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SBF(Switched Beamforming)를 통해 공중에 있는 음원을 스캔하는 단계; 스캔된 음원을 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 식별하고 불법 드론 여부를 판단하여 분류하는 단계; 및불법 드론일 경우, ME(microphone elements)를 통해 소리를 녹음하고, 녹음된 소리를 추적 기준 신호로 사용하는 적응형 RLS(Recursive Least Squares) 빔포밍에 기초하여 추적을 수행하는 단계를 포함하는 불법드론 분류 및 위치 추적 방법
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제1항에 있어서,SBF를 통해 공중에 있는 음원을 스캔하는 단계는, 음향인식을 기반으로 불법 드론을 추적하기 위해 SBF를 통해 공중에 있는 음원을 스캔하고, 스캔된 음원에 대하여 각 빔-스캐닝 그리드에서 출력 전력을 계산하여, 음원 위치를 찾기 위해 계산된 출력 전력 중 최대 출력 전력을 갖는 그리드를 선택하고, 음원의 분류를 위해 음원의 음향을 녹음하는 불법드론 분류 및 위치 추적 방법
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제1항에 있어서,스캔된 음원을 HMM을 이용하여 식별하고 불법 드론 여부를 판단하여 분류하는 단계는, 오프라인으로 트레이닝된 데이터를 입력 받아 HMM 트레이닝을 위한 특징을 추출하고, 음원이 드론인지 아닌지 여부를 식별하기 위해 HMM에 의한 음원의 분류를 수행하며, 음원이 드론인 경우에는 추적을 위해 음원의 녹음된 음향을 기준 신호로 사용하는 불법드론 분류 및 위치 추적 방법
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제1항에 있어서,불법 드론일 경우, ME를 통해 소리를 녹음하고, 녹음된 소리를 추적 기준 신호로 사용하는 적응형 RLS 빔포밍에 기초하여 추적을 수행하는 단계는, 가중치를 업데이트하기 위해 MMSE(Minimum Mean Square Error) 기준에 따라 RLS 적응 알고리즘을 사용하고, 음원의 녹음된 음향을 기준 신호를 사용하여 추적함으로써 음원의 움직임에 따라 DOA(Direction of Arrival) 추정을 업데이트하는 불법드론 분류 및 위치 추적 방법
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SBF(Switched Beamforming)를 통해 공중에 있는 음원을 스캔하는 스캔부; 스캔된 음원을 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 식별하고 불법 드론 여부를 판단하여 분류하는 드론 인식 및 분류부; 및불법 드론일 경우, ME(microphone elements)를 통해 소리를 녹음하고, 녹음된 소리를 추적 기준 신호로 사용하는 적응형 RLS(Recursive Least Squares) 빔포밍에 기초하여 추적을 수행하는 추적부를 포함하는 불법드론 분류 및 위치 추적 장치
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제5항에 있어서, 스캔부는, 음향인식을 기반으로 불법 드론을 추적하기 위해 SBF를 통해 공중에 있는 음원을 스캔하고, 스캔된 음원에 대하여 각 빔-스캐닝 그리드에서 출력 전력을 계산하여, 음원 위치를 찾기 위해 계산된 출력 전력 중 최대 출력 전력을 갖는 그리드를 선택하고, 음원의 분류를 위해 음원의 음향을 녹음하는불법드론 분류 및 위치 추적 장치
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제5항에 있어서, 드론 인식 및 분류부는, 오프라인으로 트레이닝된 데이터를 입력 받아 HMM 트레이닝을 위한 특징을 추출하고, 음원이 드론인지 아닌지 여부를 식별하기 위해 HMM에 의한 음원의 분류를 수행하며, 음원이 드론인 경우에는 추적을 위해 음원의 녹음된 음향을 기준 신호로 사용하는불법드론 분류 및 위치 추적 장치
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제5항에 있어서, 추적부는, 가중치를 업데이트하기 위해 MMSE(Minimum Mean Square Error) 기준에 따라 RLS 적응 알고리즘을 사용하고, 음원의 녹음된 음향을 기준 신호를 사용하여 추적함으로써 음원의 움직임에 따라 DOA(Direction of Arrival) 추정을 업데이트하는불법드론 분류 및 위치 추적 장치
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