KR20190142099A - 비협동 양상태 소나에서 자동으로 펄스를 식별하는 장치 및 방법 - Google Patents

비협동 양상태 소나에서 자동으로 펄스를 식별하는 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 비협동 양상태 소나(Non-cooperative Bi-static SONAR)에서 펄스를 식별하기 위한 장치 및 방법에 대한 것으로, 상기 소나 신호를 탐지하는 탐지부와, 메모리와, 상기 탐지된 소나 신호에 대응하는 시간-주파수 영역의 그래프를 생성하고 생성된 그래프를 기 설정된 알고리즘에 따라 선 변환 및, 선 변환된 결과로부터 검출된 선의 개수와 기울기를 포함하는 선 정보를 검출하는 검출부 및, 상기 검출된 선 정보에 근거하여 상기 소나 신호를 서로 다른 펄스 신호들 중 어느 하나로 1차 식별하고, 상기 1차 식별 결과에 대응하는 방식으로 상기 탐지된 소나 신호로부터 적어도 하나의 도미넌트 톤(Dominant Tone)을 추출 및, 추출된 도미넌트 톤으로부터 획득된 특징인자들의 값과 상기 메모리에 기 저장된 복수의 펄스 신호 각각에 대한 특징인자들의 값의 차이에 근거하여, 상기 탐지된 소나 신호를 상기 복수의 펄스 신호 중 어느 하나에 대응하는 펄스 신호로 식별하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

비협동 양상태 소나에서 자동으로 펄스를 식별하는 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR AUTOMATIC PULSE CLASSIFICATION IN NON-COOPERATIVE BI-STATIC SONAR}
본 발명은 소나(SONAR)에 대한 것으로, 특히 송신기와 수신기가 서로 이격되어 설치된 비협동 양상태 소나(Non-cooperative Bi-static SONAR)에서 펄스를 식별하기 위한 장치 및 방법에 대한 것이다.
능동 소나는 송신기와 수신기가 동일한 위치에 존재하는 단상태 소나와 서로 이격되어있는 양상태 소나로 분류할 수 있다. 이 중, 양상태 소나는 상황에 따라 송신기와 수신기의 정보를 일치시키지 못하는 비협동 운용으로 시스템을 운용할 수 있다.
이러한 능동 소나 시스템에서 표적을 탐지하기 위해서는 능동 펄스에 대한 정보가 필수적이다. 따라서 비협동으로 시스템을 운용하는 경우에는 송신기에서 송신된 신호의 펄스를 식별하는 알고리즘이 전체 소나 시스템의 성능을 좌우하게 된다.
한편 현재까지의 능동소나 시스템에서는 CW(Continuous Waveform) 펄스 신호와 LFM(Linear Frequency Modulation waveform) 펄스 신호가 주로 사용되어져 왔다. 그러나 최근 광대역의 스펙트럼을 가지면서도 잔향환경에서 성능이 뛰어난 Comb 펄스 신호와 COSTAS 펄스 신호가 능동소나 시스템에 도입되고 있다. 그런데 기존의 펄스 식별 알고리즘은 시간-주파수 영역에서 하나의 선으로 나타나는 CW 펄스 신호와 LFM 펄스 신호만 고려하였기 때문에, 상기 시간-주파수 영역에서 여러 개의 선으로 나타나는 Comb 펄스 신호와 COSTAS 펄스 신호는 식별하지 못한다는 문제가 있다.
본 발명은 전술한 문제를 해결하기 위한 것으로, 능동형 소나 시스템에서, CW 펄스 신호나 LFM 펄스 신호 뿐만 아니라, Comb 펄스 신호나 COSTAS 펄스 신호가 수신되는 경우에, 이를 자동으로 식별할 수 있도록 하는 장치 및 방법에 대한 것이다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 펄스 식별 장치는, 상기 소나 신호를 탐지하는 탐지부와, 메모리와, 상기 탐지된 소나 신호에 대응하는 시간-주파수 영역의 그래프를 생성하고 생성된 그래프를 기 설정된 알고리즘에 따라 선 변환 및, 선 변환된 결과로부터 검출된 선의 개수와 기울기를 포함하는 선 정보를 검출하는 검출부 및, 상기 검출된 선 정보에 근거하여 상기 소나 신호를 서로 다른 펄스 신호들 중 어느 하나로 1차 식별하고, 상기 1차 식별 결과에 대응하는 방식으로 상기 탐지된 소나 신호로부터 적어도 하나의 도미넌트 톤(Dominant Tone)을 추출 및, 추출된 도미넌트 톤으로부터 획득된 특징인자들의 값과 상기 메모리에 기 저장된 복수의 펄스 신호 각각에 대한 특징인자들의 값의 차이에 근거하여, 상기 탐지된 소나 신호를 상기 복수의 펄스 신호 중 어느 하나에 대응하는 펄스 신호로 식별하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 검출된 선의 개수가 1개인지 여부를 검출하고, 상기 검출 결과 검출된 선의 개수가 1개인 경우, 상기 탐지된 소나 신호를 CW(Continuous Waveform) 펄스 신호 및 LFM(Linear Frequency Modulation waveform) 펄스 신호로 식별하고, 상기 검출된 선의 개수가 1개가 아닌 경우, 상기 탐지된 소나 신호를 Comb 펄스 신호 및 COSTAS 펄스 신호로 식별하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 식별 결과, 상기 탐지된 소나 신호가, 상기 CW 펄스 신호 및 상기 LFM 펄스 신호로 식별되는 경우, 상기 검출된 선의 기울기에 근거하여 상기 탐지된 소나 신호를 상기 CW 펄스 신호와 상기 LFM 펄스 신호 중 어느 하나로 식별하고, 상기 탐지된 소나 신호가, 상기 Comb 펄스 신호 및 COSTAS 펄스 신호로 식별되는 경우, 상기 탐지된 소나 신호의 임의의 구간에서 더 검출된 선 정보와 상기 탐지된 소나 신호 전체에서 검출된 선 정보의 비교 결과에 따라 상기 탐지된 소나 신호를 상기 Comb 펄스 신호와 상기 COSTAS 펄스 신호 중 어느 하나로 식별하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 1차 식별 결과 식별된 펄스의 종류에 따라 서로 다른 방식으로 상기 탐지된 소나 신호로부터 상기 적어도 하나의 도미넌트 톤을 추출하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 적어도 하나의 도미넌트 톤으로부터, 상기 1차 식별 결과 식별된 펄스의 종류에 따라 서로 다른 특징인자들을 획득하며, 상기 특징인자 별로 다르게 설정된 스코어링(scoring) 함수에 근거하여, 상기 도미넌트 톤으로부터 획득된 특징인자들의 값들과 상기 복수의 펄스 신호 각각에 대한 특징인자들의 값들의 차이인 오차값들에 대응하는 점수들을 획득하고, 각 펄스 별로 획득된 점수들의 합산값에 근거하여 상기 탐지된 소나 신호를 상기 복수의 펄스 신호 중 어느 하나에 대응하는 펄스 신호로 식별하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 스코어링 함수들은, 상기 오차값이 작을수록 높은 점수가 산출되는 함수들임을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 기 설정된 알고리즘은, 허프 변환(Hough transform) 알고리즘임을 특징으로 한다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 펄스 식별 방법은,
상기 탐지된 소나 신호에 대한 시간-주파수 영역의 그래프를 생성하고 생성된 그래프를 기 설정된 알고리즘에 따라 선 변환하는 제1 단계와, 상기 선 변환 결과로부터 선의 개수와 기울기를 포함하는 선 정보를 검출하는 제2 단계와, 상기 검출된 선 정보에 근거하여 상기 소나 신호를 서로 다른 펄스 신호들 중 어느 하나로 1차 식별하는 제3 단계와, 상기 1차 식별 결과에 대응하는 방식으로 상기 탐지된 소나 신호로부터 적어도 하나의 도미넌트 톤(Dominant Tone)을 추출하는 제4 단계와, 상기 추출된 도미넌트 톤으로부터 획득된 특징인자들의 값과 상기 메모리에 기 저장된 복수의 펄스 신호 각각에 대한 특징인자들의 값의 차이인 오차값을 산출하는 제5 단계 및, 상기 복수의 펄스 신호 각각에 대한 특징인자들의 오차값들에 근거하여, 상기 탐지된 소나 신호를 상기 복수의 펄스 신호 중 어느 하나에 대응하는 펄스 신호로 식별하는 제6 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제3 단계는, 상기 검출된 선 정보로부터 검출된 선의 개수가 1개인지 여부를 검출하는 제3-1 단계 및, 상기 검출된 선의 개수가 1개인지 여부에 근거하여, 상기 탐지된 소나 신호를 CW(Continuous Waveform) 펄스 신호 및 LFM(Linear Frequency Modulation waveform) 펄스 신호로 식별하는 제3-2 단계 또는, 상기 탐지된 소나 신호를 Comb 펄스 신호 및 COSTAS 펄스 신호로 식별하는 제3-3 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제3-2 단계는, 상기 검출된 선의 기울기를 산출하는 제a 단계 및, 상기 산출된 선의 기울기에 근거하여, 상기 탐지된 소나 신호를 상기 CW 펄스 신호와 상기 LFM 펄스 신호 중 어느 하나로 식별하는 제b 단계를 더 포함하며, 상기 제3-3 단계는, 상기 탐지된 소나 신호의 임의의 구간에 대해 선 정보를 더 검출하는 제c 단계와, 상기 임의의 구간에서 검출된 선 정보와 상기 탐지된 소나 신호 전체에서 검출된 선 정보를 비교하는 제d 단계 및, 상기 비교 결과에 따라 상기 탐지된 소나 신호를 상기 Comb 펄스 신호와 상기 COSTAS 펄스 신호 중 어느 하나로 식별하는 제e 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제4 단계는, 상기 1차 식별 결과 식별된 펄스의 종류에 따라, 상기 탐지된 소나 신호 전체로부터 도미넌트 톤을 추출하거나, 또는 상기 탐지된 소나 신호를 복수의 서브 신호로 슬라이스(slice)하고 슬라이스된 복수의 서브 신호 각각에 대한 도미넌트 톤들을 추출하는 단계임을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제5 단계는, 상기 적어도 하나의 도미넌트 톤으로부터, 상기 1차 식별 결과 식별된 펄스의 종류에 따라 서로 다른 특징인자들을 획득하는 제5-1 단계와, 상기 특징인자 별로 다르게 설정된 스코어링(scoring) 함수에 근거하여, 상기 도미넌트 톤으로부터 획득된 특징인자들의 값들과 상기 복수의 펄스 신호 각각에 대한 특징인자들의 값들의 차이인 오차값들에 대응하는 점수들을 획득하는 제5-2 단계와, 상기 복수의 펄스 신호 별로, 각 특징인자의 오차값에 대응하는 점수들을 합산하는 제5-3 단계 및, 상기 복수의 펄스 신호 별로 합산된 점수의 합산값 중 가장 높은 값을 가지는 펄스 신호를, 상기 탐지된 소나 신호에 대응하는 펄스 신호로 식별하는 제5-4 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 스코어링 함수들은, 상기 오차값이 작을수록 높은 점수가 산출되는 함수들임을 특징으로 한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 기 설정된 알고리즘은, 허프 변환(Hough transform) 알고리즘임을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 펄스 식별 장치 및 방법의 효과에 대해 설명하면 다음과 같다.
본 발명의 실시 예들 중 적어도 하나에 의하면, 본 발명은 탐지된 신호에 대한 시간-주파수 데이터로부터 검출된 선 성분의 개수 및 기울기에 근거하여 탐지된 신호를 CW 펄스 신호, LFM 펄스 신호, Comb 펄스 신호 또는 COSTAS 펄스 신호 중 어느 하나로 식별할 수 있도록 한다. 이에 따라 본 발명은, 송신기에서 송신되는 펄스 신호에 대한 정보를 수신기가 사전에 가지고 있지 않은 경우에도, 상기 송신기에서 송신되는 펄스 신호를 식별하고 그에 따라 소나 시스템을 운용할 수 있다는 효과가 있다.
본 발명의 실시 예들 중 적어도 하나에 의하면, 본 발명은 CW 펄스 신호나 LFM 펄스 신호 뿐만 아니라, Comb 펄스 신호 또는 COSTAS 펄스 신호가 송신되는 경우에도 이를 식별하고 그에 따라 소나 시스템을 운용할 수 있으므로, 잔향 환경에서 보다 소나 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 펄스 식별 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 펄스 식별 장치에 구비된 펄스 정보 데이터베이스의 예를 도시한 개념도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 펄스 식별 장치에서, 탐지된 신호의 펄스를 식별하는 동작 과정을 도시한 흐름도이다.
도 4는, 도 3의 동작 과정 중 1차 식별 과정을 개략적으로 도시한 개념도이다.
도 5는, 도 3의 동작 과정 중 상기 1차 식별 과정을 보다 자세히 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 펄스 식별 장치에서 식별될 수 있는 다양한 종류의 펄스들이 시간-주파수 대역으로 분석된 예를 도시한 개념도이다.
도 7은, 도 3의 동작 과정 중 1차 식별 결과에 근거하여 도미넌트 톤 및 특징인자를 추출하는 동작 과정을 보다 자세히 도시한 흐름도이다.
도 8은, 도 3의 동작 과정 중 2차 식별 과정을 보다 자세히 도시한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 펄스 식별 장치에서 적용될 수 있는 스코어링 함수들의 예를 도시한 것이다.
도 10 및 도 11은, 도 3의 동작 과정 중 상기 2차 식별 과정을 개략적으로 도시한 개념도이다.
본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다." 또는 "포함한다." 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 명세서에 개시된 기술을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 기술의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
우선 도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 펄스 식별 장치의 구성을 도시한 블록도이다. 그리고 도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 펄스 식별 장치에 구비된 펄스 정보 데이터베이스의 예를 도시한 개념도이다.
도 1을 참조하여 살펴보면, 본 발명의 실시 예에 따른 펄스 식별 장치(100)는, 제어부(110)와, 상기 제어부(110)와 연결되며 상기 제어부(110)에 의해 제어되는 탐지부(120), 선 정보 검출부(130), 모델링부(140), 메모리(150) 그리고 출력부(160)를 포함하여 구성될 수 있다.
먼저 탐지부(120)는 송신기로부터 송신된 소나 신호를 탐지할 수 있다. 여기서 상기 송신기는, 비협동 양상태 소나 시스템에 따른 송신기일 수 있다. 즉, 상기 송신기는 수신기, 즉 탐지부(120)와 서로 이격되어 있을 수 있으며, 비협동적으로 시스템이 운용됨에 따라 수신기, 즉 탐지부(120)와 서로 동송신 신호에 대한 펄스 정보가 사전에 서로 동기화되어 있지 않은 송신기일 수 있다.
그리고 선 정보 검출부(130)는 상기 탐지부(120)에서 탐지된 신호를 시간-주파수 분석하고, 기 설정된 알고리즘에 근거하여 상기 탐지된 신호의 시간-주파수 분석 결과로부터 상기 탐지된 신호의 시간-주파수 성분에 대응하는 선(line) 정보를 검출할 수 있다. 이를 위해 상기 선 정보 검출부(130)는 상기 탐지된 신호를 시간-주파수 성분에 따라 분석하기 위한 시간-주파수 분석부(도시되지 않음)와 기 설정된 알고리즘에 따른 변환부(도시되지 않음)를 포함할 수 있다.
여기서 상기 기 설정된 알고리즘은 허프(Hough) 변환 알고리즘일 수 있다. 이 경우 상기 선 정보 검출부(130)는 상기 변환부를 통해 시간-주파수 영역으로 분석된 상기 탐지된 신호의 분석 결과를, 상기 허프 변환 알고리즘에 근거하여 변환하여, 상기 탐지된 신호의 시간-주파수 성분에 대응하는 적어도 하나의 선(line) 정보를 검출할 수 있다.
모델링부(140)는 상기 탐지된 신호 전체 또는 상기 탐지된 신호를 슬라이스(slice)한 복수개의 서브(sub) 신호 각각으로부터 도미넌트 톤(Dominant Tone)의 정보를 획득하기 위한 Auto Regressive 모델링(이하 AR 모델링)을 수행할 수 있다.
그리고 메모리(150)는 본 발명의 실시 예에 따른 펄스 식별 장치(100)의 기능을 지원하기 위한 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(150)는 상기 펄스 식별 장치(100)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 펄스 식별 장치(100)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 또한 상기 제어부(110)와 연결된 각 구성부에서 입출력되는 정보들을 임시 또는 영구적으로 저장할 수 있다.
또한 메모리(150)는 복수의 서로 다른 펄스 신호에 대한 정보들을 포함하는 데이터베이스(이하 펄스 정보 데이터베이스(152))를 구비할 수 있다. 상기 펄스 정보 데이터베이스(152)는 복수의 펄스 신호별로 적어도 하나의 특징인자의 값에 대한 정보들을 포함할 수 있다.
도 2는 이러한 펄스 정보 데이터베이스(152)에 저장된 정보들의 예를 보이고 있는 것이다.
도 2에서 보이고 있는 바와 같이 펄스 정보 데이터베이스(152)는 서로 다른 각각의 펄스 신호 별로 기 설정된 특징인자들에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한 상기 펄스 신호들은 펄스의 종류에 따라 구분될 수 있는데, 예를 들어 CW 펄스 그룹(200), LFM 펄스 그룹(210), Comb 펄스 그룹(220) 또는 COSTAS 펄스 그룹(230)으로 구분될 수 있다.
한편 상기 펄스 정보 데이터베이스(152)에 저장된 펄스 신호 정보들은, 송신기에서 송신될 수 있는 펄스 신호들의 정보들 일 수 있다. 즉, 상기 펄스 정보 데이터베이스(152)는 송신기에서 송신될 수 있는 다양한 종류의 펄스 신호들 각각에 대한 특징인자들에 대한 정보를 포함하는 데이터베이스일 수 있다.
또한 메모리(150)는 기 설정된 스코어링(scoring) 함수들에 대한 정보를 더 포함할 수 있다. 상기 스코어링 함수는, 상기 펄스 정보 데이터베이스(152)에 저장된 각펄스별 특징인자들과, 상기 탐지부(120)에서 탐지된 신호로부터 획득되는 도미넌트 톤으로부터 획득되는 특징인자의 값 사이의 오차에 대응하는 점수를 산출하기 위한 함수일 수 있다.
상기 스코어링 함수는 각 특징인자 별로 오차에 따라 서로 다른 점수가 산출되도록, 상기 각 특징인자 별로 서로 다를 수 있다. 이하 상기 특징인자 별로 서로 다른 스코어링 함수들이 저장되는 메모리(150)의 일부 영역을 스코어링 함수부(154)라고 칭하기로 한다.
그리고 출력부(160)는 상기 제어부(110)의 제어에 따라 다양한 정보들을 출력할 수 있다. 상기 출력부(160)는 화상 정보를 표시할 수 있는 디스플레이부 또는 음향 정보를 출력할 수 있는 오디오부 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 상기 제어부(110)의 제어에 따라 탐지된 신호로부터 식별된 펄스 및 상기 펄스 식별을 위해 수행되는 과정에서 획득되는 다양한 정보들(예 : 탐지된 신호의 주파수, 진폭, 시간 중 적어도 두 개의 성분을 각 축으로 형성되는 2차원 또는 3차원 그래프 등)을 출력할 수 있다.
한편 제어부(110)는 본 발명의 실시 예에 따른 펄스 식별 장치(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 제어부(110)는 위에서 살펴본 구성요소들을 통해 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 처리하거나 메모리(150)에 저장된 응용프로그램등을 구동함으로써, 상기 탐지부(120)에서 탐지된 신호의 펄스를 식별하고, 식별 결과를 출력부(160)를 통해 출력할 수 있다.
이를 위해 제어부(110)는 먼저 선 정보 검출부(130)를 제어하여, 상기 탐지된 신호에 대응하는 적어도 하나의 선 정보를 검출할 수 있다. 그리고 제어부(110)는 검출된 선의 정보에 근거하여 상기 탐지된 신호의 펄스를 1차 식별할 수 있다. 여기서 제어부(110)는 상기 검출된 선의 개수와 상기 검출된 선의 시간-주파수 영역에서의 기울기에 근거하여 상기 탐지된 신호를 CW(Continuous Wave) 펄스 신호와 LFM(Linear frequency Modulation) 펄스 신호 중 어느 하나, 또는 Comb 펄스 신호와 COSTAS 펄스 신호 중 어느 하나로 식별할 수 있다. 이하 상기 1차 식별 과정에 대해서는 도 4 내지 도 5를 참조하여 보다 자세하게 살펴보기로 한다.
그리고 제어부(110)는 펄스의 종류가 1차 식별되면, 식별된 펄스의 종류에 따라 서로 다른 방식으로 도미넌트 톤을 추출할 수 있다. 상기 도미넌트 톤은 AR 모델링 과정을 통해 추출될 수 있다. 그리고 상기 AR 모델링은 모델링부(140)를 통해 수행될 수 있다.
여기서 제어부(110)는, 식별된 펄스의 종류에 근거하여, 상기 탐지된 신호를 복수개의 서브(sub) 신호로 슬라이스(slice)할 수 있다. 그리고 식별된 펄스의 종류에 근거하여 상기 탐지된 신호 전체 또는 상기 슬라이스 과정을 통해 생성된 복수의 서브 신호 각각에 대해, 상기 모델링부(140)를 통한 AR 모델링을 수행할 수 있다. 그리고 상기 AR 모델링의 결과로 주파수 성분과 진폭(Amplitude) 성분을 각각의 축으로 하는 2차원 그래프를 획득할 수 있다.
여기서 제어부(110)는 상기 2차원 그래프의 첨두치(peak)를 가지는 주파수 성분을 통해 상기 도미넌트 톤을 획득할 수 있다. 즉, 상기 2차원 그래프의 첨두치를 가지는 주파수가, 상기 도미넌트 톤의 중심 주파수가 될 수 있으며, 상기 2차원 그래프의 첨두치를 가지는 주파수에 따른 진폭에 근거하여 상기 도미넌트 톤의 대역폭을 획득할 수 있다.
또한 제어부(110)는 상기 2차원 그래프를 시간순으로 배열하여, 상기 신호 전체 또는 상기 서브 신호들 각각에 대한 주파수 특성을 포함하는 적어도 하나의 3차원 그래프를 획득할 수 있다. 그리고 획득된 3차원 그래프에 근거하여 상기 도미넌트 톤의 펄스 길이 등에 대한 정보를 획득할 수 있다.
한편 제어부(110)는 상기 획득된 도미넌트 톤으로부터 기 설정된 특징인자들을 획득할 수 있다. 여기서 상기 획득되는 특징인자들은 상기 1차 식별된 펄스의 종류에 따라 서로 다를 수 있다. 하기 [표 1]은 이처럼 식별된 펄스의 종류에 따라 서로 다르게 획득되는 특징인자들의 예를 보이고 있는 것이다.
[표 1]
Figure pat00001
한편 제어부(110)는 1차 식별된 펄스의 종류에 따라 상기 펄스 정보 데이터베이스(152)에 포함된 펄스 그룹 중 어느 하나의 그룹을 선택할 수 있다. 그리고 선택된 그룹의 펄스 별로 저장된 각 특징인자들과 상기 도미넌트 톤을 통해 획득된 특징인자 간의 오차를 산출할 수 있다. 그리고 산출된 오차들을 각 펄스의 특징인자별로 저장할 수 있다.
그리고 제어부(110)는 각각의 특징인자 별로 서로 다른 스코어링 함수를 선택할 수 있다. 여기서 상기 [표 1]에서 보이고 있는 바와 같이 상기 1차 식별 결과 식별된 펄스의 종류에 따라 서로 다른 특징인자들이 획득될 수 있으므로, 제어부(110)가 선택하는 함수들은 상기 1차 식별 결과 식별된 펄스의 종류에 따라 서로 달라질 수 있다.
그리고 제어부(110)는 현재 선택된 그룹의 펄스별로 각각의 특징인자에 대응하는 스코어링 함수를 통해, 상기 산출된 각각의 오차에 대응하는 점수들을 산출할 수 있다. 그리고 펄스별로 각 특징인자에 대응하는 점수들을 합산하여, 현재 선택된 그룹의 각 펄스에 대응하는 합산점들을 산출할 수 있다. 그리고 합산점에 근거하여 현재 선택된 그룹의 펄스들 중 어느 하나를 선택할 수 있다.
일 예로 제어부(110)는 가장 높은 합산점에 대응하는 어느 하나의 펄스를 선택할 수 있으며, 선택된 펄스의 정보를 상기 탐지된 신호에 대한 펄스의 2차 식별 결과로서 출력할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 펄스 식별 장치(100)에서, 탐지된 신호의 펄스를 식별하는 동작 과정을 도시한 흐름도이다. 그리고 도 4는, 도 3의 동작 과정 중 1차 식별 과정을 개략적으로 도시한 개념도이다.
도 3을 참조하여 살펴보면, 본 발명의 실시 예에 따른 펄스 식별 장치(100)의 제어부(110)는 탐지부(120)를 통해 신호가 탐지되는 경우, 탐지된 신호를 시간 성분 및 주파수 성분에 근거하여 분석(이하 시간-주파수 분석)할 수 있다(S300). 상기 S300 단계의 분석 결과 상기 탐지된 신호는 시간 성분과 주파수 성분을 각각의 축으로 형성되는 2차원 그래프 형태로 분석될 수 있다.
한편 상기 탐지된 신호에 대한 시간-주파수 분석이 이루어지면, 제어부(110)는 상기 시간-주파수 분석 결과 형성된 2차원 그래프를 기 설정된 알고리즘에 근거하여 변환하고, 변환 결과에 근거하여 선(line) 정보를 검출할 수 있다(S302).
그리고 제어부(110)는 상기 S302 단계에서 검출된 선 정보에 근거하여 현재 탐지된 신호에 대한 펄스 종류를 1차 식별할 수 있다(S304).
도 4는 이러한 1차 식별 과정을 개략적으로 도시한 개념도이다.
예를 들어 제어부(110)는 검출된 선의 개수를 검출하고 검출된 선의 개수에 따라 상기 탐지된 신호가 CW 펄스 및 LFM 펄스인지, 또는 Comb 펄스 및 COSTAS 펄스인지 여부를 식별할 수 있다.
예를 들어 탐지된 신호로부터 검출된 선이 1개인 경우라면 제어부(110)는 탐지된 신호가 CW 펄스 및 LFM 펄스라고 판단할 수 있다. 그리고 판단 결과가 CW 펄스 및 LFM 펄스인 경우라면, 상기 검출된 선의 기울기에 근거하여 상기 탐지된 신호를, CW 펄스나 LFM 펄스 중 어느 하나에 따른 신호로 식별할 수 있다.
한편 탐지된 신호로부터 검출된 선이 복수개인 경우라면, 제어부(110)는 탐지된 신호가 Comb 펄스 및 COSTAS 펄스라고 판단할 수 있다. 그리고 판단 결과가 Comb 펄스 및 COSTAS 펄스인 경우라면, 제어부(110)는 임의의 구간에 대해 선 정보를 다시 검출하고, 상기 임의의 구간으로부터 검출된 선의 정보와 상기 탐지된 신호 전체 구간으로부터 검출된 선의 정보가 동일한지 여부를 비교할 수 있다. 그리고 비교 결과에 따라 상기 탐지된 신호를, Comb 펄스와 COSTAS 펄스 중 어느 하나에 따른 신호로 식별할 수 있다.
상기 S304 단계에서 펄스 종류가 1차 식별되면, 제어부(110)는 식별된 펄스 종류에 따라 도미넌트 톤을 추출하고, 추출된 도미넌트 톤에 근거하여 적어도 하나의 특징인자를 획득할 수 있다(S306). 여기서 특징인자는 상기 추출된 도미넌트 톤으로부터 획득될 수 있는 특징 정보를 의미하는 것일 수 있으며, 상기 1차 식별된 펄스의 종류에 따라 서로 다른 특징인자가 추출될 수 있다.
한편 상기 S306 단계에서, 상기 도미넌트 톤을 추출하는 방식은 상기 1차 식별된 펄스 종류에 따라 각각 서로 다를 수 있다. 예를 들어 상기 1차 식별 결과가 상기 검출된 선의 개수가 1개인 CW 펄스나 LFM 펄스인 경우라면, 제어부(110)는 전체 신호에 근거하여 도미넌트 톤을 추출할 수 있다.
그러나 상기 1차 식별 결과가, 상기 검출된 선의 개수가 복수인 Comb 펄스나 COSTAS 펄스인 경우라면 제어부(110)는 검출된 선 정보에 근거하여 탐지된 신호를 복수개의 신호로 슬라이스(slice)하고, 슬라이스된 복수개의 신호 각각에 대해 도미넌트 톤을 추출할 수 있다. 이 경우 상기 복수개의 신호는 검출된 선과 선 사이를 기준으로 슬라이스될 수 있다.
이에 따라 상기 S306 단계에서는 적어도 하나의 도미넌트 톤이 추출될 수 있다. 그리고 제어부(110)는 상기 추출된 적어도 하나의 도미넌트 톤으로부터, 상기 [표 1]에서 보이고 있는 바와 같이, 상기 1차 식별된 펄스의 종류에 따른 특징인자의 값들을 추출할 수 있다.
일 예로, 제어부(110)는 전체의 신호 또는 상기 슬라이스로 인해 생성된 복수의 서브 신호 각각에 대해 AR 모델링을 수행할 수 있다. 그리고 AR 모델링 결과 획득되는 2차원 그래프 또는 3차원 그래프를 통해 도미넌트 톤의 중심 주파수, 펄스 길이, 대역폭 등을 획득할 수 있다. 또한 복수의 서브 신호 각각에 대해 AR 모델링이 수행되는 경우라면 각 서브 신호들의 개수를 획득할 수도 있다.
여기서 상기 2차원 그래프는 주파수 성분과 진폭(Amplitude) 성분을 각각의 축으로 하는 2차원 그래프 일 수 있으며, 상기 3차원 그래프는, 상기 2차원 그래프를 시간 순으로 나열한, 즉 시간 성분을 하나의 축으로 더 포함하는 그래프일 수 있다.
S306 단계에서 하나의 도미넌트 톤 또는 복수의 도미넌트 톤 각각에 대한 특징인자의 값들이 획득되면, 제어부(110)는 획득된 특징인자들의 값에 근거하여 2차 식별 과정을 수행할 수 있다(S308).
상기 2차 식별 과정을 위해 제어부(110)는 상기 획득된 특징인자들의 값들과, 기 저장된 펄스 신호들 각각에 대응하는 특징인자들의 값들 사이의 오차들을 산출할 수 있다. 여기서 상기 기 저장된 각 펄스 신호들의 특징인자들의 값은, 메모리(150)의 펄스 정보 데이터베이스(152)에 저장된 정보들일 수 있다.
그리고 제어부(110)는 상기 산출된 오차들에 대응하는 점수들을 산출할 수 있다. 상기 점수들은 오차가 적을수록 최대값이 산출되도록 설정된 스코어링 함수들에 의해 산출될 수 있다. 그리고 상기 스코어링 함수들은 각각의 특징인자 별로 다르게 설정될 수 있으며, 상기 메모리(150)의 스코어링 함수부(154)에 저장된 것일 수 있다.
제어부(110)는 상기 S308 단계에서, 각 특징인자들에 대응하는 스코어링 함수에 근거하여, 기 저장된 펄스 신호들 각각에 대응하는 특징인자들의 값들과 상기 도미넌트 톤으로부터 획득된 특징인자들의 값들 사이의 오차들에 따른 점수들을 산출할 수 있다.
즉, 상기 S308 단계에서 제어부(110)는 기 저장된 펄스 신호들의 특징인자들 각각에 대응하는 점수들을 획득할 수 있다. 그러면 제어부(110)는 기 저장된 펄스 신호들 별로 각 산출된 점수들을 합산할 수 있다. 그리고 합산된 점수가 가장 높은 어느 하나의 펄스 신호를, 상기 2차 식별 결과에 따른 펄스 신호로서 선택할 수 있다.
그리고 제어부(110)는 상기 S308 단계의 2차 식별 결과에 따라 선택된 어느 하나의 펄스 신호의 정보를, 현재 탐지부(120)에서 탐지된 신호에 대응하는 펄스 신호의 정보로서 출력할 수 있다(S310).
한편 도 5는, 도 3의 동작 과정 중 상기 1차 식별 과정을 보다 자세히 도시한 흐름도이다. 그리고 도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 펄스 식별 장치에서 식별될 수 있는 다양한 종류의 펄스들이 시간-주파수 대역으로 분석된 예를 도시한 개념도이다.
도 5를 참조하여 살펴보면, 제어부(110)는 1차 식별 과정(S304 단계)이 진행되는 경우 먼저 상기 S302 단계에서 검출된 선의 개수가 1개인지 여부를 판단할 수 있다(S500).
그리고 상기 S500 단계의 판단 결과, 검출된 선의 개수가 1개인 경우라면, 제어부(110)는 현재 탐지된 신호가 CW 펄스 신호와 LFM 펄스 신호 중 어느 하나라고 판단할 수 있다(S510). 그러면 제어부(110)는 상기 검출된 선의 기울기를 검출할 수 있다(S512). 그리고 검출된 선의 기울기에 근거하여 상기 탐지된 신호를 CW 펄스 신호와 LFM 펄스 신호 중 어느 하나로 판단할 수 있다.
일 예로, 현재 탐지된 신호가 X축이 시간 성분, Y축이 주파수 성분으로 표시되는 2차원 그래프로 분석된 경우라면, 제어부(110)는 검출된 선의 기울기, 즉 칩 레이트(chip rate)가 '0'에 일정 수준 이상 근접(예 : '0'을 기준으로 형성된 기 설정된 임계 범위 이내의 값을 가지는 기울기를 가지는 경우)하였는지 여부를 판단할 수 있다.
일 예로 도 6의 'CW 펄스'에서 알 수 있는 바와 같이, CW 펄스 신호의 경우 일정한 값의 주파수를 가지므로, 상기 S302 단계에서 선 정보를 검출하게 되면, 검출된 선이 X축, 즉 시간축에 평행하게 형성되기 때문이다. 따라서 검출된 선의 기울기, 즉 칩 레이트가 '0'인 경우, 즉 X축에 수평인 경우, 제어부(110)는 현재 탐지된 신호가 CW 펄스 신호라고 1차 식별할 수 있다(S514).
반면, 도 6의 'LFM 펄스'에서 알 수 있는 바와 같이, LFM 펄스 신호의 경우 시간에 따라 주파수가 일정하게 변화하는 특징을 가지므로, 상기 S302 단계에서 선 정보를 검출하게 되면, 검출된 선이 일정한 기울기를 가지기 때문이다. 따라서 검출된 선의 기울기, 즉 칩 레이트가 상기 '0'에 근접하지 않은 일정한 기울기를 가지는 경우, 즉 일정 수준 이상의 기울기(예 : 상기 기 설정된 임계 범위를 초과하는 기울기)를 가지는 경우, 제어부(110)는 현재 탐지된 신호가 LFM 펄스 신호라고 1차 식별할 수 있다(S516).
반면 상기 S500 단계의 판단 결과, 검출된 선의 개수가 1개가 아닌 경우라면, 제어부(110)는 현재 탐지된 신호가 Comb 펄스 신호와 COSTAS 펄스 신호 중 어느 하나라고 판단할 수 있다(S520). 그러면 제어부(110)는 현재 탐지된 신호의 임의의 구간에 대해 다시 선 정보를 검출할 수 있다(S522). 그리고 검출된 선 정보가 상기 탐지 신호 전체에 대해 검출된 선 정보와 일치하는지 여부를 판단할 수 있다(S524). 그리고 판단 결과에 따라 상기 탐지된 신호를 Comb 펄스 신호와 COSTAS 펄스 신호 중 어느 하나로 판단할 수 있다.
일 예로 Comb 펄스 신호의 경우, 도 6의 Comb 펄스의 신호 예에서 보이고 있는 바와 같이, 시간에 따라 일정한 값을 가지는 복수의 주파수 성분이 검출될 수 있다. 따라서 탐지된 신호를 X축이 시간 성분, Y축이 주파수 성분으로 표시되는 2차원 그래프로 분석하는 경우라면, 제어부(110)는 검출된 주파수가 시간에 상관없이 동일한 서로 다른 주파수를 가지는 다수의 선 정보를 검출할 수 있다.
따라서 상기 S522 단계에서와 같이 임의의 구간에 대해 선 정보를 검출하고, 검출된 결과를 전체 구간에 대해 검출된 선 정보와 비교하는 경우, 동일한 선 정보가 검출될 수 있다. 따라서 제어부(110)는 상기 S524 단계에서 임의의 구간에서 검출된 선 정보가 상기 탐지 신호 전체에 대해 검출된 선 정보와 일치하면, 현재 탐지된 신호를 Comb 펄스라고 1차 식별할 수 있다(S526).
반면 COSTAS 펄스 신호의 경우, 도 6의 COSTAS 펄스의 신호 예에서 보이고 있는 바와 같이, 시간에 따라 서로 다른 주파수 값을 가지는 복수의 선 정보가 검출될 수 있다. 따라서 탐지된 신호를 X축이 시간 성분, Y축이 주파수 성분으로 표시되는 2차원 그래프로 분석하는 경우라면, 제어부(110)는 검출된 주파수가 시간에 따라 서로 달라지는 다수의 선 정보를 검출할 수 있다.
따라서 상기 S522 단계에서와 같이 임의의 구간에 대해 선 정보를 검출하고, 검출된 결과를 전체 구간에 대해 검출된 선 정보와 비교하는 경우, 서로 다른 선 정보가 검출될 수 있다. 따라서 제어부(110)는 상기 S524 단계에서 임의의 구간에서 검출된 선 정보가 상기 탐지 신호 전체에 대해 검출된 선 정보와 일치하지 않으면, 현재 탐지된 신호를 COSTAS 펄스라고 1차 식별할 수 있다(S528).
도 7은, 도 3의 동작 과정 중 1차 식별 결과에 근거하여 도미넌트 톤 및 특징인자를 추출하는 동작 과정을 보다 자세히 도시한 흐름도이다.
도 7을 참조하여 살펴보면, 제어부(110)는 도미넌트 톤의 추출 및 추출된 도미넌트 톤으로부터 특징인자를 획득하는 과정(S306 단계)이 진행되는 경우, 먼저 상기 S304 단계에서 1차 식별된 펄스 종류가 CW 펄스 또는 LFM 펄스인지, 아니면 Comb 펄스 또는 COSTAS 펄스인지 여부를 판단할 수 있다(S700).
그리고 상기 S700 단계의 판단 결과, 상기 1차 식별된 펄스 종류가 상기 선 정보 검출 결과 하나의 선이 검출되는 CW 펄스 또는 LFM 펄스인 경우라면, 제어부(110)는 탐지된 신호 전체에 대해 도미넌트 톤을 추출할 수 있다(S710). 그리고 추출된 도미넌트 톤에 근거하여 상기 1차 식별 결과에 대응하는 특징인자들의 값을 획득할 수 있다(S712).
일 예로 상기 1차 식별 결과가 CW 펄스인 경우라면, 제어부(110)는 상기 도미넌트 톤으로부터 펄스의 길이 및 중심 주파수를 특징인자의 값들로 획득할 수 있다. 반면 상기 1차 식별 결과가 LFM 펄스인 경우라면, 제어부(110)는 상기 도미넌트 톤으로부터 펄스의 길이와 중심 주파수, 그리고 대역폭을 특징인자의 값들로 획득할 수 있다.
한편 상기 S700 단계의 판단 결과, 상기 1차 식별된 펄스 종류가 상기 선 정보 검출 결과 복수의 선이 검출되는 Comb 펄스 또는 COSTAS 펄스인 경우라면, 제어부(110)는 상기 탐지된 신호를 복수개의 신호로 슬라이스할 수 있다.
여기서 제어부(110)는 상기 검출된 복수개의 선들 각각의 사이를 기준으로 상기 탐지된 신호들을 슬라이스할 수 있다(S720). 예를 들어 상기 1차 식별 결과 검출된 펄스 종류가 Comb 펄스인 경우라면, 제어부(110)는 서로 다른 주파수를 기준으로 탐지된 신호를 슬라이스하여 복수개의 서브 신호를 생성할 수 있다. 반면 상기 1차 식별 결과 검출된 펄스 종류가 COSTAS 펄스인 경우라면, 제어부(110)는 서로 다른 시간 구간을 기준으로 탐지된 신호를 슬라이스하여 복수개의 서브 신호를 생성할 수 있다.
그리고 제어부(110)는 슬라이스된 서브 신호들 각각에 대한 도미넌트 톤을 추출할 수 있다(S722). 이에 따라 상기 S722 단계에서는 복수의 도미넌트 톤이 추출될 수 있다. 그러면 제어부(110)는 추출된 복수의 도미넌트 톤에 근거하여 상기 1차 식별 결과에 대응하는 특징인자들의 값을 획득할 수 있다(S724).
일 예로 상기 1차 식별 결과가 Comb 펄스인 경우라면, 제어부(110)는 상기 복수의 도미넌트 톤으로부터 각 서브 신호의 펄스 길이 및 각 서브 신호의 중심 주파수, 그리고 서브 신호의 개수를 특징인자의 값들로 획득할 수 있다. 또한 상기 1차 식별 결과가 COSTAS 펄스인 경우라면, 제어부(110)는 상기 복수의 도미넌트 톤으로부터 각 서브 신호의 펄스 길이 및 각 서브 신호의 중심 주파수, 그리고 서브 신호의 개수를 특징인자의 값들로 획득할 수 있다(상기 [표 1] 참조).
도 8은, 도 3의 동작 과정 중 2차 식별 과정을 보다 자세히 도시한 흐름도이다. 그리고 도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 펄스 식별 장치에서 적용될 수 있는 스코어링 함수들의 예를 도시한 것이다.
먼저 도 8을 참조하여 살펴보면, 제어부(110)는 2차 식별 과정(S308 단계)이 진행되는 경우, 먼저 상기 S304 단계에서 1차 식별된 펄스의 종류에 따라 상기 펄스 정보 데이터베이스(152)에서 어느 하나의 펄스 그룹을 선택할 수 있다(S800).
일 예로 상기 1차 식별 결과가 CW 펄스 또는 LFM 펄스인 경우 제어부(110)는 상기 펄스 정보 데이터베이스(152)의 펄스 그룹들 중 CW 펄스 그룹(200) 또는 LFM 펄스 그룹(210)을 선택하거나, 또는 상기 CW 펄스 그룹(200)과 상기 LFM 펄스 그룹(210)을 모두 선택할 수 있다. 또는 상기 1차 식별 결과가 Comb 펄스 또는 COSTAS 펄스인 경우 제어부(110)는 상기 펄스 정보 데이터베이스(152)의 펄스 그룹들 중 Comb 펄스 그룹(220) 또는 COSTAS 펄스 그룹(230)을 선택하거나, 또는 상기 Comb 펄스 그룹(220)과 상기 COSTAS 펄스 그룹(230)을 모두 선택할 수 있다.
한편 상기 S800 단계에서 펄스 그룹이 선택되면, 제어부(110)는 선택된 펄스 그룹에 포함된 각 펄스의 특징인자들의 값들과 상기 도미넌트 톤으로부터 획득된 특징인자들의 값들을 비교하여 그 차이, 즉 오차를 산출할 수 있다(S802). 예를 들어 상기 오차(X)는 하기 [수학식 1]을 통해 산출될 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00002
상기 [수학식 1]에서, 상기
Figure pat00003
는 추출된 도미넌트 톤으로부터 획득된 특징인자의 값이며, 상기
Figure pat00004
는 펄스 정보 데이터베이스(152)에 기 저장된 특정 펄스 신호의 특징인자의 값임.
한편 상기 특징인자의 값이 슬라이스된 서브 신호의 개수인 경우, 서브 신호의 개수에 대한 오차(XL)은 하기 [수학식 2]를 통해 산출될 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00005
상기 [수학식 2]에서, 상기
Figure pat00006
는 추출된 도미넌트 톤으로부터 획득된 서브신호 개수의 값이며, 상기
Figure pat00007
는 펄스 정보 데이터베이스(152)에 기 저장된 특정 펄스 신호의 서브신호 개수의 값임.
상기 S802 단계의 결과, 제어부(110)는 현재 선택된 펄스 그룹의 각 펄스 별로, 각 펄스에 포함되는 특징인자 값들과 도미넌트 톤으로부터 획득된 각 특징인자 값들의 차이값들, 즉 오차값들을 획득할 수 있다. 그리고 상기 오차값들은 상기 각 펄스의 특징인자 별로 저장될 수 있다.
그러면 제어부(110)는 각각의 특징인자에 대응하는 스코어링 함수에 근거하여 각각의 오차에 대응하는 점수들을 산출할 수 있다(S804). 한편 스코어링 함수들은 도 9에서 보이고 있는 바와 같이 각각의 특징인자 별로 각각 다르게 설정될 수 있다. 따라서 제어부(110)는 상기 S804 단계에서 각 특징인자 별로 서로 다른 스코어링 함수를 선택하고, 선택된 스코어링 함수를 통해 각 특징인자의 오차값에 대응하는 점수들을 산출할 수 있다.
여기서 상기 오차값은 상술한 바와 같이 상기 각 펄스의 각 특징인자 별로 저장될 수 있으므로, 상기 오차값에 대응하는 점수들 역시 상기 각 펄스의 특징인자 별로 산출될 수 있다.
그러면 제어부(110)는 각 펄스마다, 특징인자 별로 산출된 점수들을 합산할 수 있다(S806). 예를 들어 현재 탐지된 신호가 1차 식별 결과 CW 펄스 신호로 식별된 경우이고, 상기 S800 단계에서 제어부(110)가 1차 식별 결과에 대응하는 펄스 그룹으로 CW 펄스 그룹(200) 하나만을 선택한 경우라면, 제어부(110)는 A1 펄스의 각 특징인자 별로 산출된 점수들을 합산할 수 있다. 그리고 A2 펄스의 각 특징인자 별로 산출된 점수들을 합산할 수 있으며, 이러한 과정을 현재 선택된 펄스 그룹의 펄스들 각각에 대해 수행할 수 있다.
따라서 상기 S806 단계가 완료되면, 제어부(110)는 현재 선택된 그룹의 각 펄스 신호 별로, 특징인자별 오차에 대응하는 점수가 합산된 합산 점수를 획득할 수 있다. 예를 들어 상기 CW 펄스 그룹(200)이 A1 펄스, A2 펄스, A3 펄스의 3가지 펄스 신호로 구성되는 경우라면, 제어부(110)는 상기 S806 단계의 결과, A1 펄스 신호에 대응하는 제1 합산 점수, A2 펄스 신호에 대응하는 제2 합산 점수, A3 펄스 신호에 대응하는 제3 합산 점수를 획득할 수 있다.
한편 각 펄스별 합산 점수가 산출되면, 제어부(110)는 산출된 합산 점수에 근거하여 어느 하나의 펄스 신호를 제2 식별 결과에 대응하는 펄스 신호로 선택할 수 있다(S808). 일 예로 제어부(110)는 상기 합산 점수가 가장 높은 펄스 신호를 상기 제2 식별 결과로 선택할 수 있다.
즉 상기 S806 단계의 결과, 상기 제1 합산 점수, 상기 제2 합산 점수, 상기 제3 합산 점수가 획득되고, 상기 제1 합산 점수가 가장 높은 경우라면, 제어부(110)는 상기 제1 합산 점수에 대응하는 펄스, 즉 A1 펄스 신호를 제2 식별 과정을 통해 현재 탐지된 신호에 대응하는 펄스 신호로 식별할 수 있다. 그러면 상기 A1 펄스에 대한 정보가 상기 도 3의 S310 단계에서, 최종 식별된 펄스 신호로서 출력될 수 있다.
한편 도 10 및 도 11은, 도 3의 동작 과정 중 상기 2차 식별 과정을 개략적으로 도시한 개념도이다.
먼저 도 10을 참조하여 살펴보면, 도 10은 상기 제1차 식별 결과 식별된 펄스가 CW 펄스 또는 LFM 펄스인 경우의 예를 보이고 있는 것이다.
여기서 데이터베이스 #1 ~ #M은 펄스 정보 데이터베이스(152)에 저장된 각 펄스들일 수 있다. 즉 데이터베이스 #1 ~ #M 각각에는 서로 다른 펄스 신호의 특징인자들에 대한 정보가 저장된 것일 수 있다.
그러면 제어부(110)는 각 데이터베이스별로, 각 특징인자들의 값과 추출된 도미넌트 톤으로부터 획득된 특징인자들의 값들을 비교하여 오차를 산출하고 저장할 수 있다. 그리고 현재 식별된 펄스 즉 CW 펄스 또는 LFM 펄스에 대해 추출된 특징인자들, 즉 펄스 길이(Pulse Length), 중심 주파수(Center Frequency), 그리고 대역폭(Bandwidth)에 대응하는 스코어링 함수들에 근거하여 각 특징인자별로 점수들을 산출할 수 있다.
그리고 산출된 오차는 각 데이터베이스 별로 합산되어 합산 점수들(Score #1 ~ Score #M)이 산출될 수 있다.
그리고 제어부(110)는 산출된 합산 점수들 중 최대값을 가지는 합산 점수에 근거하여 어느 하나의 데이터베이스, 즉 어느 하나의 펄스 신호를 선택할 수 있다. 그리고 선택된 펄스 신호는 2차 식별 과정을 통해 식별된 펄스 신호일 수 있다.
한편 도 11은 상기 제1차 식별 결과 식별된 펄스가 Comb 펄스 또는 COSTAS 펄스인 경우의 예를 보이고 있는 것이다.
마찬가지로 데이터베이스 #1 ~ #M은 펄스 정보 데이터베이스(152)에 저장된 각 펄스들일 수 있다. 즉 데이터베이스 #1 ~ #M 각각에는 서로 다른 펄스 신호의 특징인자들에 대한 정보가 저장된 것일 수 있다.
그러면 제어부(110)는 각 데이터베이스별로, 각 특징인자들의 값과 추출된 도미넌트 톤으로부터 획득된 특징인자들의 값들을 비교하여 오차를 산출하고 저장할 수 있다. 그리고 현재 식별된 펄스 즉 Comb 펄스 또는 COSTAS 펄스에 대해 추출된 특징인자들, 즉 펄스 길이(Pulse Length), 각 서브 신호의 중심 주파수(Sub Pulse Frequency), 그리고 서브 신호의개수(Line Number)에 대응하는 스코어링 함수들에 근거하여 각 특징인자별로 점수들을 산출할 수 있다.
그리고 산출된 오차는 각 데이터베이스 별로 합산되어 합산 점수들(Score #1 ~ Score #M)이 산출될 수 있다. 그리고 제어부(110)는 산출된 합산 점수들 중 최대값을 가지는 합산 점수에 근거하여 어느 하나의 데이터베이스, 즉 어느 하나의 펄스 신호를 선택할 수 있다. 그리고 선택된 펄스 신호는 2차 식별 과정을 통해 식별된 펄스 신호일 수 있다.
한편 상술한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 여러 가지 변형이 본 발명의 범위에서 벗어나지 않고 실시할 수 있다. 특히 본 발명의 실시 예에서는 1차 식별 이후 2차 식별을 수행하는 구성을 개시하였으나, 필요에 따라 1차 식별을 통해 탐지된 신호에 대응하는 펄스를 바로 식별할 수도 있음은 물론이다. 이 경우 정확성은 조금 떨어질 수 있으나, 2차 식별 과정을 수행하지 않는 만큼, 보다 짧은 시간안에 펄스 식별 결과를 확인할 수 있음은 물론이다.
또한 상술한 본 발명의 실시 예에서는 직선 변환을 위한 알고리즘으로 허프 변환 알고리즘을 사용하는 것을 예로 들어 설명하였으나, 이는 본 발명의 일 실시 예일 뿐 본 발명이 이에 한정되는 것이 아님은 물론이다. 즉, 상기 허프 변환 알고리즘은 얼마든지 시간-주파수 영역으로 분석된 신호의 2차원 그래프를 다른 선 정보로 변환하는 다른 알고리즘으로 대체될 수도 있음은 물론이다.
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 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석 되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100 : 펄스 식별 장치
110 : 제어부 120 : 탐지부
130 : 선 정보 검출부 140 : 모델링부
150 : 메모리 152 : 펄스 정보 데이터베이스
154 : 스코어링 함수부 160 : 출력부

Claims (14)

  1. 비협동 양상태 소나 시스템에서, 탐지된 소나 신호의 펄스를 식별하는 장치에 있어서,
    상기 소나 신호를 탐지하는 탐지부;
    메모리;
    상기 탐지된 소나 신호에 대응하는 시간-주파수 영역의 그래프를 생성하고 생성된 그래프를 기 설정된 알고리즘에 따라 선 변환 및, 선 변환된 결과로부터 검출된 선의 개수와 기울기를 포함하는 선 정보를 검출하는 검출부; 및,
    상기 검출된 선 정보에 근거하여 상기 소나 신호를 서로 다른 펄스 신호들 중 어느 하나로 1차 식별하고, 상기 1차 식별 결과에 대응하는 방식으로 상기 탐지된 소나 신호로부터 적어도 하나의 도미넌트 톤(Dominant Tone)을 추출 및, 추출된 도미넌트 톤으로부터 획득된 특징인자들의 값과 상기 메모리에 기 저장된 복수의 펄스 신호 각각에 대한 특징인자들의 값의 차이에 근거하여, 상기 탐지된 소나 신호를 상기 복수의 펄스 신호 중 어느 하나에 대응하는 펄스 신호로 식별하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 펄스 식별 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 검출된 선의 개수가 1개인지 여부를 검출하고,
    상기 검출 결과 검출된 선의 개수가 1개인 경우, 상기 탐지된 소나 신호를 CW(Continuous Waveform) 펄스 신호 및 LFM(Linear Frequency Modulation waveform) 펄스 신호로 식별하고,
    상기 검출된 선의 개수가 1개가 아닌 경우, 상기 탐지된 소나 신호를 Comb 펄스 신호 및 COSTAS 펄스 신호로 식별하는 것을 특징으로 하는 펄스 식별 장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 식별 결과,
    상기 탐지된 소나 신호가, 상기 CW 펄스 신호 및 상기 LFM 펄스 신호로 식별되는 경우, 상기 검출된 선의 기울기에 근거하여 상기 탐지된 소나 신호를 상기 CW 펄스 신호와 상기 LFM 펄스 신호 중 어느 하나로 식별하고,
    상기 탐지된 소나 신호가, 상기 Comb 펄스 신호 및 COSTAS 펄스 신호로 식별되는 경우, 상기 탐지된 소나 신호의 임의의 구간에서 더 검출된 선 정보와 상기 탐지된 소나 신호 전체에서 검출된 선 정보의 비교 결과에 따라 상기 탐지된 소나 신호를 상기 Comb 펄스 신호와 상기 COSTAS 펄스 신호 중 어느 하나로 식별하는 것을 특징으로 하는 펄스 식별 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 1차 식별 결과 식별된 펄스의 종류에 따라 서로 다른 방식으로 상기 탐지된 소나 신호로부터 상기 적어도 하나의 도미넌트 톤을 추출하는 것을 특징으로 하는 펄스 식별 장치.
  5. 제1항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 적어도 하나의 도미넌트 톤으로부터, 상기 1차 식별 결과 식별된 펄스의 종류에 따라 서로 다른 특징인자들을 획득하며,
    상기 특징인자 별로 다르게 설정된 스코어링(scoring) 함수에 근거하여, 상기 도미넌트 톤으로부터 획득된 특징인자들의 값들과 상기 복수의 펄스 신호 각각에 대한 특징인자들의 값들의 차이인 오차값들에 대응하는 점수들을 획득하고, 각 펄스 별로 획득된 점수들의 합산값에 근거하여 상기 탐지된 소나 신호를 상기 복수의 펄스 신호 중 어느 하나에 대응하는 펄스 신호로 식별하는 것을 특징으로 하는 펄스 식별 장치.
  6. 제5항에 있어서, 상기 스코어링 함수들은,
    상기 오차값이 작을수록 높은 점수가 산출되는 함수들임을 특징으로 하는 펄스 식별 장치.
  7. 제1항에 있어서, 상기 기 설정된 알고리즘은,
    허프 변환(Hough transform) 알고리즘임을 특징으로 하는 펄스 식별 장치.
  8. 비협동 양상태 소나 시스템에서, 탐지된 소나 신호의 펄스를 식별하는 방법에 있어서,
    상기 탐지된 소나 신호에 대한 시간-주파수 영역의 그래프를 생성하고 생성된 그래프를 기 설정된 알고리즘에 따라 선 변환하는 제1 단계;
    상기 선 변환 결과로부터 선의 개수와 기울기를 포함하는 선 정보를 검출하는 제2 단계;
    상기 검출된 선 정보에 근거하여 상기 소나 신호를 서로 다른 펄스 신호들 중 어느 하나로 1차 식별하는 제3 단계;
    상기 1차 식별 결과에 대응하는 방식으로 상기 탐지된 소나 신호로부터 적어도 하나의 도미넌트 톤(Dominant Tone)을 추출하는 제4 단계;
    상기 추출된 도미넌트 톤으로부터 획득된 특징인자들의 값과 상기 메모리에 기 저장된 복수의 펄스 신호 각각에 대한 특징인자들의 값의 차이인 오차값을 산출하는 제5 단계; 및,
    상기 복수의 펄스 신호 각각에 대한 특징인자들의 오차값들에 근거하여, 상기 탐지된 소나 신호를 상기 복수의 펄스 신호 중 어느 하나에 대응하는 펄스 신호로 식별하는 제6 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 펄스 식별 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 제3 단계는,
    상기 검출된 선 정보로부터 검출된 선의 개수가 1개인지 여부를 검출하는 제3-1 단계; 및,
    상기 검출된 선의 개수가 1개인지 여부에 근거하여, 상기 탐지된 소나 신호를 CW(Continuous Waveform) 펄스 신호 및 LFM(Linear Frequency Modulation waveform) 펄스 신호로 식별하는 제3-2 단계 또는,
    상기 탐지된 소나 신호를 Comb 펄스 신호 및 COSTAS 펄스 신호로 식별하는 제3-3 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 펄스 식별 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제3-2 단계는,
    상기 검출된 선의 기울기를 산출하는 제a 단계; 및,
    상기 산출된 선의 기울기에 근거하여, 상기 탐지된 소나 신호를 상기 CW 펄스 신호와 상기 LFM 펄스 신호 중 어느 하나로 식별하는 제b 단계를 더 포함하며,
    상기 제3-3 단계는,
    상기 탐지된 소나 신호의 임의의 구간에 대해 선 정보를 더 검출하는 제c 단계;
    상기 임의의 구간에서 검출된 선 정보와 상기 탐지된 소나 신호 전체에서 검출된 선 정보를 비교하는 제d 단계; 및,
    상기 비교 결과에 따라 상기 탐지된 소나 신호를 상기 Comb 펄스 신호와 상기 COSTAS 펄스 신호 중 어느 하나로 식별하는 제e 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 펄스 식별 방법.
  11. 제8항에 있어서, 상기 제4 단계는,
    상기 1차 식별 결과 식별된 펄스의 종류에 따라, 상기 탐지된 소나 신호 전체로부터 도미넌트 톤을 추출하거나, 또는 상기 탐지된 소나 신호를 복수의 서브 신호로 슬라이스(slice)하고 슬라이스된 복수의 서브 신호 각각에 대한 도미넌트 톤들을 추출하는 단계임을 특징으로 하는 펄스 식별 방법.
  12. 제8항에 있어서, 상기 제5 단계는,
    상기 적어도 하나의 도미넌트 톤으로부터, 상기 1차 식별 결과 식별된 펄스의 종류에 따라 서로 다른 특징인자들을 획득하는 제5-1 단계;
    상기 특징인자 별로 다르게 설정된 스코어링(scoring) 함수에 근거하여, 상기 도미넌트 톤으로부터 획득된 특징인자들의 값들과 상기 복수의 펄스 신호 각각에 대한 특징인자들의 값들의 차이인 오차값들에 대응하는 점수들을 획득하는 제5-2 단계;
    상기 복수의 펄스 신호 별로, 각 특징인자의 오차값에 대응하는 점수들을 합산하는 제5-3 단계; 및,
    상기 복수의 펄스 신호 별로 합산된 점수의 합산값 중 가장 높은 값을 가지는 펄스 신호를, 상기 탐지된 소나 신호에 대응하는 펄스 신호로 식별하는 제5-4 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 펄스 식별 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 스코어링 함수들은,
    상기 오차값이 작을수록 높은 점수가 산출되는 함수들임을 특징으로 하는 펄스 식별 방법.
  14. 제8항에 있어서, 상기 기 설정된 알고리즘은,
    허프 변환(Hough transform) 알고리즘임을 특징으로 하는 펄스 식별 방법.
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6281586A (ja) * 1985-10-04 1987-04-15 Nec Corp 目標自動識別装置
US5337053A (en) * 1993-10-22 1994-08-09 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Method and apparatus for classifying targets
KR100987981B1 (ko) * 2010-03-26 2010-10-18 삼성탈레스 주식회사 능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 장치 및 방법
KR20130018120A (ko) * 2011-08-10 2013-02-20 엘아이지넥스원 주식회사 기동패턴을 고려하여 위협 표적을 식별하기 위한 장치
JP2017508162A (ja) * 2014-03-14 2017-03-23 タレス 合成アンテナビームを形成するための合成アンテナソナーおよび方法
JP2017181448A (ja) * 2016-03-31 2017-10-05 日本電気株式会社 アクティブソーナー制御装置と送信制御方法とプログラム
KR20170136833A (ko) * 2016-06-02 2017-12-12 한국전자통신연구원 스펙트럼 센싱을 위한 신호 탐지 방법

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6281586A (ja) * 1985-10-04 1987-04-15 Nec Corp 目標自動識別装置
US5337053A (en) * 1993-10-22 1994-08-09 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Method and apparatus for classifying targets
KR100987981B1 (ko) * 2010-03-26 2010-10-18 삼성탈레스 주식회사 능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 장치 및 방법
KR20130018120A (ko) * 2011-08-10 2013-02-20 엘아이지넥스원 주식회사 기동패턴을 고려하여 위협 표적을 식별하기 위한 장치
JP2017508162A (ja) * 2014-03-14 2017-03-23 タレス 合成アンテナビームを形成するための合成アンテナソナーおよび方法
JP2017181448A (ja) * 2016-03-31 2017-10-05 日本電気株式会社 アクティブソーナー制御装置と送信制御方法とプログラム
KR20170136833A (ko) * 2016-06-02 2017-12-12 한국전자통신연구원 스펙트럼 센싱을 위한 신호 탐지 방법

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