KR20140008818A - 해면 클러터 제거 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

해면 클러터 제거 방법 및 장치를 개시한다.
파도 높이(Wave Height) 별로 구분된 파도 형태 정보와, 상기 파도 형태 정보에 따른 관련 정보를 매칭(Matching)하여 저장하는 데이터베이스; 목표물 또는 기 설정된 영역을 향해 전자기파를 방사하고 상기 목표물 또는 상기 기 설정된 영역으로부터 반사되는 반사 신호를 수신하는 안테나; 상기 반사 신호를 기 설정된 주파수에 따라 필터링하는 필터링부; 상기 필터링된 신호에 근거하여 특정 계수를 산출하는 산출부; 상기 데이터베이스로부터 산출된 상기 특정 계수에 해당하는 상기 파도 형태 정보를 추출하며, 상기 파도 형태 정보에 대응하는 임계치(Threshold)를 추출하는 비교부; 및 상기 반사 신호에 상기 임계치에 대응하는 값을 적용하여 해면 클러터(Clutter)를 제거하는 클러터 제거부를 포함하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 장치를 제공한다.

Description

해면 클러터 제거 방법 및 장치{Method And Apparatus for Eliminating Sea Clutter}
본 실시예는 해면 클러터 제거 방법 및 장치에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 선박 레이더는 해상의 특성상 파도 클러터가 많이 발생하므로 목표물의 표적을 분별하기가 어려우므로, 해면에서 발생하는 클러터의 종류를 분류하여 원하는 클러터를 필요에 따라 제거할 수 있도록 하는 해면 클러터 제거 방법 및 장치에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
선박 레이더는 일반적으로 3 GHz 대의 S-Band 또는 10 GHz 대의 X-Band 두 종류가 사용되고 있다.
이러한, 선박 레이더는 해상의 특성상 파도와 비 클러터가 많이 발생하므로 목표물의 표적을 분별하기가 어렵다. 즉, 종래의 경우 선박 레이더의 신호 처리 시 높은 클러터 지역(High Clutter Region)에서는 성능이 떨어지고 많은 메모리를 필요로 하는 문제가 있다. 즉, 종래 기술의 경우 지속적으로 평균값을 산출하여야 하며, 작은 목표물과 도플러 이동이 없는 경우에는 클러터 제거의 효과가 없으며, 해당 클러터가 고주파 클러터일 경우 탐색 자체가 어려운 문제가 있다. 따라서, 클러터의 종류를 분류하여 원하는 클러터를 필요에 따라 제거하는 기술이 필요하다.
본 실시예는 선박 레이더에서 해상의 특성상 파도 클러터가 많이 발생하므로 목표물의 표적을 분별하기가 어려우므로, 해면에서 발생하는 클러터의 종류를 분류하여 원하는 클러터를 필요에 따라 제거할 수 있도록 하는 해면 클러터 제거 방법 및 장치를 제공하는 데 주된 목적이 있다.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 파도 높이(Wave Height) 별로 구분된 파도 형태 정보와, 상기 파도 형태 정보에 따른 관련 정보를 매칭(Matching)하여 저장하는 데이터베이스; 목표물 또는 기 설정된 영역을 향해 전자기파를 방사하고 상기 목표물 또는 상기 기 설정된 영역으로부터 반사되는 반사 신호를 수신하는 안테나; 상기 반사 신호를 기 설정된 주파수에 따라 필터링하는 필터링부; 상기 필터링된 신호에 근거하여 특정 계수를 산출하는 산출부; 상기 데이터베이스로부터 산출된 상기 특정 계수에 해당하는 상기 파도 형태 정보를 추출하며, 상기 파도 형태 정보에 대응하는 임계치(Threshold)를 추출하는 비교부; 및 상기 반사 신호에 상기 임계치에 대응하는 값을 적용하여 해면 클러터(Clutter)를 제거하는 클러터 제거부를 포함하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 장치를 제공한다.
또한, 본 실시에의 다른 측면에 의하면, 파도 높이(Wave Height) 별로 구분된 파도 형태 정보와, 상기 파도 형태 정보에 따른 관련 정보를 매칭(Matching)하여 저장하는 데이터베이스; 목표물 또는 기 설정된 영역을 향해 전자기파를 방사하고 상기 목표물 또는 상기 기 설정된 영역으로부터 반사되는 반사 신호를 수신하는 안테나; 상기 반사 신호에서 제로 도플러 영역의 벨로시티(Velocity)를 필터링 처리하는 제로 벨로시티 필터; 상기 필터링된 신호에 해당하는 매그니튜드(Magnitude)를 확인하는 매그니튜드부; 상기 확인된 신호에 근거하여 특정 계수를 산출하는 산출부; 상기 데이터베이스로부터 산출된 상기 특정 계수에 해당하는 상기 파도 형태 정보를 추출하며, 상기 파도 형태 정보에 대응하는 임계치(Threshold)를 추출하는 비교부; 및 상기 반사 신호에 상기 임계치에 대응하는 값을 적용하여 해면 클러터(Clutter)를 제거하는 클러터 제거부를 포함하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 장치를 제공한다.
또한, 본 실시에의 다른 측면에 의하면, 안테나에서 목표물 또는 기 설정된 영역을 향해 전자기파를 방사하고 상기 목표물 또는 상기 기 설정된 영역으로부터 반사되는 반사 신호를 수신하는 수신 과정; 필터링부에서 상기 반사 신호를 기 설정된 주파수에 따라 필터링하는 필터링 과정; 산출부에서 상기 필터링된 신호에 근거하여 특정 계수를 산출하는 산출 과정; 비교부에서 상기 데이터베이스로부터 산출된 상기 특정 계수에 해당하는 상기 파도 형태 정보를 추출하며, 상기 파도 형태 정보에 대응하는 임계치(Threshold)를 추출하는 추출 과정; 및 클러터 제거부에서 상기 반사 신호에 상기 임계치에 대응하는 값을 적용하여 해면 클러터를 제거하는 제거 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 방법을 제공한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예에 의하면, 선박 레이더는 해상의 특성상 파도 클러터가 많이 발생하므로 목표물의 표적을 분별하기가 어려우므로, 해면에서 발생하는 클러터의 종류를 분류하여 원하는 클러터를 필요에 따라 제거할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 실시예에 따른 해면 클러터 제거 장치를 개략적으로 나타낸 블럭 구성도,
도 2는 본 실시예에 따른 제로 도플러 필터를 포함한 해면 클러터 제거 장치를 개략적으로 나타낸 블럭 구성도,
도 3은 본 실시예에 따른 해면 클러터 제거 장치에 내부 모듈을 설명하기 위한 예시도,
도 4는 본 실시예에 따른 매개변수를 이용한 주파수 반사속도를 구하는 방법을 설명하기 위한 예시도,
도 5는 본 실시예에 따른 제로 벨로시티 필터와 매그니튜드부를 포함한 해면 클러터 제거 장치를 개략적으로 나타낸 블럭 구성도,
도 6은 본 실시예에 따른 파도의 개선지수 레벨을 설명하기 위한 예시도,
도 7은 본 실시예에 따른 해면 클러터 제거 방법을 설명하기 위한 순서도,
도 8은 본 실시예에 따른 탐지 확률을 설명하기 위한 예시도,
도 9는 본 실시예에 따른 단일 펄스 모호성 함수를 설명하기 위한 예시도,
도 10은 종래의 해면 클러터 제거를 설명하기 위한 예시도,
도 11은 본 실시예에 따른 해면 클러터 제거를 설명하기 위한 예시도이다.
이하, 본 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
본 실시예에 기재된 클러터(Clutter)란, 레이더에서 지면, 해면, 빗방울 등으로부터 발생되는 불필요한 반사파에 의해 나타나는 에코(반향) 등의 반사 장애를 말한다. 즉, 해면 클러터는 파도의 높이, 풍향, 안테나의 높이에 영향을 받고, 빗방울 클러터는 강우, 강설, 안개 등의 영향을 받아 스크린 상에 나타나는 잡음 현상을 말한다.
도 1은 본 실시예에 따른 해면 클러터 제거 장치를 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.
본 실시예에 따른 해면 클러터 제거 장치(100)는 안테나(110), 필터링부(120), 감산부(130), 산출부(140), 비교부(150), 데이터베이스(160) 및 클러터 제거부(170)를 포함한다. 본 실시예에서는 해면 클러터 제거 장치(100)가 안테나(110), 필터링부(120), 감산부(130), 산출부(140), 비교부(150), 데이터베이스(160) 및 클러터 제거부(170)만을 포함하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 해면 클러터 제거 장치(100)에 포함되는 구성 요소에 대하여 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이다.
안테나(110)는 목표물 또는 기 설정된 영역을 향해 전자기파를 방사하고 목표물 또는 기 설정된 영역으로부터 반사되는 반사 신호를 수신한다. 이러한, 안테나(110)는 3 GHz 대의 S-Band 또는 10 GHz 대의 X-Band 주파수를 방사한다.
필터링부(120)는 반사 신호를 기 설정된 주파수에 따라 필터링한다. 필터링부(120)에서 반사 신호를 기 설정된 주파수로 필터링하는 과정에 대해 설명하자면, 필터링부(120)는 반사 신호에서 제로 도플러 주파수를 필터링 처리하거나, 반사 신호에서 고조파 성분을 포함한 제로 도플러 영역의 스펙트럼 포락선을 검출하거나, 반사 신호에서 제로 도플러 영역의 벨로시티(Velocity)를 필터링 처리할 수 있다. 여기서, 제로 도플러 영역은 물체가 레이더 빔의 방향과 직각 방향으로 움직여서 도플러 신호가 발생되지 않는 주파수 영역이다.
감산부(130)는 필터링된 신호를 감산 처리하며, 감산 처리된 신호를 산출부(140)로 전달한다. 이러한, 감산부(130)는 디지털 신호를 사용하여 뺄셈 기능을 수행하는 모듈로서, 빼임수, 뺌수, 자리 올림 수를 나타내는 세 개의 입력을 받아들일 수 있으며, 차와 내림수를 나타내는 두 개의 출력을 내보낼 수 있다. 또한, 감산부(130)는 입력 데이터로 표시되는 수의 차를 출력 데이터로 표현한다. 즉, 감산부(130)는 피감수, 감수 및 자리 올림이 입력되면, 차와 자리 올림을 출력한다. 즉, 감산부(130)는 필터링된 신호를 입력 데이터로 표시되는 수의 차를 출력 데이터로 표현하며, 반사 신호의 주파수를 반사 신호의 주파수만큼의 셀(Cell) 영역에 매칭되도록 한다. 또한, 감산부(130)는 필터링된 신호에 적용된 제곱 법칙이 있는 경우 이를 검출하거나 필터링된 신호에 해당하는 매그니튜드(Magnitude)를 확인할 수 있다.
산출부(140)는 필터링된 신호에 근거하여 특정 계수를 산출한다. 즉, 산출부(140)는 특정 계수인 개선지수(I)와 주파수 반사속도(V)를 산출한다. 여기서, 산출부(140)는 [수학식 1]을 이용하여 개선지수(I)를 산출한다.
Figure pat00001
(I: 개선지수, S: 출력신호, C: 클러터)
즉, 개선지수(Improvement Factor)는 클러터 필터의 출력 신호대 클러터 파워 비율을 클러터 필터 입력 신호대 클러터 파워 비율에 의하여 나누어 준 값을 말한다. 이때, 모든 목표물 라디얼 속도는 평균적이다. 전술한 바와 같이, 개선지수는 모든 가능한 목표물의 방사상 속도 평균처럼 출력 신호를 평가한다. 이와 같이 신호와 신호 간의 출력과 입력의 비율은 평균 제거 이득을 줄 수 있다. 그러므로 개선지수는 입력과 출력 클러터 사이의 비율로 정의할 수 있다.
한편, 산출부(140)는 데이터베이스(160)를 이용하여 주파수 반사속도(V)를 추출한다. 여기서, 주파수 반사속도는 [표 1]과 같다. 즉, 주파수 반사속도란 주파수가 파도 클러터로부터 부딪혀서 반사하는 속도를 말한다.
Figure pat00002
즉, 산출부(140)를 통한 개선지수(I)와 스팩트럼 변동에 대해 설명하자면 다음과 같다. 물체가 이동 시 개선지수(I)와 목표물에서 방사하는 속도인 클러터 스팩트럼을 기본 모드와 물체가 고속으로 이동 시의 개선지수(I)를 살펴보면 저속일때에는 스팩트럼이 작으나 고속일 경우는 방사하는 속도가 높으므로 스팩트럼이 커지고 개선지수의 크기는 거의 일정하다. 즉, 디프레션(Depression) 각이 작을 때에는 거의 변화가 없이 일정한 클러터 스팩트럼이 유지되나 디프레션 각이 증가하여 80˚가 될 경우 클러터 스팩트럼이 30 내지 40 m/s 정도로 일정하게 주파수 반사속도가 커진다.
비교부(150)는 데이터베이스(160)로부터 산출된 특정 계수에 해당하는 파도 형태 정보를 추출하며, 파도 형태 정보에 대응하는 임계치(Threshold)를 추출한다. 즉, 비교부(150)는 데이터베이스(160)로부터 산출된 개선지수(I)와 주파수 반사속도(V) 중 적어도 하나 이상의 정보에 해당하는 파도 형태 정보를 추출한다. 비교부(150)는 데이터베이스(160)로부터 추출된 파도 형태 정보에 대응하는 임계치를 추출한다.
한편, 비교부(150)는 CFAR(Constant False Alarm Rate) 알고리즘을 이용할 수 있다. 여기서, CFAR 알고리즘의 레이더 신호 처리 흐름을 개략적으로 설명하자면 다음과 같다. 먼저 베이스밴드(Baseband) 단으로 다운컨버젼(Downconversion)된 신호를 아날로그-디지털-컨버전(ADC)을 통해서 디지털 신호로 변환 시켜준다. 이때, 해당 신호는 클러터 에스티메이션(Clutter Estimation), 디지털 빔 포밍을 통해 일정한 각도로 구분 시켜준다. 각 빔 내부 또는 각도 내에 들어오는 시간 도메인(Time Domain) 신호는 FFT(Fast Fourier Transform)를 통해서 주파수 도메인(Frequency Domain) 신호로 변환된 뒤, CFAR 알고리즘을 통해 유효 신호만이 채택하게 된다. 이후 유효 신호성분에 대한 진폭 모노펄스 처리(Amplitude Monopulse Process)를 통해 각도 정보를 얻어내고, 페어링(Pairing) 및 FMCW(Frequency Modulated Continuous Waveform) 처리를 통해서 다중 타겟에 대한 각도, 속도, 거리 정보를 추출한다.
이러한, CFAR 알고리즘은 해면 상에서 발생되는 많은 클러터와 노이즈 신호로부터 실제 이동 타겟에 의해서 반사된 유효 신호만을 추출할 수 있도록 환경 적응형 필터라할 수 있다. 따라서, 정지된 타겟(Stationary Target)이나 클러터가 많은 환경에서 주행할 경우, 유효 신호 임계값(Valid Signal Threshold)를 높여 줌으로써 모든 클러터를 제거해 주고, 클러터가 없는 환경일 경우에는 임계값을 낮춰 줌으로써, 넓은 신호 다이나믹(Dynamic) 영역을 확보할 수 있는 알고리즘이다.
데이터베이스(160)는 파도 높이(Wave Height) 별로 구분된 파도 형태 정보와, 파도 형태 정보에 따른 관련 정보를 매칭(Matching)하여 저장한다. 이러한, 데이터베이스는 해면 클러터 제거 장치(100)의 내부 또는 외부에 구현될 수 있다. 한편, 데이터베이스(160)에 저장된 관련 정보는 바람의 속도 정보, 안테나의 빔 각도 정보, 선박의 이동 속도 정보, 파도 형태 정보에 따른 반사 속도 정보 및 파도 형태 정보에 따른 표준 편차 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함한다. 또한, 데이터베이스(160)에 저장된 파도 형태 정보는 잔잔한(Calm) 형태, 매끄러운(Smooth) 형태, 경미한(Slight) 형태, 보통(Moderate) 형태, 거친(Rough) 형태, 매우 거친(Very Rough) 형태, 높은(High) 형태, 매우 높은(Very High) 형태 및 경이적인(Phenomenal) 형태 중 적어도 하나 이상의 정보로 구분된다.
데이터베이스(160)에 저장된 파도의 상태 정보 및 크기 정보에 대해 설명하자면 다음과 같다. 여기서, 파도 상태는 [표 2]에서 도시된 바와 같이 파도의 높이를 측정하여 선박에서 사용하는 표준 크기로 나타낼 수 있다. 이러한, 파도의 상태는 세계 기상조직에서 사용하는 표를 기반으로 구현될 수 있다. 파도 상태 조건은 더글러스 스케일(Douglas Scale), 하이드러그래픽 오피스 스케일(Hydrographic Office Scale), 보퍼트 스케일(Beaufort Scale)에 따라 분류될 수 있다.
Figure pat00003
[표 2]에서는 파도 형태 정보를 약 9개로 분류하고 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
클러터 제거부(170)는 반사 신호에 산출부(140)에서 수신한 임계치에 대응하는 값을 적용하여 해면 클러터를 제거한다.
도 2는 본 실시예에 따른 제로 도플러 필터를 포함한 해면 클러터 제거 장치를 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.
본 실시예에 따른 해면 클러터 제거 장치(100)는 안테나(110), 제로 도플러 필터(Zero Doppler Filter)(210), 감산부(130), 산출부(140), 비교부(150), 데이터베이스(160) 및 클러터 제거부(170)를 포함한다. 본 실시예에서는 해면 클러터 제거 장치(100)가 안테나(110), 제로 도플러 필터(210), 감산부(130), 산출부(140), 비교부(150), 데이터베이스(160) 및 클러터 제거부(170)만을 포함하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 해면 클러터 제거 장치(100)에 포함되는 구성 요소에 대하여 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이다.
안테나(110), 감산부(130), 산출부(140), 비교부(150), 데이터베이스(160) 및 클러터 제거부(170)는 도 1에서의 기재와 동일하므로, 그 기재를 생략토록 한다. 제로 도플러 필터(210)는 필터링부(120)에 포함되도록 구현되는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 여기서, 제로 도플러 필터(210)는 반사 신호에서 제로 도플러 주파수를 필터링 처리한다.
이하, 제로 도플러 필터(210)를 포함한 해면 클러터 제거 장치(100)에 대해 설명한다. 일반적인 선박 레이더는 아날로그 신호 영역에서 클러터를 제거하는 방식을 이용하고 있는데, 본 실시예에 따른 해면 클러터 제거 장치(100)는 디지털 신호 처리를 적용하여 클러터를 원하는 레벨별로 제거할 수 있다. 여기서, 아날로그 처리 방식을 대표하는 마그네트론 방식은 펄스 레이더 방식이다. 전송된 전파가 물체와 부딪혀서 돌아오는 전파를 통하여 파도(Sea) 레벨, 비(Rain) 레벨에 따라 클러터를 제거하는 기술은 현재까지 마그네트론 방식에서는 아날로그 IF에서 STC(Sensitivity Time Control)를 게인 오프셋(GAIN Off-Set)하여 사용하고 있다. 한편, 송신 펄스 구현 기술은 고정 형태의 펄스 파형을 사용하며, 마그네트론 방식에 종속되고, 고 전력을 소모한다. 이러한, 신호 처리 기술은 검파된 신호의 단순 비교 신호 처리를 수행하고, 펄스 폭에 종속된 거리 분해능력을 가지고 있다. 마그네트론 신호 처리 방법은 IF에서 정합 필터(Matched Filter), AGC(Automatic Gain Control), 쿼드 검출(Quad Detection) 처리 등이 있다.
하지만, 본 실시예에 따른 해면 클러터 제거 장치(100)에서 이용하는 디지털 신호 처리 방식은 펄스 압축 레이더 방식이다. 송신펄스 구현 기술은 디지털 주파수 생성기술을 활용하며, 최적의 펄스 파형을 형성하고, 적응적 전력(Adaptive Power) 설계가 가능하도록 하며, 펄스 압축에 적합한 주파수 대역폭을 갖는 저 전력 송신이 가능하도록 한다. 이러한, 신호 처리기 구현 기술은 FPGA(Field-Programmable Gate Array)/DSP(Digital Signal Processor)를 이용한 펄스 압축 신호 처리 구현, 펄스 압축 신호 처리 기법으로 거리 분해 능 확보 및 분해능력이 향상된다. 즉, 이러한 신호 처리 방법으로는 IF 디지타이저에서 샘플링한 후 바로 디지털 신호 처리기로 인계하고 디지털 신호 처리기에서는 아날로그 수신기에서 처리하는 정합 필터, AGC, 쿼드 검출 등을 신호 처리기 내에서 디지털로 처리한다.
이러한, 해면 클러터 제거 장치(100)를 통해 신호 처리가 간단해지고, 신뢰성이 향상되고 유지보수가 쉬어지게 된다. 또한, 아날로그 조정이 필요 없고 파라메타(Parameta)의 수치 변경으로 모든 신호 처리가 가능하다. 또한, 해면 클러터 제거 장치(100)가 원하는 파도 클러터를 제거하기 위한 로직에서 입력 신호대 클러터 비에 출력 신호대 클러터 비를 산출하여 적용요소(Factor)를 산출한다. 이때, 해면 클러터 제거 장치(100)는 안테나 빔 각도(Azimuth/Depression) 정보, 레이더 이동 속도 정보, 바람의 속도 정보 등 매개변수를 이용하여 반사 속도를 산출한다.
또한, 해면 클러터 제거 장치(100)는 [표 2]에서 약 9개의 클러터 레벨을 데이터베이스(160)에 저장하고 이러한 데이터를 이용하여 원하는 레벨의 파도 클러터를 제거하고자 하는 경우 제거 레벨의 기준으로 설정한다.
해면 클러터 제거 장치(100)는 목표 레벨의 클러터를 제거하는 과정은 신호 처리 알고리즘 프로세스는 도 2에 도시된 바와 같이 제로 도플러 필터(210), 감산부(130), 비교부(150) 및 클러터 제거부(170)가 수행하는 과정에서 산출부(140)에서 산출된 클러터의 주파수 반사속도와 데이터베이스(160)에 저장된 데이터와 비교하여 임계치에 대응하는 값을 적용한다. [표 3]은 본 실시예에 따른 해면 클러터 제거 장치(100)와 일반적인 해면 클러터 제거 기능 비교한 것이다.
Figure pat00004
도 3은 본 실시예에 따른 해면 클러터 제거 장치에 내부 모듈을 설명하기 위한 예시도이다.
본 실시예에 따른 해면 클러터 제거 장치(100)는 엔빌로프 검출부(Envelope Detector)(310), 제곱 검파기(Square Law Detector)(320), DMB(Data Matrix Bank) 필터(330), 메모리 연산부(340), 비교기(350) 및 컨트롤 레벨부(360)를 포함한다. 본 실시예에서는 해면 클러터 제거 장치(100)가 엔빌로프 검출부(310), 제곱 검파기(320), DMB 필터(330), 메모리 연산부(340), 비교기(350) 및 컨트롤 레벨부(360)만을 포함하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 해면 클러터 제거 장치(100)에 포함되는 구성 요소에 대하여 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이다.
엔빌로프 검출부(310)는 필터링부(120)에 포함되도록 구현되는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 여기서, 엔빌로프 검출부(310)는 반사 신호에서 고조파 성분을 포함한 제로 도플러 영역의 스펙트럼 포락선을 검출한다.
제곱 검파기(320)는 감산부(130)에 포함되도록 구현되는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 제곱 검파기(320)는 필터링된 신호에 적용된 제곱 법칙이 있는 경우 이를 검출한다. 또한, 제곱 검파기(320)는 필터링된 신호를 입력 데이터로 표시되는 수의 차를 출력 데이터로 표현하며, 반사 신호의 주파수를 반사 신호의 주파수만큼의 셀 영역에 매칭되도록 한다.
DMB 필터(330), 메모리 연산부(340)는 산출부(140)에 포함되도록 구현되는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. DMB 필터(330)는 반사 신호의 주파수만큼의 셀 영역에 매칭된 반사 신호의 주파수 중 해당 셀을 필터링한다. 메모리 연산부(340)는 필터링된 신호에 근거하여 특정 계수를 산출한다. 이때, 메모리 연산부(340)는 특정 계수인 개선지수(I)와 주파수 반사속도(V)를 산출한다. 이때, 메모리 연산부(340)는 [수학식 1]을 이용하여 개선지수(I)를 산출한다. 또한, 메모리 연산부(340)는 데이터베이스(160)를 이용하여 주파수 반사속도(V)를 추출한다.
비교기(350) 및 컨트롤 레벨부(360)는 비교부(150)에 포함되도록 구현되는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 비교기(350)는 데이터베이스(160)로부터 추출된 파도 형태 정보에 대응하는 임계치를 추출한다. 컨트롤 레벨부(360)는 데이터베이스(160)로부터 산출된 개선지수(I)와 주파수 반사속도(V) 중 적어도 하나 이상의 정보에 해당하는 파도 형태 정보를 추출한다.
도 4는 본 실시예에 따른 매개변수를 이용한 주파수 반사속도를 구하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 레이더의 이동속도, 안테나 속도, 각도, 등의 매개변수를 이용하여 클러터의 개선지수(I)와 클러터의 주파수 반사속도를 산출하여 데이터베이스(160)에 기초 데이터로 구축할 수 있다. 이러한 클러터 데이터는 [표 2]에 도시된 파도의 크기별로 분류한 데이터에 반영되어 데이터베이스(160)를 갱신할 수 있다. 즉, 해면 클러터 제거 장치(100)는 수신 클러터의 개선지수(I)와 클러터의 주파수 반사속도(V)를 산출하여 클러터에 존재하는 값을 탐색하여 임계치에서 비교하여 수신된 셀의 클러터의 레벨을 판단할 수 있다.
도 5는 본 실시예에 따른 제로 벨로시티 필터와 매그니튜드부를 포함한 해면 클러터 제거 장치를 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.
본 실시예에 따른 해면 클러터 제거 장치(100)는 제로 벨로시티 필터(510), 매그니튜드부(520), 메모리 연산부(340), 비교기(350) 및 컨트롤 레벨부(360)를 포함한다. 본 실시예에서는 해면 클러터 제거 장치(100)가 제로 벨로시티 필터(510), 매그니튜드부(520), 메모리 연산부(340), 비교기(350) 및 컨트롤 레벨부(360)만을 포함하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 해면 클러터 제거 장치(100)에 포함되는 구성 요소에 대하여 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이다.
제로 벨로시티 필터(510)는 필터링부(120)에 포함되도록 구현되는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 제로 벨로시티 필터(510)는 반사 신호에서 제로 도플러 영역의 벨로시티(Velocity)를 필터링 처리한다. 매그니튜드부(520)는 감산부(130)에 포함되도록 구현되는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 매그니튜드부(520)는 필터링된 신호에 해당하는 매그니튜드(Magnitude)를 확인한다.
메모리 연산부(340)는 산출부(140)에 포함되도록 구현되는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 메모리 연산부(340)는 필터링된 신호에 근거하여 특정 계수를 산출한다. 이때, 메모리 연산부(340)는 특정 계수인 개선지수(I)와 주파수 반사속도(V)를 산출한다. 이때, 메모리 연산부(340)는 [수학식 1]을 이용하여 개선지수(I)를 산출한다. 또한, 메모리 연산부(340)는 데이터베이스(160)를 이용하여 주파수 반사속도(V)를 추출한다.
비교기(350) 및 컨트롤 레벨부(360)는 비교부(150)에 포함되도록 구현되는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 비교기(350)는 데이터베이스(160)로부터 추출된 파도 형태 정보에 대응하는 임계치를 추출한다. 컨트롤 레벨부(360)는 데이터베이스(160)로부터 산출된 개선지수(I)와 주파수 반사속도(V) 중 적어도 하나 이상의 정보에 해당하는 파도 형태 정보를 추출한다.
이하, 도 5에 도시된 해면 클러터 제거 장치(100)가 동작하는 과정에 대해 설명하도록 한다. 도 5에 도시된 바와 같이, 제로 벨로시티 필터(510)와 매그니튜드부(520)를 통과한 수신 셀의 값을 메모리에서 셀에 해당하는 레이더의 이동 속도 정보, 안테나의 회전 속도 정보, 안테나 각도 정보, 안테나 속도 정보를 메모리에서 셀의 클러터 개선지수(I)와 주파수 반사속도(V)를 산출하고 해면 클러터 제거 장치(100)에서는 해당하는 클러터의 레벨을 구하여 제거할 클러터에 대한 임계치로 결정한다.
여기서, 요구되는 저장소는 레벨 기준 값이 저장되는 저장 공간 크기를 요구한다. 만약, yn-1(k) 를 마지막 평가한 값이라 하면, Zn는 k 번째 셀로부터 입력된 값이라고 할 수 있다. 이러한 현재 평가 값은 [수학식 2]와 같다.
Figure pat00005
(Zn: K 번째 셀의 입력을 표시, W: 0 ~ 1 까지 단위)
여기서 w 는 0에서 1 사이의 중량이다. 한편, 실패 탐지 확률을 산출하면 [수학식 3]과 같다.
Figure pat00006
(α: 실패 확률을 결정하게 될 제거 요소, W: 0 ~ 1 까지 단위)
한편, 탐지 확률(Probability of the Detector)을 산출하면 [수학식 4]와 같다.
Figure pat00007
(α: 실패 확률을 결정하게 될 제거 요소, W: 0 ~ 1 까지 단위)
여기서,
Figure pat00008
이다.
도 6은 본 실시예에 따른 파도의 개선지수 레벨을 설명하기 위한 예시도이다.
데이터베이스(160)는 파도 높이 별로 구분된 파도 형태 정보와, 파도 형태 정보에 따른 관련 정보를 매칭하여 저장한다. 이러한, 데이터베이스는 해면 클러터 제거 장치(100)의 내부 또는 외부에 구현될 수 있다. 한편, 데이터베이스(160)에 저장된 관련 정보는 바람의 속도 정보, 안테나의 빔 각도 정보, 선박의 이동 속도 정보, 파도 형태 정보에 따른 반사 속도 정보 및 파도 형태 정보에 따른 표준 편차 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함한다. 또한, 데이터베이스(160)에 저장된 파도 형태 정보는 잔잔한 형태, 매끄러운 형태, 경미한 형태, 보통 형태, 거친 형태, 매우 거친 형태, 높은 형태, 매우 높은 형태 및 경이적인 형태 중 적어도 하나 이상의 정보로 구분된다.
도 6에 도시된 바와 같이, 데이터베이스(160)는 CCF(Clutter Cancellation Factor)로 분류한 파도 클러터 제거 분류 매트릭스를 약 9개 레벨([표 2] 참조)로 나누어 적용될 수 있다. 해면 클러터 제거 장치(100)는 데이터베이스(160)에 파도 형태 정보를 약 9개로 나누어 클러터를 제거하기 위하여 바람의 속도 정보와 안테나 빔의 각도 정보, 이동 속도 정보 등에 따라 주파수 반사속도와 적용계수를 산출하여 임계치를 추출하기 위한 매개변수로 이용할 수 있다.
도 7은 본 실시예에 따른 해면 클러터 제거 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
해면 클러터 제거 장치(100)는 구비된 안테나(110)를 이용하여 목표물 또는 기 설정된 영역을 향해 전자기파를 방사하고 목표물 또는 기 설정된 영역으로부터 반사되는 반사 신호를 수신한다(S710). 단계 S710에서 해면 클러터 제거 장치(100)는 안테나(110)를 통해 3 GHz 대의 S-Band 또는 10 GHz 대의 X-Band 주파수를 방사한다. 해면 클러터 제거 장치(100)는 구비된 필터링부(120)를 이용하여 반사 신호를 기 설정된 주파수에 따라 필터링한다(S720). 단계 S720에서 해면 클러터 제거 장치(100)는 반사 신호에서 제로 도플러 주파수를 필터링 처리하거나, 반사 신호에서 고조파 성분을 포함한 제로 도플러 영역의 스펙트럼 포락선을 검출하거나, 반사 신호에서 제로 도플러 영역의 벨로시티를 필터링 처리할 수 있다.
해면 클러터 제거 장치(100)는 구비된 감산부(130)를 이용하여 필터링된 신호를 감산 처리하며, 감산 처리된 신호를 구비된 산출부(140)로 전달한다(S730). 단계 S730에서, 해면 클러터 제거 장치(100)는 필터링된 신호를 입력 데이터로 표시되는 수의 차를 출력 데이터로 표현하며, 반사 신호의 주파수를 반사 신호의 주파수만큼의 셀 영역에 매칭되도록 한다. 또한, 해면 클러터 제거 장치(100)는 필터링된 신호에 적용된 제곱 법칙이 있는 경우 이를 검출하거나 필터링된 신호에 해당하는 매그니튜드를 확인할 수 있다. 해면 클러터 제거 장치(100)는 구비된 산출부(140)를 이용하여 필터링된 신호에 근거하여 특정 계수를 산출한다(S740). 단계 S740에서 해면 클러터 제거 장치(100)는 특정 계수인 개선지수(I)와 주파수 반사속도(V)를 산출한다. 여기서, 해면 클러터 제거 장치(100)는 [수학식 1]을 이용하여 개선지수(I)를 산출할 수 있으며, 데이터베이스(160)를 이용하여 주파수 반사속도(V)를 추출할 수 있다.
해면 클러터 제거 장치(100)는 구비된 비교부(150)를 이용하여 데이터베이스(160)로부터 산출된 특정 계수에 해당하는 파도 형태 정보를 추출한다(S750). 단계 S750에서, 해면 클러터 제거 장치(100)는 구비된 데이터베이스(160)로부터 산출된 개선지수(I)와 주파수 반사속도(V) 중 적어도 하나 이상의 정보에 해당하는 파도 형태 정보를 추출한다. 해면 클러터 제거 장치(100)는 구비된 비교부(150)를 이용하여 데이터베이스(160)로부터 파도 형태 정보에 대응하는 임계치를 추출한다(S760). 단계 S760에서 해면 클러터 제거 장치(100)는 구비된 데이터베이스(160)로부터 추출된 파도 형태 정보에 대응하는 임계치를 추출한다. 해면 클러터 제거 장치(100)는 구비된 클러터 제거부(170)를 이용하여 반사 신호에 임계치에 대응하는 값을 적용하여 해면 클러터를 제거한다(S770).
도 7에서는 단계 S710 내지 단계 S770을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 7에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 단계 S710 내지 단계 S770 중 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 도 7은 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.
전술한 바와 같이 도 7에 기재된 본 실시예에 따른 해면 클러터 제거 방법은 프로그램으로 구현되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 본 실시예에 따른 해면 클러터 제거 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록되고 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 이러한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수도 있다. 또한, 본 실시예를 구현하기 위한 기능적인(Functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 실시예가 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다.
도 8은 본 실시예에 따른 탐지 확률을 설명하기 위한 예시도이다.
해면 클러터 제거 장치(100)에서 [수학식 3]의 실패 탐지 확률과 [수학식 4]의 탐지 확률을 적용하여 설계한 레이더 사양에 매개변수들을 이용하는 경우 탐지확률을 산출하는 경우 도 8에 도시된 바와 같이 0.65가 탐지된다.
이때, 해면 클러터 제거 장치(100)에 레이더 설계 사양은 [표 4]와 같다. 즉, [표 4]의 성능을 가진 선박의 SSPA(Solid State Power Amplifier) 레이더의 펄스 압축(Pulse Compression) 방식으로 작동하는 레이더 기본 사양을 적용한다.
Figure pat00009
도 9는 본 실시예에 따른 단일 펄스 모호성 함수를 설명하기 위한 예시도이다.
본 실시예에 따라 설계된 레이더 사양의 해상도, 사이드 로드(Side Lobe), 주어진 파형에 대한 범위(Range)와 도플러의 모호성을 검증 분석하기 위하여 모호성 분석을 수행하는 경우 도 9와 같다. 즉, 정합 필터와 함께 전파 파형에 대한 간단한 특성을 설계 및 분석하는 분석 도구를 사용하여 설계된 사양은 도 9와 같다.
도 10은 종래의 해면 클러터 제거를 설명하기 위한 예시도이다.
예컨대, -40˚ ~ 40˚ 범위의 도플러 프로세싱과 모호성 레벨 -1 ~ 1까지 적용하고 시간축으로 지연을 적용하여 단일 LFM 펄스 모호성 함수로 모호성을 분석한다. 설계된 사양을 모호성 분석한 결과 도플러 프로세싱, 정합 필터 등 높은 정확도를 보인다. 즉, 검증된 레이더 사양을 이용하여 본 실시예에서 클러터와 목표물을 합성하여 정합 필터를 적용하고 일반적인 클러터 제거 방법을 이용하여 클러터를 제거하고 동일한 정합 필터에서 출력되는 출력 값을 이용하여 산출부(140)에서는 개선지수(I)와 반사 속도(V)를 산출한 값과 데이터베이스(160)의 저장된 표준 클러터 값을 검색하고, 두 개의 값을 비교하여 임계치 보다 큰 경우는 클러터를 제거한다. 여기서, 일반적인 클러터 제거 방식으로 시뮬레이션한 결과 도 10에 도시된 바와 같은 결과를 얻을 수 있다.
도 11은 본 실시예에 따른 해면 클러터 제거를 설명하기 위한 예시도이다.
본 실시예에 따른 해면 클러터 제거 장치(100)를 통해 개선지수(I)와 주파수 반사속도(V)를 산출한 후 클러터를 제거한 경우 도 11에 도시된 바와 같은 결과를 얻을 수 있다. 즉, 이동하는 목표물에서 원하는 클러터를 제거하기 위해 데이터베이스(160)에 표준 데이터를 저장하고, 각 매개변수를 수집하여 개선지수(I)와 스팩트럼의 속도를 산출하여 적용할 요소(Factor)를 산출하여 그 값을 클러터 제거 레벨을 적용한다. 이것은 높은 파도(High Sea) 레벨 이상의 클러터를 제거가 용이하고, 고주파 성분인 클러터도 동시에 제거 가능하기 때문이다.
즉, 본 실시예에 따라 개선지수(I)와 주파수 반사속도(V)를 산출하여 적용하므로 지속적으로 평균값을 산출하기 위하여 많은 메모리를 소모하지 않고 정확한 클러터의 임계치와 비교할 수 있다. 이러한, 클러터 식별(Discrimination)에 대한 도플러 프로세싱은 4 ~ 32 필터를 생성할 수 있다. 이를 성능 지표는 [표 5]와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00010
즉, [표 5]에서는 파도(Sea), 비(Rain) 클러터를 원하는 레벨별로 제거하기 위해 선박 레이더 성능에 맞는 알고리즘을 분석하기 위한 선박 레이더 신호 처리 설계, 선박레이더의 신호 모호성 함수 분석, 알고리즘 설계, 알고리즘 분석, 시뮬레이션, 설계된 레이더 사양을 이용한 클러터 제거 방식과 일반적인 클러터 제거 방식을 비교한 성능을 확인할 수 있다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 해면 클러터 제거 장치
110: 안테나 120: 필터링부
130: 감산부 140: 산출부
150: 비교부 160: 데이터베이스
170: 클러터 제거부 210: 제로 도플러 필터
310: 엔빌로프 검출부 320: 제곱 검파기
330: DMB 필터 340: 메모리 연산부
350: 비교기 360: 컨트롤 레벨부
510: 제로 벨로시티 필터 520: 매그니튜드부

Claims (21)

  1. 파도 높이(Wave Height) 별로 구분된 파도 형태 정보와, 상기 파도 형태 정보에 따른 관련 정보를 매칭(Matching)하여 저장하는 데이터베이스;
    목표물 또는 기 설정된 영역을 향해 전자기파를 방사하고 상기 목표물 또는 상기 기 설정된 영역으로부터 반사되는 반사 신호를 수신하는 안테나;
    상기 반사 신호를 기 설정된 주파수에 따라 필터링하는 필터링부;
    상기 필터링된 신호에 근거하여 특정 계수를 산출하는 산출부;
    상기 데이터베이스로부터 산출된 상기 특정 계수에 해당하는 상기 파도 형태 정보를 추출하며, 상기 파도 형태 정보에 대응하는 임계치(Threshold)를 추출하는 비교부; 및
    상기 반사 신호에 상기 임계치에 대응하는 값을 적용하여 해면 클러터(Clutter)를 제거하는 클러터 제거부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 필터링부는,
    상기 반사 신호에서 제로 도플러 주파수를 필터링 처리하는 제로 도플러 필터(Zero Doppler Filter)를 포함하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 제로 도플러 필터는,
    상기 반사 신호에서 고조파 성분을 포함한 제로 도플러 영역의 스펙트럼 포락선을 검출하는 엔빌로프 검출부(Envelope Detector)를 포함하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 장치.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 제로 도플러 필터는,
    상기 반사 신호에서 제로 도플러 영역의 벨로시티(Velocity)를 필터링 처리하는 제로 벨로시티 필터를 포함하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 필터링된 신호를 감산 처리하며, 상기 감산 처리된 신호를 상기 산출부로 전달하는 감산부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 감산부는,
    상기 필터링된 신호를 입력 데이터로 표시되는 수의 차를 출력 데이터로 표현하며, 상기 반사 신호의 주파수를 상기 반사 신호의 주파수만큼의 셀(Cell) 영역에 매칭되도록 하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 장치.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 감산부는,
    상기 필터링된 신호에 적용된 제곱 법칙이 있는 경우 이를 검출하는 제곱 검파기(Square Law Detector)를 포함하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 장치.
  8. 제 5 항에 있어서,
    상기 감산부는,
    상기 필터링된 신호에 해당하는 매그니튜드(Magnitude)를 확인하는 매그니튜드부를 포함하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 장치.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 산출부는,
    상기 특정 계수인 개선지수(I)와 주파수 반사속도(V)를 산출하는 메모리 연산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 메모리 연산부는,
    Figure pat00011

    (I: 개선지수, S: 출력신호, C: 클러터)
    의 수학식을 이용하여 상기 개선지수(I)를 산출하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 장치.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 메모리 연산부는,
    상기 데이터베이스를 이용하여 주파수 반사속도(V)를 추출하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 장치.
  12. 제 9 항에 있어서,
    상기 비교부는,
    상기 데이터베이스로부터 산출된 상기 개선지수(I)와 상기 주파수 반사속도(V) 중 적어도 하나 이상의 정보에 해당하는 상기 파도 형태 정보를 추출하는 컨트롤 레벨부; 및
    상기 데이터베이스로부터 추출된 상기 파도 형태 정보에 대응하는 임계치를 추출하는 비교기
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 장치.
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 관련 정보는,
    바람의 속도 정보, 상기 안테나의 빔 각도 정보, 선박의 이동 속도 정보, 상기 파도 형태 정보에 따른 반사 속도 정보 및 상기 파도 형태 정보에 따른 표준 편차 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 장치.
  14. 제 1 항에 있어서,
    상기 파도 형태 정보는,
    잔잔한(Calm) 형태, 매끄러운(Smooth) 형태, 경미한(Slight) 형태, 보통(Moderate) 형태, 거친(Rough) 형태, 매우 거친(Very Rough) 형태, 높은(High) 형태, 매우 높은(Very High) 형태 및 경이적인(Phenomenal) 형태 중 적어도 하나 이상의 정보로 구분되는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 장치.
  15. 파도 높이(Wave Height) 별로 구분된 파도 형태 정보와, 상기 파도 형태 정보에 따른 관련 정보를 매칭(Matching)하여 저장하는 데이터베이스;
    목표물 또는 기 설정된 영역을 향해 전자기파를 방사하고 상기 목표물 또는 상기 기 설정된 영역으로부터 반사되는 반사 신호를 수신하는 안테나;
    상기 반사 신호에서 제로 도플러 영역의 벨로시티(Velocity)를 필터링 처리하는 제로 벨로시티 필터;
    상기 필터링된 신호에 해당하는 매그니튜드(Magnitude)를 확인하는 매그니튜드부;
    상기 확인된 신호에 근거하여 특정 계수를 산출하는 산출부;
    상기 데이터베이스로부터 산출된 상기 특정 계수에 해당하는 상기 파도 형태 정보를 추출하며, 상기 파도 형태 정보에 대응하는 임계치(Threshold)를 추출하는 비교부; 및
    상기 반사 신호에 상기 임계치에 대응하는 값을 적용하여 해면 클러터(Clutter)를 제거하는 클러터 제거부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 장치.
  16. 안테나에서 목표물 또는 기 설정된 영역을 향해 전자기파를 방사하고 상기 목표물 또는 상기 기 설정된 영역으로부터 반사되는 반사 신호를 수신하는 수신 과정;
    필터링부에서 상기 반사 신호를 기 설정된 주파수에 따라 필터링하는 필터링 과정;
    산출부에서 상기 필터링된 신호에 근거하여 특정 계수를 산출하는 산출 과정;
    비교부에서 상기 데이터베이스로부터 산출된 상기 특정 계수에 해당하는 상기 파도 형태 정보를 추출하며, 상기 파도 형태 정보에 대응하는 임계치(Threshold)를 추출하는 추출 과정; 및
    클러터 제거부에서 상기 반사 신호에 상기 임계치에 대응하는 값을 적용하여 해면 클러터를 제거하는 제거 과정
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 필터링 과정은,
    상기 필터링부에서 상기 반사 신호로부터 제로 도플러 주파수를 필터링 처리하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 방법.
  18. 제 16 항에 있어서,
    감산부에서 상기 필터링된 신호를 감산 처리하며, 상기 감산 처리된 신호를 전달하는 처리 과정을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 방법.
  19. 제 16 항에 있어서,
    상기 처리 과정은,
    상기 감산부에서 상기 필터링된 신호를 입력 데이터로 표시되는 수의 차를 출력 데이터로 표현하며, 상기 반사 신호의 주파수를 상기 반사 신호의 주파수만큼의 셀(Cell) 영역에 매칭되도록 하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 방법.
  20. 제 16 항에 있어서,
    상기 산출 과정은,
    상기 산출부에서 상기 특정 계수인 개선지수(I)와 주파수 반사속도(V)를 산출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 방법.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 비교 과정은,
    상기 비교부에서 상기 데이터베이스로부터 산출된 상기 개선지수(I)와 상기 주파수 반사속도(V) 중 적어도 하나 이상의 정보에 해당하는 상기 파도 형태 정보를 추출하는 과정; 및
    상기 비교부에서 상기 데이터베이스로부터 추출된 상기 파도 형태 정보에 대응하는 임계치를 추출하는 과정
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 해면 클러터 제거 방법.
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