KR20150133469A - 레이더를 이용한 타겟 검출 장치 및 방법 - Google Patents

레이더를 이용한 타겟 검출 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 정렬 프로세스가 없는 변형된 재귀셀평균-일정오경보확률 검파기를 이용하여 타겟을 검출하는 레이더를 이용한 타겟 검출 장치 및 방법을 제안한다. 본 발명에 따른 타겟 검출 장치는 다중 타겟들에 대한 거리와 속도에 대한 정보를 포함하는 수신 신호에서 기준 데이터를 양측에 위치하는 이전 데이터와 이후 데이터 중 적어도 하나의 데이터와 비교하여 특정 데이터를 선택하는 데이터 선택부; 특정 데이터를 포함하는 슬라이딩 윈도우를 이용하여 추출된 셀들의 평균값을 산출하는 셀 평균값 산출부; 추출된 셀들의 평균값을 기초로 일정오경보확률 데이터를 검출하는 CFAR 데이터 검출부; 및 일정오경보확률 데이터를 기초로 타겟을 검출하는 타겟 검출부를 포함한다.

Description

레이더를 이용한 타겟 검출 장치 및 방법 {Apparatus and method for detecting target using radar}
본 발명은 레이더를 이용하여 타겟을 검출하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 차량에 장착되어 차량용 레이더를 이용하여 타겟을 검출하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
레이더는 목표물의 거리, 속도, 각도 등의 정보를 알아낼 수 있는 장치이다. 즉, 레이더는 송신 안테나를 통해 전자기파 신호를 방사하여 목표물에서 반사되어 돌아오는 신호를 수신 안테나로부터 수신하고, 이 수신된 신호를 이용하여 목표물의 정보를 알아낼 수 있다.
레이더 기술은 군사 및 항공 분야로부터 발전되어 왔으나, 최근 차량 사고 위험을 미리 경고하고 능동적으로 예방 및 회피하기 위한 기술로 자동차에 응용되고 있다.
그런데 차량용 레이더 환경에서는 터널, 가드 레일, 건물 등과 같은 연속된 클러터 환경에서 다중 목표물의 정보를 알아내는 데에 어려움이 있다. 이러한 클러터 환경에서 다중 목표물을 검출하기 위하여 일반적으로 순서통계-일정오경보확률(OS-CFAR; Order Statistics-Constant False Alarm Rate) 검파기가 유용하게 사용된다. 그러나 순서통계-일정오경보확률 검파기는 정렬 프로세스(Sorting process)에 의하여 많은 연산 시간을 발생시킨다.
한국등록특허 제1,109,150호는 일정오경보확률 검파 방법에 대하여 제안하고 있다. 그러나 이 검파 방법은 계산량을 향상시키는 것을 목적으로 하지만 기본적으로 순서 통계(Order static) 방식의 틀을 벗어나지 않기 때문에 연산 속도의 비약적인 향상이 불가능한 문제점이 있다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 정렬 프로세스가 없는 변형된 재귀셀평균-일정오경보확률(RMCA-CFAR; Recursive Modified Cell Average-Constant False Alarm Rate) 검파기를 이용하여 타겟을 검출하는 레이더를 이용한 타겟 검출 장치 및 방법을 제안하는 것을 목적으로 한다.
그러나 본 발명의 목적은 상기에 언급된 사항으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명은 상기한 목적을 달성하기 위해 안출된 것으로서, 다중 타겟들에 대한 거리와 속도에 대한 정보를 포함하는 수신 신호에서 기준 데이터를 양측에 위치하는 이전 데이터와 이후 데이터 중 적어도 하나의 데이터와 비교하여 특정 데이터를 선택하는 데이터 선택부; 상기 특정 데이터를 포함하는 슬라이딩 윈도우(Sliding window)를 이용하여 추출된 셀들의 평균값을 산출하는 셀 평균값 산출부; 상기 추출된 셀들의 평균값을 기초로 일정오경보확률(Constant False Alarm Rate) 데이터를 검출하는 CFAR 데이터 검출부; 및 상기 일정오경보확률 데이터를 기초로 상기 타겟을 검출하는 타겟 검출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더를 이용한 타겟 검출 장치를 제안한다.
바람직하게는, 상기 데이터 선택부는 최소값을 가지는 데이터를 상기 특정 데이터로 선택한다.
바람직하게는, 상기 데이터 선택부는 상기 이전 데이터가 없을 때 상기 기준 데이터와 적어도 하나의 상기 이후 데이터를 비교하여 상기 특정 데이터를 선택하고, 상기 이후 데이터가 없을 때 상기 기준 데이터와 적어도 하나의 상기 이전 데이터를 비교하여 상기 특정 데이터를 선택하며, 상기 이전 데이터와 상기 이후 데이터가 있을 때 상기 기준 데이터, 상기 이전 데이터 및 상기 이후 데이터를 비교하여 상기 특정 데이터를 선택한다.
바람직하게는, 상기 셀 평균값 산출부는 상기 슬라이딩 윈도우의 시프트(Shift)에 따라 추출된 셀들의 평균값을 산출한다.
바람직하게는, 상기 타겟 검출 장치는 상기 슬라이딩 윈도우의 위치에 따라 상기 이전 데이터와 상기 이후 데이터 중 적어도 하나의 데이터와 상기 기준 데이터를 포함하는 셀의 크기를 결정하는 셀 크기 결정부를 더 포함한다.
바람직하게는, 상기 CFAR 데이터 검출부는 상기 추출된 셀들의 평균값에 미리 정해진 팩터를 곱하여 상기 일정오경보확률 데이터를 검출한다.
바람직하게는, 상기 타겟 검출부는 클러터(clutter) 환경에서 차량용 레이더를 이용하여 다중 타겟들을 검출한다.
바람직하게는, 상기 타겟 검출 장치는 차량에 장착된다.
또한 본 발명은 다중 타겟들에 대한 거리와 속도에 대한 정보를 포함하는 수신 신호에서 기준 데이터를 양측에 위치하는 이전 데이터와 이후 데이터 중 적어도 하나의 데이터와 비교하여 특정 데이터를 선택하는 단계; 상기 특정 데이터를 포함하는 슬라이딩 윈도우(Sliding window)를 이용하여 추출된 셀들의 평균값을 산출하는 단계; 상기 추출된 셀들의 평균값을 기초로 일정오경보확률(Constant False Alarm Rate) 데이터를 검출하는 단계; 및 상기 일정오경보확률 데이터를 기초로 상기 타겟을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더를 이용한 타겟 검출 방법을 제안한다.
바람직하게는, 상기 선택하는 단계는 최소값을 가지는 데이터를 상기 특정 데이터로 선택한다.
바람직하게는, 상기 선택하는 단계는 상기 이전 데이터가 없을 때 상기 기준 데이터와 적어도 하나의 상기 이후 데이터를 비교하여 상기 특정 데이터를 선택하고, 상기 이후 데이터가 없을 때 상기 기준 데이터와 적어도 하나의 상기 이전 데이터를 비교하여 상기 특정 데이터를 선택하며, 상기 이전 데이터와 상기 이후 데이터가 있을 때 상기 기준 데이터, 상기 이전 데이터 및 상기 이후 데이터를 비교하여 상기 특정 데이터를 선택한다.
바람직하게는, 상기 산출하는 단계는 상기 슬라이딩 윈도우의 시프트(Shift)에 따라 추출된 셀들의 평균값을 산출한다.
바람직하게는, 상기 선택하는 단계와 상기 산출하는 단계 사이에, 상기 슬라이딩 윈도우의 위치에 따라 상기 이전 데이터와 상기 이후 데이터 중 적어도 하나의 데이터와 상기 기준 데이터를 포함하는 셀의 크기를 결정하는 단계를 더 포함한다.
바람직하게는, 상기 일정오경보확률 데이터를 검출하는 단계는 상기 추출된 셀들의 평균값에 미리 정해진 팩터를 곱하여 상기 일정오경보확률 데이터를 검출한다.
바람직하게는, 상기 타겟을 검출하는 단계는 클러터(clutter) 환경에서 차량용 레이더를 이용하여 다중 타겟들을 검출한다.
본 발명은 정렬 프로세스(Sorting process)가 없는 변형된 재귀셀평균-일정오경보확률(RMCA-CFAR; Recursive Modified Cell Average-Constant False Alarm Rate) 검파기를 이용하여 타겟을 검출함으로써 다음 효과를 얻을 수 있다.
첫째, 정렬 프로세스가 없어 연산 속도의 비약적 향상이 가능하며, 기존보다 연산 시간을 크게 단축시킬 수 있다.
둘째, 터널, 가드 레일, 건물 등과 같이 연속된 클러터 환경에서 타겟을 강건하게 검출할 수 있다.
셋째, 낮은 하드웨어 성능으로도 타겟을 정확하게 검출하는 것이 가능해진다.
넷째, 하드웨어 측면에서 원가 절감이 가능하다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 변형된 재귀셀평균-일정오경보확률(RMCA-CFAR) 검파기를 개략적으로 도시한 개념도이다.
도 2는 도 1의 101 ~ 102 단계를 부연 설명하기 위한 제1 실시예 참고도이다.
도 3은 도 1의 101 ~ 102 단계를 부연 설명하기 위한 제2 실시예 참고도이다.
도 4는 도 1의 103 ~ 105 단계를 부연 설명하기 위한 제1 실시예 참고도이다.
도 5는 도 1의 103 ~ 105 단계를 부연 설명하기 위한 제2 실시예 참고도이다.
도 6은 재귀셀평균 계산 방법을 설명하기 위한 참고도이다.
도 7는 본 발명의 일실시예에 따른 변형된 재귀셀평균-일정오경보확률 검파기가 적용된 차량의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 레이더를 이용한 타겟 검출 장치를 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 9는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 레이더를 이용한 타겟 검출 방법을 개략적으로 도시한 흐름도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있음은 물론이다.
본 발명은 차량용 레이더에서 최적화된 일정오경보확률(CFAR; Constant False Alarm Rate) 검파기 및 그 방법에 관한 것으로서, 특히 변형된 재귀셀평균-일정오경보확률(RMCA-CFAR; Recursive Modified Cell Average-Constant False Alarm Rate) 검파기 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 검파기는 정렬 프로세스 없이 빠른 연산 시간을 갖고 터널, 가드 레일, 건물 등과 같이 연속된 클러터 환경에서 강건하게 목표물을 검출할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 변형된 재귀셀평균-일정오경보확률(RMCA-CFAR) 검파기를 개략적으로 도시한 개념도이다.
본 발명에 따른 변형된 재귀셀평균-일정오경보확률(RMCA-CFAR) 검파 방법은, 검파기가 Window, FFT, DBF 등과 같은 알고리즘을 통하여 타겟에 반사되어 되돌아오는 수신 신호를 다중 타겟들에 대한 거리 및 속도 데이터로 변환하여 저장하는 단계(101), 검파기가 상기 저장된 데이터의 k번째 왼쪽 또는 오른쪽 데이터와 비교하여 최소 데이터를 저장하는 단계(102), 검파기가 상기 저장된 데이터에 슬라이딩 윈도우가 시프트되면서 재귀셀평균을 계산하는 슬라이딩 윈도우 단계(103), 검파기가 셀 평균을 계산하는 단계(103), 검파기가 상기 계산된 셀 평균에 스캘링 인자를 곱하는 스캘링 단계(104), 검파기가 스캘링된 데이터 즉, 변형된 재귀셀평균-일정오경보확률을 저장하는 단계(105)로 이루어지는 것을 특징으로 한다.
도 2와 도 3은 거리와 속도에 대하여 저장된 수신 신호를 k번째 값과 비교하여 최소값을 저장하는 방법의 실시예를 도시한 것이다.
도 2를 참조하면, 검파기는 저장된 거리와 속도에 대한 수신 신호(201)의 현재 값(202)에서 왼쪽 k번째 값(203)과 오른쪽 k번째 값(204)에 대하여 비교하여 최소값(205)을 저장한다.
좌측 표시 구역(206)은 왼쪽 k번째 값이 존재하지 않고, 우측 표시 구역(207)은 오른쪽 k번째 값이 존재하지 않으므로, 이때 검파기는 도 3에 도시한 방법을 통해 최소값을 저장한다.
도 3은 좌측 표시 구역(206)과 우측 표시 구역(207)의 최소값을 저장하는 방법의 실시예이다.
도 3을 참조하면, 검파기는 왼쪽 k값이 존재하지 않는 신호(302)에 대하여 오른쪽 k번째 값(303)과 오른쪽 추가 k번째 값(304)들의 최소값(308)을 저장하고, 오른쪽 k값이 존재하지 않는 신호(305)에 대하여 왼쪽 k번째 값(306)과 왼쪽 추가 k번째 값(307)들의 최소값을 저장한다.
도 4와 도 5는 k번째 비교 최소값을 통하여 슬라이딩 윈도우의 재귀평균값을 구하고 스캘링 인자를 곱하여 변형된 재귀셀평균-일정오경보확률 데이터를 구하는 방법의 실시예를 도시한 것이다.
검파기는 도 4에 도시된 바와 같이 저장된 k번째 비교 최소값(402)을 중심으로 일정 크기를 갖는 윈도우 셀(403)의 평균값(404)을 계산하고, 스캘링 인자(405)를 곱하여 변형된 재귀셀평균-일정오경보확률 데이터를 저장한다. 검파기는 윈도우 셀(403)을 오른쪽으로 시프트시키면서 변형된 재귀셀평균-일정오경보확률의 전체 데이터를 구한다.
이에 대한 보다 자세한 설명은 다음과 같으며, 도 6을 참조한다. 도 6은 재귀셀평균 계산 방법을 설명하기 위한 참고도이다.
검파기는 도 6에 도시된 바와 같이 재귀셀평균 방법을 통하여 연산 속도를 감소시킨다. 도 6의 초기 윈도우 셀(601)이 오른쪽으로 시프트(602)되면서 초기 윈도우 셀(601)의 첫번째 데이터(604)를 제외하고, 시프트된 윈도우 셀(602)의 마지막 데이터(605)가 추가된다. 다시 한번 오른쪽으로 시프트(603)되면서 이전 윈도우 셀(602)의 첫번째 데이터(606)를 제외하고, 시프트된 윈도우 셀(603)의 마지막 데이터(607)가 추가되면서 재귀셀평균을 계산한다.
다시 도 4를 참조하여 설명한다.
도 4에서 왼쪽 구역(407)은 일정한 윈도우 셀을 갖기에 너무 왼쪽으로 치우쳐져 있고, 오른쪽 구역(408)은 일정한 윈도우 셀을 갖기에 너무 오른쪽으로 치우쳐져 있기 때문에 도 5에 도시한 방법을 통해 변형된 재귀셀평균-일정오경보확률 데이터를 저장한다.
도 5는 왼쪽 구역(407)과 오른쪽 구역(408)에 대한 변형된 재귀셀평균-일정오경보확률 데이터를 저장하는 방법의 실시예이다.
도 5를 참조하면, 검파기는 왼쪽 윈도우 셀의 일부 또는 전체 값이 존재하지 않을 경우(501) 존재하지 않는 왼쪽 값을 제외하고 윈도우 크기(502)를 결정하고, 오른쪽 윈도우 셀의 일부 또는 전체 값이 존재하지 않을 경우(503) 존재하지 않는 오른쪽 윈도우 값을 제외하고 윈도우 크기(504)를 결정한다. 검파기는 왼쪽 k값이 존재하지 않는 신호(302)에 대하여 오른쪽 k번째 값(303)과 추가 k번째 값(304)들의 최소값을 저장한다.
도 7는 본 발명의 일실시예에 따른 변형된 재귀셀평균-일정오경보확률 검파기가 적용된 차량의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
차량(700)은 신호 송수신부(711), 탐지부(712) 및 추적부(713)를 구비하는 차량용 레이더(710)와 주행 제어부(720)를 포함한다.
신호 송수신부(711)는 안테나를 구비하며, 이 안테나를 이용하여 레이더 신호를 송수신하는 기능을 수행한다.
탐지부(712)는 변형된 재귀셀평균-일정오경보확률 알고리즘을 포함하며 이 알고리즘에 따라 타겟을 검출하는 기능을 수행한다.
추적부(713)는 검출된 타겟을 추적하는 기능을 수행한다.
주행 제어부(714)는 추적된 타겟을 기초로 자차의 주행을 제어하는 기능을 수행한다.
이상 도 1 내지 도 7을 참조하여 변형된 재귀셀평균-일정오경보확률 검파기에 대하여 설명하였다. 이하에서는 일실시 형태로부터 추론 가능한 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 설명한다. 도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 레이더를 이용한 타겟 검출 장치를 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 8에 따르면, 타겟 검출 장치(800)는 데이터 선택부(810), 셀 평균값 산출부(820), CFAR 데이터 검출부(830), 타겟 검출부(840), 전원부(850) 및 주제어부(860)를 포함한다.
본 발명에 따른 타겟 검출 장치(800)는 차량에 장착될 수 있다.
데이터 선택부(810)는 레이더를 통해 수신된 신호로서 다중 타겟들에 대한 거리와 속도에 대한 정보를 포함하는 수신 신호에서 기준 데이터를 양측에 위치하는 이전 데이터와 이후 데이터 중 적어도 하나의 데이터와 비교하여 특정 데이터를 선택하는 기능을 수행한다. 상기에서 이전 데이터는 기준 데이터의 좌측에 위치하는 데이터를 의미하고, 이후 데이터는 기준 데이터의 우측에 위치하는 데이터를 의미한다.
이때 데이터 선택부(810)는 최소값을 가지는 데이터를 특정 데이터로 선택할 수 있다.
데이터 선택부(810)는 기준 데이터가 선두에 위치하여 기준 데이터에 대한 이전 데이터가 없는 경우 기준 데이터와 적어도 하나의 이후 데이터를 비교하여 특정 데이터를 선택할 수 있다. 또한 데이터 선택부(810)는 기준 데이터가 후미에 위치하여 기준 데이터에 대한 이후 데이터가 없는 경우 기준 데이터와 적어도 하나의 이후 데이터를 비교하여 특정 데이터를 선택할 수 있다. 또한 데이터 선택부(810)는 기준 데이터에 대한 이전 데이터와 이후 데이터가 있는 경우 기준 데이터, 이전 데이터 및 이후 데이터를 비교하여 특정 데이터를 선택할 수 있다.
데이터 선택부(810)는 도 1의 101 ~ 102 단계와 동일한 개념이다.
셀 평균값 산출부(820)는 특정 데이터를 포함하는 슬라이딩 윈도우(Sliding window)를 이용하여 추출된 셀들의 평균값을 산출하는 기능을 수행한다.
셀 평균값 산출부(820)는 슬라이딩 윈도우의 시프트(Shift)에 따라 추출된 셀들의 평균값을 산출할 수 있다.
셀 평균값 산출부(820)는 도 1의 103 단계와 동일한 개념이다.
CFAR 데이터 검출부(830)는 셀 평균값 산출부(820)에 의해 추출된 셀들의 평균값을 기초로 일정오경보확률(Constant False Alarm Rate) 데이터를 검출하는 기능을 수행한다.
CFAR 데이터 검출부(830)는 셀 평균값 산출부(820)에 의해 추출된 셀들의 평균값에 미리 정해진 팩터를 곱하여 일정오경보확률 데이터를 검출할 수 있다.
CFAR 데이터 검출부(830)는 도 1의 104 ~ 105 단계와 동일한 개념이다.
타겟 검출부(840)는 일정오경보확률 데이터를 기초로 타겟을 검출하는 기능을 수행한다.
타겟 검출부(840)는 클러터(clutter) 환경에서 차량용 레이더를 이용하여 다중 타겟들을 검출할 수 있다.
타겟 검출 장치(800)는 셀 크기 결정부(870)를 더 포함할 수 있다.
셀 크기 결정부(870)는 슬라이딩 윈도우의 위치에 따라(즉, 슬라이딩 윈도우가 수신 신호에서 선두, 중간 및 후미 중 어디에 위치하는지에 따라) 이전 데이터와 이후 데이터 중 적어도 하나의 데이터와 기준 데이터를 포함하는 셀의 크기를 결정하는 기능을 수행한다.
다음으로 타겟 검출 장치(800)의 작동 방법에 대하여 설명한다. 도 9는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 레이더를 이용한 타겟 검출 방법을 개략적으로 도시한 흐름도이다. 이하 설명은 도 8과 도 9를 참조한다.
먼저 데이터 선택부(810)가 레이더를 통해 수신된 신호로서 다중 타겟들에 대한 거리와 속도에 대한 정보를 포함하는 수신 신호에서 기준 데이터를 양측에 위치하는 이전 데이터와 이후 데이터 중 적어도 하나의 데이터와 비교하여 특정 데이터를 선택한다(S910).
이후 셀 평균값 산출부(820)가 특정 데이터를 포함하는 슬라이딩 윈도우(Sliding window)를 이용하여 추출된 셀들의 평균값을 산출한다(S920).
이후 CFAR 데이터 검출부(830)가 추출된 셀들의 평균값을 기초로 일정오경보확률(Constant False Alarm Rate) 데이터를 검출한다(S930).
이후 타겟 검출부(840)가 일정오경보확률 데이터를 기초로 타겟을 검출한다(S940).
한편 S910 단계와 S920 단계 사이에, 셀 크기 결정부(870)가 슬라이딩 윈도우의 위치에 따라 셀의 크기를 결정할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 기재되어 있다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 또한, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 USB 메모리, CD 디스크, 플래쉬 메모리 등과 같은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 기록매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 캐리어 웨이브 매체 등이 포함될 수 있다.
또한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 상세한 설명에서 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (15)

  1. 다중 타겟들에 대한 거리와 속도에 대한 정보를 포함하는 수신 신호에서 기준 데이터를 양측에 위치하는 이전 데이터와 이후 데이터 중 적어도 하나의 데이터와 비교하여 특정 데이터를 선택하는 데이터 선택부;
    상기 특정 데이터를 포함하는 슬라이딩 윈도우(Sliding window)를 이용하여 추출된 셀들의 평균값을 산출하는 셀 평균값 산출부;
    상기 추출된 셀들의 평균값을 기초로 일정오경보확률(Constant False Alarm Rate) 데이터를 검출하는 CFAR 데이터 검출부; 및
    상기 일정오경보확률 데이터를 기초로 상기 타겟을 검출하는 타겟 검출부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더를 이용한 타겟 검출 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 데이터 선택부는 최소값을 가지는 데이터를 상기 특정 데이터로 선택하는 것을 특징으로 하는 레이더를 이용한 타겟 검출 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 데이터 선택부는 상기 이전 데이터가 없을 때 상기 기준 데이터와 적어도 하나의 상기 이후 데이터를 비교하여 상기 특정 데이터를 선택하고, 상기 이후 데이터가 없을 때 상기 기준 데이터와 적어도 하나의 상기 이전 데이터를 비교하여 상기 특정 데이터를 선택하며, 상기 이전 데이터와 상기 이후 데이터가 있을 때 상기 기준 데이터, 상기 이전 데이터 및 상기 이후 데이터를 비교하여 상기 특정 데이터를 선택하는 것을 특징으로 하는 레이더를 이용한 타겟 검출 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 셀 평균값 산출부는 상기 슬라이딩 윈도우의 시프트(Shift)에 따라 추출된 셀들의 평균값을 산출하는 것을 특징으로 하는 레이더를 이용한 타겟 검출 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 슬라이딩 윈도우의 위치에 따라 상기 이전 데이터와 상기 이후 데이터 중 적어도 하나의 데이터와 상기 기준 데이터를 포함하는 셀의 크기를 결정하는 셀 크기 결정부
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더를 이용한 타겟 검출 장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 CFAR 데이터 검출부는 상기 추출된 셀들의 평균값에 미리 정해진 팩터를 곱하여 상기 일정오경보확률 데이터를 검출하는 것을 특징으로 하는 레이더를 이용한 타겟 검출 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 타겟 검출부는 클러터(clutter) 환경에서 차량용 레이더를 이용하여 다중 타겟들을 검출하는 것을 특징으로 하는 레이더를 이용한 타겟 검출 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 타겟 검출 장치는 차량에 장착되는 것을 특징으로 하는 레이더를 이용한 타겟 검출 장치.
  9. 다중 타겟들에 대한 거리와 속도에 대한 정보를 포함하는 수신 신호에서 기준 데이터를 양측에 위치하는 이전 데이터와 이후 데이터 중 적어도 하나의 데이터와 비교하여 특정 데이터를 선택하는 단계;
    상기 특정 데이터를 포함하는 슬라이딩 윈도우(Sliding window)를 이용하여 추출된 셀들의 평균값을 산출하는 단계;
    상기 추출된 셀들의 평균값을 기초로 일정오경보확률(Constant False Alarm Rate) 데이터를 검출하는 단계; 및
    상기 일정오경보확률 데이터를 기초로 상기 타겟을 검출하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더를 이용한 타겟 검출 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 선택하는 단계는 최소값을 가지는 데이터를 상기 특정 데이터로 선택하는 것을 특징으로 하는 레이더를 이용한 타겟 검출 방법.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 선택하는 단계는 상기 이전 데이터가 없을 때 상기 기준 데이터와 적어도 하나의 상기 이후 데이터를 비교하여 상기 특정 데이터를 선택하고, 상기 이후 데이터가 없을 때 상기 기준 데이터와 적어도 하나의 상기 이전 데이터를 비교하여 상기 특정 데이터를 선택하며, 상기 이전 데이터와 상기 이후 데이터가 있을 때 상기 기준 데이터, 상기 이전 데이터 및 상기 이후 데이터를 비교하여 상기 특정 데이터를 선택하는 것을 특징으로 하는 레이더를 이용한 타겟 검출 방법.
  12. 제 9 항에 있어서,
    상기 산출하는 단계는 상기 슬라이딩 윈도우의 시프트(Shift)에 따라 추출된 셀들의 평균값을 산출하는 것을 특징으로 하는 레이더를 이용한 타겟 검출 방법.
  13. 제 9 항에 있어서,
    상기 슬라이딩 윈도우의 위치에 따라 상기 이전 데이터와 상기 이후 데이터 중 적어도 하나의 데이터와 상기 기준 데이터를 포함하는 셀의 크기를 결정하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더를 이용한 타겟 검출 방법.
  14. 제 9 항에 있어서,
    상기 일정오경보확률 데이터를 검출하는 단계는 상기 추출된 셀들의 평균값에 미리 정해진 팩터를 곱하여 상기 일정오경보확률 데이터를 검출하는 것을 특징으로 하는 레이더를 이용한 타겟 검출 방법.
  15. 제 9 항에 있어서,
    상기 타겟을 검출하는 단계는 클러터(clutter) 환경에서 차량용 레이더를 이용하여 다중 타겟들을 검출하는 것을 특징으로 하는 레이더를 이용한 타겟 검출 방법.
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