KR20230157801A - 2차원 방향탐지 결과를 기반으로 하는 pdw 군집화 방법 및 이를 이용한 신호 분석 방법 - Google Patents

2차원 방향탐지 결과를 기반으로 하는 pdw 군집화 방법 및 이를 이용한 신호 분석 방법 Download PDF

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Abstract

전자전 시스템이 2차원 방향탐지 결과를 기반으로 PDW 군집화하는 방법은, PDW의 방위각 및 고각 정보를 활용하여 방위각-고각 2차원 분리 셀에 상기 PDW를 매핑하는 단계, 상기 방위각-고각 2차원 분리 셀에 매핑된 PDW의 히스토그램 누적 값을 이용하여 방위각-고각 2차원 PDW 군집화를 수행하는 단계, 및 상기 방위각-고각 2차원 PDW 군집화를 수행한 결과를 기반으로 각 PDW 군집별로 주파수 기반 1차원 PDW 군집화를 수행하는 단계를 포함한다.

Description

2차원 방향탐지 결과를 기반으로 하는 PDW 군집화 방법 및 이를 이용한 신호 분석 방법{PDW CLUSTERING METHOD BASED ON RESULTS FROM TWO-DIMENSIONAL DIRECTION FINDING AND SIGNAL ANALYSIS METHOD USING THE SAME}
본 발명은 2차원 방향탐지 결과를 기반으로 하는 PDW(Pulse Description Word, 펄스설명자) 군집화 방법 및 이를 이용한 신호 분석 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게 레이더에서 방사된 신호를 탐지하고 분석하는 전자전 시스템(Electronic Warfare System)이 수신된 레이더 신호를 분석하기 위해 수행하는 절차 중에서 PDW 군집화 방법 및 이를 이용한 신호 분석 방법에 관한 것이다.
전자전 시스템은 설정된 신호세기 이상의 레이더 신호를 탐지하여 PDW를 생성하는 기능을 포함한다. 생성된 PDW는 일반적으로 주파수(Frequency), 신호 수신 방위각(Bearing), 펄스 폭(Pulse Duration, PD), 펄스 신호세기(Pulse Amplitude, PA), 신호도착시간(Time Of Arrival, TOA) 등의 정보를 포함한다.
전자전 시스템은 수신된 레이더 신호를 분석하기 위해 생성된 PDW의 정보를 이용하며 일반적으로 PDW 전처리, PDW 군집화, 펄스 간 변조분석(inter-pulse modulation analysis), 펄스 내 변조분석(intra-pulse modulation analysis) 및 스캔 형태 분석(scan pattern analysis)의 과정을 순차적으로 수행하여 신호를 분석한다. 그러나 이러한 기존의 방법은 서로 다른 레이더이지만 PDW 제원 중에서 주파수, 방위각, 펄스 폭 등이 유사한 경우 PDW 군집화 과정에서 분리되지 못하고 하나의 군집으로 묶이게 되어 신호분석에 부하를 주게 된다.
PDW 군집화의 정확도가 분석의 정확도 및 속도 등 신호분석에 영향을 주기 때문에 PDW 군집화의 정확도를 향상시키는 기술이 필요하다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 방위각 및 고각의 방향탐지가 가능한 2차원 방향탐지 전자전 시스템에서 PDW의 2차원 방향탐지 결과인 방위각과 고각을 이용하여 PDW 군집화의 성능을 향상시키고 신호분석의 부하를 경감시켜 신호분석의 속도 및 정확도를 향상시킬 수 있는 2차원 방향탐지 결과를 기반으로 하는 PDW 군집화 방법 및 이를 이용한 신호 분석 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 전자전 시스템이 2차원 방향탐지 결과를 기반으로 PDW 군집화하는 방법은, PDW의 방위각 및 고각 정보를 활용하여 방위각-고각 2차원 분리 셀에 상기 PDW를 매핑하는 단계, 상기 방위각-고각 2차원 분리 셀에 매핑된 PDW의 히스토그램 누적 값을 이용하여 방위각-고각 2차원 PDW 군집화를 수행하는 단계, 및 상기 방위각-고각 2차원 PDW 군집화를 수행한 결과를 기반으로 각 PDW 군집별로 주파수 기반 1차원 PDW 군집화를 수행하는 단계를 포함한다.
상기 PDW 군집화 방법은 상기 방위각-고각 2차원 분리 셀에 매핑된 PDW의 개수만큼 분리 셀 각각의 히스토그램 누적 값을 생성하여 상기 방위각-고각 2차원 분리 셀에 대한 히스토그램을 수행하는 단계, 및 상기 방위각-고각 2차원 분리 셀에 대한 히스토그램 결과에 대해 2차원 CA-CFAR을 수행하여 잡음 성분을 배제하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방위각-고각 2차원 PDW 군집화를 수행하는 단계는, 상기 방위각-고각 2차원 분리 셀에 대한 히스토그램을 수행한 결과와 상기 CA-CFAR을 수행한 결과를 곱하여 2차원 데이터를 생성하는 단계, 상기 2차원 데이터를 제1 임계값과 비교하여 상기 제1 임계값을 초과하는 값만을 남기는 단계, 상기 제1 임계값으로 필터링된 2차원 데이터에 2차원 평탄화 필터를 활용하여 2차원 콘볼루션을 수행하는 단계. 및 상기 2차원 콘볼루션이 수행된 2차원 데이터를 제2 임계값과 비교하여 상기 제2 임계값을 초과하는 값만을 남기는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 임계값은 상기 2차원 데이터에서 방위각 및 고각 방향으로 최대값을 구한 후 각 방향별 최소값을 구하고, 각 방향별 최소값 중에서 가장 큰 값으로 설정될 수 있다.
상기 제2 임계값은 상기 제1 임계값을 감소율만큼 줄인 값일 수 있다.
상기 방위각-고각 2차원 PDW 군집화를 수행하는 단계는, 상기 제2 임계값으로 필터링된 2차원 데이터에서 주변의 값보다 모두 큰 값인 피크를 찾는 단계, 및 상기 피크의 위치와 각 PDW의 위치 간에 유클리디언 거리를 계산하여 가장 가까운 피크의 클러스터에 PDW를 할당하여 군집화하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 전자전 시스템이 2차원 방향탐지 결과를 기반으로 하는 PDW 군집화 방법을 이용하여 신호를 분석하는 방법은, 레이더 신호를 수집하기 위한 수집 시나리오에 따라 복수의 PDW를 수집하는 단계, 상기 복수의 PDW의 방위각 및 고각 정보를 이용하여 방위각-고각 2차원 PDW 군집화를 수행하는 단계, 상기 방위각-고각 2차원 PDW 군집화를 수행한 결과를 기반으로 각 PDW 군집별로 주파수 기반 1차원 PDW 군집화를 수행하는 단계, 및 상기 주파수 기반 1차원 PDW 군집화를 수행한 결과에 대해 군집별 펄스열 분리를 수행하고, 분리된 펄스열을 기반으로 신호 분석을 수행하는 단계를 포함한다.
상기 PDW 군집화 방법을 이용한 신호 분석 방법은 상기 복수의 PDW에 대하여 유효성을 검증하여 무효한 PDW를 제거하는 단계를 더 포함하고, 상기 유효성이 검증된 PDW의 방위각 및 고각 정보를 상기 방위각-고각 2차원 PDW 군집화에 활용할 수 있다.
상기 유효성이 검증된 PDW의 방위각 및 고각 정보를 활용하여 방위각-고각 2차원 분리 셀에 PDW를 매핑하고, 상기 방위각-고각 2차원 분리 셀에 매핑된 PDW의 히스토그램 누적 값을 이용하여 상기 방위각-고각 2차원 PDW 군집화를 수행할 수 있다.
상기 PDW 군집화 방법을 이용한 신호 분석 방법은 상기 방위각-고각 2차원 분리 셀에 매핑된 PDW의 개수만큼 분리 셀 각각의 히스토그램 누적 값을 생성하여 상기 방위각-고각 2차원 분리 셀에 대한 히스토그램을 수행하는 단계, 및 상기 방위각-고각 2차원 분리 셀에 대한 히스토그램 결과에 대해 2차원 CA-CFAR을 수행하여 잡음 성분을 배제하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방위각-고각 2차원 PDW 군집화를 수행하는 단계는, 상기 방위각-고각 2차원 분리 셀에 대한 히스토그램을 수행한 결과와 상기 CA-CFAR을 수행한 결과를 곱하여 2차원 데이터를 생성하는 단계, 상기 2차원 데이터를 제1 임계값과 비교하여 상기 제1 임계값을 초과하는 값만을 남기는 단계, 상기 제1 임계값으로 필터링된 2차원 데이터에 2차원 평탄화 필터를 활용하여 2차원 콘볼루션을 수행하는 단계, 및 상기 2차원 콘볼루션이 수행된 2차원 데이터를 제2 임계값과 비교하여 상기 제2 임계값을 초과하는 값만을 남기는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 임계값은 상기 2차원 데이터에서 방위각 및 고각 방향으로 최대값을 구한 후 각 방향별 최소값을 구하고, 각 방향별 최소값 중에서 가장 큰 값으로 설정될 수 있다.
상기 제2 임계값은 상기 제1 임계값을 감소율만큼 줄인 값일 수 있다.
상기 방위각-고각 2차원 PDW 군집화를 수행하는 단계는, 상기 제2 임계값으로 필터링된 2차원 데이터에서 주변의 값보다 모두 큰 값인 피크를 찾는 단계, 및 상기 피크의 위치와 각 PDW의 위치 간에 유클리디언 거리를 계산하여 가장 가까운 피크의 클러스터에 PDW를 할당하여 군집화하는 단계를 더 포함할 수 있다.
전자전 시스템의 PDW 군집화 오류를 최소화할 수 있고, 이에 따라 전자전 시스템의 신호분석 정확도 향상 및 분석시간 감소 등의 성능개선을 가져올 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 전자전 시스템과 레이더를 나타내는 예시도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 전자전 시스템과 레이더의 경도-위도 배치를 나타내는 예시도이다.
도 3은 도 2의 전자전 시스템과 레이더의 배치에서 주파수-방위각 2차원 군집화를 나타내는 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 2차원 방향탐지 결과를 기반으로 하는 PDW 군집화 방법 및 이를 이용한 신호 분석 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 5는 방위각-고각 2차원 분리 셀에 M개의 PDW를 매핑한 일 예를 나타낸다.
도 6은 방위각-고각 2차원 분리 셀에 대해서 히스토그램을 수행한 일 예를 나타낸다.
도 7은 2차원 CA-CFAR(Cell Average Constant False Alarm Rate)을 수행하는 방법을 나타내는 예시도이다.
도 8은 2차원 CA-CFAR을 수행한 결과를 나타내는 예시도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 2차원 방향탐지 결과를 기반으로 하는 PDW 군집화 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 10은 표준편차가 1이고 셀의 크기가 7인 7×7인 2차원 가우시안 필터를 나타내고 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 주파수 기반 1차원 PDW 군집화를 수행하는 방법을 나타낸다.
이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예들에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예들에 한정되지 않는다.
본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다.
또한, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함" 한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 일 실시예에 따른 전자전 시스템과 레이더를 나타내는 예시도이다. 도 2는 일 실시예에 따른 전자전 시스템과 레이더의 경도-위도 배치를 나타내는 예시도이다. 도 3은 도 2의 전자전 시스템과 레이더의 배치에서 주파수-방위각 2차원 군집화를 나타내는 예시도이다.
도 1 내지 3을 참조하면, 전자전 시스템(10)은 항공기와 같은 이동체에 탑재될 수 있다. 전자전 시스템(10)은 하나 이상의 레이더(110, 120)가 방사하는 레이더 신호를 탐지할 수 있는 안테나 등의 장비와 수신된 레이더 신호를 처리할 수 있는 컴퓨터 등의 신호처리장치를 포함할 수 있다. 전자전 시스템(10)은 수신된 데이터 신호를 분석하기 위해 PDW(Pulse Description Word, 펄스설명자) 군집화 과정을 수행할 수 있다.
도 2에 예시한 바와 같이, 경도-위도 배치상으로 전자전 시스템(10)과 제1 레이더(110)와 제2 레이더(120)가 일직선으로 배치되는 경우가 발생할 수 있다. 제1 레이더(110)가 방사하는 제1 레이더 신호의 주파수와 제2 레이더(120)가 방사하는 제2 레이더 신호의 주파수가 유사하다고 가정할 때, 주파수-방위각 2차원에서 PDW 군집화 과정을 수행하는 경우에는 도 3에 예시한 바와 같이 제1 레이더 신호 제2 레이더 신호가 구별되지 않게 되고 제1 레이더(110)와 제2 레이더(120)가 분리되지 못하고 하나의 군집으로 묶이게 된다. 즉, PDW 군집화의 정확도가 떨어질 수 있다.
이하, 본 발명의 실시예에 따른 전자전 시스템(10)이 2차원 방향탐지 결과를 기반으로 PDW 군집화를 수행하는 방법 및 이를 이용한 신호 분석 방법에 대하여 설명한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 2차원 방향탐지 결과를 기반으로 하는 PDW 군집화 방법 및 이를 이용한 신호 분석 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 전자전 시스템(10)은 레이더 신호를 수집하기 위한 수집 시나리오에 따라 N개의 PDW를 수집할 수 있다(N은 2 이상의 자연수)(S100).
전자전 시스템(10)은 수집된 N개의 PDW에 대하여 유효성을 검증할 수 있다(S200). 일반적으로 레이더 신호를 수집하여 PDW를 생성할 때 항공기의 위치, 자세 등의 다양한 요인에 의하여 무효한 PDW가 생성될 수 있다. 전자전 시스템(10)은 수집된 PDW에 대하여 유효성을 검증하여 무효한 PDW를 제거하는 PDW 전처리 과정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자전 시스템(10)은 다음의 조건을 활용하여 PDW의 유효성을 검증하여 무효한 PDW를 제거할 수 있다. (1) PDW 수집 시 전자전 시스템(10)의 롤(Roll), 피치(Pitch), 요(Yaw) 정보 중에서 피치 범위를 초과하는 경우 해당 PDW는 무효한 PDW로 처리된다. (2) PDW의 고각 정보가 고각 시계(Field Of View, FOV) 범위에 포함되지 않는 경우 해당 PDW는 무효한 PDW로 처리된다. (3) PDW의 방위각 정보가 방위각 시계(FOV) 범위에 포함되지 않는 경우 해당 PDW는 무효한 PDW로 처리된다. (4) PDW에 신호 방향탐지 유효 무효 정보에 신호 방향탐지 무효 값이 설정(Set)된 경우 해당 PDW는 무효한 PDW로 처리된다.
전자전 시스템(10)은 PDW 유효성이 검증된 M개의 PDW를 선정할 수 있다(1≤M≤N)(S300).
전자전 시스템(10)은 선정된 M개의 PDW의 방위각 및 고각 정보를 활용하여 방위각-고각 2차원 분리 셀에 M개의 PDW를 매핑(Mapping)할 수 있다(S400). 그리고 전자전 시스템(10)은 방위각-고각 2차원 분리 셀에 대해서 히스토그램(Histogram)을 수행할 수 있다.
도 5는 방위각-고각 2차원 분리 셀에 M개의 PDW를 매핑한 일 예를 나타낸다.
도 5를 참조하면, 방위각-고각 2차원은 정해진 크기의 분리 셀로 구분될 수 있으며, 선정된 M개의 PDW는 각각의 방위각 및 고각 정보에 따라 방위각-고각 2차원 상에 매핑될 수 있다. 이때, 분리 셀의 크기는 방위각 방향 및 고각 방향으로 방향탐지 정확도를 고려하여 정해질 수 있다.
도 6은 방위각-고각 2차원 분리 셀에 대해서 히스토그램을 수행한 일 예를 나타낸다.
도 6을 참조하면, 전자전 시스템(10)은 방위각-고각 2차원 분리 셀에 대해서 히스토그램을 수행하여 각각의 분리 셀에 매핑된 PDW의 개수만큼 분리 셀 각각의 히스토그램 누적 값을 생성할 수 있다.
다시 도 4를 참조하면, 전자전 시스템(10)은 방위각-고각 2차원 분리 셀에 대한 히스토그램 결과를 기반으로 잡음 성분을 배제할 수 있다(S500). 잡음 성분은 소수의 히스토그램 누적 값에 해당할 수 있다. 전자전 시스템(10)은 잡음 성분에 해당하는 소수의 히스토그램 누적 값을 배제하기 위해 방위각-고각 2차원 분리 셀에 대한 히스토그램 결과에 대해 2차원 CA-CFAR(Cell Average Constant False Alarm Rate)을 수행할 수 있다.
도 7은 2차원 CA-CFAR(Cell Average Constant False Alarm Rate)을 수행하는 방법을 나타내는 예시도이다.
도 7을 참조하면, 여기서 M1은 고각 방향의 잡음을 계산하기 위한 셀(분리 셀)의 개수를 의미하고, M2는 방위각 방향의 잡음을 계산하기 위한 셀의 개수를 의미한다. 고각 방향의 잡음을 계산하기 위한 셀은 현재의 대상 셀을 기준으로 고각 방향으로 양측(상/하)으로 위치하는 셀이고, 방위각 방향의 잡음을 계산하기 위한 셀은 현재의 대상 셀을 기준으로 방위각 방향으로 양측(좌/우)으로 위치하는 셀일 수 있다. 고각 가드(Guard)와 방위각 가드 각각은 현재의 대상 셀의 주변에서 잡음 계산에 예외가 되는 셀을 의미한다. 현재의 대상 셀은 고각 가드와 방위각 가드로 둘러싸인 셀이다.
전자전 시스템(10)은 현재의 대상 셀을 기준으로 M1, M2, 고각 가드 및 방위각 가드가 정해지면, 고각 방향의 잡음을 계산하기 위한 셀들의 히스토그램 누적 값의 합(상/하 합)과 방위각 방향의 잡음을 계산하기 위한 셀들의 히스토그램 누적 값의 합(좌/우 합)을 합산(Sum)하여 주변 값 N을 계산하고, 주변 값 N에 대한 대상 셀의 히스토그램 누적값 S의 비율()이 임계값(thr)보다 크면 '1', 작으면 '0'으로 처리할 수 있다.
도 8은 2차원 CA-CFAR을 수행한 결과를 나타내는 예시도이다.
도 7에 대하여 상술한 바와 같이 방위각-고각 2차원에서 CA-CFAR을 수행하면 도 8의 예시와 같이 주변의 잡음이 배제되고 탐지 대상인 레이더의 2차원 방향이 더욱 분명하게 탐지될 수 있다.
다시 도 4를 참조하면, 전자전 시스템(10)은 방위각-고각 2차원 PDW 군집화를 수행한다(S600). 방위각-고각 2차원 PDW 군집화 과정에 대하여 도 9를 참조하여 설명한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 2차원 방향탐지 결과를 기반으로 하는 PDW 군집화 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 전자전 시스템(10)은 도 4에서 상술한 방위각-고각 2차원 분리 셀에 대한 히스토그램을 수행한 결과와 CA-CFAR을 수행한 결과를 곱하여 새로운 2차원 데이터를 생성할 수 있다(S610). 2차원 데이터는 방위각-고각 2차원 분리 셀에 대한 히스토그램에서 잡음이 배제된 데이터일 수 있다.
전자전 시스템(10)은 수학식 1과 같이 2차원 데이터에서 가로(방위각) 및 세로(고각) 방향으로 최대값을 구한 후 각 방향별로 최소값을 구하고, 각 방향별 최소값 중에서 가장 큰 값을 제1 임계값(Threshold1)으로 설정할 수 있다(S620).
전자전 시스템(10)은 2차원 평탄화 필터(smooth filter)를 설정할 수 있다(S630). 2차원 평탄화 필터는 수학식 2와 같이 입력은 2차원 필터의 가로 및 세로의 크기와 표준편차이고, 출력은 2차원 N2×N2인 2차원 가우시안(Gaussian) 필터가 될 수 있다. 일 예로, 도 10은 표준편차가 1이고 셀의 크기가 7인 7×7인 2차원 가우시안 필터를 나타내고 있다.
전자전 시스템(10)은 잡음을 제거하기 위한 수단으로 2차원 중간값(median) 필터를 설정할 수 있다(S640). 2차원 중간값 필터는 수학식 3과 같이 입력은 가로 및 세로의 필터 크기(M3)이고 출력은 2차원 M3×M3일 수 있다. 여기서, M3은 3이상의 홀수이다.
전자전 시스템(10)은 2차원 데이터를 임계값 설정 과정(S620)에서 생성된 제1 임계값과 비교하여 제1 임계값을 초과하는 값만을 남기고 제1 임계값 이하의 값을 0으로 변환할 수 있다(S650). 즉, 전자전 시스템(10)은 제1 임계값으로 2차원 데이터를 필터링할 수 있다.
전자전 시스템(10)은 제1 임계값으로 필터링된 2차원 데이터에 2차원 평탄화 필터를 활용하여 2차원 콘볼루션(Convolution)을 수행할 수 있다(S660).
전자전 시스템(10)은 2차원 콘볼루션이 수행된 2차원 데이터를 수학식 4의 제2 임계값(Threshold2)과 비교하여 제2 임계값을 초과하는 값만을 남기고 제2 임계값 이하의 값을 0으로 변환할 수 있다(S670). 즉, 전자전 시스템(10)은 2차원 콘볼루션이 수행된 2차원 데이터를 제2 임계값으로 필터링할 수 있다.
여기서, α는 0과 1 사이의 값으로 설정될 수 있다. 즉, 제2 임계값은 제1 임계값을 감소율 α만큼 줄인 값일 수 있다.
전자전 시스템(10)은 제2 임계값으로 필터링된 2차원 데이터에서 주변의 값보다 모두 큰 값을 찾는 피크(peak) 탐색을 수행하여 피크를 찾을 수 있다(S680). 해당 피크의 위치가 각 클러스터(Cluster)의 중심점이 된다.
전자전 시스템(10)은 PDW의 위치와 피크의 유클리디언 거리(Euclidean distance)를 이용하여 2차원 PDW 군집화를 수행할 수 있다(S690). 즉, 전자전 시스템(10)은 피크의 위치와 각 PDW의 위치 간에 수학식 5와 같은 유클리디언 거리를 모두 계산하여 가장 가까운 피크를 찾아 해당 클러스터에 PDW를 할당하여 군집화를 수행할 수 있다.
여기서, 유클리디언 거리(d)는 두 점 P1(x1, y1), P2(x2, y2) 사이의 거리이다.
다시 도 4를 참조하면, 전자전 시스템(10)은 방위각-고각 2차원 PDW 군집화의 결과를 기반으로 각 PDW 군집별로 주파수 기반 1차원 PDW 군집화를 수행할 수 있다(S700). 주파수 기반 1차원 PDW 군집화에 대하여 도 11을 참조하여 설명한다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 주파수 기반 1차원 PDW 군집화를 수행하는 방법을 나타낸다.
도 11을 참조하면, 우선 각 PDW 군집별로 주파수 값을 축으로 히스토그램을 수행한다. 각 주파수 축의 빈(bin)의 시작은 각 군집의 PDW 중에서 최소 주파수보다 작아야 하고 마지막 빈의 크기는 각 군집의 PDW 중 최대 주파수보다 커야 한다. 그리고 주파수 축의 각 히스토그램 빈의 크기는 일반적으로 주파수 측정 정확도의 기준으로 설정하여 수 MHz 정도의 크기로 선정될 수 있다. 두 번째로, 주파수 축으로 처음 빈부터 마지막 빈까지 순차적으로 스캔하면서 해당 빈의 PDW 개수를 구한다. 세 번째로, 처음 빈부터 마지막 빈까지 순차적으로 스캔하면서 PDW가 포함된 빈에는 레이블 값을 1부터 증가시키면서 부여하는 레이블링(Labeling) 과정을 수행한다. 그리고 다시 처음부터 순방향으로 좌우에 인접하면서 레이블이 있는 경우 가장 크기가 작은 레이블 값으로 수정하는 병합(Merging)과정을 수행한다. 네 번째로, 각 레이블에 포함된 PDW의 개수가 고정 임계값(TH_fix)보다 크고 주파수 변경폭이 수 MHz 이내이면 고정 주파수 클러스터로 판단하다(Cluster #1-1). 그리고 레이블에 포함된 PDW의 개수가 고정 임계값(TH_fix)보다는 작고 변경 임계값(TH_agile)보다 크면서 주파수 변경폭이 수 MHz 이상이면 변경 주파수 클러스터로 판단한다(Cluster #2-1, Cluster #2-2).
다시 도 4를 참조하면, 전자전 시스템(10)은 주파수 기반 1차원 PDW 군집화 수행 결과에 대해 군집별 펄스열 분리를 수행하고, 분리된 펄스열을 기반으로 신호 분석을 수행할 수 있다(S800).
상술한 바와 같이, 전자전 시스템(10)은 PDW의 2차원 방향탐지 결과인 방위각과 고각을 이용하여 PDW 군집화를 1차적으로 수행한 후 PDW의 주파수 값을 활용하여 2차적으로 PDW 군집화를 수행함으로써 PDW 군집화 성능을 향상시킬 수 있고, 신호 분석의 부하를 경감시켜 신호 분석의 속도 및 정확도를 향상시킬 수 있다.
지금까지 참조한 도면과 기재된 발명의 상세한 설명은 단지 본 발명의 예시적인 것으로서, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
10: 전자전 시스템
110: 제1 레이더
120: 제2 레이더

Claims (14)

  1. 전자전 시스템이 2차원 방향탐지 결과를 기반으로 PDW 군집화하는 방법에 있어서,
    PDW의 방위각 및 고각 정보를 활용하여 방위각-고각 2차원 분리 셀에 상기 PDW를 매핑하는 단계;
    상기 방위각-고각 2차원 분리 셀에 매핑된 PDW의 히스토그램 누적 값을 이용하여 방위각-고각 2차원 PDW 군집화를 수행하는 단계; 및
    상기 방위각-고각 2차원 PDW 군집화를 수행한 결과를 기반으로 각 PDW 군집별로 주파수 기반 1차원 PDW 군집화를 수행하는 단계를 포함하는 PDW 군집화 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 방위각-고각 2차원 분리 셀에 매핑된 PDW의 개수만큼 분리 셀 각각의 히스토그램 누적 값을 생성하여 상기 방위각-고각 2차원 분리 셀에 대한 히스토그램을 수행하는 단계; 및
    상기 방위각-고각 2차원 분리 셀에 대한 히스토그램 결과에 대해 2차원 CA-CFAR을 수행하여 잡음 성분을 배제하는 단계를 더 포함하는 PDW 군집화 방법.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 방위각-고각 2차원 PDW 군집화를 수행하는 단계는,
    상기 방위각-고각 2차원 분리 셀에 대한 히스토그램을 수행한 결과와 상기 CA-CFAR을 수행한 결과를 곱하여 2차원 데이터를 생성하는 단계;
    상기 2차원 데이터를 제1 임계값과 비교하여 상기 제1 임계값을 초과하는 값만을 남기는 단계;
    상기 제1 임계값으로 필터링된 2차원 데이터에 2차원 평탄화 필터를 활용하여 2차원 콘볼루션을 수행하는 단계; 및
    상기 2차원 콘볼루션이 수행된 2차원 데이터를 제2 임계값과 비교하여 상기 제2 임계값을 초과하는 값만을 남기는 단계를 포함하는 PDW 군집화 방법.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 제1 임계값은 상기 2차원 데이터에서 방위각 및 고각 방향으로 최대값을 구한 후 각 방향별 최소값을 구하고, 각 방향별 최소값 중에서 가장 큰 값으로 설정되는 PDW 군집화 방법.
  5. 제3 항에 있어서,
    상기 제2 임계값은 상기 제1 임계값을 감소율만큼 줄인 값인 PDW 군집화 방법.
  6. 제3 항에 있어서,
    상기 방위각-고각 2차원 PDW 군집화를 수행하는 단계는,
    상기 제2 임계값으로 필터링된 2차원 데이터에서 주변의 값보다 모두 큰 값인 피크를 찾는 단계; 및
    상기 피크의 위치와 각 PDW의 위치 간에 유클리디언 거리를 계산하여 가장 가까운 피크의 클러스터에 PDW를 할당하여 군집화하는 단계를 더 포함하는 PDW 군집화 방법.
  7. 전자전 시스템이 2차원 방향탐지 결과를 기반으로 하는 PDW 군집화 방법을 이용하여 신호를 분석하는 방법에 있어서,
    레이더 신호를 수집하기 위한 수집 시나리오에 따라 복수의 PDW를 수집하는 단계;
    상기 복수의 PDW의 방위각 및 고각 정보를 이용하여 방위각-고각 2차원 PDW 군집화를 수행하는 단계;
    상기 방위각-고각 2차원 PDW 군집화를 수행한 결과를 기반으로 각 PDW 군집별로 주파수 기반 1차원 PDW 군집화를 수행하는 단계; 및
    상기 주파수 기반 1차원 PDW 군집화를 수행한 결과에 대해 군집별 펄스열 분리를 수행하고, 분리된 펄스열을 기반으로 신호 분석을 수행하는 단계를 포함하는 PDW 군집화 방법을 이용한 신호 분석 방법.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 복수의 PDW에 대하여 유효성을 검증하여 무효한 PDW를 제거하는 단계를 더 포함하고,
    상기 유효성이 검증된 PDW의 방위각 및 고각 정보를 상기 방위각-고각 2차원 PDW 군집화에 활용하는 PDW 군집화 방법을 이용한 신호 분석 방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 유효성이 검증된 PDW의 방위각 및 고각 정보를 활용하여 방위각-고각 2차원 분리 셀에 PDW를 매핑하고, 상기 방위각-고각 2차원 분리 셀에 매핑된 PDW의 히스토그램 누적 값을 이용하여 상기 방위각-고각 2차원 PDW 군집화를 수행하는 PDW 군집화 방법을 이용한 신호 분석 방법.
  10. 제9 항에 있어서,
    상기 방위각-고각 2차원 분리 셀에 매핑된 PDW의 개수만큼 분리 셀 각각의 히스토그램 누적 값을 생성하여 상기 방위각-고각 2차원 분리 셀에 대한 히스토그램을 수행하는 단계; 및
    상기 방위각-고각 2차원 분리 셀에 대한 히스토그램 결과에 대해 2차원 CA-CFAR을 수행하여 잡음 성분을 배제하는 단계를 더 포함하는 PDW 군집화 방법을 이용한 신호 분석 방법.
  11. 제10 항에 있어서,
    상기 방위각-고각 2차원 PDW 군집화를 수행하는 단계는,
    상기 방위각-고각 2차원 분리 셀에 대한 히스토그램을 수행한 결과와 상기 CA-CFAR을 수행한 결과를 곱하여 2차원 데이터를 생성하는 단계;
    상기 2차원 데이터를 제1 임계값과 비교하여 상기 제1 임계값을 초과하는 값만을 남기는 단계;
    상기 제1 임계값으로 필터링된 2차원 데이터에 2차원 평탄화 필터를 활용하여 2차원 콘볼루션을 수행하는 단계; 및
    상기 2차원 콘볼루션이 수행된 2차원 데이터를 제2 임계값과 비교하여 상기 제2 임계값을 초과하는 값만을 남기는 단계를 포함하는 PDW 군집화 방법을 이용한 신호 분석 방법.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 제1 임계값은 상기 2차원 데이터에서 방위각 및 고각 방향으로 최대값을 구한 후 각 방향별 최소값을 구하고, 각 방향별 최소값 중에서 가장 큰 값으로 설정되는 PDW 군집화 방법을 이용한 신호 분석 방법.
  13. 제11 항에 있어서,
    상기 제2 임계값은 상기 제1 임계값을 감소율만큼 줄인 값인 PDW 군집화 방법을 이용한 신호 분석 방법.
  14. 제11 항에 있어서,
    상기 방위각-고각 2차원 PDW 군집화를 수행하는 단계는,
    상기 제2 임계값으로 필터링된 2차원 데이터에서 주변의 값보다 모두 큰 값인 피크를 찾는 단계; 및
    상기 피크의 위치와 각 PDW의 위치 간에 유클리디언 거리를 계산하여 가장 가까운 피크의 클러스터에 PDW를 할당하여 군집화하는 단계를 더 포함하는 PDW 군집화 방법을 이용한 신호 분석 방법.
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