KR20180115034A - Radar Apparatus and Target Classification Method using the same - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a radar apparatus and a target identification method using the same. A group RCS is defined which is determined as a function of the individual RCS value of the track for each track of a radar and the number of objects associated with the track. It is possible to accurately determine whether a sensed object is a preceding vehicle or a non-vehicle such as an upper structure or a ghost by using one or more values of the average value of the group RCS for each target (including region) and variance information. The radar apparatus includes an antenna part, a radar signal transmitting part, a receiving part, a target detecting part, and a target identification part.

Description

레이더 장치 및 그를 이용한 타겟 식별방법{Radar Apparatus and Target Classification Method using the same}[0001] DESCRIPTION [0002] RADAR APPARATUS AND TARGET CLASSIFICATION METHOD USING THE SAME [0002]

본 발명의 일 실시예는 레이더 장치와 그를 이용한 타겟 식별방법에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 레이더의 트랙(Track)별로 정의되는 그룹 레이더 반사면적(Radar Cross Section; 이하 '그룹 RCS'라 함)의 값을 이용하여 감지물체의 종류를 식별할 수 있는 레이더 장치와 그 제어방법에 관한 것이다. An embodiment of the present invention relates to a radar apparatus and a target identification method using the same. More particularly, the present invention relates to a radar device and a control method thereof that can identify a type of a sensing object by using a value of a radar cross section (hereinafter, referred to as 'group RCS') defined for each track of the radar ≪ / RTI >

최근 차량 등에 탑재되는 레이더 장치를 이용한 운전자 보조 시스템(Driver Assistance System; DAS) 및 자율 주행에 대한 개발이 활발히 진행되고 있다.Recently, a driver assistance system (DAS) using a radar device mounted on a vehicle or the like and an autonomous driving system have been actively developed.

이를 위하여 차량용 레이더는 송신 신호가 물체에서 반사되어 수신되는 수신 신호를 분석하여, 차량 주위의 타겟에 대한 각종 정보를 획득하는 기능을 수행하여야 한다.For this purpose, a vehicle radar must perform a function of analyzing a reception signal of a transmission signal reflected from an object and acquiring various information about a target around the vehicle.

차량용 레이더 장치 중 일예에서는 시간축을 따라 삼각파형에 주파수 변조한 레이더파를 미리 규정된 측정 사이클마다 송신하고, 레이더파가 물제에서 반사된 반사파를 수신한다. In one example of the radar apparatus for a vehicle, a radar wave frequency-modulated to a triangular waveform along the time axis is transmitted every predetermined measurement cycle, and the radar wave receives the reflected wave reflected from the object.

그리고 송신 신호와 반사파의 수신 신호를 혼합해 생성한 비트 신호를 주파수 해석함으로써 도출한 파워 스펙트럼에 있어서 주파수의 강도(즉 파워)가 판정 임계값을 초과해 최대값이 되는 주파수 피크를 타겟 후보로서 검출한다. Then, a frequency peak in which the intensity (i.e., power) of the frequency exceeds the determination threshold and becomes the maximum value in the power spectrum derived by frequency-analyzing the bit signal generated by mixing the transmission signal and the reception signal of the reflected wave is detected as the target candidate do.

그 타겟 후보가 1개 내지 여러 번의 측정 사이클에 걸쳐 연속 검출되고 미리 규정된 규정 조건을 만족하면, 그 타겟 후보를 최종 타겟(선행차량이나 도로측면 시설물 등)으로 인식한다.If the target candidate is continuously detected over one to several measurement cycles and meets prescribed conditions, the target candidate is recognized as a final target (such as a preceding vehicle or a roadside facility).

한편, 차량용 레이더 장치는 여러가지 운전자 보조 시스템을 구현하기 위하여 송신신호와 반사신호의 혼합 비트 신호를 분석하여 최종 타겟의 종류, 구체적으로는 전방 차량, 상부 구조물 또는 고스트인지 여부를 판별할 수 있어야 한다.Meanwhile, in order to implement various driver assistance systems, a radar apparatus for a vehicle must analyze a mixed bit signal of a transmission signal and a reflection signal to determine the type of a final target, specifically, a front vehicle, a superstructure, or a ghost.

이를 위하여, 다양한 타겟 식별 방법들이 제안되고 있으나, 연산이 복잡하거나 식별 능력이 떨어지는 등의 문제점을 가지고 있었다.To this end, various target identification methods have been proposed, but they have problems such as complex computation and poor discrimination ability.

이러한 배경에서, 본 발명의 목적은, 차량용 레이더 장치에서 타겟의 종류를 식별하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.In view of the foregoing, it is an object of the present invention to provide a method and apparatus for identifying a type of a target in a radar apparatus for a vehicle.

본 발명의 다른 목적은 트랙별 그룹 RCS의 평균값 및 그룹 RCS의 분산정도를 나타내는 분산정보 중 하나 이상을 이용하여 감지물체의 종류를 구별할 수 있는 레이더 장치 및 타겟 식별방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a radar apparatus and a target identifying method capable of distinguishing types of sensed objects by using at least one of the average value of the group RCSs per track and the dispersion information representing the degree of dispersion of the group RCSs.

본 발명의 다른 목적은 레이더의 트랙별로 트랙의 개별 RCS값과 해당 트랙에 연관된 오브젝트의 개수의 함수로 결정되는 그룹 RCS을 정의하고, 각 타겟(포함 영역)에 대한 그룹 RCS의 평균값 및 분산정보 중 하나 이상의 값을 이용하여, 감지물체가 선행차량인지, 상부구조물 또는 고스트인지 여부를 판별할 수 있는 장치 및 방법을 제공하는 것이다. Another object of the present invention is to define a group RCS which is determined by a function of the individual RCS value of a track and the number of objects associated with the track for each track of the radar and to calculate a mean value of the group RCS for each target And to provide an apparatus and method for determining whether a sensed object is a preceding vehicle, a superstructure, or a ghost, using one or more values.

전술한 목적을 달성하기 위하여, 일 측면에서, 본 발명은, 1 이상의 송신안테나와 1 이상의 수신안테나를 포함하는 안테나부와, 상기 송신 안테나를 이용하여 물체를 향해 레이더 신호를 송신하는 레이더 신호 송신부와, 물체에서 반사되어 수신되는 반사파를 수신안테나를 통하여 수신하는 수신부와, 수신부에서 수신된 데이터를 기초로 상기 물체를 감지하는 타겟 감지부, 및 상기 반사파 신호로부터 감지된 감지 물체의 트랙별 그룹 레이더 반사면적(RCS) 정보를 산출하고, 트랙별 그룹 RCS 정보의 평균값 및 분산정보 중 하나 이상을 이용하여 상기 감지물체의 종류를 판별하는 타겟 식별부를 포함하는 레이더 장치를 제공한다. In order to achieve the above object, in one aspect, the present invention provides an antenna apparatus including an antenna unit including at least one transmission antenna and at least one reception antenna, a radar signal transmission unit for transmitting a radar signal toward the object using the transmission antenna, A target detection unit for detecting the object based on data received by the reception unit, and a group radar reflection for each track of the detected object detected from the reflected wave signal, And a target identifying unit for calculating the area (RCS) information and determining the type of the detected object by using at least one of an average value and variance information of the group-by-track RCS information.

다른 측면에서, 본 발명은, 레이더 신호를 송신하고, 물체에서 반사되어 수신되는 신호를 수신 및 분석하여 물체를 감지하는 감지 단계와, 감지된 감지 물체의 트랙별 그룹 레이더 반사면적(RCS) 정보를 산출하는 그룹 RCS 산출 단계와, 상기 트랙별 그룹 RCS 정보의 평균값 및 분산정보 중 하나 이상을 이용하여 상기 감지물체의 종류를 판별하는 판별 단계를 포함하는 타겟 식별 방법을 제공한다.According to another aspect of the present invention, there is provided an information processing method including: a sensing step of transmitting a radar signal, receiving and analyzing a signal reflected and received by an object to sense an object, and calculating a group radar reflection area (RCS) And a discrimination step of discriminating the type of the sensed object by using at least one of an average value and variance information of the group-by-track RCS information.

이 때, 상기 트랙별 그룹 RCS 정보는 해당 트랙의 개별 레이더 반사면적(RCS)값과 해당 트랙에 연관된 오브젝트의 개수에 대한 함수로 정의될 수 있다. At this time, the group-by-track group RCS information may be defined as a function of an individual radar reflection area (RCS) value of the track and a number of objects associated with the track.

또한, 타겟 판별시 상기 트랙별 그룹 RCS 정보의 평균값 및 분산정보 중 하나 이상을 평균임계값 및 분산임계값 중 하나 이상과 비교하여, 상기 감지물체의 차량 또는 비차량 여부를 판정할 수 있다.In addition, it is possible to determine whether the detected object is a vehicle or non-vehicle by comparing at least one of an average value and variance information of the per-track group RCS information with at least one of an average threshold value and a dispersion threshold value.

또한, 타겟 판별시 상기 트랙별 그룹 RCS 정보의 평균값 및 분산정보를 기초로, 상기 감지물체를 그룹 RCS 평균값과 분산정보를 x-y축 상에 표시한 그래프상에 매칭시키고, 판정라인에 의하여 구분되는 제1영역 및 제2영역 중 하나에 포함되는 상태에 따라서 상기 감지물체의 차량/비차량 여부를 판정할 수도 있다.Also, based on the average value and the variance information of the group-by-track RCS information at the time of target detection, the detected object is matched with a group RCS average value and variance information on a graph displayed on the xy axis, It is possible to determine whether the detected object is a vehicle or not in accordance with a state included in one of the first region and the second region.

아래에서 설명할 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 의하면, 차량용 레이더 장치에서 타겟의 종류를 식별할 수 있다.As described below, according to the embodiment of the present invention, the type of the target can be identified in the radar apparatus for a vehicle.

레이더에서 감지되는 트랙별 그룹 RCS의 평균값 및 그룹 RCS의 분산정도를 나타내는 분산정보 중 하나 이상을 이용하여 감지물체의 종류를 구별할 수 있는 효과가 있다.There is an effect that the kind of the sensing object can be distinguished by using at least one of the average value of the group RCS per track detected by the radar and the dispersion information indicating the degree of dispersion of the group RCS.

더 구체적으로는 레이더의 트랙별로 트랙의 개별 RCS값과 해당 트랙에 연관된 오브젝트의 개수의 함수로 결정되는 그룹 RCS을 정의하고, 각 타겟(포함 영역)에 대한 그룹 RCS의 평균값 및 분산정보 중 하나 이상의 값을 이용하여, 감지물체가 선행차량인지, 상부구조물 또는 고스트인지 여부를 판별할 수 있는 효과가 있다.More specifically, it defines a group RCS, which is determined by a function of the individual RCS values of the track and the number of objects associated with the track for each track of the radar, and defines at least one of the average value and variance information of the group RCS for each target It is possible to determine whether the sensed object is a preceding vehicle, an upper structure or a ghost.

또한, 간단한 알고리즘을 이용하여 제어타겟을 정확하게 판별할 수 있고, 특히 레이더의 각 트랙(Tack)별로 차량, 상부 구조물 등을 구분할 수 있어서 전방 차량의 오감지 또는 미감지율을 감소시킬 수 있다.In addition, the control target can be accurately discriminated by using a simple algorithm, and particularly, the vehicle, the superstructure, and the like can be distinguished for each track of the radar, thereby reducing the false detection or non-detection rate of the front vehicle.

또한, 본 실시예를 이용하면 페어링(Pairing) 고스트 등도 제거할 수 있어서 레이더의 타겟 감지 성능을 향상시킬 수 있다. Also, by using the present embodiment, pairing ghost and the like can be removed, thereby improving the target detection performance of the radar.

이와 같이, 본 실시예를 이용하면, 레이더에서 감지된 타겟이 선행차량인지 여부를 판별함으로써, 적응형 순항 제어(Adaptive Cruise Control), 자동 긴급 제동(Automatic Emergency Braking), 충돌 방지(Collision Avoidance System) 등의 운전자 보조 시스템(DAS)의 원활한 수행이 가능해지는 효과가 있다.As described above, according to the present embodiment, adaptive cruise control, automatic emergency braking, and collision avoidance system can be performed by determining whether the target sensed by the radar is a preceding vehicle. It is possible to smoothly perform the driver assistance system DAS.

도 1은 본 발명에 의한 레이더 장치의 기능별 블록도이다.
도 2는 본 실시예에서 사용되는 그룹 RCS의 산출방식의 일 예를 설명하기 위한 것이다.
도 3 내지 도 5는 본 발명의 실시예에 의한 물체 종류별 그룹 RSC의 평균값, 백분위수(Percentile) 및 분산정보로서의 사분범위(InterQuartile Range; 이하 'IQR'이라 함)값의 예를 도시하며, 도 3은 주행도로 상부의 교통표지판, 도 4는 교각 등과 같은 상부 구조물, 도 5는 전방 차량의 경우이다.
도 6은 차량, 상부구조물, 교통표지만 및 차량의 그룹 RSC의 평균값 및 IQR값을 나타내는 그래프로서, 차량과 비차량을 판정할 수 있는 판정 기준 라인이 표시되어 있다.
도 7은 본 실시예에 의한 타겟 식별 방법의 전체 흐름을 도시한다.
1 is a functional block diagram of a radar device according to the present invention.
Fig. 2 is for explaining an example of a calculation method of the group RCS used in the present embodiment.
3 to 5 show an example of an average value, a percentile and an InterQuartile Range (hereinafter, referred to as IQR) value as dispersion information of group RSCs for each object type according to an embodiment of the present invention, 3 is a traffic sign on the upper part of the traveling road, Fig. 4 is an upper structure such as a pier, and Fig. 5 is the case of the front vehicle.
6 is a graph showing an average value and an IQR value of a vehicle, an upper structure, a traffic sign only, and a group RSC of a vehicle, and a determination reference line capable of determining a vehicle and a non-vehicle is displayed.
7 shows the overall flow of the target identification method according to this embodiment.

이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 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.Hereinafter, some embodiments of the present invention will be described in detail with reference to exemplary drawings. It should be noted that, in adding reference numerals to the constituent elements of the drawings, the same constituent elements are denoted by the same reference symbols as possible even if they are shown in different drawings. In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.

또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.In describing the components of the present invention, terms such as first, second, A, B, (a), and (b) may be used. These terms are intended to distinguish the constituent elements from other constituent elements, and the terms do not limit the nature, order or order of the constituent elements. When a component is described as being "connected", "coupled", or "connected" to another component, the component may be directly connected to or connected to the other component, It should be understood that an element may be "connected," "coupled," or "connected."

도 1은 본 발명에 의한 레이더 장치의 기능별 블록도이다.1 is a functional block diagram of a radar device according to the present invention.

본 실시예에 의한 레이더 장치(100)는 1 이상의 송신안테나와 1 이상의 수신안테나를 포함하는 안테나부(110)와, 송신 안테나를 이용하여 물체를 향해 레이더 신호를 송신하는 레이더 신호 송신부(120)와, 물체에서 반사되어 수신되는 반사파를 수신안테나를 통하여 수신하는 반사 신호 수신부(130)와, 신호 전처리부(140)와, 타겟 감지부(150)와, 타겟 식별부(160) 등을 포함하여 구성될 수 있다.The radar apparatus 100 according to the present embodiment includes an antenna unit 110 including at least one transmitting antenna and at least one receiving antenna, a radar signal transmitter 120 for transmitting a radar signal toward an object using a transmitting antenna, A reflection signal receiving unit 130 for receiving reflected waves reflected from an object through a receiving antenna, a signal preprocessing unit 140, a target sensing unit 150, a target identifying unit 160, and the like .

안테나부(110)는 1 이상의 송신안테나와 1 이상의 수신안테나를 포함하며, 각 송수신 안테나는 1 이상의 방사 소자가 급전선로에 의하여 직렬로 연결되는 어레이 안테나 일 수 있으나 그에 한정되는 것은 아니다.The antenna unit 110 may include at least one transmitting antenna and at least one receiving antenna, and each transmitting and receiving antenna may be an array antenna in which one or more radiating elements are connected in series by a feeder line, but the present invention is not limited thereto.

이러한 안테나부(110)는, 복수 개의 송신 안테나 및 복수 개의 수신 안테나를 포함하며, 그 배열 순서 및 배열 간격 등에 따라 여러 형태의 안테나 배열 구조를 가질 수 있다.The antenna unit 110 includes a plurality of transmission antennas and a plurality of reception antennas. The antenna unit 110 may have various types of antenna array structures depending on the arrangement order, array interval, and the like.

송신부(120)는 안테나부(110)에 포함되는 복수 개의 송신 안테나 중 1 개로 스위칭(Switching)하여 스위칭 된 송신 안테나를 통해 송신신호를 송신하거나 복수 개의 송신 안테나에 할당된 멀티 송신채널을 통해 송신신호를 송신하는 기능을 한다.The transmission unit 120 switches to one of a plurality of transmission antennas included in the antenna unit 110 and transmits a transmission signal through a switched transmission antenna or a transmission signal through a multi- .

이러한 송신부(120)는, 스위칭 된 송신 안테나에 할당된 한 개의 송신채널 또는 복수 개의 송신 안테나에 할당된 멀티 송신채널에 대한 송신신호를 생성하는 발진부를 포함한다. 이러한 발진부는, 일 예로서, 전압 제어 발진기(VCO: Voltage-Controlled Oscillator) 및 오실레이터(Oscillator) 등을 포함할 수 있다. The transmission unit 120 includes an oscillation unit that generates a transmission signal for a transmission channel allocated to a switched transmission antenna or a multi-transmission channel allocated to a plurality of transmission antennas. The oscillation unit may include, for example, a voltage-controlled oscillator (VCO) and an oscillator.

또한, 수신부(130)는 복수의 수신 안테나 중 한 개로 스위칭하여 스위칭 된 수신 안테나를 통해 송신된 송신신호가 타깃에 의해 반사된 반사신호인 수신신호를 수신하거나 복수 개의 수신 안테나에 할당된 멀티 수신채널을 통해 수신신호를 수신하는 기능을 한다.In addition, the receiving unit 130 may switch to one of a plurality of receiving antennas to receive a transmission signal, which is a reflection signal reflected by a target, or a multi-receiving channel And receives the received signal through the antenna.

이러한 수신부(130)는, 스위칭 된 수신 안테나에 할당된 한 개의 수신채널을 통해 수신되거나 복수 개의 송신 안테나에 할당된 티 수신채널을 통해 수신된 상기 수신신호를 저잡음 증폭하는 저잡음 증폭부(LNA: Low Noise Amplifier)와, 저잡음 증폭된 수신신호를 믹싱하는 믹싱부(Mixer)와, 믹싱된 수신신호를 증폭하는 증폭부(Amplifier)와, 증폭된 수신신호를 디지털 변환하여 수신데이터를 생성하는 변환부(ADC: Analog Digital Converter) 등을 포함한다. The receiver 130 may include a low noise amplifier (LNA) for low noise amplification of the received signal received through one receive channel allocated to a switched receive antenna or received through a receive channel allocated to a plurality of transmit antennas, A mixer for mixing the low noise amplified received signal, an amplifier for amplifying the mixed received signal, a converter for digitally converting the amplified received signal to generate received data, ADC: Analog Digital Converter).

전처리부(140)는 송신데이터 및 수신데이터를 획득하여, 획득된 송신데이터에 근거한 발진부에서의 송신신호의 생성을 제어하고, 송신데이터 및 수신데이터를 동기화하며, 송신데이터 및 수신데이터를 주파수 변환하는 기능을 한다.The preprocessing unit 140 acquires transmission data and reception data, controls generation of transmission signals in the oscillation unit based on the transmission data obtained, synchronizes transmission data and reception data, and frequency-converts transmission data and reception data Function.

더 구체적으로, 전처리부(140)는 획득된 송신데이터 및 획득된 수신데이터를 한 주기당 처리 가능한 단위 샘플 사이즈로 데이터 버퍼링 한 이후, 주파수 변환을 수행할 수 있다. 전술한 제 1 처리부에서 수행하는 주파수 변환은, 고속 푸리에 변환(FFT: Fast Fourier Transform) 등과 같은 푸리에 변환을 이용할 수 있다.More specifically, the preprocessing unit 140 may perform frequency conversion after data buffering of the obtained transmission data and the obtained reception data with a unit sample size processable per one cycle. The frequency conversion performed by the first processing unit may be Fourier transform such as Fast Fourier Transform (FFT).

타겟 감지부(150)는 전처리부에서 처리된 데이터를 기초로 타겟 또는 대상물체의 방위 및 거리 등을 산출하는 처리부로서, 전처리부(140)에서 주파수 변환된 수신데이터를 토대로 CFAR(Constant False Alarm Rate) 연산, 트래킹(Tracking) 연산 및 타깃 선택(Target Selection) 연산 등을 수행하고, 타깃에 대한 각도정보, 속도정보 및 거리정보를 추출할 수 있다. The target detection unit 150 is a processing unit for calculating the orientation and distance of the target or the object based on the data processed by the preprocessing unit 140. The preprocessor 140 generates a constant false false alarm rate (CFAR) ) Tracking operation, a target selection operation, and the like, and extract angular information, velocity information, and distance information with respect to the target.

타겟 감지부(150)는 전처리부에서 이루어진 제1푸리에 변환(FFT)된 신호에 대하여 제2푸리에 변환을 할 수 있으며, 제2푸리에 변환은, 일 예로서, 이산 푸리에 변환(DFT: Discrete Fourier Transform, 이하 "DFT"라 칭함)일 수 있다. 또한, DFT 중에서도, 첩-이산 푸리에 변환(Chirp-DFT)일 수 있다. The target detection unit 150 may perform a second Fourier transform on the first Fourier transformed signal generated by the pre-processing unit, and the second Fourier transform may be performed using a Discrete Fourier Transform (DFT) , Hereinafter referred to as "DFT"). Also, among the DFTs, it may be a chi-discrete Fourier transform (Chirp-DFT).

타겟 감지부(150)는 첩-이산 푸리에 변환(Chirp-DFT) 등의 제2푸리에 변환을 통해, 제2푸리에 변환 길이(K)에 해당하는 개수만큼의 주파수 값을 획득하고, 획득된 주파수 값을 토대로 각 첩(Chirp) 주기 동안 가장 큰 파워를 갖는 비트 주파수를 계산하고, 계산된 비트 주파수에 근거하여 물체의 속도 정보 및 거리 정보를 획득함으로써 물체를 탐지할 수 있다. The target sensing unit 150 acquires the frequency values corresponding to the second Fourier transform length K through the second Fourier transform such as Chirp-DFT or the like, It is possible to detect an object by calculating a bit frequency having the greatest power during each chirp cycle and obtaining speed information and distance information of the object based on the calculated bit frequency.

타겟 식별부(160)는 레이더 반사파 신호로부터 감지된 트랙별 그룹 RCS를 산출하고, 각 트랙별로 산출된 그룹 RCS의 평균값(Valid Mean Value)과 분산정보 중 하나 이상의 값을 기초로 타겟의 종류를 판정하는 기능을 한다.The target identifying unit 160 calculates the group RCS for each track detected from the radar reflected wave signal and determines the type of the target based on at least one of the average value of the group RCS calculated for each track and the variance information .

RCS(Radar Cross-Section)은 레이더에서 송신한 전자파가 대상물에 반사되어 돌아올 때, 그 반사체의 반사량을 나타내기 위해 규정한 평면 면적을 의미한다.RCS (Radar Cross-Section) means the plane area specified to reflect the reflectance of a reflector when electromagnetic waves transmitted from the radar are reflected back to the object.

트랙별 그룹 RCS 정보는 해당 트랙의 개별 레이더 반사면적(RCS)값과 해당 트랙에 연관된 오브젝트의 개수에 대한 함수로 정의될 수 있다.The track-by-track group RCS information can be defined as a function of the individual radar reflection area (RCS) value of the track and the number of objects associated with the track.

더 구체적으로, 본 명세서에서 정의되는 그룹 RCS는 레이더의 트랙별 개별 RCS와 해당 트랙과 관련되어 있는 오브젝트(반사점)의 개수를 곱한 값일 수 있다.More specifically, the group RCS, as defined herein, may be a value obtained by multiplying the individual RCS for each track of the radar by the number of objects (reflections) associated with that track.

이러한 그룹 RCS yn(t)는 아래 수학식 1과 같이 정의될 수 있다.This group RCS yn (t) can be defined as Equation 1 below.

[수학식 1][Equation 1]

Figure pat00001
Figure pat00001

수학식 1에서 n은 트랙번호이고,

Figure pat00002
는 해당 트랙 n의 그룹 RCS이며,
Figure pat00003
는 해당 트랙 n에 연관된 오브젝트 또는 반사점의 개수(# of associated object)이고,
Figure pat00004
는 해당 트랙 n의 개별 RCS이며, a는 상수값이고, t는 스캔 인덱스를 의미한다.In Equation (1), n is a track number,
Figure pat00002
Is the group RCS of the track n,
Figure pat00003
Is the number of objects or reflection points associated with the track n (# of associated objects)
Figure pat00004
Is the individual RCS of the track n, a is a constant value, and t is the scan index.

트랙(Track)은 레이더의 트래킹 알고리즘에서 신호 처리를 통해서 나오는 타겟 또는 목표대상의 단위 또는 단위면적을 나타내는 것으로서, 레이더 분야에서 통상적으로 사용되는 개념이다.A track represents a unit or a unit area of a target or a target object through signal processing in a radar tracking algorithm, and is a concept conventionally used in the radar field.

해당 트랙 n에 연관된 오브젝트의 개수

Figure pat00005
는 특정한 트랙 n의 주위의 일정 영역내에 포함되는 오브젝트 또는 반사점의 개수를 의미하며, 이 때의 일정영역은 미리 설정되어 있을 수 있다.The number of objects associated with that track n
Figure pat00005
Means the number of objects or reflection points included in a certain area around a specific track n, and a certain area at this time may be set in advance.

교각 또는 교통표지판과 같은 상부 구조물과 비교할 때, 선행 차량의 경우 트랙의 개별 RCS값이 더 크고 그 트랙과 연관된 오브젝트의 개수가 더 많기 때문에, 차량의 그룹 RCS 값이 상부구조물 또는 고스트의 그룹 RCS 값에 비하여 더 크게 된다.Since the individual RCS values of the track are larger and the number of objects associated with the track is larger for a preceding vehicle as compared to superstructures such as piers or traffic signs, the group RCS value of the vehicle is greater than the group RCS value of the superstructure or ghost Lt; / RTI >

도 2는 본 실시예에서 사용되는 그룹 RCS의 산출방식의 일 예를 설명하기 위한 것이다.Fig. 2 is for explaining an example of a calculation method of the group RCS used in the present embodiment.

도 2a는 감지 물체가 차량인 경우로서, 도 2a의 상부 도면의 경우 트랙 n1의 개별 RCS 값이 10이고, 트랙 n1와 연관된 오브젝트가 4개(O1, O2, O3, O4)인 경우이다.2A shows a case where the sensed object is a vehicle. In the upper diagram of FIG. 2A, the individual RCS value of the track n1 is 10, and the object associated with the track n1 is 4 (O1, 02, 03, 04).

이 경우 수학식 1에 의하면, 트랙 n1에 대한 그룹 RCS

Figure pat00006
는 40이 된다. In this case, according to Equation (1), the group RCS
Figure pat00006
Lt; / RTI >

도 2의 경우, 수학식 1의 상수값 a는 1로 가정한다.In the case of FIG. 2, the constant a in Equation (1) is assumed to be 1.

각 트랙에 연관된 오브젝트 개수를 정의하기 위하여, 트랙의 중심으로부터 일정 영역 R이 가상으로 정의되고, 그러한 일정 영역 R 내에 포함되는 오브젝트 또는 반사점들이 해당 트랙의 연관된 오브젝트로 간주될 수 있다.In order to define the number of objects associated with each track, a certain area R is defined virtually from the center of the track, and objects or reflection points contained in such a certain area R can be regarded as related objects of the track.

도 2a의 하부 도면의 경우 트랙 n2의 개별 RCS 값이 10이고, 트랙 n2와 연관된 오브젝트가 1개(O5)인 경우이다.In the lower diagram of FIG. 2A, the case where the individual RCS value of track n2 is 10 and the object associated with track n2 is one (O5).

이 경우 수학식 1에 의하면, 트랙 n2에 대한 그룹 RCS

Figure pat00007
는 10이 된다. In this case, according to Equation (1), the group RCS
Figure pat00007
Lt; / RTI >

도 2b는 교각 등과 같은 상부 구조물에 대한 그룹 RCS를 설명하기 위한 것으로서, 도 2b의 상부 도면에서는 트랙 n3의 개별 RCS가 6이고 연관된 오브젝트가 없어서 트랙 n3에 대한 그룹 RCS

Figure pat00008
는 0이 된다.2B is for describing a group RCS for a superstructure such as a pier, etc. In the upper drawing of FIG. 2B, the individual RCS of track n3 is 6 and there is no associated object, so the group RCS for track n3
Figure pat00008
Becomes zero.

또한, 도 2b의 하부 도면에서는 트랙 n4의 개별 RCS가 6이고 연관된 오브젝트가 1개(O6)이어서 트랙 n4에 대한 그룹 RCS

Figure pat00009
는 6이 된다.2B, the individual RCS of the track n4 is 6 and the associated object is one (O6), so that the group RCS for the track n4
Figure pat00009
Becomes 6.

이상과 같이 타겟 식별부(160)는 레이더 반사파 신호로부터 감지된 트랙별 그룹 RCS를 산출한다.As described above, the target identifying section 160 calculates the track group RCS per track detected from the radar reflected wave signal.

다음으로서, 타겟 식별부(160)는 각 트랙별로 산출된 그룹 RCS의 평균값(Valid Mean Value)과 분산정보로서의 IQR 값을 산출하고, 그 평균값 및 분산정보(IQR)값 중 하나 이상을 이용하여 타겟의 종류(차량 또는 비차량)를 식별한다.Next, the target identifying unit 160 calculates the average value (Valid Mean Value) of the group RCS calculated for each track and the IQR value as the variance information, and uses the average value and the variance information (IQR) (Vehicle or non-vehicle).

타겟 식별부(160)가 그룹 RCS의 평균값 및 분산정보(IQR)로부터 타겟의 종류를 판정하는 방식은 2가지 실시예를 포함할 수 있으며, 제1실시예는 트랙별 그룹 RCS의 평균값 및 분산정보(IQR)값을 구체적인 임계값과 비교하는 방식이고, 제2실시예는 트랙별 그룹 RCS의 평균값 및 분산정보(IQR)값이 그래프 상에서 판정 라인으로 구분되는 영역 중 어디에 배치되는 지 여부를 기준으로 하는 방식이다.The manner in which the target identifying unit 160 determines the average value of the group RCS and the type of the target from the dispersion information IQR may include two embodiments. In the first embodiment, the average value of the group- (IQR) value is compared with a specific threshold value. In the second embodiment, the average value of the group RCS and the dispersion information (IQR) .

더 구체적으로, 제1실시예에서는, 타겟 식별부(160)는 트랙별 그룹 RCS의 평균값이 평균 임계값(α) 이하인 경우에는 해당 트랙의 그룹 RCS의 IQR(분산정보)값에 무관하게 해당 타겟이 상부구조물(교각, 교통표시판 등) 또는 고스트인 것으로 판정한다.More specifically, in the first embodiment, when the average value of the group RCS for each track is equal to or less than the average threshold value alpha, the target identifying unit 160 determines whether or not the corresponding target It is judged that this is an upper structure (bridge, traffic sign, etc.) or ghost.

또한, 제1실시예에서, 타겟 식별부(160)는 그룹 RCS의 평균값이 평균임계값(α) 이상인 경우에는, 해당 트랙의 그룹 RCS의 IQR(분산정보)값을 분산임계값(β)과 비교하여, 트랙의 그룹 RCS의 IQR(분산정보)값이 분산임계값(β) 이하이면 차량으로 판정하고, 트랙의 그룹 RCS의 IQR(분산정보)값이 분산임계값(β) 이상이면 해당 타겟이 해당 타겟이 상부구조물(교각, 교통표시판 등) 또는 고스트와 같은 비차량인 것으로 판정한다.In the first embodiment, when the average value of the group RCS is equal to or greater than the average threshold value alpha, the target identifying section 160 sets the IQR (dispersion information) value of the group RCS of the track to the dispersion threshold value beta If the IQR (dispersion information) value of the group RCS of the track is equal to or less than the dispersion threshold value beta, the vehicle is determined. If the IQR (dispersion information) value of the group RCS of the track is equal to or greater than the dispersion threshold value beta, It is determined that the target is a non-vehicle such as an upper structure (bridge, traffic sign, etc.) or ghost.

제2실시예에서는, 타겟 식별부(160)는 트랙별 그룹 RCS 값을 평균임계값(α) 또는 분산임계값(β)과 구체적으로 비교하지 않고, 그룹 RCS 평균값과 분산정보를 x-y축 상에 표시한 그래프 상에서 기설정되는 판정라인으로 구분되는 제1영역 및 제2영역 중 하나에 포함되는 상태로부터 차량 및 비차량을 판정할 수도 있을 것이다.In the second embodiment, the target identifying section 160 does not specifically compare the group RCS value for each track with the average threshold value? Or the dispersion threshold value?, But instead outputs the group RCS average value and variance information on the xy axis The vehicle and the non-vehicle may be determined from a state included in one of the first area and the second area that is divided by the judgment line previously set on the displayed graph.

한편, 본 실시예에서는 그룹 RCS의 분산정보로서 사분범위수(IQR)을 예시하고 있으나 그에 한정되는 것은 아니며, 트랙별 그룹 RCS값의 분포가 집중되는 정도를 나타내는 공분산, 표준편차 등 다른 분산정보가 사용될 수 있을 것이다.In the present embodiment, although the number of quadrants (IQR) is illustrated as the distribution information of the group RCS, other distributed information such as covariance and standard deviation indicating the degree of concentration of the distribution of group RCS values per track .

타겟 식별부(160)는 상기와 같은 방식으로 타겟의 종류를 판별한 후, 타겟이 차량인 경우에는 제어대상 플래그를 1로 설정하고, 타겟이 상부구조물 또는 고스트와 같은 비차량인 경우에는 제어대상 플래그를 0으로 설정할 수 있다.The target identifying unit 160 sets the control target flag to 1 when the target is a vehicle after determining the type of the target in the same manner as described above. When the target is a non-vehicle such as an upper structure or ghost, The flag can be set to zero.

본 실시예에 의한 레이더 장치를 이용하는 차량 제어 시스템은 제어대상 플래그의 값을 참조함으로써, 감지된 타겟이 제어대상이 되는 지 여부를 판정할 수 있게 된다.The vehicle control system using the radar device according to the present embodiment can determine whether or not the detected target becomes the control target by referring to the value of the control object flag.

이와 같은 타겟 식별부(160)의 타겟 판정을 위한 제1실시예 및 제2실시예에 대해서는 아래에서 도 6을 참고로 더 상세하게 설명한다.The first and second embodiments for determining the target of the target identifying unit 160 will be described in detail with reference to FIG. 6 below.

이상과 같이, 본 실시예에 의한 레이더 장치에서는, 트랙별 그룹 RCS를 정의한 후, 그룹 RCS값의 평균값 및 분산정보(IQR)값을 기초로 타겟의 종류(차량 및 비차량)를 정확하게 판정하고, 그를 이용하여 다양한 DAS 시스템에 활용할 수 있는 효과가 있다.As described above, in the radar apparatus according to the present embodiment, after defining the group RCS for each track, the type of the target (vehicle and non-vehicle) is accurately determined based on the average value of the group RCS values and the dispersion information (IQR) It is possible to utilize it in various DAS systems.

도 3 내지 도 5는 본 발명의 실시예에 의한 트랙별 그룹 RSC의 평균값, 백분위수(Percentile) 및 분산정보로서의 사분범위(IQR)값의 예를 도시하며, 도 3은 주행도로 상부의 교통표지판, 도 4는 교각 등과 같은 상부 구조물, 도 5는 전방 차량의 경우이다.FIG. 3 to FIG. 5 show examples of the average value, the percentile, and the quadrant range (IQR) value of the group RSC for each track according to the embodiment of the present invention, , Fig. 4 is an upper structure such as a bridge pier, and Fig. 5 is a case of a front vehicle.

도 3a는 7가지 다른 종류의 도로 상부 또는 도로측면 교통표지판을 대상으로 하는 트랙별 그룹 RCS값의 분포를 도시한다.Figure 3A shows the distribution of group RCS values per track for seven different types of roadside or road side traffic signs.

도 3a의 가로축의 1 내지 7은 교통표지판의 종류별 식별번호이고, 세로축은 각 종류의 교통표지판의 트랙별 그룹 RCS값의 분포를 도시한다.In FIG. 3A, 1 to 7 on the horizontal axis represent the identification numbers of the traffic signs, and the vertical axis represents the distribution of the group RCS values for each type of traffic sign of each type.

각 트랙별 그룹 RCS 값의 분포 중에서 붉은색 라인은 유효 평균값(Valid Mean)을 의미한다.Among the distribution of group RCS values for each track, a red line means a valid mean value.

도 3b는 도 3a의 그룹 RCS 값의 평균값과, 75% 및 25%의 백분위수(Percentile)와 그 차이값인 사분범위값(IQR)을 나타내는 표이다.FIG. 3B is a table showing an average value of the group RCS values in FIG. 3A, a percentile value of 75% and 25%, and a quadrant range value (IQR) as a difference value.

참고로, 도 3 내지 도 5의 각 값들은 수학식 1에서 상수 a를 10으로 가정한 경우이다.For reference, the values of Figs. 3 to 5 are assuming that the constant a is 10 in Equation (1).

도 3a 및 도 3b에 도시한 바와 같이, 주행도로의 상부 또는 도로측면에 배치되는 교통표지판의 경우, 트랙별 그룹 RCS의 평균값이 약2.0~166의 범위 내에 포함되는 값을 가지며, 그룹 RCS의 사분범위값(IQR)은 약 18~140의 범위에 포함되는 값을 가진다.3A and 3B, in the case of a traffic sign disposed on the upper side or the road side of the running road, the average value of the group RCS per track is within a range of about 2.0 to 166, and a quadrant of the group RCS The range value (IQR) has a value falling within a range of about 18 to 140.

결과적으로, 7가지 종류의 교통표지판의 그룹 RCS의 평균값의 평균은 약75.93이고, IQR의 평균값은 약55.14임을 알 수 있다.As a result, it can be seen that the average value of the group RCS of the seven types of traffic signs is about 75.93 and the average value of IQR is about 55.14.

도 4a는 7가지 다른 종류의 도로 상부 교각 또는 터널과 같은 상부 구조물을 대상으로 하는 트랙별 그룹 RCS값의 분포를 도시한다.FIG. 4A shows the distribution of group-by-track RCS values for superstructures such as seven different types of overhead piers or tunnels.

도 4a의 가로축의 1 내지 7은 상부구조물의 종류별 식별번호이고, 세로축은 각 종류의 상부구조물에 대한 트랙별 그룹 RCS값의 분포를 도시한다.In FIG. 4A, 1 to 7 on the horizontal axis represent the identification numbers of the upper structures, and the vertical axis represents the distribution of the group RCS values for each type of upper structure.

각 트랙별 그룹 RCS 값의 분포 중에서 붉은색 라인은 유효 평균값(Valid Mean)을 의미한다.Among the distribution of group RCS values for each track, a red line means a valid mean value.

도 4b는 도 4a의 그룹 RCS 값의 평균값과, 75% 및 25%의 백분위수(Percentile)와 그 차이값인 사분범위값(IQR)을 나타내는 표이다.FIG. 4B is a table showing average values of the group RCS values in FIG. 4A, percent values of 75% and 25%, and quadrant range values (IQR) as the difference values.

도 4a 및 도 4b에 도시한 바와 같이, 주행도로의 상부교각 또는 터널과 같은 상부구조물의 경우, 트랙별 그룹 RCS의 평균값이 약-5.0~324의 범위 내에 포함되는 값을 가지며, 그룹 RCS의 사분범위값(IQR)은 약 57~104의 범위에 포함되는 값을 가진다.As shown in FIGS. 4A and 4B, in the case of an upper structure such as an upper pier or a tunnel of a road, the average value of the group RCS per track has a value within a range of about -5.0 to 324, The range value (IQR) has a value falling within a range of about 57 to 104.

결과적으로, 7가지 종류의 상부구조물의 그룹 RCS의 평균값의 평균은 약144.29이고, IQR의 평균값은 약75.64임을 알 수 있다.As a result, it can be seen that the average value of the group RCS of the seven types of superstructures is about 144.29, and the average value of IQR is about 75.64.

도 5a는 7가지 다른 종류의 전방 차량을 대상으로 한 트랙별 그룹 RCS값의 분포를 도시한다.Figure 5A shows the distribution of group RCS values per track for seven different types of forward vehicles.

도 5는 다양한 외부 환경 조건(시간, 밝기, 날씨 등)하에서, 다양한 상대거리 또는 상대각도를 가지는 차량에 대한 트랙별 그룹 RCS 값을 나타낸다.Figure 5 shows the track-by-track group RCS values for vehicles having various relative distances or relative angles under various external environmental conditions (time, brightness, weather, etc.).

도 5a의 가로축의 1 내지 7은 차량 종류별 식별번호이고, 세로축은 각 종류의 차량에 대한 트랙별 그룹 RCS값의 분포를 도시한다.5A is an identification number for each vehicle type, and the vertical axis shows a distribution of group-by-track RCS values for each type of vehicle.

각 트랙별 그룹 RCS 값의 분포 중에서 붉은색 라인은 유효 평균값(Valid Mean)을 의미한다.Among the distribution of group RCS values for each track, a red line means a valid mean value.

도 5b는 도 5a의 차량별 그룹 RCS 값의 평균값과, 75% 및 25%의 백분위수(Percentile)와 그 차이값인 사분범위값(IQR)을 나타내는 표이다.FIG. 5B is a table showing an average value of group RCS values per vehicle in FIG. 5A, a percentage value of 75% and 25%, and a quadrant value (IQR) as a difference value.

도 5a 및 도 5b에 도시한 바와 같이, 자차량 전방에 있는 타차량의 경우, 트랙별 그룹 RCS의 평균값이 약324~684의 범위 내에 포함되는 값을 가지며, 그룹 RCS의 사분범위값(IQR)은 약 10~52의 범위에 포함되는 값을 가진다.As shown in FIGS. 5A and 5B, in the case of the other vehicle in front of the own vehicle, the average value of the group RCS per track is included in the range of about 324 to 684, and the value of the quadrant range IQR of the group RCS, Has a value falling within a range of about 10 to 52.

결과적으로, 7가지 종류의 전방 차량의 그룹 RCS의 평균값의 전체 평균은 약467.6이고, IQR의 평균값은 약25.7임을 알 수 있다.As a result, it can be seen that the average of the average values of the group RCSs of the seven types of forward vehicles is about 467.6 and the average value of IQR is about 25.7.

도 3 내지 도 5에서 도시한 바와 같이, 차량의 트랙별 그룹 RCS의 평균값이 교통표지판 및 상부구조물의 트랙별 그룹 RCS의 평균값보다 크고, 반대로 트랙별 그룹 RCS의 IQR값은 교통표지판 및 상부구조물의 트랙별 그룹 RCS의 IQR값보다 작음을 알 수 있다.As shown in FIGS. 3 to 5, the average value of the group RCS for each track of the vehicle is greater than the average value of the group RCS for each track of the traffic sign and superstructure. Conversely, the IQR value of the group RCS for each track corresponds to the traffic sign and upper structure It is found that the IQR value of the group RCS per track is smaller than that of the group RCS.

따라서, 본 실시예에 의한 레이더 장치에서는, 레이더로 감지된 감지물체에 대해서 각 트랙별 그룹 RCS를 정의하고, 그 그룹 RCS의 평균값 및 분산정보(IQR값)의 크기를 이용하여 감지된 물체의 종류, 더 구체적으로는 차량인지 비차량인지 여부를 판별할 수 있게 된다.Therefore, in the radar device according to the present embodiment, the group RCS for each track is defined for the detected object detected by the radar, and the type of the sensed object is detected using the average value of the group RCS and the magnitude of the dispersion information (IQR value) , More specifically, whether it is a vehicle or a non-vehicle.

본 명세서에서 비차량 물체는 교통표지판, 교각 또는 터널과 같은 상부 구조물, 고스트 등을 의미할 수 있으나 그에 한정되는 것은 아니다.Non-vehicle objects in this specification may include, but are not limited to, upper structures such as traffic signs, piers or tunnels, ghosts, and the like.

전술한 바와 같이, 본 실시예에 의한 레이더 장치에서는 감지 물체의 종류를 판별하기 위하여, 트랙별 그룹 RCS의 평균값 및 분산정보(IQR)를 기설정된 평균임계값(α) 또는 분산임계값(β)과 비교하는 제1실시예와, 그룹 RCS 평균값과 분산정보를 x-y축 상에 표시한 그래프 상에서 기설정되는 판정라인으로 구분되는 영역의 포함상태를 판정하는 제2실시예가 사용될 수 있으며, 이에 대해서는 아래에서 도 6 및 도 7을 참고로 더 상세하게 설명한다.As described above, in the radar apparatus according to the present embodiment, the average value and dispersion information (IQR) of the group RCS for each track are divided into a predetermined average threshold value? Or the dispersion threshold value? And a second embodiment for determining the inclusion status of the group RCS average value and the region divided by the judgment line previously set on the graph indicating the distribution information on the xy axis can be used, Will be described in more detail with reference to FIGS. 6 and 7. FIG.

도 6은 차량, 상부구조물, 교통표지만 및 차량의 그룹 RSC의 평균값 및 IQR값을 나타내는 그래프로서, 차량과 비차량을 판정할 수 있는 판정 기준 라인이 표시되어 있다.6 is a graph showing an average value and an IQR value of a vehicle, an upper structure, a traffic sign only, and a group RSC of a vehicle, and a determination reference line capable of determining a vehicle and a non-vehicle is displayed.

도 6의 가로축은 각 감지물체에 대한 트랙별 그룹 RCS 평균값이고, 세로축은 트랙별 그룹 RCS의 IQR값을 나타낸다.In FIG. 6, the horizontal axis represents the group RCS average value for each sensing object and the vertical axis represents the IQR value of the group RCS for each track.

또한, 도 6에서 ●는 차량을, ▲는 교통표지판을, X는 교각과 같은 상부구조물을 나타낸다.In Fig. 6,? Represents a vehicle,? Represents a traffic sign, and X represents a superstructure such as a pier.

도 6에 도시한 바와 같이, 차량의 경우 트랙별 그룹 RCS 평균값이 크고 분산정보(IQR)값이 상대적으로 작으며, 교통표지판은 트랙별 그룹 RCS 평균값이 상대적으로 작다.As shown in FIG. 6, in the case of the vehicle, the average value of the group RCS per track is relatively large, the value of the dispersion information (IQR) is relatively small, and the average value of the group RCS per track is relatively small.

또한, 교각과 같은 상부구조물의 경우에는 트랙별 그룹 RCS 평균값이 넓은 범위에 분포되고 있으나, 그룹 RCS의 IQR값은 차량의 IQR값에 비하여 큰 것을 알 수 있다.Also, in the case of superstructures such as bridge piers, the average value of the group RCS for each track is distributed over a wide range, but the IQR value of the group RCS is larger than the IQR value of the vehicle.

결과적으로, 도 6과 같이 그룹 RCS 평균값과 분산정보를 x-y축 상에 표시한 그래프 상에서, 차량은 비차량(교통표지판 및 상부구조물)과 구분되는 영역에 분포되며, 그 영역을 구분하는 판정라인(610)을 정의할 수 있다.As a result, on the graph in which the group RCS average value and the variance information are displayed on the xy axis as shown in FIG. 6, the vehicle is distributed in an area separated from the non-vehicle (traffic sign and upper structure) 610).

이러한 판정라인(610)은 그룹 RCS 평균값과 분산정보를 x-y축 상에 표시한 그래프 상에서 y=bx+c의 직선으로 표시될 수 있으며, 이 때 계수 b, c는 미리 설정되어 있을 수 있다.This determination line 610 may be represented by a straight line of y = bx + c on the graph showing the group RCS average value and variance information on the x-y axis, where the coefficients b and c may be preset.

그러나, 이러한 판정라인(610)을 나타내는 수학식은 기계 학습(Machine Learning) 등에 의하여 동적으로 가변될 수도 있을 것이다.However, the equation representing this determination line 610 may be dynamically varied by machine learning or the like.

예를 들면, 일정 기간동안 차량, 비차량을 도 6과 같은 그래프 상에 매칭한 후, 양 영역을 구분하는 판정라인을 동적으로 재설정할 수 있을 것이다. For example, it is possible to dynamically reset a determination line that divides both regions after matching a vehicle and a non-vehicle on a graph as shown in FIG. 6 for a predetermined period of time.

결과적으로, 그룹 RCS 평균값과 분산정보를 x-y축 상에 표시한 그래프 영역은 판정라인(610)에 의하여 차량이 분포되는 제1영역(I)과, 교통표지판 및 상부구조물이 분포되는 제2영역(II)으로 구분되며, 이러한 그래프를 미리 저장해 둘 수 있다.As a result, the graph area displaying the group RCS average value and the variance information on the xy axis is divided into a first region I in which the vehicle is distributed by the determination line 610 and a second region I in which the traffic sign and upper structure are distributed II), and these graphs can be stored in advance.

그런 다음, 레이더에 의하여 감지된 물체의 트랙별 그룹 RCS를 측정한 후 상기 그래프에 매칭시켰을 때, 제1영역에 배치되면 차량으로, 제2영역에 배치되면 비차량으로 판정할 수 있는 것이다.(제2실시예)Then, when the group RCS per track of the object detected by the radar is measured and matched to the graph, it can be determined that the vehicle is placed in the first area and the vehicle is in the second area. Second Embodiment)

물론, 전술한 바와 같이, 제1실시예에 의하면 도 6과 같은 그래프에 매칭시키지 않고, 감지된 물체의 그룹 RCS를 측정한 후 일정한 임계값과 비교함으로써 타겟의 종류를 판정할 수도 있다.Of course, as described above, according to the first embodiment, the type of the target can be determined by comparing the group RCS of the sensed object with a predetermined threshold value without matching the graph as shown in FIG.

즉, 도 6에 도시된 바와 같이, 감지된 물체의 그룹 RCS의 평균값이 평균임계치(α) 이하인 경우에는 분산정보(IQR)의 크기에 무관하게 교통표지판 또는 상부구조물과 같은 비차량인 것으로 판정한다.That is, as shown in FIG. 6, when the average value of the group RCS of the sensed object is equal to or less than the average threshold value?, It is determined that the vehicle is a non-vehicle such as a traffic sign or an upper structure regardless of the size of the dispersion information IQR .

한편, 감지된 물체의 그룹 RCS 평균값이 평균임계치(α) 이상이 되는 경우에는 그룹 RCS의 IQR값을 분산임계치(β)와 비교하여, 그룹 RCS의 IQR값이 분산임계치(β) 이상이면 교통표지판 또는 상부구조물과 같은 비차량으로 판정하고, 그룹 RCS의 IQR값이 분산임계치(β) 이하가 되면 차량으로 판정할 수 있다.If the IQR value of the group RCS is equal to or greater than the dispersion threshold?, The IQR value of the group RCS is compared with the dispersion threshold? Or a non-vehicle such as an upper structure, and can be judged as a vehicle when the IQR value of the group RCS becomes equal to or smaller than the dispersion threshold value?.

또한, 비차량 중에서도, 교통표지판의 경우 그룹 RCS 평균값이 작고 분산정보도 작은 반면, 상부구조물(교각, 터널 등)은 교통표지판의 경우보다 분산정보가 더 큰 것을 알 수 있다.In addition, among the non-vehicles, it is found that the average value of the group RCS is small and the distribution information is small in case of the traffic signs, whereas the upper structure (bridge, tunnel, etc.) has larger dispersion information than the traffic sign.

따라서, 타겟 식별부(160)는 그룹 RCS의 평균값 및 분산정보(IQR)이 모두 평균임계치(α) 및 분산임계치(β) 보다 작은 경우에는 타겟이 교통표지판인 것으로 판정하고, 그룹 RCS의 평균값이 평균임계치(α) 이하이면서 그룹 RCS의 분산정보(IQR)이 분산임계치(β) 이상인 경우에는 비차량 타겟 중에서도 상부구조물인 것으로 판정할 수도 있을 것이다.Accordingly, the target identifying unit 160 determines that the target is a traffic sign when both the average value and the variance information IQR of the group RCS are less than the average threshold value alpha and the dispersion threshold value beta, When the variance information IQR of the group RCS is equal to or greater than the dispersion threshold value beta while being equal to or less than the average threshold value alpha, it may be judged to be the upper structure among the non-vehicle targets.

이와 같이, 본 실시예를 이용하면, 레이더의 트랙별 그룹 RCS값의 평균값과 분산정보(IQR)를 이용함으로써, 감지된 물체의 차량/비차량 여부를 알 수 있고, 더 나아가서 비차량 중에서도 교통표지판인지 상부구조물인지 여부 등을 정확하게 판별할 수 있게 된다.As described above, by using the present embodiment, it is possible to know whether the detected object is the vehicle / non-vehicle, by using the average value and the dispersion information (IQR) of the group RCS values for each track of the radar, Whether it is a cognitive superstructure or the like.

또한, 구체적인 수치는 예시하지 않았지만, 본 실시예에 의하면 잘못된 타겟으로 인지되는 고스트에 의한 신호인지 여부까지도 판정할 수 있다.Further, although the specific numerical values are not illustrated, according to the present embodiment, it is possible to determine whether or not the signal is a ghost-caused signal recognized as a false target.

즉, 고스트의 경우에도 그룹 RCS의 평균값이 차량의 경우보다 작고, 고스트의 그룹 RCS의 IQR값은 차량보다 크기 때문에, 그를 통하여 감지물체가 고스트인지 차량인지 여부를 판정할 수 있는 것이다.That is, even in the case of ghost, the average value of the group RCS is smaller than that of the vehicle, and the IQR value of the group RCS of the ghost is larger than that of the vehicle, so that it is possible to determine whether or not the sensed object is a ghost or a vehicle.

도 7은 본 실시예에 의한 타겟 식별 방법의 전체 흐름을 도시한다.7 shows the overall flow of the target identification method according to this embodiment.

본 실시예에 의한 타겟 식별 방법은, 물체 감지단계(S710)와, 트랙별 그룹 RCS 정보 산출단계(S720) 및 타겟 종류 판별 단계(S730)로 구성될 수 있다.The target identification method according to the present embodiment may include an object detection step (S710), a group-by-track RCS information calculation step (S720), and a target type determination step (S730).

물체 감지단계(S710)에서는 레이더의 송신방향을 향하여 레이더 신호를 송신하고, 물체에서 반사되어 수신되는 신호를 수신 및 분석하여 물체를 감지하는 기능을 한다.In the object detection step S710, a radar signal is transmitted toward the transmission direction of the radar, and a function of sensing an object by receiving and analyzing the signal reflected by the object is performed.

더 구체적으로, 반사 신호를 수신 및 전처리한 후 주파수 변환된 수신데이터를 토대로 CFAR(Constant False Alarm Rate) 연산, 트래킹(Tracking) 연산 및 타깃 선택(Target Selection) 연산 등을 수행하고, 타깃에 대한 각도정보, 속도정보 및 거리정보를 추출함으로써 물체를 감지하는 것이다.More specifically, a CFAR (Correction False Alarm Rate) operation, a tracking operation, a target selection operation, and the like are performed on the basis of reception data subjected to frequency conversion after receiving and pre-processing a reflection signal, Information, speed information, and distance information.

트랙별 그룹 RCS 산출단계(S720)에서는 감지된 감지 물체의 트랙별 그룹 레이더 반사면적(RCS) 정보를 산출하며, 이 때 트랙별 그룹 RCS 정보는 해당 트랙의 개별 레이더 반사면적(RCS)값과 해당 트랙에 연관된 오브젝트의 개수에 대한 함수로 정의될 수 있다.In the track-by-track group RCS calculation step (S720), the group radar reflection area (RCS) information for each track of the sensed object is calculated. At this time, the group RCS information for each track corresponds to the individual radar reflection area (RCS) It can be defined as a function of the number of objects associated with a track.

더 구체적으로, 본 명세서에서 정의되는 그룹 RCS 정보는 수학식 1과 같이 레이더의 트랙별 개별 RCS값와 해당 트랙과 관련되어 있는 오브젝트(반사점)의 개수를 곱한 값으로 정의될 수 있다.More specifically, the group RCS information defined in this specification can be defined as a value obtained by multiplying the individual RCS value for each track of the radar by the number of objects (reflection points) associated with the track, as shown in Equation (1).

타겟 종류 판별 단계(S730)에서는 랙별 그룹 RCS 정보의 평균값 및 분산정보 중 하나 이상을 산출하고, 그 평균값 및 분산정보 둥 하나 이상을 이용하여 감지물체의 종류를 판별할 수 있다.In the target type discriminating step S730, at least one of the average value and the variance information of the group RCS information for each rack may be calculated, and the type of the sensing object may be determined using one or more of the average value and the variance information.

물체 종류 판별을 위하여, 트랙별 그룹 RCS 정보의 평균값 및 분산정보 중 하나 이상을 평균임계값 및 분산임계값 중 하나 이상과 비교하여, 감지물체의 차량 또는 비차량 여부를 판정하는 제1실시예가 적용될 수 있다.For determining the object type, a first embodiment in which at least one of the average value and the variance information of the group RCS information per track is compared with at least one of an average threshold value and a dispersion threshold value to determine whether the object is a vehicle or not is applied .

제1실시예에 의한 물체 판정방식을 더 구체적으로 설명하면, 트랙별 그룹 RCS 정보의 평균값이 평균임계값(α) 이하인 경우와, 트랙별 그룹 RCS 정보의 평균값이 평균임계값(α) 이상이면서 트랙별 그룹 RCS 정보의 분산정보(IQR)가 분산임계치(β) 이상인 경우에는 감지물체가 교통표지판 또는 상부구조물인 비차량인 것으로 판정할 수 있다.More specifically, when the average value of the group RCS information per track is equal to or less than the average threshold value alpha and when the average value of the group RCS information per track is equal to or greater than the average threshold value alpha When the variance information (IQR) of the per-track group RCS information is equal to or greater than the dispersion threshold value?, It can be determined that the sensed object is a traffic sign or a non-vehicle that is an upper structure.

반면, 트랙별 그룹 RCS 정보의 평균값이 평균임계값(α) 이상이면서 트랙별 그룹 RCS 정보의 분산정보(IQR)가 분산임계치(β) 이하인 경우에는 감지물체자 차량인 것으로 판정할 수 있다.On the other hand, when the average value of the group RCS information per track is equal to or greater than the average threshold value alpha and the variance information IQR of the track group RCS information is equal to or less than the dispersion threshold beta, it can be determined that the vehicle is a sensory object vehicle.

한편, 물체 종류 판정을 위한 제2실시예에서는, 감지물체의 트랙별 그룹 RCS 정보의 평균값 및 분산정보를, 그룹 RCS 평균값과 분산정보를 x-y축 상에 표시한 그래프상에 매칭시키고, 판정라인에 의하여 구분되는 제1영역 및 제2영역 중 하나에 포함되는 상태에 따라서 감지물체의 차량/비차량 여부를 판정하는 제2실시예가 이용될 수도 있을 것이다.On the other hand, in the second embodiment for determining the object type, the average value and the variance information of the group RCS information of each object of the detected object are matched with the group RCS average value and the variance information on the graph displayed on the xy-axis, A second embodiment for determining whether the sensed object is vehicle / non-vehicle depending on the state included in one of the first region and the second region may be used.

이상과 같은 본 실시예를 이용하면, 차량용 레이더 장치에서 감지되는 트랙별 그룹 RCS의 평균값 및 그룹 RCS의 분산정도를 나타내는 분산정보 중 하나 이상을 이용하여 감지물체의 종류를 구별할 수 있는 효과가 있다.According to the present embodiment as described above, it is possible to distinguish types of sensed objects by using at least one of the average value of the group RCSs per track sensed by the vehicle radar device and the dispersion information indicating the degree of dispersion of the group RCS .

더 구체적으로는 레이더의 트랙별로 트랙의 개별 RCS값과 해당 트랙에 연관된 오브젝트의 개수의 함수로 결정되는 그룹 RCS을 정의하고, 각 타겟(포함 영역)에 대한 그룹 RCS의 평균값 및 분산정보 중 하나 이상의 값을 이용하여, 감지물체가 선행차량인지, 상부구조물 또는 고스트인지 여부를 판별할 수 있는 효과가 있다.More specifically, it defines a group RCS, which is determined by a function of the individual RCS values of the track and the number of objects associated with the track for each track of the radar, and defines at least one of the average value and variance information of the group RCS for each target It is possible to determine whether the sensed object is a preceding vehicle, an upper structure or a ghost.

또한, 간단한 알고리즘을 이용하여 제어타겟을 정확하게 판별할 수 있고, 특히 레이더의 각 트랙(Tack)별로 차량, 상부 구조물 등을 구분할 수 있어서 전방 차량의 오감지 또는 미감지율을 감소시킬 수 있다.In addition, the control target can be accurately discriminated by using a simple algorithm, and particularly, the vehicle, the superstructure, and the like can be distinguished for each track of the radar, thereby reducing the false detection or non-detection rate of the front vehicle.

또한, 본 실시예를 이용하면 페어링(Pairing) 고스트 등도 제거할 수 있어서 레이더의 타겟 감지 성능을 향상시킬 수 있다. Also, by using the present embodiment, pairing ghost and the like can be removed, thereby improving the target detection performance of the radar.

이와 같이, 본 실시예를 이용하면, 레이더에서 감지된 타겟이 선행차량인지 여부를 판별함으로써, 적응형 순항 제어(Adaptive Cruise Control), 자동 긴급 제동(Automatic Emergency Braking), 충돌 방지(Collision Avoidance System) 등의 운전자 보조 시스템(DAS)의 원활한 수행이 가능해지는 효과가 있다. As described above, according to the present embodiment, adaptive cruise control, automatic emergency braking, and collision avoidance system can be performed by determining whether the target sensed by the radar is a preceding vehicle. It is possible to smoothly perform the driver assistance system DAS.

이상에서, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be the most practical and preferred embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments. That is, within the scope of the present invention, all of the components may be selectively coupled to one or more of them. In addition, although all of the components may be implemented as one independent hardware, some or all of the components may be selectively combined to perform a part or all of the functions in one or a plurality of hardware. As shown in FIG. The codes and code segments constituting the computer program may be easily deduced by those skilled in the art.

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 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The foregoing description is merely illustrative of the technical idea of the present invention, and various changes and modifications may be made by those skilled in the art without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are intended to illustrate rather than limit the scope of the present invention, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present invention should be construed according to the following claims, and all technical ideas within the scope of equivalents should be construed as falling within the scope of the present invention.

100: 레이더 장치 110: 안테나부
120: 송신부 130: 수신부
140 : 전처리부 150 : 타겟 감지부
160 : 타겟 식별부 610 : 판정라인
100: radar device 110: antenna part
120: transmitting unit 130: receiving unit
140: preprocessing unit 150: target detection unit
160: target identifying section 610: judgment line

Claims (12)

1 이상의 송신안테나와 1 이상의 수신안테나를 포함하는 안테나부;
상기 송신 안테나를 이용하여 물체를 향해 레이더 신호를 송신하는 레이더 신호 송신부;
물체에서 반사되어 수신되는 반사파를 수신안테나를 통하여 수신하는 수신부;
수신부에서 수신된 데이터를 기초로 상기 물체를 감지하는 타겟 감지부;
상기 반사파 신호로부터 감지된 감지 물체의 트랙별 그룹 레이더 반사면적(RCS) 정보를 산출하고, 트랙별 그룹 RCS 정보의 평균값 및 분산정보 중 하나 이상을 이용하여 상기 감지물체의 종류를 판별하는 타겟 식별부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 장치.
An antenna unit including at least one transmission antenna and at least one reception antenna;
A radar signal transmitter for transmitting a radar signal toward an object using the transmission antenna;
A receiver for receiving a reflected wave reflected from an object through a reception antenna;
A target sensing unit for sensing the object on the basis of data received by the receiver;
A target identification unit for calculating the group radar reflection area (RCS) information for each track of the sensed object sensed from the reflected wave signal and discriminating the type of the sensed object by using at least one of an average value and variance information of the group- ;
The radar device comprising:
제1항에 있어서,
상기 트랙별 그룹 RCS 정보는 해당 트랙의 개별 레이더 반사면적(RCS)값과 해당 트랙에 연관된 오브젝트의 개수에 대한 함수로 정의되는 것을 특징으로 하는 레이더 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the group-by-track group RCS information is defined as a function of an individual radar reflection area (RCS) value of the track and a number of objects associated with the track.
제2항에 있어서,
상기 트랙별 그룹 RCS 정보는 해당 트랙의 개별 레이더 반사면적(RCS)값과 해당 트랙에 연관된 오브젝트의 개수를 곱한 값으로 정의되며, 상기 트랙에 연관된 오브젝트의 개수는 해당 트랙 주위의 일정 영역내에 포함되는 오브젝트 또는 반사점의 개수인 것을 특징으로 하는 레이더 장치.
3. The method of claim 2,
The group RCS information for each track is defined as a value obtained by multiplying an individual radar reflection area (RCS) value of the track by the number of objects associated with the track, and the number of objects associated with the track is included in a certain area around the track The number of objects or the number of reflection points.
제3항에 있어서,
상기 타겟 식별부는 상기 트랙별 그룹 RCS 정보의 평균값 및 분산정보 중 하나 이상을 평균임계값 및 분산임계값 중 하나 이상과 비교하여, 상기 감지물체의 차량 또는 비차량 여부를 판정하는 것을 특징으로 하는 레이더 장치.
The method of claim 3,
Wherein the target identifying section compares at least one of an average value and variance information of the track group RCS information with at least one of an average threshold value and a dispersion threshold value to determine whether the detected object is a vehicle or not. Device.
제4항에 있어서,
상기 타겟 식별부는, 상기 트랙별 그룹 RCS 정보의 평균값이 상기 평균임계값 이하인 경우와, 상기 트랙별 그룹 RCS 정보의 평균값이 상기 평균임계값 이상이면서 상기 트랙별 그룹 RCS 정보의 분산정보가 상기 분산임계치 이상인 경우에는 상기 감지물체가 교통표지판 또는 상부구조물인 비차량인 것으로 판정하고, 상기 트랙별 그룹 RCS 정보의 평균값이 상기 평균임계값 이상이면서 상기 트랙별 그룹 RCS 정보의 분산정보가 상기 분산임계치 이하인 경우에는 상기 감지물체가 차량인 것으로 판정하는 것을 특징으로 하는 레이더 장치.
5. The method of claim 4,
Wherein the target identifying unit determines that the average value of the group RCS information for each track is equal to or less than the average threshold value and the average value of the group RCS information for each track is equal to or greater than the average threshold value, When the average value of the group RCS information per track is equal to or greater than the average threshold value and the variance information of the per-track group RCS information is equal to or less than the dispersion threshold value Wherein the determination unit determines that the detected object is a vehicle.
제2항에 있어서,
상기 타겟 식별부는, 상기 트랙별 그룹 RCS 정보의 평균값 및 분산정보를 기초로, 상기 감지물체를 그룹 RCS 평균값과 분산정보를 x-y축 상에 표시한 그래프상에 매칭시키고, 판정라인에 의하여 구분되는 제1영역 및 제2영역 중 하나에 포함되는 상태에 따라서 상기 감지물체의 차량/비차량 여부를 판정하는 것을 특징으로 하는 레이더 장치.
3. The method of claim 2,
Wherein the target identifying unit matches the detected object with a group RCS average value and variance information on a graph displayed on an xy axis based on an average value and variance information of the group RCS information per track, And whether or not the detected object is in a vehicle / non-vehicle state according to a state included in one of the first region and the second region.
제6항에 있어서,
상기 분산정보는 상기 트랙별 그룹 RCS 정보의 75% 및 25%의 백분위수(Percentile)의 차이값인 사분범위값(IQR)인 것을 특징으로 하는 레이더 장치.
The method according to claim 6,
Wherein the dispersion information is a quadrant value (IQR) that is a difference value between 75% and 25% of the per-track group RCS information.
레이더 신호를 송신하고, 물체에서 반사되어 수신되는 신호를 수신 및 분석하여 물체를 감지하는 감지 단계;
감지된 감지 물체의 트랙별 그룹 레이더 반사면적(RCS) 정보를 산출하는 그룹 RCS 산출 단계;
상기 트랙별 그룹 RCS 정보의 평균값 및 분산정보 중 하나 이상을 이용하여 상기 감지물체의 종류를 판별하는 판별 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 타겟 식별 방법.
A sensing step of transmitting a radar signal, receiving and analyzing a signal reflected from an object, and sensing an object;
A group RCS calculation step of calculating group-by-track group radar reflection area (RCS) information of the sensed object;
A discrimination step of discriminating the type of the sensed object using at least one of an average value and variance information of the per-track group RCS information;
Gt; a < / RTI > target identification method.
제8항에 있어서,
상기 트랙별 그룹 RCS 정보는 해당 트랙의 개별 레이더 반사면적(RCS)값과 해당 트랙에 연관된 오브젝트의 개수에 대한 함수로 정의되는 것을 특징으로 하는 타겟 식별 방법.
9. The method of claim 8,
Wherein the track-by-track group RCS information is defined as a function of an individual radar reflection area (RCS) value of the track and a number of objects associated with the track.
제9항에 있어서,
상기 판별 단계에서는,
상기 트랙별 그룹 RCS 정보의 평균값 및 분산정보 중 하나 이상을 평균임계값 및 분산임계값 중 하나 이상과 비교하여, 상기 감지물체의 차량 또는 비차량 여부를 판정하는 것을 특징으로 하는 타겟 식별 방법.
10. The method of claim 9,
In the determining step,
And comparing at least one of an average value and variance information of the track group group RCS information with at least one of an average threshold value and a dispersion threshold value to determine whether the detected object is a vehicle or not.
제10항에 있어서,
상기 트랙별 그룹 RCS 정보의 평균값이 상기 평균임계값 이하인 경우와, 상기 트랙별 그룹 RCS 정보의 평균값이 상기 평균임계값 이상이면서 상기 트랙별 그룹 RCS 정보의 분산정보가 상기 분산임계치 이상인 경우에는 상기 감지물체가 교통표지판 또는 상부구조물인 비차량인 것으로 판정하고, 상기 트랙별 그룹 RCS 정보의 평균값이 상기 평균임계값 이상이면서 상기 트랙별 그룹 RCS 정보의 분산정보가 상기 분산임계치 이하인 경우에는 상기 감지물체자 차량인 것으로 판정하는 것을 특징으로 하는 타겟 식별 방법.
11. The method of claim 10,
When the average value of the group RCS information for each track is equal to or less than the average threshold and when the average value of the group RCS information for each track is equal to or greater than the average threshold value and the variance information for each track RCS information for each track is equal to or greater than the dispersion threshold, When the average value of the group RCS information per track is equal to or greater than the average threshold value and the variance information of the per-track group RCS information is equal to or less than the dispersion threshold value, it is determined that the object is a traffic sign or non- The vehicle is determined to be a vehicle.
제9항에 있어서,
상기 판별단계에서는, 상기 트랙별 그룹 RCS 정보의 평균값 및 분산정보를 기초로, 상기 감지물체를 그룹 RCS 평균값과 분산정보를 x-y축 상에 표시한 그래프상에 매칭시키고, 판정라인에 의하여 구분되는 제1영역 및 제2영역 중 하나에 포함되는 상태에 따라서 상기 감지물체의 차량/비차량 여부를 판정하는 것을 특징으로 하는 타겟 식별 방법.
10. The method of claim 9,
Wherein the determining step matches the group RCS average value and the variance information on a graph displayed on the xy axis based on the average value and the variance information of the group RCS information per track, 1 < / RTI > area and the second area of the vehicle.
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