링과 더욱 효과적으로 신호 처리를 하기 위한 다운 샘플링의 조합으로 처리된다. 이러한 처리의 출력은 레인지 데이터의 복수의 시간적 열이며, 각각의 시간적 열은 주어진 레인지 값에 대해 수집된다. 복수의 시간적 열이 수집되는 그 최대의 레인지 값은 전자기(EM) 펄스를 전송하는 데에 이용된 펄스 반복 간격(즉, 전자기(EM) 펄스가 전송되는 주파수)에 의존한다.
표적물은, 기록된 레이더 데이터로부터 생성된 레인지, 도플러, 및 방위각 정보로부터 검출된다. 레인지 정보는 수신 안테나 어레이로부터 표적물의 거리의 예측 값을 제공하는 데에 이용된다. 방위각 정보는 수신 안테나의 중심에 대한 표적물의 위치의 각도의 예측 값을 제공하는 데에 이용된다. 도플러 정보는 표적물의 도플러 시프트를 측정하여 표적물의 방사방향 속도의 예측 값을 제공하는 데에 이용된다. 표적물의 도플러 시프트는 전자기(EM) 펄스의 초기 주파수에 대한, 표적물에 의해 반사된 전자기(EM) 펄스의 주파수의 변화에 관련되어 있다.
전술한 바와 같이, 레인지 데이터는 이전의 전자기(EM) 펄스가 전송되는 시점에 대해 데이터 샘플링된 시점을 표지함으로써 생성된다. 도플러 처리는 펄스 반복 주기(즉, 코히어런트 펄스 열내의 연속된 전송 펄스 사이의 시간)에서의 주파수 Δf의 정현파 신호의 검출에 대응한다. 따라서, 주어진 레인지 값에 대해 도플러 정보는, 레인지 값에 대해 얻어진 시간 열을 필터링 처리 및 필터링 뱅크 처리, 즉, FFT 처리를 수행함으로써 생성된다. 방위각 데이터는 종래에는 디지털 빔 형성처리를 함으로써 얻어진다. 더 자세히 설명하면, 주어진 레인지 셀과 주어진 도플러 셀에서의 레이더 데이터는 수신 안테나 어레이의 각각의 안테나 구성요소에 대해 복소 지수로 웨이팅되고, 모든 안테나 구성요소에 대해 합산한다. 복소 지수 값의 위상은, 당해기술분야의 전문가에 잘 알려진 바와 같이, 방위각, 안테나 구성요소의 간격, 및 전송된 전자기(EM) 펄스의 파장에 관계된다. 빔 형성 처리는, 복소 지수 웨이트로 사용되는 방위각 값에 의해 정의된 감시 영역내의 어떤 영역에 안테나 어레이가 동조되도록 하는 외형을 준다. 이러한 방식으로, 다수의 빔이 감시 영역 전체를 동시에 커버하도록 형성된다.
표적물의 레인지, 방위각 및 속도를 판정하기 위해, 주어진 CIT에 대해 상기와 같이 생성된 레인지, 방위각 및 도플러 정보를 검출기가 처리한다. 일반적으로, 검출기는 레인지 도플러 플로트로 알려진 2차원 플로트내의 주어진 셀(즉, 데이터 값 또는 픽셀)에서의 피크를 탐색한다. 표적 검출은 통상적으로, 주어진 셀의 진폭을 주변의 이웃하는 셀의 평균 진폭과 비교하는 것을 포함한다. 검출된 표적물은 플로트 추출기로 보내져서, 진정한 표적물에서 예상되는 레인지, 도플러 및 방위각 특성과 일치하지 않는 검출들을 제거하기 위하여 필터링된다. 이렇게 필터링된 표적물은 추적기로 보내져서, 주어진 표적물에 대한 연속적인 검출을 연계시켜 표적물에 대한 궤적을 형성한다. 이러한 방식으로, 표적물의 이동은 감시 영역에 걸쳐 추적될 수 있다.
상기 검출 처리는, 각각의 셀내에 전술한 교란을 포함하는 잡음의 추가에 의해 방해된다. 그 결과, 표적물의 검출 누락 또는 잡음의 표적물로서의 검출 등이 생기게 된다. 서로 다른 셀에서 잡음 레벨이 변화하기 때문에 또한 서로 다른 CIT, 서로 다른 해양 상태 조건에서 서로 다른 위치에서 일일중 또는 계절중 서로 다른 시간에 수집된 레이더 데이터에서 잡음 레벨이 변화하기 때문에, 잡음이 문제가 된다. 레이더 잡음의 주요 원인에는, 해양 교란 및 전리층 교란과 같은 자체 간섭과 외적 간섭이 있다. 자체 간섭은 레이더의 동작에 기인하지만, 외적 간섭은 레이더의 동작과 무관하다.
간섭을 일으키는 가장 주요한 원인중의 하나인 전리층 교란은, 지구의 전리층에서 반사되어 레이더로 직접 돌아오는 전자기(EM) 펄스(즉, 근거리 수직 입사 교란), 전리층에서 바운드된 후 해양에서 반사되어 역경로를 따라 돌아오는 전자기(EM) 펄스(즉, 스카이(sky) 파동 자체 간섭 또는 레인지 랩 교란)를 포함한다. 일반적으로, 전리층 교란은 수개의 레인지 셀, 모든 방위각 셀, 및 선박의 도플러 대역의 대부분에 걸쳐있는 환형 띠내에 축적된다. 레인지 셀의 협소한 띠는 HFSWR 설치 개소에 대한 전리층의 높이 및 다중 높이에 대응한다. 근거리 수직 입사 교란은 또한, 레인지 디멘존에서 격리되고 매우 강하게 되며, 수 밀리헤르쯔 (milli-Hertz)에 걸친 도플러 디멘존에서는 약해진다(smear). 야간에는, D 층이 사라지고 F1 층과 F2 층이 합해지므로 전리층 교란이 최대가 된다. 또한, 전리층 교란의 특징은 계절과 그 밖의 환경적 요인에 의해 달라지므로, 전리층 잡음을 억제하는 확실한 방법을 도입하는 것은 용이하지 아니하다.
해양 표면에는 서로 다른 파장 및 진폭을 가진 수많은 파도가 있다. 해양성 교란은, 파도에 의해 반사된 전자기(EM) 펄스로서 레이더 파장의 고조파들인 것이다. 해양성 교란에는 2개의 큰 피크가 나타나는데, 레이더 동작 주파수에 의해 결정된 도플러 주파수에서 모든 레인지 셀에 걸쳐 레인지 도플러 플로트내에 2개의 피크 기둥으로 나타나며, 이를 브래그(Bragg) 라인이라 한다. 브래그 라인은 대응하는 도플러 주파수에서의 레이더 검출 성능을 손상시킬 수 있다. 하지만, 해양 상태와 관련된 고차 산란(high order scatter)도 있으며, 이는 브래그 라인 사이에서 추가적인 피크들 및 연속된 해양성 교란들을 야기한다. 이러한 연속된 해양성 교란은 해양 상태(즉, 표면 바람의 속도 및 지속 시간)에 관련된 에너지를 포함하고 있고, 선박과 같은 소형 저속의 표적물의 검출을 제약할 수 있다.
외적 교란은 공통 채널 간섭, 대기 간섭 및 임펄스 잡음 등이 있다. 공통 채널 간섭은 텔레비전 방송국과 같은 HFSWR 주파수 대역에서의 국소 및 원거리 사용자에 의해 야기된다. 이러한 공통 채널 간섭은 레인지에 무관하고 특정 도플러 레인지에서 발생한다. 이러한 공통 채널 간섭은 또한, 공간적으로 상호관련된 점원(point source)으로부터 유래하기 때문에, 지향성이 매우 높다. 공통 채널 간섭은 전자기(EM) 펄스를 전송하는 반송 주파수를 다르게 선택함으로써 피할 수 있다. 하지만, 원거리 소스로부터의 공통 채널 간섭은, 시간 및 주파수에서 더 랜덤하기 때문에, 매우 심각한 문제를 일으킨다. 또한, 공통 채널 간섭은 전형적으로, 야간에 D층 흡수가 부족하기 때문에, 주간보다 야간에 다 크다.
대기 간섭은, 그 레벨이 주파수, 일일중 시간대, 계절중 시기 및 지형적 위치의 함수로 변하기 때문에, 백색 스펙트럼을 가진다. 예를 들면, HF 대역의 저측단에서의 대기 간섭에 의한 잡음 레벨은, 주간레벨과 비교할 때, 야간에 약 20 dB가 증가한다.
임펄스 잡음은 번개에 기인하며, 시간에 따라 랜덤하게 분포되고 넓은 동적 범위에서 진폭을 갖는 빠른 펄스 열(sequence)로 나타난다. 임펄스 잡음은 백색 스펙트럼을 가지지 않으며 지역적 및 원거리 폭풍에 기인한다. 임펄스 잡음은 통상적으로 HFSWR 시스템의 일일 동작에 걸쳐 발생한다. 임펄스 잡음은 상대적으로 짧은 지속시간의 도플러 확산을 가지며 전략적 표적물과 비슷할 수도 있다. 임펄스 잡음은 배경 잡음 레벨이 증가하는 결과를 준다. 임펄스 잡음의 주파수 특성은 지역적 폭풍의 강도의 함수로서 변화한다.
비백색-스펙트럼(spatially non-white) 외적 간섭과 해양성 교란은 본 발명의 발명자에 의해 개발된 고도의 신호 처리 방법을 이용하여 성공적으로 감소될 수 있고, 이 신호 처리 방법은 본 출원과 함께 계류중인 제1 출원(출원번호: , 발명의 명칭: 레이더에서의 스펙트럼 생성 시스템 및 방법 (System and Method For Spectral Generation in Radar))과 제2 출원(출원번호: , 발명의 명칭: 위상 어레이 기반 시스템을 위한 잡음 억제 시스템 및 방법 (A Noise Suppression System and Method for Phased-Array Based System))에 개시되어 있다. 하지만, 이러한 신호 처리 방법을 적용한 후에도, 레이더 데이터는 여전히 잡음을 포함하고 있고, 그 대부분은 대기 간섭에 기인하는 백색 스펙트럼 잡음이다. 전술한 대기 간섭은, 그 것이 매우 가변적인 잡음 레벨을 야기 때문에 문제가 있다.
대기 간섭에 의한 잡음 레벨의 가변성은 여러 가지 면에서 HFSWR 시스템의 검출 성능에 영향을 준다. 이러한 잡음은, 표적물이 잡음으로부터 구별되지 아니하여 잡음이 표적물로서 잘못 검출되기 때문에, 표적물 검출의 실패를 야기할 수 있다. 또한, 잡음 레벨이 시간에 따라 매우 가변적이므로, HFSWR 시스템의 검출기는 각각의 CIT에 대한 그 개수가 매우 폭넓게 변화하는 검출을 출력한다. 이것은 검출기에 후속하는 HFSWR 시스템의 구성성분들(즉, 플로트 추출기 및 추적기)등에 해로운 영향을 준다. 특히, 많은 검출이 그 검출기에서 이루어지면, HFSWR 시스템의 추적기는 오버로드될 수도 있다. 그래서, 대기 간섭에 의한 잡음 레벨의 변화와 무관하게, 각각의 CIT에 대해 비교적 일정한 개수의 검출을 제공하는 검출기를 구비하는 것이 바람직하다.
비교적 안정된 검출 성능을 제공하기 위해 일정한 오류 경고 레이트 검출기(CFAR; Constant False Alarm Rate)를 이용하는 것은 당해기술분야에 잘 알려져 있다. 일반적으로, 종래의CFAR 검출기는 어떤 주어진 레인지 도플러 셀에 대한 국소적 잡음 레벨을 예측하고, 그 레인지 도플러 셀의 레이더 데이터의 진폭이 예측된 잡음 레벨과 임계치의 합보다 큰 경우에, 그 레인지 도플러 셀에서의 표적물을 검출한다. 종래의 CFAR 검출기에서, 임계치는 통상적으로 일정하다. 하지만, 대기 간섭에 의한 잡음 레벨이 매우 가변적이고 잡음 및 표적물이 코히어런트하게 합산되지 아니하기 때문에, 표적물과 잡음사이의 진폭의 차이도 변하게 된다. 그래서, 일정한 값의 임계치를 이용하고 잡음 레벨이 증가하면, 종래의 CFAR 검출기는 작은 진폭을 가진 표적물을 검출하기 못하게 된다. 따라서, 서로 다른 CIT에 대해서 일정한 검출 레이트를 제공하기 위하여 잡음 레벨에 따라 변화하는 임계 레벨을 제공할 필요가 있다.
표적 검출은 또한 표적물의 종류(즉, 선박 표적물, 항공기 표적물 등) 및 표적물의 속도 등, 표적물에 걸쳐 변화하는 표적물의 성질에 의해서도 영향을 받는다. 예를 들면, 선박은 레인지 도플러 플로트에 있어서 항공기와 같은 공중 표적물보다 더 큰 표적 표시(indications)(즉, 무수한 수의 레인지 도플러 셀들)를 제공한다. 따라서, 서로 다른 표적물의 성질에 기초하여 검출 파라미터를 변화시키는 검출기를 필요로 한다.
본 발명은 레이더 검출에 관한 것이고, 특히, 레이더 검출에서의 적응적 검출 시스템 및 적응적 검출 방법에 관한 것이다.
본 발명의 명확한 설명과 이해를 위해, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 설명하며, 그 첨부한 도면은:
도 1은 본 발명에 따른 적응적 CFAR 검출기를 나타내는 블록도이고;
도 2a는 본 발명에 따른 레인지 도플러 플로트에서의 활성 영역과 감시 영역을 나타내는 플로트이고;
도 2b는 방향각의 개념을 나타내는 도이고;
도 3b는 저 잡음 레벨의 소정의 영역에서의 도플러 스펙트럼의 일부를 나타내는 도이고;
도 3b는 고 잡음 레벨을 가지며 도 3a의 도플러 스펙트럼의 일부분과 동일한 부분을 나타내는 도이고;
도 4a는 가을에 기록된 실제의 HFSWR 데이터의 정규화된 히스토그램을 나타내는 도이고;
도 4b는 χ1.5분포를 가진 모의실험 데이터의 정규화된 히스토그램을 나타내는 도이고;
도 5a는 겨울에 기록된 실제의 HFSWR 데이터의 정규화된 히스토그램을 나타내는 도이고;
도 5b는 χ1.5분포를 가진 모의실험 데이터의 정규화된 히스토그램을 나타내는 도이고;
도 6은 본 발명에 따른 적응적 검출창을 나타내는 도이고;
도 7은 소정의 레인지에서 표적물의 도플러 스펙트럼의 일부를 나타내는 도이고;
도 8은 검출기에 의해 수행되는 검출 프로세스의 흐름도이고;
도 9는 본 발명에 따른 적응적 CFAR 검출 방법의 흐름도이고;
도 10a는 가을에 기록된 실제의 HFSWR 데이터의 고해상도 레인지 도플러 플로트를 나타내는 도이고;
도 10b는 도 10a의 레인지 도플러 플로트에 응용된 본 발명의 적응적 CFAR 검출기로부터 얻어진 검출 히트를 나타내는 플로트이고;
도 11a는 가을에 기록된 실제의 HFSWR 데이터의 제2의 고해상도 레인지 도플러 플로트를 나타내는 도이고;
도 11b는 도 11a의 레인지 도플러 플로트에 응용된 본 발명의 적응적 CFAR 검출기로부터 얻어진 검출 히트를 나타내는 플로트이고;
도 12a는 겨울에 기록된 실제의 HFSWR 데이터의 고해상도 레인지 도플러 플로트를 나타내는 도이고;
도 12b는 도 12a의 레인지 도플러 플로트에 응용된 본 발명의 적응적 CFAR 검출기로부터 얻어진 검출 히트를 나타내는 플로트이고;
도 13a는 겨울에 기록된 실제의 HFSWR 데이터의 제2의 고해상도 레인지 도플러 플로트를 나타내는 도이고;
도 13b는 도 13a의 레인지 도플러 플로트에 응용된 본 발명의 적응적 CFAR 검출기로부터 얻어진 검출 히트를 나타내는 플로트이다.
본 발명의 제1 태양은 표적 검출을 위한 레인지 도플러 방위각 데이터를 분석하는 적응적 검출 시스템을 제공하는 것이다. 이 적응적 검출 시스템은 상기 레인지 도플러 방위각 데이터의 표준 편차와 소정의 검출 확률에 기초하여 임계치를 계산하는 임계치 산출부를 포함한다. 이 적응적 검출 시스템은 또한, 상기 임계치 산출부와 통신하며 상기 임계치를 수신하는 검출 모듈을 포함한다. 상기 검출 모듈은 검출창에 위치한 레인지 도플러 데이터로부터 예상 표적 진폭 및 예상 잡음 바닥 진폭을 계산한다. 상기 검출 모듈은, 상기 예상 표적 진폭과 상기 예상 잡음 바닥 진폭의 차이가 상기 임계치보다 큰 경우에 표적물을 검출한다.
본 발명의 제2 태양은, 표적 검출을 위한 레인지 도플러 데이터를 분석하는 검출 모듈을 제공한다. 이 검출 모듈은, 표적 영역, 상기 표적 영역을 둘러싸는 감시 영역, 및 상기 감시 영역을 둘러싸는 주 영역을 가진 검출창을 생성하는 검출창 생성부를 포함한다. 이 검출 모듈은 또한, 상기 검출창 생성부와 통신하는 신호 산출부를 포함한다. 상기 신호 산출부는 예상 표적 진폭 및 예상 잡음 바닥 진폭을 계산한다. 상기 예상 표적 진폭은, 바람직하게는, 상기 표적 영역의 중심에서의 레인지 도플러 셀 진폭이고, 상기 예상 잡음 바닥 진폭은, 바람직하게는, 상기 주 영역내의 레인지 도플러 셀 진폭의 평균이다. 이 검출 모듈은 또한, 상기 신호 산출부와 통신하는 결정 모듈을 포함한다. 상기 결정 모듈은, 상기 예상 표적 진폭과 상기 예상 잡음 바닥 진폭의 차이가 소정의 임계치보다 큰 경우에 표적물을 검출한다.
본 발명의 다른 태양은 표적 검출을 위한 레인지 도플러 방위각 데이터를 분석하는 적응적 검출 방법을 제공한다. 이 적응적 검출 방법은, 상기 레인지 도플러 방위각 데이터의 표준 편차와 소정의 검출 확률에 기초하여 임계치를 계산하는 단계; 검출창에 포함된 레인지 도플러 데이터에 기초하여 예상 표적 진폭 및 예상 잡음 바닥 진폭을 계산하는 단계; 및 상기 예상 표적 진폭과 예상 잡음 바닥 진폭의 차이가 상기 소정의 임계치보다 큰 경우에 표적물을 검출하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 태양은, 표적 검출을 위한 레인지 도플러 데이터를 분석하는 검출 방법을 제공한다. 이 검출 방법은, 표적 영역, 상기 표적 영역을 둘러싸는 감시 영역, 및 상기 감시 영역을 둘러싸는 주 영역을 가진 검출창을 생성하는 단계; 예상 표적 진폭 및 예상 잡음 바닥 진폭을 계산하는 단계- 상기 예상 표적 진폭은 바람직하게는 상기 표적 영역의 중심에서의 레인지 도플러 셀 진폭이고, 상기 예상 잡음 바닥 진폭은 상기 주 영역내의 레인지 도플러 셀 진폭의 평균임 -; 및 상기 예상 표적 진폭과 상기 예상 잡음 바닥 진폭의 차이가 소정의 임계치보다큰 경우에 표적물을 검출하는 단계를 포함한다.
본 명세서에서의 실험 데이터는, 캐나다 뉴파운드랜드의 케이프 레이스에 있는 SWR-503TMHFSWR 시스템을 통해 얻은 것이다. SWR-503TMHFSWR 시스템은 Raytheon Canada사에 의해 개발된 것이다.
본 명세서에서 사용되는 용어 "레인지 도플러 방위각 데이터"는, 어떤 주어진 CIT에서 모든 방위각에 대해 생성된 모든 레인지 도플러 데이터를 의미한다. 그리고, 용어 "레인지 도플러"는 주어진 방위각에 대한 모든 레인지 도플러 데이터(즉, 레인지 도플러 플로트)를 의미한다.
본 발명에 따른 적응적 검출 시스템(10)의 바람직한 실시예를 나타내는 도 1을 참조한다. 적응적 검출 시스템(10)은 임계치 산출부(12)와 검출 모듈(14)을 포함한다. 적응적 검출 시스템(10)은 복수의 레인지 도플러 플로트(18)(주어진 CIT동안 생성된 것)으로부터 선택된 주어진 레인지 도플러 플로트(16)에 대한 표적물을 검출하고, 그 검출된 표적물의 위치를 나타내는 히트 플로트(hit plot)(20)를 생성할 수도 있다. 도 10a 및 도 10b는 각각 레인지 도플러 플로트와 히트 플로트의 예이다. 적응적 검출 시스템(10)은 각 레인지 도플러 플로트에(16) 하나의 히트 플로트(20)를 생성하는데 이용될 수도 있다. 대안으로서, 복수의 레인지 도플러 플로트(18)가 처리되는 경우에는, 복수의 히트 플로트(22)가 적응적 검출 시스템(10)에 의해 생성될 수도 있다.
도 2a를 참조하면, 각각의 레인지 도플러 플로트(16)는 복수의 셀(26)을 가진 활성 영역(24) 및 복수의 셀(도시하지 아니함)을 가진 감시 영역(28)을 갖는 것을 정의된다. 도 2a는 정확히 스케일되어 있지 아니하며, 도시된 것보다 많은 셀(26)을 포함할 수도 있다. 감시 영역(28)의 필요성에 대해서는 다음에 더 자세히 설명한다. 각각의 셀(26)이 표적물을 가지고 있는 지를 판정하기 위해, 활성 영역(24)내의 각각의 셀(26)은 적응적 검출 시스템(10)에 의해 처리된다. 감시 영역(28)내의 셀은 표적 검출을 위한 처리가 되지 않는다. 더욱이, 각각의 레인지 도플러 플로트(16)는 주어진 방위각에 대해 생성된다. 각각의 레인지 도플러 플로트(16)내의 레이더 데이터에 대해서는, 대역 통과 필터링, 헤테로다이닝(heterodyning), A/D 변환, 복조 다운샘플링, 및 정합 필터링 등을 포함한 종래의 전처리를 위한 신호 처리 동작이 처리된다. 도 2b를 참조하면, 방위각은 수신 안테나 어레이(32)의 주축 빔(main beam)이 수신 안테나 어레이(32)의 중심점과 만드는 수평각(θ)이며, 이는 당해기술분야의 전문가에게 잘 알려져 있다.
도 1을 참조하면, 임계치 산출부(12)는 주어진 CIT동안 얻어진 레인지 도플러 방위각 데이터의 통계적 특성 및 소정의 검출 확률에 기초하여 임계치를 계산한다. 이러한 정보는 복수의 레인지 도플러 플로트(18)로부터 얻어진다. 주어진 CIT동안 주어진 레인지 도플러 플로트(16)에서 적응적 검출 시스템(10)에 의해 얻어진 각각의 셀(26)에 대해 임계치는 일정하게 유지된다. 새로운 CIT로부터의 레인지 도플러 방위각 데이터가 처리되면, 새로운 임계치가 계산된다.
검출 모듈(14)은, 도 1에 도시된 바와 같이 연결된 창 생성부(34), 신호 산출부(36), 결정 모듈(38), 및 저장 모듈(40)을 포함한다. 주어진 검출 모드에 대해, 창 생성부(34)는 후술하는 검출창을 생성한다. 주어진 레인지 도플러 플로트(16)에 대해, 그 검출창을 셀(26)과 중심에 위치시켜, 그 셀에 국한된 예측 표적 레벨 및 예측 잡음 레벨을 계산하기 위해, 신호 산출부(36)에 의해 이용되는 레인지 도플러 값들을 제공한다. 결정 모듈(38)은, 예측 표적 레벨과 예측 잡음 레벨의 차이가 임계치보다 크면 "검출(즉, 히트(hit))이 있다"라고 선언한다. 이러한 방식으로, 표적 검출은 주어진 레인지 도플러 플로트(16)내의 모든 셀(26)에 대해 수행된다. 검출된 표적물 모두의 레인지 도플러 위치는 저장 모듈(40)에 저장된다. 검출된 표적물의 위치는 주어진 레인지 도플러 플로트(16)에 대응하는 히트 플로트(20)에 도시될 수도 있다. 히트 플로트(20)는 검출 표적물이 존재하는 셀에서는 값 1을 갖고 그 밖의 모든 셀에서는 값 0을 갖는 이진 마스크일 수 도 있다.
본 발명의 구성요소는 당해기술분야에 공지된 어떠한 수단으로도 구현될 수 있는 바, 디지털 신호 프로세서와 같은 전용 하드웨어 또는 비교기, 승산기, 시프트 레지스터, 메모리 등과 같은 이산적 성분을 이용하여 구현될 수도 있다. 본 발명의 구성요소는 또한, 운영 체제를 갖춘 컴퓨팅 플랫폼 상에서 컴퓨터 판독가능 매체에 기록된 Matlab, C, C++, LabviewTM, 또는 다른 적절한 프로그래밍 언어로 작성된 컴퓨터 프로그램과, 적응적 검출 시스템(10)을 구현하는데 필수적인 관련된 하드웨어 및 소프트웨어를 이용하여 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램은 후술하는 적응적 검출 방법의 단계들을 수행하기 위해 구성된 컴퓨터 명령을 포함할 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램은 객체 지향형 프로그래밍 분야의 전문가에게 잘 알려진 바와 같이 모듈 및 클래스를 포함할 수도 있으며, 이는 도 1에 도시된 적응적 검출 시스템(10)에 따라 구현되고 구조화된다. 따라서, 별도의 소프트웨어 모듈이 각각, 임계치 산출부(12), 창 생성부(34), 신호 산출부(36) 및 결정 모듈(38)을 구성하도록 설계될 수도 있다. 대안으로서, 이러한 구조의 기능들은 하나 또는 2개의 소프트웨어 모듈에 결합될 수도 있다. 또한, 저장 모듈(40)은 컴퓨터 저장 장치중의 어떤 적절한 것 또는 데이터 베이스 시스템일 수도 있다.
레인지 도플러 플로트의 슬라이스의 일부분(즉, 주어진 레인지에 대한 도플러 스펙트럼의 일부분)에서의 잡음 레벨과 검출 진폭 사이의 상호작용을 나타내는 도 3a 및 도 3b를 참조한다. 배경기술에서 설명한 바와 같이, 대기 간섭에 의해 잡음은 하루의 시간대별로, 계절별로, 또한 지형별로 변화한다. 이러한 잡음 레벨의 변화는 도 3a와 도 3b에서 각각 잡음 바닥 레벨(50, 52)의 변화로 나타낼 수 있다. 도 3b에서는 잡음 바닥 레벨(52)이 높기 때문에, 표적물(54, 56, 58, 60)의 피크들과 잡음 바닥 레벨(52)사이의 거리가 도 3a에 도시된 표적물(54, 56, 58, 60)의 피크들과 잡음 바닥 레벨(52) 사이의 거리와 비교하여 가깝게 된다. 그 결과, 서로 다른 CIT동안에 얻어진 레이더 데이터에 대해 동일한 임계치(T)를 이용하는 종래의 CFAR 검출기를 이용하는 경우에, 배경 잡음이 잡음 바닥 레벨(50)인 때에 표적물(54, 56, 58, 60)이 검출되고 또한 배경 잡음이 잡음 바닥 레벨(52)인 때에도 표적물(54, 56, 58, 60)이 검출된다. 따라서, 종래의 CFAR 검출기는 그 검출 성능이 변하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 임계치를 적응적으로 계산하도록 하여, 잡음 레벨이 증가하면 임계치는 감소하고 잡음 레벨이 감소하면 임계치는 증가하도록 할 수 있다. 이를 위해서, 대표적인 CIT레인지 도플러 방위각 데이터의 통계적 특성이 알려져 있어야 한다.
여러개의 CIT에서 레인지 도플러 방위각 데이터의 통계적 특성은 MUSIC(Multiple Signal Classification) 스펙트럼 예측기 또는 root-MUSIC 스펙트럼 예측기와 같은 고해상도 스펙트럼 예측기에 의해 생성된 레인지 도플러 플로트로부터의 데이터를 이용하여 연구되었다. 그 분석은, 소정의 CIT에 대해 얻어진 모든 레인지 도플러 방위각 데이터로부터의 진폭 값(dB 단위)에 기초하여 히스토그램을 작성하는 것을 포함하였다. 따라서, 그 생성된 레인지 도플러 플로트의 개수는 하나의 CIT에서 HFSWR 시스템에 의해 조사된 방위각의 개수에 의존한다.
도 4a를 참조하면, 가을 동안 얻어진 실제의 레인지 도플러 방위각 데이터의 정규화된 히스토그램이 도시되어 있다. x축은 dB 단위의 진폭이고, y축은 정규화된 주파수(즉, 어떤 진폭을 갖는 레인지 도플러 방위각 데이터 값의 개수를 그 히스토그램을 작성하기 위해 이용된 레인지 도플러 방위각 데이터의 값의 총수로 나눈 것)이다. 이러한 스케일링에 의해, 레인지 도플러 방위각 데이터 값에 대한 확률분포함수(pdf)를 예측할 수 있도록 히스토그램 면적은 1로 한다.
도 4b를 참조하면, χ1.5분포를 가진 모의실험 데이터의 정규화된 히스토그램이 도시되어 있다. 도 4b의 히스토그램의 x축, y축은 도 4a의 축들과 마찬가지로 스케일링되어 있다. 도 4a와 도 4b를 비교하면, dB 단위의 레인지 도플러 방위각 데이터는 χ1.5분포에 거의 근사하며, 그 평균은 대기 간섭에 의한 잡음 레벨과 표적물 진폭의 합과 일치한다. 이 히스토그램은 또한, 레인지 도플러 방위각 데이터에 더 많은 표적물이 존재하는 경우에 χ1.5분포의 꼬리부분이 더 퍼져나가기 때문에 그 표적물은 추가적인 잡음으로서의 역할을 하게 된다는 것을 나타낸다. 또한, 표적물의 진폭이 대기 간섭에 의한 잡음보다 더 크기 때문에, 레인지 도플러 방위각 데이터의 변동은 주로 레이더 데이터에 존재하는 표적물에 의해 일어난다. 이는, 당해기술분야의 전문가에 잘 알려진 바와 같이, 레인지 도플러 방위각 데이터의 진폭 스펙트럼을 예측하는 것과 수반되는 평균화에 의해, 대기 간섭의 결과로 생긴 잡음이 감소하기 때문이다.
도 5a 및 도 5b를 참조하면, 겨울 동안 얻어진 실제의 레인지 도플러 방위각 데이터의 정규화된 히스토그램 및 χ1.5분포를 가진 모의실험된 데이터가 도시되어 있다. 도 5a와 도 5b를 비교하면, 도 4a 및 도 4b의 히스토그램들의 비교에서와 마찬가지로, dB 단위의 레인지 도플러 방위각 데이터는 χ1.5분포에 거의 근사하며, 그 평균은 대기 간섭에 의한 잡음 레벨과 표적물 진폭의 합과 일치한다.
이제 레인지 도플러 방위각 데이터의 확률분포함수(pdf)가 알려져 있기 때문에, 다음 단계에서는 소망하는 또는 소정의 검출 확률(PD: probability of detection)을 얻기 위한 임계치를 계산한다. 검출 확률(PD)은 확률분포함수(pdf) 플로트 곡선아래와 도 4b에 도시된 것과 같은 확률분포함수(pdf) 플로트의 x축을 따라 임계치(72)의 좌측에 의해 만들어지는 면적에 해당한다. 표적물이 χ1.5분포의 상부 꼬리부분에 머물러 있기 때문에, χ1.5분포의 95%가 임계치의 좌측에 있도록 하는 임계치를 설정하는 것에 의해 95%의 검출 확률을 제공하며, 잡음 분포의 95%가 진폭에서의 임계치 이하에 존재하기 때문에, 이는 임계치보다 높은 진폭을 가진 표적물이 잡음이 아닌 진정한 표적물일 수 있다는 것을 95%로 확신할 수 있다는 의미이다. 통계적 관점에서 고찰하면, 분포의 95%가 임계치의 좌측에 존재하도록 하는 임계치를 설정하면, 레인지 도플러 방위각 지점의 대략 5%가 주어진 CIT에 대해 검출로서 기록된다. 실제로, 적응적 검출 시스템(10)에 의해 이용된 CFAR 처리에 의해 이러한 95% 기준에 따라 임계치가 설정되는 경우에, 어떤 CIT내의 레인지 도플러 방위각 지점의 1% 미만이 표적물로서 검출된다는 것을 실험적 결과로서 후술한다.
소망의 또는 소정의 검출 확률(PD)에 기초하여 임계치를 결정하기 위해, χ1.5분포의 통계적 테이블을 참조하여, 여기서 소망의 검출 확률(PD)과 동일한 백분위수를 제공하는 X로 나타내는 값(λ/σ)을 결정할 수도 있다. 임계치는 λ로 표기하고, χ1.5분포를 갖는 데이터의 표준편차는 σ로 표기한다. 예를 들면, 90%의 검출 확률(PD)은 X = 1.7의 결과를 주고, 95%의 검출 확률(PD)은 X = 1.8의 결과를 준다.
전술한 설명에 기초하여, 주어진 CIT에 대해 얻어진 레인지 도플러 방위각 데이터에 대한 적절한 임계치를 설정하는 것은, 그 CIT에 대해 얻어진 검출의 개수에 상한을 제공하는 것이다. 하지만, 오류 표적 검출(즉, 오류 경고)을 적절한 수준 아래로 유지하기 위해서는, CFAR 검출 기법을 이용하여야 한다. 오류 표적물은 주로, 고해상도 스펙트럼 예측 기술을 레인지 도플러 플로트를 생성하는 데에 이용하는 경우에, 브래그(Bragg) 라인과 전리층 교란(ionospheric clutter)의 스펙트럼적 누설(spectral leakage)에 기인한다.
배경 잡음 레벨의 양호한 예측 값을 얻기 위해서, 적응적 CFAR 설계를 채용한 검출창(80)에 기초하는 임계 방법이 검출 모듈(14)에 대해 이용되어 정확한 신호와 잡음 예측 값을 얻어낸다. 도 6을 참조하면, 검출창(80)은 레인지 도플러 플로트의 일부내의 셀들과 함께 도시되어 있다. 검출창(80)은, 레인지 도플러 플로트내의 잠재적인 표적물을 둘러싸고 있는 셀들을 표적 영역(82), 감시 영역(84), 및 주 영역(86)의 3 영역으로 분할하도록 설계된다. 도 6에 도시된 예에서, 표적 영역(82)은 바람직하게는 레인지 디멘존으로 9셀의 높이와, 도플러 디멘존으로 5셀의 폭을 가진 사각형이며, 감시 영역(84)은 바람직하게는 표적 영역(82)의 위 아래에 레인지 디멘존으로 5셀의 높이와, 표적 영역(82)의 양측에 도플러 디멘존으로 3셀의 폭을 가진 환(ring)이며, 주 영역(86)은 바람직하게는 감시 영역(84)의 위 아래에 레인지 디멘존으로 7셀의 높이와, 감시 영역(84)의 양측에 도플러 디멘존으로3셀의 폭을 가진 환이다. 이러한 3 영역의 크기는 예시적인 것이다. 따라서, 다른 크기도 이용될 수 있다.
상기 영역들의 크기는 검출 유니트(14)의 통계적 정확성에 영향을 미친다. 이들 영역이 너무 크면, 각각의 영역내의 셀들은 잠재적 표적물에 국한되는 정보를 대표할 수 없게 된다. 일반적으로, 각 영역내의 셀의 개수는 셀-대-셀 의존성(각 셀의 레이더 데이터들이 서로 어떻게 상호작용하고 있는지에 대한 것)에 의존하며, 이는 다시, 레인지 해상도, 도플러 해상도와 같은 레인지 도플러 플로트를 생성하는 데에 이용되는 신호 처리 파라미터와 스펙트럼 예측 방법에 의존하게 된다. 표적 영역(82), 감시 영역(84), 및 주 영역(86)의 크기는 또한, 레이더의 구성 및 검출될 표적물의 종류에 따라 다르다. 따라서, 적응적 검출 시스템(10)은 공중 표적물을 검출하는 공중 모드와 선박 표적물을 검출하는 선박 모드와 같은 서로 다른 검출 모드에서 동작할 수도 있다. 그 밖의 검출 모드에는 빙산 모드도 있다. 적응적 검출 시스템(10)은 도 6에 도시된 바와 같이 검출창(80)을 이용할 수도 있다. 검출 모드를 선박 모드로 설정하면, 검출창(80)은 전형적으로, 레인지 디멘존에서 7셀의 높이와 도플러 디멘존에서 3셀의 폭을 가진 표적 영역(82)과, 도 6에 도시된 크기를 가진 감시 영역(84) 및 주 영역(86)을 가진다. 대안적으로, 감시 영역(84)과 주 영역(86)에 대해 다른 크기도 이용될 수 있다.
적응적 검출 시스템(10)이 공중 모드 또는 선박에서 동작하는지 여부와 관계없이, 표적이 전술한 주어진 레이더 동작 파라미터에 대해 정상적으로 포착되도록 하는 레인지 도플러 셀의 개수가 표적 영역(82)에 포함되도록 설계되어 있다.또한, 검출창(80)이 표적물의 중심에 일치하는 경우에 표적물의 최대 진폭이 표적 영역(82)의 중심에 위치하는 것이 바람직하다. 표적 영역(82)에 포함된 표적물의 최대 진폭(즉, 중심 부분)보다 진폭이 작은 표적물의 측방부분이 감시 영역(84)에 포함되도록 설계되어 있다. 이것은 스펙트럼 예측의 결과이며, 여기서 시간 또는 공간적으로 유한한 데이터 때문에 표적물의 스펙트럼 예측 값이 주파수 내지 스펙트럼 영역에서 예리한 피크가 되지 않고, 오히려 펴져나가 표적물의 주 피크로부터 멀어지면서 점차 감소하는 경향을 가진다. 주 영역(86)은 배경 잡음을 포함하도록 설계된다. 이는 도 7에 그래프로 도시되어 있는데, 주어진 레인지에 대해 도플러 디멘존에서 표적물(88)의 중심에 있는 표적 영역(82), 감시 영역(84), 및 주 영역(86)의 슬라이스가 도시되어 있다.
도 8을 참조하면, 주어진 레인지 도플러 셀에 대한 검출 모듈(14)에 의해 수행된 검출 방법의 흐름도가 도시되어 있다. 검출 방법(90)은 레이더 데이터(ravgm)의 평균 진폭이 주 영역(86)에 대해 계산되며, 이는 주 영역(86)내의 각각의 셀의 레인지 도플러 데이터 진폭의 합을 주 영역(86)내의 셀의 개수로 나눈 것이다. 이것은 잡음 레벨 진폭의 예측 값을 제공한다. 다수의 샘플 중에서 하나의 샘플 측정에서 얻어진 약간의 레이더 데이터 값이 잡음 레벨 진폭의 예측에 이용되기 때문에, 잡음 레벨은 통계적의미로 일종의 "예측 값"이다.
다음 단계(94)에서, 표적 영역(82)의 중심에서 레이더 데이터의 진폭인 표적 진폭(rt)의 예측 값을 계산한다. 바람직하게는, 표적 영역(82)은 홀수개의 레인지 도플러 셀을 포함하여, 표적 영역(82)의 중심이 하나의 레인지 도플러 셀에서 발생하도록 한다. 전술한 계산들은 신호 산출부(36)에 의해 수행된다.
검출 방법(90)의 다음 단계(96)에서, 수학식 (1)에 따른 예측 표적 진폭과 예측 잡음 진폭 사이의 표적-잡음-진폭 차(TNAD; target-noise-amplitude difference)를 검출한다.
TNAD = rt- ravgm(1)
다음 단계(98)에서, 표적-잡음-진폭 차(TNAD)가 임계치(λ)보다 큰지를 판단한다. 이 동작들은 결정 유니트(38)에 의해 수행된다. 만약 비교 결과가 거짓이면, 검출 표적물이 없다는 것이며, 검출 방법(90)은 단계(100)로 이행한다. 만약 비교 결과가 참이면, 검출 방법(90)은 단계(102)로 이행하여, 표적 영역(82)내의 중심 셀이 표적물로서 선언되며, 전체의 표적 영역(82)내의 레이더 데이터의 평균 진폭이 표적의 진폭으로 리턴된다. 이것은, 고해상도 스펙트럼 예측에 의해 하나의 표적물이 2개 이상의 피크로 분리되는 경우에 발생하는 표적 분리(target-splitting)에 의해 다중의 표적을 검출하게 되는 것을 방지하기 위해서 수행된다. 이것이 발생하면, 종래의 CFAR 검출기는 실제로는 단 하나의 표적물이 있는 경우에도 2개의 분리된 표적물을 검출하게 되어 버린다. 단계(102)에서, 표적 영역(82)의 레인지 도플러 방위각 값들이 저장될 수도 있다. 이 동작은 저장 모듈(40)에 의해 수행된다. 검출 방법(90)은 단계(100)로 이행하여, 최종 셀이 현재의 레인지 도플러 플로트내에서 처리되고 있는지 여부를 판단한다. 만약 처리되고 있지 아니하면, 검출 방법(90)은 단계(104)로 이행하여, 검출창(80)을 레인지 도플러 플로트내의 다음 셀로 이동시키고, 검출 방법(90)을 반복한다.
검출 방법(90)은 레인지 도플러 플로트의 활성 영역(24)의 좌상 코너에서 시작하여 그 행의(즉, 주어진 레인지 값에 대해) 모든 도플러 셀을, 그 행의 최종 도플러 셀이 처리될 때까지, 처리한다. 다음, 검출창(80)을 하나의 레인지 셀만큼이 아래로 이동시키고 활성 영역(24)의 최좌측 도플러 셀에 위치시키고, 그 행의(즉, 그 레인지 값에 대해) 모든 도플러 셀을 처리한다. 이러한 방식으로, 레인지 도플러 플로트에 대한 모든 레인지 도플러 셀이 검출 모듈(14)에 의해 처리된다. 대안으로서, 레인지 도플러 플로트의 셀들에 대해 검출창(80)을 이동시키는 방법은 다른 방법을 이용할 수도 있다.
검출창(80)이 활성 영역(24)의 근처 또는 모서리의 셀에서 동작하는 경우에, 감시 영역(28)의 셀은 수학식(1)에서 필요한 레이더 데이터(ravgm)를 계산하는데 이용된다. 그 이유는 레인지 도플러 플로트의 활성 영역(24)을 둘러싸는 감시 영역(28)의 합체(incorporation) 때문이다. 따라서, 검출은 레인지 도플러 플로트(16)의 활성 영역(24)에 있는 셀들에 대해서만 수행된다.
수학식(1)은 작은 진폭을 가진 표적물을 검출하는 것을 실패할 확률을 감소시키기 위해 예측 표적 진폭으로서 표적 영역(82)의 중심에서의 진폭을 이용한다(즉, 표적 진폭을 예측하기 위해서 평균계산을 이용하면 표적 진폭은 표적 영역(82)의 셀들에 걸쳐 평활하게 된다). 또한, 수학식(1)에서 레이더 데이터(ravgm)와 표적 진폭(rt)의 차는 주 영역(56)내에 있는 표적물의 일부를 제거하데 이용하여, 배경 잡음의 좀더 정확한 예측 값을 얻어낸다(도 7을 참조). 또한, HFSWR 시스템 및 검출 모드(즉, 검출되는 표적물의 종류)의 레인지 및 도플러 해상도에 기초하여 표적 영역(82)의 크기를 선택하는 것이, 검출창(80)이 표적 형태와 대응하여 크기 조절된다는 점에서, 이점이 있다. 이러한 의미에서, 검출창(80)은 레이더 시스템의 동작 파라미터와 검출 모드에 따라 달라지는 실제적인 적응적 검출창이 된다.
검출창(80) 및 검출 모듈(90)은 어떠한 스펙트럼 예측기에 의해 생성된 레인지 도플러 플로트에도 적용될 수 있다는 것은 자명할 것이다. 이 경우에, 레인지 도플러 방위각 데이터의 통계는 변하게 되어, 임계치의 계산에 영향을 미치게 된다. 본 발명에서는, MUSIC 스펙트럼 예측기가 이용되어, 임계치(λ)의 계산에 영향을 미친다.
도 9를 참조하면, 본 발명에 따른 적응적 검출 방법(110)의 흐름도가 도시되어 있다. 어떤 CIT에 대한 dB 단위의 주어진 레인지 도플러 방위각 데이터에 대해, 적응적 검출 방법(110)은 단계(112)로부터 시작하며, 여기서 데이터의 표준 편차(σ)가 수학식(2)에 의해 계산된다.
(2)
여기서, RDAi는 레인지 도플러 방위각 데이터, RDAm은 레인지 도플러 방위각 데이터의 평균, N은 레인지 도플러 방위각 데이터 값의 개수를 나타낸다. 다음 단계(114)에서는, 전술한 바와 같이, χ1.5분포에 대한 통계 테이블로부터 λ/σ 에 대한 값(X)를 계산한다. 주어진 값(X)과 계산된 표준 편차(σ)와 임계치(λ)는 수학식 (3)에 따라 계산된다.
λ = Xㆍσ (3)
다음, 단계(116)에서, 검출 모드(즉, 공중 모드, 선박 모드 등)와 전술한 레인지 해상도 및 도플러 해상도 같은 HFSWR 시스템의 동작 특성에 따라 적절한 검출 모드(80)를 선택한다. 단계(118)에서, 주어진 방위각(즉, 레인지 도플러 플로트)에 대해 레인지 도플러 데이터가 선택되고, 단계(120)에서 검출 방법(90)이 현재의 레인지 도플러 플로트내의 각각의 레인지 도플러 셀에 대해 반복된다. 현재의 레인지 도플러 플로트의 최종 레인지 도플러 셀이 처리가 되면, 다음 방위각에 대한 레인지 도플러 플로트가 적응적 검출 시스템(10)에 의해 처리된다. 이러한 방식으로, 주어진 CIT에서 방위각의 특정 집합에 대해 생성된 레인지 도플러 플로트들 모두가 적응적 검출 시스템(10)에 의해 처리된다.
이제, 실제의 HFSWR 데이터를 위한 적응적 검출 시스템(10)의 검출 성능에 대한 설명한다. 도 10a를 참조하면, HFSWR 시스템에 대한 수신 안테나 어레이의 구경(boresight)(즉, 중심)에 대한 -32˚의 방위각에서 고해상도 레인지 도플러 플로트가 도시되어 있다. 이 HFSWR 데이터는 가을 동안 기록된 것이다. 주어진 제1의 CIT에 대해 이 HFSWR 데이터를 처리하여, 1,326,528개의 레인지 도플러 방위각 데이터 지점을 얻는다(즉, 188(레인지 셀) x 147(도플러 셀) x 48(방위각)). 이레인지 도플러 방위각 데이터는 95%의 검출 확률(PD)에 대해 5.3835의 임계치(λ)를 나타내는 2.9908의 표준 편차(σ)를 가진다. 대응하는 히트 플로트는 도 10b에 도시되어 있다. 레인지 도플러 방위각 데이터 전체 집합에 대해 총 8,321개의 검출이 있었고, 이는 제1의 CIT에 대한 레인지 도플러 방위각 데이터의 모든 지점의 약 0.6%에 해당한다. 도 10b는 도 10a에 대응하는 히트 플로트로서, 적응적 검출 시스템(10)이, 브래그 라인의 스펙트럼 누설에 의한 오류 표적물의 검출을 최소화 하면서도 대략 320 내지 350 km의 레인지와 0 Hz의 도플러 주파수에서 히버니아(Hibernia) 리그(rig)와 같은 진짜 표적물을 성공적으로 검출한 것을 나타낸다.
도 11a 및 도 11b를 참조하면, 제2의 CIT에 대해 가을 동안 얻어진 HFSWR 데이터의 실험 결과가 도시되어 있다. 이 경우에, 도 11a의 레인지 도플러 플로트는 HFSWR 시스템의 수신 안테나 어레이의 구경에 대한 -38˚의 방위각에 대해 도시되어 있다. 제2의 CIT에 대한 레인지 도플러 방위각 데이터는 95%의 검출 확률(PD)에 대해 5.2659의 임계치(λ)를 나타내는 2.9255의 표준 편차(σ)를 가진다. 도 11b에는 대응하는 히트 플로트가 도시되어 있는데, 제2의 CIT에 대해 처리된 레인지 도플러 방위각 데이터 집합에 대해 총 8,171개의 표적물이 적응적 검출 시스템(10)에 의해 검출되었고, 이는 레인지 도플러 방위각 데이터 전체 지점의 0.6% 미만에 해당한다. 도 11b는 또한, 적응적 검출 시스템(10)이, 전리층 교란의 스펙트럼 누설에 의한 오류 표적물의 검출을 최소화 하면서도 대략 328 km의 레인지와 0 Hz의 도플러 주파수에서 히버니아(Hibernia) 리그(rig)와 같은 진짜 표적물을 검출한 것을 나타낸다.
도 12a를 참조하면, HFSWR 시스템의 수신 안테나 어레이의 구경에 대한 -34˚의 방위각에서 고해상도 레인지 도플러 플로트가 도시되어 있다. 이 HFSWR 데이터는 겨울 동안 기록된 것이며, 대기 간섭에 의한 잡음 레벨이 가을보다 높다. 제3의 CIT 대해 이 HFSWR 데이터를 처리하여, 231,252개의 레인지 도플러 방위각 데이터 지점을 얻는다(즉, 239(레인지 셀) x 88(도플러 셀) x 11(방위각)). 이 레인지 도플러 방위각 데이터는 1.1788의 표준 편차(σ)를 가진다. 이 표준 편차(σ) 값은 도 3a 및 도 3b를 참조하면, 잡음이 더 큰 데이터에 대해서는 잡음 레벨과 표적물 사이의 진폭이 확산이 작아진다는 것을 이해할 수 있다. 그 결과, 제3의 CIT에 대한 레인지 도플러 방위각 데이터는 제1 및 제2의 CIT에 대한 레인지 도플러 방위각 데이터보다 더 작은 표준 편차(σ)를 가진다. 95%의 검출 확률(PD)을 선택하면, 임계치(λ)는 2.1219가 된다. 그래서, 임계치에 관한 수학식(3)은, 의도한 바대로, 더 큰 잡음을 가진 데이터에 대해 더 낮은 임계치를 제공하게 된다. 도 12a의 레인지 도플러 데이터에 대한 적응적 검출 시스템(10)에 의해 생성된 히트 플로트가 도 12b에 도시되어 있다. 제3의 CIT 대해 검출된 표적물의 개수는 2,304이고, 이는 처리된 레인지 도플러 방위각 데이터 지점의 총수의 약 1%에 해당한다.
도 13a 및 도 13b를 참조하면, 제4의 CIT에 대해 겨울 동안 얻어진 HFSWR 데이터에 대한 실험 결과가 도시되어 있다. 이 경우에 HFSWR 시스템의 수신 안테나 어레이의 구경에 대해 -32˚의 방위각에 대한 레인지 도플러 플로트가 도13a에 도시되어 있다. 제4의 CIT에 대한 레인지 도플러 방위각 데이터는 95%의 검출 확률(PD)에 대해 2.5404의 임계치(λ)를 나타내는 1.4113의 표준 편차(σ)를 가진다. 제4의 CIT에 대해 2.109개의 표적물이 적응적 검출 시스템(10)에 의해 검출되며, 이는 레인지 도플러 방위각 데이터의 전체 지점의 1% 미만에 해당한다. 도 13b의 대응하는 히트 플로트는, 브래그 라인 및 전리층 교란의 스펙트럼 누설에 의한 오류 표적물의 검출을 최소화 하면서도, 적은 진폭을 가진 작은 표적물(즉, 약한 레이더 반향 신호)도 검출한다는 것을 나타낸다.
본 발명의 다양한 변형이 여기서 설명되고 예시된 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 본 발명을 벗어나지 아니하고도 이루어질 수 있으며, 본 발명의 범위는 첨부된 청구의 범위에 의해 정의된다는 것은 이해되어야 한다. 예를 들면, 레인지 도플러 방위각 데이터 대신에 레인지 센서 데이터를 조사하여 통계를 얻을 수도 있다. 레인지 센서 데이터는 수신 안테나 어레이내의 각각의 센서로부터 얻어진 2D 레인지 도플러 데이터의 연쇄적 집합체이다.

Claims (32)

  1. 표적 검출을 위한 레인지 도플러 방위각 데이터를 분석하는 적응적 검출 시스템으로서,
    (a) 상기 레인지 도플러 방위각 데이터의 표준 편차와 소정의 검출 확률에 기초하여 임계치를 계산하는 임계치 산출부; 및
    (b) 상기 임계치 산출부와 통신하며 상기 임계치를 수신하는 검출 모듈을 포함하고,
    상기 검출 모듈은 검출창에 위치한 레인지 도플러 데이터로부터 예상 표적 진폭 및 예상 잡음 바닥 진폭을 계산하고, 상기 예상 표적 진폭과 상기 예상 잡음 바닥 진폭의 차이가 상기 임계치보다 큰 경우에 표적물을 검출하는
    것을 특징으로 하는 적응적 검출 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 검출 모듈은,
    (i) 표적 영역, 감시 영역, 및 주 영역을 가진 상기 검출창을 생성하는 창 생성부;
    (ii) 상기 창 생성부와 통신하고 상기 예상 표적 진폭과 상기 예상 잡음 바닥 진폭을 계산하는 신호 산출부; 및
    (iii) 상기 신호 산출부와 통신하며 상기 표적물을 검출하는 결정 모듈
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 검출 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 검출 모듈은, 상기 결정 모듈과 통신하며 검출된 표적물의 위치 및 진폭 정보를 저장하는 저장 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 검출 시스템.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 감시 영역은 상기 표적 영역을 둘러싸고,
    상기 주 영역은 상기 감시 영역을 둘러싸고,
    상기 예상 표적 진폭은 상기 표적 영역의 중심에서의 레인지 도플러 셀 진폭이고,
    상기 예상 잡음 바닥 진폭은 상기 주 영역내의 레인지 도플러 셀 진폭의 평균인
    것을 특징으로 하는 적응적 검출 시스템.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 표적 영역의 크기는 검출 모드에 따라 변하는 것을 특징으로 하는 적응적 검출 시스템.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 감시 영역의 크기는 검출 모드에 따라 변하는 것을 특징으로 하는 적응적 검출 시스템.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 주 영역의 크기는 검출 모드에 따라 변하는 것을 특징으로 하는 적응적 검출 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 임계치 산출부는 상기 레인지 도플러 방위각 데이터의 상기 표준 편차(σ)를 계산하고, 상기 임계치(λ)를 식 λ = Xㆍσ 에 따라 계산하며,
    상기 X 는 χ1.5분포에 대한 백분위수 테이블의 백분위수로부터 얻어진 값이고,
    상기 백분위수는 상기 소정의 검출 확률과 동일한
    것을 특징으로 하는 적응적 검출 시스템.
  9. 제3항에 있어서,
    상기 진폭 정보는 상기 표적 영역의 레인지 도플러 셀 진폭의 평균인 것을 특징을 하는 적응적 검출 시스템.
  10. 표적 검출을 위한 레인지 도플러 데이터를 분석하는 검출 모듈로서,
    (a) 표적 영역, 상기 표적 영역을 둘러싸는 감시 영역, 및 상기 감시 영역을 둘러싸는 주 영역을 가진 검출창을 생성하는 검출창 생성부;
    (b) 상기 검출창 생성부와 통신하며 예상 표적 진폭 및 예상 잡음 바닥 진폭을 계산하는 신호 산출부- 상기 예상 표적 진폭은 상기 표적 영역의 중심에서의 레인지 도플러 셀 진폭이고, 상기 예상 잡음 바닥 진폭은 상기 주 영역내의 레인지 도플러 셀 진폭의 평균임 -; 및
    (c) 상기 신호 산출부와 통신하며 상기 예상 표적 진폭과 상기 예상 잡음 바닥 진폭의 차이가 소정의 임계치보다 큰 경우에 표적물을 검출하는 결정 모듈
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 검출 모듈.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 검출 모듈은, 상기 결정 모듈과 통신하고 검출된 표적물의 위치 및 진폭 정보를 저장하는 저장 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 검출 모듈.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 표적 영역의 크기는 검출 모드에 따라 변하는 것을 특징으로 하는 검출 유니트.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 감시 영역의 크기는 검출 모드에 따라 변하는 것을 특징으로 하는 검출 유니트.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 주 영역의 크기는 검출 모드에 따라 변하는 것을 특징으로 하는 검출 유니트.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 진폭 정보는 상기 표적 영역의 레인지 도플러 셀 진폭의 평균인 것을 특징으로 하는 검출 유니트.
  16. 표적 검출을 위한 레인지 도플러 방위각 데이터를 분석하는 적응적 검출 방법으로서,
    (a) 상기 레인지 도플러 방위각 데이터의 표준 편차와 소정의 검출 확률에 기초하여 임계치를 계산하는 단계;
    (b) 검출창에 포함된 레인지 도플러 데이터에 기초하여 예상 표적 진폭 및 예상 잡음 바닥 진폭을 계산하는 단계; 및
    (c) 상기 예상 표적 진폭과 예상 잡음 바닥 진폭의 차이가 상기 임계치보다 큰 경우에 표적물을 검출하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 검출 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 단계 (b)는 상기 예상 표적 진폭 및 상기 예상 잡음 바닥 진폭을 산출하기 위한 레인지 도플러 데이터를 제공하기 위해 상기 검출창을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 검출 방법.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 적응적 검출 방법은, (d) 검출된 표적물의 위치 및 진폭 정보를 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 검출 방법.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 검출창을 생성하는 단계는,
    (a) 표적 영역을 생성하는 단계;
    (b) 상기 표적 영역을 둘러싸는 감시 영역을 생성하는 단계; 및
    (c) 상기 감시 영역을 둘러싸는 주 영역을 생성하는 단계를
    포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 검출 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 예상 표적 진폭을 계산하는 단계는, 상기 표적 영역의 중심에서의 상기 레인지 도플러 셀 진폭을 얻는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 검출 방법.
  21. 제19항에 있어서,
    상기 예상 잡음 바닥 진폭을 계산하는 단계는, 상기 주 영역의 상기 레인지 도플러 셀 진폭의 평균을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 검출 방법.
  22. 제19항에 있어서,
    상기 표적 영역을 생성하는 단계는 검출 모드에 기초하여 크기를 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 검출 방법.
  23. 제19항에 있어서,
    상기 감시 영역을 생성하는 단계는 검출 모드에 기초하여 크기를 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 검출 방법.
  24. 제19항에 있어서,
    상기 주 영역을 생성하는 단계는 검출 모드에 기초하여 크기를 선택하는 단계를 포함하는
    것을 특징으로 하는 적응적 검출 방법.
  25. 제16항에 있어서,
    상기 임계치를 계산하는 단계는,
    (a) 상기 레인지 도플러 방위각 데이터의 표준 편차(σ)를 계산하는 단계;
    (b) χ1.5분포에 대한 백분위수 테이블의 백분위수로부터 값(X)을 선택하는 단계- 상기 백분위수는 상기 소정의 검출 확률과 동일함 -; 및
    (c) λ = Xㆍσ 에 따라 상기 임계치를 계산하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 검출 방법.
  26. 제19항에 있어서,
    상기 진폭 정보를 저장하는 단계는, 상기 표적 영역의 레인지 도플러 셀 진폭의 평균을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 검출 방법.
  27. 표적 검출을 위한 레인지 도플러 데이터를 분석하는 검출 방법으로서,
    (a) 표적 영역, 상기 표적 영역을 둘러싸는 감시 영역, 및 상기 감시 영역을 둘러싸는 주 영역을 가진 검출창을 생성하는 단계;
    (b) 예상 표적 진폭 및 예상 잡음 바닥 진폭을 계산하는 단계- 상기 예상 표적 진폭은 상기 표적 영역의 중심에서의 레인지 도플러 셀 진폭이고, 상기 예상 잡음 바닥 진폭은 상기 주 영역내의 레인지 도플러 셀 진폭의 평균임 -; 및
    (c) 상기 예상 표적 진폭과 상기 예상 잡음 바닥 진폭의 차이가 소정의 임계치보다 큰 경우에 표적물을 검출하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 검출 방법.
  28. 제27항에 있어서,
    (d) 상기 검출 방법은, 상기 검출된 표적물의 위치 및 진폭 정보를 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 검출 방법.
  29. 제27항에 있어서,
    상기 표적 영역의 크기는 검출 모드에 따라 변하는 것을 특징으로 하는 검출 방법.
  30. 제27항에 있어서,
    상기 감시 영역의 크기는 검출 모드에 따라 변하는 것을 특징으로 하는 검출 방법.
  31. 제27항에 있어서,
    상기 주 영역의 크기는 검출 모드에 따라 변하는 것을 특징으로 하는 검출 방법.
  32. 제28항에 있어서,
    상기 진폭 정보를 저장하는 단계는, 상기 표적 영역의 레인지 도플러 셀 진폭의 평균을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검출 방법.
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