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부분 푸리에 변환을 이용한 특징벡터 추출 및 능동표적 식별 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2015156612
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 표적 물체 인식 기술에 관한 것으로서, 더 상세하게는 능동 표적 식별 분야 중 능동 소나 신호 또는 레이더 신호를 이용하여 산개되어진 신호를 분산 센서를 통해 수신하고 이를 이용하여 표적 물체를 인식하는 방법 및 장치에 대한 것이다.
Int. CL G01S 13/66 (2006.01) G01S 15/66 (2006.01)
CPC G01S 15/66(2013.01) G01S 15/66(2013.01)
출원번호/일자 1020140049899 (2014.04.25)
출원인 국방과학연구소
등록번호/일자 10-1558438-0000 (2015.10.01)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20151007) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2014.04.25)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 석종원 대한민국 경상남도 창원시 의창구
2 배건성 대한민국 대구광역시 북구
3 김동욱 대한민국 대구광역시 북구
4 김진석 대한민국 경상남도 창원시 진해구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 한양특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, 한양빌딩 (도곡동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대한민국 대전광역시 유성구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2014.04.25 수리 (Accepted) 1-1-2014-0397090-74
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2015.04.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0247335-17
3 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2015.06.02 수리 (Accepted) 1-1-2015-0530673-59
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2015.06.02 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2015-0530674-05
5 등록결정서
Decision to grant		 2015.09.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0672043-48
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
표적으로부터 수신 신호를 입력하는 신호 입력 단계;일정각도 또는 일정 거리를 두고 입력된 수신 신호에 부분 푸리에 변환을 이용하여 표적신호 존재하는 부분 푸리에 변환 영역을 검출하는 검출 단계;검출된 부분 푸리에 변환 영역에서 특징 벡터를 추출하는 추출 단계; 및인식기를 이용하여 추출된 특징벡터를 대상으로 표적을 인식하는 표적 인식 단계;를 포함하되,상기 특징 벡터를 추출하는 방식은 부분 푸리에 변환 영역을 작은 구간들인 서브밴드(subband)로 나누어 각 구간의 평균 에너지 성분을 추출하는 방식, 서브밴드(subband)에서 일정 문턱치 이상인 값만을 특징 벡터로 선택하는 방식, 및 부분 푸리에 변환 영역에서 부분 최대치(local maximum) 성분을 특징 벡터로 선택하는 방식 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 부분 푸리에 변환을 이용한 특징벡터 추출 및 능동표적 식별방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 수신 신호는 상기 표적으로부터 일정각도 또는 일정거리를 두고 연속적으로 산개되는 다수의 신호 또는 상기 표적으로부터 산개되는 신호인 것을 특징으로 하는 부분 푸리에 변환을 이용한 특징벡터 추출 및 능동표적 식별방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 검출 단계는,기준 문턱치(Th) 및 크기 지속 구간(Td)을 설정하는 단계;상기 기준 문턱치보다 높고 크기 지속 구간 이상의 신호성분이 지속되면 검출될 신호의 시작부분으로 정하는 단계; 및신호의 시작부분이 시작되고 난 후, 크기가 다시 기준 문턱치보다 작고 크기지속구간(Td) 이상의 신호성분이 존재하지 않으면 검출이 종료되는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 부분푸리에 변환을 이용한 특징벡터 추출 및 능동표적 식별방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 추출 단계는,부분 푸리에 변환 영역에서의 크기(Magnitude)를 구하는 단계;부분 푸리에 변환 영역을 다수 개(M)의 서브밴드(subband)로 분할하는 단계; 및각 서브밴드(subband)별로 특징 벡터를 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 부분 푸리에 변환을 이용한 특징벡터 추출 및 능동표적 식별방법
5 5
제 1 항에 있어서, 상기 표적 인식 단계는,부분 푸리에 변환영역에서 추출된 특징 벡터를 입력으로 사용하여 표적을 인식하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 부분 푸리에 변환을 이용한 특징벡터 추출 및 능동표적 식별방법
6 6
제 1 항에 있어서,상기 수신 신호는 분산센서를 이용하여 수신되는 것을 특징으로 하는 부분 푸리에 변환을 이용한 특징벡터 추출 및 능동표적 식별방법
7 7
제 1 항에 있어서,상기 수신 신호는 탐지하고자 하는 대상 또는 거리에 따라 신호의 길이를 다르게 하여 CW(Continuous Wave) 또는 LFM(Linear Frequency Modulated wave) 신호를 방사한 후, 표적으로부터 산개되어진 신호인 것을 특징으로 하는 부분 푸리에 변환을 이용한 특징벡터 추출 및 능동표적 식별방법
8 8
삭제
9 9
제 1 항에 있어서,상기 인식기는 인공 지능망 인식기 또는 SVM(Support Vector Machine) 인식기인 것을 특징으로 하는 부분 푸리에 변환을 이용한 특징벡터 추출 및 능동표적 식별방법
10 10
표적으로부터 수신 신호를 입력하는 입력부;일정각도 또는 일정 거리를 두고 입력된 수신 신호에 부분 푸리에 변환을 적용하는 부분 푸리에 변환부;표적신호 존재하는 부분 푸리에 변환 영역을 검출하는 신호 검출부;검출된 부분 푸리에 변환 영역에서 특징 벡터를 추출하는 특징 추출부; 및추출된 특징 벡터를 대상으로 표적을 인식하는 인식기;를 포함하되,상기 특징 벡터를 추출하는 방식은 부분 푸리에 변환 영역을 작은 구간들인 서브밴드(subband)로 나누어 각 구간의 평균 에너지 성분을 추출하는 방식, 서브밴드(subband)에서 일정 문턱치 이상인 값만을 특징 벡터로 선택하는 방식, 및 부분 푸리에 변환 영역에서 부분 최대치(local maximum) 성분을 특징 벡터로 선택하는 방식 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 부분 푸리에 변환을 이용한 특징벡터 추출 및 능동표적 식별 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.