• 제목/요약/키워드: Radar Signal Classification

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레이다 신호의 클래스 분리도 측정을 위한 연구 (Study on Class Separability Measure for Radar Signals)

  • 정성재;이승재;김경태
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제29권2호
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    • pp.128-137
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    • 2018
  • 본 논문에서는 레이다 신호를 위한 새로운 클래스간 분리도 측정 방법을 제시한다. 제안된 방법에서는 표적과 레이다 간의 상대적 각도 차이의 따른 레이다 신호의 민감도를 감소시키기 위해 RCS(radar cross section)의 경우 두 신호의 상관계수(correlation coefficient)를 구하고, 1차원 신호의 경우(i.e., high resolution range profile(HRRP)) 선형이동을 하며 상관계수를 구한다. 2차원 레이다 신호(i.e., inverse synthetic aperture radar(ISAR))의 경우 두 레이다 신호를 회전하면서 상관계수를 계산한다. 그런 다음, 두 레이다 신호가 가장 잘 배열되었을 경우의 최대 상관계수를 구하고, 이를 이용해 새로운 형태의 상관 기반 분리 행렬을 구성한다. 상관 기반 분리 행렬의 누적분포함수를 구하여 상위 확률에 응답하는 값을 구하였고, 그 값은 레이다 신호의 분리 능력을 정확하게 나타낸다. 제안한 방법을 이용한 실험 결과, 표적 분리 능력을 정확하게 추정할 수 있었다.

연속파 레이다를 활용한 이진 신경망 기반 사람 식별 및 동작 분류 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of BNN based Human Identification and Motion Classification System Using CW Radar)

  • 김경민;김성진;남궁호정;정윤호
    • 한국항행학회논문지
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    • 제26권4호
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    • pp.211-218
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    • 2022
  • 연속파 레이다는 카메라나 라이다와 같은 센서에 비해서 안정성과 정확성이 보장된다는 장점이 있다. 또한 이진 신경망은 다른 딥러닝 기술에 비해서 메모리 사용량과 연산 복잡도를 크게 줄일 수 있는 특징이 있다. 따라서 본 논문에서는 연속파 레이다와 이진 신경망 기반 사람 식별 및 동작 분류 시스템을 제안한다. 연속파 레이다 센서를 통해 수신된 신호를 단시간 푸리에 변환함으로써 스펙트로그램을 생성한다. 이 스펙트로그램을 기반으로 레이다를 향해 사람이 다가오는지 감지하는 알고리즘을 제안한다. 더불어, 최적화된 이진 신경망 모델을 설계하여 사람 식별 90.0%, 동작 분류 98.3%의 우수한 정확도를 지원할 수 있음을 확인하였다. 이진 신경망 연산을 가속하기 위해 FPGA (field programmable gate array)를 이용하여 이진 신경망 연산에 대한 하드웨어 가속기를 설계하였다. 해당 가속기는 1,030개의 로직, 836개의 레지스터, 334.906 Kbit의 블록 메모리를 사용하여 구현되었고, 추론에서 결과 전송까지 총 연산 시간이 6 ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.

HF-Radar 관측자료의 단주기 변동성 분석 및 정확도 분류 (Short-Term Variability Analysis of the Hf-Radar Data and Its Classification Scheme)

  • 최영진;김호균;이동환;송규민;김대현
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제28권6호
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    • pp.319-331
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    • 2016
  • HF-Radar관측자료의 시간평균 간격에 따른 신호특성을 살펴보고, 국립해양조사원에서 운영하고 있는 HF-Radar관측소별로 수집률과 공분산을 분석하여 자료질이 높은 대표정점을 선점(選點)하였다. HF-Radar관측의 시간평균 간격이 짧아질수록, 취득률은 낮아지나 고주파 신호특성을 관측할 수 있었다. 그러나 조류예측에서는 현행 60분 간격의 평균자료와 20분 간격의 자료에서 취득되는 조류의 차이는 거의 없었다. 수집률 기준을 높이고 공분산을 고려한 자료는 기존에 수집률 50%만을 기준으로 한 정점에 비해 관측품질이 높아졌다.

Angle-of-Arrival Estimation Algorithm Based on Combined Array Antenna

  • Kim, Tae-yun;Hwang, Suk-seung
    • Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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    • 제10권2호
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    • pp.131-137
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    • 2021
  • The Angle-of-Arrival (AOA) estimation in real time is one of core technologies for the real-time tracking system, such as a radar or a satellite. Although AOA estimation algorithms for various antenna types have been studied, most of them are for the single-shaped array antenna suitable to the specific frequency. In this paper, we propose the cascade AOA estimation algorithm for the combined array antenna with Uniform Rectangular Frame Array (URFA) and Uniform Circular Array (UCA), with the excellent performance for various frequencies. The proposed technique is consisted of Capon for roughly finding AOA groups with multiple signal AOAs and Beamspace Multiple Signal Classification (MUSIC) for estimating the detailed signal AOA in the AOA group, for the combined array antenna. In addition, we provide computer simulation results for verifying the estimation performance of the proposed algorithm.

SAR에 적용된 SVD-Pseudo Spectrum 기술 (SAR Image Processing Using SVD-Pseudo Spectrum Technique)

  • 김빈희;공승현
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권3호
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    • pp.212-218
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    • 2013
  • 본 논문에서는 SAR (Synthetic Aperture Radar) 영상에 SVD (Singular Value Decomposition) - Pseudo Spectrum 알고리즘을 적용하고 그 성능을 기존 알고리즘과 비교한다. 이 논문의 목적은 SAR 영상의 해상도 및 목표물 분해능을 높이고자 하는 것이다. 본 논문에서는 신호 성분으로 이루어진 Hankel Matrix와 SVD (Singular Value Decomposition) 방법을 사용하여 잡음에 강인하고 sidelobe이 적으며 스펙트럼 추정에서 해상도를 높인 SVD-Pseudo Spectrum 방법을 제안하였다. 또한 분해될 목표물을 모델링하여 알고리즘의 성능을 분석하고 SVD-Pseudo Spectrum 방법이 기존의 퓨리에 변환 기반 방법과 고해상도 기술 기반의 MUSIC 방법보다 더 좋은 성능을 가짐을 보인다.

밀리미터파대역(W-대역)공대지 레이다의 이중편파 채널을 활용한 지상 표적 식별 기법에 관한 연구 (The study on target recognition method to process real-time in W-band mmWave small radar)

  • 박성호;공영주;유성현;윤정숙
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.61-69
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    • 2018
  • 본 논문에서는 밀리미터파대역의 공대지 레이다에서 이중 편파 채널을 활용한 지상 표적을 식별하기 위한 방법을 제안한다. 먼저 공대지 레이다의 조우 상황에서 Push-Broom 표적 탐지 방법을 설명하고 수신 신호를 모델링한다. 시간 영역 스펙트럼 추정 기법인 RELAX 알고리즘을 이용하여 산란점을 추출하고 표적의 특성 벡터를 생성하였다. 그리고 이를 기반으로 각각의 4표적에 대한 DB를 구성하였다. 제안하는 방법으로 표적 식별 시뮬레이션을 수행한 결과 이중 편파 채널의 데이터를 이용하면 단일 채널에 비해서 표적 식별률이 최대 15% 이상 높아지는 것을 확인할 수 있었다.

국소 퓨리에 변환 기반 레이더 신호를 활용한 무호흡 검출 (Detection of Apnea Signal using UWB Radar based on Short-Time-Fourier-Transform)

  • 황채환;김수열;이덕우
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권7호
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    • pp.151-157
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    • 2019
  • 최근 비침투 또는 비접촉 방식을 활용한 호흡상태 관찰에 대한 관심이 높아지고 있다. 여러 가지 많은 생체신호들 중 호흡신호를 활용하여 건강상태를 점검하는 것은 비정상적인 건강 상태에 대한 신속한 대응을 가능하게 해 준다. 본 논문에서는 국소 퓨리에 변환을 활용한 실시간 무호흡 상태 검출에 대한 방법을 제시한다. 기존의 고속 퓨리에 변환을 활용한 신호해석과 달리, 본 논문에서는 국소 퓨리에 변환을 사용하여 짧은 신호 구간에서의 주파수 응답을 분석한다. 본 연구에서 호흡 신호는 비접촉 방식을 활용하였으며, 초광대역 레이더 모듈을 활용하여 신호를 획득하였다. 국소 퓨리에 변환을 활용하여 호흡 상태를 검출한 후, 검출 결과에 따라 호흡 상태에 대한 분류가 가능하다. 특히 국소 퓨리에 변환은 실시간으로 호흡 상태에 대한 주파수 분석이 가능하도록 하였다. 호흡신호에 잡음이 존재할 경우를 대비하여 적절한 필터링 알고리즘이 적용되었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 직관적으로 구현이 가능하고, 실질적으로 사람의 호흡상태에 대한 분석이 가능하도록 해준다. 제안한 방법을 검증하기 위해 호흡신호를 활용한 실험결과를 제시한다.

다기능 레이다를 이용한 저 RCS 해상표적 탐지성능 분석 (Detection of Low-RCS Targets in Sea-Clutter using Multi-Function Radar)

  • 이명준;김지은;이상민;전현무;양우용;김경태
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제30권6호
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    • pp.507-517
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    • 2019
  • 다기능 레이다(multi-function radar: MFR)는 탐지, 추적, 식별 등 다양한 기능을 동시에 수행하는 레이다 시스템이다. 이러한 MFR은 여러 기능을 실시간 내에 수행해야 하기 때문에, 탐지 모드를 위한 측정 시간이 매우 짧은 특징을 갖고 있다. 또한, 저 레이다 단면적(radar cross section: RCS)을 갖는 해상표적을 탐지하기 위해 개발된 기존의 다양한 탐지기법들이 존재하며, 해당 기법들을 MFR 탐지모드에도 사용할 수 있다. 그러나 기존에 연구된 많은 해상표적 탐지기법은 상대적으로 긴 시간 측정된 해상 신호에 대해 효과적 해상표적 탐지가 가능하도록 개발되었기 때문에, 매우 짧은 측정시간을 갖는 MFR 탐지 모드에는 적합하지 않은 부분이 있다. 본 논문에서는 MFR 탐지 모드의 짧은 측정 시간을 고려한 해상클러터 모델링 방법을 제시하고, 이를 이용하여 해상 클러터 신호를 생성하였다. 또한 해상표적 RCS를 수치해석기법을 이용하여 계산하고, 앞에서 계산된 클러터 신호와 결합하였다. 이렇게 생성된 최종 레이다 수신 신호를 이용하여 기존에 개발된 4가지 서로 다른 해상표적 탐지기법을 적용하고, 탐지성능을 분석하였다.

호흡 기반 사람과 사물 구분 가능한 FMCW 레이다 신호처리 프로세서의 설계 (Design of FMCW Radar Signal Processor for Human and Objects Classification Based on Respiration Measurement)

  • 이윤구;윤형석;김수연;허성욱;정윤호
    • 한국항행학회논문지
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    • 제25권4호
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    • pp.305-312
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    • 2021
  • 보안 시스템에는 다양한 센서가 사용되고 있지만, 사생활 문제가 논란이 됨에 따라 레이다 센서가 대안으로 제시되고 있다. 그 중 PD (Pulse Doppler) 레이다는 짧은 펄스를 사용함으로써 수신부 복잡도가 증가하는 문제가 존재하나, FMCW (Frequency modulated continuous wave) 레이다는 그러한 제한이 적다는 장점이 있다. 그러나, FMCW 레이다는 2D-FFT (2-dimensional fast Fourier transform)를 사용하므로 기존의 센서에 비해서 상대적으로 높은 복잡도를 가지며, 정지해있는 표적에 대해 사람과 사물을 구분하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 1D-FFT와 위상 변화만으로 호흡 여부를 확인하여 사람과 사물을 구분할 수 있는 레이다 신호처리 프로세서의 설계 및 구현 결과를 제시한다. 제안된 신호처리 프로세서는 Verilog-HDL을 기반으로 설계하여 FPGA 디바이스에 기반하여 구현 및 검증하였다. LUT (Look up table) 6,425개, register 4,243개, 12,288개의 memory bit로 구현하여 92.1%의 정확도로 대상의 호흡 여부를 확인할 수 있음을 확인하였다.

IR-UWB 레이다 센서를 이용한 학습 기반 인원 계수 추정 시스템 (Learning-Based People Counting System Using an IR-UWB Radar Sensor)

  • 최재호;김지은;김경태
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제30권1호
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    • pp.28-37
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    • 2019
  • 본 논문에서는 임펄스 무선-초광대역(impulse-radio ultra wideband: IR-UWB) 레이다를 이용하여, 특정 공간 내 존재하는 인원들의 계수를 실시간으로 추정하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 정확한 인원 계수 추정을 수행하기 위해 학습 기반의 분류 기법을 사용한다. 즉, 인원수에 의해 달라지는 반사 신호의 패턴에 따라 특징 벡터 데이터베이스(feature vector database)를 형성하고, 형성된 데이터베이스를 이용하여 분류기(classifier)를 학습시킨다. 학습된 분류기를 통해 새로운 신호 수신 시 자동으로 인원 계수 추정을 수행할 수 있다. 실내 환경에서 0명부터 10명까지 변하는 사람들을 실시간으로 추정함으로써, 본 논문에서 제안된 시스템의 효용성을 검증하였다.