KR101877219B1 - 2d 데이터 기반 표적 인식 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 표적의 유무뿐만 아니라 표적이 대상 표적인지 인식하여 표적 인식 확률을 높이고, 표적 인식 시간을 단축함으로써 지상 표적을 정확하게 타격하기 위한 2D 데이터 기반 표적 인식 장치 및 방법에 관한 것이다.

Description

2D 데이터 기반 표적 인식 장치 및 방법{Apparatus and method for recognizing a target based on 2D data}
본 발명은 2D 데이터 기반의 표적 인식 장치 및 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 표적의 유무뿐만 아니라 표적이 대상 표적인지 인식하여 표적 인식 확률을 높이고, 표적 인식 시간을 단축함으로써 지상 표적을 정확하게 타격하기 위한 2D 데이터 기반 표적 인식 장치 및 방법에 관한 것이다.
기존의 이동형 레이더의 경우, 표적을 획득하면 CFAR 알고리즘 등을 통하여, 획득된 표적이 목표했던 대상 표적이 맞는지 여부보다는 단지, 표적의 유무를 판단하는 정도로 표적 검출을 시행하는 데에 그쳤다. 기존에는 이러한 표적 인식 방법에 의해 수신된 스펙트럼과 미리 구비된 표적 데이터베이스 사이에 상관관계 계수를 통하여 표적의 유무를 식별한다.
이와 같이, 이동형 레이더에서 사용하는 CFAR 알고리즘을 이용하는 방법으로는 레이더를 통해 수신된 신호에서 표적의 존재 유무만을 판별하고 있으므로, 표적의 종류나 수신된 신호에 표적이라고 예상되는 부분이 대상 표적이 맞는지를 식별할 수가 없는 실정이다.
종래의 표적 인식 방법으로 수신된 스펙트럼과 표적 데이터베이스 사이의 상관관계 계수를 통하여 표적의 유무를 식별하는 방법은 만일 표적이 대지(땅)와 같은 표적일 경우, 표적 주위에 클러터가 존재하기 때문에, 클러터를 제외하고 표적만 인식할 수 있는 확률을 높여야 할 필요가 있다.
또한, 군사 또는 전사 시 지상 표적을 정확하게 타격하기 위해서는 레이더를 통해 수신된 정보 즉, 수신 스펙트럼으로부터 획득된 수신 정보가 타격하고자 하는 대상 표적이 맞는지 확인해야할 필요가 있다.
따라서, 수신된 신호의 데이터가 대상 표적이 맞는지 여부를 알 수 있으면서도 표적을 인식하는 효율이 높은 방법이 필요한 실정이다.
한국등록특허 제10-1524141호는 표적 탐지 장치 및 방법에 관한 것으로, 지상탐지 레이더를 통해 표적을 탐지하는 경우, 모노펄스 각도의 오차를 줄이는 방법으로 표적 탐지의 정확성을 높이는 방법에 대하여 기술하고 있다. 그러나 이 방법도 레이더를 통해 수신된 신호의 데이터가 대상 표적이 맞는지 여부를 정확히 판단할 수 없는 문제가 있다.
또한, 종래에는 표적에 대한 2D 데이터 획득 기법으로 SAR(Synthesized Aperture Radar), DBS(Doppler Beam Sharpening) 방법 등을 이용하였으나, 이러한 방법은 처리시간이 오래 걸리며 안테나를 측방 감시(Side-looking)해야 하기 때문에 유도탄에 대한 타격 시나리오에는 적합하지 않은 문제가 있다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 표적의 유무뿐만 아니라 표적이 대상 표적인지 인식할 수 있는 표적 인식 장치 및 방법을 제안함을 목적으로 한다.
또한, 표적 대상에 대해 2D 데이터를 얻기 위해 종래에 이용된 SAR, DBS 보다 처리 시간을 단축하여 표적 탐지의 정확성과 신속성을 높여 지상 표적을 정확하게 타격할 수 있는 2D 데이터 기반 표적 인식 장치 및 방법을 제안함을 목적으로 한다.
그러나 본 발명의 목적은 상기에 언급된 사항으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명은 레이더를 통해 사전에 획득된 기준 표적들의 방위각 구간별 표적거리 정보를 저장하는 표적 데이터베이스와, 레이더를 통해 수신된 신호들을 분석하여 표적 예상 구간을 설정하는 표적 예상구간 설정부와, 안테나의 합채널 및 차채널로 수신된 신호 스펙트럼을 이용하여 상기 표적 예상 구간에 대한 2D의 방위각 구간별 거리 데이터를 생성하는 신호 처리부 및 상기 2D의 방위각 구간별 거리 데이터를 상기 표적 데이터베이스에 저장된 각 표적의 방위각 구간별 표적거리 정보와 비교하여 표적을 인식하는 표적 인식부를 포함하는 것을 특징으로 하는 2D 데이터 기반의 표적 인식 장치를 제안한다.
바람직하게는, 상기 표적 예상 구간 설정부는, 주파수별 수신신호를 믹싱(mixing)하고 고속 퓨리에 트랜스폼을 수행하여 거리 방향에 대한 레인지 프로파일을 계산하고, 상기 각 레인지 프로파일 별로 CFAR(Constant false alarm rate) 알고리즘을 통해 상기 표적 예상 구간을 설정한다.
바람직하게는, 상기 표적 데이터베이스는, 인식하고자 하는 상기 기준 표적들에 대해 안테나의 합채널 및 차채널을 이용하여 방위각 구간별 표적거리를 나타내는 2D 데이터를 테이블 형태로 저장하되, 상기 방위각 구간별 표적거리의 평균값을 저장한다.
바람직하게는, 상기 표적 인식부는, 미리 정해진 방위각 구간마다 상기 표적 데이터베이스에 저장된 표적거리 평균값과 상기 레이더 수신신호의 대상에 대한 확률분포 값 간의 편차에 대한 평균 제곱근 편차를 구하고, 상기 평균 제곱근 편차가 임계치 범위에 해당하는지 판단한다.
바람직하게는, 상기 표적 인식부는, 상기 평균 제곱근 편차가 상기 임계치 범위에 해당하는 경우, 상기 레이더 수신신호의 대상을 상기 표적 데이터베이스에 저장된 해당 기준 표적으로 인식한다.
본 발명은 레이더를 통해 사전에 획득된 기준 표적들의 방위각 구간별 표적거리 정보를 저장하여 표적 데이터베이스를 구축하는 단계와, 상기 레이더를 통해 수신된 신호를 분석하여 표적 예상 구간을 설정하는 단계와, 안테나의 합채널 및 차채널로 수신된 신호 스펙트럼을 이용하여 상기 표적 예상 구간에 대한 2D의 방위각 구간별 거리 데이터를 생성하는 단계 및 상기 2D의 방위각 구간별 거리 데이터를 상기 표적 데이터베이스에 저장된 각 표적의 방위각 구간별 표적거리 정보와 비교하여 표적을 인식하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 2D 데이터 기반의 표적 인식 방법을 제안한다.
바람직하게는, 상기 표적 예상 구간을 설정하는 단계는, 주파수별 수신신호를 믹싱(mixing)하고 고속 퓨리에 트랜스폼을 수행하여 거리 방향에 대한 레인지 프로파일을 계산하는 단계 및 상기 각 레인지 프로파일 별로 CFAR(Constant false alarm rate) 알고리즘을 통해 상기 표적 예상 구간을 설정하는 단계를 포함한다.
바람직하게는, 표적 데이터베이스를 구축하는 단계는, 인식하고자 하는 상기 기준 표적들에 대해 안테나의 합채널 및 차채널을 이용하여 방위각 구간별 표적거리를 나타내는 2D 데이터를 테이블 형태로 저장하되, 상기 방위각 구간별 표적거리의 평균값을 저장한다.
바람직하게는, 상기 표적을 인식하는 단계는, 미리 정해진 방위각 구간 별로 상기 표적 데이터베이스에 저장된 표적거리 평균값과 상기 레이더 수신신호의 대상에 대한 확률분포 값 간의 편차에 대한 평균 제곱근 편차를 구하고, 상기 평균 제곱근 편차가 임계치 범위에 해당하는지 판단한다.
바람직하게는, 상기 표적을 인식하는 단계는, 상기 편차에 대한 평균이 임계치 범위에 해당하는 경우, 상기 레이더 수신신호의 대상을 상기 표적 데이터베이스에 저장된 해당 기준 표적으로 인식하는 단계를 포함한다.
본 발명은 레이더부와, 상기 레이더부를 통해 사전에 획득된 기준 표적들의 방위각 구간별 표적거리 정보를 저장하는 표적 데이터베이스와, 상기 레이더부를 통해 수신된 신호들을 분석하여 표적 예상 구간을 설정하는 표적 예상구간 설정부와, 안테나의 합채널 및 차채널로 수신된 신호 스펙트럼을 이용하여 상기 표적 예상 구간에 대한 2D의 방위각 구간별 거리 데이터를 생성하는 신호 처리부 및 상기 2D의 방위각 구간별 거리 데이터를 상기 표적 데이터베이스에 저장된 각 표적의 방위각 구간별 표적거리 정보와 비교하여 표적을 인식하는 표적 인식부를 포함하는 것을 특징으로 하는 2D 데이터 기반의 표적 인식 시스템을 제안한다.
본 발명의 실시 예에 따른 2D 데이터 기반 표적 인식 장치 및 방법에 따르면 표적의 유무뿐만 아니라 표적이 대상 표적인지 인식할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 2D 데이터 기반 표적 인식 장치 및 방법에 따르면 표적 대상에 대해 2D 데이터를 얻기 위해 종래에 이용된 SAR(Synthesized Aperture Radar), DBS(Doppler Beam Sharpening) 보다 처리 시간을 단축하여 표적 탐지의 정확성과 신속성을 높여 지상 표적을 정확하게 타격할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 2D 데이터 기반 표적 인식 장치의 개략적인 구성을 도시하는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 모노펄스 방식 안테나 빔 패턴에서 획득된 합채널 및 차채널의 일 예를 도시한다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 방위각 구간별로 레이더 수신신호 대상의 표적거리를 합채널 수신된 신호 스펙트럼을 이용하여 방위각 구간별 구간별 표적거리 정보를 획득하는 것을 나타내는 예시도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 2D의 방위각 구간별 표적거리 데이터의 일 예를 도시하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 2D 데이터 기반 표적 인식 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있음은 물론이다.
본 발명은 지상 표적을 정확하게 인식하고 타격하기 위해서 레이더를 통해 수신된 정보가 대상 표적과 일치하는지 여부를 판단하는 표적 인식 장치 및 방법에 관한 것이다.
이하 본 발명에 대하여 자세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 2D 데이터 기반 표적 인식 장치의 개략적인 구성을 도시한다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 2D 데이터 기반 표적 인식 장치(10)는 표적 예상 구간 설정부(100), 신호 처리부(200), 표적 데이터베이스(300) 및 표적 인식부(400)를 포함하여 구성된다. 본 발명의 실시 예에 따른 2D 데이터 기반 표적 인식 시스템은 2D 데이터 기반 표적 인식 장치(10) 및 레이더부(5)를 포함하여 구성된다.
먼저, 표적 인식 장치(10)는 인식하고자 하는 기준 표적들에 대해 사전에 획득한 정보들을 저장하여 표적 데이터베이스(300)를 구축한다.
여기서, 인식하고자 하는 기준 표적들에 대해 사전에 획득한 정보는 도 4에 도시된 바와 같이, 레이더를 통해 기준 표적에 대해 모노펄스 방식으로 수신된 신호 스펙트럼을 이용하여 획득된 2D 데이터이다. 기준 표적들 별로 도 4에 도시된 바와 같은 2D 데이터 정보가 표적 데이터베이스(300)에 저장되고, 이때 표적의 명칭, 종류, 크기 및 형태 중 적어도 하나의 정보가 매칭되어 저장될 수 있다. 기준 표적이란 예를 들어, 전차 등과 같은 군사 무기 종류에 관한 것으로, 전차의 명칭, 종류, 크기 및 형태의 정보는 미리 표적 데이터베이스(300)에 저장될 수 있다.
구체적으로, 미리 정해진 기준 표적들에 대해 안테나의 합채널 및 차채널로 수신된 신호 스펙트럼을 이용하여 방위각 구간별 표적거리 정보를 2D 데이터로 획득하여 표적 데이터베이스(300)에 저장한다. 여기서, 방위각 구간별 표적거리 정보는 미리 설정된 각 구간의 방위각 방향으로 바라보는 각도에 따른 기준 표적의 거리 프로파일 정보를 의미한다. 방위각 범위는 설계자에 의해 미리 소정 각도 간의 구간으로 분리될 수 있다.
이를 위해 먼저, 표적 데이터베이스(300)를 구축한 이후, 표적 예상 구간 설정부(100)는 레이더를 통해 수신된 신호들을 분석하여 표적 예상 구간을 설정한다. 구체적으로, 표적 예상 구간 설정부(100)는 주파수별 수신신호를 믹싱(mixing)하고 고속 퓨리에 트랜스폼을 수행하여 거리 방향에 대한 레인지 프로파일을 계산하고, 상기 각 레인지 프로파일 별로 CFAR(Constant false alarm rate) 알고리즘을 통해 상기 표적 예상 구간을 설정한다.
이를 위해, 레이더부(5)는 표적 인식 장치(10)의 운용에 필요한 송신 파형을 생성하고, 생성한 파형을 표적을 향해 방사한다. 레이더부(5)는 적어도 1개 이상의 안테나를 포함하고, 안테나에 복수의 채널을 구비할 수 있다. 그리고, 레이더부(5)는 상기 표적으로부터 되돌아오는 파형을 수신한다. 특히, 레이더부(5)는 Down chirp LFM 신호를 송신하며, 모노펄스 방식으로 신호를 수신한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 표적 인식 장치(10)는 레이더부(5)에서 모노펄스 방식으로 수신한 복수의 채널 신호를 통해 합 신호 및 차 신호를 생성한다. 즉, 표적 예상 구간 설정부(100)는 레이더부(5)에서 수신된 2채널 신호의 합 신호 및 차 신호를 생성하고, 합 신호 및 차 신호를 통해 표적 존재 여부를 확인할 수 있고, 이를 통해 표적 존재 예상 구간을 설정한다.
이를 위해 CFAR 처리 모듈(미도시)이 합 채널의 신호 스펙트럼에 CFAR 알고리즘을 적용하여 표적이 있을 것으로 예상되는 부분을 설정한다.
구체적으로, 합 채널 신호 스펙트럼 내에 표적이 있을 것이라고 예상되는 부분에 대해 CFAR 알고리즘을 실행시켜 표적 거리 즉, 상기 레인지 프로파일에 해당하는 표적 거리 데이터를 추출한다.
일반적으로 넓은 대역폭을 가진 LFM 신호를 송신하고, 이에 수신된 데이터를 FFT(Fast Fourier Transform) 처리하면, 표적에 의해 반사된 해당 거리에 의한 반사파가 beat frequency라고 하는 주파수로 나타나게 된다. 예를 들어, 표적 길이가 8m인 전차에 500MHz 대역을 가지는 LFM을 송신한다고 가정하면, 27(8/0.3m)의 셀 정도로 표적의 스펙트럼 값 즉, 표적 거리 프로파일을 얻게 된다. FFT 처리란, 신호 전부의 변환이 아닌 필요한 신호만을 부분적으로 골라내어 고속으로 푸리에 변환을 연산하는 것을 의미한다.
그리고, 도 4에 도시된 바와 같이, 신호 처리부(200)는 안테나의 합채널 및 차채널로 수신된 신호 스펙트럼을 이용하여 상기 표적 예상 구간에 대한 2D의 방위각 구간별 거리 데이터를 생성한다.
한편, 표적 데이터베이스(300)는 인식하고자 하는 상기 기준 표적들에 대해 안테나의 합채널 및 차채널을 이용하여 방위각 구간별 표적거리를 나타내는 2D 데이터를 테이블 형태로 저장하되, 상기 방위각 구간별 표적거리의 평균값을 저장한다.
표적 인식부(400)는 미리 정해진 방위각 구간마다 상기 표적 데이터베이스에 저장된 표적거리 평균값(θ2)과 상기 레이더 수신신호의 대상에 대한 확률분포 값(θ1) 간의 편차에 대한 평균 제곱근 편차를 구하고, 구해진 평균 제곱근 편차가 임계치 범위에 해당하는지 판단한다.
평균 제곱근 편차를 구하는 수식은 다음과 같다.
[수학식 1]
Figure 112018009354352-pat00001
여기서, θ1은 레이더 수신신호 대상에 대한 확률분포 값이고, θ2는 표적 데이터베이스에 저장된 표적거리 평균값이며, n은 + 및 방향의 방위각 구간의 개수를 의미한다.
표적 인식부(400)는 상기 평균 제곱근 편차가 임계치 범위에 해당하는지 판단하여, 상기 레이더 수신신호의 대상을 상기 표적 데이터베이스에 저장된 해당 기준 표적으로 인식할지 결정한다.
구체적으로, 상기 평균 제곱근 편차가 임계치 범위에 해당하는 경우, 상기 레이더 수신신호의 대상을 표적 데이터베이스(300)에 저장된 해당 기준 표적으로 인식할 수 있다.
이하, 도 5를 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 2D 데이터 기반 표적 인식 방법을 설명하기로 한다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 2D 데이터 기반 표적 인식 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 도 5를 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 2D 데이터 기반 표적 인식 방법을 설명하자면 먼저, 레이더를 통해 사전에 획득된 기준 표적들의 방위각 구간별 표적거리 정보를 저장하여 표적 데이터베이스를 구축한다(S110). 기준 표적은 전차 등과 같은 군사 무기들을 일컫는다.
여기서, 인식하고자 하는 기준 표적들에 대해 사전에 획득한 정보는 도 4에 도시된 바와 같이, 레이더를 통해 각 표적에 대해 모노펄스 방식으로 수신된 신호 스펙트럼을 이용하여 획득된 2D 데이터이다.
즉, 미리 정해진 기준 표적들에 대해 안테나의 합채널 및 차채널로 수신된 신호 스펙트럼을 이용하여 방위각 구간별 표적거리 정보를 2D 데이터로 획득하여 표적 데이터베이스(300)에 저장한다. 여기서, 방위각 구간별 표적거리 정보는 미리 설정된 각 구간의 방위각 방향으로 바라보는 각도에 따른 기준 표적의 거리 프로파일 정보를 의미한다.
다음으로, 레이더를 통해 수신된 신호를 분석하여 표적 예상 구간을 설정한다(S120). 즉, 표적 데이터베이스를 구축한 이후, 표적 예상 구간 설정부(100)는 레이더를 통해 수신된 신호들을 분석하여 표적 예상 구간을 설정한다. 구체적으로, 표적 예상 구간 설정부(100)는 주파수별 수신신호를 믹싱(mixing)하고 고속 퓨리에 트랜스폼을 수행하여 거리 방향에 대한 레인지 프로파일을 계산하고, 상기 각 레인지 프로파일 별로 CFAR(Constant false alarm rate) 알고리즘을 통해 상기 표적 예상 구간을 설정한다.
레이더부(5)는 표적 인식 장치(10)의 운용에 필요한 송신 파형을 생성하고, 생성한 파형을 표적을 향해 방사한다. 레이더부(5)는 적어도 1개 이상의 안테나를 포함하고, 안테나에 복수의 채널을 구비할 수 있다. 그리고, 레이더부(5)는 상기 표적으로부터 되돌아오는 파형을 수신한다. 특히, 레이더부(5)는 Down chirp LFM 신호를 송신하며, 모노펄스 방식으로 신호를 수신한다.
표적 인식 장치(10)는 레이더부(5)에서 수신한 복수의 채널 신호를 통해 합 신호 및 차 신호를 생성한다. 즉, 표적 예상 구간 설정부(100)는 레이더부(5)에서 수신된 2채널 신호의 합 신호 및 차 신호를 생성하고, 합 신호 및 차 신호를 통해 표적 존재 여부를 확인할 수 있고, 이를 통해 표적 존재 예상 구간을 설정한다.
이를 위해 CFAR 처리 모듈(미도시)이 합 채널의 신호 스펙트럼에 CFAR 알고리즘을 적용하여 표적이 있을 것으로 예상되는 부분을 설정한다.
구체적으로, 합 채널 신호 스펙트럼 내에 표적이 있을 것이라고 예상되는 부분에 대해 CFAR 알고리즘을 실행시켜 표적 거리 즉, 상기 레인지 프로파일에 해당하는 표적 거리 데이터를 추출한다.
일반적으로 넓은 대역폭을 가진 LFM 신호를 송신하고, 이에 수신된 데이터를 FFT(Fast Fourier Transform) 처리하면, 표적에 의해 반사된 해당 거리에 의한 반사파가 beat frequency라고 하는 주파수로 나타나게 된다. 예를 들어, 표적 길이가 8m인 전차에 500MHz 대역을 가지는 LFM을 송신한다고 가정하면, 27(8/0.3m)의 셀 정도로 표적의 스펙트럼 값 즉, 표적 거리 프로파일을 얻게 된다. FFT 처리란, 신호 전부의 변환이 아닌 필요한 신호만을 부분적으로 골라내어 고속으로 푸리에 변환을 연산하는 것을 의미한다.
다음으로, 안테나의 합채널 및 차채널로 수신된 신호 스펙트럼을 이용하여 상기 표적 예상 구간에 대한 2D의 방위각 구간별 거리 데이터를 생성한다(S130).
다음으로, 상기 2D의 방위각 구간별 거리 데이터를 상기 표적 데이터베이스에 저장된 각 표적의 방위각 구간별 표적거리 정보와 비교하여 표적을 인식한다(S140).
이를 위해 먼저, 표적 데이터베이스(300)는 인식하고자 하는 상기 기준 표적들에 대해 안테나의 합채널 및 차채널을 이용하여 방위각 구간별 표적거리를 나타내는 2D 데이터를 테이블 형태로 저장하되, 상기 방위각 구간별 표적거리의 평균값을 저장한다.
표적 인식부(400)는 미리 정해진 방위각 구간마다 상기 표적 데이터베이스에 저장된 표적거리 평균값(θ2)과 상기 레이더 수신신호의 대상에 대한 확률분포 값(θ1) 간의 편차에 대한 평균 제곱근 편차를 수학식 1을 통해 구하고, 구해진 평균 제곱근 편차가 임계치 범위에 해당하는지 판단한다.
표적 인식부(400)는 상기 평균 제곱근 편차가 임계치 범위에 해당하는지 판단하여, 상기 레이더 수신신호의 대상을 상기 표적 데이터베이스에 저장된 해당 기준 표적으로 인식할지 결정한다.
구체적으로, 상기 평균 제곱근 편차가 임계치 범위에 해당하는 경우, 상기 레이더 수신신호의 대상을 표적 데이터베이스(300)에 저장된 해당 기준 표적으로 인식할 수 있다. 반면, 상기 평균 제곱근 편차가 임계치 범위에 해당하지 않는 경우, 표적 인식 장치(10)는 레이더 수신신호의 대상을 새로운 표적으로 분류하여, 추후 표적 데이터베이스에 새로운 기준 표적 정보를 저장하여 갱신할 수 있다.
전술한 바와 같이 본 발명의 실시 예에 따른 2D 데이터 기반 표적 인식 장치 및 방법에 따르면 표적의 유무뿐만 아니라 표적이 대상 표적인지 인식할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 2D 데이터 기반 표적 인식 장치 및 방법에 따르면 표적 대상에 대해 2D 데이터를 얻기 위해 종래에 이용된 SAR, DBS 보다 처리 시간을 단축하여 표적 탐지의 정확성과 신속성을 높여 지상 표적을 정확하게 타격할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 기재되어 있다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 또한, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 USB 메모리, CD 디스크, 플래쉬 메모리 등과 같은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 기록매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체 등이 포함될 수 있다.
또한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 상세한 설명에서 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
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 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (12)

  1. 레이더를 통해 사전에 획득된 기준 표적들의 방위각 구간별 표적거리 정보를 저장하는 표적 데이터베이스;
    레이더를 통해 수신된 신호들을 분석하여 표적 예상 구간을 설정하는 표적 예상구간 설정부;
    안테나의 합채널 및 차채널로 수신된 신호 스펙트럼을 이용하여 상기 표적 예상 구간에 대한 2D의 방위각 구간별 거리 데이터를 생성하는 신호 처리부; 및
    상기 2D의 방위각 구간별 거리 데이터를 상기 표적 데이터베이스에 저장된 각 표적의 방위각 구간별 표적거리 정보와 비교하여 표적을 인식하는 표적 인식부;를 포함하며,
    상기 표적 데이터베이스는, 인식하고자 하는 상기 기준 표적들에 대해 안테나의 합채널 및 차채널을 이용하여 방위각 구간별 표적거리를 나타내는 2D 데이터를 테이블 형태로 저장하되, 상기 방위각 구간별 표적거리의 평균값을 저장하는 것을 특징으로 하는 2D 데이터 기반의 표적 인식 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 표적 예상 구간 설정부는,
    주파수별 수신신호를 믹싱(mixing)하고 고속 퓨리에 트랜스폼을 수행하여 거리 방향에 대한 레인지 프로파일을 계산하고, 상기 각 레인지 프로파일 별로 CFAR(Constant false alarm rate) 알고리즘을 통해 상기 표적 예상 구간을 설정하는 것을 특징으로 하는 2D 데이터 기반의 표적 인식 장치.
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 표적 인식부는,
    미리 정해진 방위각 구간마다 상기 표적 데이터베이스에 저장된 표적거리 평균값과 상기 레이더 수신신호의 대상에 대한 확률분포 값 간의 편차에 대한 평균 제곱근 편차를 구하고, 상기 평균 제곱근 편차가 임계치 범위에 해당하는지 판단하는 것을 특징으로 하는 2D 데이터 기반의 표적 인식 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 표적 인식부는,
    상기 평균 제곱근 편차가 상기 임계치 범위에 해당하는 경우, 상기 레이더 수신신호의 대상을 상기 표적 데이터베이스에 저장된 해당 기준 표적으로 인식하는 것을 특징으로 하는 2D 데이터 기반의 표적 인식 장치.
  6. 레이더를 통해 사전에 획득된 기준 표적들의 방위각 구간별 표적거리 정보를 저장하여 표적 데이터베이스를 구축하는 단계;
    상기 레이더를 통해 수신된 신호를 분석하여 표적 예상 구간을 설정하는 단계;
    안테나의 합채널 및 차채널로 수신된 신호 스펙트럼을 이용하여 상기 표적 예상 구간에 대한 2D의 방위각 구간별 거리 데이터를 생성하는 단계; 및
    상기 2D의 방위각 구간별 거리 데이터를 상기 표적 데이터베이스에 저장된 각 표적의 방위각 구간별 표적거리 정보와 비교하여 표적을 인식하는 단계;를 포함하며,
    상기 표적 데이터베이스를 구축하는 단계는, 인식하고자 하는 상기 기준 표적들에 대해 안테나의 합채널 및 차채널을 이용하여 방위각 구간별 표적거리를 나타내는 2D 데이터를 테이블 형태로 저장하되, 상기 방위각 구간별 표적거리의 평균값을 저장하는 것을 특징으로 하는 2D 데이터 기반의 표적 인식 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 표적 예상 구간을 설정하는 단계는,
    주파수별 수신신호를 믹싱(mixing)하고 고속 퓨리에 트랜스폼을 수행하여 거리 방향에 대한 레인지 프로파일을 계산하는 단계; 및
    상기 각 레인지 프로파일 별로 CFAR(Constant false alarm rate) 알고리즘을 통해 상기 표적 예상 구간을 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 2D 데이터 기반의 표적 인식 방법.
  8. 삭제
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 표적을 인식하는 단계는,
    미리 정해진 방위각 구간 별로 상기 표적 데이터베이스에 저장된 표적거리 평균값과 상기 레이더 수신신호의 대상에 대한 확률분포 값 간의 편차에 대한 평균 제곱근 편차를 구하고, 상기 평균 제곱근 편차가 임계치 범위에 해당하는지 판단하는 것을 특징으로 하는 2D 데이터 기반의 표적 인식 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 표적을 인식하는 단계는,
    상기 편차에 대한 평균이 임계치 범위에 해당하는 경우, 상기 레이더 수신신호의 대상을 상기 표적 데이터베이스에 저장된 해당 기준 표적으로 인식하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 2D 데이터 기반의 표적 인식 방법.
  11. 제 6 항, 제 7 항, 제 9 항 및 제 10 항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  12. 레이더부;
    상기 레이더부를 통해 사전에 획득된 기준 표적들의 방위각 구간별 표적거리 정보를 저장하는 표적 데이터베이스;
    상기 레이더부를 통해 수신된 신호들을 분석하여 표적 예상 구간을 설정하는 표적 예상구간 설정부;
    안테나의 합채널 및 차채널로 수신된 신호 스펙트럼을 이용하여 상기 표적 예상 구간에 대한 2D의 방위각 구간별 거리 데이터를 생성하는 신호 처리부; 및
    상기 2D의 방위각 구간별 거리 데이터를 상기 표적 데이터베이스에 저장된 각 표적의 방위각 구간별 표적거리 정보와 비교하여 표적을 인식하는 표적 인식부;를 포함하며,
    상기 표적 데이터베이스는, 인식하고자 하는 상기 기준 표적들에 대해 안테나의 합채널 및 차채널을 이용하여 방위각 구간별 표적거리를 나타내는 2D 데이터를 테이블 형태로 저장하되, 상기 방위각 구간별 표적거리의 평균값을 저장하는 것을 특징으로 하는 2D 데이터 기반의 표적 인식 시스템.

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