본 논문에서는 CA-CFAR 알고리듬을 보완한 효율적인 CFAR 알고리듬을 제시한다. 레이더 수신기에 유입되는 신호는 열잡음뿐만 아니라, 클러터 및 다중표적 신호가 존재하며, 시스템 내부에서 발진되는 하모닉 성분도 존재하여 기존에 널리 알려진 CA-CFAR로는 표적 탐지 성능을 보장할 수 없다. 이를 보완하기 위한 OS-CFAR나 ML-CFAR 등이 연구되었지만, 제시하는 CFAR 알고리듬은 OS-CFAR나 ML-CFAR에 비해 적은 계산량으로 레이더 신호처리기에 적용시킬 수 있다. 제시하는 CFAR 알고리듬의 문턱치와 오경보율의 관계식을 유도하고, SNR 관점과 ADT 관점에서 CFAR 손실을 분석하였다.
본 논문에서는 레이더의 탐지 알고리즘에 적용되는 CA-CFAR 알고리즘을 설계하였다. CFAR 알고리즘의 제곱평균 연산을 위해 근사화 기법을 사용하였으며, 고정 소수점을 이용하여 관련 연산을 처리하였다. 이러한 구조는 하드웨어 복잡도를 줄일 뿐 아니라 계산량을 감소시킬 수 있다. CFAR 연산은 슬라이딩 윈도우 기법을 기반으로 하는데, 이를 고속으로 처리하기 위해 동시 병렬 처리 가능한 다중 윈도우 방식도 제안하였다. 제안된 CA-CFAR 프로세서는 실제 FPGA를 통해 합성되어지고 구현되었다. 또한 FPGA 내에서 제공한 라이버러리를 이용한 제곱평균 연산 방법과 성능 비교를 하였다. 검증 결과 제안된 하드웨어 구조는 399MHz까지 동작가능하며, 전체 계산 시간은 약 70% 향상됨을 확인 할 수 있다.
CFAR(constant false alarm rate)는 능동 소나 시스템에서 사용되는 자동 탐지 신호처리 알고리듬이다. CFAR 알고리듬 중에서도 OS(ordered statistics) CFAR는 CA(cell averaging), SO(smallest of), GO(greatest of)에 비해 비균일 환경에서 탐지 성능이 우수하다. 그러나 OS CFAR는 다중 표적 상황에서 일정 개수 이상의 표적이 나타나면 탐지 성능이 나빠지는 단점을 갖고 있다. 이에 본 논문에서는 다중 표적 환경에서 OS CFAR보다 좀 더 강인한 OSR(ordered statistics ratio) CFAR 알고리듬을 제안하고 컴퓨터 모의실험을 통하여 간섭 표적 개수에 따른 성능을 기존의 CFAR 기법과 비교 분석하였다.
In this paper, we present an architecture of the constant false alarm rate (CFAR) detector called the generalized order statistics (GOS) CFAR detector, which covers various order statistics (OS) and cell-averaging (CA) CFAR detectors as special cases. For the proposed GOS CFAR detector, we obtain unified formulas for the false alarm and detection probabilities. By properly choosing coefficients of the GOS CFAR detector, one can utilize any combination of ordered samples to estimate the background noise level. Thus, if we use a reference window of size N, we can realize $(2^N-1)$ kinds of CFAR processors and obtain their performances from the unified formulas. Some examples are the CA, the OS, the censored mean level, and the trimmed mean CFAR detectors. As an application of the GOS CFAR detector to multiple target detection, we propose an algorithm called the adaptive mean level detector, which censors adaptively the interfering target returns in a reference window.
A serious degradation of blocking of the detection performance in a cell aeraging-logarithmic detector/constant false alarm rate(CA-LOG/CFAR) is known to be caused by the presence of a large interfering noise in the set of sample mean. A technique consisting of the logarithmic circuit and inverter has been proposed to alleviate this problem, by modifying the conventional CA-LOG/CFAR receiver. The detection performance of the proposed technique is linearly improbed over the normal output level and the blocking characteristics of the CA-LOG/CFAR can be changed to finite output level.
수신안테나 다양성을 쓰는 직접수열 부호분할 다중접속 시스템에서 의사잡음 부호를 획득할 때 평균값, 큰값, 그리고 작은값 일정 오경보 확률 처리기의 성능 특성을 균질 잡음 환경에서 얻고 견주어 본다. 균질 잡음 환경에서는 평균값 일정 오경보 확률 방법이 성능이 가장 좋고 큰값 일정 오경보 확률 방법은 평균값 일정 오경보 확률 방법과 성능이 거의 같다는 것을 모의실험으로 보인다. 이 논문의 2부에서는 비균질 잡음 환경에서 부호획득에 알맞게 평균값, 큰값, 그리고 작은값 일정 오경보 확률 처리기를 다룬다.
순서통계에 근거한 CFAR(Constant False Alarm) 검파기(이하 OS-CFAR)는 다중 타깃(Target) 환경의 차량용 레이더에 아주 유용 사용되는 알고리즘이다. 그러나 정렬 알고리즘을 사용하기 때문에 일반적인 셀-평균 CFAR 검파기(이하 CA-CFAR)에 비해 계산량이 많아 실시간 구현에 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 보다 낮은 계산량을 가지는 OS-CFAR 구조를 제안하였다. 제안된 방법에서는 정렬 알고리즘이 단 한번 만 수행되기 때문에 이를 통해 많은 계산량을 줄일 수 있다. 특히 고속 정렬 알고리즘을 사용하는 경우 통상적인 OS-CFAR 구조와 비교하여 데이터양에 상관없이 항상 계산속도가 빠름을 확인 할 수 있다. 또한 본 논문에서는 실제 레이더 수신 데이터를 이용하여 제안된 방법에 적용한 결과도 제시하였다.
Constant false alarm rate(CFAR) processors are useful for detecting radar targets in background for which all parameters in the statistical distribution are not known and may be nonstationary. The well known "cell averging" (CA) CFAR processor is known to yield best performance in homogeneous case, but exhibits severe performance in the presence of an interfering target in the reference window or/and in the region of clutter edges. The "order statistics"(OS) CFAR processor is known to have a good performance above two nonhomogeneous cases. The modified OS-CFAR processor, known as "trimmed mean"(TM) CFAR processor performs somewhat better than the OS-CFAR processor by judiciously trimming the ordered samples. This paper proposes and analyzes the performance of a new CFAR processor called the "maximum trimmed mean"(MX-TM) CFAR processor combining the "greatest of"(GO) CFAR and TM-CFAR processors. The MAX operation is included to control false alarms at clutter edges. Our analyses show that the proposed CFAR processor has similar performance TM- and OS-CFAR processors in homogeneous case and in the precence of interfering targets, but can control the false rate in clutter edges. Simulation results are presented to demonstrate the qualitative effects of various CFAR processors in nonhomogeneous clutter environments.
기두부와 단 분리 시 조각은 서로 다른 미세 운동을 하므로 스펙트로그램 상에서 미세 도플러 주파수의 형태가 서로 다르게 나타나며 이를 통해 구분이 가능하다. 본 논문에서는 합성곱 신경망(CNN : Convolutional Neural Networks)을 이용하여 기두부와 단 분리 시 조각을 구분하였다. 합성곱 신경망의 입력영상으로는 미세도플러 스펙트로그램을 사용하였다. 또한 기두부와 단 분리 시 조각의 구분성능을 향상시키기 위해 미세 도플러 스펙트로그램에 CA-CFAR(Cell Averaging-Constant False Alarm Rate)를 적용하여 전처리 과정을 수행하였다. 실험 결과, 전처리 과정을 수행하여 획득한 미세 도플러 스펙트로그램을 입력 영상으로 사용하였을 경우, 전처리 과정을 수행하지 않은 미세 도플러 스펙트로그램보다 모든 SNR환경에서 구분 성능이 향상되었다.
이 논문의 1부에 이어, 수신안테나 다양성을 쓰는 직접수열 부호분할 다중접속(direct-sequence code division multiple access: DS/CDMA) 시스템에서 의사잡음(pseudonoise: PN) 부호를 획득할 때 평균값(cell average: CA), 큰값(greatest of: GO), 작은값(smallest of: SO) 일정 오경보 확률(constant false alarm rate: CFAR) 처리기의 성능 특성을 비균질 (nonhomogeneous) 잡음 환경에서 얻고 견주어 본다. 균질 잡음 환경에서와는 다르게, 비균질 잡음 환경에서는 큰값 일정 오경보 확률 처리기가 가장 성능이 좋고, 평균값 일정 오경보 확률 처리기가 그 다음으로 성능이 좋다는 것을 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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