KR102515757B1 - Apparatus for detecting targets and method thereof - Google Patents
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Abstract
본 개시에 따르면, 연산 장치에서 복수의 버스트에 포함되는 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보를 획득하는 단계; 및 후보 표적 정보와 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보에 기초하여 특정 버스트와 대응하는 검출 후보 표적 정보를 획득하는 단계를 포함하는 복수의 버스트를 통하여 표적을 검출하는 방법이 개시된다.
According to the present disclosure, obtaining target information detected in a specific burst included in a plurality of bursts in a computing device; and acquiring detection candidate target information corresponding to a specific burst based on candidate target information and target information detected in the specific burst.
Description
본 개시는 표적을 검출하는 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로 본 개시는 복수의 탐지 표적 및 복수의 후보 표적 간의 복수의 통계 거리를 획득하고, 미리 설정된 임계 값보다 작은 통계 거리에 대응하는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 포함하는 제1표적 세트를 획득하고, 제1표적 세트에 포함되는 제1탐지 표적과 관련하여 제1탐지 표적과 대응하는 후보 표적을 결정하고, 제1표적 세트에 포함되는 제1후보 표적과 관련하여 제1후보 표적과 대응하는 탐지 표적을 결정함으로써 상호간에 대응되는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 획득하는 장치(e.g. 서버) 및 그 방법에 관한 것이다.The present disclosure relates to a device and method for detecting a target. More specifically, the present disclosure obtains a plurality of statistical distances between a plurality of detection targets and a plurality of candidate targets, and obtains a first target set including pairs of detection targets and candidate targets corresponding to statistical distances smaller than a preset threshold. Acquire, determine a candidate target corresponding to the first detection target with respect to the first detection target included in the first target set, and correspond with the first candidate target with respect to the first candidate target included in the first target set An apparatus (e.g. server) and method for obtaining a pair of a detection target and a candidate target corresponding to each other by determining a detection target to be detected.
레이다(radar)는 전파 등을 이용하여 표적과 관련한 거리, 방향, 각도 및 속도 중 적어도 하나를 측정하는 탐지 시스템(detection system)이다. 레이다의 표적 탐지와 관련하여, 탐지 확률을 높이고, 오경보율을 줄이며, 탐지 표적와의 거리 및 표적의 속도를 획득하기 위하여 다중 버스트(Burst)를 이용하는 이진누적탐지 기법이 사용될 수 있다.A radar is a detection system that measures at least one of distance, direction, angle, and speed related to a target using radio waves. In relation to radar target detection, a binary cumulative detection technique using multiple bursts may be used to increase detection probability, reduce false alarm rate, and obtain a distance to a detection target and a speed of the target.
이진누적탐지에서 사용되는 각각의 버스트는 서로 다른 펄스 반복 주파수(PRF, Pulse Repetition Frequency)의 사용에 대응될 수 있다. 서로 다른 PRF를 이용함으로써, 거리 및 속도 등의 탐지 범위를 버스트마다 다르게 하여 탐지 표적와의 거리 및 표적의 속도를 획득할 수 있다. 다중 버스트를 이용하는 경우 하나의 표적이 복수의 버스트에서 탐지될 수 있으며, 복수의 버스트에서 탐지된 표적은 이진누적탐지를 통해서 하나의 플롯(Plot) 데이터로 합쳐질 수 있다. Each burst used in binary stack detection may correspond to the use of a different pulse repetition frequency (PRF). By using different PRFs, it is possible to obtain the distance to the detection target and the speed of the target by making the detection range such as distance and speed different for each burst. In the case of using multiple bursts, one target can be detected in a plurality of bursts, and the targets detected in the plurality of bursts can be combined into one plot data through binary cumulative detection.
이진누적탐지 기법의 성능은 버스트에서 탐지된 결과를 서로 연결하는 방법에 기초하여 결정될 수 있다. 버스트 탐지 결과를 연결하는 문제에서 최대가능도(ML, Maximal Likelihood) 방법을 이용하는 경우, 탐지 결과가 많을수록 연산량이 크게 증가한다는 단점이 있다.The performance of the binary cumulative detection method can be determined based on the method of connecting the results detected in the burst. In the case of using the maximum likelihood (ML) method in the problem of connecting burst detection results, there is a disadvantage that the amount of computation greatly increases as the number of detection results increases.
본 실시 예가 해결하고자 하는 과제는, 상술한 문제점을 해결하기 위하여, 최대가능도 방법이 아닌 다른 방법에 기초하여 상호간에 대응되는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 획득하는 표적 검출 장치 및 그 방법을 제공하는 데 있다.The problem to be solved by this embodiment is to provide a target detection device and method for obtaining a pair of a detection target and a candidate target that correspond to each other based on a method other than the maximum likelihood method in order to solve the above-mentioned problem. is to do
본 실시 예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 이하의 실시 예들로부터 또 다른 기술적 과제들이 유추될 수 있다. The technical problem to be achieved by the present embodiment is not limited to the technical problems described above, and other technical problems may be inferred from the following embodiments.
일실시예에 따른 연산 장치에서 복수의 버스트(burst)를 통하여 표적을 검출하는 방법은 상기 복수의 버스트에 포함되는 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보를 획득하는 단계; 및 후보 표적 정보와 상기 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보에 기초하여 상기 특정 버스트와 대응하는 검출 후보 표적 정보를 획득하는 단계를 포함하고, 상기 검출 후보 표적 정보를 획득하는 단계는 상기 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보가 포함하는 복수의 탐지 표적 및 상기 후보 표적 정보가 포함하는 복수의 후보 표적 간의 복수의 통계 거리를 획득하는 단계; 미리 설정된 임계 값보다 작은 통계 거리에 대응하는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 포함하는 제1표적 세트를 획득하는 단계; 및 상기 제1표적 세트에 포함되는 제1탐지 표적과 관련하여 상기 제1탐지 표적과 연관되는 하나 이상의 후보 표적 중 상기 제1탐지 표적과 대응하는 후보 표적을 결정하고, 상기 제1표적 세트에 포함되는 제1후보 표적과 관련하여 상기 제1후보 표적과 연관되는 하나 이상의 탐지 표적 중 상기 제1후보 표적과 대응하는 탐지 표적을 결정함으로써 상호간에 대응되는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 획득하는 단계를 포함한다.A method of detecting a target through a plurality of bursts in a computing device according to an embodiment includes acquiring target information detected in a specific burst included in the plurality of bursts; and obtaining detection candidate target information corresponding to the specific burst based on candidate target information and target information detected in the specific burst; obtaining a plurality of statistical distances between a plurality of detection targets included in the target information and a plurality of candidate targets included in the candidate target information; acquiring a first target set including a pair of a detection target and a candidate target corresponding to a statistical distance smaller than a preset threshold; and in relation to the first detection targets included in the first target set, determining a candidate target corresponding to the first detection target among one or more candidate targets associated with the first detection target, and included in the first target set. obtaining a pair of mutually corresponding detection targets and candidate targets by determining a detection target corresponding to the first candidate target among one or more detection targets associated with the first candidate target with respect to the first candidate target being include
일실시예에 따르면, 상기 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 획득하는 단계는 상기 제1탐지 표적과 연관되는 하나 이상의 후보 표적 중 상기 제1탐지 표적과의 통계 거리가 가장 작은 후보 표적을 상기 제1탐지 표적에 대응하는 후보 표적으로 결정하는 단계; 및 상기 제1후보 표적과 연관되는 하나 이상의 탐지 표적 중 상기 제1후보 표적과의 통계 거리가 가장 작은 탐지 표적을 상기 제1후보 표적에 대응하는 탐지 표적으로 결정하는 단계 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the obtaining of a pair of detection targets and candidate targets may include selecting a candidate target having the smallest statistical distance from the first detection target among one or more candidate targets associated with the first detection target. determining a candidate target corresponding to the detection target; and determining a detection target having the smallest statistical distance from the first candidate target among one or more detection targets associated with the first candidate target as a detection target corresponding to the first candidate target. there is.
일실시예에 따르면, 상기 표적 검출 방법은 상기 복수의 버스트별로 획득된 복수의 검출 후보 표적 정보가 포함하는 상호간에 대응되는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍 중 미리 설정된 임계 값보다 많은 횟수만큼 중복하여 획득된 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 검출 표적으로 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment, the target detection method includes overlapping acquisition by a number of times greater than a predetermined threshold among pairs of mutually corresponding detection targets and candidate targets included in the plurality of detection candidate target information obtained for each of the plurality of bursts. The method may further include determining a pair of the detected detection target and the candidate target as detection targets.
일실시예에 따르면, 상기 후보 표적 정보는 최초의 버스트에서 탐지되는 표적 정보를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the candidate target information may include target information detected in an initial burst.
일실시예에 따르면, 상기 표적 검출 방법은 상기 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보가 포함하는 복수의 탐지 표적 중 상기 상호간에 대응되는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍에 포함되지 않는 탐지 표적을 상기 후보 표적 정보에 추가하는 단계를 더 포함하고, 상기 상호간에 대응되는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍에 포함되지 않는 탐지 표적이 추가된 상기 후보 표적 정보는 상기 특정 버스트 이후의 버스트에서 이용될 수 있다.According to an embodiment, the target detection method selects a detection target that is not included in a pair of a detection target and a candidate target corresponding to each other among a plurality of detection targets included in the target information detected in the specific burst, the candidate target information Further comprising the step of adding to, the candidate target information to which detection targets not included in the mutually corresponding pairs of detection targets and candidate targets are added, and may be used in bursts subsequent to the specific burst.
일실시예에 따른 표적을 검출하는 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 비일시적 기록매체에 있어서, 상기 프로그램의 코드는, 상기 복수의 버스트에 포함되는 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보를 획득하는 코드; 및 후보 표적 정보와 상기 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보에 기초하여 상기 특정 버스트와 대응하는 검출 후보 표적 정보를 획득하는 코드를 포함하고, 상기 검출 후보 표적 정보를 획득하는 코드는 상기 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보가 포함하는 복수의 탐지 표적 및 상기 후보 표적 정보가 포함하는 복수의 후보 표적 간의 복수의 통계 거리를 획득하는 코드; 미리 설정된 임계 값보다 작은 통계 거리에 대응하는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 포함하는 제1표적 세트를 획득하는 코드; 및 상기 제1표적 세트에 포함되는 제1탐지 표적과 관련하여 상기 제1탐지 표적과 연관되는 하나 이상의 후보 표적 중 상기 제1탐지 표적과 대응하는 후보 표적을 결정하고, 상기 제1표적 세트에 포함되는 제1후보 표적과 관련하여 상기 제1후보 표적과 연관되는 하나 이상의 탐지 표적 중 상기 제1후보 표적과 대응하는 탐지 표적을 결정함으로써 상호간에 대응되는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 획득하는 코드를 포함한다.A computer-readable non-transitory recording medium recording a program for executing a method of detecting a target according to an embodiment in a computer, wherein the code of the program includes a target detected in a specific burst included in the plurality of bursts. code to obtain information; and code for obtaining detection candidate target information corresponding to the specific burst based on candidate target information and target information detected in the specific burst, wherein the code for obtaining the detection candidate target information is detected in the specific burst code for acquiring a plurality of statistical distances between a plurality of detection targets included in the target information and a plurality of candidate targets included in the candidate target information; code for obtaining a first set of targets including pairs of detection targets and candidate targets corresponding to statistical distances less than a preset threshold; and in relation to the first detection targets included in the first target set, determining a candidate target corresponding to the first detection target among one or more candidate targets associated with the first detection target, and included in the first target set. code for obtaining a pair of mutually corresponding detection targets and candidate targets by determining a detection target corresponding to the first candidate target among one or more detection targets associated with the first candidate target with respect to the first candidate target being include
일실시예에 따른 복수의 버스트를 통하여 표적을 검출하는 연산 장치는 명령어를 저장하는 메모리 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 메모리와 연결되어, 상기 복수의 버스트에 포함되는 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보를 획득하고, 후보 표적 정보와 상기 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보에 기초하여 상기 특정 버스트와 대응하는 검출 후보 표적 정보를 획득하고, 상기 검출 후보 표적 정보를 획득하기 위하여, 상기 프로세서는, 상기 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보가 포함하는 복수의 탐지 표적 및 상기 후보 표적 정보가 포함하는 복수의 후보 표적 간의 복수의 통계 거리를 획득하고, 미리 설정된 임계 값보다 작은 통계 거리에 대응하는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 포함하는 제1표적 세트를 획득하고, 상기 제1표적 세트에 포함되는 제1탐지 표적과 관련하여 상기 제1탐지 표적과 연관되는 하나 이상의 후보 표적 중 상기 제1탐지 표적과 대응하는 후보 표적을 결정하고, 상기 제1표적 세트에 포함되는 제1후보 표적과 관련하여 상기 제1후보 표적과 연관되는 하나 이상의 탐지 표적 중 상기 제1후보 표적과 대응하는 탐지 표적을 결정함으로써 상호간에 대응되는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 획득한다.An arithmetic device for detecting a target through a plurality of bursts according to an embodiment includes a memory and a processor for storing instructions, and the processor is connected to the memory to detect a target in a specific burst included in the plurality of bursts. To obtain target information, to obtain detection candidate target information corresponding to a specific burst based on candidate target information and target information detected in the specific burst, and to obtain the detection candidate target information, the processor: A plurality of statistical distances between a plurality of detection targets included in target information detected in a specific burst and a plurality of candidate targets included in the candidate target information are obtained, and detection targets and candidates corresponding to statistical distances smaller than a preset threshold value are obtained. obtaining a first target set comprising a pair of targets, and corresponding to a first detection target of one or more candidate targets associated with the first detection target in relation to the first detection target included in the first target set; Determining candidate targets and, with respect to the first candidate targets included in the first set of targets, determining a detection target corresponding to the first candidate target among one or more detection targets associated with the first candidate target, thereby corresponding to each other. A pair of a detection target and a candidate target is obtained.
기타 실시 예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.Details of other embodiments are included in the detailed description and drawings.
본 개시에 따르면, 표적을 검출하는 방법은 복수의 버스트별로 탐지되는 표적 정보가 포함하는 복수의 탐지 표적 및 상기 후보 표적 정보가 포함하는 복수의 후보 표적 간의 복수의 통계 거리를 비교하여 표적을 검출함으로써 연산량을 줄이면서도 표적 검출의 정확도가 보장될 수 있다.According to the present disclosure, a method for detecting a target comprises detecting a target by comparing a plurality of statistical distances between a plurality of detection targets included in target information detected for each of a plurality of bursts and a plurality of candidate targets included in the candidate target information. Accuracy of target detection can be guaranteed while reducing the amount of computation.
발명의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당해 기술 분야의 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Effects of the invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description of the claims.
도 1은 일실시예에 따른 복수의 버스트를 통하여 표적을 검출하는 연산 장치의 구성을 나타내는 개략적인 구성도이다.
도 2는 일실시예에 따른 복수의 버스트를 통하여 표적을 검출하는 방법의 동작 흐름도이다.
도 3은 일실시예에 따른 특정 버스트에서 제1탐지 표적과 연관되는 하나 이상의 후보 표적 중 제1탐지 표적과 대응하는 후보 표적을 결정하는 동작을 설명하는 예시도이다.
도 4는 일실시예에 따른 특정 버스트에서 제1후보 표적과 연관되는 하나 이상의 탐지 표적 중 제1후보 표적과 대응하는 탐지 표적을 결정하는 동작을 설명하는 예시도이다.
도 5는 일실시예에 따른 후보 표적 정보를 설명하는 예시도이다.1 is a schematic configuration diagram illustrating a configuration of an arithmetic device for detecting a target through a plurality of bursts according to an exemplary embodiment.
2 is an operational flow diagram of a method of detecting a target through a plurality of bursts according to an embodiment.
3 is an exemplary view illustrating an operation of determining a candidate target corresponding to a first detection target among one or more candidate targets associated with a first detection target in a specific burst according to an embodiment.
4 is an exemplary view illustrating an operation of determining a detection target corresponding to a first candidate target among one or more detection targets associated with a first candidate target in a specific burst according to an embodiment.
5 is an exemplary view illustrating candidate target information according to an exemplary embodiment.
실시 예들에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.The terms used in the embodiments have been selected as general terms that are currently widely used as much as possible while considering the functions in the present disclosure, but they may vary depending on the intention or precedent of a person skilled in the art, the emergence of new technologies, and the like. In addition, in a specific case, there are also terms arbitrarily selected by the applicant, and in this case, the meaning will be described in detail in the corresponding description. Therefore, terms used in the present disclosure should be defined based on the meaning of the term and the general content of the present disclosure, not simply the name of the term.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 “...부”, “...모듈” 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.In the entire specification, when a part is said to "include" a certain component, it means that it may further include other components, not excluding other components unless otherwise stated. In addition, terms such as "...unit" and "...module" described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation, which is implemented as hardware or software, or a combination of hardware and software. It can be.
명세서 전체에서 기재된 “a, b, 및 c 중 적어도 하나”의 표현은, ‘a 단독’, ‘b 단독’, ‘c 단독’, ‘a 및 b’, ‘a 및 c’, ‘b 및 c’, 또는 ‘a,b,c 모두’를 포괄할 수 있다.The expression of “at least one of a, b, and c” described throughout the specification means 'a alone', 'b alone', 'c alone', 'a and b', 'a and c', 'b and c' ', or 'all of a, b, and c'.
이하에서 언급되는 "단말"은 네트워크를 통해 서버나 타 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터나 휴대용 단말로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop) 등을 포함하고, 휴대용 단말은 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, IMT(International Mobile Telecommunication), CDMA(Code Division Multiple Access), W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution) 등의 통신 기반 단말, 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.A “terminal” referred to below may be implemented as a computer or portable terminal capable of accessing a server or other terminals through a network. Here, the computer includes, for example, a laptop, desktop, laptop, etc. equipped with a web browser, and the portable terminal is, for example, a wireless communication device that ensures portability and mobility. , IMT (International Mobile Telecommunication), CDMA (Code Division Multiple Access), W-CDMA (W-Code Division Multiple Access), LTE (Long Term Evolution), etc. It may include a handheld-based wireless communication device.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 개시의 실시 예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, embodiments of the present disclosure will be described in detail so that those skilled in the art can easily carry out the present disclosure. However, the present disclosure may be implemented in many different forms and is not limited to the embodiments described herein.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
실시 예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.In describing the embodiments, descriptions of technical contents that are well known in the technical field to which the present invention pertains and are not directly related to the present invention will be omitted. This is to more clearly convey the gist of the present invention without obscuring it by omitting unnecessary description.
마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.For the same reason, in the accompanying drawings, some components are exaggerated, omitted, or schematically illustrated. Also, the size of each component does not entirely reflect the actual size. In each figure, the same reference number is assigned to the same or corresponding component.
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 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Advantages and features of the present invention, and methods for achieving them, will become clear with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and only the present embodiments make the disclosure of the present invention complete, and common knowledge in the art to which the present invention belongs It is provided to fully inform the holder of the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numbers designate like elements throughout the specification.
이 때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.At this time, it will be understood that each block of the process flow chart diagrams and combinations of the flow chart diagrams can be performed by computer program instructions. These computer program instructions may be embodied in a processor of a general purpose computer, special purpose computer, or other programmable data processing equipment, so that the instructions executed by the processor of the computer or other programmable data processing equipment are described in the flowchart block(s). It creates means to perform functions. These computer program instructions may also be stored in a computer usable or computer readable memory that can be directed to a computer or other programmable data processing equipment to implement functionality in a particular way, such that the computer usable or computer readable memory The instructions stored in are also capable of producing an article of manufacture containing instruction means that perform the functions described in the flowchart block(s). The computer program instructions can also be loaded on a computer or other programmable data processing equipment, so that a series of operational steps are performed on the computer or other programmable data processing equipment to create a computer-executed process to generate computer or other programmable data processing equipment. Instructions for performing processing equipment may also provide steps for performing the functions described in the flowchart block(s).
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.Additionally, each block may represent a module, segment, or portion of code that includes one or more executable instructions for executing specified logical function(s). It should also be noted that in some alternative implementations it is possible for the functions mentioned in the blocks to occur out of order. For example, two blocks shown in succession may in fact be executed substantially concurrently, or the blocks may sometimes be executed in reverse order depending on their function.
도 1은 일실시예에 따른 복수의 버스트를 통하여 표적을 검출하는 연산 장치의 구성을 나타내는 개략적인 구성도이다. 도 1에는 본 실시예와 관련된 구성요소들이 도시되어 있으나 이에 제한되는 것은 아니며 도 1에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있다.1 is a schematic configuration diagram illustrating a configuration of an arithmetic device for detecting a target through a plurality of bursts according to an exemplary embodiment. 1 shows components related to the present embodiment, but is not limited thereto, and other general-purpose components may be further included in addition to the components shown in FIG. 1 .
도 1을 참조하면, 연산 장치(100)는 프로세서(110) 및 메모리(120)를 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 연산 장치(100)는 트랜시버(130)를 더 포함할 수도 있다. 도 1에 도시된 각 요소(element)는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. Referring to FIG. 1 , an
실시 예에 따라 도 1의 연산 장치(100)는 서버로 구현될 수 있다. 예컨대, 연산 장치(100)는 네트워크 서버로 구현되는 다수의 컴퓨터 시스템 또는 컴퓨터 소프트웨어를 포함할 수 있으며, 다양한 정보를 웹 페이지로 구성하여 제공할 수 있다. 예를 들면, 연산 장치(100)는 인트라넷 또는 인터넷과 같은 컴퓨터 네트워크를 통해 다른 네트워크 서버와 통신할 수 있는 하위 장치와 연결되어 작업 수행 요청을 접수하고, 그에 대한 작업을 수행하여 수행 결과를 제공하는 컴퓨터 시스템 및 컴퓨터 소프트웨어를 지칭할 수 있다. 이외에도, 연산 장치(100)는 네트워크 서버 상에서 동작할 수 있는 일련의 응용 프로그램과, 내부에 구축되어 있는 각종 데이터베이스를 포함하는 광의의 개념으로 이해될 수 있다. 예컨대, 연산 장치(100)는 도스(DOS), 윈도우(Windows), 리눅스(Linux), 유닉스(UNIX), 또는 맥OS(MacOS) 등의 운영 체제에 따라 다양하게 제공되는 네트워크 서버 프로그램을 이용하여 구현될 수 있다. 다만, 연산 장치(100)의 구현 방식에 의해 본 명세서가 제한되지는 않는다.According to an embodiment, the
프로세서(110)는 연산 장치(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 메모리(120)에 저장된 명령어를 기초로 연산 장치(100)의 요소를 제어함으로써 연산 장치(100)의 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(1120)는 도 1 내지 도 5를 통하여 후술할 적어도 하나의 장치들을 포함하거나, 도 1 내지 도 5를 통하여 후술할 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다.The
구체적으로, 프로세서(110)는 복수의 버스트에 포함되는 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보를 획득하는 단계 및 후보 표적 정보와 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보에 기초하여 특정 버스트와 대응하는 검출 후보 표적 정보를 획득하는 단계를 수행한다. 관련하여, 상호 "연관"되는 후보 표적과 탐지 표적은 미리 설정된 임계 값보다 작은 통계 거리에 대응하는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 포괄하는 개념에 해당하고, 상호 "대응"되는 후보 표적과 탐지 표적은 상호 연관되는 후보 표적과 탐지 표적 중 후술할 도면 부호 250의 동작에 따라 획득되는 검출 후보 표적에 포함되는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍에 해당하는 것으로 이해될 수 있다. 예컨대, 후술할 도면 부호 310은 상호 연관되는 후보 표적과 탐지 표적의 쌍을 도시한 것으로 이해되고, 후술할 도면 부호 420 및 도면 부호 510은 상호 대응되는 후보 표적과 탐지 표적의 쌍을 도시한 것으로 이해될 수 있다.Specifically, the
각 단계와 관련된 보다 상세한 사항은 도 2에서 후술한다. More details related to each step will be described later with reference to FIG. 2 .
메모리(120)는 연산 장치(100)와 관련된 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어 메모리(120)는 연산 장치(100)의 동작을 위한 적어도 하나의 명령어(instruction)를 저장할 수 있다. 이러한 경우 프로세서(110)는 메모리(120)에 저장된 명령어를 기반으로 다양한 동작을 수행할 수 있다. 메모리(120)는 후술할 적어도 하나의 방법을 수행하기 위한 정보를 저장할 수 있다. 메모리(120)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다.The
연산 장치(100)는 트랜시버(130)를 통하여 외부 장치 등과 연결되고, 데이터를 교환할 수 있다. 실시예에 따라, 트랜시버(130)는 네트워크 망을 통하여 외부 장치 등과 연결되어 데이터를 송수신할 수 있다.The
도 2는 일실시예에 따른 복수의 버스트를 통하여 표적을 검출하는 방법의 동작 흐름도이다. 2 is an operational flow diagram of a method of detecting a target through a plurality of bursts according to an embodiment.
도 2를 참조하면, 일실시예에 따른 연산 장치(100)는 복수의 버스트에 포함되는 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보를 획득한다(210). 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보는 복수의 탐지 표적을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , the
연산 장치(100)는 후보 표적 정보 및 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보에 기초하여 특정 버스트와 대응하는 검출 후보 표적 정보를 획득한다(220). 후보 표적 정보는 최초의 버스트에서 탐지되는 표적 정보를 포함할 수 있다. 또한, 후보 표적 정보는 특정 버스트 이전의 버스트들 중 적어도 하나에서 탐지되는 표적 정보가 포함하는 복수의 탐지 표적 중 상호간에 대응되는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍에 포함되지 않는 탐지 표적들을 더 포함할 수 있다. The
후보 표적 정보와 관련된 보다 상세한 사항은 도 5에서 후술한다.More details related to the candidate target information will be described later with reference to FIG. 5 .
검출 후보 표적 정보를 획득하기 위하여, 연산 장치(100)는 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보가 포함하는 복수의 탐지 표적 및 후보 표적 정보가 포함하는 복수의 후보 표적 간의 복수의 통계 거리를 획득한다(230). 통계 거리는 각 탐지 표적과 각 후보 표적 간의 오차 정도를 나타내는 값으로서, 각 탐지 표적과 각 후보 표적 간의 오차 정도가 작을수록 탐지 표적과 후보 표적이 일치하는 표적일 확률이 높을 수 있다.To obtain detection candidate target information, the
일실시예에 따르면, 통계 거리는 오차의 제곱을 분산으로 나눈 값에 대응될 수 있다. 관련하여, 일 예시로서, 통계 거리는 거리와 관련된 오차, 안테나 면을 기준으로 표적의 위치를 표시한 것과 관련된 오차 및 거리 변화율과 관련된 오차 중 적어도 일부와 관련하여 오차의 제곱을 분산으로 나눈 값을 합한 결과에 대응될 수 있다.According to an embodiment, the statistical distance may correspond to a value obtained by dividing the square of the error by the variance. In this regard, as an example, the statistical distance is the sum of the square of the error divided by the variance with respect to at least some of the error related to the distance, the error related to displaying the position of the target with respect to the antenna plane, and the error related to the rate of change of the distance. results can be matched.
보다 구체적인 예시로서, 오차 벡터의 일 예시가 아래의 수학식 1에 대응되고, 분산 벡터의 일 예시가 아래의 수학식 2에 대응되며, 통계 거리가 아래의 수학식 3에 대응될 수 있다.As a more specific example, an example of an error vector may correspond to
수학식 1과 관련하여, e는 오차 벡터에 대응하고, r은 거리에 대응하며, u 및 v는 UV 안테나 면에서의 표적의 위치에 대응하고, rate는 거리의 변화율에 대응할 수 있다.In relation to
수학식 2와 관련하여, 좌변의 는 분산 벡터에 대응하고, 우변의 는 분산 기호에 대응하며, 분산 연산의 대상은 수학식 1과 마찬가지로 r은 거리에 대응하고, u 및 v는 UV 안테나 면에서의 표적의 위치에 대응하며, rate는 거리의 변화율에 대응할 수 있다.Regarding
수학식 3과 관련하여, d는 통계 거리에 대응될 수 있다.Regarding Equation 3, d may correspond to a statistical distance.
검출 후보 표적 정보를 획득하기 위하여, 연산 장치(100)는 미리 설정된 임계 값보다 작은 통계 거리에 대응하는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 포함하는 제1표적 세트를 획득한다(240). 예컨대, 미리 설정된 임계 값이 A인 경우, 연산 장치(100)는 A보다 큰 통계 거리에 대응하는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍은 제1표적 세트에 포함시키지 않고, A보다 작은 통계 거리에 대응하는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍은 제1표적 세트에 포함시킬 수 있다.To obtain detection candidate target information, the
검출 후보 표적 정보를 획득하기 위하여, 연산 장치(100)는 제1표적 세트에 포함되는 제1탐지 표적과 관련하여 제1탐지 표적과 연관되는 하나 이상의 후보 표적 중 제1탐지 표적과 대응하는 후보 표적을 결정하고, 제1표적 세트에 포함되는 제1후보 표적과 관련하여 제1후보 표적과 연관되는 하나 이상의 탐지 표적 중 제1후보 표적과 대응하는 탐지 표적을 결정함으로써 상호간에 대응되는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 획득한다(250).To obtain detection candidate target information, the
이러한 과정을 통해, 연산 장치(100)는 제1표적 세트에 포함되는 각 탐지 표적이 0개 또는 1개의 후보 표적과 상호 대응하도록 하고, 제1표적 세트에 포함되는 각 후보 표적이 0개 또는 1개의 탐지 표적과 상호 대응하도록 할 수 있다.Through this process, the
일실시예에 따르면, 단계 250과 관련하여, 연산 장치(100)는 제1탐지 표적과 연관되는 하나 이상의 후보 표적 중 제1탐지 표적과의 통계 거리가 가장 작은 후보 표적을 제1탐지 표적에 대응하는 후보 표적으로 결정하고 제1후보 표적과 연관되는 하나 이상의 탐지 표적 중 제1후보 표적과의 통계 거리가 가장 작은 탐지 표적을 제1후보 표적에 대응하는 탐지 표적으로 결정함으로써 상호간에 대응되는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 획득할 수 있다. 이 경우, 확률적으로 일치할 가능성이 상대적으로 더 높다고 판단되는 탐지 표적과 후보 표적이 상호 대응될 수 있다.According to an embodiment, in connection with
단계 250과 관련된 보다 상세한 사항은 도 3 및 도 4에서 후술한다.More details related to step 250 will be described later with reference to FIGS. 3 and 4 .
복수의 버스트별로 단계 210 내지 250이 수행된 결과, 연산 장치(100)는 복수의 검출 후보 표적 정보를 획득할 수 있다. 연산 장치(100)는 복수의 버스트별로 획득된 복수의 검출 후보 표적 정보가 포함하는 상호간에 대응되는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍 중 미리 설정된 임계 값보다 많은 횟수만큼 중복하여 획득된 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 검출 표적으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 복수의 버스트의 총 개수가 10개이고 미리 설정된 임계 값이 5인 경우, 연산 장치(100)는 특정한 탐지 표적과 특정한 후보 표적이 10개 버스트 중 5개보다 많은 버스트에서 상호 대응되는 경우 해당 탐지 표적과 후보 표적을 검출 표적으로 결정할 수 있다.As a result of performing
최종적으로, 연산 장치(100)가 검출 표적으로 결정한 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍이 레이더에서 검출된 표적으로 결정될 수 있다.Finally, a pair of the detection target and the candidate target determined by the
본 발명의 범위는 표적을 검출하는 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 비일시적 기록매체를 더 포함한다. 프로그램의 코드는, 복수의 버스트에 포함되는 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보를 획득하는 코드 및 후보 표적 정보와 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보에 기초하여 특정 버스트와 대응하는 검출 후보 표적 정보를 획득하는 코드를 포함하고, 검출 후보 표적 정보를 획득하는 코드는 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보가 포함하는 복수의 탐지 표적 및 후보 표적 정보가 포함하는 복수의 후보 표적 간의 복수의 통계 거리를 획득하는 코드, 미리 설정된 임계 값보다 작은 통계 거리에 대응하는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 포함하는 제1표적 세트를 획득하는 코드 및 제1표적 세트에 포함되는 제1탐지 표적과 관련하여 제1탐지 표적과 연관되는 하나 이상의 후보 표적 중 제1탐지 표적과 대응하는 후보 표적을 결정하고 제1표적 세트에 포함되는 제1후보 표적과 관련하여 제1후보 표적과 연관되는 하나 이상의 탐지 표적 중 제1후보 표적과 대응하는 탐지 표적을 결정함으로써 상호간에 대응되는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 획득하는 코드를 포함한다.The scope of the present invention further includes a computer-readable non-transitory recording medium recording a program for executing a method of detecting a target in a computer. Code of the program includes code for obtaining target information detected in a specific burst included in a plurality of bursts and code for obtaining detection candidate target information corresponding to a specific burst based on candidate target information and target information detected in a specific burst. wherein the code for obtaining the detection candidate target information includes code for obtaining a plurality of statistical distances between a plurality of detection targets included in the target information detected in a specific burst and a plurality of candidate targets included in the candidate target information; Code for obtaining a first set of targets comprising pairs of detection targets and candidate targets corresponding to statistical distances less than a threshold value, and one associated with the first detection target with respect to the first detection targets included in the first set of targets. A candidate target corresponding to a first detection target among the above candidate targets is determined, and a detection corresponding to the first candidate target among one or more detection targets associated with the first candidate target with respect to the first candidate target included in the first target set is performed. and code for obtaining a pair of mutually corresponding detection targets and candidate targets by determining the targets.
각 코드의 실행과 관련된 세부적인 사항에 있어 도 2의 210 내지 250이 준용될 수 있다.
도 3은 일실시예에 따른 특정 버스트에서 제1탐지 표적과 연관되는 하나 이상의 후보 표적 중 제1탐지 표적과 대응하는 후보 표적을 결정하는 동작을 설명하는 예시도이다.3 is an exemplary view illustrating an operation of determining a candidate target corresponding to a first detection target among one or more candidate targets associated with a first detection target in a specific burst according to an embodiment.
도 3을 참조하면, 일실시예에 따른 제1표적 세트가 도면 부호 310에 도시된다. 구체적으로, 제1표적 세트는 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보가 포함하는 복수의 탐지 표적을 행으로, 후보 표적 정보가 포함하는 복수의 후보 표적을 열로 하는 행렬로 표시될 수 있다. 이해의 편의를 위하여, 복수의 탐지 표적이 탐지1, 탐지2, 탐지3, 탐지4, 탐지5 및 탐지6으로 표시되고, 복수의 후보 표적이 후보1, 후보2, 후보3, 후보4 및 후보5로 표시될 수 있다. 다만, 복수의 후보 표적과 복수의 탐지 표적의 개수는 일 예시에 불과한 것으로서, 그 개수가 전술한 예시에 한정되는 것은 아니다.Referring to FIG. 3 , a first set of targets according to an embodiment is shown at 310 . Specifically, the first target set may be displayed in a matrix having a plurality of detection targets included in target information detected in a specific burst as rows and a plurality of candidate targets included in candidate target information as columns. For convenience of understanding, the plurality of detection targets are denoted as
행과 열이 교차하는 각 칸에 표시된 숫자는 제1표적 세트에 포함되는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍에 대응하는 통계 거리에 대응되며, 칸이 비어 있는 경우는 (통계 거리가 임계 값 이상인 등의 이유로) 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍이 제1표적 세트에 포함되지 않는 경우에 대응될 수 있다. 예컨대, 도면 부호 310에 도시된 일 예시에서 제1표적 세트는 {(후보1, 탐지1), (후보2, 탐지2), (후보2, 탐지3), (후보4, 탐지2), (후보5, 탐지5)}에 대응될 수 있다.The number displayed in each cell where the row and column intersect corresponds to the statistical distance corresponding to the pair of the detection target and the candidate target included in the first target set. reason) may correspond to a case where a pair of detection target and candidate target is not included in the first target set. For example, in an example shown at
전술한 바와 같이, 제1표적 세트는 미리 설정된 임계 값보다 작은 통계 거리에 대응하는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 포함할 수 있다. 예컨대, 제1표적 세트는 3보다 작은 통계 거리에 대응하는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 포함할 수 있다(310 참조). 이 경우, 칸이 비어 있는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍들, 예컨대 (후보3, 탐지2) 등의 쌍들 중 적어도 일부는 그 통계 거리가 3 이상일 수 있다.As described above, the first set of targets may include pairs of detection targets and candidate targets corresponding to statistical distances less than a preset threshold. For example, the first set of targets may include pairs of detection targets and candidate targets corresponding to statistical distances less than 3 (see 310). In this case, the statistical distance of at least some of the pairs of detection targets and candidate targets in which cells are empty, for example, (candidate 3, detection 2), may be 3 or more.
연산 장치(100)는 제1표적 세트에 포함되는 제1탐지 표적과 관련하여 제1탐지 표적과 연관되는 하나 이상의 후보 표적 중 제1탐지 표적과 대응하는 후보 표적을 결정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 제1탐지 표적과 연관되는 하나 이상의 후보 표적 중 제1탐지 표적과의 통계 거리가 가장 작은 후보 표적을 제1탐지 표적과 대응하는 후보 표적으로 결정할 수 있다. 예컨대, 도면 부호 310에 도시된 일 예시에서 탐지2와 연관되는 후보2 및 후보4 중 탐지2와의 통계 거리가 더 짧은 후보 2가 탐지2와 대응하는 후보 표적으로 결정되고, 그 결과가 도면 부호 320에 표시될 수 있다.The
도 4는 일실시예에 따른 특정 버스트에서 제1후보 표적과 연관되는 하나 이상의 탐지 표적 중 제1후보 표적과 대응하는 탐지 표적을 결정하는 동작을 설명하는 예시도이다.4 is an exemplary view illustrating an operation of determining a detection target corresponding to a first candidate target among one or more detection targets associated with a first candidate target in a specific burst according to an embodiment.
도 4를 참조하면, 일실시예에 따른 연산 장치(100)는 제1표적 세트에 포함되는 제1후보 표적과 관련하여 제1후보 표적과 연관되는 하나 이상의 탐지 표적 중 제1후보 표적과 대응하는 탐지 표적을 결정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 제1후보 표적과 연관되는 하나 이상의 탐지 표적 중 제1후보 표적과의 통계 거리가 가장 작은 탐지 표적을 제1후보 표적과 대응하는 탐지 표적으로 결정할 수 있다. 예컨대, 도면 부호 410에 도시된 일 예시에서 후보2와 연관되는 탐지2 및 탐지3 중 후보2와의 통계 거리가 더 짧은 탐지3이 후보2와 대응하는 탐지 표적으로 결정될 수 있으며, 그 결과가 도면 부호 420에 표시될 수 있다.Referring to FIG. 4 , in relation to the first candidate target included in the first target set, the
이상으로 도 3 및 도 4에서는 제1탐지 표적과 대응하는 후보 표적을 결정하는 단계가 먼저 수행된 후 제1후보 표적과 대응하는 탐지 표적을 결정하는 단계가 수행되는 실시예를 설명하였으나, 본 발명의 내용이 이러한 순서에 제한된다고 볼 것은 아니다. 예를 들어, 연산 장치(100)는 제1후보 표적과 대응하는 탐지 표적을 먼저 결정한 후 제1탐지 표적과 대응하는 후보 표적을 결정하거나, 제1후보 표적과 대응하는 탐지 표적 및 제1탐지 표적과 대응하는 후보 표적을 하나의 단계에서 결정할 수도 있을 것이다.3 and 4 have described an embodiment in which the step of determining the candidate target corresponding to the first detection target is performed first, and then the step of determining the detection target corresponding to the first candidate target is performed. It is not to be seen that the contents of are limited to this order. For example, the
도 5는 일실시예에 따른 후보 표적 정보를 설명하는 예시도이다.5 is an exemplary view illustrating candidate target information according to an exemplary embodiment.
도 5를 참조하면, 일실시예에 따른 연산 장치(100)가 특정 버스트에서 검출 후보 표적 정보를 획득하기 위하여 이용하는 후보 표적 정보가 설명된다. 구체적으로, 일실시예에 따른 후보 표적 정보는 최초의 버스트에서 탐지되는 표적 정보를 포함할 수 있다. 또한, 일실시예에 따른 후보 표적 정보는 특정 버스트 이전의 버스트들 중 적어도 하나에서 탐지되는 표적 정보가 포함하는 복수의 탐지 표적 중 상호간에 대응되는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍에 포함되지 않는 탐지 표적들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 특정 버스트가 네 번째 버스트이고, 최초의 버스트에서 표적 1 및 표적 2가 탐지되었고, 두 번째 버스트에서 표적 3 및 표적 4가 탐지되었으며 표적 3 및 표적 1이 상호간에 대응되는 쌍으로 결정되었고, 표적 4는 상호 대응되는 후보 표적이 존재하지 않았으며, 세 번째 버스트에서 표적 5 및 표적 6이 탐지되었으며 표적 5 및 표적 6은 상호 대응되는 후보 표적이 없다고 결정되었던 경우, 특정 버스트(=네 번째 버스트)에서 후보 표적 정보는 최초의 버스트에서 탐지된 표적 1 및 표적 2와, 상호 대응되는 후보 표적이 존재하지 않았던 표적 4, 표적 5 및 표적 6을 후보 표적으로 포함할 수 있다.Referring to FIG. 5 , candidate target information used by the
비슷한 맥락에서, 연산 장치(100)는 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보가 포함하는 복수의 탐지 표적 중 상호간에 대응되는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍에 포함되지 않는 탐지 표적을 후보 표적 정보에 추가할 수 있다. 이 경우, 해당 후보 표적 정보는 특정 버스트 이후의 버스트에서 이용될 수 있다. 관련하여, 도면 부호 510의 일 예시의 경우에, 상호 대응되는 후보 표적이 존재하지 않았던 탐지2, 탐지4 및 탐지6은 다음 버스트의 후보 표적에 포함될 수 있다. 결론적으로, 다음 버스트의 후보 표적 정보는 이전의 버스트에서 후보 표적 정보에 포함되던 후보1, 후보2, 후보3, 후보4 및 후보5와 함께 탐지2와 동일한 표적인 후보6, 탐지4와 동일한 표적인 후보7 및 탐지6과 동일한 표적인 후보8을 후보 표적으로 더 포함할 수 있다(520).In a similar context, the
한편, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.On the other hand, preferred embodiments of the present invention have been disclosed in the present specification and drawings, and although specific terms have been used, they are only used in a general sense to easily explain the technical content of the present invention and help understanding of the present invention. It is not intended to limit the scope of the invention. It is obvious to those skilled in the art that other modified examples based on the technical idea of the present invention can be implemented in addition to the embodiments disclosed herein.
전술한 실시예들에 따른 전자 장치 또는 단말은, 프로세서, 프로그램 데이터를 저장하고 실행하는 메모리, 디스크 드라이브와 같은 영구 저장부(permanent storage), 외부 장치와 통신하는 통신 포트, 터치 패널, 키(key), 버튼 등과 같은 사용자 인터페이스 장치 등을 포함할 수 있다. 소프트웨어 모듈 또는 알고리즘으로 구현되는 방법들은 상기 프로세서상에서 실행 가능한 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드들 또는 프로그램 명령들로서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체 상에 저장될 수 있다. 여기서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로 마그네틱 저장 매체(예컨대, ROM(read-only memory), RAM(random-Access memory), 플로피 디스크, 하드 디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예컨대, 시디롬(CD-ROM), 디브이디(DVD: Digital Versatile Disc)) 등이 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템들에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 판독 가능한 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 매체는 컴퓨터에 의해 판독가능하며, 메모리에 저장되고, 프로세서에서 실행될 수 있다. An electronic device or terminal according to the above-described embodiments includes a processor, a memory for storing and executing program data, a permanent storage unit such as a disk drive, a communication port for communicating with an external device, a touch panel, and a key ), user interface devices such as buttons, and the like. Methods implemented as software modules or algorithms may be stored on a computer-readable recording medium as computer-readable codes or program instructions executable on the processor. Here, the computer-readable recording medium includes magnetic storage media (e.g., read-only memory (ROM), random-access memory (RAM), floppy disk, hard disk, etc.) and optical reading media (e.g., CD-ROM) ), and DVD (Digital Versatile Disc). A computer-readable recording medium may be distributed among computer systems connected through a network, and computer-readable codes may be stored and executed in a distributed manner. The medium may be readable by a computer, stored in a memory, and executed by a processor.
본 실시 예는 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, 실시 예는 하나 이상의 마이크로프로세서들의 제어 또는 다른 제어 장치들에 의해서 다양한 기능들을 실행할 수 있는, 메모리, 프로세싱, 로직(logic), 룩 업 테이블(look-up table) 등과 같은 직접 회로 구성들을 채용할 수 있다. 구성 요소들이 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있는 것과 유사하게, 본 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler), 파이썬(Python) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 실시 예는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. “매커니즘”, “요소”, “수단”, “구성”과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다. 상기 용어는 프로세서 등과 연계하여 소프트웨어의 일련의 처리들(routines)의 의미를 포함할 수 있다.This embodiment can be presented as functional block structures and various processing steps. These functional blocks may be implemented with any number of hardware or/and software components that perform specific functions. For example, an embodiment is an integrated circuit configuration such as memory, processing, logic, look-up table, etc., which can execute various functions by control of one or more microprocessors or other control devices. can employ them. Similar to components that can be implemented as software programming or software elements, the present embodiments include data structures, processes, routines, or various algorithms implemented as combinations of other programming constructs, such as C, C++, Java ( It can be implemented in a programming or scripting language such as Java), assembler, Python, or the like. Functional aspects may be implemented in an algorithm running on one or more processors. In addition, this embodiment may employ conventional techniques for electronic environment setting, signal processing, and/or data processing. Terms such as “mechanism”, “element”, “means” and “composition” may be used broadly and are not limited to mechanical and physical components. The term may include a meaning of a series of software routines in association with a processor or the like.
전술한 실시예들은 일 예시일 뿐 후술하는 청구항들의 범위 내에서 다른 실시예들이 구현될 수 있다.The foregoing embodiments are merely examples and other embodiments may be implemented within the scope of the claims described below.
Claims (7)
상기 복수의 버스트에 포함되는 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보를 획득하는 단계; 및
후보 표적 정보와 상기 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보에 기초하여 상기 특정 버스트와 대응하는 검출 후보 표적 정보를 획득하는 단계를 포함하고,
상기 검출 후보 표적 정보를 획득하는 단계는
상기 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보가 포함하는 복수의 탐지 표적 및 상기 후보 표적 정보가 포함하는 복수의 후보 표적 간의 복수의 통계 거리를 획득하는 단계;
미리 설정된 임계 값보다 작은 통계 거리에 대응하는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 포함하는 제1표적 세트를 획득하는 단계; 및
상기 제1표적 세트에 포함되는 제1탐지 표적과 관련하여 상기 제1탐지 표적과 연관되는 하나 이상의 후보 표적 중 상기 제1탐지 표적과 대응하는 후보 표적을 결정하고, 상기 제1표적 세트에 포함되는 제1후보 표적과 관련하여 상기 제1후보 표적과 연관되는 하나 이상의 탐지 표적 중 상기 제1후보 표적과 대응하는 탐지 표적을 결정함으로써 상호간에 대응되는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 획득하는 단계를 포함하는 표적 검출 방법.
A method for detecting a target through a plurality of bursts in a computing device, comprising:
obtaining target information detected in a specific burst included in the plurality of bursts; and
Acquiring detection candidate target information corresponding to the specific burst based on candidate target information and target information detected in the specific burst;
Obtaining the detection candidate target information
obtaining a plurality of statistical distances between a plurality of detection targets included in the target information detected in the specific burst and a plurality of candidate targets included in the candidate target information;
acquiring a first target set including a pair of a detection target and a candidate target corresponding to a statistical distance smaller than a preset threshold; and
In relation to the first detection target included in the first target set, determining a candidate target corresponding to the first detection target among one or more candidate targets associated with the first detection target, and included in the first target set In relation to a first candidate target, determining a detection target corresponding to the first candidate target among one or more detection targets associated with the first candidate target, thereby obtaining a pair of mutually corresponding detection targets and candidate targets. target detection method.
상기 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 획득하는 단계는
상기 제1탐지 표적과 연관되는 하나 이상의 후보 표적 중 상기 제1탐지 표적과의 통계 거리가 가장 작은 후보 표적을 상기 제1탐지 표적에 대응하는 후보 표적으로 결정하는 단계; 및
상기 제1후보 표적과 연관되는 하나 이상의 탐지 표적 중 상기 제1후보 표적과의 통계 거리가 가장 작은 탐지 표적을 상기 제1후보 표적에 대응하는 탐지 표적으로 결정하는 단계 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 표적 검출 방법.
According to claim 1,
Obtaining a pair of the detection target and the candidate target
determining a candidate target having the smallest statistical distance from the first detection target among one or more candidate targets associated with the first detection target as a candidate target corresponding to the first detection target; and
and determining a detection target having the smallest statistical distance from the first candidate target among one or more detection targets associated with the first candidate target as a detection target corresponding to the first candidate target. target detection method.
상기 복수의 버스트별로 획득된 복수의 검출 후보 표적 정보가 포함하는 상호간에 대응되는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍 중 미리 설정된 임계 값보다 많은 횟수만큼 중복하여 획득된 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 검출 표적으로 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 표적 검출 방법.
According to claim 1,
Among the pairs of detection targets and candidate targets corresponding to each other included in the plurality of detection candidate target information obtained for each of the plurality of bursts, pairs of detection targets and candidate targets obtained by overlapping a number of times greater than a preset threshold are detected as detection targets. Target detection method further comprising the step of determining as.
상기 후보 표적 정보는 최초의 버스트에서 탐지되는 표적 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 표적 검출 방법.
According to claim 1,
The target detection method of claim 1 , wherein the candidate target information includes target information detected in a first burst.
상기 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보가 포함하는 복수의 탐지 표적 중 상기 상호간에 대응되는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍에 포함되지 않는 탐지 표적을 상기 후보 표적 정보에 추가하는 단계를 더 포함하고,
상기 상호간에 대응되는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍에 포함되지 않는 탐지 표적이 추가된 상기 후보 표적 정보는 상기 특정 버스트 이후의 버스트에서 이용되는 것을 특징으로 하는 표적 검출 방법.
According to claim 1,
Adding a detection target that is not included in a pair of a detection target and a candidate target corresponding to each other among a plurality of detection targets included in the target information detected in the specific burst to the candidate target information;
The target detection method of claim 1 , wherein the candidate target information to which a detection target not included in the pair of the detection target and the candidate target corresponding to each other is added is used in a burst after the specific burst.
상기 프로그램의 코드는,
복수의 버스트에 포함되는 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보를 획득하는 코드; 및
후보 표적 정보와 상기 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보에 기초하여 상기 특정 버스트와 대응하는 검출 후보 표적 정보를 획득하는 코드를 포함하고,
상기 검출 후보 표적 정보를 획득하는 코드는
상기 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보가 포함하는 복수의 탐지 표적 및 상기 후보 표적 정보가 포함하는 복수의 후보 표적 간의 복수의 통계 거리를 획득하는 코드;
미리 설정된 임계 값보다 작은 통계 거리에 대응하는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 포함하는 제1표적 세트를 획득하는 코드; 및
상기 제1표적 세트에 포함되는 제1탐지 표적과 관련하여 상기 제1탐지 표적과 연관되는 하나 이상의 후보 표적 중 상기 제1탐지 표적과 대응하는 후보 표적을 결정하고, 상기 제1표적 세트에 포함되는 제1후보 표적과 관련하여 상기 제1후보 표적과 연관되는 하나 이상의 탐지 표적 중 상기 제1후보 표적과 대응하는 탐지 표적을 결정함으로써 상호간에 대응되는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 획득하는 코드를 포함하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 비일시적 기록매체.
A computer-readable non-transitory recording medium recording a program for executing a method of detecting a target in a computer,
The code of the program is,
Code for obtaining target information detected in a specific burst included in a plurality of bursts; and
Code for obtaining detection candidate target information corresponding to the specific burst based on candidate target information and target information detected in the specific burst;
The code for obtaining the detection candidate target information is
code for obtaining a plurality of statistical distances between a plurality of detection targets included in the target information detected in the specific burst and a plurality of candidate targets included in the candidate target information;
code for obtaining a first set of targets including pairs of detection targets and candidate targets corresponding to statistical distances less than a preset threshold; and
In relation to the first detection target included in the first target set, determining a candidate target corresponding to the first detection target among one or more candidate targets associated with the first detection target, and included in the first target set and, in relation to a first candidate target, determining a detection target corresponding to the first candidate target among one or more detection targets associated with the first candidate target, thereby obtaining a pair of mutually corresponding detection targets and candidate targets. A non-transitory recording medium that can be read by a computer.
명령어를 저장하는 메모리 및 프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는, 상기 메모리와 연결되어,
상기 복수의 버스트에 포함되는 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보를 획득하고, 후보 표적 정보와 상기 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보에 기초하여 상기 특정 버스트와 대응하는 검출 후보 표적 정보를 획득하고,
상기 검출 후보 표적 정보를 획득하기 위하여, 상기 프로세서는, 상기 특정 버스트에서 탐지되는 표적 정보가 포함하는 복수의 탐지 표적 및 상기 후보 표적 정보가 포함하는 복수의 후보 표적 간의 복수의 통계 거리를 획득하고, 미리 설정된 임계 값보다 작은 통계 거리에 대응하는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 포함하는 제1표적 세트를 획득하고, 상기 제1표적 세트에 포함되는 제1탐지 표적과 관련하여 상기 제1탐지 표적과 연관되는 하나 이상의 후보 표적 중 상기 제1탐지 표적과 대응하는 후보 표적을 결정하고, 상기 제1표적 세트에 포함되는 제1후보 표적과 관련하여 상기 제1후보 표적과 연관되는 하나 이상의 탐지 표적 중 상기 제1후보 표적과 대응하는 탐지 표적을 결정함으로써 상호간에 대응되는 탐지 표적 및 후보 표적의 쌍을 획득하는, 연산 장치.An arithmetic device for detecting a target through a plurality of bursts,
A memory for storing instructions and a processor;
The processor is connected to the memory,
obtaining target information detected in a specific burst included in the plurality of bursts, and obtaining detection candidate target information corresponding to the specific burst based on candidate target information and target information detected in the specific burst;
To obtain the detection candidate target information, the processor obtains a plurality of statistical distances between a plurality of detection targets included in target information detected in the specific burst and a plurality of candidate targets included in the candidate target information; Acquiring a first target set including a pair of a detection target and a candidate target corresponding to a statistical distance smaller than a preset threshold, and relating to the first detection target included in the first target set, the first detection target determining a candidate target corresponding to the first detection target from among one or more associated candidate targets; A computing device that obtains a pair of mutually corresponding detection targets and candidate targets by determining a detection target corresponding to the first candidate target.
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Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080316086A1 (en) | 2006-07-26 | 2008-12-25 | General Electric Company | Method and system for radio detection and ranging intrusion detection system |
KR101150259B1 (en) | 2010-12-15 | 2012-06-12 | 한국과학기술원 | Method and apparatus for estimating location of moving target in multi-static radar, recordable medium which program for executing method is recorded |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6011507A (en) * | 1996-11-12 | 2000-01-04 | Raytheon Company | Radar system and method of operating same |
KR101967812B1 (en) * | 2017-02-17 | 2019-04-11 | 옴니센서(주) | A radar signal processing device using a weighted Kalman filter and a target detection system using the same |
KR20200049277A (en) * | 2018-10-31 | 2020-05-08 | 정영규 | Method and Apparatus for Real-time Target Recognition Type Tracking |
KR102262197B1 (en) * | 2018-12-11 | 2021-06-07 | 주식회사 한화 | Apparatus and method for estimating the shape of a target using fmcw radar signals |
-
2021
- 2021-02-24 KR KR1020210024875A patent/KR102515757B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080316086A1 (en) | 2006-07-26 | 2008-12-25 | General Electric Company | Method and system for radio detection and ranging intrusion detection system |
KR101150259B1 (en) | 2010-12-15 | 2012-06-12 | 한국과학기술원 | Method and apparatus for estimating location of moving target in multi-static radar, recordable medium which program for executing method is recorded |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
김태형, et al. 해상 및 공중 표적 탐지를 위한 해상감시레이다의 파형운영 및 신호처리 설계. 한국전자파학회논문지. 2020. |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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