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FMCW 레이더를 이용한 회전익기 탐지 방법 및 FMCW 레이더를 이용한 회전익기 탐지 시스템

  • 기술번호 : KST2022011955
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 FMCW 레이더를 이용한 회전익기 탐지 방법에서, FMCW 레이더 모듈이 FMCW 신호를 방사하고, FMCW 신호가 목표물에 반사되어 돌아오는 수신 신호를 사용하여 매 CPI마다 레인지-도플러 이미지를 생성하고, FMCW 레이더 모듈로부터 순차적으로 생성되는 제1 내지 제n 레인지-도플러 이미지들을 중첩하여 합성 이미지를 생성하고, 합성 이미지를 사용하여 목표물이 회전익기인지 여부를 판단한다.
Int. CL G01S 13/56 (2006.01.01) G01S 13/89 (2006.01.01) G01S 13/34 (2006.01.01) G01S 7/41 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G01S 13/536 (2006.01.01)
CPC G01S 13/56(2013.01) G01S 13/89(2013.01) G01S 13/34(2013.01) G01S 7/417(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G01S 13/536(2013.01)
출원번호/일자 1020200164881 (2020.11.30)
출원인 한국항공대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2412714-0000 (2022.06.21)
공개번호/일자 10-2022-0076084 (2022.06.08) 문서열기
공고번호/일자 (20220623) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.11.30)
심사청구항수 17

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국항공대학교산학협력단 대한민국 경기도 고양시 덕양구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 정영호 경기도 고양시 덕양구
2 문건휘 경기도 고양시 덕양구
3 이주현 경기도 고양시 덕양구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 최정문 대한민국 서울특별시 강남구 언주로**길 ** ***호(솔트특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국항공대학교산학협력단 경기도 고양시 덕양구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.11.30 수리 (Accepted) 1-1-2020-1293909-87
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.04.16 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2021.07.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0033456-35
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.02.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0141647-36
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.04.05 수리 (Accepted) 1-1-2022-0361752-80
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.04.05 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0361760-45
7 등록결정서
Decision to grant		 2022.04.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0283828-90
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번호 청구항
1 1
삭제
2 2
FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더 모듈이 FMCW 신호를 방사하고, 상기 FMCW 신호가 목표물에 반사되어 돌아오는 수신 신호를 사용하여 매 CPI(Coherent Pulse Interval)마다 레인지-도플러 이미지를 생성하는 단계;상기 FMCW 레이더 모듈로부터 순차적으로 생성되는 제1 내지 제n(n은 2 이상의 정수) 레인지-도플러 이미지들을 중첩하여 합성 이미지를 생성하는 단계; 및상기 합성 이미지를 사용하여 상기 목표물이 회전익기(rotorcraft)인지 여부를 판단하는 단계를 포함하고,상기 합성 이미지를 생성하는 단계는,상기 제1 레인지-도플러 이미지를 제1 중첩 이미지로 결정하는 단계; 및1 이상 (n-1) 이하의 정수 k 값에 대해 순차적으로,제k 중첩 이미지에서 유효 데이터에 상응하는 픽셀들을 포함하는 제k 유효 영역과 상기 제k 유효 영역에 포함되는 픽셀들 이외의 픽셀들을 포함하는 제k 배경 영역을 결정하는 단계;상기 제k 중첩 이미지에서 상기 제k 유효 영역에 포함되는 픽셀들을 과거 픽셀들로 추출하는 단계;제(k+1) 레인지-도플러 이미지에서 상기 제k 배경 영역에 포함되는 픽셀들을 현재 픽셀들로 추출하는 단계; 및상기 과거 픽셀들 및 상기 현재 픽셀들을 조합하여 제(k+1) 중첩 이미지를 생성하는 단계를 수행하여, 최종적으로 생성되는 제n 중첩 이미지를 상기 합성 이미지로 결정하는 단계를 포함하는 FMCW 레이더를 이용한 회전익기 탐지 방법
3 3
제2 항에 있어서, 상기 제k 중첩 이미지에서 유효 데이터에 상응하는 픽셀들을 포함하는 상기 제k 유효 영역과 상기 제k 유효 영역에 포함되는 픽셀들 이외의 픽셀들을 포함하는 상기 제k 배경 영역을 결정하는 단계는,상기 제k 중첩 이미지에 포함되는 픽셀들의 컬러 히스토그램을 생성하는 단계;상기 컬러 히스토그램에서 가장 많은 빈도를 갖는 컬러를 배경 컬러로 결정하는 단계;상기 배경 컬러에 상응하는 픽셀들을 포함하는 영역을 상기 제k 배경 영역으로 결정하는 단계; 및상기 배경 컬러가 아닌 컬러에 상응하는 픽셀들을 포함하는 영역을 상기 제k 유효 영역으로 결정하는 단계를 포함하는 FMCW 레이더를 이용한 회전익기 탐지 방법
4 4
제2 항에 있어서, 상기 제k 중첩 이미지에서 상기 제k 유효 영역에 포함되는 픽셀들을 상기 과거 픽셀들로 추출하는 단계는,상기 제k 유효 영역에 포함되는 픽셀들에 대해 1의 값을 갖고, 상기 제k 배경 영역에 포함되는 픽셀들에 대해 0의 값을 갖는 제k 마스크를 생성하는 단계; 및상기 제k 중첩 이미지에 포함되는 픽셀들과 상기 제k 마스크에 포함되는 픽셀들에 대해 아다마르(Hadamard) 곱을 수행하여 0이 아닌 값을 갖는 픽셀들을 상기 과거 픽셀들로 결정하는 단계를 포함하는 FMCW 레이더를 이용한 회전익기 탐지 방법
5 5
제2 항에 있어서, 상기 제(k+1) 레인지-도플러 이미지에서 상기 제k 배경 영역에 포함되는 픽셀들을 상기 현재 픽셀들로 추출하는 단계는,상기 제k 유효 영역에 포함되는 픽셀들에 대해 0의 값을 갖고, 상기 제k 배경 영역에 포함되는 픽셀들에 대해 1의 값을 갖는 제k 반전 마스크를 생성하는 단계; 및상기 제(k+1) 레인지-도플러 이미지에 포함되는 픽셀들과 상기 제k 반전 마스크에 포함되는 픽셀들에 대해 아다마르(Hadamard) 곱을 수행하여 0이 아닌 값을 갖는 픽셀들을 상기 현재 픽셀들로 결정하는 단계를 포함하는 FMCW 레이더를 이용한 회전익기 탐지 방법
6 6
FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더 모듈이 FMCW 신호를 방사하고, 상기 FMCW 신호가 목표물에 반사되어 돌아오는 수신 신호를 사용하여 매 CPI(Coherent Pulse Interval)마다 레인지-도플러 이미지를 생성하는 단계;상기 FMCW 레이더 모듈로부터 순차적으로 생성되는 제1 내지 제n(n은 2 이상의 정수) 레인지-도플러 이미지들을 중첩하여 합성 이미지를 생성하는 단계; 및상기 합성 이미지를 사용하여 상기 목표물이 회전익기(rotorcraft)인지 여부를 판단하는 단계를 포함하고,상기 합성 이미지를 생성하는 단계는,제p(p는 2 이상 n 이하의 정수) 레인지-도플러 이미지에서 유효 데이터에 상응하는 픽셀들을 포함하는 제p 유효 영역과 상기 제p 유효 영역에 포함되는 픽셀들 이외의 픽셀들을 포함하는 제p 배경 영역을 결정하는 단계;상기 제p 레인지-도플러 이미지에서 상기 제p 유효 영역에 포함되는 픽셀들을 제p 유효 픽셀들로 추출하는 단계; 및상기 제1 레인지-도플러 이미지에 포함되는 픽셀들로부터 시작하여, 2 이상 n 이하의 정수 p 값에 대해 순차적으로 상기 제p 유효 픽셀들에 상응하는 위치의 기존 픽셀들을 상기 제p 유효 픽셀들로 대체하는 동작을 수행하여 최종적으로 생성되는 이미지를 상기 합성 이미지로 결정하는 단계를 포함하는 FMCW 레이더를 이용한 회전익기 탐지 방법
7 7
제2 항 또는 제6 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 합성 이미지를 사용하여 상기 목표물이 회전익기인지 여부를 판단하는 단계는,상기 합성 이미지에서 동일한 컬러를 갖는 영역이 도플러 주파수에 상응하는 축 방향을 따라 일정한 간격으로 반복되는 경우, 상기 목표물은 회전익기인 것으로 결정하는 단계를 포함하는 FMCW 레이더를 이용한 회전익기 탐지 방법
8 8
제7 항에 있어서, 상기 합성 이미지에서 동일한 컬러를 갖는 영역이 도플러 주파수에 상응하는 축 방향을 따라 일정한 간격으로 반복되는 경우, 상기 목표물은 회전익기인 것으로 결정하는 단계는,상기 일정한 간격에 상응하는 주파수를 하모닉 주파수로 결정하는 단계;상용 회전익기들의 기종과 상기 상용 회전익기들의 프로펠러의 회전 주파수를 서로 연관시켜 미리 저장하는 회전익기 데이터베이스에 상기 하모닉 주파수에 상응하는 기종이 존재하는지 여부를 검색하는 단계;상기 회전익기 데이터베이스에서 상기 하모닉 주파수에 상응하는 기종이 검색되는 경우, 상기 목표물은 상기 검색된 기종의 회전익기인 것으로 결정하는 단계; 및상기 회전익기 데이터베이스에서 상기 하모닉 주파수에 상응하는 기종이 검색되지 않는 경우, 상기 목표물은 기종이 식별되지 않는 회전익기인 것으로 결정하는 단계를 포함하는 FMCW 레이더를 이용한 회전익기 탐지 방법
9 9
삭제
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FMCW 신호를 방사하고, 상기 FMCW 신호가 목표물에 반사되어 돌아오는 수신 신호를 사용하여 매 CPI마다 레인지-도플러 이미지를 생성하는 FMCW 레이더 모듈;상기 FMCW 레이더 모듈로부터 순차적으로 생성되는 제1 내지 제n(n은 2 이상의 정수) 레인지-도플러 이미지들을 중첩하여 합성 이미지를 생성하는 이미지 합성부; 및상기 합성 이미지를 사용하여 상기 목표물이 회전익기인지 여부를 판단하는 판별부를 포함하고,상기 이미지 합성부는,상기 제1 레인지-도플러 이미지를 제1 중첩 이미지로 결정하고,1 이상 (n-1) 이하의 정수 k 값에 대해 순차적으로,제k 중첩 이미지에서 유효 데이터에 상응하는 픽셀들을 포함하는 제k 유효 영역과 상기 제k 유효 영역에 포함되는 픽셀들 이외의 픽셀들을 포함하는 제k 배경 영역을 결정하고,상기 제k 중첩 이미지에서 상기 제k 유효 영역에 포함되는 픽셀들을 과거 픽셀들로 추출하고,제(k+1) 레인지-도플러 이미지에서 상기 제k 배경 영역에 포함되는 픽셀들을 현재 픽셀들로 추출하고,상기 과거 픽셀들 및 상기 현재 픽셀들을 조합하여 제(k+1) 중첩 이미지를 생성하는 동작을 수행하여, 최종적으로 생성되는 제n 중첩 이미지를 상기 합성 이미지로 결정하는 FMCW 레이더를 이용한 회전익기 탐지 시스템
11 11
제10 항에 있어서, 상기 이미지 합성부는,상기 제k 중첩 이미지에 포함되는 픽셀들의 컬러 히스토그램을 생성하고, 상기 컬러 히스토그램에서 가장 많은 빈도를 갖는 컬러를 배경 컬러로 결정하고, 상기 배경 컬러에 상응하는 픽셀들을 포함하는 영역을 상기 제k 배경 영역으로 결정하고, 상기 배경 컬러가 아닌 컬러에 상응하는 픽셀들을 포함하는 영역을 상기 제k 유효 영역으로 결정하는 FMCW 레이더를 이용한 회전익기 탐지 시스템
12 12
제10 항에 있어서, 상기 이미지 합성부는,상기 제k 유효 영역에 포함되는 픽셀들에 대해 1의 값을 갖고, 상기 제k 배경 영역에 포함되는 픽셀들에 대해 0의 값을 갖는 제k 마스크를 생성하고, 상기 제k 중첩 이미지에 포함되는 픽셀들과 상기 제k 마스크에 포함되는 픽셀들에 대해 아다마르(Hadamard) 곱을 수행하여 0이 아닌 값을 갖는 픽셀들을 상기 과거 픽셀들로 결정하는 FMCW 레이더를 이용한 회전익기 탐지 시스템
13 13
제10 항에 있어서, 상기 이미지 합성부는,상기 제k 유효 영역에 포함되는 픽셀들에 대해 0의 값을 갖고, 상기 제k 배경 영역에 포함되는 픽셀들에 대해 1의 값을 갖는 제k 반전 마스크를 생성하고, 상기 제(k+1) 레인지-도플러 이미지에 포함되는 픽셀들과 상기 제k 반전 마스크에 포함되는 픽셀들에 대해 아다마르(Hadamard) 곱을 수행하여 0이 아닌 값을 갖는 픽셀들을 상기 현재 픽셀들로 결정하는 FMCW 레이더를 이용한 회전익기 탐지 시스템
14 14
FMCW 신호를 방사하고, 상기 FMCW 신호가 목표물에 반사되어 돌아오는 수신 신호를 사용하여 매 CPI마다 레인지-도플러 이미지를 생성하는 FMCW 레이더 모듈;상기 FMCW 레이더 모듈로부터 순차적으로 생성되는 제1 내지 제n(n은 2 이상의 정수) 레인지-도플러 이미지들을 중첩하여 합성 이미지를 생성하는 이미지 합성부; 및상기 합성 이미지를 사용하여 상기 목표물이 회전익기인지 여부를 판단하는 판별부를 포함하고,상기 이미지 합성부는,제p(p는 2 이상 n 이하의 정수) 레인지-도플러 이미지에서 유효 데이터에 상응하는 픽셀들을 포함하는 제p 유효 영역과 상기 제p 유효 영역에 포함되는 픽셀들 이외의 픽셀들을 포함하는 제p 배경 영역을 결정하고,상기 제p 레인지-도플러 이미지에서 상기 제p 유효 영역에 포함되는 픽셀들을 제p 유효 픽셀들로 추출하고,상기 제1 레인지-도플러 이미지에 포함되는 픽셀들로부터 시작하여, 2 이상 n 이하의 정수 p 값에 대해 순차적으로 상기 제p 유효 픽셀들에 상응하는 위치의 기존 픽셀들을 상기 제p 유효 픽셀들로 대체하는 동작을 수행하여 최종적으로 생성되는 이미지를 상기 합성 이미지로 결정하는 FMCW 레이더를 이용한 회전익기 탐지 시스템
15 15
제10 항 또는 제14 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 판별부는,상기 합성 이미지에서 동일한 컬러를 갖는 영역이 도플러 주파수에 상응하는 축 방향을 따라 일정한 간격으로 반복되는 경우, 상기 목표물은 회전익기인 것으로 결정하는 FMCW 레이더를 이용한 회전익기 탐지 시스템
16 16
제15 항에 있어서,상용 회전익기들의 기종과 상기 상용 회전익기들의 프로펠러의 회전 주파수를 서로 연관시켜 미리 저장하는 회전익기 데이터베이스를 더 포함하고,상기 판별부는,상기 일정한 간격에 상응하는 주파수를 하모닉 주파수로 결정하고,상기 회전익기 데이터베이스에 상기 하모닉 주파수에 상응하는 기종이 존재하는지 여부를 검색하고,상기 회전익기 데이터베이스에서 상기 하모닉 주파수에 상응하는 기종이 검색되는 경우, 상기 목표물은 상기 검색된 기종의 회전익기인 것으로 결정하고,상기 회전익기 데이터베이스에서 상기 하모닉 주파수에 상응하는 기종이 검색되지 않는 경우, 상기 목표물은 기종이 식별되지 않는 회전익기인 것으로 결정하는 FMCW 레이더를 이용한 회전익기 탐지 시스템
17 17
복수의 학습 회전익기들 각각에 대해, 상기 학습 회전익기가 호버링(hovering)하는 상태에서 FMCW 레이더 모듈이 FMCW 신호를 방사하고, 상기 FMCW 신호가 상기 학습 회전익기에 반사되어 돌아오는 수신 신호를 사용하여 매 CPI마다 레인지-도플러 이미지를 생성하는 단계;상기 학습 회전익기에 대해 상기 FMCW 레이더 모듈로부터 순차적으로 생성되는 제1 내지 제n(n은 2 이상의 정수) 레인지-도플러 이미지들을 중첩하여 합성 이미지를 생성하는 단계;상기 학습 회전익기에 대해 생성된 상기 합성 이미지에 상기 학습 회전익기의 기종을 라벨링하여 학습 데이터를 생성하는 단계;딥러닝(Deep Learning) 모듈에 대해 상기 학습 데이터를 사용하여 상기 복수의 학습 회전익기들 각각에 대해 생성되는 상기 합성 이미지를 상응하는 기종으로 분류하는 학습을 수행하여 회전익기 탐지 모델을 생성하는 단계;상기 회전익기 탐지 모델을 생성한 후, 상기 FMCW 레이더 모듈이 FMCW 신호를 방사하고, 상기 FMCW 신호가 목표물에 반사되어 돌아오는 수신 신호를 사용하여 매 CPI마다 레인지-도플러 이미지를 생성하는 단계;상기 목표물에 대해 상기 FMCW 레이더 모듈로부터 순차적으로 생성되는 제1 내지 제n 레인지-도플러 이미지들을 중첩하여 합성 이미지를 생성하는 단계; 및상기 회전익기 탐지 모델에 상기 목표물에 대한 상기 합성 이미지를 입력하여 상기 목표물이 어떤 기종의 회전익기인지를 판단하는 단계를 포함하고,상기 학습 회전익기에 대해 상기 FMCW 레이더 모듈로부터 순차적으로 생성되는 상기 제1 내지 제n 레인지-도플러 이미지들을 중첩하여 상기 합성 이미지를 생성하는 단계는,상기 제1 레인지-도플러 이미지를 제1 중첩 이미지로 결정하는 단계; 및1 이상 (n-1) 이하의 정수 k 값에 대해 순차적으로,제k 중첩 이미지에서 유효 데이터에 상응하는 픽셀들을 포함하는 제k 유효 영역과 상기 제k 유효 영역에 포함되는 픽셀들 이외의 픽셀들을 포함하는 제k 배경 영역을 결정하는 단계;상기 제k 중첩 이미지에서 상기 제k 유효 영역에 포함되는 픽셀들을 과거 픽셀들로 추출하는 단계;제(k+1) 레인지-도플러 이미지에서 상기 제k 배경 영역에 포함되는 픽셀들을 현재 픽셀들로 추출하는 단계; 및상기 과거 픽셀들 및 상기 현재 픽셀들을 조합하여 제(k+1) 중첩 이미지를 생성하는 단계를 수행하여, 최종적으로 생성되는 제n 중첩 이미지를 상기 합성 이미지로 결정하는 단계를 포함하는 FMCW 레이더를 이용한 회전익기 탐지 방법
18 18
복수의 학습 회전익기들 각각에 대해, 상기 학습 회전익기가 호버링(hovering)하는 상태에서 FMCW 신호를 방사하고, 상기 FMCW 신호가 상기 학습 회전익기에 반사되어 돌아오는 수신 신호를 사용하여 매 CPI마다 레인지-도플러 이미지를 생성하는 FMCW 레이더 모듈;상기 학습 회전익기에 대해 상기 FMCW 레이더 모듈로부터 순차적으로 생성되는 제1 내지 제n(n은 2 이상의 정수) 레인지-도플러 이미지들을 중첩하여 합성 이미지를 생성하는 이미지 합성부;상기 학습 회전익기에 대해 생성된 상기 합성 이미지에 상기 학습 회전익기의 기종을 라벨링하여 학습 데이터를 생성하는 학습 데이터 생성부; 및상기 학습 데이터를 사용하여 상기 복수의 학습 회전익기들 각각에 대해 생성되는 상기 합성 이미지를 상응하는 기종으로 분류하는 학습을 수행하여 회전익기 탐지 모델을 생성하는 딥러닝 모듈을 포함하고,상기 딥러닝 모듈이 상기 회전익기 탐지 모델을 생성한 후, 상기 FMCW 레이더 모듈은 FMCW 신호를 방사하고, 상기 FMCW 신호가 목표물에 반사되어 돌아오는 수신 신호를 사용하여 매 CPI마다 레인지-도플러 이미지를 생성하고,상기 이미지 합성부는 상기 목표물에 대해 상기 FMCW 레이더 모듈로부터 순차적으로 생성되는 제1 내지 제n 레인지-도플러 이미지들을 중첩하여 합성 이미지를 생성하고,상기 딥러닝 모듈은 상기 회전익기 탐지 모델에 상기 목표물에 대한 상기 합성 이미지를 입력하여 상기 목표물이 어떤 기종의 회전익기인지를 판단하고,상기 이미지 합성부는,상기 학습 회전익기에 대해 상기 FMCW 레이더 모듈로부터 순차적으로 생성되는 상기 제1 내지 제n 레인지-도플러 이미지들을 중첩하여 상기 합성 이미지를 생성할 때,상기 제1 레인지-도플러 이미지를 제1 중첩 이미지로 결정하고,1 이상 (n-1) 이하의 정수 k 값에 대해 순차적으로,제k 중첩 이미지에서 유효 데이터에 상응하는 픽셀들을 포함하는 제k 유효 영역과 상기 제k 유효 영역에 포함되는 픽셀들 이외의 픽셀들을 포함하는 제k 배경 영역을 결정하고,상기 제k 중첩 이미지에서 상기 제k 유효 영역에 포함되는 픽셀들을 과거 픽셀들로 추출하고,제(k+1) 레인지-도플러 이미지에서 상기 제k 배경 영역에 포함되는 픽셀들을 현재 픽셀들로 추출하고,상기 과거 픽셀들 및 상기 현재 픽셀들을 조합하여 제(k+1) 중첩 이미지를 생성하는 동작을 수행하여, 최종적으로 생성되는 제n 중첩 이미지를 상기 합성 이미지로 결정하는 FMCW 레이더를 이용한 회전익기 탐지 시스템
19 19
제18 항에 있어서, 상기 딥러닝 모듈은 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network; CNN)에 상응하는 계층 구조를 갖는 FMCW 레이더를 이용한 회전익기 탐지 시스템
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1 과학기술정보통신부 한국항공대학교산학협력단 ICT융합산업원천기술개발(R＆D) 다중 모드 스마트 레이다용 지능형 반도체 개발 기초 연구실