신호의 공분산 분석을 이용한 FMCW 레이더의 보행자 검출 기법
Pedestrian Detection Algorithm for FMCW Radar using Signal Covariance Analysis
- 주제(키워드) 보행자 탐지 , 레이더 신호처리 , 레인지 프로파일 , 주파수 변조형 연속파 레이더 , 차량용 레이더 , Pedestrian Detection , Radar signal processing , Range profile , Fast up-chirp FMCW radar , Automotive radar
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 김영록
- 발행년도 2021
- 학위수여년월 2021. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 전자공학과
- UCI I804:11029-000000065681
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
For safer and more efficient transportation, research and development of an advanced driver assistance systems and automatic driving technologies through a FMCW radar are in progress, and among them, classifying targets is emerging as an important issue. In general, targets are classified using a 2D FFT algorithm, but this requires a 2D FFT operation and a CFAR detection operation, and this process requires a large amount of computation. In this paper, we propose an algorithm to distinguish between vehicles and pedestrians by checking the similarity of the range profile between chirps using covariance analysis. Vehicles have high reflective properties and are hardly affected by the micro-Doppler effect. However, pedestrians have low reflection characteristics, and the similarity of the range profile between chirps is relatively low due to the micro-Doppler effect. In other words, it shows that the target can be simply classified into vehicles and pedestrians by comparing these points through correlation coefficients.
more초록/요약
보다 안전하고 효율적인 차량 이동을 위하여 FMCW 레이더를 통한 지능형 운전자 보조 시스템 및 자동 주행 기술의 연구 개발이 진행되고 있으며, 그 중에서도 목표물을 구분하는 것은 중요한 이슈로 대두되고 있다. 일반적으로 2D FFT 알고리즘을 통해 목표물을 분류하지만, 이를 위해서는 2D FFT 연산과 CFAR 탐지 연산이 필요하며 이 과정에서 많은 연산량을 요구한다. 본 논문에서는 공분산 분석을 이용하여 chirp 간 range profile의 유사성을 확인하여 차량과 보행자를 구분하는 알고리즘에 대해 제안한다. 차량은 반사 특성이 높고 마이크로 도플러 효과의 영향을 거의 받지 않는다. 하지만 보행자는 반사 특성이 낮고 마이크로 도플러 효과로 인해 chirp 간 range profile의 유사성이 상대적으로 떨어지게 된다. 즉, 이 점을 상관 계수를 통해 비교함으로써 목표물을 단순히 차량과 보행자로 분류할 수 있음을 보여준다.
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