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KR100987981B1 - 능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 장치 및 방법 - Google Patents

능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 장치 및 방법 Download PDF

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KR100987981B1
KR100987981B1 KR1020100027379A KR20100027379A KR100987981B1 KR 100987981 B1 KR100987981 B1 KR 100987981B1 KR 1020100027379 A KR1020100027379 A KR 1020100027379A KR 20100027379 A KR20100027379 A KR 20100027379A KR 100987981 B1 KR100987981 B1 KR 100987981B1
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KR1020100027379A
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박도현
이균경
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삼성탈레스 주식회사
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Abstract

본 발명은 능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 장치 및 방법에 관한 것으로서, 특히 선형 판별법을 이용하여 목표물로부터 반사된 신호가 능동 신호인지 천이 소음인지를 구분하는 능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다. 이를 위해 본 발명은 능동 신호와 천이 소음을 분류하는 방법에 있어서, 표적으로부터 반사되어 수신된 신호를 다수의 데이터로 분할하고, 분할된 데이터의 첨두치와 상기 첨두치에 해당되는 주파수를 중심으로 대역폭을 추정하는 과정과, 상기 추정된 첨두치 및 대역폭과 이를 근사화한 첨두치 및 대역폭을 이용하여 표준 편차를 계산하는 과정과, 상기 계산된 표준 편차를 이용하여 방향 벡터를 계산하는 과정과, 상기 계산된 방향 벡터와 상기 수신된 신호의 곱과, 임계값을 이용하여 상기 수신된 신호가 능동 신호인지 천이 소음인지 판별하는 과정을 포함한다.

Description

능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DISTINGUISHING BETWEEN ACTIVITY SIGNAL AND TRANSITION NOISE}
본 발명은 능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 장치 및 방법에 관한 것으로서, 특히 선형 판별법을 이용하여 목표물로부터 반사된 신호가 능동 신호인지 천이 소음인지를 구분하는 능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 능동 소나 표적탐지에서 연속파(Continuous Wave) 신호를 이용한 표적의 탐지는 보편적인 탐지 방법으로서, 연속파 표적신호의 탐지를 위해 일반적으로 고속 퓨리에 변환(fast Fourier Transform) 기반의 탐지기법이 널리 사용되고 있다.
소나(sound navigation and ranging, SONAR)란 음파를 이용하여 해저, 선박, 어군이나 기타 목표물과의 거리를 측정하여 항해용으로 제공되는 기법을 말한다. 이러한 소나는 일반적으로 수동 소나와 능동 소나가 있으며, 수동 소나는 선박이나 물고기가 발하는 음의 방향, 거리 및 세기 등을 측정하는 수신 전용 소나이다. 그리고, 능동 소나는 음파를 발사해서 목표물로부터의 반사음을 수신하여 방위 및 거리를 측정하는 방식으로서, 수평 소나와 수직 소나로 분류된다. 다만, 수직 소나는 일반적으로 음향 측심기, 어군탐지기 등으로 불리며, 소나만을 말할 때는 수평 소나를 가리키는 것이 보통이다. 소나는 어느 한 방향으로 송파기를 향하여 음파의 펄스를 발사하고, 그 방향으로부터의 반사파를 수신한 후, 다음 방향을 향하여 같은 과정을 반복하는 것이 원칙이다.
이러한 소나는 목표물을 탐지하기 위해 목표물로 신호(예: 음파)를 송신하고, 목표물로부터 반사된 신호를 수신한다. 그리고, 수신된 신호가 목표물로부터 반사되는 능동 신호인지 아니면 목표물 이외의 해양 물체로부터 생성된 천이 소음인지를 구분한다. 이러한 소나를 장착한 자함은 작전능력 및 생존성 향상을 위해 매우 중요하다. 그리고, 일반적인 능동 소나 신호 식별에서의 신호처리는 탐지 알고리즘에서 탐지된 신호를 정밀한 식별 시스템에 적용하기 위해서 능동송신 신호와 천이소음을 효과적으로 분류하기 위한 알고리즘을 필요로 한다.
그런데, 종래에는 수신된 신호가 목표물로부터 반사된 신호인지 아니면 목표물 이외의 해양 물체로부터 생성된 신호인지를 구별하는 알고리즘이 존재하지 않았으며, 다만, 신호의 변수를 추정하여 데이터 베이스에 저장된 변수들과 직접적인 비교 일치를 통하여 조건의 만족 여부에 따라 능동 송신 신호와 천이 소음을 구분하였다. 따라서, 기존 시스템에는 식별을 위한 분류 알고리즘이 포함되어 있지 않기 때문에 수신된 신호가 능동형 펄스 신호라 할지라도 데이터베이스에 해당 신호에 대한 변수값이 저장되어 있지 않는 경우에는 능동 펄스 신호와 천이소음의 구분이 어려워지는 문제점이 있었다.
본 발명은 상술한 종래 문제점을 해결하기 위해서 착안된 것으로서, 선형 판별법을 이용하여 목표물로부터 반사된 신호가 능동 신호인지 천이 소음인지를 구분하는 능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 장치 및 방법을 제공한다.
상술한 바를 달성하기 위한 본 발명은 능동 신호와 천이 소음을 분류하는 방법에 있어서, 표적으로부터 반사되어 수신된 신호를 다수의 데이터로 분할하고, 분할된 데이터의 첨두치와 상기 첨두치에 해당되는 주파수를 중심으로 수신된 신호의 대역폭을 추정하는 과정과, 상기 추정된 첨두치 및 대역폭과 이를 근사화한 첨두치 및 대역폭을 이용하여 표준 편차를 계산하는 과정과, 상기 계산된 표준 편차를 이용하여 방향 벡터를 계산하는 과정과, 상기 계산된 방향 벡터와 상기 수신된 신호의 곱과, 임계값을 이용하여 상기 수신된 신호가 능동 신호인지 천이 소음인지 판별하는 과정을 포함한다.
또한, 상술한 바를 달성하기 위한 본 발명은 능동 신호와 천이 소음을 분류하는 장치에 있어서, 표적으로부터 반사되어 수신된 신호를 다수의 데이터로 분할하는 슬라이스부와, 상기 분할된 데이터의 첨두치와 상기 첨두치에 해당되는 주파수를 중심으로 수신된 신호의 대역폭을 추정하는 주파수 추정부와, 상기 추정된 첨두치 및 대역폭과 이를 근사화한 첨두치 및 대역폭을 이용하여 표준 편차를 계산하고, 상기 계산된 표준 편차를 이용하여 방향 벡터를 계산하고, 상기 계산된 방향 벡터와 상기 수신된 신호의 곱과, 임계값을 이용하여 상기 수신된 신호가 능동 신호인지 천이 소음인지 판별하는 분류부를 포함한다.
상술한 바와 같이, 본 발명은 선형 판별법을 이용하여 목표물로부터 반사된 신호가 능동 신호인지 천이 소음인지를 구분하는 능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 장치 및 방법을 제공함으로써, 수중에서 탐지된 신호로부터 능동형 신호와 목표물 이외의 해양 물체로부터 생성된 천이 소음을 효과적으로 분류하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 장치를 나타낸 블럭도.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 선형 판별법에 기반한 능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 방법을 나타낸 순서도.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 대한 동작 원리를 상세히 설명한다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 사용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
표적을 탐지하기 위해 음파등의 신호를 송신하면, 송신된 신호는 표적 또는 해양 생물체로부터 반사되어 수신된다. 이하, 표적으로부터 반사되어 수신된 신호를 능동 신호라 하고, 해양 생물체로부터 반사되어 수신된 신호를 천이 소음이라 한다. 본 발명에서는 목표물로부터 반사된 능동 신호와 해양 생물체로부터 반사된 천이 소음을 분류하는 능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 장치 및 방법을 제공한다. 능동 신호는 인위적으로 만든 신호로써 주파수 특징이 일정하게 변하는 반면, 천이 소음은 비정재적 특성(non-stationary)을 가지고 있어 주파수 변화가 일정하지 않기 때문에 주파수 변화에 대한 변수를 바탕으로 분류 규칙을 결정하면 두 신호를 구분할 수 있다. 하기에서는 이러한 능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 장치 및 방법을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 장치를 나타낸 블럭도이다.
도시된 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 장치(100)는 목표물로부터 반사된 신호의 대역폭과 주파수 영역에서 중심 주파수를 추정하는 주파수 추정부(102)와, 시간에 따른 정규화를 위해 상기 반사된 신호를 다수의 데이터 슬라이스(slice)로 분리하는 슬라이스부(104)와, 슬라이스된 신호의 주파수 특성을 3차원으로 나타내기 위해 첨두치를 갖는 주파수와 대역폭을 추정하는 추정부(106)와, 추정된 첨두치 및 대역폭을 근사화하여 구한 첨두치와 대역폭을 이용하여 표준 편차를 구하고, 능동 신호와 천이 소음을 분류하는 분류부(108)을 포함한다.
이하, 도 1을 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 장치를 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명에 따른 능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 장치는 표적 또는 표적 이외의 물체로부터 생성된 신호가 수신되면, 주파수 추정부(102)에서 수신된 신호의 중심 주파수와 대역폭을 추정한다. 중심 주파수와 대역폭을 추정하는 이유는 수신된 신호를 기저 대역으로 이동시키기 위함이며, 이는 기저 대역에서 신호처리하면 연산량을 줄일 수 있으며 주파수 대역에서 정규화하는 효과를 얻을 수 있기 때문이다. 보다 상세하게, 수신된 신호를 샘플링한다. 그리고, 각각의 샘플링된 것을 N개의 블록으로 다시 나눈 후, N개의 블록에 대해 각각 주파수를 추정한다. 예를 들어, 샘플링된 수가 4096개 이상이면, 각각의 N개의 블록으로 나누어(4096*N) 각각의 블록(4096*N) 주파수를 추정한다. 주파수 추정이 완료되면, 모든 블록에 대해서 스펙트럼 첨두치를 가지는 주파수의 평균을 구함으로써, 입력된 신호의 중심 주파수를 하기 <수학식 1>을 이용하여 추정한다.
Figure 112010019443006-pat00001
상기 <수학식 1>에서 Fest는 추정된 중심 주파수이며, Fmax는 각 블록에서 첨두치를 가지는 주파수이다.
중심 주파수는 상기 <수학식 1>을 통해서 구해지며, 수신된 신호의 대역폭은 각 블록의 첨두치에서 탐지 조건에 충족하는 신호 세기를 가지는 데이터 블록의 주파수 값들 중에서 가장 낮은 주파수 값과 가장 큰 주파수 값 중 추정된 주파수와의 차가 큰 값에 시스템 특성 계수를 곱하여 결정한다. 이와 같이, 중심 주파수와 대역폭을 추정함으로써, 반송파에 실린 신호를 기저 대역에서 신호처리 할 수 있다.
상기 주파수 추정부(102)에서 중심 주파수와 대역폭이 추정되면, 기저대역으로 수신신호를 이동시켜 슬라이스부 입력신호를 생성한다. 이후, 상기 슬라이스 부(104)는 입력된 신호의 시간에 따른 정규화를 위해 다수(예:20개)의 데이터 슬라이스(slice)로 분리한다. 그리고, 신뢰성 있는 특징 정보 추출을 위해 각 슬라이스 당 최소 40개의 데이터 샘플을 확보하고, 데이터 샘플수가 40개보다 적을 경우 중첩하여 40개 이상의 데이터를 가지도록 한다.
상기 슬라이스부(104)에서 블록이 다수의 슬라이스로 분리되면, 분리된 블록을 계산도가 모델링 과정을 통해서 슬라이스 변화에 따른 주파수 특성을 3차원으로 나타낼 수 있다. 상기 낮은 모델링 과정은 일 예로서 AR(Auto Regressive)모델링 과정이 있다. 이때, 각 슬라이스의 3차원 주파수 특성 분석 결과에서 첨두치를 가지는 주파수와 대역폭을 추정한다. 상기 첨두치를 가지는 주파수를 도미넌트 톤(Dominant Tone, DT)이라 하고, 상기 도미넌트 톤을 중심으로 신호가 가지는 주파수 범위를 대역폭이라 한다. 상기 대역폭은 상기 첨두치에 해당되는 주파수를 중심으로 미리 정의된 조건을 만족하는 주파수 폭을 의미하며, 도미넌트 톤을 중심으로 첨두치의 크기 대비 -10dB로 감쇄된 좌측과 우측 지점의 주파수 차이로 정의한다.
상기 추정부(106)는 AR 모델링 과정으로부터 구한 DTAR, BWAR를 하기 <수학식 2>를 이용하여 2차와 1차의 곡선 근사화를 수행한다.
Figure 112010019443006-pat00002
상기 <수학식 2>에서 A, B, C, D 및 E는 상수이다.
그리고, 상기 <수학식 2>에서 구한 DTfit와 BWfit, 그리고, AR 모델링에서 구한 DTAR, BWAR를 이용하여 하기 <수학식 3>과 <수학식 4>를 이용하여 편차를 구한다.
Figure 112010019443006-pat00003
Figure 112010019443006-pat00004
상기 분류부(108)는 상기 <수학식 3>, <수학식 4>에서 구해진 편차를 이용하여 선형 판별 인자 및 임계값을 결정한다. 그리고, 결정된 선형 판별 인자 및 임계값은 능동 송신 신호와 천이 소음을 분류하기 위해 사용된다. 이하, 선형 판별 인자를 결정하는 과정은 다음과 같다. 먼저, 능동 송신 신호 및 천이 소음을 구분하기 위한 표본 데이터로 구성되는 훈련 데이터(training data)를 구한다. 상기 구해진 훈련 데이터로부터 방향벡터(W)를 구하기 위해 상기 <수학식 2>의 4개 벡터를 다음과 같이 정의한다.
능동 송신 신호 DT의 2차 계수인 A와 편차인 σDT로 구성된 2차원 벡터 Χ1, 천이 소음의 DT 2차 계수인 A와 편차인 σDT로 구성된 2차원 벡터 Χ2, 능동 송신 신호 BW의 1차 계수인 D와 편차인 σBW로 구성된 2차원 벡터 Χ3, 그리고, 천이 소음의 BW 1차 계수인 D와 편차인 σBW로 구성된 2차원 벡터 Χ4와 같이 4개의 벡터로 정의한다.
입력 받은 4개의 벡터 각각에 대한 평균과 분산은 아래 <수학식 5> ~ <수학식 7>과 같다.
Figure 112010019443006-pat00005
Figure 112010019443006-pat00006
Figure 112010019443006-pat00007
상기 <수학식 5> ~ <수학식 6>에서 i는 해당 데이터의 개수이며, M은 평균 벡터, S는 분산 벡터를 나타낸다. 상기 <수학식 5>를 이용하여 DT와 BW의 평균과 분산을 구한다. 즉, i가 1, 2인 경우 DT의 평균을 구할 수 있고, i가 3, 4이면 BW의 평균을 구할 수 있다. 그리고, <수학식 6>을 이용하여 분산을 구한다. 보다 상세하게, DT의 분산 및 BW의 분산은 <수학식 7>을 통해서 구할 수 있다.
그리고, 방향 벡터(W)는 2차원의 벡터를 정사영(projection) 시킬 때 정사영의 방향을 나타내는 것으로, 최적의 데이터 분류를 가능하게 해준다. 그리고, 방향 벡터는 아래 <수학식 8>을 통해서 구할 수 있다.
Figure 112010019443006-pat00008
즉, 상기 <수학식 8>에서 M1과 M2의 차이에 따라서 방향이 결정되며, 또한, M3과 M4의 차이에 따라서 방향이 결정된다. 이와 같이, 상기 <수학식 8>을 이용하여 방향 벡터가 결정되면, 결정된 방향 벡터를 통해서 데이터 벡터의 방향 벡터로의 정사영을 구한다. 그리고, 데이터 벡터의 방향벡터로의 정사영은 아래 <수학식 9>와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112010019443006-pat00009
상기 <수학식 9>에서 Xi는 최초 수신된 신호를 나타내며, Wt는 방향 벡터 값이다. 이와 같이, 최초에 수신된 신호에 방향 벡터를 곱한 값과 상기 결정된 임계값을 비교하여 수신된 신호가 능동 신호인지 천이 소음인지 구분한다.
그리고, 본 발명에 따른 임계값 설정을 위한 방법으로는 <수학식 5> ~ <수학식 6>으로부터 구한 평균과 분산을 구하고, 데이터들의 분포가 가우시안 확률분포라고 가정하여 확률밀도함수로부터 구하는 방법과 훈련데이터와 추정치간 비교를 통해 최소한의 오차를 가지도록 탐지 문턱값을 설정하는 방법이 있으며, 본 발명은 이들 중 한가지를 선택하여 사용한다.
또한, DT 인자와 BW 인자에 관한 두 종류의 판단 결과를 바탕으로 최종적으로 신호를 판단함으로 정확한 판단결과를 얻는다. 그리고, 훈련데이터를 통하여 구한 방향 벡터와 임계값을 이용하여 DT와 BW 관련인자를 바탕으로 두 번의 판단 과정을 거친다. 이러한, 두 번의 판단 과정을 마친 결과가 모두 능동 송신 신호로 판단되면 능동송신신호 식별 과정을 진행하게 되고, 천이소음으로 판단 되면 천이소음으로 분류한다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 선형 판별법에 기반한 능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 방법을 나타낸 순서도이다.
이하, 도 2를 참조하여 본 발명에 따른 선형 판별법에 기반한 능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 방법을 상세히 설명하면 다음과 같다.
해저, 선박등과 같은 목표물과의 거리, 세기 및 음의 방향을 측정하기 위해 목표물로 음파를 송신하고, 목표물로부터 반사된 신호가 수신되면, 수신된 신호의 중심 주파수와 대역폭을 측정한다(S201, S203). 즉, 수신된 신호를 샘플링하고, 샘플링된 것을 N개의 블록으로 다시 나눈 후, N개의 블록에 대해서 각각 주파수를 추정한다. 주파수 추정이 완료되면, 모든 블록에서 스펙트럼 첨두치를 가지는 주파수의 평균을 구하여 중심 주파수를 추정한다. 그리고, 수신된 신호의 대역폭은 각 블록의 첨두치에서 탐지 조건에 만족하는 데이터 블록의 주파수 값들 주에서 가장 낮은 주파수와 가장 큰 주파수 중에서 추정된 중심 주파수와의 차가 큰 값에 시스템 특성 계수를 곱하여 결정한다. 상기 탐지 조건은 목표물로부터 반사된 신호가 원하는 목표물로부터 반사된 신호인지를 분석하기 위해서 소정 레벨 이상의 신호임을 만족하기 위한 설정 값이다.
상기 과정(S203)에서 중심 주파수와 대역폭이 추정되면, 기저대역으로 수신 신호를 이동시켜 기저대역에서 신호처리를 수행한다. 그리고, 수신된 신호의 데이터를 분할하여 분할된 변화에 따른 주파수 특성을 3차원으로 나타내어 첨두치와 상기 첨두치를 갖는 주파수를 중심으로 대역폭을 추정한다(S205). 다시 말하면, 입력된 신호의 시간에 따른 정규화를 위해 수신된 신호를 다수의 데이터 슬라이스로 분할하고, 계산도가 낮은 모델링 과정을 통해서 슬라이스 변화에 따른 주파수 특성을 3차원으로 나타낸다. 상기 3차원으로 나타낸 주파수 특성을 통해서 첨두치와 첨두치를 갖는 주파수를 중심으로 수신된 신호의 대역폭을 추정한다.
그리고, 추정된 첨두치 및 대역폭과, 이를 근사화한 첨두치 및 대역폭을 이용하여 표준 편차를 계산한다(S207). 상기 근사화는 계산도가 낮은 과정 예를 들어, AR(Auto Regressive) 과정을 통해 구해진다. 상기 과정(S207)에서 계산된 표준 편차를 이용하여 방향 벡터를 계산한다(S209). 방향 벡터를 계산하기 앞서, 수신된 신호가 능동 신호인지 천이 소음인지 구분하기 위해서 먼저 능동 신호 및 천이 소음의 표본 데이터로 구성되는 훈련 데이터(training data)를 구하고, 구해진 훈련 데이터로부터 전술한 본 발명에 따른 선형 판별법을 통해서 방향 벡터(W)를 구한다. 그리고, 계산된 방향 벡터와 수신된 신호를 곱한 값과 임계값의 차이에 따라 수신된 신호가 능동 신호인지 천이 소음인지 구분한다(S211). 상기 임계값 설정하는 방법으로는 데이터들의 분포가 가우시안 확률분포라고 가정하여 확률밀도함수를 이용하여 구하는 방법과 훈련데이터와 추정치간 비교를 통해 최소한의 오차를 가지도록 탐지 문턱값을 설정하는 방법이 있으며, 본 발명은 이들 중 한가지를 선택하여 사용한다. 그리고, 상기 곱한 값이 상기 임계값 이상이면 능동 신호로 판별하거나 반대로, 상기 곱한 값이 상기 임계값보다 크지 않으면 천이 소음으로 판별한다. 즉, 이와 같이, 결정된 선형 판별 인자 및 임계값을 바탕으로 최종적으로 상기 과정(S201)에서 수신된 신호가 표적으로부터 수신된 능동 신호인지 표적으로 삼지 않은 해양 생물체와 같은 물체로부터 반사된 천이 소음인지를 분류한다.

Claims (6)

  1. 능동 신호와 천이 소음을 분류하는 방법에 있어서,
    표적으로부터 반사되어 수신된 신호를 다수의 데이터로 분할하고, 분할된 데이터의 첨두치와 상기 첨두치에 해당되는 주파수를 중심으로 대역폭을 추정하는 과정과,
    상기 추정된 첨두치 및 대역폭과 이를 근사화한 첨두치 및 대역폭을 이용하여 표준 편차를 계산하는 과정과,
    상기 계산된 표준 편차를 이용하여 방향 벡터를 계산하는 과정과,
    상기 계산된 방향 벡터와 상기 수신된 신호의 곱과, 임계값을 이용하여 상기 수신된 신호가 능동 신호인지 천이 소음인지 판별하는 과정을 포함하며,
    상기 임계값은
    상기 분할된 데이터의 분포가 가우시안 확률분포일 경우 확률 밀도함수를 이용하여 설정되거나, 능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 훈련 데이터와 추정치를 비교하여 최소의 오차를 가지도록 설정됨을 특징으로 하는 능동 신호와 천이 소음을 분류하는 방법.
  2. 삭제
  3. 제1 항에 있어서, 상기 방향 벡터를 계산하는 과정은
    능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 훈련 데이터를 이용하여 상기 추정된 첨두치 및 대역폭을 1차원 및 2차원 벡터로 근사화하는 과정과,
    상기 근사화된 1차원 및 2차원 벡터 각각에 대해 평균과 분산을 계산하는 과정과,
    상기 계산된 평균과 분산을 이용하여 방향 벡터를 계산하는 과정을 포함하는 능동 신호와 천이 소음을 분류하는 방법.
  4. 능동 신호와 천이 소음을 분류하는 장치에 있어서,
    표적으로부터 반사되어 수신된 신호를 다수의 데이터로 분할하는 슬라이스부와,
    상기 분할된 데이터의 첨두치와 상기 첨두치에 해당되는 주파수를 중심으로 대역폭을 추정하는 주파수 추정부와,
    상기 추정된 첨두치 및 대역폭과 이를 근사화한 첨두치 및 대역폭을 이용하여 표준 편차를 계산하고, 상기 계산된 표준 편차를 이용하여 방향 벡터를 계산하고, 상기 계산된 방향 벡터와 상기 수신된 신호의 곱과, 임계값을 이용하여 상기 수신된 신호가 능동 신호인지 천이 소음인지 판별하는 분류부를 포함하며,
    상기 임계값은
    상기 분할된 데이터의 분포가 가우시안 확률분포일 경우 확률 밀도함수를 이용하여 설정되거나, 능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 훈련 데이터와 추정치를 비교하여 최소의 오차를 가지도록 설정됨을 특징으로 하는 능동 신호와 천이 소음을 분류하는 장치.
  5. 삭제
  6. 제4 항에 있어서, 상기 분류부는
    능동 신호와 천이 소음을 분류하기 위한 훈련 데이터를 이용하여 상기 추정된 첨두치 및 대역폭을 1차원 및 2차원 벡터로 근사화하고, 상기 근사화된 1차원 및 2차원 벡터 각각에 대해 평균과 분산을 계산하고, 상기 계산된 평균과 분산을 이용하여 방향 벡터를 계산하는 능동 신호와 천이 소음을 분류하는 장치.
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