KR20220164333A - 거리 모호성 극복 장치 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 거리 모호성 극복 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시예는, 송신 신호를 초고주파 대역 신호으로 변환하는 주파수 합성기, 상기 초고주파 대역 신호의 파워를 증폭하여 안테나로 전송하는 송신기, 상기 초고주파 대역 신호가 표적에 반사되어 돌아오는 반사 신호를 수신하여 기저 대역의 수신 신호로 변환하는 수신기, 및 하나의 위상결 유지 처리 주기 동안 위상 특이성을 부여한 복수의 송신 펄스들을 포함하는 상기 송신 신호를 생성하고, 상기 수신 신호를 펄스 압축한 압축 신호들을 이용하여 거리 모호성을 제거하도록 구성되는, 신호 처리기를 포함하는, 거리 모호성 극복 장치를 제공한다.

Description

거리 모호성 극복 장치 및 그 방법{ENHANCED UNAMBIGUOUS RANGE APPARATUS AND METHOD THEREOF}
본 발명은 거리 모호성 극복 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 펄스 반복 주파수를 일정하게 유지하면서 거리 모호성을 극복하기 위한, 거리 모호성 극복 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
레이더는 마이크로파 대역의 초고주파 센서를 이용하여 대상 물체에 대한 정보를 획득한다. 레이더는 대상 물체를 탐지하고 추적하기 위하여 거리 정보를 획득할 수 있다.
펄스를 이용한 레이더의 경우, 레이더의 탐지 거리를 유지하며 높은 거리 해상도를 확보하기 위하여 선형 주파수 변조(Linear Frequency Modulation)을 이용한다. 선형 주파수 변조에 있어서, 대상 물체의 속도 정보를 얻기 위하여 동일한 듀티비를 유지하며 펄스 반복 주파수(Pulse Repitition Frequency)를 높일 경우, 탐지 거리가 짧아지고 펄스 반복 주기(Pulse Repetition Interval)에 대응하는 거리보다 멀리 있는 물체의 경우 거리 모호성이 발생하여 정확한 거리 정보를 추출하는 것이 어렵다.
거리 모호성을 극복하고, 레이더와 대상 물체 사이의 거리를 정확하게 추정하기 위하여 복수의 펄스 반복 주파수를 사용할 수 있으나, 이를 위해서는 대상 물체의 거리에 적합한 펄스 반복 주파수를 선택하기 위하여 복수의 펄스 반복 주파수로 변경하며 측정할 필요가 있다. 따라서 대상 물체의 거리 정보 획득에 시간 및 전력이 과도하게 소요되는 문제점이 있다.
도 1은 종래 기술에 따라 선형 주파수 변조를 이용하는 레이더 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 송신 신호(St)는 복수의 송신 펄스들(Pt1, Pt2??)을 포함한다. 송신 펄스들은 펄스 반복 주기(Tpulse) 간격으로 생성되어, 안테나를 통하여 송출된다. 송출된 송신 신호(St)는 대상 물체의 표면에서 반사되어 되돌아오고, 안테나는 반사된 수신 신호(Sr)를 획득한다. 수신 신호(Sr)는 복수의 수신 펄스들(Pr1, Pr2 ??)를 포함한다.
제1 송신 펄스(Pt1)가 송출된 시각을 t=0으로 정의하고, 안테나가 제1 수신 펄스(Pr1)를 획득한 시각을 tdelay로 정의하면, 대상 물체와 레이더 사이의 거리 R1은 아래의 수학식 1에 의하여 표시될 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00001
여기서 c는 광속이다.
이 때, 펄스 반복 주기에 대응하는 비모호거리(R비모호거리)보다 멀리 있는 물체가 존재하는 경우, 거리 모호성 문제가 발생할 수 있다. 여기서 비모호거리는 아래의 수학식 2에 의하여 표시될 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00002
일 예로, 안테나가 제2 수신 펄스(Pr2)를 획득한 시각을 t'delay로 정의하고, 이 때,
Figure pat00003
일 때, 제2 수신 펄스(Pr2)가 제1 송신 펄스(Pt1)의 반사 펄스인지, 제2 송신 펄스(Pt2)의 반사 펄스인지에 따라 대상 물체의 거리가 달라질 수 있다. 즉, 제2 수신 펄스(Pr2)가 제1 송신 펄스(Pt1)의 반사 펄스인 경우, 대상 물체까지의 거리(R')는
Figure pat00004
인 반면, 제2 수신 펄스(Pr2)가 제2 송신 펄스(Pt2)의 반사 펄스인 경우, 대상 물체까지의 거리(R')는
Figure pat00005
과 동일하다.
한국 등록특허공보 등록번호 제10-1125276호(2012.03.02)는 레이더를 이용한 타겟의 거리 속도 검출 장치에 관한 것으로, 일 실시예에 다른 거리 속도 검출 장치는 복수 개의 타겟에 대한 레이더 송신 신호 및 수신 신호를 주파수 변환하는 변환기; 상기 주파수 변환된 송신 신호 및 수신 신호를 이용하여 업-비트 주파수, 다운-비트 주파수 및 도플러 주파수를 검출하는 주파수 검출기; 상기 업 비트 주파수 및 상기 도플러 주파수를 이용하여 상관 주파수 후보군을 검출하는 상관 주파수 후보군 검출기; 상기 상관 주파수 후보군과 상기-다운 비트 주파수를 비교하여 상기 상관 주파수 후보군 중에서 상기-다운 비트 주파수와 동일한 값을 가지는 상관 주파수 후보에 대한 업-비트 주파수와 다운 비트 주파수의 페어를 선택하는 주파수 비교기; 상기 업-비트 및 다운-비트 주파수 검출기에서 각 전력 스펙트럼 밀도를 계산한 값을 비교하는 전력 스펙트럼 밀도 비교기; 상기 업-비트 및 다운-비트 주파수 검출기에서 각 위상변화량 계산한 값을 위상 변화량 비교기; 및 상기 주파수 비교기, 전력 스펙트럼 밀도 비교기 및 위상 변화량 비교기에서 산출된 값을 이용하여 상기 복수 개의 타겟에 대한 거리 및 속도를 계산하는 거리 및 속도 계산기를 포함한다.
상술한 종래 기술은 삼각파 또는 사다리꼴 형태의 첩 신호를 전송하나, 각 펄스의 형태가 동일하여, 수신 펄스가 몇 번째 송신 펄스에 대응하는지 알 수 없어 여전히 거리 모호성의 문제가 존재한다.
1. 한국 등록특허공보 등록번호 제10-1125276호(2012.03.02)
본 발명이 해결하고자 하는 제1 기술적 과제는 거리 모호성 극복 장치를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 제2 기술적 과제는 거리 모호성 극복 방법을 제공하는 것이다.
상술한 제1 기술적 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예는 송신 신호를 초고주파 대역 신호으로 변환하는, 주파수 합성기, 상기 초고주파 대역 신호의 파워를 증폭하여 안테나로 전송하는, 송신기, 상기 초고주파 대역 신호가 표적에 반사되어 돌아오는 반사 신호를 수신하여 기저 대역의 수신 신호로 변환하는, 수신기, 및 하나의 위상결 유지 처리 주기 동안 위상 특이성을 부여한 복수의 송신 펄스들을 포함하는 상기 송신 신호를 생성하고, 상기 수신 신호를 펄스 압축한 압축 신호들을 이용하여 거리 모호성을 제거하도록 구성되는, 신호 처리기를 포함하는, 거리 모호성 극복 장치를 제공한다.
일 실시예에서, 상기 신호 처리기는 하나의 위상결 유지 처리 주기 동안 상기 복수의 송신 펄스들 각각에 대하여 위상 변조를 다르게 적용하도록 구성될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 신호 처리기는 상기 수신 신호를 특이성을 부여한 복수의 송신 펄스들로 각각 펄스 압축을 수행하여, 복수의 압축 신호들을 생성하고, 상기 압축 신호들로부터 특징 벡터들을 생성하고, 상기 특징 벡터들을 기초로 상기 수신 펄스와 상기 송신 펄스를 매칭하도록 구성될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 특징 벡터는 상기 압축 신호로부터 추출한 포락선 정보 및 피크 파워 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 신호 처리기는 분류기를 포함하고, 상기 분류기는 상기 특징 벡터들을 기초로, 상기 수신 펄스가 각각의 상기 송신 펄스에 대응할 확률을 산출하도록 구성될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 분류기는, 상기 송신 펄스와 상기 수신 펄스를 매칭한 결과에 대한 품질을 평가하여, 미리 설정된 기준값 이상의 품질을 가지도록 반복 학습된 기계 학습 알고리즘을 포함할 수 있다.
상술한 제2 기술적 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예는, 하나의 위상결 유지 처리 주기 동안 위상 특이성을 부여한 복수의 송신 펄스들을 포함하는 송신 신호를 생성하는 단계, 상기 송신 신호를 초고주파 대역 신호로 변환하고, 파워를 증폭하여 송출하는 단계, 상기 초고주파 대역 신호가 표적에 반사되어 돌아오는 반사 신호를 수신하고, 기저 대역의 수신 신호로 변환하는 단계, 상기 수신 신호를 특이성을 부여한 복수의 송신 펄스들로 각각 펄스 압축하여 압축 신호들을 생성하고, 상기 압축 신호들을 기초로, 상기 수신 펄스와 상기 송신 펄스를 매칭하여 거리 모호성을 제거하는 단계를 포함하는 거리 모호성 극복 방법을 제공한다.
일 실시예에서, 상기 송신 신호를 생성하는 단계는, 하나의 위상결 유지 처리 주기 동안 상기 복수의 송신 펄스들 각각에 대하여 위상 변조를 다르게 적용하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 거리 모호성을 제거하는 단계는, 분류기가 각각의 상기 압축 신호로부터 특징 벡터들을 생성하는 단계, 상기 분류기가 상기 특징 벡터들을 기초로, 상기 수신 펄스가 각각의 송신 펄스에 대응할 확률을 산출하는 단계, 및 상기 분류기가 산출된 상기 대응 확률이 가장 높은 상기 송신 펄스와 상기 수신 펄스를 매칭하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 특징 벡터를 생성하는 단계는, 상기 압축 신호로부터 피크 파워 정보를 추출하는 단계, 상기 피크 파워 정보로부터 미리 설정된 범위 내의 파워 값들을 추출하는 단계, 추출된 상기 파워 값들을 정규화하여 포락선 정보를 생성하는 단계, 및 상기 포락선 정보 및 피크 파워 정보를 포함하는 상기 특징 벡터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 분류기는, 상기 송신 펄스와 상기 수신 펄스를 매칭한 결과에 대한 품질을 평가하여, 미리 설정된 기준값 이상의 품질을 가지도록 반복 학습된 기계 학습 알고리즘일 수 있다.
본 발명의 일 실시예는, 상술한 거리 모호성 극복 방법들 중 어느 한 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
본 발명에 따른 거리 극복 장치 및 거리 극복 방법은, 레이더의 송신 펄스에 대하여 선형 주파수 변조를 적용하는 시스템에서 펄스 반복 주파수에 의하여 발생하는 거리 모호성 문제를 극복할 수 있다.
따라서, 표적 거리를 예측하고, 예측된 표적 거리에 따라 펄스 반복 주파수를 변경할 필요 없이, 펄스 반복 주파수를 유지하면서도 1 위상결 유지 처리 주기에 해당하는 시간에 대응하는 거리에 대해 거리 모호성을 극복할 수 있다.
본 발명의 기술적 효과들은 이상에서 언급한 것들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 종래 기술에 따라 선형 주파수 변조를 이용하는 레이더 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 모호성 극복 장치를 도시하는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 모호성 극복 방법을 도시하는 순서도이다.
도 4는 도 3에 도시된 거리 모호성 제거 단계를 도시하는 순서도이다.
도 5는 도 4에 도시된 특징 벡터 생성 단계를 도시하는 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 생성된 송신 신호(St) 및 수신 신호(Sr)를 도시하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 서로 대응하는 송신 펄스(Pt)와 수신 펄스(Pr)이 펄스 압축 되었을 때의 압축 신호를 도시하는 그래프이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 서로 대응하지 않는 송신 펄스(Pt)와 수신 펄스(Pr)이 펄스 압축 되었을 때의 압축 신호를 도시하는 그래프이다.
본 발명은 여러 가지 수정 및 변형을 허용하면서도, 그 특정 실시예들이 도면들로 예시되어 나타내어지며, 이하에서 상세히 설명될 것이다. 그러나 이는 본 발명을 개시된 특별한 형태로 한정하려는 의도는 아니며, 오히려 본 발명은 청구항들에 의해 정의된 본 발명의 사상과 합치되는 모든 수정, 균등 및 대용을 포함한다.
본 발명은 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들은 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 또는/및 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명은 하나 이상의 마이크로프로세서의 제어 또는 다른 제어 장치에 의해서 다양한 기능들을 실행할 수 있는, 메모리, 프로세싱, 로직(logic), 룩 업 테이블(look-up table) 등과 같은 직접 회로 구성들을 채용할 수 있다.
본 발명에의 구성 요소들이 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있는 것과 유사하게, 본 발명은 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다.
또한, 본 발명은 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. "부", "요소", "수단", "구성"과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 본 발명의 구성요소들이 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다. 상기 용어는 프로세서 등과 연계하여 소프트웨어의 일련의 처리들(routines)의 의미를 포함할 수 있다.
층, 영역 또는 기판과 같은 요소가 다른 구성요소 "상(on)"에 존재하는 것으로 언급될 때, 이것은 직접적으로 다른 요소 상에 존재하거나 또는 그 사이에 중간 요소가 존재할 수도 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
비록 제1, 제2 등의 용어가 여러 가지 요소들, 성분들, 영역들, 층들 및/또는 블록들을 설명하기 위해 사용될 수 있지만, 이러한 요소들, 성분들, 영역들, 층들 및/또는 블록들은 이러한 용어에 의해 한정되어서는 안 된다는 것을 이해할 것이다.
이하 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이하 도면상의 동일한 구성 요소에 대하여는 동일한 참조 부호를 사용하고, 동일한 구성 요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 모호성 극복 장치(100)를 도시하는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 모호성 극복 장치(100)는 안테나(200)와 함께 레이더 장치의 일부를 구성한다.
거리 모호성 극복 장치(100)는 주파수 합성기(110), 송신기(120), 수신기(130) 및 신호 처리기(140)를 포함할 수 있다.
주파수 합성기(110)는 신호 처리기(140)가 생성한 기저 대역의 송신 신호(St)를 초고주파 대역 신호로 변환한다. 일 예로, 주파수 합성기(110)는 기저 대역의 송신 신호(St)를 초고주파 대역의 신호로 변환하여, 송신기(120) 및 수신기(130)로 전송할 수 있다.
송신기(120)는 주파수 합성기(110)로부터 초고주파 대역 신호를 수신하여, 초고주파 대역 신호의 파워를 증폭하고, 안테나(200)로 전송한다.
수신기(130)는 안테나(200)를 통하여 송출된 초고주파 대역 신호가 표적 또는 배경에 반사되어 돌아오는 반사 신호를 수신하고, 주파수 합성기(110)로부터 수신하는 초고주파 대역 신호와 반사 신호를 혼합하여 기저 대역의 수신 신호(Sr)로 변환한다. 수신기(130)는 변환된 수신 신호(Sr)를 신호 처리기(140)로 전송한다.
신호 처리기(140)는 송신 신호(St)를 생성하여 주파수 합성기(110)로 전송하고, 수신기(130)로부터 수신 신호(Sr)를 전달받는다. 신호 처리기(140)는 하나의 위상결 유지 처리 주기 동안 송신 신호(St)를 구성하는 복수의 송신 펄스들(Pt) 각각에 위상 특이성을 부여할 수 있다. 일 예로, 신호 처리기(140)는 복수의 송신 펄스들(Pt) 각각에 위상 특이성을 부여하기 위하여, 각각의 송신 펄스들(Pt)의 선형 주파수 변조에 위상 변조(Phase modulation)를 다르게 적용하도록 구성될 수 있다.
신호 처리기(140)는 수신기(130)로부터 전달받은 수신 신호(Sr)를 특이성을 부여한 복수의 송신 펄스들로 각각 펄스 압축을 수행하여 압축 신호들을 생성하고, 생성된 압축 신호들을 이용하여 거리 모호성을 제거하도록 구성될 수 있다.
수신 신호(Sr)는, 하나의 위상결 유지 처리 주기 동안 송신 신호(St)를 구성하는 복수의 송신 펄스(Pt)들 각각에 대응하는 펄스들과 펄스 압축되어 압축 신호들을 생성할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 일 예로, 수신 신호(Sr)는 하나의 위상결 유지 처리 주기 동안 송신 신호(St)를 구성하는 복수의 송신 펄스(Pt)들 중 일부에 대응하는 펄스들과 펄스 압축되어 압축 신호들을 생성할 수 있다.
신호 처리기(140)는 하나의 펄스 반복 주기(Tpulse)에서, 송신 펄스(Pt)를 출력하는 시간(τ)을 제외한 시간 동안에, 신호의 위상을 스윕(Sweep)하며, 수신 펄스(Pr)에 대한 펄스 압축을 수행할 수 있다.
신호 처리기(140)는 복수의 압축 신호들로부터 특징 벡터들을 생성하고, 특징 벡터들을 기초로, 수신 펄스(Pr)에 대응하는 송신 펄스(Pt)를 매칭할 수 있다. 여기서, 수신 펄스(Pr)에 대응하는 송신 펄스(Pt)는, 수신 펄스(Pr)의 위상이 시간적으로 반전된 모양을 가질 수 있다.
특징 벡터는 상기 압축 신호로부터 추출한 포락선 정보 및 피크 파워 정보를 포함하는 것일 수 있다.
신호 처리기(140)는 분류기(미도시)를 포함할 수 있다. 분류기는, 특징 벡터들을 기초로 수신 펄스(Pr)가 각각의 송신 펄스(Pt)에 대응할 확률을 산출하도록 구성될 수 있다. 분류기는 확률을 기초로, 수신 펄스(Pr)에 대응하는 송신 펄스(Pt)를 매칭할 수 있다. 일 예로, 분류기는, 수신 펄스(Pr)에 대응할 확률이 가장 높은 송신 펄스(Pt)를 해당 수신 펄스(Pr)에 매칭되는 송신 펄스(Pt)로 결정할 수 있다. 분류기는 송신 펄스(Pt)와 수신 펄스(Pr)를 매칭한 결과를 정답 데이터와 비교하여 품질을 평가하고, 미리 설정된 기준값 이상의 품질을 가지도록 반복 학습된 것 기계 학습 알고리즘을 포함할 수 있다.
일 실시예로, 분류기는 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) 또는 가우시안 믹스처 모델(Gaussian Mixture Model, GMM)을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예는, 기계 학습 알고리즘을 포함하는 분류기를 이용함으로써, 주변 환경에 따른 노이즈가 있는 경우에도, 보다 정확하게 송신 펄스(Pt)와 수신 펄스(Pr)를 매칭하고, 그에 따라 거리 모호성을 제거하여 정확한 거리 정보를 도출할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 모호성 극복 방법을 도시하는 순서도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 모호성 극복 방법은, 송신 신호 생성 단계(S110), 초고주파 대역 신호 송출 단계(S120), 반사 신호 수신 단계(S130), 및 거리 모호성 제거 단계(S140)를 포함한다.
송신 신호 생성 단계(S110)에서, 신호 처리기는 하나의 위상결 유지 처리 주기 동안 각각 위상 특이성을 부여한 복수의 송신 펄스들을 포함하는 송신 신호를 생성할 수 있다. 송신 신호는 기저 대역 신호일 수 있다.
일 실시예로, 송신 신호 생성 단계(S110)에서, 신호 처리기는 하나의 위상결 유지 처리 주기 동안 복수의 송신 펄스들 각각에 대하여 위상 변조를 다르게 적용할 수 있다.
초고주파 대역 신호 송출 단계(S120)에서, 신호 처리기는 송신 신호를 주파수 합성기로 전송하고, 주파수 합성기는 전송된 송신 신호를 초고주파 대역 신호로 변환할 수 있다. 일 예로, 주파수 합성기는 기저 대역의 송신 신호를 초고주파 대역 신호로 변환할 수 있다. 주파수 합성기는 변환된 초고주파 대역 신호를 송신기로 전송하고, 송신기는 초고주파 대역 신호의 파워를 증폭하여 안테나로 전송할 수 있다. 안테나는 파워가 증폭된 초고주파 대역 신호를 송출할 수 있다.
반사 신호 수신 단계(S130)에서, 안테나는 초고주파 대역 신호가 대상 물체 또는 배경에 반사되어 돌아오는 반사 신호를 수신할 수 있다. 수신된 반사 신호는 수신기로 전송되고, 수신기는 주파수 합성기로부터 수신한 초고주파 대역 신호와 반사 신호를 혼합하여 기저 대역의 수신 신호로 변환할 수 있다. 수신기는 변환된 수신 신호를 신호 처리기로 전송할 수 있다.
거리 모호성 제거 단계(S140)에서, 신호 처리기는 수신 신호를 특이성을 부여한 복수의 송신 펄스들로 각각 펄스 압축하여 압축 신호들을 생성할 수 있다. 이 때, 신호 처리기는 하나의 펄스 반복 주기에서, 송신 펄스를 출력하는 시간을 제외한 시간 동안에 신호의 위상을 스윕하며, 수신 펄스에 대한 펄스 압축을 수행할 수 있다. 신호 처리기가 하나의 수신 신호에 대하여 생성하는 압축 신호들의 수는 레이더의 사용 환경에 따라 다르게 설정될 수 있다.
신호 처리기는 압축 신호를 기초로, 수신 펄스와 송신 펄스를 매칭하여 거리 모호성을 제거할 수 있다. 일 예로, 신호 처리기는 수신 펄스가 대응하는 송신 펄스와 펄스 압축 되었을 때의 압축 신호 모델들과 압축 신호들을 비교하여, 송신 펄스의 대응 확률을 산출하고, 이를 기초로 수신 펄스와 송신 펄스를 매칭할 수 있다.
수신 펄스와 송신 펄스가 매칭되는 경우, 수신 펄스가 몇 번째 송신 펄스에 대응하는 것인지 알 수 있으므로, 본 발명의 일 실시예에 다른 거리 모호성 극복 방법은 비모호거리(R비모호거리)보다 먼 거리에 있는 대상 물체에 관하여도 거리 모호성 없이 보다 정확한 거리 정보를 획득할 수 있다.
도 4는 도 3에 도시된 거리 모호성 제거 단계(S140)를 도시하는 순서도이다.
도 4를 참조하면, 거리 모호성 제거 단계(S140)는, 특징 벡터 생성 단계(S210), 수신 펄스와 송신 펄스의 대응 확률 계산 단계(S220), 및 수신 펄스와 송신 펄스의 매칭 단계(S230)을 포함한다.
거리 모호성 제거 단계(S140)는 신호 처리기가 포함하는 분류기에 의하여 수행될 수 있다. 이 때, 분류기는 기계 학습 알고리즘을 포함할 수 있으며, 일 실시예로, 기계 학습 알고리즘은 서포트 벡터 머신 또는 가우시안 믹스쳐 모델일 수 있다.
특징 벡터 생성 단계(S210)에서, 분류기는 압축 신호로부터 특징 벡터를 생성할 수 있다. 특징 벡터는 포락선 정보 및 피크 파워 정보를 포함하는 것일 수 있다. 특징 벡터를 생성하는 방법은, 아래 도 5의 설명에서 보다 상세하게 설명한다.
수신 펄스와 송신 펄스의 대응 확률 계산 단계(S220)에서, 분류기는 특징 벡터들을 기초로 수신 펄스가 각각의 송신 펄스에 대응할 확률을 산출할 수 있다.
수신 펄스와 송신 펄스의 매칭 단계(S230)에서, 분류기는 산출된 대응 확률이 가장 높은 송신 펄스와 해당 수신 펄스를 매칭할 수 있다.
일 예로, 신호 처리기는 수신 신호에 대하여 n개의 송신 펄스를 이용하여 n 번의 펄스 압축을 수행하고, n개의 압축 신호를 샘플링 할 수 있다. 분류기는, n개의 압축 신호들 각각에 대하여 특징 벡터들을 추출하고, 추출된 특징 벡터들을 기초로 수신 펄스가 대응하는 송신 펄스에 의하여 펄스 압축되었을 확률을 산출한다. 이 때, 분류기는 산출된 대응 확률이 가장 높은 송신 펄스와 수신 펄스를 매칭하여, 매칭 결과를 반환할 수 있다. 신호 처리기는 매칭 결과를 기초로 거리 모호성을 제거하고, 대상 물체의 거리 정보를 보다 정확하게 산출할 수 있다.
도 5는 도 4에 도시된 특징 벡터 생성 단계(S210)를 도시하는 순서도이다.
도 5를 참조하면, 특징 벡터 생성 단계(S210)는, 피크 파워 정보 추출 단계(S310), 미리 설정된 범위의 파워 값 추출 단계(S320), 포락선 정보 생성 단계(S330) 및 특징 벡터 생성 단계(S340)를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 신호 처리기가 수신 신호를 송신 펄스와 펄스 압축하여 생성한 압축 신호는 거리 빈(Range Bin)에 따른 파워(Power) 값들로 나타낼 수 있다. 분류기는 압축 신호로부터 피크 파워(Peak Power) 정보를 추출할 수 있다. 피크 파워 정보는 압축 신호를 구성하는 파워 값들 중 피크(peak) 파워 값 및 그의 거리 빈 값을 포함할 수 있다.
미리 설정된 범위의 파워 값 추출 단계(S320)에서, 분류기는 피크 파워 정보를 기초로, 피크 점에서 미리 설정된 범위 내의 파워 값들을 추출할 수 있다. 여기서, 미리 설정된 범위는 대상 물체가 복수의 산란점을 포함하여 복수의 거리 빈에 나타날 때, 피크를 중심으로 미리 설정된 범위 내의 파워를 추출할 경우 하나의 산란점에 대하여 펄스 압축된 신호 모양으로 추출할 수 있는 범위로 적절히 선택될 수 있다. 일 예로, 분류기는 피크 점을 중심으로, 거리 빈을 따라 미리 설정된 범위의 영역들을 선택할 수 있고, 그 영역 내에 포함되는 파워 값들 및 그 거리 빈 값들을 추출할 수 있다.
포락선 정보 생성 단계(S330)에서, 분류기는 미리 설정된 범위에 포함되는 파워 값들을, 피크 값을 기준(0dB(데시벨))으로 정규화하여 포락선(envelope) 정보를 생성할 수 있다.
특징 벡터 생성 단계(S340)에서, 분류기는 포락선 정보 및 파워 정보를 포함하는 특징 벡터를 생성할 수 있다. 상기 파워 정보는 미리 설정된 범위에 포함되는 파워 값들의 평균, 또는 그 파워와 수신기(130)에서 미리 계산된 노이즈와의 비율인 신호 대 잡음비(signal to noise ratio)가 될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 생성된 송신 신호(St) 및 수신 신호(Sr)를 도시하는 도면이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따라, 신호 처리기(140)가 생성하는 송신 신호(St)는 펄스 반복 주기(TPulse)에 따라 이격되어 생성된 복수의 송신 펄스들(Pt1, Pt2, Pt3 ??)을 포함할 수 있다. 복수의 송신 펄스들((Pt1, Pt2, Pt3 ??)은 서로 다른 위상 특이성을 부여받은 것일 수 있다. 일 예로, 복수의 송신 펄스들(Pt1, Pt2, Pt3 ??)은 선형 주파수 변조 시, 위상 변조를 서로 다르게 적용하여, 각 송신 펄스들(Pt1, Pt2, Pt3 ??)에 대한 특이성을 부여한 것일 수 있다.
수신 신호(Sr)은 복수의 수신 펄스들(Pr1, Pr2, ??)을 포함할 수 있다. 수신 펄스들(Pr1, Pr2, ??)은 송신 펄스들(Pt1, Pt2, Pt3 ??)이 대상 물체 또는 배경에 반사된 반사 신호로, 송신 펄스들(Pt1, Pt2, Pt3 ??)이 시간 축을 기준으로 반전된 모양을 가질 수 있다.
일 실시예로, 제1 송신 펄스(Pt1)는 제1 수신 펄스(Pr1)에 대응되고, 제2 송신 펄스(Pt2)는 제2 수신 펄스(Pr2)에 대응될 수 있다. 신호 처리기가 제1 수신 펄스(Pr1)를 제1 송신 펄스(Pt1)와 동일한 형태의 펄스와 펄스 압축할 경우, 압축 신호의 모양 및 파워 레벨은 송신 펄스(Pt)와 수신 펄스(Pr)가 서로 매칭되는 경우의 압축 신호의 모양 및 파워 레벨과 유사할 수 있다. 반면, 신호 처리기가 제1 수신 펄스(Pr1)를 제2 송신 펄스(Pt2) 또는 제3 송신 펄스(Pt3)와 동일한 형태의 펄스와 펄스 압축할 경우, 압축 신호의 모양 및 파워 레벨은 서로 매칭되는 경우의 예상 값과 상이할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 서로 대응하는 송신 펄스(Pt)와 수신 펄스(Pr)이 펄스 압축 되었을 때의 압축 신호를 도시하는 그래프이다.
도 7을 참조하면, 서로 대응하는 송신 펄스(Pt)와 수신 펄스(Pr)가 펄스 압축 되었을 때, 압축 신호는 간섭에 의한 뚜렷한 피크 파워 값들을 갖는 것을 확인할 수 있다. 일 예로, 압축 신호는 복수의 피크 점들(p1, p2, p3)를 포함할 수 있고, 각 피크 점들(p1, p2, p3) 중 최고 피크 점(p2)을 중심으로 미리 설정된 범위(A2)의 파워 값들을 추출할 수 있다.
추출된 파워 값들은 피크 파워 값으로 정규화될 수 있다. 일 예로, 파워 값들은 압축 신호 내의 가장 큰 피크 점(p2)의 파워 값을 이용하여 정규화 될 수 있다. 정규화된 파워 값들을 이용하여 포락선 정보를 생성한다. 생성된 포락선 정보는 피크 파워 정보와 함께 특징 벡터를 구성할 수 있다.
피크 파워 정보는, 최고 피크 점(p2)의 파워 값일 수 있다. 다른 일 예로, 피크 파워 정보는 복수의 피크 점들(p1, p2, p3)의 파워 값들의 평균 값일 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 서로 대응하지 않는 송신 펄스(Pt)와 수신 펄스(Pr)가 펄스 압축 되었을 때의 압축 신호를 도시하는 그래프이다.
도 8을 참조하면, 서로 대응하지 않는 송신 펄스(Pt)와 수신 펄스(Pr)가 펄스 압축 되었을 때, 압축 신호는 뚜렷한 피크 파워 값들을 가지지 않을 수 있다. 따라서, 송신 펄스(Pt)와 수신 펄스(Pr)가 펄스 압축 되었을 때, 송신 펄스(Pt)와 수신 펄스(Pr)의 대응 여부에 따라, 압축 신호는 서로 다른 형태를 가질 수 있다. 따라서, 압축 신호로부터 추출된 특징 벡터들을 이용하여, 분류기는 수신 펄스(Pr)에 대응하는 송신 펄스(Pt)를 매칭할 수 있으며, 이를 이용하여, 펄스 반복 주기에 대응하는 거리보다 멀리 있는 물체가 존재하더라도 거리 모호성을 제거하여 대상 물체의 보다 정확한 거리 정보를 획득할 수 있다.
한편, 본 실시예와 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기된 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 방법들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
100 : 거리 모호성 극복 장치
110 : 주파수 합성기
120 : 송신기
130 : 수신기
140 : 신호처리기
200 : 안테나

Claims (12)

  1. 송신 신호를 초고주파 대역 신호으로 변환하는, 주파수 합성기;
    상기 초고주파 대역 신호의 파워를 증폭하여 안테나로 전송하는, 송신기;
    상기 초고주파 대역 신호가 표적에 반사되어 돌아오는 반사 신호를 수신하여 기저 대역의 수신 신호로 변환하는, 수신기; 및
    하나의 위상결 유지 처리 주기 동안 위상 특이성을 부여한 복수의 송신 펄스들을 포함하는 상기 송신 신호를 생성하고, 상기 수신 신호를 펄스 압축한 압축 신호들을 이용하여 거리 모호성을 제거하도록 구성되는, 신호 처리기;를 포함하는, 거리 모호성 극복 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 신호 처리기는 하나의 위상결 유지 처리 주기 동안 상기 복수의 송신 펄스들 각각에 대하여 위상 변조를 다르게 적용하도록 구성되는, 거리 모호성 극복 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 신호 처리기는 상기 수신 신호를 특이성을 부여한 복수의 송신 펄스들로 각각 펄스 압축을 수행하여, 복수의 압축 신호들을 생성하고, 상기 압축 신호들로부터 특징 벡터들을 생성하고, 상기 특징 벡터들을 기초로 수신 펄스와 상기 송신 펄스를 매칭하도록 구성되는, 거리 모호성 극복 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 특징 벡터는 상기 압축 신호로부터 추출한 포락선 정보 및 피크 파워 정보를 포함하는, 거리 모호성 극복 장치.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 신호 처리기는 분류기를 포함하고, 상기 분류기는 상기 특징 벡터들을 기초로, 상기 수신 펄스가 각각의 상기 송신 펄스에 대응할 확률을 산출하도록 구성되는, 거리 모호성 극복 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 분류기는, 상기 송신 펄스와 상기 수신 펄스를 매칭한 결과에 대한 품질을 평가하여, 미리 설정된 기준값 이상의 품질을 가지도록 반복 학습된 기계 학습 알고리즘을 포함하는, 거리 모호성 극복 장치.
  7. 하나의 위상결 유지 처리 주기 동안 위상 특이성을 부여한 복수의 송신 펄스들을 포함하는 송신 신호를 생성하는 단계;
    상기 송신 신호를 초고주파 대역 신호로 변환하고, 파워를 증폭하여 송출하는 단계;
    상기 초고주파 대역 신호가 표적에 반사되어 돌아오는 반사 신호를 수신하고, 기저 대역의 수신 신호로 변환하는 단계; 및
    상기 수신 신호를 특이성을 부여한 복수의 송신 펄스들로 각각 펄스 압축하여 압축 신호들을 생성하고, 상기 압축 신호들을 기초로, 수신 펄스와 상기 송신 펄스를 매칭하여 거리 모호성을 제거하는 단계;를 포함하는 거리 모호성 극복 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 송신 신호를 생성하는 단계는,
    하나의 위상결 유지 처리 주기 동안 상기 복수의 송신 펄스들 각각에 대하여 위상 변조를 다르게 적용하는 단계를 포함하는, 거리 모호성 극복 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 거리 모호성을 제거하는 단계는,
    분류기가 각각의 상기 압축 신호로부터 특징 벡터들을 생성하는 단계;
    상기 분류기가 상기 특징 벡터들을 기초로, 상기 수신 펄스가 각각의 송신 펄스에 대응할 확률을 산출하는 단계; 및
    상기 분류기가 산출된 상기 대응 확률이 가장 높은 상기 송신 펄스와 상기 수신 펄스를 매칭하는 단계;를 포함하는, 거리 모호성 극복 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 특징 벡터를 생성하는 단계는,
    상기 압축 신호로부터 피크 파워 정보를 추출하는 단계;
    상기 피크 파워 정보로부터 미리 설정된 범위 내의 파워 값들을 추출하는 단계;
    추출된 상기 파워 값들을 정규화하여 포락선 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 포락선 정보 및 피크 파워 정보를 포함하는 상기 특징 벡터를 생성하는 단계;를 포함하는, 거리 모호성 극복 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 분류기는, 상기 송신 펄스와 상기 수신 펄스를 매칭한 결과에 대한 품질을 평가하여, 미리 설정된 기준값 이상의 품질을 가지도록 반복 학습된 기계 학습 알고리즘인, 거리 모호성 극복 방법.
  12. 컴퓨터를 이용하여 제7항 내지 제11항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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KR101125276B1 (ko) 2009-11-30 2012-03-21 재단법인대구경북과학기술원 레이더를 이용한 타겟의 거리 속도 검출 방법 및 장치와 그를 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체

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