KR20190044269A

KR20190044269A - 향상된 caf 기법을 이용한 tdoa 및 fdoa의 추정 방법

Info

Publication number: KR20190044269A
Application number: KR1020170136494A
Authority: KR
Inventors: 곽현규; 송규하; 김소연; 김산해; 장충수; 박진오
Original assignee: 국방과학연구소
Priority date: 2017-10-20
Filing date: 2017-10-20
Publication date: 2019-04-30
Also published as: KR102000963B1

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 TDOA 및 FDOA 추정 방법은, 표적으로부터 방사되는 펄스 형태의 감지 대상 신호 중에서, 소정의 수신 시간 동안 제 1 수신기를 통해 수신된 부분인 제 1 신호와, 상기 제 1 수신기로부터 소정의 이격 거리만큼 이격되어 존재하는 제 2 수신기를 통해 상기 수신 시간 동안 수신된 부분인 제 2 신호를 획득하는 제 1 단계 및 상기 표적의 위치를 탐지하기 위한 자료인, 상기 제 1 수신기 및 상기 제 2 수신기에 대한 상기 감지 대상 신호의 TDOA 및 FDOA를 추정하는 제 2 단계를 포함하며, 상기 제 2 단계는, 상기 제 1 신호 혹은 상기 제 2 신호를 이용하여 획득된, 상기 감지 대상 신호의 펄스 주기와, 상기 이격 거리에 기초하여 산출되는, 상기 TDOA가 가질 수 있는 값의 최대치인 최대 TDOA의 2배에 해당하는 값 간의 대소를 판단하는 단계 및 상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 미만일 경우, 상기 표적이 가질 수 있는 최대 속력인 소정의 최대 감지 속력에 기초하여 산출되는, 상기 FDOA가 가질 수 있는 값의 최대치인 최대 FDOA보다 상기 FDOA의 절댓값이 크지 않게 되는 범위 내에서 상기 FDOA를 상기 TDOA의 추정에 앞서 추정하고, 상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 이상일 경우, 상기 최대 TDOA보다 상기 TDOA의 절댓값이 크지 않게 되는 범위 내에서 상기 TDOA를 상기 FDOA의 추정에 앞서 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

향상된 CAF 기법을 이용한 TDOA 및 FDOA의 추정 방법 {APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING TDOA AND FDOA USING ENHANCED CAF TECHNIQUE}

본 발명은, 고속으로 이동하며 신호를 방사하는 표적의 위치를 탐지하기 위해, TDOA(time difference of arrival) 및 FDOA(frequency difference of arrival)의 값을 보다 적은 연산량으로 신속하면서도 정확하게 추정하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.

무선 신호를 방사(放射)하는 표적의 위치를 추정하는 방법 중에는, TDOA 및 FDOA의 값을 이용하는 방법이 알려져 있다. 상기 방법에 따르면, 서로 이격되어 존재하는 두 개의 수신기를 이용하여 표적이 방사하는 신호를 수신하고, 상기 두 수신기의 신호 도착 시간차(time difference of arrival, TDOA) 및 신호 도착 주파수차(frequency difference of arrival, FDOA)를 이용하여 표적의 위치를 탐지하게 된다. 이와 같이 TDOA 및 FDOA를 이용하는 방법은, AOA(angle of arrival)을 이용하는 방법 등 표적 위치 추정을 위한 다른 방법에 비해 정확도가 높다는 장점을 갖는다.

상기 TDOA 및 FDOA를 이용하여 표적의 위치를 정확히 추정하기 위한 선결 조건은, 보다 정확한 TDOA와 FDOA의 값을 얻는 것이라 할 수 있다. 하지만, TDOA 및 FDOA의 값이 존재할 수 있는 넓은 범위에서 하나의 TDOA와 FDOA를 확정하기 위해서는 상당한 양의 연산이 필요하다. 또한, 표적이 방사한 무선 신호의 펄스(pulse) 주기의 길이에 따라 TDOA 혹은 FDOA에 모호성이 발생할 수 있기 때문에, TDOA 혹은 FDOA를 잘못 추정할 가능성 역시 존재한다.

특허문헌 1: 대한민국 공개특허 제 10-2011-0032982호 (2011.03.30. 공개)

본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 표적 위치 탐지에 이용되는 TDOA 및 FDOA의 값을 보다 적은 연산량으로 신속하게 추정하면서도, 모호성에 영향을 받지 않고 정확하게 추정하기 위한 장치 및 방법을 제공하는 것이다.

다만, 본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지는 않았으나 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있는 목적을 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 TDOA 및 FDOA 추정 방법은, 표적으로부터 방사(放射)되는 펄스(pulse) 형태의 감지 대상 신호 중에서, 소정의 수신 시간 동안 제 1 수신기를 통해 수신된 부분인 제 1 신호와, 상기 제 1 수신기로부터 소정의 이격 거리만큼 이격되어 존재하는 제 2 수신기를 통해 상기 수신 시간 동안 수신된 부분인 제 2 신호를 획득하는 제 1 단계 및 상기 표적의 위치를 탐지하기 위한 자료인, 상기 제 1 수신기 및 상기 제 2 수신기에 대한 상기 감지 대상 신호의 TDOA(time difference of arrival) 및 FDOA(frequency difference of arrival)를 추정하는 제 2 단계를 포함하며, 상기 제 2 단계는, 상기 제 1 신호 혹은 상기 제 2 신호를 이용하여 획득된, 상기 감지 대상 신호의 펄스 주기와, 상기 이격 거리에 기초하여 산출되는, 상기 TDOA가 가질 수 있는 값의 최대치인 최대 TDOA의 2배에 해당하는 값 간의 대소를 판단하는 단계 및 상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 미만일 경우, 상기 표적이 가질 수 있는 최대 속력인 소정의 최대 감지 속력에 기초하여 산출되는, 상기 FDOA가 가질 수 있는 값의 최대치인 최대 FDOA보다 상기 FDOA의 절댓값이 크지 않게 되는 범위 내에서 상기 FDOA를 상기 TDOA의 추정에 앞서 추정하고, 상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 이상일 경우, 상기 최대 TDOA보다 상기 TDOA의 절댓값이 크지 않게 되는 범위 내에서 상기 TDOA를 상기 FDOA의 추정에 앞서 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 최대 TDOA는, 상기 이격 거리를 빛의 속도로 나눈 값일 수 있다.

또한, 상기 최대 FDOA는, 상기 표적이 상기 제 1 수신기와 상기 제 2 수신기를 잇는 가상의 선분 상에서 상기 최대 감지 속력으로 이동할 경우의 상기 FDOA와 동일한 값을 갖도록 정해질 수 있다.

또한, 상기 추정하는 단계는, 상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 미만일 경우, 상기 제 1 신호의 주파수 스펙트럼과 상기 제 2 신호의 주파수 스펙트럼 간의 교차 상관(cross correlation) 분석의 결과에 기초하여 상기 FDOA를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 추정하는 단계는, 상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 미만일 경우, 상기 추정된 FDOA에 기초하여, 상기 제 2 신호의 주파수 스펙트럼을 주파수 축에서 평행이동시키는 단계 및 상기 제 1 신호와, 상기 주파수 축에서 평행이동된 주파수 스펙트럼을 시간 영역으로 복원한 신호 간의 교차 상관 분석의 결과에 기초하여 상기 TDOA를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 TDOA를 추정하는 단계는, 상기 교차 상관 분석의 수행 전에, 상기 교차 상관 분석의 대상이 되는 각 신호에 대해 보간법(interpolation)을 적용하여 샘플링 레이트(sampling rate)를 증가시키는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 추정하는 단계는, 상기 추정된 TDOA에 기초하여, 상기 평행이동된 주파수 스펙트럼을 시간 영역으로 복원한 신호를 시간 축에서 평행이동시키는 단계, 상기 제 1 신호의 주파수 스펙트럼과, 상기 시간 축에서 평행이동된 신호의 주파수 스펙트럼 간의 교차 상관 분석을 위한 변위(displacement)의 값을 복수 개 선택하되, 상기 변위의 값 각각이 등간격을 이루며 상기 변위의 값의 평균이 상기 추정된 FDOA의 값이 되도록 선택하는 단계 및 상기 제 1 신호의 주파수 스펙트럼과, 상기 시간 축에서 평행이동된 신호의 주파수 스펙트럼 간의 교차 상관 분석을, 상기 변위의 값 각각을 이용하여 수행한 결과를 이용하여 상기 추정된 FDOA의 값을 보정하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 추정하는 단계는, 상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 이상일 경우, 상기 제 1 신호와 상기 제 2 신호 간의 교차 상관 분석의 결과에 기초하여 상기 TDOA를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 추정하는 단계는, 상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 미만일 경우, 상기 추정된 TDOA에 기초하여, 상기 제 2 신호를 시간 축에서 평행이동시키는 단계, 시간 축 상에서 등간격으로 존재하는 복수의 시점 각각에서, 상기 제 1 신호의 신호 세기 값과, 상기 시간 축에서 평행이동된 신호의 신호 세기 값을 곱함으로써, 하나의 이산 신호를 생성하는 단계, 상기 이산 신호가 각각 소정 개수의 신호 세기 값을 포함하는 복수의 단위 신호로 분할되도록 소정 주기에 따라 분할하고, 하나의 같은 상기 단위 신호 내에 존재하는 신호 세기 값들을 모두 더하는 것을 상기 단위 신호 각각에 대해 수행함으로써, 상기 이산 신호를 다운샘플링하는 단계 및 상기 다운샘플링된 이산 신호의 주파수 스펙트럼에 기초하여 상기 FDOA를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 TDOA 및 FDOA 추정 장치는, 표적으로부터 방사(放射)되는 펄스(pulse) 형태의 감지 대상 신호 중에서, 소정의 수신 시간 동안 제 1 수신기를 통해 수신된 부분인 제 1 신호와, 상기 제 1 수신기로부터 소정의 이격 거리만큼 이격되어 존재하는 제 2 수신기를 통해 상기 수신 시간 동안 수신된 부분인 제 2 신호를 획득하는 신호 획득부 및 상기 표적의 위치를 탐지하기 위한 자료인, 상기 제 1 수신기 및 상기 제 2 수신기에 대한 상기 감지 대상 신호의 TDOA(time difference of arrival) 및 FDOA(frequency difference of arrival)를 추정하는 연산부를 포함하며, 상기 연산부는, 상기 제 1 신호 혹은 상기 제 2 신호를 이용하여 획득된, 상기 감지 대상 신호의 펄스 주기와, 상기 이격 거리에 기초하여 산출되는, 상기 TDOA가 가질 수 있는 값의 최대치인 최대 TDOA의 2배에 해당하는 값 간의 대소를 판단하고, 상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 미만일 경우, 상기 표적이 가질 수 있는 최대 속력인 소정의 최대 감지 속력에 기초하여 산출되는, 상기 FDOA가 가질 수 있는 값의 최대치인 최대 FDOA보다 상기 FDOA의 절댓값이 크지 않게 되는 범위 내에서 상기 FDOA를 상기 TDOA의 추정에 앞서 추정하고, 상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 이상일 경우, 상기 최대 TDOA보다 상기 TDOA의 절댓값이 크지 않게 되는 범위 내에서 상기 TDOA를 상기 FDOA의 추정에 앞서 추정할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 위치 탐지 대상이 되는 표적에 의해 방사된 무선 신호의 펄스 주기의 길이에 따라 TDOA와 FDOA 추정 알고리즘을 달리 적용하는 향상된 CAF(cross ambiguity function) 기법을 이용하여 TDOA와 FDOA 값을 추정할 수 있다. 이에 따라, TDOA 및 FDOA의 추정에 소요되는 연산의 양이 감소할 수 있으며, TDOA와 FDOA의 모호성에 영향을 받지 않는 정확한 TDOA 및 FDOA의 추정이 가능하게 된다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 표적 위치 탐지 시스템에 대해 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 표적이 방사한 감지 대상 신호를 제 1 수신기와 제 2 수신기를 통해 각각 수신한 결과인 제 1 신호와 제 2 신호에 대해 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 TDOA와 FDOA의 값이 존재할 수 있는 전체 영역에 대해 상관도 분석을 수행한 결과를 예시적으로 나타나는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 TDOA 및 FDOA 추정 방법에서 사용되는 알고리즘에 대해 개념적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 5 및 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘의 선택적 적용에 대해 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 TDOA 및 FDOA 추정 방법 중 알고리즘 A의 각 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 8 내지 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘 A의 수행 과정에 대해 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘 A의 전 과정을 개괄적으로 도시한 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 TDOA 및 FDOA 추정 방법 중 알고리즘 B의 각 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 13 내지 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘 B의 수행 과정에 대해 설명하기 위한 도면이다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘 B의 전 과정을 개괄적으로 도시한 도면이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 표적 위치 탐지 시스템에 대해 설명하기 위한 도면이다. 도 1의 표적 위치 탐지 시스템(10)은 원거리에서 이동하는 표적(1)의 위치를 탐지하기 위한 시스템으로서, 제 1 수신기(11), 제 2 수신기(12)와 TDOA 및 FDOA 추정 장치(100)를 포함할 수 있다. 단, 도 1의 표적 위치 탐지 시스템(10)은 본 발명의 일 실시예에 불과하므로, 도 1에 의해 본 발명의 사상이 제한 해석되는 것은 아니다.

표적(1)은 v_e라는 크기(속력)를 갖는 속도로 이동하면서, 펄스 형태의 무선 신호인 감지 대상 신호(2)를 방사할 수 있다. 보다 구체적으로 설명하면, 상기 감지 대상 신호(2)는 기본적으로 고주파의 반송파(carrier)일 수 있는데, 상기 반송파의 포락선(envelop)은 펄스 형태의 구형파 형태를 가질 수 있다. 상기 펄스의 주파수는 상기 반송파 주파수에 비해 훨씬 낮은 주파수를 갖게 된다.

이와 같은 감지 대상 신호(2)는 제 1 수신기(11)와 제 2 수신기(12)에 의해 각각 수신될 수 있다. 제 1 수신기(11)와 제 2 수신기(12)는 소정의 이격 거리(d)만큼 서로 이격되어 존재하므로, 표적(1)으로부터의 거리가 서로 다를 수 있고, 감지 대상 신호(2)에 대한 도플러 주파수(Doppler frequency) 역시 상이할 수 있다.

이에 따라, 제 1 수신기(11)에 감지 대상 신호(2)가 도달한 시각(time of arrival, TOA)인 TOA₁과, 제 2 수신기(12)에 감지 대상 신호(2)가 도달한 시각인 TOA₂는 서로 다를 수 있다. 또한, 제 1 수신기(11)가 느끼는 감지 대상 신호(2)의 반송파 주파수(time of arrival, TOA)인 FOA₁과, 제 2 수신기(12)가 느끼는 감지 대상 신호(2)의 주파수인 FOA₂ 역시 서로 다를 수 있다.

한편, 표적 위치 탐지 시스템(10)은 전술한 바와 같이 TDOA 및 FDOA 추정 장치(100)를 포함할 수 있으며, TDOA 및 FDOA 추정 장치(100)는 신호 획득부(110)와 연산부(120)를 포함할 수 있다. 신호 획득부(110)는 제 1 수신기(11) 및 제 2 수신기(12)로부터 후술할 제 1 신호(21)와 제 2 신호(22)를 획득할 수 있다. 연산부(120)는 신호 획득부(110)에 의해 획득된 신호를 이용하여 TDOA와 FDOA의 추정을 수행할 수 있다. 이들 신호 획득부(110) 및 연산부(120)의 자세한 동작에 대해서는 후술하도록 한다.

도 2는 표적이 방사한 감지 대상 신호를 제 1 수신기와 제 2 수신기를 통해 각각 수신한 결과인 제 1 신호와 제 2 신호에 대해 설명하기 위한 도면이다. 제 1 수신기(11)와 제 2 수신기(12)가 동일한 소정의 수신 시간 동안 감지 대상 신호(2)를 수신하면, 제 1 수신기(11)에 의해서는 제 1 신호(21)가, 제 2 수신기(12)에 의해서는 제 2 신호(22)가 각각 획득될 수 있다.

도 2를 참조하면, 제 1 신호(21)에서의 각 펄스의 시작 시점(TOA₁ _{_1}, TOA₁ _{_2}, TOA_{1_3}, TOA₁ _{_} _{4, ...})과, 제 2 신호(22)에서의 각 펄스의 시작 시점(TOA₂ _{_1}, TOA₂ _{_2}, TOA_{2_3}, TOA₂ _{_} _{4, ...}) 간에 차이가 있음을 볼 수 있다. 또한, 제 1 신호(21)의 각 펄스에 포함된 반송파 주파수(FOA₁ _{_1}, FOA₁ _{_2}, FOA₁ _{_3}, FOA₁ _{_} _{4, ...})와, 제 2 신호(22)의 각 펄스에 포함된 반송파 주파수(FOA₂ _{_1}, FOA₂ _{_2}, FOA₂ _{_3}, FOA₂ _{_} _{4, ...}) 간에도 차이가 존재한다. 한편, 제 1 신호(21) 혹은 제 2 신호(22)의 펄스의 주기를 PRI(pulse repetition interval)이라 할 수 있으며, 펄스의 주파수(즉, 상기 PRI의 역수)를 PRF(pulse repetition frequency)라 할 수 있다. 상기 PRI 및 PRF가 갖는 의의에 대해서는 후술한다.

TDOA 및 FDOA의 값은 CAF(cross ambiguity function)라는 기법에 의해 산출될 수 있다. 예컨대, 제 2 신호(22)에 대해 시간 축에서의 평행이동을 τ만큼, 주파수 축에서의 평행이동을 ν만큼 적용한다고 할 때, 제 1 신호(21)와, 상기 평행이동이 적용된 제 2 신호(22) 간의 상관도 A(τ, ν)는 다음의 수학식 1과 같다. 하기 수학식 1에서, s₁(n)과 s₂(n)은 이산적(discrete)인 형태의 제 1 신호(21)와 제 2 신호(22)를 각각 나타내며, n은 시간 축에서의 인덱스(index), T는 제 1 신호(21)와 제 2 신호(22) 각각에 포함된 샘플(sample)의 개수를 나타낸다.

상기 수학식 1에서 τ, ν의 값을 변화시켜 가면서, 상관도 A(τ, ν)의 크기가 최대가 되는 τ와 ν의 값을 찾을 수 있으며, 그 때의 τ와 ν의 값을 각각 TDOA와 FDOA라고 추정할 수 있다.

도 3은 TDOA와 FDOA의 값이 존재할 수 있는 전체 영역에 대해 상관도 분석을 수행한 결과를 예시적으로 나타나는 도면이다. 도 3을 보면, τ축과 ν축에 의해 정의되는 좌표평면이 정의되어 있고, 가능한 모든 τ와 ν의 값의 영역에 대해 상관도의 값이 산출되어 있음을 볼 수 있다. 하지만, 이와 같이 가능한 모든 τ와 ν의 값에 대해 상관도를 산출하는 것은 연산의 부담이 매우 크다는 문제를 갖는다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 TDOA 및 FDOA 추정 방법에서 사용되는 알고리즘에 대해 개념적으로 설명하기 위한 도면이다. 도 4에 의하면, 연산부(120)는 우선 제 1 신호(21) 혹은 제 2 신호(22)를 이용하여, 감지 대상 신호(2)의 펄스 주기인 PRI의 값을 획득하고, 상기 PRI의 값이 TDOA가 가질 수 있는 값의 최대치인 최대 TDOA(TDOA_max)의 2배에 해당하는 값의 미만인지, 혹은 이상인지를 판단할 수 있다(S100).

여기서, 상기 최대 TDOA에 대해 보다 상세히 설명함과 함께, FDOA가 가질 수 있는 값의 최대치인 최대 FDOA(FDOA_max)에 대해서도 설명하도록 한다. TDOA와 FDOA의 값은 그 값의 범위가 무한정한 것은 아니고, TDOA의 절댓값은 최대 TDOA를 넘지 않으며, FDOA의 절댓값은 최대 FDOA를 넘지 않는다.

보다 구체적으로, 최대 TDOA는 제 1 수신기(11)와 제 2 수신기(12) 사이의 이격 거리를 빛(전파)의 속도로 나눈 값에 해당된다. 또한 최대 FDOA는, 표적(1)이 제 1 수신기(11)와 상기 제 2 수신기(12)를 잇는 가상의 선분 상에서 소정의 최대 감지 속력으로 이동할 경우의 FDOA 값에 해당된다. 상기 최대 감지 속력은 현실적으로 표적(1)이 보일 것으로 생각되는 최대 속력으로 설정될 수 있다.

다시 PRI에 대한 설명으로 돌아가도록 한다. PRI의 값이 최대 TDOA의 2배보다 작다면, TDOA의 값에는 모호성이 발생한다. 가령, 표적 위치 탐지 시스템(10)의 최대 TDOA의 값이 100ms라 하고, PRI의 값이 50ms로 최대 TDOA의 값의 2배인 200ms보다 작다고 가정하자. 또한, 제 1 신호(21)의 펄스보다 제 2 신호(22)의 펄스가 20ms만큼 앞서 있다고 가정하자. 그렇다면 TDOA는 20ms라 생각할 수 있겠지만, 펄스의 주기성에 의해, 제 1 신호(21)의 펄스보다 제 2 신호(22)의 펄스가 20ms에 PRI의 값인 50ms을 더한 값인 70ms만큼 앞서 있다고 생각할 수도 있다. 상기 20ms와 70ms는 모두 최대 TDOA인 100ms보다 그 절댓값이 작으므로 TDOA의 값이 될 수 있으며, 상기 두 값에서의 상관도 역시 큰 차이가 나지 않을 수 있다.

즉, 두 개 이상의 값 중 어떤 것을 TDOA로 선택해야 할지 쉽게 판단되지 않는 경우를 가리켜 "TDOA에 모호성이 있는 상황"이라 칭할 수 있다. 전술한 바와 같이, 이와 같은 TDOA의 모호성은 PRI의 값이 최대 TDOA의 2배보다 작을 경우 발생한다. 위의 예와 다른 예로서, PRI의 값이 최대 TDOA의 2배인 200ms보다 큰 400ms라 가정하도록 하자. 제 1 신호(21)의 펄스보다 제 2 신호(22)의 펄스가 20ms만큼 앞서 있다면, 펄스의 주기성에 의해, 제 1 신호(21)의 펄스보다 제 2 신호(22)의 펄스가 20ms에 PRI의 값인 400ms을 더한 값인 420ms만큼 앞서 있다고 생각할 수도 있겠지만, 420ms는 최대 TDOA인 100ms보다 그 절댓값이 크기 때문에 TDOA의 값이 될 수 없다. 따라서, 이 경우에는 TDOA의 모호성이 없다고 볼 수 있다.

TDOA와 마찬가지로, FDOA에도 역시 모호성이 발생할 수 있다. 하지만, FDOA의 모호성은 TDOA의 모호성과 달리 PRI의 값이 최대 FDOA의 2배 이상일 경우 발생할 수 있다. PRI의 값이 크다는 것은 PRI의 역수에 해당되는 PRF의 값이 작다는 것을 의미하는데, 제 1 신호(21)의 주파수 스펙트럼과 제 2 신호(22)의 주파수 스펙트럼 간의 상관도 분석을 수행하면, 상관도 값의 피크(peak)가 주파수 축 상에서 PRF의 값만큼의 간격으로 나타나게 된다. 이 때, PRF의 값이 작아 피크 간의 간격이 작다면 FDOA를 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 개의 피크가 관찰되므로, 어떤 피크에 대응되는 FDOA 값을 선택해야 할지 모호할 수 있다. 하지만, PRI의 값이 최대 FDOA의 2배 미만이어서 PRF의 값이 큼에 따라 피크 간격 역시 크다면 상기와 같은 모호성이 발생하지 않게 된다.

지금까지 설명한 바와 같은 모호성에 기초하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 TDOA 및 FDOA 추정 방법에서는, PRI의 값의 범위에 따라 TDOA와 FDOA 중 모호성이 없는 것부터 먼저 추정을 하고, 상기 먼저 추정된 결과에 기초하여 나머지 것에 대한 추정을 할 수 있다. 도 4를 참조하여 설명하면, 연산부(120)는 PRI의 값이 최대 TDOA의 2배 미만일 경우, FDOA에 모호성이 없을 때 적용될 수 있는 알고리즘 A를 수행하여 TDOA 및 FDOA를 추정할 수 있다(S200). 이와 달리 연산부(120)는 PRI의 값이 최대 TDOA의 2배 이상일 경우 상기 알고리즘 A와는 다른, TDOA에 모호성이 없을 때 적용될 수 있는 알고리즘 B를 수행하여 TDOA 및 FDOA를 추정할 수 있다(S300).

도 5 및 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘의 선택적 적용에 대해 설명하기 위한 도면이다. 도 5는 PRI의 값이 최대 TDOA의 2배 미만으로 비교적 작은 상황이므로, TDOA와 FDOA의 값이 존재할 수 있는 영역에 대해 교차 상관 분석을 통해 상관도 값의 분포를 구해 보면, TDOA의 절댓값이 최대 TDOA 값 이하인 범위 내에서 여러 개의 피크(화살표로 나타냄)가 관찰됨을 볼 수 있으며, 인접한 피크 간의 간격은 PRI의 값만큼의 값을 갖는다. 도 5에서는 화살표의 길이 차이가 다소 과장되게 그려져 있지만, 실제로는 그 값의 차이가 미미하여, 어떤 피크가 TDOA에 해당하는지 모호하다.

반면, FDOA를 기준으로 볼 때에는 인접한 피크 간의 간격은 PRF의 값만큼의 값을 갖는데, 도 5의 상황에서 PRF의 값은 비교적 크기 때문에, FDOA에 있어서는 TDOA와 같은 모호성이 나타나지 않게 된다. 이에 따라, 도 5와 같은 상황에서는 알고리즘 A를 선택하여, 모호성이 발생하지 않는 FDOA부터 추정할 수 있다.

이에 반해, 도 6은 도 5와 달리 PRI의 값이 최대 TDOA의 2배 이상으로 비교적 크고 PRF의 값이 비교적 작은 상황이므로, 교차 상관 분석을 통해 상관도 값의 분포를 구해 보면, FDOA의 절댓값이 최대 FDOA 값 이하인 범위 내에서 여러 개의 피크가 관찰됨을 볼 수 있으며, 인접한 피크 간의 간격은 PRF의 값만큼의 값을 갖는다. 반면, TDOA를 기준으로 볼 때에는 인접한 피크 간의 간격은 PRI의 값만큼의 값을 갖는데, 도 6의 상황에서 PRI의 값은 비교적 크기 때문에, TDOA에 있어서는 FDOA와 같은 모호성이 나타나지 않게 된다. 이에 따라, 도 6과 같은 상황에서는 알고리즘 B를 선택하여, 모호성이 발생하지 않는 TDOA부터 추정할 수 있다.

지금까지 설명한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 의하면 TDOA 및 FDOA의 모호성에 영향을 받지 않고 정확한 TDOA 및 FDOA의 추정을 수행할 수 있다. 또한, TDOA와 FDOA 중 모호성이 없는 것부터 탐색의 범위(최대 TDOA 혹은 최대 FDOA) 내에서 추정을 수행하므로, 도 3에서 설명한 바와 같이 가능한 모든 τ와 ν의 값에 대해 상관도를 산출하는 것에 비해 연산 부담이 감소할 수 있다.

이하에서는 도 7 내지 17을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 TDOA 및 FDOA 추정 방법의 세부 알고리즘인 알고리즘 A와 B에 대해 보다 구체적으로 설명하도록 한다. 알고리즘 A 및 B를 포함한, 본 발명의 일 실시예에 따른 TDOA 및 FDOA 추정 방법은 도 1을 참조하여 설명한 TDOA 및 FDOA 추정 장치(100)에 의해 수행될 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 TDOA 및 FDOA 추정 방법 중 알고리즘 A의 각 단계를 설명하기 위한 도면이다. 또한, 도 8 내지 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘 A의 수행 과정에 대해 설명하기 위한 도면이며, 도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘 A의 전 과정을 개괄적으로 도시한 도면이다.

알고리즘 A가 선택될 경우, 연산부(120)는 우선 제 1 신호(21)의 주파수 스펙트럼과 제 2 신호(22)의 주파수 스펙트럼 간의 교차 상관(cross correlation) 분석의 결과에 기초하여 FDOA를 추정할 수 있다(S210). 상기 주파수 스펙트럼을 구하는 데에는 고속 푸리에 변환(fast Fourier transform, FFT)이 활용될 수 있다.

보다 구체적으로 설명하면, 연산부(120)는 교차 상관 분석에서 제 2 신호(22)의 주파수 스펙트럼의 주파수 축에서의 평행이동의 크기를 나타내는 변위(displacement)의 값을, 상기 변위의 절댓값이 최대 FDOA를 넘지 않는 범위 내에서 변화시켜 가면서, 각 변위의 값에 대응되는 교차 상관에 의한 상관도의 값을 구할 수 있다. 이 때, 상관도가 가장 높은 변위의 값이 FDOA의 값으로 추정될 수 있을 것이다. 이와 같은 FDOA의 값의 산출 결과에 대해서는 도 8을 참조할 수 있다. 본 단계에서 추정되는 FDOA의 값은 대략적인 FDOA(coarse FDOA)로서, TDOA를 구한 후 보다 정확한 값으로 보정될 수 있다.

다음으로, 연산부(120)는 상기 대략적인 FDOA의 값을 이용하여 TDOA를 추정할 수 있다(S220). 보다 구체적으로 설명하면, 연산부(120)는 상기 대략적인 FDOA 값만큼 제 2 신호(22)의 주파수 스펙트럼을 주파수 축에서 평행이동시킬 수 있다. 그리고, 제 1 신호(21)와, 상기 주파수 축에서 평행이동된 주파수 스펙트럼을 시간 영역으로 복원한 신호 간의 교차 상관 분석의 결과에 기초하여 TDOA를 추정할 수 있다. 상기 TDOA의 추정에 있어서의 교차 상관 분석에 대해서는 앞서 FDOA에 대해 설명한 바가 적용될 수 있을 것이며, TDOA의 값의 산출 결과에 대해서는 도 9를 참조할 수 있다. 한편, 상기 TDOA에 대한 교차 상관 분석의 수행 전에, 상기 교차 상관 분석의 대상이 되는 각 신호에 대해 보간법(interpolation)을 적용하여 샘플링 레이트(sampling rate)를 증가시킴으로써, 보다 정밀한 TDOA의 추정이 가능하도록 할 수 있다.

상기 TDOA의 추정이 이루어진 후, 연산부(120)는 앞에서 설명한 대략적인 FDOA의 값을, 대략적인 FDOA 근처에서의 부분적인 교차 상관 분석(partial cross correlation)을 통해 보다 정확한 값으로 보정할 수 있다(S230). 보다 구체적으로 설명하면, 연산부(120)는 단계 S220에서 주파수 축에서 평행이동된 주파수 스펙트럼을 시간 영역으로 복원한 후, 시간 영역으로 복원된 신호를 상기 추정된 TDOA의 값만큼 시간 축에서 평행이동시킬 수 있다. 다음으로, 제 1 신호(21)의 주파수 스펙트럼과, 상기 시간 축에서 평행이동된 신호의 주파수 스펙트럼 간의 교차 상관 분석을 위한 변위(displacement)의 값을 복수 개 선택하되, 상기 변위의 값 각각이 등간격을 이루며 상기 변위의 값의 평균이 상기 대략적인 FDOA의 값이 되도록 선택할 수 있다. 그리고, 이들 변위의 값 각각을 이용하여 교차 상관 분석을 수행한 결과를 이용하여 대략적인 FDOA의 값을 보다 정확한 값으로 보정할 수 있다.

예컨대 도 10에서 보는 바와 같이, 대략적인 FDOA의 값(coarse FDOA), 상기 대략적인 FDOA의 값보다 주파수 축에서 왼쪽에 있는 값(FDOA left) 및 상기 대략적인 FDOA의 값보다 주파수 축에서 왼쪽에 있는 값(FDOA left)에 각각 대응되는 총 3개의 변위를 선택할 수 있으며, 3개의 변위의 값은 서로 등간격을 이룰 수 있다. 즉, 이와 같은 변위의 선택에 의해 교차 상관 분석의 범위는 대략적인 FDOA의 값 근처로 제한될 수 있다.

여기서, 상기 3개의 변위의 값에 대해 각각 교차 상관 분석에 의한 상관도를 구한 후, 상기 구해진 상관도의 값에 2차 보간법(quadratic interpolation)을 수행하여 정확한 FDOA(fine FDOA)의 값을 구할 수 있다. 이와 같은 과정은 도 10을 통해 명확히 이해될 수 있을 것이다.

도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 TDOA 및 FDOA 추정 방법 중 알고리즘 B의 각 단계를 설명하기 위한 도면이다. 또한, 도 13 내지 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘 B의 수행 과정에 대해 설명하기 위한 도면이며, 도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘 B의 전 과정을 개괄적으로 도시한 도면이다.

알고리즘 B가 선택될 경우, 연산부(120)는 우선 제 1 신호(21)와 제 2 신호(22) 간의 교차 상관 분석의 결과에 기초하여 TDOA를 추정할 수 있다(S310). 보다 구체적으로 설명하면, 연산부(120)는 교차 상관 분석에서 제 2 신호(22)의 시간 축에서의 평행이동의 크기를 나타내는 변위의 값을, 상기 변위의 절댓값이 최대 TDOA를 넘지 않는 범위 내에서 변화시켜 가면서, 각 변위의 값에 대응되는 교차 상관에 의한 상관도의 값을 구할 수 있다. 이 때, 상관도가 가장 높은 변위의 값이 TDOA의 값으로 추정될 수 있을 것이다. 이와 같은 TDOA의 값의 산출 결과에 대해서는 도 13을 참조할 수 있다.

다음으로, 연산부(120)는 상기 추정된 TDOA의 값을 이용하여 FDOA를 추정할 수 있다(S320). 보다 구체적으로 설명하면, 연산부(120)는 상기 TDOA 값만큼 제 2 신호(22)를 주파수 축에서 평행이동시킬 수 있다. 다음으로, 시간 축 상에서 등간격으로 존재하는 복수의 시점 각각에서, 제 1 신호(21)의 신호 세기 값과, 상기 시간 축에서 평행이동된 제 2 신호(22)의 신호 세기 값을 곱함으로써, 하나의 이산 신호를 생성할 수 있다. 즉, 샘플링(sampling)된 상기 두 신호 간에 원소별 곱셈(element-wise multiplication)을 수행할 수 있다.

다음으로, 연산부(120)는 상기 원소별 곱셈을 통해 생성된 이산 신호에 대해 블록 합(block summation)을 수행할 수 있다. 즉, 상기 이산 신호가 각각 소정 개수의 신호 세기 값을 포함하는 복수의 단위 신호로 분할되도록 소정 주기에 따라 분할하고, 하나의 같은 단위 신호 내에 존재하는 신호 세기 값들을 모두 더하는 것을 상기 단위 신호 각각에 대해 수행할 수 있다.

이러한 블록 합은 상기 이산 신호를 다운샘플링(downsampling)하는 것에 해당될 수 있으며, 상기 블록 합에 대해서는 도 14를 통해 보다 자세히 살펴볼 수 있다. 도 14를 보면, 세 개의 신호 세기 값을 포함하는 단위 신호(31)로 이산 신호(30)을 분할할 수 있다. 그리고, 같은 단위 신호(31)에 존재하는 값들을 모두 더하는 동작을 모든 단위 신호(31)에 대해 반복함으로써 다운샘플링된 신호(40)가 생성될 수 있다. 이와 같은 블록 합이 수행되면, 연산량이 효과적으로 감소될 수 있다.

그리고, 연산부(120)는 상기 다운샘플링된 이산 신호를 고속 푸리에 변환하여 생성된 주파수 스펙트럼을 이용하여, 스펙트럼의 피크의 값으로부터, FDOA를 추정할 수 있다. 이에 대해서는 도 15를 참조할 수 있다.

지금까지 설명한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 위치 탐지 대상이 되는 표적에 의해 방사된 무선 신호의 펄스 주기의 길이에 따라 TDOA와 FDOA 추정 알고리즘을 달리 적용할 수 있다. 이에 따라, TDOA 및 FDOA의 추정에 소요되는 연산의 양이 감소할 수 있으며, TDOA와 FDOA의 모호성에 영향을 받지 않는 정확한 TDOA 및 FDOA의 추정이 가능하게 된다.

본 발명에 첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.

또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들 또는 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 품질에서 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 균등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

1: 표적
2: 감지 대상 신호
10: 표적 위치 탐지 시스템
11: 제 1 수신기
12: 제 2 수신기
100: TDOA 및 FDOA 추정 장치
110: 신호 획득부
120: 연산부

Claims

표적으로부터 방사(放射)되는 펄스(pulse) 형태의 감지 대상 신호 중에서, 소정의 수신 시간 동안 제 1 수신기를 통해 수신된 부분인 제 1 신호와, 상기 제 1 수신기로부터 소정의 이격 거리만큼 이격되어 존재하는 제 2 수신기를 통해 상기 수신 시간 동안 수신된 부분인 제 2 신호를 획득하는 제 1 단계; 및
상기 표적의 위치를 탐지하기 위한 자료인, 상기 제 1 수신기 및 상기 제 2 수신기에 대한 상기 감지 대상 신호의 TDOA(time difference of arrival) 및 FDOA(frequency difference of arrival)를 추정하는 제 2 단계를 포함하며,
상기 제 2 단계는,
상기 제 1 신호 혹은 상기 제 2 신호를 이용하여 획득된, 상기 감지 대상 신호의 펄스 주기와, 상기 이격 거리에 기초하여 산출되는, 상기 TDOA가 가질 수 있는 값의 최대치인 최대 TDOA의 2배에 해당하는 값 간의 대소를 판단하는 단계;
상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 미만일 경우, 상기 표적이 가질 수 있는 최대 속력인 소정의 최대 감지 속력에 기초하여 산출되는, 상기 FDOA가 가질 수 있는 값의 최대치인 최대 FDOA보다 상기 FDOA의 절댓값이 크지 않게 되는 범위 내에서 상기 FDOA를 상기 TDOA의 추정에 앞서 추정하고, 상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 이상일 경우, 상기 최대 TDOA보다 상기 TDOA의 절댓값이 크지 않게 되는 범위 내에서 상기 TDOA를 상기 FDOA의 추정에 앞서 추정하는 단계를 포함하는
TDOA 및 FDOA 추정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 최대 TDOA는, 상기 이격 거리를 빛의 속도로 나눈 값인
TDOA 및 FDOA 추정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 최대 FDOA는, 상기 표적이 상기 제 1 수신기와 상기 제 2 수신기를 잇는 가상의 선분 상에서 상기 최대 감지 속력으로 이동할 경우의 상기 FDOA와 동일한 값을 갖도록 정해지는
TDOA 및 FDOA 추정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 추정하는 단계는, 상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 미만일 경우, 상기 제 1 신호의 주파수 스펙트럼과 상기 제 2 신호의 주파수 스펙트럼 간의 교차 상관(cross correlation) 분석의 결과에 기초하여 상기 FDOA를 추정하는 단계를 포함하는
TDOA 및 FDOA 추정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 추정하는 단계는,
상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 미만일 경우, 상기 추정된 FDOA에 기초하여, 상기 제 2 신호의 주파수 스펙트럼을 주파수 축에서 평행이동시키는 단계; 및
상기 제 1 신호와, 상기 주파수 축에서 평행이동된 주파수 스펙트럼을 시간 영역으로 복원한 신호 간의 교차 상관 분석의 결과에 기초하여 상기 TDOA를 추정하는 단계를 포함하는
TDOA 및 FDOA 추정 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 TDOA를 추정하는 단계는, 상기 교차 상관 분석의 수행 전에, 상기 교차 상관 분석의 대상이 되는 각 신호에 대해 보간법(interpolation)을 적용하여 샘플링 레이트(sampling rate)를 증가시키는 단계를 포함하는
TDOA 및 FDOA 추정 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 추정하는 단계는,
상기 추정된 TDOA에 기초하여, 상기 평행이동된 주파수 스펙트럼을 시간 영역으로 복원한 신호를 시간 축에서 평행이동시키는 단계;
상기 제 1 신호의 주파수 스펙트럼과, 상기 시간 축에서 평행이동된 신호의 주파수 스펙트럼 간의 교차 상관 분석을 위한 변위(displacement)의 값을 복수 개 선택하되, 상기 변위의 값 각각이 등간격을 이루며 상기 변위의 값의 평균이 상기 추정된 FDOA의 값이 되도록 선택하는 단계; 및
상기 제 1 신호의 주파수 스펙트럼과, 상기 시간 축에서 평행이동된 신호의 주파수 스펙트럼 간의 교차 상관 분석을, 상기 변위의 값 각각을 이용하여 수행한 결과를 이용하여 상기 추정된 FDOA의 값을 보정하는 단계를 포함하는
TDOA 및 FDOA 추정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 추정하는 단계는, 상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 이상일 경우, 상기 제 1 신호와 상기 제 2 신호 간의 교차 상관 분석의 결과에 기초하여 상기 TDOA를 추정하는 단계를 포함하는
TDOA 및 FDOA 추정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 추정하는 단계는,
상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 미만일 경우, 상기 추정된 TDOA에 기초하여, 상기 제 2 신호를 시간 축에서 평행이동시키는 단계;
시간 축 상에서 등간격으로 존재하는 복수의 시점 각각에서, 상기 제 1 신호의 신호 세기 값과, 상기 시간 축에서 평행이동된 신호의 신호 세기 값을 곱함으로써, 하나의 이산 신호를 생성하는 단계;
상기 이산 신호가 각각 소정 개수의 신호 세기 값을 포함하는 복수의 단위 신호로 분할되도록 소정 주기에 따라 분할하고, 하나의 같은 상기 단위 신호 내에 존재하는 신호 세기 값들을 모두 더하는 것을 상기 단위 신호 각각에 대해 수행함으로써, 상기 이산 신호를 다운샘플링(downsampling)하는 단계; 및
상기 다운샘플링된 이산 신호의 주파수 스펙트럼에 기초하여 상기 FDOA를 추정하는 단계를 포함하는
TDOA 및 FDOA 추정 방법.
표적으로부터 방사(放射)되는 펄스(pulse) 형태의 감지 대상 신호 중에서, 소정의 수신 시간 동안 제 1 수신기를 통해 수신된 부분인 제 1 신호와, 상기 제 1 수신기로부터 소정의 이격 거리만큼 이격되어 존재하는 제 2 수신기를 통해 상기 수신 시간 동안 수신된 부분인 제 2 신호를 획득하는 신호 획득부; 및
상기 표적의 위치를 탐지하기 위한 자료인, 상기 제 1 수신기 및 상기 제 2 수신기에 대한 상기 감지 대상 신호의 TDOA(time difference of arrival) 및 FDOA(frequency difference of arrival)를 추정하는 연산부를 포함하며,
상기 연산부는, 상기 제 1 신호 혹은 상기 제 2 신호를 이용하여 획득된, 상기 감지 대상 신호의 펄스 주기와, 상기 이격 거리에 기초하여 산출되는, 상기 TDOA가 가질 수 있는 값의 최대치인 최대 TDOA의 2배에 해당하는 값 간의 대소를 판단하고, 상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 미만일 경우, 상기 표적이 가질 수 있는 최대 속력인 소정의 최대 감지 속력에 기초하여 산출되는, 상기 FDOA가 가질 수 있는 값의 최대치인 최대 FDOA보다 상기 FDOA의 절댓값이 크지 않게 되는 범위 내에서 상기 FDOA를 상기 TDOA의 추정에 앞서 추정하고, 상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 이상일 경우, 상기 최대 TDOA보다 상기 TDOA의 절댓값이 크지 않게 되는 범위 내에서 상기 TDOA를 상기 FDOA의 추정에 앞서 추정하는
TDOA 및 FDOA 추정 장치.
제 10 항에 있어서,
상기 최대 TDOA는, 상기 이격 거리를 빛의 속도로 나눈 값인
TDOA 및 FDOA 추정 장치.
제 10 항에 있어서,
상기 최대 FDOA는, 상기 표적이 상기 제 1 수신기와 상기 제 2 수신기를 잇는 가상의 선분 상에서 상기 최대 감지 속력으로 이동할 경우의 상기 FDOA와 동일한 값을 갖도록 정해지는
TDOA 및 FDOA 추정 장치.
제 10 항에 있어서,
상기 연산부는, 상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 미만일 경우, 상기 제 1 신호의 주파수 스펙트럼과 상기 제 2 신호의 주파수 스펙트럼 간의 교차 상관(cross correlation) 분석의 결과에 기초하여 상기 FDOA를 추정하는
TDOA 및 FDOA 추정 장치.
제 10 항에 있어서,
상기 연산부는, 상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 미만일 경우, 상기 추정된 FDOA에 기초하여, 상기 제 2 신호의 주파수 스펙트럼을 주파수 축에서 평행이동시키고, 상기 제 1 신호와, 상기 주파수 축에서 평행이동된 주파수 스펙트럼을 시간 영역으로 복원한 신호 간의 교차 상관 분석의 결과에 기초하여 상기 TDOA를 추정하는
TDOA 및 FDOA 추정 장치.
제 14 항에 있어서,
상기 연산부는, 상기 교차 상관 분석의 수행 전에, 상기 교차 상관 분석의 대상이 되는 각 신호에 대해 보간법(interpolation)을 적용하여 샘플링 레이트(sampling rate)를 증가시키는
TDOA 및 FDOA 추정 장치.
제 14 항에 있어서,
상기 연산부는, 상기 추정된 TDOA에 기초하여, 상기 평행이동된 주파수 스펙트럼을 시간 영역으로 복원한 신호를 시간 축에서 평행이동시키고, 상기 제 1 신호의 주파수 스펙트럼과, 상기 시간 축에서 평행이동된 신호의 주파수 스펙트럼 간의 교차 상관 분석을 위한 변위(displacement)의 값을 복수 개 선택하되, 상기 변위의 값 각각이 등간격을 이루며 상기 변위의 값의 평균이 상기 추정된 FDOA의 값이 되도록 선택하며, 상기 제 1 신호의 주파수 스펙트럼과, 상기 시간 축에서 평행이동된 신호의 주파수 스펙트럼 간의 교차 상관 분석을, 상기 변위의 값 각각을 이용하여 수행한 결과를 이용하여 상기 추정된 FDOA의 값을 보정하는
TDOA 및 FDOA 추정 장치.
제 10 항에 있어서,
상기 연산부는, 상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 이상일 경우, 상기 제 1 신호와 상기 제 2 신호 간의 교차 상관 분석의 결과에 기초하여 상기 TDOA를 추정하는
TDOA 및 FDOA 추정 장치.
제 10 항에 있어서,
상기 연산부는, 상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 미만일 경우, 상기 추정된 TDOA에 기초하여, 상기 제 2 신호를 시간 축에서 평행이동시키고, 시간 축 상에서 등간격으로 존재하는 복수의 시점 각각에서, 상기 제 1 신호의 신호 세기 값과, 상기 시간 축에서 평행이동된 신호의 신호 세기 값을 곱함으로써, 하나의 이산 신호를 생성하며, 상기 이산 신호가 각각 소정 개수의 신호 세기 값을 포함하는 복수의 단위 신호로 분할되도록 소정 주기에 따라 분할하고, 하나의 같은 상기 단위 신호 내에 존재하는 신호 세기 값들을 모두 더하는 것을 상기 단위 신호 각각에 대해 수행함으로써, 상기 이산 신호를 다운샘플링(downsampling)하고, 상기 다운샘플링된 이산 신호의 주파수 스펙트럼에 기초하여 상기 FDOA를 추정하는
TDOA 및 FDOA 추정 장치.
표적으로부터 방사(放射)되는 펄스(pulse) 형태의 감지 대상 신호 중에서, 소정의 수신 시간 동안 제 1 수신기를 통해 수신된 부분인 제 1 신호와, 상기 제 1 수신기로부터 소정의 이격 거리만큼 이격되어 존재하는 제 2 수신기를 통해 상기 수신 시간 동안 수신된 부분인 제 2 신호를 획득하는 제 1 단계; 및
상기 표적의 위치를 탐지하기 위한 자료인, 상기 제 1 수신기 및 상기 제 2 수신기에 대한 상기 감지 대상 신호의 TDOA(time difference of arrival) 및 FDOA(frequency difference of arrival)를 추정하는 제 2 단계를 수행하며,
상기 제 2 단계는,
상기 제 1 신호 혹은 상기 제 2 신호를 이용하여 획득된, 상기 감지 대상 신호의 펄스 주기와, 상기 이격 거리에 기초하여 산출되는, 상기 TDOA가 가질 수 있는 값의 최대치인 최대 TDOA의 2배에 해당하는 값 간의 대소를 판단하는 단계;
상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 미만일 경우, 상기 표적이 가질 수 있는 최대 속력인 소정의 최대 감지 속력에 기초하여 산출되는, 상기 FDOA가 가질 수 있는 값의 최대치인 최대 FDOA보다 상기 FDOA의 절댓값이 크지 않게 되는 범위 내에서 상기 FDOA를 상기 TDOA의 추정에 앞서 추정하고, 상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 이상일 경우, 상기 최대 TDOA보다 상기 TDOA의 절댓값이 크지 않게 되는 범위 내에서 상기 TDOA를 상기 FDOA의 추정에 앞서 추정하는 단계를 포함하는
컴퓨터 판독 가능 기록매체에 저장된 애플리케이션 프로그램.
표적으로부터 방사(放射)되는 펄스(pulse) 형태의 감지 대상 신호 중에서, 소정의 수신 시간 동안 제 1 수신기를 통해 수신된 부분인 제 1 신호와, 상기 제 1 수신기로부터 소정의 이격 거리만큼 이격되어 존재하는 제 2 수신기를 통해 상기 수신 시간 동안 수신된 부분인 제 2 신호를 획득하는 제 1 단계; 및
상기 표적의 위치를 탐지하기 위한 자료인, 상기 제 1 수신기 및 상기 제 2 수신기에 대한 상기 감지 대상 신호의 TDOA(time difference of arrival) 및 FDOA(frequency difference of arrival)를 추정하는 제 2 단계를 수행하는 명령어를 포함하며,
상기 제 2 단계는,
상기 제 1 신호 혹은 상기 제 2 신호를 이용하여 획득된, 상기 감지 대상 신호의 펄스 주기와, 상기 이격 거리에 기초하여 산출되는, 상기 TDOA가 가질 수 있는 값의 최대치인 최대 TDOA의 2배에 해당하는 값 간의 대소를 판단하는 단계;
상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 미만일 경우, 상기 표적이 가질 수 있는 최대 속력인 소정의 최대 감지 속력에 기초하여 산출되는, 상기 FDOA가 가질 수 있는 값의 최대치인 최대 FDOA보다 상기 FDOA의 절댓값이 크지 않게 되는 범위 내에서 상기 FDOA를 상기 TDOA의 추정에 앞서 추정하고, 상기 펄스 주기가 상기 최대 TDOA의 2배 이상일 경우, 상기 최대 TDOA보다 상기 TDOA의 절댓값이 크지 않게 되는 범위 내에서 상기 TDOA를 상기 FDOA의 추정에 앞서 추정하는 단계를 포함하는 프로그램이 기록된
컴퓨터 판독 가능 기록매체.