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고해상도 주파수 추정 기법을 통한 차량용 레이더 시스템의 간섭 완화에 관한 연구
Interference Mitigation by High-Resolution Frequency Estimation Method for Automotive Radar Systems 원문보기

한국통신학회논문지 = The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, v.41 no.2, 2016년, pp.254 - 262  

이한별 (Institute of New Media and Communications, Dept. of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University) ,  최정환 (Institute of New Media and Communications, Dept. of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University) ,  이종호 (Dept. of Electrical Engineering, Gachon University) ,  김용화 (Dept. of Electrical Engineering, Myunggi University) ,  김영준 (Institute of New Media and Communications, Dept. of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University) ,  김성철 (Institute of New Media and Communications, Dept. of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University)

초록
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차량용 레이더 시스템에 대한 수요가 증가함에 따라서, 상호 간섭 문제는 차량 안전을 보장하기 위해 해결해야 할 결정적인 이슈가 되었다. Frequency modulated continuous wave(FMCW) 레이더의 상호 간섭은 잡음 전력 증가의 형태로 나타나며, 이는 간섭체로 인한 타겟 검출의 실패로 이어진다. 기존의 FMCW 레이더의 주파수 추정을 위하여 사용되는 fast Fourier transform (FFT) 기법은 차량용 레이더 간섭 환경에서는 취약하다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 본 연구에서는 간섭환경에서 사용하기 위한 고해상도 주파수 추정 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능을 입증하기 위하여, 77GHz 전방 감시용FMCW 레이더 시스템을 도입하였다. 제안된 기법은 간섭환경에서도 정확하게 주파수를 추정할 수 있는 multiple signal classification, estimation of signal parameters via rotational invariance techniques과 같은 고해상도 알고리즘을 이용한다. 실험결과로부터 제안된 알고리즘이 기존의 FFT 알고리즘에 비해 신호 대 간섭비 측면에서 14 dB 이상의 마진을 가짐을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

With the increased demand for automotive radar systems, mutual interference between vehicles has become a crucial issue that must be resolved to ensure better automotive safety. Mutual interference between frequency modulated continuous waveform (FMCW) radar system appears in the form of increased n...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 기존의 FMCW 레이더 시스템이 이용하는 FFT 기법은 차량용 레이더의 간섭 환경에서 취약하다. 본 논문에서는 기존 시스템이 가지는 감지 성능의 한계를 정량적으로 분석하였다. 또한 부공간 기법 기반의 비트 주파수 추정 알고리즘을 제안하였다.
  • 본 연구는 차량용 레이더 시스템에서 주파수 영역의 분석을 통한 고해상도 비트 주파수 추정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 부공간 기법(subspace method)으로 알려진 multiple signal classification (MUSIC)[6]과 the estimation of signal parameters via rotational invariance techniques (ESPRIT)[7]의 주파수 영역에서의 응용기법에 기반한다.
  • 따라서 증가된 잡음 전력이 포함된 주파수 영역의 신호를 정확하게 구분해 내는 추정 기법이 필요하다. 이에 간섭 상황에서도 고해상도로 비트 주파수를 추정 할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

가설 설정

  • 또한 출력 파워는 10 mW이며, 2048개의 FFT 포인트를 이용한다. 본 환경에서, 최대 동작 거리는 200m를 가정하였으며, 이에 대한 최대 왕복 지연 시간은 1.33이며, 최대 비트 주파수는 133 kHz이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
주행보조 시스템에 대한 기술 및 응용제품들의 예시는 무엇이 있는가? 차량 안전 및 편의에 대한 수요가 증가함에 따라, 주행보조 시스템에 대한 기술 및 응용제품들이 활발히 연구개발 중이다. 예를 들면, 스마트 크루즈 컨트롤, 긴급제동시스템, 차선유지보조시스템, 사각지대감 지시스템 등이 있다[1]. 이러한 기술들은 위험한 상황에서 운전자에게 경고를 줄 뿐만 아니라 필요에 따라서는 직접 브레이크를 조작한다.
fast Fourier transform의 단점은 무엇인가? Frequency modulated continuous wave(FMCW) 레이더의 상호 간섭은 잡음 전력 증가의 형태로 나타나며, 이는 간섭체로 인한 타겟 검출의 실패로 이어진다. 기존의 FMCW 레이더의 주파수 추정을 위하여 사용되는 fast Fourier transform (FFT) 기법은 차량용 레이더 간섭 환경에서는 취약하다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 본 연구에서는 간섭환경에서 사용하기 위한 고해상도 주파수 추정 기법을 제안한다.
fast Fourier transform의 단점을 극복하기 위해서 어떤 방법이 제안되는가? 기존의 FMCW 레이더의 주파수 추정을 위하여 사용되는 fast Fourier transform (FFT) 기법은 차량용 레이더 간섭 환경에서는 취약하다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 본 연구에서는 간섭환경에서 사용하기 위한 고해상도 주파수 추정 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능을 입증하기 위하여, 77GHz 전방 감시용FMCW 레이더 시스템을 도입하였다.
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참고문헌 (11)

  1. N. Kaempchen, B. Schiele, and K. Dietmayer, "Situation assessment of an autonomous emergency brake for arbitrary vehicle-to-vehicle collision scenarios," IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., vol. 10, no. 4, pp. 678-687, Dec. 2009. 

  2. R. Okuda, Y. Kajiwara, and K. Terashima, "A survey of technical trend of adas and autonomous driving," in IEEE VLSI-TSA, pp. 1-4, Apr. 2014. 

  3. L. Mu, T. Xiangqian, S. Ming, and Y. Jun, "Research on key technologies for collision avoidance automotive radar," in 2009 IEEE Intell. Veh. Symp., pp. 233-236, Xi'an, China, Jun. 2009. 

  4. A. L. Swindlehurst, B. Ottersten, R. Roy, and T. Kailath, "Multiple inavariance ESPRIT," IEEE Trans. Signal Process., vol. 40, no. 4, pp. 867-881, Apr. 1992. 

  5. G. M. Brooker, "Mutual interference of millimeter-wave radar systems," IEEE Trans. Electromagnetic Compatibility, vol. 49, no. 1, pp. 170-181, Feb. 2007. 

  6. R. Schmidt, "Multiple emitter location and signal parameter estimation," IEEE Trans. Ant. Propaga., vol. 34, no. 3, pp. 276-280, Mar. 1986. 

  7. R. Roy and T. Kailath, "Esprit-estimation of signal parameters via rotational invariance techniques," IEEE Trans. Acoustics, Speech and Signal Process., vol. 37, no. 7, pp. 984-995, Jul. 1989. 

  8. A. Eriksson, P. Stoica, and T. Soderstrom, "Markov-based eigenanalysis method for frequency estimation," IEEE Trans. Signal Process., vol. 42, no. 3, pp. 586-594, Mar. 1994. 

  9. M. Wax and T. Kailath, "Detection of signals by information theoretic criteria," IEEE Trans. Acoustics, Speech and Signal Process., vol. 33, no. 2, pp. 387-392, Apr. 1985. 

  10. N. Levanon, "Detection loss due to interfering targets in ordered statistics cfar," IEEE Trans. Aerospace and Electronic Syst., vol. 24, no. 6, pp. 678-681, Nov. 1988. 

  11. M.-S. Lee and Y.-H. Kim, "An efficient multitarget tracking algorithm for car applications," IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 50, no. 2, pp. 397-399, Apr. 2003. 

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