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(a) 능동 소나를 이용하여 표적에 대한 탐지 측정치를 생성하는 단계;(b) 상기 탐지 측정치를 누적하여 누적 탐지 측정치를 생성하는 단계;(c) 상기 누적 탐지 측정치에 대해 공간 및 시간에 대한 연관성을 고려하여 밀도기반의 측정치 군집화를 수행하여 다수의 군집 측정치로 생성하는 단계;(d) 상기 다수의 군집 측정치를 군집별로 유효성을 검사하여 표적과 클러터를 구분하는 단계; 및(e) 상기 클러터를 제거하여 최종 탐지 측정치를 생성하는 단계;를 포함하며,상기 밀도기반의 측정치 군집화는 송신 핑의 순서와 시간적 유사성을 결정하는 임계치를 반영하여 이웃 포인트를 생성하는 것을 특징으로 하는 군집화 특성 기반의 능동소나 클러터 제거 방법
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제 1 항에 있어서,상기 밀도 기반의 측정치 군집화는 클러터의 1차적 제거를 수행하는 것을 특징으로 하는 군집화 특성 기반의 능동소나 클러터 제거 방법
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제 1 항에 있어서,상기 밀도 기반의 측정치 군집화는 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise)를 이용하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 군집화 특성 기반의 능동소나 클러터 제거 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 이웃 포인트는 수학식 (여기서, N은 이웃 포인트이고, D는 전체 탐지 측정치에 대한 집합이며,pi는 개별 포인트이고, p는 코어 포인트, d(pi,p)는 으로부터 거리가 인 영역 내부에 있는 포인트들의 집합이며, 는 이웃 포인트의 범위를 결정하는 이웃 포인트 결정 파라미터이며, 는 시간적 유사성을 결정하는 임계치를 타나낸다)으로 정의되는 것을 특징으로 하는 군집화 특성 기반의 능동소나 클러터 제거 방법
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제 5 항에 있어서,상기 는 수학식 (여기서, 는 코어 포인트를 결정하는 변수이고, PRI는 송신 신호 주기이며, 는 표적의 최대속도를 나타낸다)로 정의되는 것을 특징으로 하는 군집화 특성 기반의 능동소나 클러터 제거 방법
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제 1 항에 있어서,상기 밀도기반의 군집화를 수행한 후 군집에 포함되지 않는 탐지 측정치들과 항목의 개수가 적은 군집들은 노이즈로 처리되는 것을 특징으로 하는 군집화 특성 기반의 능동소나 클러터 제거 방법
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제 1 항에 있어서,상기 유효성은 직진도가 다른 군집들보다 높은 하나의 군집을 상기 표적으로 가정하고 상기 하나의 군집 보다 낮은 군집들은 클러터로 구분되며, 군집별 직진도는 주성분 분석법을 이용하여 추정되며, 상기 직진도는 송신한 연속적인 핑의 개수와 군집에 대한 직선의 길이를 반영한 보상 임계치를 적용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 군집화 특성 기반의 능동소나 클러터 제거 방법
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표적에 대한 탐지 측정치를 생성하는 능동 소나;상기 탐지 측정치를 누적하여 누적 탐지 측정치를 생성하는 측정치 누적부;상기 누적 탐지 측정치에 대해 공간 및 시간에 대한 연관성을 고려하여 밀도기반의 측정치 군집화를 수행하여 다수의 군집 측정치로 생성하는 밀도 기반 군집화부;상기 다수의 군집 측정치를 군집별로 유효성을 검사하여 표적과 클러터를 구분하는 검사부; 및상기 클러터를 제거하여 최종 탐지 측정치를 생성하는 제거부;를 포함하며,상기 밀도기반의 측정치 군집화는 송신 핑의 순서와 시간적 유사성을 결정하는 임계치를 반영하여 이웃 포인트를 생성하는 것을 특징으로 하는 군집화 특성 기반의 능동소나 클러터 제거 장치
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