ITS를 위한 차량 충돌 방지 시스템인 FMCW 방식의 자동차 레이더를 분석하고 이에 적합한 신호처리부를 설계하고 구현하였다. 77GHz 대역의 FMCW 레이더에 대하여 성능 파라미터를 거리와 속도 해상도가 각각 0.4m, 0.67Km/h이 되도록 설계하였으며, 다중 물체의 검출을 위한 다수의 비트주파수를 조합하는 방법에 대하여 검토했다. 또한 거리 주파수인 $f_r$과 속도 주파수 $f_d$의 범위를 다르게 설정하여 다중 물체의 처리가 훨씬 간단해지는 것을 보였다. 다중 물체들의 거리차로 인한 감쇄를 보정하도록 미분기를 전처리단에 사용하여 ADC 비트수를 8bit로도 충분히 검출할 수 있음을 보였다. 제안한 방법과 설계한 파라미터 값들을 사용하여 Matlab으로 모의실험으로 검증하고 DSP와 마이크로프로세서를 이용하여 구현하였다.
Adaptive cruise control Stop&Go system has been developed to reduce the driver's workload on highway or public road. This system is characterized by a moderate control of engine and brake actuator. A control system capable of modeling driver's driving characteristics has been constructed to provide natural vehicle behavior in full speed driving. But, ACC Stop&Go system has some limitations. One of the limitations is a detection limitation on near cut-in situation. This paper presents development of the near cut-in test procedure, finding of the limitation value on near cut-in scenario and performance comparisons on ACC Stop&Go system.
차량용 레이더 시스템에 대한 수요가 증가함에 따라서, 상호 간섭 문제는 차량 안전을 보장하기 위해 해결해야 할 결정적인 이슈가 되었다. Frequency modulated continuous wave(FMCW) 레이더의 상호 간섭은 잡음 전력 증가의 형태로 나타나며, 이는 간섭체로 인한 타겟 검출의 실패로 이어진다. 기존의 FMCW 레이더의 주파수 추정을 위하여 사용되는 fast Fourier transform (FFT) 기법은 차량용 레이더 간섭 환경에서는 취약하다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 본 연구에서는 간섭환경에서 사용하기 위한 고해상도 주파수 추정 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능을 입증하기 위하여, 77GHz 전방 감시용FMCW 레이더 시스템을 도입하였다. 제안된 기법은 간섭환경에서도 정확하게 주파수를 추정할 수 있는 multiple signal classification, estimation of signal parameters via rotational invariance techniques과 같은 고해상도 알고리즘을 이용한다. 실험결과로부터 제안된 알고리즘이 기존의 FFT 알고리즘에 비해 신호 대 간섭비 측면에서 14 dB 이상의 마진을 가짐을 확인하였다.
Recently, Collision Warning System is developed to improve vehicle safety. This system chiefly uses radar. But the detected vehicle from radar must be decide whether it is the vehicle in the same lane of my vehicle or not. Therefore, Vision System is needed to detect traffic lane. As a preparative step, this study presents the development of algorithm to recognize traffic lane curve direction. That is, the Neural Network that can recognize traffic lane curve direction is constructed by using the information of short distance, middle distance, and decline of traffic lane. For this procedure, the relation between used information and traffic lane curve direction must be analyzed. As the result of application to sampled 2,000 frames, the rate of success is over 90%.t text here.
In this paper, a 24GHz FMCW radar system which measures the range and the relative velocity of a vehicle in close range is described. The intended ranging accuracy is 15cm and a possible system concept to achieve this objective is presented. The VCO nonlinearity correction method using a reference delay-line and the data extrapolation algorithms based on AR(autoregressive) model are applied. The implemented system shows relatively satisfactory results in ranging accuracy.
The age of autonomous vehicles has come according to development of high performance sensing and artificial intelligence technologies. And importance of the vehicle's surrounding environment sensing and observation is increasing accordingly because of its stability and control efficiency. In this paper we propose an integrated platform for efficient networking, analysis and monitoring of multiple sensing data on the vehicle that are equiped with various automotive sensors such as GPS, weather radar, automotive radar, temperature and humidity sensors. From simulation results, we could see that the proposed platform could perform realtime analysis and monitoring of various sensing data that were observed from the vehicle sensors. And we expect that our system can support drivers or autonomous vehicles to recognize optimally various sudden or danger driving environments on the road.
오늘날 FMCW 레이더 시스템은 차량의 능동 안전 시스템에 널리 활용되어지고 있다. 레이더 시스템에서 탐지확률을 높이고 오경보율을 줄이기 위해서는 정지타겟을 포함한 클러터 성분을 제거하고 관심 있는 이동타겟을 효과적으로 탐지하기 위한 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 이동타겟 탐지 및 클러터 제거 알고리즘을 제안한다. 먼저 제안된 이동타겟 비트주파수 검출 필터를 이용하여 클러터를 제거한다. 검출된 이동타겟 비트주파수들을 이용하여 데이터-결합 한 후, 제로-도플러 제거 알고리즘을 이용하여 남아있는 클러터를 제거한다. 이 알고리즘을 검증하기 위해 실제 FMCW 레이더를 이용하여 도로 상에서 실험하였다.
This paper is about design of optimal structure of slot antenna array antenna with inner waveguide in accordance with the slot model, and fabrication of its prototype sample operating at the frequency of 24 GHz. Results of this work can be employed as a useful tool to develop and diversify slot antenna having superior performance and omni-directivity to that of current antenna. The implemented antenna demonstrates ultra-wideband performance for frequency ranges 24 GHz with the relatively high and flat antenna gain of 18.64dBi and low sidelobe levels. In addition, a $2{\times}8$ antenna array for phased-array systems and mm-wave sensor applications is also presented.
Radar is an object-detection system that uses radio waves to determine the range, altitude, direction, or speed of objects. High power amplifier Module is the most critical part of the high-power radar transmitter systems. It can be used to detect aircraft, ships, spacecraft, guided missiles, motor vehicles, weather formations, and terrain. Research related to radar has been conducted in various fields according to improvement of the communication technology. But only performance-originated technology development has been dashed; study concerning environment duality and safety concerning reliability are still insufficient. In general, radar module is exposed to the outside, on the means of moving or fixed in a certain place. It should be guaranteed sufficient immunity for a variety of environmental stresses that can occur in the outdoor. HALT is a great process used for quickly finding failure mechanisms in a hardware design and product. By applying various kinds and extreme level of stresses, we can find the operating limits of products. In thesis, we conducted HALT test of the high power amplifier modules which used in military and automotive radar. After the test, we analyzed environmental weaknesses of high power amplifier modules using conventional construction data.
Currently, various sensors have been used for advanced driver assistance systems. In order to overcome the limitations of individual sensors, sensor fusion has recently attracted the attention in the field of intelligence vehicles. Thus, vision and radar based sensor fusion has become a popular concept. The typical method of sensor fusion involves vision sensor that recognizes targets based on ROIs (Regions Of Interest) generated by radar sensors. Especially, because AVM (Around View Monitor) cameras due to their wide-angle lenses have limitations of detection performance over near distance and around the edges of the angle of view, for high performance of sensor fusion using AVM cameras and radar sensors the exact ROI extraction of the radar sensor is very important. In order to resolve this problem, we proposed a sensor fusion scheme based on commercial radar modules of the vendor Delphi. First, we configured multiple radar data logging systems together with AVM cameras. We also designed radar post-processing algorithms to extract the exact ROIs. Finally, using the developed hardware and software platforms, we verified the post-data processing algorithm under indoor and outdoor environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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