• 한국전자파학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.849-856
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• 2014

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.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권4호
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• pp.47-52
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• 2011

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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.28-42
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• 2013

전기를 이용한 신 교통 시스템인 무인궤도차량은 도심교통 완화, 관광지 교통지원, 공항 및 고속철도와 거점지역을 연결하는 목적을 가지고 있다. 무인궤도차량의 무인 운용에 따른 안전성과 신뢰성 보장을 위해 안전장치의 개발을 필요로 하고 있다. UWB 레이더는 낮은 전력소모와 낮은 간섭 및 높은 정밀도의 장점을 가지고 있어 무인궤도차량에 적합한 시스템이다. 본 논문에서는 무인궤도차량의 안전한 운행을 위한 필수 요소인 레이더에 적합하고, 다양한 잡음환경에서 개선된 성능을 보이는 적응형 CFAR 알고리즘을 제안하였다. 제안된 CFAR 알고리즘은 Mean Level 계열의 CFAR 알고리즘에 비하여 균질한 잡음상황과 다중표적상황에서 개선된 성능을 보였으며, 기존의 VI-CFAR이 가진 다중 표적 상황에서 성능저하를 개선하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.65-71
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• 2012

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.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제14권1호
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• pp.100-105
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• 2011

Generally, because received signals from radar are very bulky, the data are divided into manageable size called section, and sections are distributed into several digital signal processors. And then, target detection algorithms are applied simultaneously in each processor. CFAR(Constant False Alarm Rate) algorithm, which is the most popular target detection algorithm, can estimate accurate threshold values to determine which signals are targets or noises within center-cut of section allocated to each processor. However, its estimation precision is diminished in section edge data because of insufficient surrounding data to be referred. Especially this edge problem of CFAR is too serious if we have many sections to be processed, because it causes many false alarms in most every section edges. This paper describes false alarm issues on MCA(Minimum Cell Average)-CFAR, and proposes a false alarm elimination method by changing section size alternatively. Real received data from multi-function radar were used to evaluate a proposed method, and we show that our method drastically decreases false alarms without missing real targets, and improves detection performance.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.243-249
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• 2020

Event detection in wireless sensor networks is a key requirement in many applications. Acoustic sensors are one of the most frequently used sensors for event detection in sensor networks, but they are sensitive and difficult to handle because they vary greatly depending on the environment and target characteristics of the sensor field. In this paper, we propose a learning-based improvement of CFAR algorithm for increasing node-level event detection performance in acoustic sensor networks, and verify the effectiveness of the designed algorithm by comparing and evaluating the event detection performance with other algorithms. Our experimental results demonstrate the superiority of the proposed algorithm by increasing the detection accuracy by more than 45.16% by significantly reducing false positives by 7.97 times while slightly increasing the false negative compared to the existing algorithm.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권1호
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• pp.101-108
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• 2005

적응 CFAR(Constant False Alarm Rate) 알고리즘은 클러터 배경 환경에서 일정한 오경보 율을 유지하면서 탐지확률을 높이기 위해 사용된다. 특히 공간 상관관계, 크기 편차가 큰 비 균일한 클러터 환경에서 탐지성능을 향상시키기 위해서는 공간변화에 적응적인 필터링 기법이 요구된다. 본 논문에서는 클러터 배경추정을 위해 이차원적으로 영역을 구분하여 대표 추정 값을 구하고, 보간(interpolation) 필터를 이용하여 최종 추정 값을 결정하는 이차원 블록 보간(Two-dimensional Block Interpolation : TBI) 적응 CFAR 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 부분영역의 히스토그램 분포 중앙값을 영역 추정 값으로 선택함으로 불규칙 간섭신호 제거에 효과적이며, 블록 노드 추정 값을 이용하여 각 셀에 대한 최종 추정 값을 얻는 방식을 취함으로 인해 거리 셀 수가 많고, 고도 빔 수가 많은 시스템에서 클러터 필터링에 필요한 메모리 공간을 줄이는데 이점이 있다. 컴퓨터 모의실험을 통해 기존의 트랜스버설(transversal) 방식, 회귀(recursive)방식의 적응 CFAR 알고리즘과 탐지성능, 필요메모리 측면에서 성능을 비교하여 제안한 방법의 우수성을 확인한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.146-148
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• 1995

A CFAR algorithm for weibull clutter is discussed. The Maximum a posteriori(MAP) estimator for two parameters(skewness and scale) of the weibull clutter is proposed, assuming the probability density function of skewness parameter is known. And proposed MAP estimator is compared with the Maximum likelihood(ML) estimator. Using this MAP estimator, we can design CFAR detector which is shown to have smaller CFAR loss than ML CFAR detector by the statistical simulation method.

• ETRI Journal
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• 제16권1호
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• pp.17-34
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• 1994

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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권2호
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• pp.227-236
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• 2001

본 논문에서는 주파수 영역 적응 어레이의 계산량을 감소시키기 위한 주파수 영역 부분적응 어레이 알고리듬인 센서링(censoring) 알고리듬을 제안하고, 이를 공간평활(spatial smoothing) 기법과 결합하여 공간평활로 인한 계산량 문제를 해결할 수 있는 센서링 공간평활 알고리듬을 제안한다. 제안한 센서링 알고리듬은 CFAR(constant false alarm rate) 검파기법을 이용하여 각 주파수 대역에 간섭신호가 있는지를 판단하고 간섭신호가 있는 주파수 대역의 해당 가중치에 대해서만 적응 알고리듬을 적용한다. 모의실험을 통하여 제안한 알고리듬을 사용한 GSC(generalized sidelobe canceller)가 기존의 주파수 영역 LMS(least mean square) 알고리듬을 사용한 GSC에 비하여 크게 줄어든 계산량으로 빠르게 간섭신호를 제거함을 확인하였다.