KR20040094439A - 목표 서명 계산 및 인식을 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 PCL 레이더 장치들에서 목표 물체를 식별하는 시스템 및 방법에 관한 것이다. 이 서술된 실시예들은 속도, 동체 길이, 날개 길이, 또는 날개 후퇴각도와 같은 특정 목표 물체 특징들을 나타내는 데이터의 수집 및 선택된 목표 물체 특징과 공지된 항공기 특징들의 데이터베이스와의 비교로부터 목표 물체를 식별하는데 사용되는 시스템들 및 방법들을 서술한다. 본 발명은 또한, 바이스태틱 애스팩트 각도(bistatic aspect angle)의 함수로서 피크 신호 로브와 관련된 측정들로부터 동체 길이, 날개 길이 또는 날개 후퇴각과 같은 특징 치수(feauter dimensions)들을 계산하기 위하여 제공된다.

Description

목표 서명 계산 및 인식을 위한 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR TARGET SIGNATURE CALCULATION AND RECOGNITION}

관련 기술의 논의

목표 물체의 검출 및 추적은 전형적으로, 통상적으로 레이더로서 공지된 위성거리측정(ranging) 및 무선 검출로 성취된다. 레이더 시스템은 통상적으로, 전자기 에너지를 방출하고 목표 물체에 의해 산란된 에너지의 반사를 검출한다. 반사 에너지의 도달 시간차, 도플러 시프트, 및 각종 다른 변화를 분석함으로써, 목표 물체의 위치 및 이동이 계산될 수 있다.

각종 장점들로 인해, 마이크로파들은 주로, 현대 레이더 시스템에 사용된다. 마이크로파들은 특히, 자신들의 로브 크기(lobe size)로 인해 레이더에 적합하게 된다. 마이크로파 신호의 빔폭들은 겨우 수 센티미터의 파장들을 가지면서 약 1 도(degree)일 수 있다.

목표 검출 및 추적을 위한 레이더 시스템은 통상적으로, 모노스태틱(monostatic)인데, 이는 레이더가 동일한 장소에서 수신기 및 송신기 둘 다를 갖는 다는 것을 의미한다. 펄스 기반으로 한 레이더 시스템은 시야를 주사하고 타이밍 맞춰진 에너지 펄스들을 방출한다. 그러므로, 특정 물체의 존재 또는 위치를 결정할 능력 및 신호가 없는 경우, 윈도우가 각 주사 및 펄스간에 존재한다. 목표 물체를 연속적으로 추적할 수 있는 성능이 없기 때문에, 각 샘플링 데이터 간에서 불일치 정보를 발생시킬 기회를 증가시킨다. 또한 주사 메커니즘들 및 고 에너지 RF 전력 전송의 포함은 레이더 시스템의 구성 및 운용 비용을 증가시키는 경향이 있다.

목표 물체를 검출 및 추적하는 성능 이외에도, 목표 물체의 식별과 같은 부가 정보 또는 목표 물체의 서명으로 알려진 식별 정보는 또한 각종 환경들에서 유용할 수 있다. 예를 들어, 군사 작전중에, 물체를 아군인지 적군인지 결정하는 것은 매우 중요하다.

JEM(Jet Engine Modulation) 및 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)와 같은 각종 기술들은 목표 물체들에 대한 유용한 서명들을 생성하는데 어떤 면에서 성공적이다. JEM은 제트 엔진의 이동 부분들을 튀어나가는 레이더 빔의 반사에 의해 생성되는 신호 변조를 검출하는 것이다. 이 기술은, 목표 물체가, 이 현상을 검출하도록 하는 애스펙트 각에 있을 때에만 유용하다. ISAR은 큰 대역폭 전송된 신호를 사용함으로써 목표 물체의 2차원 지도를 생성한다.

앞서 언급한 바와 같이, 마이크로파 모노스태틱 레이더에 의해 방사된 목표는 많은 수의 협 로드들을 갖는다. 이들 로브들은 목표 물체들의 상세한 구조들에 의해 영향을 받고 산란된다. 이 로브들의 산란은 레이더의 수신 안테나에 다시 반사되는 에너지의 량을 제한한다.

JEM, ISAR, 또는 어떤 다른 서명 방법을 사용하든지 간에, 마이크로파 주파수에서, 현재 서명 시스템들은 목표 물체의 미세한 디테일들에 의해 영향받은 많은 수의 협약한 전자기 에너지 로브들을 계산하고 처리하여야 한다. 이들 계산들은 통상적으로, 각 계산간의 목표 물체의 실제 이동을 고려하는 구간들에서 행해져, 목표 물체의 동일성을 결정하는 것을 상당히 복잡하게 한다.

현제의 물체 인식 시스템들에는 이들 및 다른 문제들이 존재한다. 그러므로, 목표 물체의 서명 특징(signature feature)을 더욱 간단하고 정확하게 식별하도록 특수 설계된 개선된 물체 인식 시스템을 제공하여 이들 문제들을 해결하는 것이 필요로 된다.

본 발명의 부가적인 특징들 및 장점들은 이하에 서술되고 부분적으로 이 설명으로부터 명백하게 되거나 본 발명의 실시를 통해서 알수 있을 것이다. 본 발명의 목적들 및 이외 다른 장점들은 본원의 설명 및 청구범위들 뿐만 아니라 첨부 도면들에서 특정하게 언급된 구조에 의해 실현 및 성취될 수 있다.

관련 출원들에 대한 교차 참조

본 출원은 본원에 참조되어 있는 2002년 3월 15일에 출원된 발명의 명칭이 "SYSTEM AND METHOD FOR TARGET SIGNATURE CALCULATION AND RECOGNITION"인 미국 가출원 번호 60/364,030호의 이익을 주장한 것이다.

발명의 배경

발명의 분야

본 발명은 목표 물체의 검출, 추적 및 인식에 관한 것이며, 특히 목표 물체의 인식에 대한 서명(signature)을 계산하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.

본 발명의 부가적인 이해를 제공하고 이 명세의 일부에 포함되고 이를 구성하는 첨부 도면들은 본 발명의 실시예들을 예시하고 이 설명과 함께 본 발명의 원리를 설명하도록 한다.

도1은 종래의 목표-추적 PCL 구성을 도시한 도면.

도2는 본 발명의 일 실시예를 따른 PCL 신호 처리 장치를 도시한 도면.

도3은 본 발명의 일 실시예를 따른 서명 측정들을 계산하는데 언급된 목표 물체들 및 각종 축들 및 각도들을 도시한 도면.

도4는 동체로부터 반사된 피크 신호 로브 및 날개의 리딩 에지로부터 반사된 피크 신호 로브로 목표 물체를 도시한 도면.

도5는 바이스태틱 애스펙트 각 그래프의 함수로서 샘플 전력을 도시한 도면.

도6은 로브에 대한 계산된 다항식 피트(polynomial fit) 및 로브 맥시마(lobe maxima)를 위한 바이스태틱 애스펙트 각 그래프로서 샘플 전력을 도시한 도면.

도7은 본 발명의 일 실시예에 따라서 서명 정보를 계산 및 목표 물체를 식별하는 단계를 제공하는 순서도.

발명의 요약

따라서, 본 발명은 목표 물체 서명 계산 및 인식 시스템 및 방법에 관한 것이다.

PCL("수동 코히어런트 위치(passive coherent location")) 기술은 상당한 공간량에 걸쳐서 많은 수의 물체들을 검출 및 정확하게 추적하는 성능을 갖는데, 그 이유는 안테나의 범위 내에서 그리고 많은 각도 영역에 걸쳐서 모든 물체들의 시야로 인해 바이스태틱 또는 멀티스태틱 시스템으로 동작하기 때문이다. 게다가, PCL은 통상적으로 30MHz 내지 300MHz 주파수 범위 내의 연속파(CW) TV 또는 FM 송신기 소스들을 사용함으로써 동작한다. 따라서, 필요로 되는 무선 주파수("RF") 에너지는 항상 목표(들)상에 제공되고 이 목표들의 위치들은 매우 고속으로 갱신될 수 있다.

PCL 기술은 또한, 송신기들의 CW 특성으로 인해 본래 고속 정확도 및 해상도를 갖는다. 게다가, PCL은 통상적인 레이더로 행해지는 바와 같은 측정을 유도하는 것과 반대로 속도를 직접적으로 측정한다. 이 특성은 추적되는 다수의 물체들을 분할시 매우 유용하고 작업을 수행하는 종래의 레이더와 근본적으로 다른 방식으로 행해진다.

PCL은 전반적으로 수동 및 은밀한 방식으로, 항공기, 우주 발사체 및 미사일을 포함한 각종 목표들을 검출, 탐색 및 추적한다. 기능면에서 레이더 형이지만, 이를 추적 및 검출하기 위하여, PCL은 자체적으론 어떤 RF 에너지의 방사를 필요로 하지도 않고 어떤 RF 에너지를 방사할 목표도 필요로 하지 않는다. 이 때문에, PCL은 특히, 은밀성 속성들이 심지어 적지에서 조차 감시 기능을 행하도록 하는 경우에 적용될 수 있다.

은밀성 양상들 이외에도, PCL을 사용하면, 본 개념에 의해 사용되는 매우 높은 신호들의 에너지 때문에 목표들의 검출성을 향상시킬 수 있다. 어떤 경우들에선, 레이더 보다 최대 2정도 큰 크기의 고유 감도들이 가능하다. 게다가, PCL에서 주사 메커니즘이 필요로 하지 않는다. 이 때문에, 목표 갱신들은 안테나들의 기계적 회전 및 간헐적 펄스들(intermittent pulses)에 좌우되지 않고, 모든 목표들은 원하는 대로 신속하게 갱신될 수 있다. 실시간 시스템들은 시스템 시야 내에서 모든 목표들에 대해 초당 6의 갱신 속도로 구축된다. PCL 시스템의 비용은 레이더 시스템의 비용과 비교할 때 저렴하고, 어떠한 주사 또는 고 에너지 RF 전력 전송이 필요치 않기 때문에 신뢰도가 높게 된다.

큰 공간 내에서 다수의 물체들을 동시에 고품질 추적하도록 하는 PCL의 고유 성능은 물체 추적을 위하여 레이더를 사용하는 방법과는 별개이다. 전형적인 레이더 시스템은 주사 빔에 의해 다수의 물체들을 순차적으로 재방문하여 물체들에 대한 추적을 유지한다. PCL에서, 수신기 빔들은 동시에 생성되고 처리되어, 광각의 유효범위를 제공한다.

목표 물체들을 검출 및 추적하는 PCL의 성능들 이외에도, PCL 시스템에 사용되는 주파수들은 서명 정보로서 사용하기 위하여 목표 물체의 중요한 구조적 표면들을 계산한다. 예를 들어, 100MHz의 주파수에서, 주요 치수의 1/3(1 미터) 파장 보다 작은 특징들은 신호를 효율적으로 산란시킬 수 없는데, 그 이유는 이들 특징은 Raleigh 영역에 있기 때문이다. 1/16(18cm) 파장 표면 구조 특징들은 인지되지 않을 것이다. 이와 같은 조건들 하에서, 항공기는 원통형 동체 및 평활 평면의 금속 시트들인 날개들로서 근사화될 수있다. 이들 근사화를 고려하면, 항공기의 요우 플레인(yaw plane) 내에서 또는 이 근처에서의 산란의 크기는 상대적으로 간단한 근사화된 형태의 수학적 표현들로 표현될 수 있다. 이들 간단한 수학적 함수들을 반전(invert)시키면, 항공기에 의해 반사되는 VHF 신호들로부터의 데이터를 분석하여 항공기의 중요한 구조들의 치수들을 추정한다.

전형적인 PCL 사용하에선, 많은 송신기들이 동시에 사용된다. 다수의 송신기들을 사용하면, 송신기들 간의 측정들을 비교 및 상관시키는 성능으로 인해 서명 데이터의 정확도를 증가시킨다. 계산된 파장에 대한 예측된 신호 복귀에 대한 최적의 수학적 표현과 데이터 비교는 목표 물체의 신호 복귀들을 필터링하는데 사용되어 정확도를 증가시킨다.

목표 물체를 식별하기 위하여, PCL 시스템은 목표 물체의 한 가지 이상의 특징들을 공지된 항공기 특징들의 데이터베이스와 비교한다. 이 비교에 사용되는 목표 물체 특징들은 목표 물체의 계산된 치수, 목표 물체의 속도, 목표 물체의 고도 또는 PCL 시스템에 의해 구별가능한 어떤 다른 특징 중 한 가지 이상일 수 있다. 공지된 항공기 특징들 데이터베이스는 PCL 시스템에 의해 계산된 특징들에 대한 희박한 판단 공간(loosely populated decision space)을 제공하여, 목표 물체를 정확하게 식별하게 한다. 이들 이유들로 인해, PCL은 목표 물체들을 검출 및 식별하는데 적합하게 된다.

따라서, 본 발명의 실시예를 따르면, 하나 이상의 독립 송신기들에 의해 전송되는 신호들을 사용하여 목표 물체를 검출 및 식별하는 시스템이 개시된다. 이 시스템은 송신기들로부터의 다이렉트 신호들 및 목표 물체에 의해 반사된 반사 신호들을 수신하는 안테나를 포함한다. 이 시스템은 또한, 상기 안테나에 접속되어 상기 안테나에 의해 수신된 신호들을 처리하는 신호 처리 서브시스템을 포함한다. 이 시스템은 또한 목표 물체 서명 정보를 계산하는 서명 처리 서브시스템을 포함한다. 이 시스템은 또한, 목표 물체 서명 정보를 선택적으로 디스플레이하는 디스플레이 서브시스템을 포함한다.

본 발명의 또 다른 실시예를 따르면, 목표 물체를 검출 및 식별하는 시스템이 개시되어 있다. 이 시스템은 신호들을 전송하기 위한 하나 이상의 송신기들을 포함한다. 이 시스템은 또한, 송신기들로부터의 다이렉트 신호들 및 목표 물체에 의해 반사된 반사 신호들을 수신하는 안테나를 포함한다. 이 시스템은 또한, 상기 안테나에 접속되어 안테나에 의해 수신되는 신호들을 처리하는 신호 처리 서브시스템을 포함한다. 이 시스템은 또한, 바이스태틱 애스펙트 각(bistatic aspect angle)의 함수로서 반사된 신호의 진폭을 사용하여 목표 물체 서명 정보를 계산하는 서명 처리 서브시스템을 포함한다. 이 시스템은 또한, 목표 물체 서명 정보를 선택적으로 디스플레이하는 디스플레이 서브시스템을 포함한다.

본 발명의 또 다른 실시예를 따르면, 하나 이상의 송신기들에 의해 전송된 신호들을 사용하여 목표 물체를 검출 및 식별하는 방법이 개시된다. 이 방법은 하나 이상의 독립적인 송신기들로부터 전송된 신호를 검출하는 단계를 포함한다. 이방법은 또한, 목표 물체에 의해 반사된 전송 신호를 검출하는 단계를 포함한다. 이 방법은 또한, 내장 각(included angle)을 계산하는 단계를 포함한다. 이 방법은 또한, 바이섹터 애스펙트 각(bisector aspect angle)을 계산하는 단계를 포함한다. 이 방법은 또한, 바이섹터 애스펙트 각의 함수로서 파장을 토대로 목표 물체 특징의 길이를 계산하는 단계를 포함한다.

본 발명의 부가적인 실시예를 따르면, 하나 이상의 송신기들에 의해 전송된 신호들을 사용하여 목표 물체를 검출 및 식별하는 방법이 개시된다. 이 방법은 하나 이상의 독립적인 송신기들로부터 전송된 신호를 검출하는 단계를 포함한다. 이 방법은 또한, 목표 물체에 의해 반사되는 전송 신호를 검출하는 단계를 포함한다. 이 방법은 또한, 반사된 신호의 파장을 계산하는 단계를 포함한다. 이 방법은 또한, 헤딩 변경 각(heading change angle)을 계산하는 단계를 포함한다. 이 방법은 또한, 파장 및 헤딩 변경 각을 토대로 목표 물체 특징의 길이를 계산하는 단계를 포함한다.

또 다른 실시예를 따르면, 하나 이상의 송신기들로부터의 신호들을 사용하여 목표 물체를 식별하는 시스템이 개시된다. 이 시스템은 수신된 피크 로브(peak lobe)의 -3dB 포인트들 간의 헤딩 변경 및 바이스태틱 애스펙트 각의 함수로서 수신된 피크 로브를 사용하여 목표 물체의 특징 치수(feature dimensions)를 계산하는 것을 포함하여, 목표 물체의 특정 특징들을 표현하는 데이터를 계산하는 신호 처리 장치를 포함한다. 이 시스템은 또한, 목표 물체와 관련된 식별 데이터를 디스플레이하는 디스플레이 요소를 포함한다.

부가적인 실시예를 따르면, 목표 물체를 식별하는 방법이 개시된다. 이 방법은 목표 물체를 검출하여 추적하는 단계, 목표 물체에 대한 서명 데이터를 계산하는 단계 및 상기 목표를 식별하는 단계를 포함한다.

본 발명의 부가적인 특징들 및 장점들이 이하에 서술되고 부분적으로 이 설명으로부터 명백하게 되거나 본 발명의 실시를 통해서 알수 있을 것이다. 본 발명의 목적들 및 이외 다른 장점들은 본원의 설명 및 청구범위들 뿐만 아니라 첨부 도면에서 특정하게 언급된 구조에 의해 실현 및 성취될 수 있다.

상술된 일반적인 설명 및 이하의 상세한 설명 둘 다는 전형적 및 예시적이고 청구된 바와 같이 본 발명을 부가 설명하도록 하는 것을 이해하여야 한다.

양호한 실시예들의 상세한 설명

지금부터 본 발명의 각종 실시예들에 대한 참조가 보다 상세하게 설명될 것이며, 이의 예들이 첨부 도면들에 예시된다.

도1은 종래의 PCL 목표-추적 구성(10)을 도시한 것이다. 이 구성(10)은 PCL 신호 처리 장치(20), 목표 물체(110) 및 다수의 송신기들(120, 130 및 140)을 포함한다. 따라서, PCL 신호 처리 장치(20)는 송신기들(120, 130, 및 140)에 의해 브로드캐스트되는 다이렉트 RF 신호들(122, 132 및 142) 뿐만 아니라 반사된 RF 신호들(126, 136 및 146)을 수신한다. 이 반사된 RF 신호들(126, 136 및 146)은 또한, 송신기들(120, 130 및 140)에 의해 브로드캐스트되고 목표 물체(110)에 의해 반사된다.

전형적인 목표-추적 구성에서, PCL 처리 장치(20)는 도달 시간차(TDOA), 도달 주파수 차(FDOA)(또한, 도플러 시프트로서 공지됨) 및/또는 다이렉트 RF 신호들(122, 132 및 142) 및 반사된 RF 신호들(126, 136 및 146)로부터의 다른 정보를 계산하여 목표 물체(110)의 위치를 검출 및 추적한다.

본 발명의 실시예들은 PCL 기술을 사용하여 발생된 데이터를 사용하여 검출 및 추적되는 목표 물체에 대한 서명 정보를 발생시키는데 충분한 정보를 계산한다. 예를 들어, PCL 신호 처리 장치(20)에 의해 계산된 정확한 위치 및 헤딩 정보는 목표 물체에서 입사, 반사 및 바이스태틱 각들을 계산한다. 본 발명의 실시예들은 이들 각도들을 사용하여 피크 신호들을 탐색하고 항공기의 각종 특징 치수들을 계산한다. 따라서, 본 발명의 각종 실시예들은 PCL 기술이 목표 물체을 정확하고 적절하게 계산하고 인식하는데 사용되도록 한다.

본 발명의 일 실시예를 따르면, 초고주파수(VHF) 신호들을 사용하는 수동 연속파(CW) 멀티스태틱 레이더 시스템(20)은 목표 물체(110)에 의해 반사된 신호들을 수신하여 처리하는데 사용된다. 처리된 신호로부터 얻어진 정보는 식별 정보를 계산한다. VHF 신호들은 통상적으로, 30MHz 내지 300MHz 주파수 범위 내에 있다. 이 주파수에서 파장들은 일반적으로, 너무 길어서 고해상도 목표 분석을 허용하지 않는다. 이들 신호들의 고유 대역폭은 또한 작은데, 전형적으로 50kHz 내지 75kHz이다.

100MHz 주파수에서, 주요 치수에서 1/3 파장(1미터) 보다 작은 특징들은 Raleigh 영역에 존재하기 때문에 신호들을 효율적으로 산란시킬 수 없다. 1/16 파장 (18cm) 보다 작은 구조적인 특징들은 인지되지 않을 것이다. 이와 같은 조건들 하에서, 항공기는 원통형 동체 및 평활한 평면 금속 시트들인 날개들로서 근사화될 수 있다. 이들 근사화를 고려하면, 항공기의 요우 플레인 내에서 또는 이 근처에서의 산란 크기는 상대적으로 간단한 근사화된 형태의 수학적 표현들로 표현될 수 있다. 이들 간단한 수학적 함수들을 반전시키면 항공기에 의해 반사되는 VHF 신호들로부터의 데이터를 분석하여 항공기의 중요한 구조들의 치수들을 추정한다.

도2는 본 발명의 실시예를 따른 PCL 신호 처리 장치를 도시한 것이다. 이 PCL 신호 처리 장치(20)는 단일의 또는 다수의 수신 및 처리 시스템일 수 있고 서명 계산 기능들을 수행시 사용되는 RF 신호들의 수신을 위한 외부 안테나 요소(210)를 포함한다. PCL 신호 처리 장치(20)는 또한 신호 처리 세그먼트(220) 및 디스플레이 서브시스템(260)을 포함한다.

본 발명의 각종 실시예들을 따른 안테나 요소(210)는 단일의 안테나 또는 다수의 안테나들을 포함할 수 있다. 안테나 요소(210)는 또한, 목표 안테나들 및 기준 안테나들을 포함할 수 있다. 일 실시예를 따르면, 기준 안테나들은 사용되는 송신기들에 의해 송신되는 다이렉트 신호들을 수신하는데 사용된다. 또 다른 실시예를 따르면, 목표 안테나들은 PCL 신호 처리 장치에 의해 추적되는 목표 물체들로부터 반사된 에너지를 수신하도록 사용된다.

PCL 신호 처리 장치(20)의 신호 처리 세그먼트(220)는 신호들을 수신하고 처리하여, 목표 물체들의 위치 및 동일성을 결정한다. 게다가, 신호 처리 세그먼트(220)의 실시예들은 수신기 서브시스템(230), 신호 처리 서브시스템(240) 및 데이터 저장 장치(250)를 포함한다.

수신기 서브시스템(230)은 하나 이상의 송신기들에 의해 전송되고 안테나 요소(210)에 의해 검출되는 신호들을 수신한다. 본 발명의 일 실시예를 따르면, 수신기 서브시스템(230)은 신호 처리 서브시스템(240)에 의해 사용되도록 하기 위하여,수신된 신호를 대역 제한, 주파수 시프트 및 증폭시키는데 사용된다. 또 다른 실시예들을 따르면, 수신기 서브시스템(230)은 송신기들에 의해 브로드캐스트되는 다이렉트 신호들을 수신하는 기준 수신기들 및 목표 물체에 의해 반사되는 신호들을 수신하는 목표 수신기들을 포함할 수 있다.

신호 처리 서브시스템(240)은 수신기 서브시스템(230)으로부터 신호 데이터를 수신한다. 이 신호 처리 서브시스템(240)은 신호 처리를 수행하여, PCL 처리 장치(20)에 의해 검출되어 추적되는 목표 물체들에 대해 검출, 추적 및 서명 요소들을 추출한다. 신호 처리 서브시스템(240)은 하나 이상의 신호 처리기들(242), 검출 및 추적 처리 요소(244) 및 서명 처리 요소(246)를 포함한다.

본 발명의 각종 실시예들은 협대역 신호 처리기들, 광대역 신호 처리기들 또는 이들 둘 다를 포함할 수 있는 신호 처리기들(242)을 제공한다. 본 발명의 일 실시예에서, 협대역 신호들은 TV 신호들이고 광대역 신호들은 FM 신호들이다. 신호 처리기들(242)은 수신기 서브시스템(230)으로부터 수신된 신호 정보를 처리하여 검출 및 추적 처리 요소(244)와 관련하여 검출 및 추적 정보를 계산한다. 검출 및 추적 정보는 TDOA, FDOA로부터 및/또는 PCL 신호 처리 장치(20)에 의해 수신되고 사용되는 다이렉트 및 반사된 신호들로부터 도출된 다른 정보로부터 계산된다. 본 발명의 각종 실시예들을 따르면, 검출 및 추적 처리 요소(244)는 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 조합을 포함할 수 있다.

신호 처리기들(242)은 또한, 서명 처리 요소(246)와 관련하여 서명 데이터를 계산한다. 검출 및 추적 요소(244)에 의해 계산되는 위치 및 헤딩 데이터는 서명처리 요소(246)에 의해 사용되는 정보를 제공하여, 송신기/목표-물체 페어링들(parings)과 관련된 입사, 반사 및 바이섹터 각들을 계산한다. 바이스태틱 애스펙트 각과 관련된 피크 로브의 -3dB 전력 포인트들을 통과시키는데 필요한 헤딩 변경을 사용하면, 서명 처리 요소(246)는 피크 로브와 관련된 목표 물체의 구조적인 특징의 길이를 계산한다. 본 발명의 일 실시예를 따르면, 서명 처리 요소(246)는 목표 물체의 동체 길이, 날개 길이, 및 날개의 후퇴각(sweepback angle)을 계산할 수 있다. 본 발명의 각종 실시예들을 따르면, 서명 처리 요소(246)는 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 조합을 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 실시예들에서, 서명 처리 요소(246)와 관련되는 신호 처리기(242)는 또한, 실제 수신된 피크 로브 데이터에 대한 바이스태틱 애스펙트 각의 함수로서 예측된 신호 진폭의 다항식 표현을 계산하고 적용함으로써 동체 또는 날개폭(wingspan) 피크 로브 신호와 관련된 데이터를 필터링할 수 있다. 이 다항식 표현은 직선 표면 에지에 의해 반사된 신호에 대한 수학적 표현으로부터 계산된다.

본 발명의 실시예들을 따르면, 항공기의 특정 특징들을 표현하는 데이터는 검출 및 추적 처리 요소(244) 및/또는 서명 처리 요소(246)에 의해 계산된 데이터로부터 선택될 수 있다. 이 선택된 데이터는 데이터 저장 장치(250)에 위치된 공지된 항공기 특징들의 라이브러리 또는 데이터베이스와 비교된다. 이 신호 처리 서브시스템은 데이터베이스에서 특정 항공기와 관련된 데이터와 선택된 데이터를 정합시킴으로써 목표 물체의 동일성을 결정한다.

데이터 저장 장치(250)는 항공기 데이터의 데이터베이스를 저장하고 목표 물체의 데이터가 데이터베이스와 비교를 위하여 준비될 때 액세스된다. 도2에 도시된 실시예를 따르면, 데이터 저장 장치(250)는 신호 처리기들(242)에 접속된다. 부가적인 실시예들에서, 데이터 저장 장치(250)는 가령 신호 처리 서브시스템 내, 서명 처리 요소(246) 내와 같은 어떤 다른 종래의 위치에 배치되거나 신호 처리 세그먼트(220) 외부에 접속될 수 있다.

데이터 저장 장치(250)는 휘발성 또는 비휘발성 메모리일 수 있다. 휘발성 메모리는 랜덤 액세스 메모리일 수 있으며, 신호 처리 장치의 주 메모리를 포함한다. 비휘발성 메모리는 하드 디스크 드라이브, 제거가능한 디스크 드라이브, 판독 전용 메모리, 플래시 메모리, 또는 데이터를 영구 저장할 수 있는 어떤 다른 저장 장치일 수 있다.

디스플레이 요소(260)는 본 발명에 따라서 결정될 때 목표 물체들의 식별을 포함하여, 목표 물체들과 관련된 내력 및 현재 정보를 디스플레이하는 수단을 제공한다. 부가적인 실시예들은 또한, 시스템 상태 정보, 지형 정보, PCL 신호 처리 장치 위치 및 송신기 위치들을 디스플레이하기 위하여 제공된다.

동작시, 본 발명의 실시예들은 목표 물체를 검출 및 추적, 구조적인 치수들을 계산 및 계산된 특징들을 공지된 정보의 데이터베이스와 비교함으로써 목표 물체들을 식별한다. 본 발명은 목표 물체에 의해 반사되는 신호들을 수신함으로써 목표 물체를 검출한다. 본 발명은 TDOA, FDOA 및/또는 다이렉트 및 반사된 신호들로부터 도출된 다른 정보를 분석함으로써 목표 물체의 위치를 결정한다.

상술된 바와 같이, 본 발명은 연속파 송신기 소스들을 사용하여, 필요로 되는 무선 주파수("RF") 에너지는 항상 목표 물체상에 제공되고, 상기 목표 물체의 위치는 매우 고속으로 갱신될 수 있다. 이 위치 갱신들을 사용하면, 신호 처리 서브시스템(24)과, 검출 및 추적 처리 요소는 특히, 목표 물체의 헤딩 및 속도를 계산할 수 있다.

본 발명의 실시예들을 따르면, 신호 처리 서브시스템(240) 및 서명 처리 요소(246)는 특히, 목표 물체의 구조적인 특징들을 계산한다. 목표 물체(110)의 중요한 구조들의 추정된 치수들은 바이스태틱 애스펙트 각의 함수로서 측정되어 반사된 신호 진폭을 계산함으로써 결정된다. 바이스태틱 애스펙트 각은 목표 물체의 세로축 및, 일루미네이터(illuminator), 목표 물체 및 PCL 처리 장치와 관련된 입사 및 반사각들의 바이섹터로부터 계산된다.

도3은 본 발명의 실시예들에 따라서 바이스태틱 애스펙트 각 및 서명 측정들을 계산시, 신호 처리 서브시스템(240)(도2에 도시됨) 및 서명 처리 요소(246)에 의해 사용되는 각종 축들 및 각들과 목표 물체를 도시한다. 상술된 바와 같이, PCL 신호 처리 장치는 송신기들에 의해 발생된 목표 물체(110)로부터의 다이렉트 신호들 및 이들의 반사들을 사용한다. 이 다이렉트 신호들 및 반사된 신호들을 사용하면, 신호 처리 장치는 다른 정보 중에서 목표 물체의 위치 및 헤딩을 계산하여, 목표 물체의 세로축(310) 뿐만 아니라 속도 벡터(312)를 계산하도록 한다.

PCL 구성에서, 송신기(322) 및 PCL 수신기(332)의 위치는 공지되어 있다. 명백하게, 목표 물체(110)가 검출되고 추적되면, 목표 물체의 현채 위치는 또한 공지되고 연속적으로 갱신된다. 송신기(322), PCL 수신기(332) 및 목표 물체(110)의 공지된 위치들로부터, 입사 방향으로서 공지된 목표 물체 방향으로의 송신기 및 반사 방향(330)으로서 공지된 PCL 시스템 방향으로의 목표 물체가 결정될 수 있다. 입사 방향(320) 및 반사 방향(330)간의 각은 내장 각(325)으로서 공지되어 있다. 입사 방향(320) 및 반사된 방향(330)으로부터, 내장 각(325)의 바이섹터 벡터(340)는 또한 계산될 수 있다.

도3에 도시된 바와 같이, 바이스태틱 애스펙트 각은 내장 각(325)의 바이섹터(340) 및 목표 물체(110)의 세로축(310)간의 각도(345)이다. 바이스태틱 애스펙트 각(345)이 계산되면, 바이스태틱 애스펙트 각(345)의 함수로서 반사된 신호 및 진폭이 측정된다. 측정되는 동체 또는 날개와 같은 항공기 특징의 성분 반사들의 동위상 코히어런트 가산으로 인한 거의 90도의 높은 신호 반사의 로컬 영역의 예측으로 인해, 이 측정은 중요하다.

부가적으로, 바이스태틱 애스펙트 각(345)은 거의 모노스태틱 애스펙트 각과 등가이다. 부가적인 실시예에서, 모노스태틱 등가 파장이 사용될 수 있고 이 등각(equivaltent angle)은 자유 공간 파수를 바이섹터 벡터상으로 투영함으로써 계산된다.

도4는 동체(112)로부터 반사된 피크 신호 로브(410) 및 날개(114)의 리딩 에지(116)로부터 반사된 피크 신호 로브(430)로 목표 물체(110)를 도시한 것이다. 이 피크 신호 로브들(410 및 430)은 동체 및 날개 각각에 의해 반사된 로컬 맥시마(local maxima)들을 표시한다. 일 예로서, 진폭-바이스태틱 애스펙트 각 플롯(plot)에서 동체(112)의 거의 90도 바이스태틱 애스펙트 각의 영역에서, 동체(112)의 요소 반사들의 동위상 코히어런트 가산에 의해 야기되는 고 신호 반사 또는 로컬 맥시마의 로컬 영역을 예측한다. 로컬 맥시마는 이 예에서 중요한데, 그 이유는 이는 통상적으로, 동체(112)로부터 반사되어 복귀된 다른 신호들과 구별될 수 있기 때문이다.

예를 들어, 100MHz에서 전형적인 소형 항공기(평균 레이더 포착 면적(RCS:Radar Cross Section)에서 30 평방 미터라 추정됨)의 평균 반사된 신호 세기는

이다.

거의 90도 영역에서 피크 반사된 신호 세기는 또한 다음에 의해 계산될 수 있다.

Lf는 동체 길이,

Df는 동체 직경

dBis는 등방성 산란기에 대한 데시벨이다.

100MHz 주파수에서 20 미터 길이 및 2미터 직경의 원통형 동체를 지닌 목표의 피크 반사된 신호 세기는

이다.

상기 예에서, 피크 크기는 대략 18dB 만큼 평균 반사된 신호 세기를 초과한다. 따라서, 이 피크 신호는 목표 물체로부터 복귀되는 신호들에서 손쉽게 구별될수 있다.

도5는 목표 물체 및 단일 일루미네이터에 대한 바이스태틱 애스펙트 각의 함수로서 신호 전력을 나타내는 처리되지 않은 측정들의 샘플을 제공한다. 제공된 데이터는 3.26 미터의 파장을 지닌 신호에 대해 4.8도 델타 헤딩과 함께, 98도에서 피크 헤딩을 나타낸다.

피크 신호가 인식되면, 동체의 치수들은 다음 방식으로 계산될 수 있다. 항공기 동체 특징에 의해 산란되는 예측된 로컬 맥시마는 전통적인 회절 제한 빔폭 표현에 의해 계산된다. 균일하게 분포되고 산란되는 정확한 원형의 실린더를 추정하면, 스태틱 빔폭은 다음과 같은 라디안들로 제공된다.

여기서 fBW는 전체 빔폭이다.

이동 목표의 스태틱 동체 산란 빔폭의 정확한 측정은 명백하게 요구된다. 그러나, 근사화들은 각종 효과들 및 변수들을 고려함으로써 행해질 수 있다. 본 발명의 일 실시예는 지구 기준 공간(earth reference space)에서 항공기의 턴 속도(turn rate)의 2배로 산란된 빔을 회전시키는 미러 효과(mirror effect) 및 입사 벡터로부터 산란된 로브상의 -1.5dB 포인트 및 수신기로 다시 -1.5dB 산란된 신호로부터 -3dB 순 산란된 신호를 발생시키는 진폭 이중 효과(amplitude doubling effect)를 포함하여, 빔폭을 효율적으로 계산하는 방법을 제공한다. 이 결과 표현식은 다음과 같다:

이 표현식을 반전시키면, 다음과 같이 산란된 피크에 대한 -3dB 전력 포인트들간을 통과하는데 필요로 되는 측정된 항공기 헤딩 피크 및 피크 신호의 유효 파장으로부터 근사화되는 동체 길이를 계산할 수 있다.

따라서, 유효 파장 및 헤딩 변경각 측정들은 피크 로브를 반사시키는 목표 물체 특징의 구조적인 치수를 계산하는 성능을 제공한다.

예로서 도5에서의 측정들로부터 도출된 데이터를 사용하면, 즉 3.26 미터의 유효 파장을 지닌 신호를 위한 4.8도 델타 헤딩을 사용하면, 12.47 미터의 동체 길이는 다음과 같이 계산된다.

도4를 참조하면, 날개의 리딩 에지(116)의 상대적으로 긴 평활 표면 때문에, 날개(114)는 또한, 동체와 동일한 방식으로 날개 피크 로브(430)를 제공한다. 그러므로, 날개의 길이는 또한, 동체 길이와 동일한 방식으로 계산될 수 있다. 게다가, 날개의 바이스태틱 애스펙트 각(440)을 결정하면 날개의 후퇴각(450)이 계산된다. 어떤 경우들에서, 전체 날개폭은 또한 본 발명의 실시예들에 따라서 결정되고 측정될 수 있다는 것을 알 수 있다.

하나 이상의 일루미네이터들은 목표 물체의 식별에 사용되는 서명의 수집 및처리시 본 발명에 의해 사용될 수 있다는 것을 알 수 있다. 다수의 일루미네이터들은 다수의 측정들을 상관시키고 명백한 에러 데이터를 제외시킴으로써, 측정들의 표준 편차를 작게할 뿐만 아니라 -3dB 포인트들의 피크 로브를 통과하도록 목표 물체에 필요한 시간을 감소시킨다. 게다가, 예측된 신호의 수학적 표현 또는 다항식 피트(polynomial fit)를 토대로 한 필터링이 또한, 수행될 수 있다.

도6은 피크 로브에 대한 계산된 다항식 피트 및 로브 맥시마를 위한 바이스태틱 애스펙트 각 그래프의 함수로서 샘플 전력을 도시한다. 이 다항식 계산은 바이스태틱 애스펙트 각의 함수로서 예측된 신호 진폭을 토대로 한 필터링 메커니즘을 제공한다. 다항식 계산은 어떠한 직선 에지를 위한 반사된 에너지에 대한 식을 토대로 하고 다음과 같이 제공된다.

본 발명의 실시예들을 따르면, 목표 물체의 검출 및 추적 동안 결정되는 목표 물체의 각종 특징들의 선택 및 구조적인 치수들의 계산은 공지된 항공기를 위한 특징들의 데이터베이스와 비교될 수 있다. 목표 물체는 선택된 특징들이 표준 편차 내의 데이터베이스의 엔트리와 정합할 때 식별된다. 예를 들어, 본 발명의 실시예를 따르면, 동체 길이, 날개 길이 및 날개 후퇴각을 포함한 3차원들의 특징 데이터베이스가 사용된다. 이 실시예의 3차원 희박한 판단 공간(loosely populated decision space)을 제공한다. 많은 치수들의 특징 데이터베이스가 많은 대중적으로 이용가능한 기준 소스들에서 상세화된 항공기 데이터로부터 생성될 수 있다.

본 발명의 실시예들은 날개폭 및 동체 길이들을 50cm 내에서 까지 그리고 후퇴각을 1도 내에서 까지 측정할 수 있다. 어쨋든 전세계 항공기의 몇개의 3차원 판단 공간 내에, 동일한 판단 포인트들 또는 심지어 이들 포인트들로부터의 표준 편차들이 존재한다는 것을 이해할 수 있다.

목표 물체는 3개의 측정들보다 작은 것으로 식별될 수 있다는 것을 알 수 있다. 관측 하에 있는 에리어로의 목표 물체의 도달 각도로 인해, 날개 길이 및 후퇴각 측정들은 동체 측정이 행해지기 전 행해지는 경향이 있다. 대부분의 경우들에서, 본 발명의 실시예들은 단지 이들 2개의 측정들로 항공기를 정확하게 식별할 수 있다. 어떤 경우들에서, 목표 물체는 단일 특징 측정으로 식별될 수 있다는 것을 알 수 있다. 특히, 이들 항공기는 특정한 특징들을 갖는다.

게다가, "비행중인 날개(flying wing)" 유형의 항공기로 인해, 동체 측정은 일반적으로 어떤 각도로부터 이용될 수 없을 것이다. 그러나, 이들 항공기들의 제한된 수들 및 특정 날개 길이와 후퇴각으로 인해, 이들은 단지 2개의 측정들로 식별될 수 있다. 단지 단일 측정으로 이들 및 다른 항공기들을 식별할 수 있다.

본 발명의 부가적인 실시예들의 선택 기준은 속도, 기동성(maneuverability), 고도, 위치 또는 본 발명에 의해 계산된 각종 다른 데이터 또는 본 발명의 운영자에 의한 입력과 같은 정보를 포함할 수 있다. 4차원 이상의 데이터베이스가 본 발명의 정확도를 향상시키기 위하여 제공된다는 것을 알수 있을 것이다. 다차원 데이터베이스는 본 발명이 다수의 송신기들로부터의 데이터를 사용하도록 하고 송신기들간을 상관시키는 특징 측정들만을 적용함으로써, 불일치 또는 명백하게 배제가능한 데이터를 무시하게 한다.

본 발명의 부가적인 실시예들은 서명 데이터를 계산하고 목표 물체를 식별하는 방법을 제공한다.

도7은 본 발명의 일 실시예에 따라서 서명 정보를 계산하고 목표 물체를 식별하는 단계를 제공하는 신호 처리 흐름도(700)를 도시한다. 본 발명의 각종 실시예들에 따라서 데이터를 처리하면, 목표 물체를 연속적으로 감시할 뿐만 아니라 서명 데이터를 수집 및 목표 물체를 식별하도록 한다. 따라서, 데이터 처리는 검출 및 추적 단계(710), 서명 데이터 계산 단계(720) 및 목표 물체 식별 단계(750)를 포함하는 각종 처리 세그먼트들로 나뉘어질 수 있다.

본 발명의 실시예들을 따른 신호 처리는 검출 및 추적 단계(710)로 시작된다. 검출 및 추적 단계(710)는 하나 이상의 일루미네이터들로부터의 다이렉트 및 반사 신호들을 감시함으로써 성취되고 반사 신호들이 목표 물체로부터 검출될 때 목표 물체 단계(712)를 검출에서 시작된다.

목표 물체가 검출되면, 목표 물체에 대한 위치는 목표 물체 계산 위치 단계(714)에서 계산된다. 목표 물체의 위치는 초당 다수회 갱신될 수 있다. 단계(714)에서 위치 데이터의 연속적인 갱신으로부터, 목표 물체의 헤딩 정보는 일정 시간 기간에 걸쳐서 목표 물체의 방향으로의 변경들을 비교함으로써 목표 물체의 헤딩 계산 단계(716)에서 계산되고 목표 물체의 속도는 시간에 대해서 목표 물체에 의해 이동되는 거리를 비교함으로써 목표 물체의 속도 계산 단계(718)에서 계산된다.

목표 물체가 추적되는 동안, 부가적인 서명 정보는 서명 데이터 계산 단계(720)에서 계산될 수 있다. 서명 계산 단계(720)는 피크 로브 데이터 계산 단계(722), 피크 로브 측정의 선택적인 필터링 단계(724) 및 치수 정보 계산 단계(726)를 포함한다.

피크 로브 계산 단계(722)는 목표 물체의 날개 및 동체와 같은 구조적인 특징들의 치수들을 계산하는데 필요한 피크 로브와 관련된 데이터를 계산하고, 또한 날개 후퇴각에 대한 계산들을 포함할 수 있다. 피크 로브 계산 단계(722)는 입사 방향 계산 단계(730), 반사 방향 계산 단계(732), 바이섹터 벡터 계산 단계(734), 바이스태틱 애스펙트 각 계산 단계(736), 바이스태틱 애스펙트 각의 함수로서 피크 로브에 대한 신호 진폭 계산 단계(738), 유효 파장 계산 단계(740), 및 헤딩 변경 계산 단계(742)를 포함한다. 부가적인 실시예들은 또한, 날개 후퇴각 계산 단계(744)를 포함할 수 있다.

입사 방향 계산 단계(730)는 신호 송신기로부터 목표 물체로의 신호 경로의 방향을 제공한다. 반사 방향 계산 단계(732)는 목표 물체로부터 수신기로의 반사 신호 경로의 방향을 제공한다. 바이섹터 벡터 계산 단계(734)는 입사 방향 및 반사 방향 간의 내장 각의 바이섹터를 제공한다. 바이스태틱 애스펙트 각은 목표 물체의 헤딩 및 바이섹터 벡터 간의 각도를 측정함으로써 단계(736)에서 계산된다. 그 후, 바이스태틱 애스펙트 각과 관련된 피크 로브는 바이스태틱 애스펙트 각의 함수로서 피크 로브 계산 단계(738)에서 계산된다.

피크 로브의 -3dB 전력 포인트들 간의 헤딩 변경은 헤딩 변경 계산 단계(743)에서 계산된다. 피크 로브를 생성하는 신호의 유효 파장은 또한 유효 파장 측정 단계(740)에서 측정된다. 상술된 알고리즘들을 따르면, 목표 물체 특징의 길이는 측정 파장에서 행해진 유효 파장 측정 단계(740)를 상수값과 승산하고 이 결과를 헤딩 변경 계산 단계(742)에서 행해진 헤딩 변경 계산의 2배의 사인으로 제산함으로써 특징 치수 계산 단계(726)에서 계산될 수 있다. 상술된 바와 같이, 상수값은 통상적인 회절 제한된 빔폭 표현으로부터 유도되고 미러 효과, 진폭 이중 효과, 또는 다른 관련된 현상을 설명할 수 있다.

본 발명의 부가적인 실시예들은 피크 로브 필터링 단계(724)에서 다항식 피트로 피크 로브 데이터를 필터링하는 것을 포함한다. 다항식 피트에 의한 필터링은 피크 로브 데이터를 예측된 피크 로브의 수학적 표현과 비교하기 위하여 제공된다. 이 비교는 수신된 피크 신호 데이터에서 잡음을 제공하도록 한다.

본 발명의 부가적인 실시예는 날개 후퇴각 계산 단계(744)에서 날개 후퇴각을 계산한다. 예를 들어, 날개의 바이섹터 벡터는 날개의 리딩 에지에 대해 거의 90도인데, 이로 인해, 일 실시예에서, 날개의 후퇴각의 간단한 추정은 90도를 바이스태틱 애스펙트 각에 가산함으로써 계산될 수 있다. 날개 후퇴각은 목표 물체를 식별하기 위한 특징 데이터베이스와 비교되는 부가적인 특징을 제공한다. 대부분의 경우들에서, 후퇴각 및 날개 길이는 목표 물체의 동일성을 제공하는데 충분하다.

검출 및 추적 단계(710)와 서명 데이터 계산 단계(720) 동안 계산된 데이터로부터, 목표 물체의 동일성은 목표 물체 식별 단계(750)에서 결정될 수 있다. 단계(750)에서, 목표 물체로부터 계산된 특징들은 비교 단계(752)에서 공지된 항공기 데이터의 데이터베이스와 비교된다. 정합이 목표 물체 식별 단계(754)에서 발견될 때 목표 물체가 식별된다. 데이터베이스에서 사용되는 측정들을 위한 소정의 표준편차 내에 있을 때 목표 물체 데이터는 정합되도록 고려된다.

목표 물체가 식별된 후, 목표 물체의 동일성은 또한 사용을 위하여 다른 공정들 또는 시스템들에 디스플레이되거나 제공될 수 있다.

당업자는 본 발명의 원리 및 범위를 벗어남이 없이 각종 수정 및 변경을 행할 수 있다. 따라서, 본 발명은 청구범위내에 있는 본 발명의 수정 및 변경 및 이들의 등가물을 커버하도록 한다.

Claims (44)

1. 하나 이상의 독립적인 송신기들에 의해 전송되는 신호들을 사용하여 목표 물체를 검출 및 식별하는 시스템에 있어서,

   상기 송신기들로부터의 다이렉트 신호들 및 상기 목표 물체에 의해 반사된 반사 신호들을 수신하는 안테나;

   상기 안테나에 접속되어 상기 안테나에 의해 수신된 신호들을 처리하는 신호 처리 서브시스템;

   목표 물체 서명(signature) 정보를 계산하는 서명 처리 서브시스템; 및,

   상기 목표 물체 서명 정보를 선택적으로 디스플레이하는 디스플레이 서브시스템을 포함하는, 목표 물체 검출 및 식별 시스템.
2. 제1항에 있어서, 상기 안테나에 의해 수신된 다이렉트 및 반사된 신호들은 30MHz 내지 300MHz 주파수 범위 내에 있는, 목표 물체 검출 및 식별 시스템.
3. 제1항에 있어서, 상기 서명 처리 서브시스템은 바이스태틱 애스펙트 각의 함수로서 반사된 신호 진폭을 사용하여 상기 목표 물체 서명 정보를 계산하는, 목표 물체 검출 및 식별 시스템.
4. 제1항에 있어서, 상기 서명 처리 서브시스템은 내장 각(included angle)을계산하는, 목표 물체 검출 및 식별 시스템.
5. 제1항에 있어서, 상기 서명 처리 서브시스템은 애스펙트 각을 계산하는, 목표 물체 검출 및 식별 시스템.
6. 제1항에 있어서, 상기 서명 처리 서브시스템은 모노스태틱 등가 파장을 사용하여 상기 목표 물체 서명 정보를 계산하는, 목표 물체 검출 및 식별 시스템.
7. 제1항에 있어서, 상기 서명 처리 서브시스템은 미러 효과를 고려함으로써 반사된 빔폭을 근사화하는, 목표 물체 검출 및 식별 시스템.
8. 제1항에 있어서, 상기 서명 처리 서브시스템은 진폭 이중 효과를 고려함으로써 반사된 빔폭을 근사화하는, 목표 물체 검출 및 식별 시스템.
9. 제1항에 있어서, 상기 목표 물체 서명 정보와 비교하기 위한 서명의 데이터베이스를 더 포함하는, 목표 물체 검출 및 식별 시스템.
10. 목표 물체를 검출 및 식별하는 시스템에 있어서,

    신호들을 전송하기 위한 하나 이상의 송신기들;

    상기 송신기들로부터의 다이렉트 신호들 및 상기 목표 물체에 의해 반사된반사 신호들을 수신하는 안테나;

    상기 안테나에 접속되어 상기 안테나에 의해 수신되는 신호들을 처리하는 신호 처리 서브시스템;

    바이스태틱 애스펙트 각(bistatic aspect angle)의 함수로서 반사된 신호의 진폭을 사용하여 목표 물체 서명 정보를 계산하는 서명 처리 서브시스템; 및,

    상기 목표 물체 서명 정보를 선택적으로 디스플레이하는 디스플레이 서브시스템을 포함하는, 목표 물체 검출 및 식별 시스템
11. 제10항에 있어서, 상기 하나 이상의 송신기들은 30MHz 내지 300MHz 주파수 범위 내에서 전송하는, 목표 물체 검출 및 식별 시스템.
12. 제10항에 있어서, 상기 서명 처리 서브시스템은 내장 각을 계산하는, 목표 물체 검출 및 식별 시스템.
13. 제10항에 있어서, 상기 서명 처리 서브시스템은 애스펙트 각을 계산하는, 목표 물체 검출 및 식별 시스템.
14. 제10항에 있어서, 상기 서명 처리 서브시스템은 모노스태틱 등가 파장을 사용하여 상기 목표 물체 서명 정보를 계산하는, 목표 물체 검출 및 식별 시스템.
15. 제10항에 있어서, 상기 서명 처리 서브시스템은 미러 효과를 고려함으로써 반사된 빔폭을 근사화하는, 목표 물체 검출 및 식별 시스템.
16. 제10항에 있어서, 상기 서명 처리 서브시스템은 진폭 이중 효과를 고려함으로써 반사된 빔폭을 근사화하는, 목표 물체 검출 및 식별 시스템.
17. 제10항에 있어서, 상기 목표 물체 서명 정보와 비교하기 위한 서명 데이터의 데이터베이스를 더 포함하는, 목표 물체 검출 및 식별 시스템.
18. 하나 이상의 송신기들에 의해 전송된 신호들을 사용하여 목표 물체를 검출 및 식별하는 방법에 있어서,

    상기 하나 이상의 독립적인 송신기들로부터 전송된 신호를 검출하는 단계;

    목표 물체에 의해 반사된 상기 전송된 신호를 검출하는 단계;

    상기 반사된 신호의 파장을 계산하는 단계;

    내장 각을 계산하는 단계;

    바이섹터 애스펙트 각을 계산하는 단계; 및,

    상기 바이섹터 애스펙트 각의 함수로서 상기 파장을 토대로 목표 물체 특징의 길이를 계산하는 단계를 포함하는, 목표 물체 검출 및 식별 방법.
19. 제18항에 있어서, 상기 목표 물체 특징의 길이를 계산하는 단계는:

    상기 파장을 상수 값과 승산함으로써 값을 계산하는 서브단계; 및,

    상기 값을 헤딩 변경 각도의 2배의 사인으로 제산하는 서브단계를 포함하는, 목표 물체 검출 및 식별 방법.
20. 제18항에 있어서, 상기 목표 물체에 의해 반사된 전송된 신호를 검출하는 단계는 평균 반사된 신호를 검출하는 서브단계를 더 포함하는, 목표 물체 검출 및 식별 방법.
21. 제18항에 있어서, 상기 목표 물체에 의해 반사된 전송된 신호 검출 단계는 피크 반사된 신호를 검출하는 서브단계를 더 포함하는, 목표 물체 검출 및 식별 방법.
22. 하나 이상의 송신기들에 의해 전송된 신호들을 사용하여 목표 물체를 검출 및 식별하는 방법에 있어서,

    상기 하나 이상의 독립적인 송신기들로부터 전송된 신호를 검출하는 단계;

    목표 물체에 의해 반사되는 상기 전송된 신호를 검출하는 단계;

    상기 반사된 신호의 파장을 계산하는 단계;

    헤딩 변경 각을 계산하는 단계;

    상기 파장 및 상기 헤딩 변경 각을 토대로 목표 물체 특징의 길이를 계산하는 단계를 포함하는, 목표 물체 검출 및 식별 방법.
23. 하나 이상의 송신기들로부터의 신호들을 사용하여 목표 물체를 식별하는 시스템에 있어서,

    수신된 피크 로브(peak lobe)의 -3dB 포인트들 간의 헤딩 변경 및 바이스태틱 애스펙트 각의 함수로서 수신된 피크 로브를 사용하여 목표 물체의 특징 치수를 계산하는 것을 포함하여, 상기 목표 물체의 특정 특징들을 표현하는 데이터를 계산하는 신호 처리 장치; 및,

    상기 목표 물체와 관련된 식별 데이터를 디스플레이하는 디스플레이 요소를 포함하는, 목표 물체 식별 시스템.
24. 제23항에 있어서, 상기 신호 처리 장치에 의해 계산되는 데이터와 비교하기 위하여 공지된 항공기 데이터의 라이브러리를 더 포함하는 ,목표 물체 식별 시스템.
25. 제23항에 있어서, 상기 신호 처리 장치는:

    상기 하나 이상의 송신기들에 의해 전송되는 다이렉트 신호들 및 상기 하나 이상의 송신기들에 의해 전송되며, 상기 목표 물체에 의해 반사되고 상기 안테나 요소에 의해 수신되는 반사된 신호들을 수신하는 안테나 요소; 및,

    상기 다이렉트 신호들 및 상기 반사된 신호들을 처리하는 데이터 처리 세그먼트를 더 포함하는, 목표 물체 식별 시스템.
26. 제25항에 있어서, 상기 안테나 요소는:

    상기 다이렉트 신호들을 수신하는 기준 안테나; 및,

    상기 반사된 신호들을 수신하는 목표 안테나를 더 포함하는, 목표 물체 식별 시스템.
27. 제25항에 있어서, 상기 신호 처리 세그먼트는:

    상기 안테나 요소에 의해 수신되는 신호를 수신하는 수신기 서브시스템;

    신호 처리 서브시스템; 및,

    상기 신호 처리 장치에 의해 계산되는 데이터와 비교하기 위한 공지된 항공기 데이터의 라이브러리를 저장하는 데이터 저장 요소를 더 포함하는, 목표 물체 식별 시스템.
28. 제27항에 있어서, 상기 수신기 서브시스템은 상기 안테나 요소로부터 상기 다이렉트 신호들을 수신하기 위한 기준 수신기를 더 포함하는, 목표 물체 식별 시스템.
29. 제27항에 있어서, 상기 수신기 서브시스템은 상기 안테나 요소로부터 상기 반사된 신호들을 수신하는 목표 수신기를 더 포함하는, 목표 물체 식별 시스템.
30. 제27항에 있어서, 상기 신호 처리 서브시스템은:

    하니 이상의 신호 처리기들; 및,

    상기 수신된 피크 로브의 3dB 포인트들 간의 바이스태틱 애스펙트 각 및 상기 헤딩 변경의 함수로서 상기 수신된 피크 로브를 사용하여 목표 물체 특징 치수들을 계산하는 상기 하나 이상의 신호 처리기들과 관련되는 서명 처리 요소를 더 포함하는, 목표 물체 식별 시스템.
31. 제30항에 있어서, 상기 서명 처리 요소는, 또한 상기 바이스태틱 애스펙트 각의 함수로서 예측된 신호 진폭의 다항식 표현으로 상기 수신된 피크 로브를 필터링하는, 목표 물체 식별 시스템.
32. 제27항에 있어서, 상기 신호 처리 서브시스템은 상기 목표 물체의 위치 및 이동을 검출 및 계산하는 검출 및 추적 처리 요소를 더 포함하는, 목표 물체 식별 시스템.
33. 제27항에 있어서, 상기 하나 이상의 신호 처리기들은 협대역 신호 처리기들을 더 포함하는, 목표 물체 식별 시스템.
34. 목표 물체를 식별하는 방법에 있어서,

    상기 목표 물체를 검출 및 추적하는 단계;

    상기 목표 물체에 대한 서명 데이터를 계산하는 단계; 및,

    상기 목표를 식별하는 단계를 포함하는, 목표 물체 식별 방법.
35. 제34항에 있어서,

    상기 목표 물체를 검출 및 추적하는 단계는:

    다이렉트 신호들 및 상기 목표 물체에 의해 반사된 반사 신호들을 수신함으로써 상기 목표 물체를 검출하는 단계;

    상기 다이렉트 및 반사된 신호로 상기 목표 물체의 위치를 계산하는 단계;

    시간주기에 걸쳐서 상기 목표 물체의 위치를 갱신함으로써 상기 목표 물체의 헤딩을 계산하는 단계; 및,

    시간에 대해서 상기 목표 물체에 의해 이동되는 거리를 비교함으로써 상기 목표 물체의 속도를 계산하는 단계를 포함하는, 목표 물체 식별 방법.
36. 제34항에 있어서, 상기 서명 데이터를 계산하는 단계는:

    목표 물체 특징에 의해 반사되는 피크 로브로부터 피크 로브 데이터를 계산하는 단계; 및,

    상기 피크 로브 데이터로부터 상기 목표 물체 특징의 치수를 계산하는 단계를 더 포함하는, 목표 물체 식별 방법.
37. 제36항에 있어서, 상기 예측된 피크 로브의 다항식 피트 표현으로 상기 피크로브를 필터링하는 단계를 더 포함하는, 목표 물체 식별 방법.
38. 제36항에 있어서, 상기 피크 로브 데이터를 계산하는 단계는:

    상기 송신기로부터 상기 목표 물체로의 신호 경로의 입사 방향을 계산하는 단계;

    상기 목표 물체로부터 수신기로의 반사된 신호 경로의 반사 방향을 계산하는 단계;

    상기 입사 방향 및 상기 반사 방향간의 내장 각도의 바이섹터 벡터를 계산하는 단계;

    상기 목표 물체의 헤딩 및 상기 바이섹터 벡터간의 바이스태틱 애스펙트 각을 계산하는 단계;

    상기 바이스태틱 애스펙트 각의 함수로서 피크 로브를 계산하는 단계;

    상기 피크 로브 신호의 유효 파장을 계산하는 단계;

    상기 피크 로브의 -3db 전력 포인트들 간의 헤딩 변경을 계산하는 단계를 더 포함하는, 목표 물체 식별 방법.
39. 제38항에 있어서, 날개 후퇴각을 계산하는 단계를 더 포함하는, 목표 물체 식별 방법.
40. 제39항에 있어서, 상기 날개 후퇴각을 계산하는 단계는, 상기 목표 물체의날개에 의해 반사되는 피크 로브의 바이스태틱 애스펙트 각에 90도를 가산하는 단계를 더 포함하는, 목표 물체 식별 방법.
41. 제38항에 있어서, 상기 피크 로브 데이터로부터 목표 물체 특징의 치수를 계산하는 단계는:

    상기 유효 파장과 상수 값을 승산하는 단계; 및,

    상기 헤딩 변경의 2배의 사인으로 제산하는 단계를 더 포함하는, 목표 물체 식별 방법.
42. 제41항에 있어서, 상기 유효 파장을 상수 값과 승산하는 단계는 상기 파장을 0.638로 승산하는 단계를 더 포함하는, 목표 물체 식별 방법.
43. 제34항에 있어서, 상기 목표 물체를 식별하는 단계는:

    상기 목표 물체의 계산된 특징들을 공지된 특징들의 데이터베이스와 비교하는 단계; 및,

    공지된 특징들의 상기 데이터베이스에서의 일치로 상기 목표 물체를 식별하는 단계를 더 포함하는, 목표 물체 식별 방법.
44. 제27항에 있어서, 상기 하나 이상의 신호 처리기들은 하나 이상의 광대역 신호 처리기들을 더 포함하는, 목표 물체 식별 시스템.