KR101951034B1 - 순차통계 일정 오경보율 검파의 처리 속도 향상방법 - Google Patents

순차통계 일정 오경보율 검파의 처리 속도 향상방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 순차통계 일정 오경보율 검파를 위한 메모리 셀의 정렬 과정에서 발생하는 과도한 연산량을 감소시켜 레이더 산호 처리에 소요되는 시간을 단축시킬 수 있는 순차통계 일정 오경보율 검파의 처리 속도 향상방법에 관한 것으로서, 상기 방법은, 다수의 셀로 구성되는 레지스터 상에서 슬라이딩을 통해 셀을 순차적으로 선택하는 데이터 선택 윈도우 내에 포함되는 셀이 각각 위치하는 다수의 셀 유닛으로 구성되는 데이터 저장부를 초기화하는 단계; 상기 레지스터 상에서 레퍼런스 윈도우를 슬라이딩하면서 상기 레퍼런스 윈도우에 속한 셀들을 크기 순서대로 정렬하고, 임의의 순서 k번째의 셀의 값에 대해 배경 잡음 전력을 계산하는 단계; 및 계산된 배경 잡음 전력에 스케일 팩터(scale factor) 값을 곱하여 임계치를 계산하고, 계산된 임계치를 기반으로 표적을 탐지하는 단계를 포함한다.

Description

순차통계 일정 오경보율 검파의 처리 속도 향상방법{Method for improving processing speed of OS-CFAR detection}
본 발명은 순차통계 일정 오경보율 검파의 처리 속도 향상방법에 관한 것으로, 특히 순차통계 일정 오경보율(Ordered Statistic Constant False Alarm Rate : 이하, OS-CFAR라 칭한다) 검파를 위한 메모리 셀 정렬 과정에서 발생하는 과도한 연산량을 감소시켜 레이더 산호 처리에 소요되는 시간을 단축시킬 수 있도록 한 순차통계 일정 오경보율 검파의 처리 속도 향상방법에 관한 것이다.
레이더 시스템은 표적(Target)을 탐지하기 위해 고안된 신호를 송신하고, 표적으로부터 반사된 신호를 수신하여, 송신신호와 반사신호를 처리함으로써 표적을 탐지하는 시스템이다. 이때, 반사신호에는 표적에 대한 신호뿐만 아니라 다양한 지형지물에 의한 클러터(Clutter)가 포함된다.
표적과 클러터를 구분하기 위한 방법의 일례로, 수신된 반사신호에 대해 FFT(Fast Fourier Transform, 고속 푸리에 변환) 알고리즘을 적용하여 얻어진 각 주파수 성분별 신호를 입력 셀 데이터(input cell data)로 하여 각 셀의 값을 임계치(threshold)와 비교하여 임계치보다 큰 신호를 표적으로 식별하는 방법이 있다.
이때, 임계치를 낮추면 클러터를 표적으로 인식하는 오탐지율이 높아지는 현상이 발생하며, 반대로 임계치를 높이면 표적을 식별하지 못하는 문제가 생길 수 있다. 이에 따라 임계치를 상황에 따라 가변적으로 적용하여 오탐지율을 일정하게 유지하는 일정 오경보율(CFAR : Constant False Alarm Rate, 이하 CFAR) 알고리즘이 이용된다.
CFAR 알고리즘의 기본 개념은 테스트 셀(Cell Under Test)의 신호 크기를 그 주변의 셀들 중 가드 셀(Guard Cell)을 제외한 나머지 셀들로 이루어진 레퍼런스 윈도우(Reference Window)로부터 추출된 배경 잡음 전력을 이용하여 계산된 임계치와 비교하여, 신호 크기가 더 큰 경우 표적으로 탐지하는 것이다.
CFAR 알고리즘 중 CA-CFAR(Cell Averaging CFAR, 이하 CA-CFAR) 알고리즘에 대하여 도 1을 참조하여 설명해 보기로 한다.
도 1은 종래 기술에 따른 CA-CFAR 알고리즘의 동작 과정을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, CA-CFAR 알고리즘은 평균치 연산부(110)를 통해 테스트 셀(C_t)의 인근에 있는 참조 셀(C_r)들의 데이터 값(진폭 값)의 평균값을 구한다.
그리고, 상기 구해진 평균값에 곱셈기(120)를 이용하여 상수(Scaling Factor)를 곱한 후, 평균값에 상수를 곱한 값과 테스트 셀(C_t)의 데이터 값을 임계값 판정부(130)를 이용하여 비교한다.
비교 결과, 테스트 셀(C_t)의 데이터 값이 상기 평균값에 상수를 곱한 값보다 크면 타겟으로 판정하여 데이터 값을 그대로 출력하고, 테스트 셀(C_t)의 데이터 값이 상기 평균값에 상수를 곱한 값보다 작으면 클러터로 판정하여 제로(zero)값을 출력한다.
이러한 CA-CFAR 알고리즘은 타겟 매스킹(Target Masking) 효과와 클러터 에지(Clutter Edges) 문제 등으로 타겟들의 이동 변화가 심한 도로 환경에서는 적합하지 않았다.
이러한 CA-CFAR 알고리즘의 한계를 극복하기 위한 방법으로 순차통계 CFAR(Ordered Statistic CFAR, 이하 OS-CFAR)이 알려져 있는데, 이러한 OS-CFAR 알고리즘에 대하여 도 2를 참조하여 간단하게 살펴보기로 하자.
도 2는 종래 기술에 따른 OS-CFAR 알고리즘의 동작 과정을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 먼저, N개의 거리 데이터(Range Data)가 레지스터(210)에 저장되고, N개의 거리 데이터를 차례대로 슬라이딩 윈도우(220)를 이용하여 스캔하면서 정렬연산장치(230)로 전송한다.
슬라이딩 윈도우(220)에 의해 스캔된 참조셀들을 정렬연산장치(230)에 의해 데이터 값이 큰 순서대로 내림차순으로 정렬하고, 그 중에 규정된 순서의 데이터 값들 중 k번째 데이터를 선택하여, 선택된 k번째 데이터에 곱셈기(240)를 이용하여 상수를 곱하여 임계값을 도출한다.
그리고, 상기 도출된 임계값과 테스트 셀을 임계값 판정부(250)에서 비교하여 테스트 셀이 임계값보다 클 경우에는 타겟으로 판정하여 "1"을 출력하고, 테스트 셀이 임계값보다 작을 때에는 클러터로 판단하여 "0"을 출력한다.
이때, 레지스터(210)를 구성하는 모든 셀에 대해 슬라이딩 윈도우(220)를 슬라이딩하면서 슬라이딩 윈도우(220) 내의 셀들의 신호 크기를 정렬해야 하기 때문에 연산량이 많고, 이로 인해 처리 속도가 느리다는 단점이 있다.
따라서, 본 발명은 상기와 같은 종래 기술에 따른 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은, 순차통계 일정 오경보율 검파를 위한 메모리 셀 정렬 과정에서 발생하는 과도한 연산량을 감소시켜 레이더 신호 처리에 소요되는 시간을 단축시킬 수 있도록 한 순차통계 일정 오경보율 검파의 처리 속도 향상방법을 제공함에 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 순차통계 일정 오경보율 검파의 처리 속도 향상방법은, 다수의 셀로 구성되는 레지스터 상에서 움직이면서 셀을 선택하는 레퍼펀스 윈도우 내에 포함되는 셀이 각각 위치하는 다수의 셀 유닛으로 구성되는 데이터 저장부를 초기화하는 단계; 상기 레지스터 상에서 레퍼런스 윈도우를 슬라이딩하면서 상기 레퍼런스 윈도우에 속한 셀들을 크기 순서대로 정렬하고, 임의의 순서 k번째의 셀의 값에 대해 배경 잡음 전력을 계산하는 단계; 및 계산된 배경 잡음 전력에 스케일 팩터(scale factor) 값을 곱하여 임계치를 계산하고, 계산된 임계치를 기반으로 표적을 탐지하는 단계를 포함한다.
상기 표적을 탐지하는 단계에서, 계산된 임계치와 테스트 셀을 비교하여 테스트 셀이 계산된 임계보다 큰 경우 타겟으로 판단하여 "1"을 출력하고, 테스트 셀이 임계치보다 작을 경우에는 클러터로 판단하여 "0"을 출력한다.
상기 배경 잡음 전력을 계산하는 단계는, 레퍼런스 윈도우에서 가장 오래된 셀과 가드 윈도우로 합류하게 되는 셀을 순차 배열에서 제거하는 단계; 레퍼런스 윈도우에서 가장 오래된 셀을 데이터 저장부에서 제거하고, 레퍼런스 윈도우로 새로 포함되는 셀을 데이터 저장부에 추가하는 단계; 레퍼런스 윈도우로 새로 포함되는 셀을 데이터 저장부에 추가한 후, 데이터 저장부의 앵커 위치를 조정하는 단계; 데이터 저장부의 앵커 위치를 조정한 후, 레퍼런스 윈도우에 새로 포함되는 셀과, 가드 윈도우에 속해 있으면서 레퍼런스 윈도우에 합류하게 되는 셀을 순차 배열에 추가하고 정렬하는 단계; 및 순차 배열에서 앵커부터 시작하여 K번째에 위치한 셀 유닛을 배경 잡음 전력으로 계산하는 단계를 포함한다.
상기 앵커 위치를 조정하는 단계에서, 앵커 다음의 셀 유닛이 없는 경우, 첫번째 셀 유닛을 가리키도록 앵커를 조정한다.
상기 셀을 순차 배열에 추가하고 정렬하는 단계에서, 앵커로 식별된 유닛의 값을 순차 배열에 있는 셀 유닛들과 비교하여 앵커의 값보다 더 크거나 같은 값을 가지는 셀 유닛의 앞에 앵커를 삽입한다.
본 발명에 따른 순차통계 일정 오경보율 검파방법의 속도 처리 향상방법에 따르면, 이전의 레퍼런스 윈도우의 정렬 결과를 현재의 테스트 셀에 대한 레퍼런스 윈도우 정렬 시에 재사용할 수 있다.
따라서, 순차통계 일정 오경보율 검파방법의 정렬 과정에서 발생하는 과도한 연산량을 감소시켜 레이더 산호 처리에 소요되는 시간을 단축시킬 수 있다.
도 1은 종래 기술에 따른 CA-CFAR 알고리즘의 동작 과정을 도시한 도면.
도 2는 종래 기술에 따른 OS-CFAR 알고리즘의 동작 과정을 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 OS-CFAR 검파방법의 동작 과정을 도시한 도면.
도 4는 도 3의 데이터 저장부를 구성하는 셀 유닛의 구성을 도시한 도면.
도 5는 본 발명에 따른 순차통계 일정 오경보율 검파방법에 대한 동작 플로우챠트를 나타낸 도면.
도 6은 도 5의 배경 잡음 전력을 계산하는 단계를 구체적으로 도시한 동작 플로우챠트를 나타낸 도면.
도 7 내지 10은 도 6의 각 단계에 대한 동작 과정을 도시한 도면들.
도 11은 본 발명에 따른 OS-CFAR 알고리즘과 종래의 OS-CFAR 알고리즘을 임베디드 시스템에 구현한 경우를 비교한 처리 성능 그래프.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
이하, 본 발명의 실시 예에 따른 순차통계 일정 오경보율 검파의 처리 속도 향상방법에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 상세하게 설명해 보기로 한다.
OS-CFAR 검파의 처리 속도 향상을 위한 본 발명의 특징은 이전의 테스트 셀의 배경 잡음 전력을 구하기 위해 사용된 레퍼런스 윈도우에 속한 셀들의 대부분이 현재의 테스트 셀의 레퍼런스 윈도우에도 속한다는 것으로서, 다시 말하면 이전의 레퍼런스 윈도우의 정렬 결과를 현재의 테스트 셀에 대한 레퍼런스 윈도우 정렬 시에 재사용한다는 것이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 OS-CFAR 검파방법의 동작 과정을 도시한 도면이고, 도 4는 도 3의 데이터 저장부를 구성하는 셀 유닛의 구성을 도시한 도면이다.
도 3 및 도 4를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 순차통계 일정 오경보율 검파방법을 실행하기 위한 장치는 데이터 추출부(310), 데이터 저장부(320), 삽입 정렬부(330) 및 순차 배열(340)로 구성될 수 있다.
이때, 상기 데이터 추출부(310)는 각각 데이터가 저장되는 다수의 셀 중 테스트 셀의 타켓 판정을 위해 필요한 셀을 선택하기 위해 구성되며, 레지스터(311), 레퍼런스 윈도우(312), 가드 윈도우(313)로 구성될 수 있다. 다른 방법으로 표현한다면, 레퍼런스 윈도우(312), 가드 윈도우(313), 테스트 셀(314)을 하나의 데이터 선택 윈도우로 간주하여, 데이터 선택 윈도우내에 포함된 셀들을 선택한다.
상기 레지스터(311)는 각각 데이터가 저장되는 다수의 셀(C)로 구성되며, 테스트 셀(314)이 이동함에 따라 상기 레퍼런스 윈도우(312)와 상기 가드 윈도우(313)는 슬라이딩하면서 레지스터(311)의 셀(C)을 순차적으로 선택한다.
이때, 상기 가드 윈도우(313)는 테스트 셀(314)에 인접한 주변의 셀로 선택되고, 상기 레퍼런스 윈도우(312)는 가드 윈도우(313)에 인접한 주변의 셀로 선택된다. 여기서, 상기 레퍼런스 윈도우(312)의 크기 등은 미리 설정되고, 설정된 상기 레퍼런스 윈도우(312)의 크기는 일반적으로 가드 윈도우(313)의 크기보다 크게 설정된다.
도 3의 실시 예에서는 총 25개의 셀이 레퍼런스 윈도우와 가드 윈도우 및 판정 대상인 테스트 셀(314)을 구성하며 , 가드 윈도우(301)는 테스트 셀(314) 전후에 인접한 2개씩의 가드 셀(총 4개셀)을 포함하고, 레퍼런스 윈도우는 가드 윈도우 전후로 각 10개씩의 셀 을 포함하는데, 이는 발명의 편의와 이해의 증진을 위한 일 실시예일 뿐으로서 이에 제한되는 것이 아니며, 본 발명이 적용되는 레퍼런스 윈도우의 전체 크기, 가드 윈도우의 위치, 가드 셀의 개수 등은 상황에 따라 다양한 설정이 가능함은 물론이다.
상기 데이터 저장부(320)는 다수의 셀 유닛(321)으로 구성되며, 다수의 셀 유닛에는 각각 상기 데이터 선택 윈도우 내에 위치하는 셀이 위치한다. 여기서, 상기 데이터 선택 윈도우는 레퍼런스 윈도우(312), 가드 윈도우(313) 및 테스트 셀(314)을 포함하는 윈도우를 의미한다.
한편, 상기 데이터 저장부(320)를 구성하는 셀 유닛(321)은 셀 유닛의 고유한 인덱스(321-1), 셀 유닛에 포함된 셀의 신호 크기(321-2), 셀 유닛에 포함된 셀의 신호 크기보다 작은 크기를 가지는 셀이 포함된 바로 앞의 셀 유닛의 인덱스(321-3) 및 셀 유닛에 포함된 셀의 크기보다 큰 크기를 가지는 셀이 포함된 바로 뒤의 셀 유닛의 인덱스(321-4)로 구성될 수 있다. 즉, 도 3 및 도 4의 실시예에서는 신호 크기의 오름차순으로 셀이 정렬되는데, 역시 본 발명의 기술 사상은 이에 한정되지 않고 예컨대 내림차순으로 정렬되는 경우도 아우르는 것임은 물론이다.
상기 삽입 정렬부(330)는 레퍼런스 윈도우(312)에 새로이 포함되는 셀들을 대상으로 정렬을 수행한다.
상기 순차 배열(340)은 데이터 저장부(320)로부터 레퍼런스 윈도우(312)에 속한 셀들의 정렬된 크기 순서를 나타내는 연관관계를 이용하여 표현되는 가상의 배열이다. 예컨대, 상기 순차 배열(340)은 각 셀 유닛의 바로 앞 셀 유닛의 인덱스와 바로 뒤의 셀 유닛의 인덱스의 참조 관계로 표현된 가상의 배열일 수 있다.
한편, 데이터 저장부(320) 및 정렬 데이터 저장부(340) 내에서 특정 속성을 가진 셀 유닛을 지칭하는 앵커(anchor)가 설정되는데, 앵커는 데이터 저장부(320) 내에서 레퍼런스 윈도우(312)의 시작과 끝을 나타내기 위한 AULH와 AURT, 레퍼런스 윈도우(312)에서 가드 윈도우(313)와 인접하는 것을 나타내기 위한 AULT와 AURH, 정렬 데이터 저장부(340)의 시작과 끝을 나타내는 AUSH와 AUST, 및 테스트 셀을 나타내는 AUCUT 을 포함한다.
이하, 상기한 본 발명에 따른 순차통계 일정 오경보율 검파를 실현하기 위한 장치를 이용한 순차통계 일정 오경보율 검파방법에 대하여 도 5를 참조하여 단계적으로 설명하기로 한다.
도 5는 본 발명에 따른 순차통계 일정 오경보율 검파방법에 대한 동작 플로우챠트를 나타낸 도면이다.
먼저, 데이터 저장부(320)를 초기화하고(S510), 레퍼런스 윈도우(312)를 슬라이딩하면서 레퍼런스 윈도우(312)에 속한 셀들을 크기 순서대로 정렬하고(S520), 임의의 순서 k번째의 셀의 값에 대해 배경 잡음 전력을 계산한다(S530).
배경 잡음 전력을 계산한 후(S530), 계산된 배경 잡음 전력에 스케일 팩터(scale factor) 값을 곱하여 임계치를 계산하고(S540), 계산된 임계치를 기반으로 표적을 탐지한다(S550).
이때, 계산된 임계치를 기반으로 표적을 탐지하는 경우(S550), 계산된 임계치와 테스트 셀을 비교하여, 테스트 셀이 임계값보다 크면 타겟으로 판단하여 ‘1’을 출력하고, 테스트 셀이 임계값보다 작을 때에는 클러터로 판단하여 ‘0’을 출력한다.
한편, 도 5의 단계 S520에서와 같이 레퍼런스 윈도우 내의 셀들을 크기 순서대로 정렬한 상태에서, 현재 테스트 셀의 다음 셀을 시험하기 위하여 레퍼런스 윈도우(312) 및 가드 윈도우(313)가 오른쪽으로 셀 하나만큼 슬라이딩하는 경우 다음과 같은 동작을 수행한다.
즉, 레퍼런스 윈도우(312)에서 가장 오래된 셀(AULH, 즉 도 8의 C1)과 가드 윈도우(313)로 합류하게 되는 셀(AURH, 즉 도 8의 C2)은 레퍼런스 윈도우(312)에서 제외되고, 가드 윈도우(313)에 속해 있으면서 레퍼런스 윈도우(312)에 합류하게 되는 셀(도 8의 C4)과 새로운 데이터 셀(도 8의 C3)이 레퍼런스 윈도우(312)에 포함된다.
이와 같이 레퍼런스 윈도우가 셀을 테스트하기 위하여 슬라이딩하는 경우에 도 5의 배경 잡음 전력을 계산하는 과정이 이루어지게 되는데, 이하에서는 배경 잡음 전력을 계산하는 것에 대해서 도 6 내지 10을 참조하여 단계적으로 설명하기로 한다.
도 6은 도 5의 배경 잡음 전력을 계산하는 단계를 구체적으로 도시한 동작 플로우챠트를 나타낸 도면이고, 도 7 내지 10은 도 6의 각 단계에 대한 동작 과정을 도시한 도면들이다.
먼저, 레퍼런스 윈도우(312)에서 가장 오래된 셀과 가드 윈도우(313)로 합류하게 되는 셀을 순차 배열(400)에서 제거한다(S610).
도 7은 레퍼런스 윈도우가 오른쪽으로 한 셀 단위만큼 이동한 후의 그림을 도시한 것인데, 앵커의 표기는 이동하기 전의 레퍼런스 윈도우의 앵커를 표기한 것임에 유의하라. 도 7을 참조하면, 레퍼런스 윈도우(312)에서 가장 오래된 셀(C1)에 대응되는 셀 유닛은 앵커 AULH로 식별되고 있으며, 순차 배열(340) 상에서의 위치를 K1이라고 가정하면, 순차 배열(340) 상의 (K1-1)번째와 (K1+1)번째의 셀 유닛의 순서 관계를 조정함으로써 앵커 AULH로 식별된 셀(C1)을 제거할 수 있다. 여기서, 상기 LH는 Left Header를 의미한다.
또한, 가드 윈도우(313)로 합류하게 되는 셀(C2)에 대응되는 셀 유닛은 앵커 AURH로 식별되고, 순차 배열(340) 상에서의 위치를 K2라고 가정하면, (K2-1)번째와 (K2+1)번째의 셀 유닛의 순서 관계를 조정함으로써 앵커 AURH로 식별된 셀(C2)을 제거할 수 있다. 여기서, 상기 RH는 Right Header를 의미한다.
상기와 같이, 레퍼런스 윈도우(312)에서 가장 오래된 셀과 가드 윈도우(313)로 합류하게 되는 셀을 순차 배열(400)에서 제거한 후(S610), 레퍼런스 윈도우(312)에서 가장 오래된 셀(도 8의 C1)을 데이터 저장부(320)에서 제거하고, 레퍼런스 윈도우(312)로 새로 포함되는 셀(도 8의 C3)을 데이터 저장부(320)에 추가한다(S620). 도 7 내지 9에 잘 나타나 있는 바와 같이, 가드 셀이었다가 레퍼런스 윈도우에 포함되는 셀(도 8의 C4)과, 앵커(AURH)였다가 가드 윈도우에 편입되는 셀은 계속 데이터 저장부(320)에 포함되어 있는 상태이다. 즉, 데이터 저장부(320)에 추가되는 셀은 본 실시예와 같이 레퍼런스 윈도우가 오른쪽으로 이동하는 경우에는 레퍼런스 윈도우의 오른 쪽 끝 셀(AURT)의 오른쪽에 인접한 셀이 된다. 미도시한 다른 실시예로서, 레퍼런스 윈도우가 왼쪽으로 이동하는 경우에는 레퍼런스 윈도우의 왼쪽 끝 셀(AULH)의 왼쪽에 인접한 셀이 될 것이다.
이때, 도 8을 참조하면, 레퍼런스 윈도우(312)에서 가장 오래된 셀(C1)에 대응되는 셀 유닛은 데이터 저장부(320)에서 제거되므로, 앵커 AULH는 더 이상 역할이 없는 상태가 된다. 따라서, 앵커 AULH가 가리키는 셀 유닛의 신호 크기를 나타낸 값에 레퍼런스 윈도우(312)로 새로 포함되는 셀(C3)의 값으로 덮음으로써, 레퍼런스 윈도우(312)에서 가장 오래된 셀(C1)의 제거와 레퍼런스 윈도우(312)로 새로 포함되는 셀(C3)의 추가를 동시에 처리할 수 있다.
이와 같이 레퍼런스 윈도우(312)에서 가장 오래된 셀을 데이터 저장부(320)에서 제거하고, 레퍼런스 윈도우(312)로 새로 포함되는 셀을 데이터 저장부(320)에 추가한 후(S620), 데이터 저장부(320)의 앵커 위치를 조정한다(S630).
이때, 도 9에 도시된 바와 같이, 앵커 AULH, AULT, AUCUT, AURH 및 AURT는 모두 오른쪽 다음의 셀 유닛을 가리키도록 조정된다. 이때, AURT처럼 다음의 셀 유닛이 없는 경우, 데이터 저장부(320)의 첫 번째 셀 유닛을 가리키도록 조정된다. 여기서, LT는 Left Tail, RT는 Right Tail, CUT(Cell Under Test)는 테스트 셀을 의미한다.
데이터 저장부(320)의 앵커 위치를 조정한 후(S630), 레퍼런스 윈도우(312)에 새로 포함되는 셀과, 가드 윈도우(313)에 속해 있으면서 레퍼런스 윈도우(312)에 합류하게 되는 셀을 순차 배열에 추가하고 정렬한다(S640).
이때, 도 10에 도시된 바와 같이, 삽입 정렬부(330)를 이용하여 앵커 AURT로 식별된 유닛의 값을 순차 배열(340)에 있는 셀 유닛들과 비교하여 AURT의 값보다 더 크거나 같은 값을 가지는 셀 유닛(341)의 앞에 AURT를 삽입한다. 예를 들어, AURT의 값보다 더 크거나 같은 값을 가지는 셀 유닛(341)이 K3번째 위치라고 가정하면, (K3-1)번째의 셀 유닛과 AURT와 AURT의 값보다 더 크거나 같은 값을 가지는 셀 유닛(341)의 연관관계를 조정함으로써 AURT를 해당 위치에 삽입된 것처럼 설정할 수 있다.
같은 방법으로, 삽입 정렬부(330)를 이용하여 앵커 AULT로 식별된 유닛의 값을 순차 배열(340)에 있는 셀 유닛들과 비교하여 AULT의 값보다 더 크거나 같은 값을 가지는 셀 유닛(342)의 앞에 AULT를 삽입한다.
이와 같이 레퍼런스 윈도우(312)에 새로 포함되는 셀과, 가드 윈도우(313)에 속해 있으면서 레퍼런스 윈도우(312)에 합류하게 되는 셀을 순차 배열에 추가하여 정렬한 후(S640), 순차 배열(340)에서 AULH부터 시작하여 K번째에 위치한 셀 유닛(343)을 배경 잡음 전력으로 계산한다(S650).
도 11은 본 발명에 따른 OS-CFAR 알고리즘과 종래의 OS-CFAR 알고리즘을 임베디드 시스템에 구현한 경우를 비교한 처리 성능 그래프이다.
이때, 종래의 OS-CFAR 알고리즘은 퀵 소트(Quick Sort) 방법을 사용하여 정렬하도록 구현하고, 셀 데이터의 크기는 8192, 레퍼런스 윈도우의 크기는 32로, 가드 윈도우의 개수는 0, K는 3으로 설정된 상태에서 이루어진 결과이다.
도 11에서 확인할 수 있는 바와 같이, 동일한 입력 샘플 사이즈에서 본 발명의 OS-CFAR 알고리즘을 적용한 경우의 처리 속도가 종래의 OS-CFAR 알고리즘을 적용한 경우의 처리 속도보다 월등히 우수함을 알 수 있다.
여기에 더하여, 정렬 속도를 보다 더 향상시키기 위해 K번째 위치한 셀 유닛(343)을 앵커로 정의하여, 다음의 배경 잡음 전력을 계산에 활용할 수 있다. 좀 더 구체적으로, K번째에 위치한 셀 유닛(343)을 AUK로 정의하고, 레퍼런스 윈도우(312)에 새로 포함되는 셀과, 가드 윈도우(313)에 속해 있으면서 레퍼런스 윈도우(312)에 합류하게 되는 셀을 순차 배열에 추가하고 정렬하는 단계에서 AURT를 정렬할 때, AURT의 값이 AUK의 값보다 크거나 같다면 AUK의 값보다 작은 값을 가지는 셀 유닛들에 대해서 비교를 하지 않고, AUK부터 값을 비교하여 정렬함으로써 속도를 향상시킬 수 있다.
또한, 본 실시 예에서는 오름차순을 가정하였으나, 응용방법에 따라 내림차순을 적용하는 것도 가능하다.
한편, 본 발명에 따른 순차통계 일정 오경보율 검파방법의 처리 속도 향상방법을 실시 예에 따라 설명하였지만, 본 발명의 범위는 특정 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명과 관련하여 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 범위 내에서 여러 가지의 대안, 수정 및 변경하여 실시할 수 있다.
따라서, 본 발명에 기재된 실시 예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
310 : 데이터 추출부
311 : 레지스터
312 : 레퍼런스 윈도우
313 : 가드 윈도우
314 : 테스트 셀
320 : 데이터 저장부
330 : 삽입 정렬부
340 : 순차 배열

Claims (5)

  1. 다수의 셀로 구성되는 레지스터 상에서 슬라이딩을 통해 셀을 순차적으로 선택하는 데이터 선택 윈도우 내에 포함된 셀이 각각 위치하는 다수의 셀 유닛으로 구성되는 데이터 저장부를 초기화하는 단계;
    상기 레지스터 상에서 레퍼런스 윈도우를 슬라이딩하면서 상기 레퍼런스 윈도우에 속한 셀들을 크기 순서대로 정렬하고, 임의의 순서 k번째의 셀의 값에 대해 배경 잡음 전력을 계산하는 단계; 및
    계산된 배경 잡음 전력에 스케일 팩터(scale factor) 값을 곱하여 임계치를 계산하고, 계산된 임계치를 기반으로 표적을 탐지하는 단계를 포함하는 순차통계 일정 오경보율 검파의 처리속도 향상방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 표적을 탐지하는 단계에서, 계산된 임계치와 테스트 셀을 비교하여 테스트 셀이 계산된 임계보다 큰 경우 타겟으로 판단하여 "1"을 출력하고, 테스트 셀이 임계치보다 작을 경우에는 클러터로 판단하여 "0"을 출력하는 것인 순차통계 일정 오경보율 검파의 처리속도 향상방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 배경 잡음 전력을 계산하는 단계는,
    레퍼런스 윈도우 및 가드 윈도우가 오른쪽으로 셀 하나만큼 슬라이딩함에 따라, 레퍼런스 윈도우에서 가장 오래된 셀과 가드 윈도우로 합류하게 되는 셀을 순차 배열에서 제거하는 단계;
    상기 순차 배열에서 제거되는 레퍼런스 윈도우에서 가장 오래된 셀과 가드 윈도우로 합류하게 되는 셀 중에서 상기 레퍼런스 윈도우에서 가장 오래된 셀을 데이터 저장부에서 제거하고, 레퍼런스 윈도우로 새로 포함되는 셀을 데이터 저장부에 추가하는 단계;
    레퍼런스 윈도우로 새로 포함되는 셀을 데이터 저장부에 추가한 후, 데이터 저장부의 앵커 위치를 조정하는 단계;
    데이터 저장부의 앵커 위치를 조정한 후, 레퍼런스 윈도우에 새로 포함되는 셀과, 가드 윈도우에 속해 있으면서 레퍼런스 윈도우에 합류하게 되는 셀을 순차 배열에 추가하고 정렬하는 단계; 및
    순차 배열에서 앵커부터 시작하여 K번째에 위치한 셀 유닛을 배경 잡음 전력으로 계산하는 단계를 포함하는 것인 순차통계 일정 오경보율 검파의 처리속도 향상방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 앵커 위치를 조정하는 단계에서, 레퍼런스 윈도우의 이동방향 쪽의 끝을 나타내는 앵커의 이동방향으로서의 다음의 셀 유닛이 없는 경우, 첫번째 셀 유닛을 가리키도록 상기 앵커를 조정하는 것인 순차통계 일정 오경보율 검파의 처리속도 향상방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 셀을 순차 배열에 추가하고 정렬하는 단계에서, 새롭게 추가되어 레퍼런스 윈도우의 끝을 나타내는 앵커(AURT)의 재배치는, 상기 앵커(AURT)로 식별된 유닛의 값을 순차 배열에 있는 각 셀 유닛들과 비교하여 상기 앵커(AURT)의 값보다 더 크거나 같은 값을 가지는 셀 유닛의 앞에 상기 앵커(AURT)를 삽입하는 것인 순차통계 일정 오경보율 검파의 처리속도 향상방법.
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