:: The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication ::, Vol.20 No.2 | (2020) pp.67~73

거리-도플러 클러스터링 방법을 사용한 인접한 표적들의 분리

Young-Joo Kong

(정회원, LIG넥스원(주))

Seon-Keol Woo

(정회원, LIG넥스원(주))

Sung-Ho Park

(정회원, LIG넥스원(주))

Seong-Hyun Ryu

(정회원, LIG넥스원(주))

Yeon-Duk Kang

(정회원, LIG넥스원(주))

Abstract

클러스터링 알고리즘은 유사한 특성을 가진 데이터들을 같은 집단으로 분류하는 방법이다. 레이다 시스템에서는 CFAR 알고리즘 수행한 결과에 대하여 인접한 hit들을 하나로 묶는 방법으로 주로 사용된다. 그러나 인접한 표적의 경우 에는 일반적인 클러스터링 방안으로 수행하면 하나의 표적으로 탐지될 경우가 많다. 본 논문에서는 인접한 표적을 분리 하기 위한 이중 클러스터링 방안에 대하여 서술한다. 연산시간 단축을 위하여 거리방향으로 클러스터링 수행 후 거리방 향 클러스터링 결과를 이용하여 도플러 방향으로 클러스터링을 수행한다. 거리-도플러 방향으로 각각 클러스터링을 수 행하기에 표적의 수가 증가하더라도 연산시간의 변화는 극히 적다.
The clustering algorithm is the grouping of similar objects. In radar system, it is mainly used to group adjacent hits using the CFAR algorithm results. However it is difficult to separate adjacent targets by a general clustering method. In this paper, we describe how to separate adjacent targets using double clustering method. First, we execute a range direction clustering. And we find the inflection point and separate it. Next, we execute a doppler direction clustering using range clustering results. This method makes the computation time less change even if the target increases by range-doppler clustering respectively.
  CFAR,Clustering,Radar,Target Detection

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