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KR20170082080A - Method and Apparatus for applying variable data map and variable statistic characteristics information for identifying underwater fixed target and clutter - Google Patents

Method and Apparatus for applying variable data map and variable statistic characteristics information for identifying underwater fixed target and clutter Download PDF

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KR20170082080A
KR20170082080A KR1020160001252A KR20160001252A KR20170082080A KR 20170082080 A KR20170082080 A KR 20170082080A KR 1020160001252 A KR1020160001252 A KR 1020160001252A KR 20160001252 A KR20160001252 A KR 20160001252A KR 20170082080 A KR20170082080 A KR 20170082080A
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variable
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data map
target
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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.According to an embodiment of the present invention, there is provided an image processing apparatus including: a receiving unit for receiving a data signal generated from a sonar; A signal processor for detecting a target by pre-processing a received data signal and determining a variable data map and variable statistical feature information according to a detection distance and a signal size of the detected data to remove clutter; A fixed target tracking unit for tracking and tracking the fixed target using clutter-free detection data; And a screen processing unit for displaying the tracking result and the detection result. The apparatus for applying the variable data map and the variable statistical feature information may further comprise:

Description

수중 고정표적과 클러터 식별을 위한 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 방법 및 장치{Method and Apparatus for applying variable data map and variable statistic characteristics information for identifying underwater fixed target and clutter} FIELD OF THE INVENTION [0001] The present invention relates to a method and apparatus for applying variable data maps and variable statistical feature information for underwater fixed targets and clutter identification,

본 발명은 수중 고정표적 탐지 기술에 관한 것으로서, 더 상세하게는 능동소나 시스템에서 수중 고정표적 탐지 향상을 위한 클러터를 제거하는 방법 및 장치에 대한 것이다.The present invention relates to underwater fixed target detection techniques, and more particularly, to a method and apparatus for removing clutters for improved fixed target detection in an active sonar system.

수중 표적 정숙화가 발전함에 따라 기존의 수동소나를 이용한 표적 탐지보다 능동소나를 이용하여 음파를 송신하고 이에 대한 반사신호로 표적을 탐지하는 추세이다. As the submergence of target underwater develops, it is a tendency to transmit the sound wave using active sonar rather than the target detection using the conventional passive sonar, and to detect the target with the reflected signal therefrom.

그러나, 음파의 반사신호로 표적을 탐지하기 때문에 표적 신호 외에 해수면, 해저면, 수중 생물군 등에 반사되어 오는 비표적 신호 또한 존재한다. However, since the target is detected by the reflection signal of the sound wave, in addition to the target signal, non-target signals reflected on sea level, seafloor, aquatic life group also exist.

일반적으로 이러한 비표적 신호를 클러터라고 하며, 이는 능동소나 시스템의 탐지 및 추적 성능을 저하시키며 운용자가 전시화면에서 표적과 클러터를 구분하는 데에 많은 어려움을 야기한다. Generally, these non-target signals are referred to as clutter, which degrades the detection and tracking performance of the active sonar system and presents many difficulties for the operator to distinguish the target from the clutter on the display screen.

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.In order to solve this problem, many studies have been conducted to remove the clutter and keep the target signal intact. In this study, we propose a method to distinguish the target from the clutter by observing the continuity of the signal in the physical moveable space of the target, cumulatively processing the signal according to the detection cycle (Geometric Processing, etc.).

또한, 최근에는 단일 송신음파(Single Ping) 내에서 반사되어 오는 신호의 3차원 형상(Shape)이 지니고 있는 통계적 특징을 이용하여 표적과 클러터를 구분하는 방안이 제안되었다. Recently, a method of distinguishing a target from a clutter using a statistical characteristic of a three-dimensional shape of a signal reflected in a single ping has been proposed.

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. However, these measures are very specific to maneuvering underwater vehicles and, in the case of underwater fixed targets, the ability to distinguish between targets and clutters is greatly reduced. In particular, if the target is cluttered and the received signal is accumulated according to the detection cycle and the continuity is observed, the distinction between the underwater fixed target and the clutter becomes more difficult.

또한, 신호의 3차원 형상이 지니고 있는 통계적 특징을 추출하여도 수중 기동표적과는 달리 수중 고정표적과 클러터의 통계적 특징에 대한 구분이 쉽지 않다. In addition, it is not easy to distinguish the statistical characteristics of underwater fixed target and clutter, unlike the underwater maneuvering target, even if statistical features possessing the three-dimensional shape of the signal are extracted.

1. 한국공개특허번호 제10-2014-0040422호1. Korean Patent Publication No. 10-2014-0040422 2. 한국공개특허번호 제10-2007-0016392호2. Korean Patent Publication No. 10-2007-0016392

1. 양진모외, "표적 도플러 속도와 클러터 스펙트럼 특성에 따른 레이더 신호 처리기의 탐지 성능 분석"한국전자파학회논문지 제22권 제1호 통권164호 (2011년 1월) pp.47-58. 1. Yang Jin-mo et al., "Analysis of Detection Performance of Radar Signal Processor by Target Doppler Velocity and Clutter Spectrum Characteristics", Journal of Korea Electromagnetic Engineering Society, Vol. 22, No. 1 (January 2011) pp.47-58. 2. 김용, "클러터 환경에서 표적식별기법을 이용한 표적 탐지 및 추적 성능개선에 관한 연구"한양대학교, 2009년2. Kim, Yong, "A Study on Target Detection and Tracking Performance Improvement Using Target Identification Technique in Clutter Environment", Hanyang University, 2009

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.It is an object of the present invention to provide a method and an apparatus for removing a clutter for improving fixed target detection in an active sonar system.

본 발명은 위에서 제시된 과제를 달성하기 위해, 능동소나 시스템에서 수중 고정표적 탐지 향상을 위한 클러터를 제거하는 방법을 제공한다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention provides a method for removing clutters for improved underwater fixed target detection in an active sonar system in order to accomplish the above problems.

상기 클러터를 제거하는 방법은, The method of removing the clutter includes:

소나로부터 생성되는 데이터 신호를 수신하는 수신부;A receiver for receiving a data signal generated from the sonar;

수신된 데이터 신호를 전처리하여 표적을 탐지하고 탐지 결과에 따라 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징 정보를 결정하여 후처리하는 신호 처리부;A signal processor for detecting a target by pre-processing the received data signal, determining a variable data map and variable statistical characteristic information according to a detection result, and post-processing the processed data signal;

결정된 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징 정보를 적용하여 고정 표적을 추적하여 추적 결과를 생성하는 고정 표적 추적부; 및 A fixed target tracking unit for tracking the fixed target by applying the determined variable data map and the variable statistical characteristic information to generate a tracking result; And

상기 추적 결과와 탐지 결과를 표시하는 화면 처리부;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.And a screen processing unit for displaying the tracking result and the detection result.

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.The signal processor may include a preprocessor for generating preprocessed signal processing data by limiting a received data signal to a specific range using a preprocessing filter; A target detection unit for detecting a target from the signal processing data to generate detection data; A data map determining unit for determining a data map size by extracting a distance and a signal size from the detected data and setting a variable data map; And a fixed target post-processing unit for extracting the variable statistical feature information based on the set variable data map and removing the clit signal using the variable statistical feature information.

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.The data map discriminator may further include a peak signal search unit for extracting a distance and a signal size of the echo signal by scanning a peak having a center value larger than a peripheral value in a specific area from the detected data; A distance determination unit for determining a distance of the extracted echo signal; A signal size discrimination unit for discriminating the extracted signal size; And a data map determining unit configured to set a data map according to the distance of the discriminated echo signal and the determined signal magnitude.

또한, 상기 가변 통계적 특징 정보는 수중 고정표적의 거리 및 해양환경 변화에 따른 반사신호 특성을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.In addition, the variable statistical feature information may include a distance of the fixed target in the water and a reflection signal characteristic according to a change in the marine environment.

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.In this case, the fixed target post-processing unit may include: a fixed target feature information extracting unit for extracting a median value and a variance value based on the data map; A fixed target shape estimator for generating a shape estimation result by estimating a shape of a signal by combining the median value and the variance value according to the distance and the signal size of the extracted echo signal; And a fixed target clutter determiner for classifying the shape estimation result into a target signal and a clutter signal using a linear classifier, and removing the clutter signal.

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. Also, the shape estimation result may be calculated by calculating a variance value for each region in the variable data map when the distance of the echo signal is close to and the magnitude is large.

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.Alternatively, when the distance of the echo signal is long and the size of the echo signal is small, the shape estimation result may be calculated by calculating the median slope and the dispersion value slope between adjacent regions in the variable data map.

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.Also, the classification of the clutter signal and the target signal may be classified into a clutter signal if the threshold value is greater than or equal to the threshold value and a clutter signal if the threshold value is less than the threshold value, And may be differently applied depending on the type of sound waves.

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.On the other hand, another embodiment of the present invention is a method for controlling a receiver, comprising: receiving a data signal generated by a receiver from a sonar; The signal processing unit preprocessing the received data signal to generate a result of detecting the target; A post-processing step of the signal processing unit determining the variable data map and the variable statistical feature information according to the detection distance and the signal amplitude of the peak signal based on the detection result and removing the clutter; Tracking the fixed target using the detection data of the fixed target tracking unit clutter removed and generating the tracking result; And displaying the detection result and the tracking result by the screen processing unit. The method may further include applying the variable data map and the variable statistical feature information.

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.According to the present invention, by applying variable data map and variable statistical feature information for underwater fixed target and clutter identification, the performance of distinguishing between target and clutter in the case of underwater fixed target is improved compared with the existing technique.

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.Another effect of the present invention is that it is particularly advantageous to distinguish between target and clutter when applied together with the case where the received signal is accumulated and the continuity is observed to distinguish the target from the clutter according to the detection cycle .

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.Another advantage of the present invention is that it is easy to classify the target and clutter statistical features in a manner similar to the conventional technique for the underwater maneuvering target using the statistical characteristics of the three-dimensional shape of the signal .

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.
FIG. 1 is a block diagram of an apparatus for applying a variable data map and variable statistical feature information for an underwater fixed target and clutter identification according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG.
2 is a detailed block diagram of the signal processing unit 200 shown in FIG.
FIG. 3 is a detailed block diagram of the data map determining unit 230 shown in FIG. 2, and is a block diagram for applying a data map variably to identify an underwater fixed target from a clutter in an active sonar.
FIG. 4 is a detailed block diagram of the fixed target post-processing unit 240 shown in FIG. 2. In the active sonar, statistical feature information is variably applied to distinguish clutter from fixed target and clutter, Fig.
5 is a flowchart illustrating a process of applying a variable data map and variable statistical feature information for underwater fixed target and clutter identification according to an embodiment of the present invention.

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.While the invention is susceptible to various modifications and alternative forms, specific embodiments thereof are shown by way of example in the drawings and will herein be described in detail. It is to be understood, however, that the invention is not to be limited to the specific embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.

각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용한다.Like reference numerals are used for similar elements in describing each drawing.

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.The terms first, second, etc. may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.

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.For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component. The term "and / or" includes any combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.

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.Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs.

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.Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the contextual meaning of the related art and are to be interpreted as either ideal or overly formal in the sense of the present application Should not.

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.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Reference will now be made in detail to the preferred embodiments of the present invention, examples of which are illustrated in the accompanying drawings, wherein like reference numerals refer to the like elements throughout.

이에 앞서, 데이터 맵을 정의하면 다음과 같다.Prior to this, the data map is defined as follows.

데이터 맵: 능동소나에서 에코 신호의 피크를 중심으로 X축과 Y축을 각각 거리빈과 방위빔으로 구성한 2차원 맵이며, 2차원 맵 내의 각각의 셀은 음향신호의 크기를 가진다.A data map is a two-dimensional map in which an X-axis and a Y-axis are constituted by a distance bin and an azimuth beam around a peak of an echo signal in an active sonar, and each cell in the two-dimensional map has a size of an acoustic signal.

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. One embodiment of the present invention provides a method and apparatus for distinguishing an underwater fixed target from a clutter in an active sonar system. In particular, we distinguish the target and clutter based on the statistical characteristics of the signal shape reflected in the existing single ping. However, we provide a method to variably apply the data map size and variably apply the statistical features .

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. In an embodiment of the present invention, the data map size and statistical characteristic information are applied differently according to the distance and the signal size of the echo signal with respect to the active signal to distinguish the target of interest from the clutter of interest. A method and apparatus are provided for identifying and removing clutters and then tracking them to separate underwater fixed targets and clutters from active sonar systems.

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.FIG. 1 is a block diagram of an apparatus for applying a variable data map and variable statistical feature information for an underwater fixed target and clutter identification according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG. Referring to FIG. 1, an apparatus for distinguishing between an underwater fixed target and a clutter includes a receiver 100 for receiving a data signal generated from a sonar (not shown), a processor for detecting a target by pre-processing the received data signal, A signal processing unit 200 for determining and post-processing a variable data map and variable statistical feature information according to the detection distance and signal size, a fixed target tracking unit 300 for tracking fixed targets using the clutter- A screen processing unit 400 for displaying detected data of the signal processing unit 200 and tracking data of the fixed target tracking unit 300, and the like.

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.2 is a detailed block diagram of the signal processing unit 200 shown in FIG. 2, the signal processing unit 200 includes a preprocessing unit 210 for generating signal processing data for limiting a received data signal to a specific range using a preprocessing filter and preventing a phenomenon such as superimposition, A data map determining unit 230 for determining a data map size by extracting a distance and a signal size from the detected data to set a data map, And a fixed target post-processing unit 240 for classifying the target signal and the clutter signal and removing the clutter signal.

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. FIG. 3 is a detailed block diagram of the data map determining unit 230 shown in FIG. 2, and is a configuration block diagram for applying a data map variably to identify an underwater fixed target from a clutter in an active sonar. 3, the data map determining unit 230 for applying the variable data map includes a peak signal searching unit 231, a distance determining unit 232, a signal size determining unit 233, and a data map determining unit 234, . The detailed operation of these will be described as follows.

피크신호 탐색부(231)는 3x3 영역에서 중심값이 주변보다 큰 위치(즉 피크)를 스캔하여 찾는다. The peak signal search unit 231 scans a position (i.e., a peak) where the center value is larger than the periphery in the 3x3 region.

Figure pat00001
Figure pat00001

거리 판별부(232)와 신호크기 판별부(233)에서는 피크신호 탐색부(231)에서 추출한 피크에 대하여 에코 신호의 거리와 신호크기를 판별한다. 거리는

Figure pat00002
까지 판별 가능하며 신호크기는 SNR(Signa-to-Noise Ratio) dB값으로 0 초과의 값부터 판별한다. The distance determining unit 232 and the signal size determining unit 233 determine the distance and the signal size of the echo signal with respect to the peak extracted by the peak signal searching unit 231. Distance
Figure pat00002
And the signal size is determined from a signal-to-noise ratio (SNR) dB value that is greater than zero.

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. The determined distance and signal size are used for data map size determination in the data map determination unit 234 in association with the corresponding peak. The setting of the data map is different according to the distance of the echo signal and the signal size.

Figure pat00003
Figure pat00003

여기서, r은 거리, b는 방위(빔)로서 각각 데이터 맵의 x축과 y축을 의미한다. ln = 2n+1로서 영역을 구분하는 지표(

Figure pat00004
)이고, 예를 들어 l1은 3 x 3 영역을 의미하며, l2는 5 x 5 영역을 의미한다. Here, r denotes a distance, and b denotes an azimuth (beam), which means the x-axis and the y-axis of the data map, respectively. l n = 2 < n + 1 >
Figure pat00004
For example, l 1 means a 3 x 3 region, and l 2 means a 5 x 5 region.

예를 들어 에코 신호의 거리가 근거리이고 신호 크기가 큰 경우, 추출한 피크를 기준으로 3x3(

Figure pat00005
) 영역 데이터의 집합을
Figure pat00006
, 5x5(
Figure pat00007
)영역 데이터의 집합을
Figure pat00008
로 지정이 가능하며 특징정보 추출부(241)에서
Figure pat00009
Figure pat00010
로부터 특징정보를 추출할 수 있다. For example, if the distance of the echo signal is short and the signal size is large, 3x3 (
Figure pat00005
) A set of region data
Figure pat00006
, 5x5 (
Figure pat00007
) A set of region data
Figure pat00008
And the feature information extracting unit 241
Figure pat00009
and
Figure pat00010
It is possible to extract the feature information from the feature information.

에코 신호의 거리가 원거리이고 신호의 크기가 작은 경우, 고정표적 후처리부(240)에서

Figure pat00011
Figure pat00012
을 제외하고,
Figure pat00013
Figure pat00014
또는
Figure pat00015
Figure pat00016
와 같은 데이터 맵으로부터 특징정보를 추출할 수 있다. 이는 수중 고정표적의 거리 및 다양한 해양환경 변화에 따른 반사신호 특성에 기인한다. When the distance of the echo signal is long and the size of the signal is small, the fixed target post-processing unit 240
Figure pat00011
and
Figure pat00012
Except for that,
Figure pat00013
Wow
Figure pat00014
or
Figure pat00015
Wow
Figure pat00016
The feature information can be extracted from the data map. This is due to the distance of the fixed target in the water and the reflection signal characteristics due to various marine environment changes.

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.FIG. 4 is a detailed block diagram of the fixed target post-processing unit 240 shown in FIG. 2. In the active sonar, a configuration block for identifying clutters by applying statistical characteristic information variably to distinguish the fixed target from the clutter in the active sonar . Referring to FIG. 4, the detailed operation of the fixed target post-processing unit 240 is as follows.

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.The fixed target feature information extracting unit 241 extracts the median value and the variance value based on the respective data map settings reflecting the distance and signal size of the echo signal. The shape of the signal is estimated by combining the median value and the variance value according to the detection distance and the signal magnitude of the echo signal in the fixed target type up-converting unit 242. For example, when the distance of the echo signal is short and the signal size is large, the following generalized shape estimation technique is applied.

Figure pat00017
Figure pat00017

여기서, i는 데이터 맵에서의 피크의 개수를 의미하며 ln = 2n+1로서 영역을 구분하는 지표이다.Here, i is an index that indicates the number of peaks in the data map, and separate the region as l n = 2n + 1.

에코 신호의 거리가 원거리이고 신호의 크기가 작은 경우, 다음과 같은 일반화한 형상추정 기법을 적용한다.When the distance of the echo signal is long and the signal size is small, the following generalized shape estimation technique is applied.

Figure pat00018
Figure pat00018

Figure pat00019
Figure pat00019

여기서, i는 데이터 맵에서의 피크의 개수를 의미하며, ln = 2n+1로서 영역을 구분하는 지표(

Figure pat00020
)이고,
Figure pat00021
Figure pat00022
또는
Figure pat00023
을 의미한다.Here, i denotes the number of peaks in the data map, and ln = 2n + 1 denotes an index
Figure pat00020
)ego,
Figure pat00021
silver
Figure pat00022
or
Figure pat00023
.

이는 수중 고정표적의 거리 및 다양한 해양환경 변화에 따른 반사신호 특성에 기인하여, 데이터 맵에서의 인접한 영역간의 메디안값 기울기, 분산값 기울기를 계산하고 신호의 형상을 추정한다. It estimates the shape of the signal by calculating the slope of the median value and the dispersion value between the adjacent areas in the data map due to the distance of the fixed target in the water and the reflection signal characteristic according to various marine environment changes.

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.The fixed target clutter determiner 243 classifies the target signal into clutter signals using a linear classifier, and removes clutter signals. The threshold value is applied to the shape estimation result calculated in the shape estimation, and if the target value is above the threshold value, the target is classified as the clutter if it is below the threshold value. The threshold value is different depending on the type of the active ping such as CW (Continuous Wave) and FM (Frequency Modulation).

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).5 is a flowchart illustrating a process of applying a variable data map and variable statistical feature information for underwater fixed target and clutter identification according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 5, a receiving unit (100 in FIG. 1) receives a data signal generated from a sonar (not shown) (step S510).

이후, 신호 처리부(도 1의 200)가 수신된 데이터 신호를 전처리하여 표적을 탐지하는 탐지 결과를 생성한다(단계 S520,S530).Thereafter, the signal processing unit (200 in FIG. 1) prepares the received data signal and generates a detection result to detect the target (steps S520 and S530).

탐지 결과가 생성되면, 신호 처리부(200)는 데이터 맵의 크기를 결정하고 가변 데이터 맵을 설정한다(단계 S540).When the detection result is generated, the signal processing unit 200 determines the size of the data map and sets a variable data map (step S540).

가변 데이터 맵이 설정되면, 이 가변 데이터 맵을 기반으로 가변 통계적 특징 정보를 결정하여 후처리한다(단계 S550).Once the variable data map is set, the variable statistical feature information is determined based on the variable data map and post-processed (step S550).

고정표적 추적부(도 1의 300)는 클러터가 제거된 탐지 데이터를 이용하여 고정 표적을 추적 및 추적 결과를 생성한다(단계 S560).The fixed target tracking unit (300 in FIG. 1) tracks the fixed target using the detection data from which the clutter is removed and generates a tracking result (step S560).

최종적으로, 화면 처리부(도 1의 400)가 상기 추적 결과 및/또는 탐지 결과를 표시한다(단계 S570).Finally, the screen processing unit (400 in FIG. 1) displays the tracking result and / or the detection result (step 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
100: Receiver 200: Signal processor
300: fixed target tracking unit 400:
210: preprocessing unit 220: target detection unit
230: Data map discrimination unit 231: Peak signal search unit
232: distance discrimination unit 233: signal size discrimination unit
234: Data Map Decision Unit 240: Fixed Target Postprocessing Unit
241: fixed target specific information extracting unit
242: fixed target shape estimating unit
243: fixed target clutter determiner

Claims (10)

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 포함하는 것을 특징으로 하는 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 장치.
A receiver for receiving a data signal generated from the sonar;
A signal processor for detecting a target by pre-processing the received data signal, determining a variable data map and variable statistical characteristic information according to a detection distance and a signal magnitude of the detected data, and post-processing the processed data;
A fixed target tracking unit for tracking and tracking the fixed target using clutter-free detection data; And
A screen processing unit for displaying the tracking result and the detection result;
And a variable statistical feature information generating unit for generating the variable statistical feature information based on the variable statistical feature information.
제 1 항에 있어서,
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 장치.
The method according to claim 1,
The signal processing unit,
A preprocessor for limiting the received data signal to a specific range using a preprocessing filter and generating preprocessed signal processing data;
A target detection unit for detecting a target from the signal processing data to generate detection data;
A data map determining unit for determining a data map size by extracting a distance and a signal size from the detected data and setting a variable data map; And
And a fixed target post-processor for extracting the variable statistical feature information based on the set variable data map and removing the clit signal using the variable statistical feature information. Applied device.
제 2 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 장치.
3. The method of claim 2,
The data map determining unit may determine,
A peak signal search unit for extracting a distance and a signal size of the echo signal by scanning a peak having a center value larger than a peripheral value in a specific region from the detected data;
A distance determination unit for determining a distance of the extracted echo signal;
A signal size discrimination unit for discriminating the extracted signal size; And
And a data map determining unit configured to determine a data map according to a distance of the discriminated echo signal and a discriminated signal size.
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 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the variable statistical feature information includes a distance of a fixed target in the water and a reflection signal characteristic according to a marine environment change.
제 2 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 장치.
3. The method of claim 2,
Wherein the fixed target post-
A fixed target feature information extracting unit for extracting a median value and a variance value based on the data map;
A fixed target type lettuce which generates a shape estimation result by estimating a shape of a signal by combining the median value and the variance value according to a distance and a signal size of the extracted echo signal; And
And a fixed target clutter determiner for classifying the shape estimation result into a target signal and a clutter signal using a linear classifier and removing the clutter signal. .
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 장치.
6. The method of claim 5,
Wherein the shape estimation result is calculated by calculating a variance value for each region in the variable data map when the distance of the echo signal is close to and the magnitude is large.
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 장치.
6. The method of claim 5,
Wherein the shape estimation result is obtained by calculating a median slope, a dispersion value slope, and a variance value of a region of interest in the data map, when the distance of the echo signal is long and the size is small, in the variable data map A device for applying a variable data map and variable statistical feature information.
제 7 항에 있어서,
상기 메디안값 기울기, 분산값 기울기, 및 분산값은 각각 수학식
Figure pat00024
(여기서,
Figure pat00025
Figure pat00026
의 메디안값을 나타낸다), 수학식
Figure pat00027
(여기서,
Figure pat00028
Figure pat00029
의 공분산값을 나타낸다) 및 수학식
Figure pat00030
(여기서, i는 데이터 맵에서의 피크의 개수를 의미하며, ln = 2n+1로서 영역을 구분하는 지표(
Figure pat00031
)이고,
Figure pat00032
Figure pat00033
또는
Figure pat00034
을 의미한다)를 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 장치.
8. The method of claim 7,
The median value slope, the dispersion value slope, and the variance value are respectively expressed by the following equations
Figure pat00024
(here,
Figure pat00025
silver
Figure pat00026
The median value of the equation
Figure pat00027
(here,
Figure pat00028
silver
Figure pat00029
And the covariance value of the equation
Figure pat00030
(Wherein, the i is the number of peaks in the data map, l n = 2 < n + 1 >
Figure pat00031
)ego,
Figure pat00032
silver
Figure pat00033
or
Figure pat00034
The variable data map and the variable statistical feature information are calculated using the variable data map and the variable statistical feature information.
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 장치.
6. The method of claim 5,
Wherein the classification of the clutter signal and the target signal is a target signal if the threshold value is greater than a threshold value by applying a predetermined threshold to the shape estimation result and is classified as a clutter signal if the threshold value is less than the threshold value, Wherein the variable data map and the variable statistical feature information are applied differently depending on the type of the data.
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;
을 포함하는 것을 특징으로 하는 가변 데이터 맵 및 가변 통계적 특징정보를 적용하는 방법.
Receiving a data signal generated by the receiver from the sonar;
The signal processing unit preprocessing the received data signal to generate a result of detecting the target;
A post-processing step of the signal processing unit determining the variable data map and the variable statistical feature information according to the detection distance and the signal amplitude of the peak signal based on the detection result and removing the clutter;
Tracking the fixed target using the detection data of the fixed target tracking unit clutter removed and generating the tracking result; And
The screen processing unit displaying the detection result and the tracking result;
And applying the variable data map and the variable statistical feature information.
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