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차량용 FMCW 레이더 시스템에서 타겟 정보 검출 최적화 기법에 관한 연구

A Study on Optimizing target detection rate for Automotive FMCW Radar System

초록/요약

CFAR(constant false alarm rate)은 FMCW(frequency modulated continuous wave) 레이더 시스템의 핵심 신호 처리 모듈로서, 수신 신호를 슬라이딩 윈도우 방식으로 시스템 전 대역폭에 대한 임계 값 검사를 통해 타겟을 찾는 기능을 한다. 이는 전체 시스템 성능 결정에 중요한 역할을 하며 큰 연산 복잡도를 요구한다. 최근에 낮은 하드웨어 복잡도를 가지는 모듈의 개발이 요구됨에 따라 낮은 연산 복잡도를 가지는 CFAR 모듈이 개발되고 있다. CFAR은 구조에 따라 다양한 알고리즘이 존재한다. OS(order statistic)-CFAR는 정열 과정을 이용하여 임계 값을 결정하며 가장 최적화된 타겟 검출 방식으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이를 응용하여 두 가지의 개선된 OS-CFAR 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 타겟 검출 성능과 연산 복잡도 측면에서 기존 알고리즘과 비교하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방식과 동일한 타겟 검출 성능에서 각각 약 80%의 연산 복잡도 감소를 가져온다. 또한 검출된 타겟의 거리 오차는 약 41% 그리고 속도 오차는 약 42%가 감소된다.

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초록/요약

A constant false alarm rate (CFAR) is the core signal processing module of frequency modulated continuous wave (FMCW) radar system. It operates detecting targets from received signal by sliding window process which scans whole bandwidth of FMCW radar system with threshold test. It affects the most important part for the performance of FMCW radar system. That’s the reason that a CFAR has the most computational complexity. Nowadays, a module which has small hardware complexity is needed then it makes the CFAR has a little computational complexity to be developed. There are various CFAR algorithms according to a structure of decision threshold block. The order statistic (OS)-CFAR which decides threshold level by sorting procedure is known as the optimal target detection method recently. In this paper, the proposed algorithms modify OS-CFAR. Each algorithm is compared and analyzed in terms of detection performance, computational complexity and target information error. Even though the proposed algorithms have the same target detection rate, the number of computational complexity is reduced about 80%. In addition, target distance error is decreased about 41% and target velocity error is also decreased 42%.

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