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KR101813357B1 - 수중 고정표적과 클러터 식별을 위한 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 클러터 제거 방법 및 장치 - Google Patents

수중 고정표적과 클러터 식별을 위한 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 클러터 제거 방법 및 장치 Download PDF

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KR101813357B1
KR101813357B1 KR1020160001252A KR20160001252A KR101813357B1 KR 101813357 B1 KR101813357 B1 KR 101813357B1 KR 1020160001252 A KR1020160001252 A KR 1020160001252A KR 20160001252 A KR20160001252 A KR 20160001252A KR 101813357 B1 KR101813357 B1 KR 101813357B1
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KR
South Korea
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signal
data
clutter
variable
data map
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KR1020160001252A
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서익수
김성원
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국방과학연구소
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Abstract

본 발명의 일실시예는, 소나로부터 생성되는 데이터 신호를 수신하는 수신부; 수신된 데이터 신호를 전처리하여 표적을 탐지하고 탐지 데이터의 탐지 거리 및 신호 크기에 따라 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징 정보를 결정하여 클러터를 제거하는 신호 처리부; 클러터가 제거된 탐지 데이터를 이용하여 고정 표적을 추적 및 추적 결과를 생성하는 고정 표적 추적부; 및 상기 추적 결과와 탐지 결과를 표시하는 화면 처리부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 장치를 제공한다.

Description

수중 고정표적과 클러터 식별을 위한 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 클러터 제거 방법 및 장치{Clutter elimination Method and Apparatus for applying variable data map and variable statistic characteristics information for identifying underwater fixed target and clutter}
본 발명은 수중 고정표적 탐지 기술에 관한 것으로서, 더 상세하게는 능동소나 시스템에서 수중 고정표적 탐지 향상을 위한 클러터를 제거하는 방법 및 장치에 대한 것이다.
수중 표적 정숙화가 발전함에 따라 기존의 수동소나를 이용한 표적 탐지보다 능동소나를 이용하여 음파를 송신하고 이에 대한 반사신호로 표적을 탐지하는 추세이다.
그러나, 음파의 반사신호로 표적을 탐지하기 때문에 표적 신호 외에 해수면, 해저면, 수중 생물군 등에 반사되어 오는 비표적 신호 또한 존재한다.
일반적으로 이러한 비표적 신호를 클러터라고 하며, 이는 능동소나 시스템의 탐지 및 추적 성능을 저하시키며 운용자가 전시화면에서 표적과 클러터를 구분하는 데에 많은 어려움을 야기한다.
이를 해소하기 위해 클러터를 제거하면서 표적의 신호는 그대로 유지하는 많은 연구가 진행되어 왔다. 이러한 연구 중 탐지 주기에 따라 신호를 누적처리하고 표적의 물리적 이동 가능한 공간 내의 신호의 연속성을 관찰하여 표적과 클러터를 구분하는 방안들(Geometric Processing 등)이 제안되었다.
또한, 최근에는 단일 송신음파(Single Ping) 내에서 반사되어 오는 신호의 3차원 형상(Shape)이 지니고 있는 통계적 특징을 이용하여 표적과 클러터를 구분하는 방안이 제안되었다.
그러나, 이러한 방안들은 기동하는 수중 운동체에 특화된 방법으로 수중 고정표적의 경우, 표적과 클러터를 구분하는 성능이 많이 저하된다. 특히, 탐지주기에 따라 수신신호를 누적하고 연속성을 관찰하여 표적과 클러터를 구분하는 경우, 수중 고정표적과 클러터의 구분이 더욱 어려워진다.
또한, 신호의 3차원 형상이 지니고 있는 통계적 특징을 추출하여도 수중 기동표적과는 달리 수중 고정표적과 클러터의 통계적 특징에 대한 구분이 쉽지 않다.
1. 한국공개특허번호 제10-2014-0040422호 2. 한국공개특허번호 제10-2007-0016392호
본 발명은 위 배경기술에 따른 문제점을 해소하기 위해 제안된 것으로서, 능동소나 시스템에서 수중 고정표적 탐지 향상을 위한 클러터를 제거하는 방법 및 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 위에서 제시된 과제를 달성하기 위해, 능동소나 시스템에서 수중 고정표적 탐지 향상을 위한 클러터를 제거하는 방법을 제공한다.
상기 클러터를 제거하는 방법은,
소나로부터 생성되는 데이터 신호를 수신하는 수신부;
수신된 데이터 신호를 전처리하여 표적을 탐지하고 탐지 결과에 따라 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징 정보를 결정하여 후처리하는 신호 처리부;
결정된 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징 정보를 적용하여 고정 표적을 추적하여 추적 결과를 생성하는 고정 표적 추적부; 및
상기 추적 결과와 탐지 결과를 표시하는 화면 처리부;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이때, 상기 신호 처리부는, 수신된 데이터 신호를 전처리 필터를 이용하여 특정 범위로 제한하여 전처리된 신호 처리 데이터를 생성하는 전처리부; 상기 신호 처리 데이터로부터 표적을 탐지하여 탐지 데이터를 생성하는 표적 탐지부; 상기 탐지 데이터로부터 거리 및 신호 크기를 추출 판별하여 데이터 맵 크기를 결정하고 가변 데이터 맵을 설정하는 데이터 맵 판별부; 및 설정된 가변 데이터 맵에 기반하여 상기 가변 통계적 특징 정보를 추출하고 상기 가변 통계적 특징 정보를 이용하여 클리터 신호를 제거하는 고정표적 후처리부;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 데이터 맵 판별부는, 상기 탐지 데이터로부터 특정 영역에서 중심값이 주변보다 큰 피크를 스캔하여 에코 신호의 거리와 신호 크기를 추출하는 피크신호 탐색부; 추출된 에코 신호의 거리를 판별하는 거리 판별부; 추출된 신호 크기를 판별하는 신호크기 판별부; 및 판별된 에코 신호의 거리 및 판별된 신호 크기에 따라 데이터 맵을 설정하는 데이터 맵 결정부;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 가변 통계적 특징 정보는 수중 고정표적의 거리 및 해양환경 변화에 따른 반사신호 특성을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이때, 상기 고정표적 후처리부는, 상기 데이터 맵에 기반하여 메디안값과 분산값을 추출하는 고정표적 특징정보 추출부; 추출된 에코 신호의 거리와 신호 크기에 따라 상기 메디안값과 분산값을 조합하여 신호의 형상을 추정하여 형상 추정 결과를 생성하는 고정표적 형상 추정부; 및 상기 형상 추정 결과에 대하여 선형 분류기를 이용하여 표적 신호와 클러터 신호로 분류하고, 상기 클러터 신호를 제거하는 고정표적 클러터 확정부;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 형상 추정 결과는 에코 신호의 거리가 근거리이고 크기가 큰 경우, 상기 가변 데이터 맵 내의 영역별 분산값을 계산하여 이루어지는 것을 특징으로 할 수 있다.
이와 달리, 상기 형상 추정 결과는 에코 신호의 거리가 원거리이고 크기가 작은 경우, 상기 가변 데이터 맵에서의 인접한 영역간의 메디안값 기울기, 분산값 기울기를 계산하여 이루어지는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 클러터 신호와 표적 신호의 분류는 상기 형상 추정 결과에 미리 설정된 문턱값을 적용하여 상기 문턱값 이상이면 표적 신호이고, 상기 문턱값 미만이면 클러터 신호로 분류되며, 상기 문턱값은 송신음파의 종류에 따라 달리 적용되는 것을 특징으로 할 수 있다.
다른 한편으로, 본 발명의 다른 일실시예는, 수신부가 소나로부터 생성되는 데이터 신호를 수신하는 단계; 신호 처리부가 수신된 데이터 신호를 전처리하여 표적을 탐지한 결과를 생성하는 단계; 상기 신호 처리부가 상기 탐지 결과에 기반하여 피크 신호의 탐지 거리 및 신호 크기에 따라 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징 정보를 결정하여 클러터를 제거하는 후처리 단계; 고정 표적 추적부가 클러터가 제거된 탐지 데이터를 활용하여 고정 표적을 추적 및 추적 결과를 생성하는 단계; 및 화면 처리부가 상기 탐지 결과와 추적 결과를 표시하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 방법을 제공할 수 있다.
본 발명에 따르면, 수중 고정표적과 클러터 식별을 위한 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용함으로써 수중 고정표적의 경우에서, 표적과 클러터를 구분하는 성능이 기존에 제시된 기법에 비해 향상된다.
또한, 본 발명의 다른 효과로서는 특히, 탐지주기에 따라 수신신호를 누적하고 연속성을 관찰하여 표적과 클러터를 구분하는 경우와 함께 적용하면, 표적과 클러터의 구분이 더욱 쉬어진다는 점을 들 수 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 효과로서는 신호의 3차원 형상이 지니고 있는 통계적 특징을 이용해서 기존의 수중 기동표적에 특화된 기법과 같이 유사하게 표적과 클러터의 통계적 특징 구분이 용이하다는 점을 들 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 수중 고정표적과 클러터 식별을 위한 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 장치의 구성 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 신호 처리부(200)의 상세한 구성 블록도이다.
도 3은 도 2에 도시된 데이터 맵 판별부(230)의 상세한 구성 블록도로서, 능동소나에서 클러터로부터 수중 고정표적을 식별하기 위해 가변적으로 데이터 맵을 적용하는 구성 블럭도이다.
도 4는 도 2에 도시된 고정표적 후처리부(240)의 상세한 구성 블록도로서, 능동소나에서 수중 고정표적과 클러터를 구분하기 위해서 가변적으로 통계적 특징정보를 적용하여 클러터를 식별하고 제거하는 구성 블럭도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 수중 고정표적과 클러터 식별을 위한 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 과정을 보여주는 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 구체적으로 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용한다.
제 1, 제 2등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는" 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않아야 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 수중 고정표적과 클러터 식별을 위한 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 방법 및 장치를 상세하게 설명하기로 한다.
이에 앞서, 데이터 맵을 정의하면 다음과 같다.
데이터 맵: 능동소나에서 에코 신호의 피크를 중심으로 X축과 Y축을 각각 거리빈과 방위빔으로 구성한 2차원 맵이며, 2차원 맵 내의 각각의 셀은 음향신호의 크기를 가진다.
본 발명의 일실시예는 능동소나 시스템에서 수중 고정표적과 클러터를 구분하는 방법 및 장치를 제시한다. 특히, 기존의 단일 핑(Single Ping) 내에서 반사되어 오는 신호 형상의 통계적 특징을 기반으로 표적과 클러터를 구분하지만, 데이터 맵 크기를 가변적으로 적용하고 가변적으로 통계적 특징을 적용하는 방안을 제공한다.
또한, 본 발명의 일실시예에서는 능동신호에 대한 에코 신호의 거리 및 신호 크기에 따라 데이터 맵 크기와 통계적 특징정보 적용을 달리하여 관심표적과 클러터를 구분한다. 클러터를 구분하고 제거한 후, 이를 추적하여 능동소나 시스템에서 수중 고정표적과 클러터를 구분하는 방법 및 장치를 제공한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 수중 고정표적과 클러터 식별을 위한 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 장치의 구성 블록도이다. 도 1을 참조하면, 수중 고정표적과 클러터를 구분하는 장치는 소나(미도시)로부터 생성되는 데이터 신호를 수신하는 수신부(100), 수신된 데이터 신호를 전처리하여 표적을 탐지하고 탐지된 표적의 탐지 거리 및 신호 크기에 따라 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징 정보를 결정하여 후처리하는 신호 처리부(200), 클러터가 제거된 탐지 데이터를 이용하여 고정 표적을 추적하는 고정 표적 추적부(300), 및 신호 처리부(200)의 탐지 데이터와 고정표적 추적부(300)의 추적 데이터를 표시하는 화면 처리부(400) 등을 포함하여 구성된다.
도 2는 도 1에 도시된 신호 처리부(200)의 상세한 구성 블록도이다. 도 2를 참조하면, 신호 처리부(200)는 수신된 데이터 신호를 전처리 필터를 이용하여 특정 범위로 제한하고 중첩 등과 같은 현상을 방지하도록 신호 처리 데이터를 생성하는 전처리부(210), 신호 처리 데이터로부터 표적을 탐지하여 탐지 데이터를 생성하는 표적 탐지부(220), 탐지 데이터로부터 거리 및 신호 크기를 추출 판별하여 데이터 맵 크기를 결정하여 데이터 맵을 설정하는 데이터 맵 판별부(230), 및 데이터 맵 설정에 기반하여 표적 신호와 클리터 신호로 분류하고 클리터 신호를 제거하는 고정표적 후처리부(240)를 포함하여 구성된다.
도 3은 도 2에 도시된 데이터 맵 판별부(230)의 상세한 구성 블록도로서, 능동소나에서 클러터로부터 수중 고정표적을 식별하기 위해 가변적으로 데이터 맵을 적용하는 구성 블록도이다. 도 3을 참조하면, 가변 데이터 맵 적용을 위한 데이터 맵 판별부(230)는 피크신호 탐색부(231), 거리 판별부(232), 신호크기 판별부(233) 및 데이터 맵 결정부(234)로 구성된다. 이들의 상세한 동작을 설명하면 다음과 같다.
피크신호 탐색부(231)는 3x3 영역에서 중심값이 주변보다 큰 위치(즉 피크)를 스캔하여 찾는다.
Figure 112016001024312-pat00001
거리 판별부(232)와 신호크기 판별부(233)에서는 피크신호 탐색부(231)에서 추출한 피크에 대하여 에코 신호의 거리와 신호크기를 판별한다. 거리는
Figure 112016001024312-pat00002
까지 판별 가능하며 신호크기는 SNR(Signa-to-Noise Ratio) dB값으로 0 초과의 값부터 판별한다.
판별한 거리와 신호크기는 해당 피크와 연관하여 데이터 맵 결정부(234)에서 데이터 맵 크기 결정을 위해 사용되어진다. 데이터 맵의 설정은 에코 신호의 거리와 신호 크기에 따라 달리 적용되며, 이를 일반화하면 다음식과 같다.
Figure 112016001024312-pat00003
여기서, r은 거리, b는 방위(빔)로서 각각 데이터 맵의 x축과 y축을 의미한다. ln = 2n+1로서 영역을 구분하는 지표(
Figure 112016001024312-pat00004
)이고, 예를 들어 l1은 3 x 3 영역을 의미하며, l2는 5 x 5 영역을 의미한다.
예를 들어 에코 신호의 거리가 근거리이고 신호 크기가 큰 경우, 추출한 피크를 기준으로 3x3(
Figure 112016001024312-pat00005
) 영역 데이터의 집합을
Figure 112016001024312-pat00006
, 5x5(
Figure 112016001024312-pat00007
)영역 데이터의 집합을
Figure 112016001024312-pat00008
로 지정이 가능하며 특징정보 추출부(241)에서
Figure 112016001024312-pat00009
과
Figure 112016001024312-pat00010
로부터 특징정보를 추출할 수 있다.
에코 신호의 거리가 원거리이고 신호의 크기가 작은 경우, 고정표적 후처리부(240)에서
Figure 112016001024312-pat00011
과
Figure 112016001024312-pat00012
을 제외하고,
Figure 112016001024312-pat00013
와
Figure 112016001024312-pat00014
또는
Figure 112016001024312-pat00015
와
Figure 112016001024312-pat00016
와 같은 데이터 맵으로부터 특징정보를 추출할 수 있다. 이는 수중 고정표적의 거리 및 다양한 해양환경 변화에 따른 반사신호 특성에 기인한다.
도 4는 도 2에 도시된 고정표적 후처리부(240)의 상세한 구성 블록도로서, 능동소나에서 수중 고정표적과 클러터를 구분하기 위해서 가변적으로 통계적 특징정보를 적용하여 클러터를 식별하는 구성 블록도이다. 도 4를 참조하면, 고정표적 후처리부(240)의 상세한 동작은 다음과 같다.
고정표적 특징정보 추출부(241)에서 에코 신호의 거리 및 신호 크기를 반영한 각각의 데이터 맵 설정에 기반하여 메디안값과 분산값을 추출한다. 고정표적 형상추정부(242)에서 에코 신호의 탐지거리 및 신호 크기에 따라 메디안값과 분산값을 달리 조합하여 신호의 형상을 추정한다. 예를 들어, 에코 신호의 거리가 근거리이고 신호의 크기가 큰 경우, 다음과 같은 일반화한 형상추정 기법을 적용한다.
Figure 112016001024312-pat00017
여기서, i는 데이터 맵에서의 피크의 개수를 의미하며 ln = 2n+1로서 영역을 구분하는 지표이다.
에코 신호의 거리가 원거리이고 신호의 크기가 작은 경우, 다음과 같은 일반화한 형상추정 기법을 적용한다.
Figure 112016001024312-pat00018
Figure 112016001024312-pat00019
여기서, i는 데이터 맵에서의 피크의 개수를 의미하며, ln = 2n+1로서 영역을 구분하는 지표(
Figure 112016001024312-pat00020
)이고,
Figure 112016001024312-pat00021
은
Figure 112016001024312-pat00022
또는
Figure 112016001024312-pat00023
을 의미한다.
이는 수중 고정표적의 거리 및 다양한 해양환경 변화에 따른 반사신호 특성에 기인하여, 데이터 맵에서의 인접한 영역간의 메디안값 기울기, 분산값 기울기를 계산하고 신호의 형상을 추정한다.
고정표적 클러터 확정부(243)에서 선형 분류기를 이용하여 표적신호와 클러터 신호로 분류하고, 클러터 신호를 제거한다. 형상추정에서 각각 계산한 형상추정결과에 문턱값을 적용하여 문턱값 이상이면 표적으로 문턱값 미만이면 클러터로 구분한다. 문턱값은 CW(Continuous Wave)와 FM(Frequency Modulation)와 같은 송신음파(Active Ping)의 종류에 따라 달리 적용한다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 수중 고정표적과 클러터 식별을 위한 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 과정을 보여주는 흐름도이다. 도 5를 참조하면, 수신부(도 1의 100)가 소나(미도시)로부터 생성되는 데이터 신호를 수신한다(단계 S510).
이후, 신호 처리부(도 1의 200)가 수신된 데이터 신호를 전처리하여 표적을 탐지하는 탐지 결과를 생성한다(단계 S520,S530).
탐지 결과가 생성되면, 신호 처리부(200)는 데이터 맵의 크기를 결정하고 가변 데이터 맵을 설정한다(단계 S540).
가변 데이터 맵이 설정되면, 이 가변 데이터 맵을 기반으로 가변 통계적 특징 정보를 결정하여 후처리한다(단계 S550).
고정표적 추적부(도 1의 300)는 클러터가 제거된 탐지 데이터를 이용하여 고정 표적을 추적 및 추적 결과를 생성한다(단계 S560).
최종적으로, 화면 처리부(도 1의 400)가 상기 추적 결과 및/또는 탐지 결과를 표시한다(단계 S570).
100: 수신부 200: 신호 처리부
300: 고정표적 추적부 400: 화면 처리부
210: 전처리부 220: 표적 탐지부
230: 데이터 맵 판별부 231: 피크신호 탐색부
232: 거리 판별부 233: 신호크기 판별부
234: 데이터 맵 결정부 240: 고정표적 후처리부
241: 고정표적 특정정보 추출부
242: 고정표적 형상 추정부
243: 고정표적 클러터 확정부

Claims (10)

  1. 소나로부터 생성되는 데이터 신호를 수신하는 수신부;
    수신된 데이터 신호를 전처리하여 표적을 탐지하고 탐지 데이터의 탐지 거리 및 신호 크기에 따라 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징 정보를 결정하여 후처리하는 신호 처리부;
    클러터가 제거된 탐지 데이터를 이용하여 고정 표적을 추적 및 추적 결과를 생성하는 고정 표적 추적부; 및
    상기 추적 결과와 탐지 결과를 표시하는 화면 처리부;을 포함하며,
    상기 신호 처리부는,
    수신된 데이터 신호를 전처리 필터를 이용하여 특정 범위로 제한하고 전처리된 신호 처리 데이터를 생성하는 전처리부;
    상기 신호 처리 데이터로부터 표적을 탐지하여 탐지 데이터를 생성하는 표적 탐지부;
    상기 탐지 데이터로부터 거리 및 신호 크기를 추출 판별하여 데이터 맵 크기를 결정하고 가변 데이터 맵을 설정하는 데이터 맵 판별부; 및
    설정된 가변 데이터 맵에 기반하여 상기 가변 통계적 특징 정보를 추출하고 상기 가변 통계적 특징 정보를 이용하여 클리터 신호를 제거하는 고정표적 후처리부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 클러터 제거 장치.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 데이터 맵 판별부는,
    상기 탐지 데이터로부터 특정 영역에서 중심값이 주변보다 큰 피크를 스캔하여 에코 신호의 거리와 신호 크기를 추출하는 피크신호 탐색부;
    추출된 에코 신호의 거리를 판별하는 거리 판별부;
    추출된 신호 크기를 판별하는 신호크기 판별부; 및
    판별된 에코 신호의 거리 및 판별된 신호 크기에 따라 데이터 맵을 설정하는 데이터 맵 결정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 클러터 제거 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 가변 통계적 특징 정보는 수중 고정표적의 거리 및 해양환경 변화에 따른 반사신호 특성을 포함하는 것을 특징으로 하는 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 클러터 제거 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 고정표적 후처리부는,
    상기 데이터 맵에 기반하여 메디안값과 분산값을 추출하는 고정표적 특징정보 추출부;
    추출된 에코 신호의 거리와 신호 크기에 따라 상기 메디안값과 분산값을 조합하여 신호의 형상을 추정하여 형상 추정 결과를 생성하는 고정표적 형상추정부; 및
    상기 형상 추정 결과에 대하여 선형 분류기를 이용하여 표적 신호와 클러터 신호로 분류하고, 상기 클러터 신호를 제거하는 고정표적 클러터 확정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 클러터 제거 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 형상 추정 결과는 에코 신호의 거리가 근거리이고 크기가 큰 경우, 상기 가변 데이터 맵 내의 영역별 분산값을 계산하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 클러터 제거 장치.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 형상 추정 결과는 에코 신호의 거리가 원거리이고 크기가 작은 경우, 상기 가변 데이터 맵에서의 인접한 영역간의 메디안값 기울기, 분산값 기울기, 데이터 맵 내 관심 영역의 분산값을 계산하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 클러터 제거 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 메디안값 기울기, 분산값 기울기, 및 분산값은 각각 수학식
    Figure 112017102656259-pat00024
    (여기서,
    Figure 112017102656259-pat00025
    은
    Figure 112017102656259-pat00026
    의 메디안값을 나타낸다), 수학식
    Figure 112017102656259-pat00027
    (여기서,
    Figure 112017102656259-pat00028
    은
    Figure 112017102656259-pat00029
    의 공분산값을 나타낸다) 및 수학식
    Figure 112017102656259-pat00030
    (여기서, i는 데이터 맵에서의 피크의 개수를 의미하며, ln = 2n+1로서 영역을 구분하는 지표(
    Figure 112017102656259-pat00031
    )이고,
    Figure 112017102656259-pat00032
    은
    Figure 112017102656259-pat00033
    또는
    Figure 112017102656259-pat00034
    을 의미한다)를 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 클러터 제거 장치.
  9. 제 5 항에 있어서,
    상기 클러터 신호와 표적 신호의 분류는 상기 형상 추정 결과에 미리 설정된 문턱값을 적용하여 상기 문턱값 이상이면 표적 신호이고, 상기 문턱값 미만이면 클러터 신호로 분류되며, 상기 문턱값은 송신음파의 종류에 따라 달리 적용되는 것을 특징으로 하는 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 클러터 제거 장치.
  10. 수신부가 소나로부터 생성되는 데이터 신호를 수신하는 단계;
    신호 처리부가 수신된 데이터 신호를 전처리하여 표적을 탐지한 결과를 생성하는 단계;
    상기 신호 처리부가 상기 탐지 결과에 기반하여 피크 신호의 탐지 거리 및 신호 크기에 따라 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징 정보를 결정하여 클러터를 제거하는 후처리 단계;
    고정 표적 추적부가 클러터가 제거된 탐지 데이터를 활용하여 고정 표적을 추적 및 추적 결과를 생성하는 단계; 및
    화면 처리부가 상기 탐지 결과와 추적 결과를 표시하는 단계;를 포함하며,
    상기 후처리 단계는,
    전처리부가 수신된 데이터 신호를 전처리 필터를 이용하여 특정 범위로 제한하고 전처리된 신호 처리 데이터를 생성하는 단계;
    표적 탐지부가 상기 신호 처리 데이터로부터 표적을 탐지하여 탐지 데이터를 생성하는 단계;
    데이터 맵 판별부가 상기 탐지 데이터로부터 거리 및 신호 크기를 추출 판별하여 데이터 맵 크기를 결정하고 가변 데이터 맵을 설정하는 단계; 및
    고정표적 후처리부가 설정된 가변 데이터 맵에 기반하여 상기 가변 통계적 특징 정보를 추출하고 상기 가변 통계적 특징 정보를 이용하여 클리터 신호를 제거하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 클러터 제거 방법.
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