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딥러닝 기반 레이더 간섭 제거 장치

  • 기술번호 : KST2020000239
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 딥러닝 기반 레이더 간섭 제거 장치로, 딥러닝 기반으로 학습되어 레이더의 송수신 신호의 차인 비트 신호가 입력됨에 따라, 비트 신호에서 간섭을 제거하여 출력하는 간섭 제거 모델과, 간섭 제거 모델에 의해 출력된 간섭 제거 신호와 라벨링된 간섭 제거 신호 간의 손실값(Loss)을 계산하고, 손실값을 이용하여 역전파(Back Propagation) 알고리즘을 이용하여 간섭 모델의 학습 파라미터를 조정하는 조정부를 포함한다.
Int. CL G01S 7/02 (2006.01.01) G01S 13/93 (2006.01.01) G05D 1/02 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G01S 7/023(2013.01) G01S 7/023(2013.01) G01S 7/023(2013.01) G01S 7/023(2013.01)
출원번호/일자 1020180075846 (2018.06.29)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0002392 (2020.01.08) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.06.29)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이정우 서울특별시 용산구
2 문지우 서울특별시 송파구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 신지 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길 **, *층 ***호실(역삼동, 청원빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교 산학협력단 서울특별시 관악구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.06.29 수리 (Accepted) 1-1-2018-0643396-37
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2019-5093546-10
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5101798-31
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.07.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.02 수리 (Accepted) 4-1-2019-5154561-59
6 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.08.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0145113-46
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.12.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0936774-68
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2020.02.26 수리 (Accepted) 1-1-2020-0202769-46
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.02.26 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0202768-01
10 등록결정서
Decision to grant		 2020.06.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0442278-49
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2020-5265458-48
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번호 청구항
1 1
송신 주파수와 수신 주파수 차이인 비트 주파수(beat frequency)를 추출하는 레이더의 비트 신호 추출부와, 송신 신호에 대한 수신 신호의 지연 시간을 구하는 레이더의 고속 푸리에 변환부(Fast Fourier Transform: FFT) 사이에 구비되되,비트 신호 추출부로부터 추출된 전처리 이전의 원 데이터(Raw Data)인 연속적인 시간 샘플들(time samples)인 간섭이 포함되어 있는 비트 신호를 순차적으로 입력시키는 입력 처리부와;딥러닝 기반의 인공 지능 학습 알고리즘을 통해 입력 처리부에 의해 입력되는 간섭이 포함되어 있는 비트 신호로부터 간섭을 제거하여 간섭이 제거된 출력 데이터를 생성하는 간섭 제거 모델과;간섭 제거 모델에 의해 간섭이 제거된 출력 데이터를 간섭 제거 신호로 출력하는 출력 처리부와;출력 처리부에 의해 출력된 간섭 제거 신호와 라벨링된 간섭 제거 신호 간의 손실값(Loss)을 계산하고, 손실값을 이용하여 역전파(Back Propagation) 알고리즘을 이용하여 간섭 제거 모델의 학습 파라미터를 조정하는 조정부를;포함함을 특징으로 하는 딥러닝 기반 레이더 간섭 제거 장치
2 2
제1 항에 있어서, 간섭 제거 모델은연속적인 시간 샘플들(time samples)을 입력받아 순차적으로 학습하는 RNN(Recurrent Neural Network : RNN), LSTM(Long-Short Term Memory) 및 GRU(Gated Recurrent Unit)를 포함하는 재귀적(Recurrent)으로 학습하는 학습 알고리즘을 사용하는 딥러닝 기반 레이더 간섭 제거 장치
3 3
제1 항에 있어서, 간섭 제거 모델은적어도 둘 이상의 재귀적 신경망 유닛들이 직렬 연결되는 다중 계층 신경망과, 다중 계층 신경망으로부터 출력되는 행렬 형태의 출력값에서 열 벡터들 각각에 대한 구성 요소(element)들을 평균하여 출력하는 평균 풀링부를 포함하는 딥러닝 기반 레이더 간섭 제거 장치
4 4
제3 항에 있어서, 재귀적 신경망 유닛은시간축을 기준으로 순방향의 연속적인 시간 샘플들(time samples)을 입력받아 학습하는 제1 유닛과, 시간축을 기준으로 역방향의 연속적인 시간 샘플들(time samples)을 입력받아 학습하는 제2 유닛과, 제1 유닛 및 제2 유닛의 출력값들을 합산한 후, 평균을 산출하여 출력하는 합산부를 포함하는 딥러닝 기반 레이더 간섭 제거 장치
5 5
제3 항 및 제 4항 중 한 항에 있어서, 재귀적 신경망 유닛들 각각은 입출력 노드 사이에 잔여 연결(residual connection)되는 딥러닝 기반 레이더 간섭 제거 장치
6 6
제1 항에 있어서, 간섭 제거 모델을 학습시키기 위한 훈련 데이터인 비트 신호 및 라벨링된 간섭 제거 신호는 그 길이가 소정 길이 이상인지의 여부에 따라, 선택적으로 잔여 부분이 제거 처리되거나, 제로 패딩(zero-padding) 처리된 데이터인 딥러닝 기반 레이더 간섭 제거 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 서울대학교산학협력단 자동차산업핵심기술개발 차세대 차량용 레이더 간 간섭 평가 및 간섭경감기술 연구