KR20220071680A - 협대역 레이다 시스템에서 표적의 고해상도 거리 프로파일 생성 방법 - Google Patents

협대역 레이다 시스템에서 표적의 고해상도 거리 프로파일 생성 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 고해상도 거리 프로파일 생성 방법은 복수의 펄스들을 송신하고, 반사신호들을 수신하는 단계, 상기 반사신호들에 기초하여 거리 프로파일을 생성하는 단계, 상기 거리 프로파일로부터 표적을 탐지하는 단계, 상기 반사신호들로부터 상기 탐지된 표적에 해당하는 반사신호 데이터 값들을 추출하는 단계, 상기 반사신호들의 스펙트럼에 널(null)이 존재하는 경우, 널이 존재하는 스펙트럼의 반사신호 데이터 보상 값을 생성하는 단계, 및 상기 반사신호 데이터 값들 및 상기 반사신호 데이터 보상 값을 기초로 고해상도 거리 프로파일을 생성하는 단계를 포함한다.

Description

협대역 레이다 시스템에서 표적의 고해상도 거리 프로파일 생성 방법{Method for constructing high-resolution range profile of target in narrowband radar system}
본 발명은 레이다에 관한 것으로서, 더욱 구체적으로는 협대역 레이다 시스템에서 탐지된 표적의 고해상도 거리 프로파일을 형성하는 방법에 관한 것이다.
전파를 이용하여 먼 거리에 있는 위협 표적의 존재 유무 및 위치 정보를 파악하기 위해, 레이다 시스템이 군사적 및 산업적 목적으로 여러 분야에서 사용되고 있다. 레이다는 주·야 및 기상 조건에 상관없이 표적을 탐지할 수 있다는 장점이 있다. 수신된 레이다 신호는 표적에 대한 정보를 포함하고 있으며, 1차원 산란점 분포는 표적을 인식하는데 활용될 수 있다.
1차원 레이다 특성(Signature) 중의 하나인 고해상도 거리 프로파일(HRRP, High-Resolution Range Profile)는 표적의 서로 다른 산란점들의 거리 정보가 포함되어 있는 위상항의 합으로 표현되어 산란점의 위치와 크기 정보를 나타낸다. 고해상도 거리 프로파일을 이용하여 표적의 산란점을 추출하고, 역합성 개구 레이다(ISAR, Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상 획득 기술 등을 이용하여 표적의 인식 및/또는 분류가 수행될 수 있다.
그러나, 협대역 레이다 시스템에서 획득되는 거리 프로파일은 낮은 거리 해상도로 인하여 표적의 여러 산란점을 구별하기 어렵다. 협대역 레이다 시스템에서 고해상도 거리 프로파일을 획득하기 위한 방법으로 주파수 호핑을 이용하는 방법들이 제안되었다. 해당 표적에 대한 주파수별 RCS(Radar Cross Section, 레이다 반사 면적) 데이터를 1차원 역 디지털 푸리에 변환(IDFT, Inverse Discrete Fourier Transform)함으로써 고해상도 거리 프로파일을 획득할 수 있다
그러나, 외부의 간섭이나 전파 교란(Jamming) 신호 등에 의하여 주어진 대역폭에 해당하는 RCS 데이터를 수집하지 못할 경우가 발생한다. 이 경우, 기존의 역 디지털 푸리에 변환을 수행하여 고해상도 거리 프로파일을 획득할 경우, 부엽 레벨이 증가하고 신호 왜곡 등이 발생할 수 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 협대역 레이다 시스템에서 표적의 고해상도 거리 프로파일을 생성하는 방법을 제공하는 것이다.
상술한 기술적 과제들을 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 측면에 따른 고해상도 거리 프로파일 생성 방법은 복수의 펄스들을 송신하고, 반사신호들을 수신하는 단계, 상기 반사신호들에 기초하여 거리 프로파일을 생성하는 단계, 상기 거리 프로파일로부터 표적을 탐지하는 단계, 상기 반사신호들로부터 상기 탐지된 표적에 해당하는 반사신호 데이터 값들을 추출하는 단계, 상기 반사신호들의 스펙트럼에 널(null)이 존재하는 경우, 널이 존재하는 스펙트럼의 반사신호 데이터 보상 값을 생성하는 단계, 및 상기 반사신호 데이터 값들 및 상기 반사신호 데이터 보상 값을 기초로 고해상도 거리 프로파일을 생성하는 단계를 포함한다.
일 예에 따르면, 상기 고해상도 거리 프로파일 생성 방법은 상기 복수의 펄스들 각각의 중심주파수를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
다른 예에 따르면, 상기 거리 프로파일은 상기 반사신호들을 비동기(non-coherent) 누적함으로써 생성될 수 있다.
또 다른 예에 따르면, 상기 표적은 상기 거리 프로파일의 신호 크기가 임계값보다 큰 경우에 탐지될 수 있다.
또 다른 예에 따르면, 상기 표적은 상기 거리 프로파일에 대하여 CFAR(Constant False Alarm Rate) 알고리즘을 적용하여 탐지될 수 있다.
또 다른 예에 따르면, 상기 반사신호 데이터 보상 값은 상기 널이 존재하는 스펙트럼에 인접하는 적어도 하나의 스펙트럼의 반사신호 데이터 값을 이용한 내삽 기법을 통해 생성될 수 있다.
또 다른 예에 따르면, 상기 반사신호 데이터 보상 값을 생성하는 단계는 상기 널이 존재하는 스펙트럼에 인접한 스펙트럼의 중심주파수를 기초로, 보상할 데이터 값의 개수 및 중심주파수를 결정하는 단계, 및 상기 인접한 스펙트럼의 반사신호 데이터 값, 및 상기 보상할 데이터 값의 중심주파수를 기초로 상기 보상할 데이터 값을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 예에 따르면, 상기 고해상도 거리 프로파일은 상기 복수의 펄스들의 중심주파수가 등간격으로 이격된 경우, 상기 반사신호 데이터 값들 및 상기 반사신호 데이터 보상 값에 푸리에 역변환을 이용하여 생성될 수 있다.
또 다른 예에 따르면, 상기 고해상도 거리 프로파일은 상기 복수의 펄스들의 중심주파수가 등간격으로 이격되지 않은 경우, 상기 반사신호 데이터 값들 및 상기 반사신호 데이터 보상 값에 시간영역 코릴레이션(TDC, Time Domain Correlation)을 이용하여 생성될 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 컴퓨터 프로그램은 컴퓨팅 장치를 이용하여 상기 고해상도 거리 프로파일 생성 방법은 실행시키기 위하여 매체에 저장된다.
본 발명의 일 측면에 따른 고해상도 거리 프로파일 생성 장치는 메모리, 및 적어도 하나의 프로세서를 포함한다. 적어도 하나의 프로세서는 복수의 펄스들이 표적에서 반사된 반사신호들에 기초하여 거리 프로파일을 생성하고, 상기 거리 프로파일로부터 표적을 탐지하고, 상기 반사신호들로부터 상기 탐지된 표적에 해당하는 반사신호 데이터 값들을 추출하고, 상기 반사신호들의 스펙트럼에 널(null)이 존재하는 경우, 널이 존재하는 스펙트럼의 반사신호 데이터 보상 값을 생성하고, 상기 반사신호 데이터 값들 및 상기 반사신호 데이터 보상 값을 기초로 고해상도 거리 프로파일을 생성하도록 구성된다.
본 발명에 따르면, 협대역 레이다 시스템의 저해상도 레이다 신호를 이용하여 표적의 고해상도 거리 프로파일을 획득할 수 있다. 또한, 열악한(sparse) 주파수 환경에서 수신되는 레이다 신호에 대해서도 내삽 기법을 이용하여 데이터 값을 보상함으로써, 고해상도 거리 프로파일을 획득할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 고해상도 거리 프로파일 생성 방법을 설명하는 순서도이다.
도 2a은 저해상도 레이다에서 펄스들의 스펙트럼 사용에 관한 일 예를 도시한다.
도 2b은 저해상도 레이다에서 펄스들의 스펙트럼 사용에 관한 다른 예를 도시한다.
도 3a은 도 2a의 펄스들의 스펙트럼에서 특정 스펙트럼에 대한 사용 제한으로 인하여 널(null)이 발생하는 예를 도시한다.
도 3b은 도 2b의 펄스들의 스펙트럼에서 특정 스펙트럼에 대한 사용 제한으로 인하여 널(null)이 발생하는 예를 도시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라서 송신되는 펄스들과 표적으로부터 반사되어 수신되는 반사신호들을 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라서 반사신호들을 이용하여 생성되는 거리 프로파일을 도시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 획득되는 고해상도 거리 프로파일의 일 예를 도시한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 고해상도 거리 프로파일 생성 장치를 도시한다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 다양한 실시예들을 상세히 설명한다. 그러나 본 개시의 기술적 사상은 다양한 형태로 변형되어 구현될 수 있으므로 본 명세서에서 설명하는 실시예들로 제한되지 않는다. 본 명세서에 개시된 실시예들을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술을 구체적으로 설명하는 것이 본 개시의 기술적 사상의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 공지 기술에 대한 구체적인 설명을 생략한다. 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
본 명세서에서 어떤 요소가 다른 요소와 "연결"되어 있다고 기술될 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라 그 중간에 다른 요소를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 어떤 요소가 다른 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 요소 외에 또 다른 요소를 배제하는 것이 아니라 또 다른 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
일부 실시예들은 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 설명될 수 있다. 이러한 기능 블록들의 일부 또는 전부는 특정 기능을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 및/또는 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 개시의 기능 블록들은 하나 이상의 마이크로프로세서들에 의해 구현되거나, 소정의 기능을 위한 회로 구성들에 의해 구현될 수 있다. 본 개시의 기능 블록들은 다양한 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 본 개시의 기능 블록들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 본 개시의 기능 블록이 수행하는 기능은 복수의 기능 블록에 의해 수행되거나, 본 개시에서 복수의 기능 블록이 수행하는 기능들은 하나의 기능 블록에 의해 수행될 수도 있다. 또한, 본 개시는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 고해상도 거리 프로파일 생성 방법을 설명하는 순서도이다.
본 발명에 따라서 협대역 레이다 시스템의 저해상도 레이다로 탐지된 표적의 산란 특성 등을 확인하기 위하여 고해상도 거리 프로파일을 생성하는 방법이 개시된다. 본 발명에 따르면, 열악한(Sparse) 주파수 환경에서도 표적에 대한 주파수별 특성을 획득 및/또는 보상한 후 푸리에 역변환 또는 시간영역 코릴레이션(TDC) 방법을 통해 고해상도 거리 프로파일이 생성될 수 있다.
도 1을 참조하면, 협대역 레이다 시스템의 주파수가 계획될 수 있다(S105). 저해상도 레이다로 운용되는 협대역 레이다 시스템에서는 1개의 버스트(burst) 동안 중심주파수를 이동시키면서 여러 개의 펄스를 송신한다. 이때, 각 펄스의 대역폭은 중심주파수 간격보다 크거나 같도록 설정될 수 있다. 단계(S105)에서 복수의 펄스들 각각의 중심주파수가 결정될 수 있다. 또한, 단계(S105)에서 사용 가능한 주파수 대역에 대해 사용 가능한 주파수 대역에 대해 각 펄스의 대역폭 및 펄스들 간의 중심주파수 간격이 결정될 수 있다. 복수의 펄스들은 1개의 버스트에 포함될 수 있다. 레이다 시스템은 여러 개의 펄스로 구성되어 있는 펄스 묶음인 버스트 단위로 송신할 수 있다. 1개의 버스트에 n개의 펄스가 포함되는 것으로 가정하며, n개의 펄스들은 제1 내지 제n 펄스로 지칭될 수 있다. 제1 펄스는 버스트에서 가장 먼저 송신되는 펄스를 지칭하고, 제n 펄스는 버스트에서 가장 늦게 송신되는 펄스를 지칭한다. n은 1보다 큰 자연수이다.
제1 내지 제n 펄스들의 중심주파수들은 순차적으로 증가하거나 순차적으로 감소할 수도 있고, 특별한 규칙 없이 또는 무작위로 섞여있을 수도 있다. 아래에서는 용이한 이해를 위해 제1 내지 제n 펄스들의 중심주파수들은 순차적으로 증가하는 것으로 가정하여 설명한다. 그러나, 본 발명은 제1 내지 제n 펄스들의 중심주파수들이 뒤섞여 있는 경우에도 동일하게 적용될 수 있다.
펄스들 간의 중심주파수 간격은 일정하도록 설정될 수도 있고, 적어도 일부가 다르게 설정될 수도 있다. 도 2a은 저해상도 레이다에서 펄스들의 스펙트럼 사용에 관한 일 예를 도시한다. 도 2a에 도시된 바와 같이, 1개의 버스트에 포함되는 제1 내지 제n 펄스들의 중심주파수들을 크기 순서로 정렬할 경우, 모두 일정한 간격(예컨대, 5MHz, 10MHz 등)으로 나열될 수 있다. 제1 내지 제n 펄스들은 모두 동일한 대역폭(BW)을 가질 수 있다.
도 2b은 저해상도 레이다에서 펄스들의 스펙트럼 사용에 관한 다른 예를 도시한다. 도 2b에 도시된 바와 같이, 1개의 버스트에 포함되는 제1 내지 제n 펄스들의 중심주파수들을 크기 순서로 정렬할 경우, 일정하지 않은 간격으로 나열될 수 있다. 일부의 인접한 중심주파수들 사이의 간격은 10MHz이고 다른 일부의 인접한 중심주파수들 사이의 간격은 15MHz일 수 있다. 이 경우, 제1 내지 제n 펄스들의 대역폭들(BW1, ..., BWn)은 서로 상이할 수 있다. 또한, 제1 내지 제n 펄스들의 대역폭들(BW1, ..., BWn) 중 일부는 동일할 수도 있다.
본 발명에 따른 레이다 시스템에 주파수 계획이 미리 저장될 수 있으며, 이 경우 단계(S105)는 생략될 수 있다. 다른 예에 따르면, 복수의 펄스들 각각의 중심주파수가 정의된 주파수 계획에 관한 정보가 외부로부터 수신될 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 레이다 시스템은 주파수 계획에 따라 펄스들을 송신되고 반사신호들을 수신할 수 있다(S110). 주파수 계획에 의해 결정되어 있는 중심주파수를 갖는 제1 내지 제n 펄스들이 미리 설정된 시간 간격마다 송신된다. 미리 설정된 시간 간격은 레이다 시스템의 탐지 가능 거리를 기초로 결정될 수 있다. 미리 설정된 시간 간격은 버스트마다 서로 다를 수 있다. 미리 설정된 시간 간격은 버스트 내에서도 달라질 수 있다.
송신된 펄스는 표적으로부터 반사되며, 표적에서 반사된 반사신호들이 수신될 수 있다. 제1 내지 제n 펄스들이 송신되는 시간 사이에 반사신호들이 수신된다. 제1 펄스가 송신된 후, 미리 설정된 시간 간격 동안 제1 펄스가 표적에서 반사되어 생성되는 제1 반사신호가 수신된다. 제1 펄스가 송신된 후 미리 설정된 시간 간격이 경과하면 제2 펄스가 송신된다. 제2 펄스가 송신된 후, 미리 설정된 시간 간격 동안 제2 펄스가 표적에서 반사되어 생성되는 제2 반사신호가 수신된다. 이러한 방식으로 제n 펄스가 송신되고 제n 반사신호가 수신될 수 있다.
반사신호들을 기초로 RCS(Radar Cross Section, 레이다 반사 면적) 데이터가 생성될 수 있다. 반사신호들에 대하여 신호 처리를 수행하여 RCS 데이터가 생성될 수 있다. 반사신호들은 각각에 대응하는 RCS 데이터를 생성하는데 기초가 될 수 있다.
본 발명에 따른 레이다 시스템의 컴퓨팅 장치는 반사신호들에 기초하여 거리 프로파일을 생성할 수 있다(S120). 거리 프로파일은 반사신호들을 펄스 압축함으로써 생성될 수 있다. 거리 프로파일은 반사신호들을 비동기 누적(NCI, non-coherent integration)함으로써 생성될 수 있다. 다른 예에 따르면, 반사신호들을 동기 누적(coherent integration)하여 SNR(Signal to Noise Ratio, 신호대잡음비)을 증가시킴으로써 잡음 레벨보다 큰 신호를 표적으로 구별하고, 다시 비동기 누적(non-coherent integration)함으로써 거리 프로파일을 생성할 수 있다.
거리 프로파일(range profile)은 예컨대, 반사신호들에 대한 펄스압축 기법을 이용하여 생성되는 1차원 신호로서, 레이다와 표적 사이의 가시선 방향의 거리와 위상 정보를 제공할 수 있다. 단계(S120)의 거리 프로파일을 생성하는 단계에 대하여 도 4 및 도 5를 참조하여 아래에서 자세히 설명한다.
본 발명에 따른 레이다 시스템의 컴퓨팅 장치는 거리 프로파일로부터 표적을 탐지할 수 있다(S130). 일 예에 따르면, 컴퓨팅 장치는 거리 프로파일의 신호 크기와 미리 설정된 임계값을 비교하여, 거리 프로파일의 신호 크기가 임계값보다 큰 경우, 대응하는 거리에 표적이 위치하는 것으로 탐지할 수 있다. 다른 예에 따르면, 컴퓨팅 장치는 거리 프로파일에 대하여 CFAR(Constant False Alarm Rate) 알고리즘을 적용하여 표적을 탐지할 수 있다. CFAR(Constant False Alarm Rate) 알고리즘은 표적의 오탐지율이 일정하도록 임계값을 적응적으로 적용하는 알고리즘이다. 그 외에도 단계(S120)에서 생성되는 거리 프로파일을 이용하여 표적을 탐지하는 다양한 방법들이 단계(S130)에서 사용될 수 있다.
본 발명에 따른 레이다 시스템의 컴퓨팅 장치는 반사신호들로부터 탐지된 표적에 해당하는 반사신호 데이터 값들을 추출할 수 있다. 단계(S130)에서 표적이 탐지되면, 레이다와 표적 사이의 거리를 알 수 있으며, 반사신호에서 해당 거리에 해당하는 반사신호 데이터 값을 추출할 수 있다. 단계(S130)에서 복수의 표적이 탐지되면, 반사신호에서 복수의 표적 마다 반사신호 데이터 값이 추출될 수 있다.
본 발명에 따른 레이다 시스템의 컴퓨팅 장치는 반사신호 스펙트럼에 널(null)이 존재하는지 여부를 판정할 수 있다(S140). 외부의 간섭이나 전파 교란(Jamming) 신호 등에 의하여 주어진 스펙트럼에 해당하는 반사파가 수신되지 않을 수 있다. 예컨대, 특정 주파수 대역의 전파 교란 신호가 존재하는 경우, 해당 주파수 대역의 펄스가 송신되어 표적에서 반사되더라도 반사신호가 전파 교란 신호와 함께 수신되므로 반사신호가 전파 교란 신호 또는 노이즈 신호와 구별될 수 없다. 이렇게 수신된 신호로는 표적이 탐지될 수 없다. 이 경우, 해당 주파수 대역의 반사신호에 널이 존재하는 것으로 판정할 수 없다. 널이 존재한다는 것은 해당 스펙트럼 대역폭의 반사신호가 수신되지 않은 경우뿐만 아니라, 외부 간섭이나 전파 교란 등의 이유로 노이즈가 많이 포함되어 표적을 수신할 수 없는 경우를 포함한다. 이와 같이 적어도 하나의 스펙트럼 주파수 대역에서 반사신호가 널인 경우, 고해상도 거리 프로파일을 생성하더라도 부엽 레벨이 증가하고 신호 왜곡이 발생한다는 문제가 발생한다. 널이 존재하는 스펙트럼의 반사신호에서는 표적에 해당하는 반사신호 데이터 값이 추출되지 않는다.
도 3a은 도 2a의 펄스들의 스펙트럼에서 특정 스펙트럼에 대한 사용 제한으로 인하여 널(null)이 발생하는 예를 도시한다. 도 3a에 도시된 바와 같이 제3 펄스의 대역폭에 널이 존재할 수 있다. 이 경우, 제3 펄스에 대응하는 제3 반사신호의 스펙트럼에 널이 존재한다는 것을 의미한다.
도 3b은 도 2b의 펄스들의 스펙트럼에서 특정 스펙트럼에 대한 사용 제한으로 인하여 널(null)이 발생하는 예를 도시한다. 도 3b에 도시된 바와 같이, 제3 펄스의 대역폭(BW3)과 제n-1 펄스의 스펙트럼(BWn-1)에 널이 존재할 수 있다. 이 경우, 제3 반사신호의 스펙트럼과 제n-1 반사신호의 스펙트럼에 널이 존재한다는 것을 의미한다. 이와 같이, 널이 존재하는 스펙트럼은 하나일 수도 있고, 둘 이상일 수도 있다.
다시 도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 레이다 시스템의 컴퓨팅 장치는 반사신호 스펙트럼에 널(null)이 존재하는 것을 판정하면, 널이 존재하는 스펙트럼의 반사신호 데이터 보상 값을 생성할 수 있다(S150). 일 예에 따르면, 널이 존재하는 스펙트럼의 반사신호 데이터 보상 값은 널이 존재하는 스펙트럼에 인접하는 적어도 하나의 스펙트럼의 반사신호 데이터 값에 기초하여 생성될 수 있다. 예를 들면, 널이 존재하는 스펙트럼의 반사신호 데이터 보상 값은 널이 존재하는 스펙트럼에 인접하는 적어도 하나의 스펙트럼의 반사신호 데이터 값을 이용한 내삽 기법을 통해 생성될 수 있다.
널이 존재하는 스펙트럼에 인접하는 적어도 하나의 스펙트럼은 널이 존재하는 스펙트럼의 양 방향으로 인접하는 총 2개의 스펙트럼일 수도 있고, 양 방향으로 인접하는 총 4개의 스펙트럼일 수도 있다. 다른 예에 따르면, 이 존재하는 스펙트럼에 인접하는 적어도 하나의 스펙트럼은 어느 한 방향으로 인접하는 1개의 스펙트럼일 수도 있다.
널이 존재하는 스펙트럼의 반사신호 데이터 보상 값은 널이 존재하는 스펙트럼에 인접하는 복수의 스펙트럼의 반사신호 데이터 값들의 평균 값 또는 미리 설정된 가중치를 이용한 가중 평균 값으로 결정될 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 레이다 시스템의 컴퓨팅 장치는 널이 존재하는 스펙트럼에 인접한 스펙트럼의 중심주파수를 기초로 보상할 데이터 값의 개수 및 중심주파수를 결정하고, 인접한 스펙트럼의 반사신호 데이터 값, 및 보상할 데이터 값의 중심주파수를 기초로 보상할 데이터 값을 추정할 수 있다. 본 예에 따르면, 1개의 반사신호에 대응하는 스펙트럼에 널이 발생하더라도, 2개 이상의 반사신호 데이터 보상 값을 생성할 수 있으며, 반사신호 데이터 보상 값은 생성할 반사신호 데이터 보상 값의 중심주파수 및 인접 스펙트럼의 반사신호 데이터 값에 기초하여 생성될 수 있다. 이 경우에도 내삽 기법이 적용될 수 있다.
본 발명에 따른 레이다 시스템의 컴퓨팅 장치는 반사신호 스펙트럼에 널(null)이 존재하지 않는 것으로 판정하면, 반사신호 데이터 보상 값을 생성할 필요가 없으므로, 단계(S150)는 생략될 수 있다.
본 발명에 따른 레이다 시스템의 컴퓨팅 장치는 단계(S105)에서 생성되는 주파수 계획에 기초하여 펄스들의 중심주파수가 등간격으로 이격된 것인지의 여부를 판정할 수 있다(S160).
본 발명에 따른 레이다 시스템의 컴퓨팅 장치는 복수의 펄스들의 중심주파수가 등간격으로 이격된 경우 널이 존재하지 않는 스펙트럼의 반사신호 데이터 값들과 널이 존재하는 스펙트럼의 반사신호 데이터 보상 값에 푸리에 역변환을 적용할 수 있다(S170). 반사신호 데이터 값들과 반사신호 데이터 보상 값은 각각 대응하는 중심주파수들이 존재하며, 반사신호 데이터 값들과 반사신호 데이터 보상 값과 이들의 중심주파수에 대하여 푸리에 역변환을 적용함으로써 고해상도 거리 프로파일이 생성될 수 있다(S180).
전술한 바와 같이, 탐지된 표적에 대해서 반사신호별로 데이터 값들이 수집된다. 도 3a와 같이 펄스별 중심주파수가 등간격일 경우 푸리에 역변환을 통해 고해상도 거리 프로파일을 얻을 수 있다. 펄스 당 Δf의 대역폭(bandwidth)을 가지는 파형을 송신할 경우, 최종 고해상도 거리 프로파일의 해상도는 n*Δf에 의해 결정되며, 고해상도 거리 프로파일의 범위는 해당 표적의 거리를 중심으로 ±c/(2Δf)이다. 여기서 c는 빛의 속도이다.
본 발명에 따른 레이다 시스템의 컴퓨팅 장치는 복수의 펄스들의 중심주파수가 등간격으로 이격되지 않은 경우 널이 존재하지 않는 스펙트럼의 반사신호 데이터 값들과 널이 존재하는 스펙트럼의 반사신호 데이터 보상 값에 시간영역 코릴레이션(TDC, Time Domain Correlation)을 적용할 수 있다(S175). 반사신호 데이터 값들과 반사신호 데이터 보상 값은 각각 대응하는 중심주파수들이 존재하며, 반사신호 데이터 값들과 반사신호 데이터 보상 값과 이들의 중심주파수에 대하여 시간영역 코릴레이션(TDC, Time Domain Correlation)을 적용함으로써 고해상도 거리 프로파일이 생성될 수 있다(S180).
도 3b와 같이 펄스별 대역폭이 다를 경우 시간영역 코릴레이션 방법을 통해 고해상도 거리 프로파일을 획득할 수 있다. 해당 표적 위치를 Δri라고 하면, 해당 위치의 거리 프로파일은 시간 영역에서 기준 함수를 코릴레이션을 수행하며 파시벌(Parseval) 이론에 따라 다음 식과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00001
여기서, s는 수신된 신호이며, ω는 각주파수(angular frequency)이다. r0는 비동기 누적을 통해 획득된 거리 프로파일 상에서 탐지된 표적의 거리 정보이며, Δri는 r0 내 표적의 위치를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라서 송신되는 펄스들과 표적으로부터 반사되어 수신되는 반사신호들을 도시한다. 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라서 반사신호들을 이용하여 생성되는 거리 프로파일을 도시한다.
도 4를 참조하면, 버스트가 시작되면, 제1 펄스가 송신된 후, 제1 반사신호 수신 구간에 제1 반사신호가 수신된다. 제1 반사신호 수신 구간은 레이다 시스템의 탐지 거리를 기초로 결정될 수 있다. 제1 반사신호 수신 구간이 지나면 제2 펄스가 송신된다. 제2 반사신호가 송신된 후, 제2 반사신호 수신 구간에 제2 반사신호가 수신된다. 제2 반사신호 수신 구간은 제1 반사신호 수신 구간과 동일한 시간 길이를 가질 수 있다.
이후 제3 펄스가 송신될 수 있다. 제3 펄스의 대역폭에는 외부의 간섭이나 전파 교란 등이 존재하여, 제3 반사신호가 수신되지 않을 수 있다. 이러한 방식으로 제n 펄스까지 송신되고, 제n 반사신호까지 수신될 수 있다. 본 예에서 제4 내지 제n 반사신호는 정상적으로 수신되는 것으로 가정한다.
도 5를 참조하면, 제1, 제2, 제4 내지 제n 반사신호를 기초로 거리 프로파일이 생성될 수 있다. 제1, 제2, 제4 내지 제n 반사신호에 대하여 비동기 누적이 수행됨으로써 거리 프로파일이 생성될 수 있다. 거리 프로파일에 대하여 도 1의 단계(S130)를 수행함으로써 표적이 탐지될 수 있다. 예컨대, 복수의 표적이 탐지될 수 있으며, 도 5에는 레이다로부터 제k 거리만큼 떨어진 표적이 탐지되는 것으로 가정한다. 노이즈를 구분할 수 있는 임계값과 거리 프로파일의 신호 크기를 비교하여, 임계값보다 신호 크기가 더 큰 위치에 표적이 위치하는 것으로 결정할 수 있다.
표적이 탐지되면, 제1, 제2, 제4 내지 제n 반사신호에서 해당 거리에 해당하는 데이터 값이 추출될 수 있으며, 이 값은 반사신호 데이터 값이라고 지칭될 수 있다. 제1 반사신호 데이터 값은 R1[k]로 표시하고, 제2 반사신호 데이터 값은 R2[k]로 표시하고, 제4 반사신호 데이터 값은 R4[k]로 표시하고, 제n 반사신호 데이터 값은 Rn[k]로 표시한다.
스펙트럼에 널이 존재하여 수신되지 않은 제3 반사신호의 경우, 예컨대, 제2 반사신호의 데이터 값(R2[k])과 제4 반사신호의 데이터 값(R4[k])을 이용하여 제3 반사신호의 데이터 보정 값을 추정할 수 있다. 예컨대,
제3 반사신호의 데이터 보정 값은 제2 반사신호의 데이터 값(R2[k])과 제4 반사신호의 데이터 값(R4[k])의 평균 값으로 추정될 수 있다. 다른 예에 따라서, 제2 반사신호와 제3 반사신호의 중심주파수들 간의 차이가 제3 반사신호와 제4 반사신호의 중심주파수들 간의 차이의 2배인 경우, 제3 반사신호의 데이터 보정 값은 제2 반사신호의 데이터 값(R2[k])과 제4 반사신호의 데이터 값(R4[k])의 가중 평균 값으로 추정될 수 있으며, 가중치는 중심주파수들 간의 차이에 반비례할 수 있다.
이와 같이 제1, 제2, 제4 내지 제n 반사신호들의 데이터 값들 및 제3 반사신호의 데이터 보정 값이 생성되면, 제1, 제2, 제4 내지 제n 반사신호들의 데이터 값들 및 제3 반사신호의 데이터 보정 값과 함께 제1 내지 제n 반사신호들의 중심주파수들에 대하여 푸리에 역변환 또는 시간영역 코릴레이션(TDC, Time Domain Correlation)을 적용함으로써 고해상도 거리 프로파일이 생성될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 획득되는 고해상도 거리 프로파일의 일 예를 도시한다.
도 6을 참조하면, 하나의 표적이 존재하는 경우의 고해상도 거리 프로파일들이 도시된다.
청색 실선은 외부 간섭이나 재밍이 없어서 모든 스펙트럼에 널이 존재하지 않는 경우의 고해상도 거리 프로파일이다. 흑색 점선은 외부 간섭이나 재밍 등으로 인하여 2개의 스펙트럼에 널이 존재하는 경우에 시간영역 코릴레이션 방법에 따라 생성된 고해상도 거리 프로파일을 나타낸다. 적색 실선은 외부 간섭이나 재밍 등으로 인하여 일부 스펙트럼에 널이 존재하는 경우에 본 발명에 따라 2개의 반사신호에 해당하는 데이터 값을 내삽 기법을 통해 보상한 후 생성된 고해상도 거리 프로파일을 나타낸다.
도 6에 도시된 바와 같이, 흑색 점선은 청색 실선에 비해 노이즈 준위가 크게 증가한 것을 알 수 있다. 본 발명에 따라 생성된 고해상도 거리 프로파일을 나타내는 적색 실선은 노이즈 준위가 크게 감소하여 흑색 점선에 비해 청색 실선과 유사한 거리 해상도를 유지하면서 노이즈 주위도 유사하다는 것을 확인할 수 있었다.
본 발명의 방법에 따르면, 저해상도 레이다를 이용하여 표적의 고해상도 거리 프로파일을 획득할 수 있다. 또한 특정 스펙트럼을 사용하지 못하는 열악한 주파수 환경에서도 해당 데이터를 내삽 기법을 통해 보상한 후 고해상도 거리 프로파일을 획득할 수 있음을 확인하였다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 고해상도 거리 프로파일 생성 장치를 도시한다.
도 7을 참조하면, 일 실시예에서 고해상도 거리 프로파일 생성 장치(100)는 메모리(110), 프로세서(120), 통신 모듈(130) 및 입출력 인터페이스(140)를 포함할 수 있다.
메모리(110)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(110)에는 고해상도 거리 프로파일 생성 장치(100)를 제어하기 위한 프로그램 코드가 일시적 또는 영구적으로 저장될 수 있다. 메모리(110)에는 주파수 계획 정보가 저장될 수 있다.
프로세서(120)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(110) 또는 통신 모듈(130)에 의해 프로세서(120)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(120)는 메모리(110)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에서 고해상도 거리 프로파일 생성 장치(100)의 프로세서(120)는 복수의 펄스들을 송신하고, 반사신호들을 수신하고, 상기 반사신호들에 기초하여 거리 프로파일을 생성하고, 상기 거리 프로파일로부터 표적을 탐지하고, 상기 반사신호들로부터 상기 탐지된 표적에 해당하는 반사신호 데이터 값들을 추출하고, 상기 반사신호들의 스펙트럼에 널(null)이 존재하는 경우, 널이 존재하는 스펙트럼의 반사신호 데이터 보상 값을 생성하고, 상기 반사신호 데이터 값들 및 상기 반사신호 데이터 보상 값을 기초로 고해상도 거리 프로파일을 생성하도록 구성될 수 있다.
통신 모듈(130)은 네트워크를 통해 외부 서버와 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 고해상도 거리 프로파일 생성 장치(100)의 프로세서(120)가 메모리(110)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이 통신 모듈(130)의 제어에 따라 네트워크를 통해 외부 서버로 전달될 수 있다. 역으로, 외부 서버의 프로세서의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령, 컨텐츠, 파일 등이 네트워크를 거쳐 통신 모듈(130)을 통해 고해상도 거리 프로파일 생성 장치(100)로 수신될 수 있다. 예를 들어 통신 모듈(130)을 통해 수신된 외부 서버의 제어 신호나 명령 등은 프로세서(120)나 메모리(110)로 전달될 수 있고, 컨텐츠나 파일 등은 고해상도 거리 프로파일 생성 장치(100)가 더 포함할 수 있는 저장 매체로 저장될 수 있다.
일 예에 따르면, 고해상도 거리 프로파일 생성 장치(100)의 프로세서(120)는 통신 모듈(130)을 통해 주파수 계획 정보 및 펄스들이 표적에서 반사되어 레이다에서 수신되는 반사신호들에 관한 정보를 수신할 수 있다. 통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
통신 모듈(130)은 외부 서버와 무선 네트워크를 통해 통신할 수 있다. 통신 방식은 제한되지 않지만, 네트워크는 근거리 무선통신망일 수 있다. 예를 들어, 네트워크는 블루투스(Bluetooth), BLE(Bluetooth Low Energy), Wifi 통신망일 수 있다.
입출력 인터페이스(140)는 입출력 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 키보드 또는 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 어플리케이션의 통신 세션을 표시하기 위한 디스플레이와 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(140)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 예를 들면, 고해상도 거리 프로파일 생성 장치(100)의 프로세서(120)는 메모리(110)로부터 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하여 생성한 데이터 처리 결과를 입출력 인터페이스(140)를 통해 디스플레이에 표시할 수 있다.
프로세서(120)는 도 1을 참조로 앞에서 설명한 고해상도 거리 프로파일 생성 방법을 수행하도록 고해상도 거리 프로파일 생성 장치(100)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120) 및 프로세서(120)의 구성요소들은 메모리(110)가 포함하는 운영체제의 코드와 적어도 하나의 프로그램의 코드에 따른 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다. 여기서, 프로세서(120)의 구성요소들은 고해상도 거리 프로파일 생성 장치(100)에 저장된 프로그램 코드가 제공하는 명령에 따라 프로세서(120)에 의해 수행되는 프로세서(120)의 서로 다른 기능들(different functions)의 표현들일 수 있다.
본 명세서에서 설명되는 다양한 실시예들은 예시적이며, 서로 구별되어 독립적으로 실시되어야 하는 것은 아니다. 본 명세서에서 설명된 실시예들은 서로 조합된 형태로 실시될 수 있다.
이상 설명된 다양한 실시예들은 컴퓨터 상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.
본 명세서에서, "부", "모듈" 등은 프로세서 또는 회로와 같은 하드웨어 구성(hardware component), 및/또는 프로세서와 같은 하드웨어 구성에 의해 실행되는 소프트웨어 구성(software component)일 수 있다. 예를 들면, "부", "모듈" 등은 소프트웨어 구성 요소들, 객체 지향 소프트웨어 구성 요소들, 클래스 구성 요소들 및 태스크 구성 요소들과 같은 구성 요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들에 의해 구현될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (11)

  1. 복수의 펄스들을 송신하고, 반사신호들을 수신하는 단계;
    상기 반사신호들에 기초하여 거리 프로파일을 생성하는 단계;
    상기 거리 프로파일로부터 표적을 탐지하는 단계;
    상기 반사신호들로부터 상기 탐지된 표적에 해당하는 반사신호 데이터 값들을 추출하는 단계;
    상기 반사신호들의 스펙트럼에 널(null)이 존재하는 경우, 널이 존재하는 스펙트럼의 반사신호 데이터 보상 값을 생성하는 단계; 및
    상기 반사신호 데이터 값들 및 상기 반사신호 데이터 보상 값을 기초로 고해상도 거리 프로파일을 생성하는 단계를 포함하는 고해상도 거리 프로파일 생성 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 복수의 펄스들 각각의 중심주파수를 결정하는 단계를 더 포함하는 고해상도 거리 프로파일 생성 방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 거리 프로파일은 상기 반사신호들을 비동기(non-coherent) 누적함으로써 생성되는 것을 특징으로 하는 고해상도 거리 프로파일 생성 방법.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 표적은 상기 거리 프로파일의 신호 크기가 임계값보다 큰 경우에 탐지되는 것을 특징으로 하는 고해상도 거리 프로파일 생성 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 표적은 상기 거리 프로파일에 대하여 CFAR(Constant False Alarm Rate) 알고리즘을 적용하여 탐지되는 것을 특징으로 하는 고해상도 거리 프로파일 생성 방법.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 반사신호 데이터 보상 값은 상기 널이 존재하는 스펙트럼에 인접하는 적어도 하나의 스펙트럼의 반사신호 데이터 값을 이용한 내삽 기법을 통해 생성되는 것을 특징으로 하는 고해상도 거리 프로파일 생성 방법.
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 반사신호 데이터 보상 값을 생성하는 단계는,
    상기 널이 존재하는 스펙트럼에 인접한 스펙트럼의 중심주파수를 기초로, 보상할 데이터 값의 개수 및 중심주파수를 결정하는 단계; 및
    상기 인접한 스펙트럼의 반사신호 데이터 값, 및 상기 보상할 데이터 값의 중심주파수를 기초로 상기 보상할 데이터 값을 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 고해상도 거리 프로파일 생성 방법.
  8. 제1 항에 있어서,
    상기 고해상도 거리 프로파일은 상기 복수의 펄스들의 중심주파수가 등간격으로 이격된 경우, 상기 반사신호 데이터 값들 및 상기 반사신호 데이터 보상 값에 푸리에 역변환을 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 고해상도 거리 프로파일 생성 방법.
  9. 제1 항에 있어서,
    상기 고해상도 거리 프로파일은 상기 복수의 펄스들의 중심주파수가 등간격으로 이격되지 않은 경우, 상기 반사신호 데이터 값들 및 상기 반사신호 데이터 보상 값에 시간영역 코릴레이션(TDC, Time Domain Correlation)을 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 고해상도 거리 프로파일 생성 방법.
  10. 컴퓨팅 장치를 이용하여 제1 항 내지 제9 항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  11. 메모리; 및
    복수의 펄스들이 표적에서 반사된 반사신호들에 기초하여 거리 프로파일을 생성하고, 상기 거리 프로파일로부터 상기 표적을 탐지하고, 상기 반사신호들로부터 상기 탐지된 표적에 해당하는 반사신호 데이터 값들을 추출하고, 상기 반사신호들의 스펙트럼에 널(null)이 존재하는 경우, 널이 존재하는 스펙트럼의 반사신호 데이터 보상 값을 생성하고, 상기 반사신호 데이터 값들 및 상기 반사신호 데이터 보상 값을 기초로 고해상도 거리 프로파일을 생성하도록 구성되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 고해상도 거리 프로파일 생성 장치.
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