탐지된 셀을 물체로 묶기

탐지된 셀 18개는 표적 몇 개인가? 표적 하나의 응답은 윈도우의 메인로브 폭만큼 거리와 속도 양쪽으로 퍼진다. 그래서 CFAR는 표적 하나를 여러 셀로 탐지한다. 맞닿은 탐지 셀을 한 군집으로 보면 군집 하나가 표적 하나이다. 이렇게 묶는 일을 클러스터링(clustering)이라 한다. 군집의 위치는 각 셀의 전력으로 가중한 무게중심으로 정한다. 무게중심은 셀 사이에 놓인 표적의 실제 자리에 가깝다.

앞 그림에서 탐지된 셀 가운데 표적 A와 B 둘레를 확대했다. 색이 군집이고, 회색 셀은 아직 군집에 넣지 않은 셀이며, 검은 십자는 무게중심이다.

실제 장면에서는 군집 하나에 셀이 수십 개 들고, 가까운 두 표적의 군집이 이어 붙기도 한다. 그래서 거리와 속도의 차이를 함께 재는 DBSCAN 같은 밀도 기반 클러스터링을 많이 쓴다. 묶은 결과는 표적 목록이 되어 추적기와 20장의 탐지 학습에 들어간다.