$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

IR-UWB 레이더 환경에서 적응형 다중 목표물 추정 알고리즘
Adaptive Multi-target Estimation Algorithm in an IR-UWB Radar Environment 원문보기

한국위성정보통신학회논문지 = Journal of satellite, information and communications, v.11 no.4, 2016년, pp.81 - 88  

여봉구 (충북대학교 전파통신공학) ,  이병진 (충북대학교 전파통신공학) ,  김승우 (충북대학교 전파통신공학) ,  염문진 ((주) 메티스커뮤니케이션 기술연구소) ,  김경석 (충북대학교 정보통신공학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문은 투과성이 좋고 실내 환경에 강건하며, 수십 센티미터(cm) 급의 고정밀 측위가 가능하다는 점에서 주목 받고 있는 IR-UWB(Impulse-Radio Ultra Wideband) 레이더 시스템에서 신호의 특성을 이용한 적응형 다중 목표물 추정 알고리즘을 제안한다. 목표물에 의해 반사되는 신호는 Peak를 갖는 다는 특성으로 다중의 Peak를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 이러한 알고리즘의 성능을 확인하기 위해서 레이더 앞에 다중 목표물을 두고 기존의 기법과 다중 목표물 추정 알고리즘을 비교하였다. 하나의 송신 안테나와 수신안테나로 목표물들의 위치를 실시간으로 추정한다. 기존의 최고 신호 도출 방식에 비해 추정할 수 있는 수가 늘어나고 다중으로 목표물 도출이 가능하다. 기존의 기법은 하나의 목표물만 추정하다보니 평균 제곱 오차가 1이 나오는 반면 다중 목표물 추정 알고리즘은 약 0.05의 결과가 도출된다. 본 논문에서 제시한 기법은 하나의 IR-UWB 모듈 환경에서 다중의 목표물을 추정 및 응용에 적용할 수 있을 것이라 기대된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose an adaptive multi-target estimation algorithm using the characteristics of signals in the IR-UWB(Impulse-Radio Ultra Wideband) radar system, which is attracting attention because it has good transparency, robustness to the indoor environment, and high precision positioning ...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 하지만 이러한 정밀한 무선 측위에도 불구하고 다수의 레이더가 아니면 다수의 목표물을 추정하기 어려운 점이 사실이다. 따라서 본 논문에서는 하나의 IR-UWB 레이더를 이용하여 목표물의 개수를 실시간으로 추정해내는 알고리즘을 제안한다. 목표물 반사 신호와 다중 목표물과의 양상을 관찰하여 그 상관관계를 이용해 알고리즘을 설계하고 성능을 제시한다.
  • 본 논문에서는 IR-UWB로 다중 목표물의 추정에 대해 연구를 진행하고 IR-UWB 모듈 하나로 다중 목표물의 위치와 수 추정을 위한 알고리즘을 제시하였다. 기존의 최대값을 이용한 추정 방식은 단일 목표물을 추정할 수 있지만 다중의 목표물을 추정하기 어렵다.
  • 보통은 기존 방식을 이용하여 목표물을 추정하고 다중의 모듈을 이용하여 여러 목표물을 추정하는 방식을 이용한다. 하지만 본 논문에서는 모듈 하나로 다중의 목표물을 추정하는 알고리즘에 대해 제시한다. 신호의 특성을 이용한 다중 목표물 추정 알고리즘으로 반사되는 신호는 Peak값을 가지고 있다는 점을 이용하여 다중의 목표물을 추정한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
포락선은 무엇인가? 단일 매개변수에 따라 정의된 곡선이 있을 때 모든 곡선에 접하는 곡선을 포락선이라 한다. 본 시스템에서 수신된 신호는 반사되는 물체에 따라 볼록한 형태로 나타난다.
IR-UWB 시스템이 정밀한 무선 측위가 가능한 이유는 무엇인가? IR-UWB 시스템은 수백 Mhz~ 수 Ghz의 대역에 낮은 전력으로 초광대역 특성 및 간섭 특성을 갖고 높은 채널 용량과 다중 경로에 대한 세민한 분해가 용이해 오차가 수십 cm 이내의 정밀한 무선 측위가 가능하다[7]. 하지만 이러한 정밀한 무선 측위에도 불구하고 다수의 레이더가 아니면 다수의 목표물을 추정하기 어려운 점이 사실이다.
IR-UWB 레이더 기술은 대표적으로 어느 분야에서 연구되고 있는가? 특히 IR-UWB 레이더 기술은 위와 같은 특징들로 인해 다양한 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다[2]. 대표적인 분야로 객체 위치 추정 및 측위[3][4], 사람 검출[5][6], 바이털 사인 모니터링[6] 등의 연구가 진행되고 있다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (15)

  1. I. Immoreev and P. Fedotov,"Ultra wideband radar systems: advantages and disadvantages", in Proc. IEEE Ultra Wideband Systems and Technologies Conf., Baltimore, MD, pp.201-205, May 2002. 

  2. 김창환, 2008,"UWB 무선통신 기술 동향", 정보통신연구진흥원, 주간기술동향 통권, 1345호 

  3. Zhang, T.T., Zhang, Q.Y., Xu, H.G. and Zhang, H. (2013), A Practical Ranging Method Using IR-UWB Signals. 2013 9th International Wireless Communications and Mobile Computing Conference (IWCMC), Sardinia, 1-5 July 2013, pp. 1839-1844. 

  4. Choi, J.W. and Cho, S.H. (2013) A New Multi-human Detection Algorithm Using an IR-UWB Radar System.2013 Third International Conference on Innovative Computing Technology (INTECH), London, 29-31 August 2013, pp. 467-472. 

  5. Li, Z., Li, W.Z., Lv, H. Zhang, Y., Jing, X.J. and Wang, J.Q. (2013) A Novel Method for Respiration-Like Clutter Cancellation in Life Detection by Dual-Frequency IR-UWB Radar. IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, 61, pp. 2086-2092. 

  6. Schleicher, B., Nasr, I., Trasser, A. and Schumacher, H. (2013) IR-UWB Radar Demonstrator for Ultra-Fine Movement Detection and Vital-Sign Monitoring. IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, 61, pp. 2076-2085. 

  7. X. Yin, B. H. Fleury, P. Jourdan, and A. Stucki,""Polarization estimation of individual propagation pathsusing the SAGE algorithm,"" in Proc. the 14th IEEE 2003International Symposium on Personal, Indoor andMobile Radio Communication, vol. 2, 7-10 Sep. 2003. 

  8. K. Siwiak and D. Mckeown, Ultra-Wideband Radio Techonology, John Wiley & Sons, pp. 1795-1799, 2004. 

  9. Jeong Woo Choi; Sung Ho Cho, "A new multi-human detection algorithm using an IR-UWB radar system," Innovative Computing Technology (INTECH), 2013 Third International Conference on , vol., no., pp.467,472, 29-31 Aug. 2013. 

  10. 백인석, 정문권, 조성호. "IR-UWB Radar 시스템에서 특이값 분해를 이용한 클러터 신호 제거 알고리즘의 연산속도 향상 기법." 한국통신학회논문지, 38.1 (2013.1): 89-96. 

  11. 김진호, 백인석, 조성호. (2012.2). IR-UWB에서 수신거리에 따른 신호세기 감쇄보상 알고리즘. 한국통신학회 학술대회논문집, pp. 282-283. 

  12. S. M. Yano, "Investigating the ultra-wideband indoor wireless channel," in Proc. IEEE Veh. Technol. Soc., Conf. (VTC) Spring, vol. 3, pp. 1200-1204, May. 2002. 

  13. 박요한, 김남문, 김영억. (2016.1). IR-UWB Radar 신호의 Peak 값을 이용한 거리 추정 기법. 한국통신학회 학술대회논문집, pp. 189-190. 

  14. D. Urdzik and D. Kocur, "CFAR Detectors for through wall tracking of moving targets by M-sequence UWB radar", Radioelektronika International Conf., pp. 1-4, Apr. 2010. 

  15. 홍석곤, 갬벽현, 정락교, 곽경섭, "무인 궤도 차량의 안전성 제고를 위한 UWB 레이더 기반 적응형 CFAR 알고리즘", 한국 ITS학회 논문지.,, 제 12권, 제 1호., pp. 28-42. 2013년 2월 

저자의 다른 논문 :

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로