• 본 특허는 복수 개의 표적이 근접하여 모여 있는 상황에서도 다수 개의 특정 표적을 정확하게 탐지할 수 있는 레이다 시스템에 대한 기술임

• 본 특허는 레이다 센서를 이용하여 여러 개의 표적을 탐지하여 탐지거리, 물체 판별 등에 필요한 분야에 적용 가능함

∨단속차량 탐지기용 레이다 센서∨자율주행 차량 충돌 방지 시스템,표지판 인식

∨횡단보도 보행자 탐지 레이다

• 복수 개의 표적이 근접하여 모여 있는 상황에서도 다수 개의 특정 표적을 정확하게 탐지할 수 있는 레이다 기술의 개발이 필요함

• 표적 탐지 기준 임계값 설정을 통해 복수 개의 표적이 근접하여 모여 있는 상황에서도 다수 개의 특정 표적을 보다 정확하게 탐지할 수 있으며 잡음 등과 같은 주변 간섭 신호의 영향으로부터 자유롭게 표적 탐지 가능

• 본 특허에 따른 레이다 시스템에서의 표적 탐지 장치는 데이터들을 저장하는 메모리와 표적을 탐지하기 위한 전반적인 기능을 제어하는 프로세서로 이루어져 있음

• 프로세서에서는 레이다 신호를 수신하는 복수의 셀(cell)들 중 제 1 기준 셀(referencecell)들의 신호 전력의 평균값을 획득함

• 이어서, 제 1 기준 셀들 중에서 평균값에 기 설정된 값을 곱한 값보다 작은 신호 전력을 갖는 제 2 기준 셀들을 선택하고, 선택된 제 2 기준 셀들의 신호 전력의 합에 기초하여 임계값을 획득함

• 프로세서는 시험 셀의 신호 전력이 임계값 이상인 경우 시험 셀에 표적이 존재한다고 판단하고, 시험 셀의 신호 전력이 임계값보다 낮은 경우 시험 셀에 표적이 존재하지 않는다고 판단하여 최종적으로 프로세서는 복수의 셀들 중 시험셀의 신호 전력과 임계값을 비교한 결과에 기초하여 표적을 탐지할 수 있음

• 최근 레이다는 탐색, 추적, 사격통제, 미사일 유도 등의 기능뿐만 아니라 표적을 자동으로 인식 및 분류하고 표적과 주변 환경(클러터, 간섭, 잡음 등)에 대한 정보를 인지하여 최적의 파형을 적응적으로 선택하는 등 인지 레이다(Cognitive Radar)로 발전하고 있음

• 레이다의 자동표적인식(ATR, Automatic Target Recognition) 분야에서 기계학습 기술을 사용한 최근 연구들에 기인하여 레이다의 다양한 분야에서 유사한 기술을 적용하기 위한 많은 관심이 대두되고 있음

• 특히, 드론은 크기가 작고 반사도가 낮은 재질로 되어있어 일반적인 센서로 탐지가 어려워 레이다 탐지 기술에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있으며, 대표적으로는 이스라엘의 라다, 영국의 브라이터 드론 탐지 레이다 등이 존재함

• 국내의 경우, 2019년 대구경북과학기술원(DGIST)에서 3km 이상 떨어져 비행하는 초소형 드론을 감지하는 드론 탐지 레이다 시스템을 개발하였고, 2020년 8km 거리까지 소형 드론을 탐지하는데 성공한 바 있음

• 세계 레이다 시장은 2019년 205억 달러에서 연평균 5%의 성장률을 보이며 2025년 280억 달러 규모가 될 것으로 전망되고 있음

• 방위산업은 전체 레이다 시장의 절반 이상을 차지하는 분야로 2019년 110억 달러에서 2025년 131억 달러로 성장할 것으로 전망되고 있으며, 향후에는 오토모티브 분야 시장이 연평균 11% 성장하며 전체 레이다 시장을 이끌어 갈 전망임

• 전체 레이다 시장의 전망과 같이, 표적 탐지를 위한 레이다 기술은 항공, 선박용 조류 탐지 레이다 센서와 같은 방위산업을 기반으로 성숙기에 접어들었고, 방위산업과 일부 영역에 치중되었던 레이다 시장은 지난 10년간 오토모티브와 컨슈머 시장을 중심으로 급격히 바뀌고 있음

• 이에 따라 최근 레이다 시장은 첨단운전자 보조시스템을 비롯한 자율주행에 대한 시도로 인해 차량용 레이다 수요가 크게 증가하고 있으며, 그 중에서도 자율주행 기술과 접목되어 차량의 전방과 측후방에서 상대 차량과 장애물의 위치 정보를 제공하는 레이다 기술의 수요가 크게 증가하고 있는 추세임