KR20160039383A - 적응 배경 선택에 의한 일정 오경보율 검파 방법 및 장치 - Google Patents

적응 배경 선택에 의한 일정 오경보율 검파 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 레이더 기술에 관한 것으로서, 더 상세하게는 적응 배경 선택을 이용한 일정 오경보율(ABS-CFAR: Adaptive Background Selection-Constant False Alarm Rate) 검파 방법 및 장치에 대한 것이다.
본 발명에 따르면, 변동성 지수와 평균비를 계산하여 다양한 잡음 상황 변화에 맞추어 적응적으로 적합한 CFAR(Constant False Alarm Rate) 검파 기법을 선택하고, 선택된 CFAR 검파 기법에서 문턱치 계산에 사용될 참조셀을 적응적으로 선택함으로써, 다양한 잡음 환경에서 표적 탐지 성능을 향상시킬 수 있다.

Description

적응 배경 선택에 의한 일정 오경보율 검파 방법 및 장치{Method for detecting adaptive background selection - constant false alarm rate and Apparatus thereof}
본 발명은 레이더 기술에 관한 것으로서, 더 상세하게는 적응 배경 선택을 이용한 일정 오경보율(ABS-CFAR: Adaptive Background Selection-Constant False Alarm Rate) 검파 방법 및 장치에 대한 것이다.
특히, 본 발명은 다양한 잡음 환경에서 적응 배경 선택을 통해 표적 탐지 성능을 향상한 일정 오경보율 검파 방법 및 장치에 대한 것이다.
레이더 시스템에서 신호는 안테나를 통해서 외부로 송신되고, 상기 송신신호가 외부의 표적(target)과 클러터(clutter)에 의해 산란되어 반사되는 신호를 안테나로 수신한다.
상기 수신신호는 펄스 레이더의 경우 정합 필터(matched filter)와 같은 방법을 통해 거리(range)축에 수신신호의 진폭 형태로 표현할 수 있고, 상기 수신신호의 진폭에는 클러터와 불필요한 잡음 성분이 포함되어 있다.
상기 레이더 시스템에서 표적 신호만을 추출하기 위하여, 일반적으로'일정 오경보율 검파기'라는 표적 탐지 처리를 수행하게 된다.
상기 일정 오경보율 검파기는 레이더 표적 탐지 과정에서 신호를 적응 문턱 값과 비교하며, 오경보율을 일정 수준으로 유지한다. 상기 일정 오경보율 검파기 기술로서 CA-CFAR(Cell Averaging Constant False Alarm Rate) 검파 방식을 들 수 있다.
이러한 CA-CFAR 검파 방식의 개념이 도 1에 도시된다. 도 1을 통해 살펴보면, 테스트 셀(test cell) 인근에 있는 참조 셀(reference cell)들의 진폭을 이용하여 평균값을 구하고, 상기 평균값에 상수(scaling factor)를 곱하여 적응 문턱 값을 구한다. 그리고 표적 판정부(comparator)에서 상기 적응 문턱 값을 테스트 셀의 진폭과 비교하여 테스트 셀의 진폭이 크면 표적으로 판별하고, 그렇지 않을 경우에는 표적이 없는 것으로 판별한다.
이러한 CFAR 검파를 위한 기법으로는 상기 CA-CFAR 검파 방식 외에도 OS(Order Statistics)-CFAR, TM(Trimmed Mean)-CFAR와 같은 다양한 단일 CFAR 검파 기법들이 존재한다.
상기 단일 CFAR 알고리즘의 경우 다양한 잡음 환경에 대한 대처의 어려움이 있어, 혼합 양식의 CFAR 검파 기법이 존재하며, VI(Variability Index)-CFAR와 MVI(Modified Variability Index)-CFAR는 지능형 탐지기이며 혼합 양식의 CFAR 검파 기법이다.
다양한 잡음 상황에 대처하기 위하여 혼합 양식의 CFAR인 VI-CFAR, MVI-CFAR은 변동성 지수(variability index)와 평균비(mean ratio)를 이용하여 방해 표적 상황과 클러터 경계 상황을 판별하며, 상기 이러한 VI-CFAR의 개념을 보여주는 도면이 도 2에 도시된다.
상기 변동성 지수와 평균비는 윈도우 A와 B로 이루어진 참조셀에서 각 윈도우의 평균과 분산값을 이용하여 구해지며 다음식과 같다.
Figure pat00001
여기서, 각각
Figure pat00002
는 변동성 지수,
Figure pat00003
는 표준편차,
Figure pat00004
는 평균을 일컫는다.
상기 변동성 지수는 변동성 지수 문턱치
Figure pat00005
와 비교하여 변동성 지수가 낮으면 균질한 배경으로, 변동성 지수가 높으면 변동이 심한 잡음 환경으로 판단한다.
상기 평균비는 다음식을 이용하여 계산된다.
Figure pat00006
여기서,
Figure pat00007
은 평균비를 일컫는다.
상기 평균비는 평균비 문턱치
Figure pat00008
을 이용하여
Figure pat00009
인 경우 윈도우 A와 B가 비슷한 수준의 잡음 환경, 그렇지 않은 경우 다른 수준의 잡음 환경으로 판단한다.
그런데, 이러한 단일 CFAR 검파 기법들을 이용한 표적 탐지는 방해 표적(interfering target), 클러터 경계(clutter edge) 상황과 같은 다양한 환경 변화에 적합하지 않다.
이러한 방해 표적 상황이라 함은 참조셀의 윈도우 A, 윈도우 B 중 한 곳에 간섭 신호가 존재하거나 혹은 양 쪽 모두에 간섭 신호가 존재하는 상황이다.
부연하면, 도 1에 도시된 바와 같이 평균값을 구하는 과정에서, 간섭 신호가 참조셀에 존재하는 경우 간섭 신호로 인해 평균값이 커지게 되고, 이는 적응 문턱 값 또한 높아져서 표적 신호가 잡음화되는 현상이 나타난다는 문제점이 발생된다.
상기 클러터 경계 상황이라 함은 참조 셀 내에 진폭 수준이 다른 두 종류의 클러터가 존재하는 상황이다. 따라서, 상대적으로 높은 진폭 수준의 클러터가 테스트 셀에 위치하는 경우 상대적으로 낮은 진폭 수준의 클러터로 인해 적응 문턱 값이 낮아진다. 이는 클러터 신호가 표적 신호로 탐지되는 문제점이 발생한다.
단일 CFAR 검파 기법들과 달리 혼합 양식의 대표적인 기법들인 VI-CFAR, MVI-CFAR 검파 기법의 경우 적응적으로 현재 잡음 환경에 적합한 CFAR 검파 기법을 선택하여 비균질한 배경에서도 상대적으로 강건한 표적 탐지 성능을 나타낸다.
하지만 상기 VI-CFAR의 경우에도 참조셀의 윈도우 A와 B 모두에 간섭 신호가 존재하거나, 클러터 경계 상황에서 성능의 저하를 보이며, 상기 MVI-CFAR의 경우 클러터 경계 상황에서 좋은 성능을 나타내지 못한다.
1. 한국공개특허번호 제10-2012-0010457호 2. 한국공개특허번호 제10-2012-0005063호 3. 한국공개특허번호 제10-2014-0083568호
1. 현유진외, "순서통계에 근거한 개선된 CFAR 검파기의 하드웨어 구조 제안"한국정보통신학회논문지 16(1) 65-71 2234-4772, 2012년.
본 발명은 위 배경기술에 따른 문제점을 해소하기 위해 제안된 것으로서, CFAR(Constant False Alarm Rate) 검파를 통한 표적 탐지에 있어 균질한 배경에 CA-CFAR(Cell Averaging Constant False Alarm Rate)를 사용함으로써 최적의 성능을 얻으면서 간섭 신호 환경과 클러터 경계 환경 상황을 추정하여 환경에 최적화 된 CFAR 기법을 적응적으로 선택함으로써 다양한 환경 변화에 표적의 탐지 성능을 증대하는 오경보율 검파 방법 및 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 위에서 제시된 과제를 달성하기 위해, 최적의 성능을 얻으면서 간섭 신호 환경과 클러터 경계 환경 상황을 추정하여 환경에 최적화 된 CFAR 기법을 적응적으로 선택함으로써 다양한 환경 변화에 표적의 탐지 성능을 증대하는 오경보율 검파 방법을 제공한다.
상기 오경보율 검파 방법은,
포락선 검출기가 거리 데이터로부터 거리에 따른 데이터 위치를 진폭값으로 변환하는 변환 단계;
슬라이딩 윈도우가 거리에 따른 진폭값들을 테스트셀과 참조셀로 지정하고 테스트셀의 좌우로 일정 셀을 가드셀(Guard cell)로 지정하는 지정단계;
계산부가 상기 참조셀 내 변동성 지수와 평균비를 계산하는 계산 단계;
적응 클러터 경계 선택부가 상기 평균비를 이용하여 이동 평균비를 산출하고 상기 이동 평균비와 변동성 지수를 이용하여 클러터의 경계 위치를 추정하는 추정 단계;
CFAR(Constant False Alarm Rate) 기법 선택부가 변동성 지수와 평균비를 이용하여 현재 잡음 환경을 판단하고 판단된 잡음 환경에 따라 특정 CFAR 검파 기법을 선택하는 검파 기법 선택 단계;
스케일링부가 선택된 CFAR 검파 기법의 결과값에 상수를 곱하여 능동 문턱치값을 계산하는 문턱치값 계산 단계; 및
표적 판정부가 상기 능동 문턱치값과 상기 테스트셀을 비교하여 표적의 존재여부를 판정하는 판정 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 계산 단계는, 상기 테스트셀을 기준으로 상기 참조셀을 좌우의 제 1 윈도우와 제 2 윈도우로 지정하는 단계; 및 상기 제 1 윈도우와 제 2 윈도우 내의 변동성 지수와 평균비를 계산하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 추정 단계에서, 클러터 경계 환경의 경우 상기 이동 평균비를 경계 위치로 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 변환 단계는, 상기 거리 데이터가 입력되면 상기 거리를 인덱스로 변환하고 셀 형태로 데이터 위치를 정렬하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 판정 단계는, 상기 테스트셀이 상기 능동 문턱치값보다 크면 표적이 존재하는 것으로 판정하고, 상기 테스트셀이 상기 능동 문턱치값보다 작으면 표적이 존재하지 않는 것으로 판정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 특정 CFAR 검파 기법은 CA(Cell Averaging)-CFAR, EL(Edge Locating)-CFAR 및 TM-CFAR 중 어느 하나인 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 CA-CFAR의 경우 2N개의 참조셀 전체를 배경으로 선택하고, 상기 TM-CFAR의 경우
Figure pat00010
개의 참조셀 중 상위 진폭값을 갖는
Figure pat00011
개의 참조셀과 하위 진폭값을 갖는
Figure pat00012
개의 참조셀을 제외한 부분을 배경으로 선택하고, 상기 EL(Edge Locating)-CFAR의 경우 상기 적응 클러터 경계 선택부에서 선택된 참조셀을 배경으로 선택하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 이동 평균비는 수학식
Figure pat00013
(여기서, x는 진폭값을 나타내며, idx는 셀의 위치, T는 분모나 분자의 평균을 구함에 있어 일정수 이상의 셀이 사용될 경우에만 이동 평균비를 구하기 위한 문턱치를 나타낸다)에 의해 산출되는 것을 특징으로 할 수 있다.
다른 한편으로, 본 발명의 다른 일실시예는, 거리 데이터로부터 거리에 따른 데이터 위치를 진폭값으로 변환하는 거리포락선 검출기; 거리에 따른 진폭값들을 테스트셀과 참조셀로 지정하고 테스트셀의 좌우로 일정 셀을 가드셀(Guard cell)로 하는 슬라이딩 윈도우; 상기 참조셀 내 변동성 지수와 평균비를 계산하는 계산부; 상기 평균비를 이용하여 이동 평균비를 산출하고 이동 평균비와 변동성 지수를 이용하여 클러터의 경계 위치를 추정하는 적응 클러터 경계 선택부; 상기 변동성 지수와 평균비를 이용하여 현재 잡음 환경을 판단하고 잡음 환경에 따라 특정 CFAR 검파 기법을 선택하는 CFAR 기법 선택부; 선택된 CFAR 검파 기법의 결과값에 상수를 곱하여 능동 문턱치값을 계산하는 스케일링부; 및 상기 능동 문턱치값과 상기 테스트셀을 비교하여 표적의 존재여부를 판정하는 표적 판정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응 배경 선택에 의한 일정 오경보율 검파 장치를 제공한다.
본 발명에 따르면, 변동성 지수와 평균비를 계산하여 다양한 잡음 상황 변화에 맞추어 적응적으로 적합한 CFAR(Constant False Alarm Rate) 검파 기법을 선택하고, 선택된 CFAR 검파 기법에서 문턱치 계산에 사용될 참조셀을 적응적으로 선택함으로써, 다양한 잡음 환경에서 표적 탐지 성능을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 효과로서는 판단된 잡음 환경에 따라 환경 변동에 무관하게 표적 탐지 성능의 향상이 가능하다는 점을 들 수 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 효과로서는 판단된 잡음 환경에 따라 CFAR 기법을 선택함에 있어서 CA-CFAR, TM-CFAR, EL-CFAR 뿐만 아니라, 잡음 환경에 맞추어 성능이 개선된 다양한 형태의 모든 CFAR로 대체 적용이 가능하다는 점을 들 수 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 효과로서는 적응 배경 선택 일정 오경보율 검파 방법을 통한 표적 탐지 성능의 향상을 통하여 방위 사업뿐만 아니라 차량용 레이더에 적용하여 자동차 산업의 경쟁력 제고에 이바지할 수 있다는 점을 들 수 있다.
도 1은 일반적인 CA-CFAR(Cell Averaging Constant False Alarm Rate) 검파 기법의 동작 과정을 도시한 블록도이다.
도 2는 또 다른 일반적인 VI(Variability Index)-CFAR 검파 기법의 동작 과정을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 다양한 잡음 환경에서 표적 탐지 확률을 향상시킨 적응적 배경 선택에 의한 일정 오경보율 검파 장치의 구성 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 다양한 잡음 환경에서 표적 탐지 확률을 향상시킨 적응적 배경 선택에 의한 일정 오경보율 검파 기법의 동작 과정을 보여주는 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 균질한 배경에서의 표적 탐지 확률을 일반적인 CA-CFAR, VI-CFAR, MVI(Modified Variability Index)-CFAR와 비교하여 실험한 결과를 도시한 그래프이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 방해 표적 환경에서의 표적 탐지 확률을 일반적인 CA-CFAR, VI-CFAR, MVI-CFAR와 비교하여 실험한 결과를 도시한 그래프이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 클러터 경계　환경에서의 표적 탐지 확률을 일반적인 CA-CFAR, VI-CFAR, MVI-CFAR와 비교하여 실험한 결과를 도시한 그래프이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 구체적으로 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용한다.
제 1, 제 2등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는" 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않아야 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 적응 배경 선택에 의한 일정 오경보율 검파 방법 및 장치를 상세하게 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 다양한 잡음 환경에서 표적 탐지 확률을 향상시킨 적응적 배경 선택에 의한 일정 오경보율 검파 장치의 구성 블록도이다. 도 3을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 적응 배경 선택에 의한 오경보율 검파 장치(300)는, 거리 데이터로부터 거리에 따른 데이터를 진폭값으로 변환하는 거리포락선 검출기(310), 거리에 따른 진폭값들을 테스트셀과 참조셀로 지정하고 테스트셀의 좌우로 일정 셀을 가드셀(Guard cell)로 하는 슬라이딩 윈도우(320), 참조셀 내 윈도우 A와 B의 변동성 지수와 평균비를 계산하는 제 1 및 제 2 계산부(331,332), 평균비를 이용하여 이동 평균비를 산출하고 이동 평균비와 변동성 지수를 이용하여 클러터의 경계 위치를 추정하는 적응 클러터 경계 선택부(340), 변동성 지수와 평균비를 이용하여 현재 잡음 환경을 판단하고 잡음 환경에 따라 적합한 CFAR 검파 기법을 선택하는 CFAR 기법 선택부(350), 선택된 CFAR 검파 기법의 결과값에 상수를 곱하여 능동 문턱치값을 계산하는 스케일링부(360), 상기 능동 문턱치값과 상기 테스트셀을 비교하여 표적의 존재여부를 판정하는 표적 판정부(370) 등을 포함하여 구성된다.
포락선 검출기(310)는 펄스 레이더의 경우 정합 필터(matched filter)를 사용하여 대상에 부딪쳐서 반사되는 수신신호로부터 거리 데이터를 얻어내고, 획득된 거리 데이터로부터 거리(더 정확하게는 거리축이 된다)에 따른 데이터를 진폭값으로 변환한다.
슬라이딩 윈도우(320)는 거리에 따른 진폭값들을 테스트셀(Y)과 참조셀(321,322)로 지정하고 테스트셀(Y)의 좌우로 일정셀을 가드 셀(guard cell)(G)로 두어 테스트셀(Y)의 정보가 참조셀(321,322)에 영향을 미치지 않도록 하며, 참조 셀(321,322)의 총 개수는 "
Figure pat00014
"개이다. 부연하면, 참조셀은 원도우 A(321) 및 윈도우 B(322)로 구성된다.
계산부(330)는 진폭값들(
Figure pat00015
)의 평균과 표준편차 값을 통하여 각 윈도우 A(321)의 평균비(
Figure pat00016
)와 변동성 지수(
Figure pat00017
)를 계산하는 제 1 계산부(331)와 윈도우 B(322)의 평균비(
Figure pat00018
)와 변동성 지수(
Figure pat00019
)를 계산하는 제 2 계산부(332)로 구성된다.
상기 적응 클러터 경계 선택부(340)는 클러터(즉, 레이더 잡음)의 경계 위치를 추정하기 위하여 이동 평균비를 계산한다. 이를 수학식으로 나타내면 다음과 같다.
Figure pat00020
여기서, x는 진폭값을 나타내며, idx는 셀의 위치, T는 분모나 분자의 평균을 구함에 있어 일정수 이상의 셀이 사용될 경우에만 이동 평균비를 구하기 위한 문턱치를 나타낸다
따라서,
Figure pat00021
의 경우 상기 "
Figure pat00022
"가 최소값을 갖는 "
Figure pat00023
"를 클러터 경계의 위치로 판단하고,"
Figure pat00024
"의 경우 상기 "
Figure pat00025
"가 최대값을 갖는 "
Figure pat00026
"를 클러터 경계의 위치로 판단한다. 여기서, MR은 평균비를 나타내고,
Figure pat00027
는 평균비 문턱치로서, 클러터 경계의 존재 유무를 판단하기 위한 문턱치를 의미한다.
판단된 경계의 위치를 이용하여 경계가 윈도우 A(321)에 위치하는 경우 경계로부터 우측에 존재하는 참조셀, 윈도우 B(322)에 위치하는 경우 경계로부터 좌측에 위치하는 참조셀이 두 종류의 진폭 수준 중 지배적인 것으로 판단하고, 지배적인 참조셀만을 배경으로 선택한다.
CFAR 기법 선택부(350)는 계산된 변동성 지수(
Figure pat00028
)와 평균비(MR)를 이용하여 현재 잡음 환경을 판단하고, 적합한 CFAR 검파 기법을 표 1과 같은 방법으로 선택한다.
Figure pat00029
 MR 잡음 환경 CFAR 전략
A B
No No 동일 H CA-CFAR
No No 상이 CE EL-CFAR
Yes No - IA TM-CFAR
No Yes - IB TM-CFAR
Yes Yes - IAB TM-CFAR
여기서, VI: 변동성 지수, KVI: 변동성 지수 문턱치, H: 균질(Homogenous), CE: 클러터 엣지(Clutter Edge), IA는 인터링 시그널(Interfering signal)이 윈도우 A에 있는 경우, IB는 Interfering signal이 윈도우 B에 있는 경우, IAB는 인터링 시그널(Interfering signals)이 양쪽 모두에 있는 경우를 나타낸다.
상기 CA-CFAR의 경우 "
Figure pat00030
"개의 참조셀 전체를 배경으로 선택한다.
상기 TM-CFAR의 경우 "
Figure pat00031
"개의 참조셀 중 상위 진폭값을 갖는 "
Figure pat00032
"개의 참조셀과 하위 진폭값을 갖는 "
Figure pat00033
"개의 참조셀을 제외한 부분을 배경으로 선택한다.
EL(Edge Locating)-CFAR의 경우 상기 적응 클러터 경계 선택부(340)에서 선택된 참조셀을 배경으로 선택한다.
특히, 표 1에서 상기 CA-CFAR, TM-CFAR는 일반적인 단일 CFAR 검파 기법이며, EL-CFAR 검파 기법은 상기 적응 클러터 경계 선택부(340)에 의하여 검출된 클러터 경계를 이용하여 참조셀에서 지배적인 진폭 수준을 갖는 클러터만을 이용하여 표적 탐지를 수행하는 일정 오경보율 검파 기법이다.
스케일링부(360)는 선택된 CFAR 검파 기법의 결과값(Z)에 상수(scaling factor)(Tn)를 곱하여 능동 문턱치값(Th)을 계산한다.
상기 표적 판정부(60)는 상기 능동 문턱치값(Th)과 상기 테스트 셀(Y)을 비교하여 표적의 존재여부를 판정한다. 즉, H0: Y≤ Th, H1: Y > Th가 된다. 여기서, H0은 표적이 존재하지 않음을 의미하고, H1은 표적이 존재함을 의미한다.
한편, 상기한 바와 같이 이루어진 본 발명의 일실시예에서는 판단된 잡음 환경에 따라 환경 변동에 무관하게 표적 탐지 성능의 향상이 가능하다.
또한, 판단된 잡음 환경에 따라 CFAR 기법을 선택함에 있어서 CA-CFAR, TM-CFAR, EL-CFAR 뿐만 아니라, 잡음 환경에 맞추어 성능이 개선된 다양한 형태의 모든 CFAR로 대체 적용이 가능하다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 다양한 잡음 환경에서 표적 탐지 확률을 향상시킨 적응적 배경 선택에 의한 일정 오경보율 검파 기법의 동작 과정을 보여주는 흐름도이다. 도 4를 참조하면, 포락선 검출기(도 3의 310)가 거리 데이터로부터 거리에 따른 데이터를 진폭값으로 변환하고, 슬라이딩 윈도우를 이용하여 거리에 따른 진폭값들을 테스트셀과 참조셀로 지정하고 테스트셀의 좌우로 일정셀을 가드셀(Guard cell)로 지정한다(단계 S410,S420).
계산부(도 3의 330)가 상기 참조셀 내 윈도우 A(321)와 윈도우 B(322)에 해당하는 진폭값들을 이용하여 각 윈도우 내의 변동성 지수와 평균비를 계산하고, 평균비를 이용하여 이동 평균비를 산출한다(단계 S430).
적응 클러터 경계 선택부(도 3의 340)가 산출된 이동 평균비 및 변동성 지수를 이용하여 클러터의 경계 위치를 추정한다(단계 S440).
적응 CFAR(Constant False Alarm Rate) 기법 선택부(도 3의 350)가 변동성 지수, 평균비 및/또는 클러터 경계 위지 등을 이용하여 현재 잡음 환경을 판단하고 판단된 잡음 환경에 따라 특정 CFAR 검파 기법을 선택한다(단계 S450).
특정 CFAR 검파 기법이 선택되면, 스케일링부(도 3의 360)가 선택된 CFAR 검파 기법의 결과값에 상수를 곱하여 능동 문턱치값을 계산한다(단계 S460).
최종적으로, 표적 판정부(도 3의 370)가 상기 능동 문턱치값과 상기 테스트셀을 비교하여 표적의 존재여부를 판정한다(단계 S470).
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 균질한 배경에서의 표적 탐지 확률을 일반적인 CA-CFAR, VI-CFAR, MVI(Modified Variability Index)-CFAR와 비교하여 실험한 결과를 도시한 그래프이다. 도 5를 참조하면, 본 발명의 일실시예에서 제안된 방식(511)과, MVI-CFAR(512), VI-CFAR(513), CA-CFAR(514)의 탐지 확률이 SNR(Signal-to-Noise Ratio)과 대비하여 모두 유사하게 같다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 방해 표적 환경에서의 표적 탐지 확률을 일반적인 CA-CFAR, VI-CFAR, MVI-CFAR와 비교하여 실험한 결과를 도시한 그래프이다. 도 6을 참조하면, 본 발명의 일실시예에서 제안된 방식(611)의 탐지 확률이 SNR과 대비하여 MVI-CFAR(612)를 제외하면 다른 VI-CFAR(613), CA-CFAR(614)의 탐지 확률보다 높음을 볼 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 클러터 경계　환경에서의 표적 탐지 확률을 일반적인 CA-CFAR, VI-CFAR, MVI-CFAR와 비교하여 실험한 결과를 도시한 그래프이다. 도 7을 참조하면, 본 발명의 일실시예에서 제안된 방식(711)의 탐지 확률이 클러터 경계 위치와 대비하여 다른 MVI-CFAR(712), VI-CFAR(713), CA-CFAR(714)의 탐지 확률보다 높음을 볼 수 있다.
도 5 내지 도 7의 경우, 약 1,000,000번의 몬테카를로 실험을 이용한 CA-CFAR, VI-CFAR, MVI-CFAR, ABS-CFAR의 표적 탐지 성능을 보여주는 실험 결과로서 각 방식들의 표적 탐지 성능을 확인할 수 있다.
300: 오경보율 검파 장치
310: 포락선 검출기
320: 참조셀
321: 윈도우 A 322: 윈도우 B
330: 계산부
331: 제 1 계산부 332: 제 2 계산부
340: 적응 클러터 경계 선택부
350: CFAR(Constant False Alarm Rate) 기법 선택부
360: 스케일링부
370: 표적 판정부

Claims (8)

  1. 포락선 검출기가 거리 데이터로부터 거리에 따른 데이터 위치를 진폭값으로 변환하는 변환 단계;
    슬라이딩 윈도우가 거리에 따른 진폭값들을 테스트셀과 참조셀로 지정하고 테스트셀의 좌우로 일정셀을 가드셀(Guard cell)로 지정하는 지정단계;
    계산부가 상기 참조셀 내 변동성 지수와 평균비를 계산하는 계산 단계;
    적응 클러터 경계 선택부가 상기 평균비를 이용하여 이동 평균비를 산출하고 상기 이동 평균비와 변동성 지수를 이용하여 클러터의 경계 위치를 추정하는 추정 단계;
    CFAR(Constant False Alarm Rate) 기법 선택부가 변동성 지수와 평균비를 이용하여 현재 잡음 환경을 판단하고 판단된 잡음 환경에 따라 특정 CFAR 검파 기법을 선택하는 검파 기법 선택 단계;
    스케일링부가 선택된 CFAR 검파 기법의 결과값에 상수를 곱하여 능동 문턱치값을 계산하는 문턱치값 계산 단계; 및
    표적 판정부가 상기 능동 문턱치값과 상기 테스트셀을 비교하여 표적의 존재여부를 판정하는 판정 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응 배경 선택에 의한 일정 오경보율 검파 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 계산 단계는, 상기 테스트셀을 기준으로 상기 참조셀을 좌우의 제 1 윈도우와 제 2 윈도우로 지정하는 단계; 및
    상기 제 1 윈도우와 제 2 윈도우 내의 변동성 지수와 평균비를 계산하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응 배경 선택에 의한 일정 오경보율 검파 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 추정 단계에서, 클러터 경계 환경의 경우 상기 이동 평균비를 이용하여 경계 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 적응 배경 선택에 의한 일정 오경보율 검파 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 변환 단계는,
    상기 거리 데이터가 입력되면 상기 거리를 인덱스로 변환하고 셀 형태로 데이터 위치를 정렬하는 것을 특징으로 하는 적응 배경 선택에 의한 일정 오경보율 검파 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 판정 단계는,
    상기 테스트셀이 상기 능동 문턱치값보다 크면 표적이 존재하는 것으로 판정하고, 상기 테스트셀이 상기 능동 문턱치값보다 작으면 표적이 존재하지 않는 것으로 판정하는 것을 특징으로 하는 적응 배경 선택에 의한 일정 오경보율 검파 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 특정 CFAR 검파 기법이 CA-CFAR인 경우 2N개의 참조셀 전체를 배경으로 선택하고, 상기 TM-CFAR의 경우
    Figure pat00034
    개의 참조셀 중 상위 진폭값을 갖는
    Figure pat00035
    개의 참조셀과 하위 진폭값을 갖는
    Figure pat00036
    개의 참조셀을 제외한 부분을 배경으로 선택하고, 상기 특정 CFAR 검파 기법이 CA-CFAR인 경우 상기 적응 클러터 경계 선택부에서 선택된 참조셀을 배경으로 선택하는 것을 특징으로 하는 적응 배경 선택에 의한 일정 오경보율 검파 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 이동 평균비는 수학식
    Figure pat00037
    (여기서, x는 진폭값을 나타내며, idx는 셀의 위치, T는 분모나 분자의 평균을 구함에 있어 일정수 이상의 셀이 사용될 경우에만 이동 평균비를 구하기 위한 문턱치를 나타낸다)에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 적응 배경 선택에 의한 일정 오경보율 검파 방법.
  8. 거리 데이터로부터 거리에 따른 데이터 위치를 진폭값으로 변환하는 거리포락선 검출기;
    거리에 따른 진폭값들을 테스트셀과 참조셀로 지정하고 테스트셀의 좌우로 일정셀을 가드셀(Guard cell)로 하는 슬라이딩 윈도우;
    상기 참조셀 내 변동성 지수와 평균비를 계산하는 계산부;
    상기 평균비를 이용하여 이동 평균비를 산출하고 이동 평균비와 변동성 지수를 이용하여 클러터의 경계 위치를 추정하는 적응 클러터 경계 선택부;
    상기 변동성 지수와 평균비를 이용하여 현재 잡음 환경을 판단하고 잡음 환경에 따라 특정 CFAR 검파 기법을 선택하는 CFAR 기법 선택부;
    선택된 CFAR 검파 기법의 결과값에 상수를 곱하여 능동 문턱치값을 계산하는 스케일링부; 및
    상기 능동 문턱치값과 상기 테스트셀을 비교하여 표적의 존재여부를 판정하는 표적 판정부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응 배경 선택에 의한 일정 오경보율 검파 장치.
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