[논문]멀티모드 레이다 신호처리를 위한 저복잡도 FFT 프로세서 설계

박예림; 정용철; 정윤호

doi:10.12673/jant.2020.24.2.85

초록
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최근 다양한 환경에서 무인기를 효율적으로 운용하기 위한 목적으로 멀티모드 레이다 시스템이 고안되었으며, 이는 PD (pulse Doppler) 방식과 FMCW (frequency modulated continuous wave) 방식을 통합하여 활용할 수 있다는 장점을 가진다. 멀티모드 레이다 시스템의 하드웨어 구조의 경우 FFT (fast Fourier transform) 프로세서와 IFFT (inverse fast Fourier transform) 프로세서가 필수적이지만, FFT 프로세서는 큰 복잡도를 갖는 구조 중 하나로 FFT 프로세서의 복잡도를 감소시키는 방향으로의 구조 설계가 필요하다. 또한, 다양한 거리 해상도를 요구하는 레이다 응용 환경을 고려했을 때, FFT 프로세서는 가변 길이의 연산을 지원할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 멀티모드 레이다 신호처리 프로세서 거리 추정부의 FFT 프로세서와 IFFT 프로세서를 16~1024 포인트의 가변 길이 연산을 지원하는 단일 FFT 프로세서의 하드웨어로 설계하여 제안한다. 제안된 FFT 프로세서는 MATLAB 기반 알고리즘 설계를 수행한 뒤, 그 결과를 토대로 Verilog-HDL (hardware description language)을 활용하여 RTL (register transfer level) 설계가 수행되었으며, 논리 합성 결과 총 총 7,452개의 logic elements, 5,116개의 registers로 구현 가능함을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, a multi-mode radar system was designed for efficient operation of unmanned aerial vehicles (UAVs) in various environments, which has the advantage of being able to integrate and utilize methods of the pulse Doppler (PD) radar and the frequency modulated continuous wave (FMCW) radar. For th...

Recently, a multi-mode radar system was designed for efficient operation of unmanned aerial vehicles (UAVs) in various environments, which has the advantage of being able to integrate and utilize methods of the pulse Doppler (PD) radar and the frequency modulated continuous wave (FMCW) radar. For the range detection part of the multi-mode radar signal processor (RSP), the hardware structure using the FFT processor and the IFFT processor is required to be designed in a way that improves efficiency on the area side. In addition, given the radar application environment that requires a variety of distance resolutions, FFT processors need to support variable-length operations. In this paper, the FFT processor and IFFT processor in multi-mode RSP range estimation are designed and proposed as hardware for a single FFT processor that supports variable length operation of 16-1024 points. The proposed FFT processor designed in hardware description language (HDL) and can be implemented with 7,452 logic elements and 5,116 registers.

주제어

표/그림 (10)

그림 그림 1. 기존의 멀티모드 레이다 신호처리 프로세서의 구조도 Fig. 1. Block diagram of the conventional multi-mode radar signal processor.
그림 그림 2. Radix-2² 버터플라이 구조 Fig. 2. Structure of Radix-2² Butterfly.
그림 그림 3. 제안된 FFT 프로세서의 구조도 Fig. 3. Block diagram of the proposed FFT processor.
그림 그림 4. 제안된 FFT 프로세서의 타이밍도 Fig. 4. Timing diagram of the proposed FFT processor.
그림 그림 5. 제안된 FFT 프로세서의 스테이지 1과 2 구조도 Fig. 5. Block diagram of the stage 1 and 2 of the proposed FFT processor.
그림 그림 6. 스테이지 1의 DMM에서의 데이터 정렬 패턴 Fig. 6. Data organizing pattern of DMM in stage 1.
그림 그림 7. R2BM1 블록의 구조도 Fig. 7. Block diagram of R2BM1.
그림 그림 8. R2BM2 블록의 구조도 Fig. 8. Block diagram of R2BM2.
표 표 1. 제안된 구조의 SQNR 분석 결과 Table 1. SQNR analysis result of the proposed architecture.
표 표 2. 제안된 FFT 프로세서와 기존 FFT 프로세서와의 논리 합성 결과 Table 2. The logic synthesis results of the proposed FFT processor and conventional FFT processor.

AI 본문요약
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문제 정의

또한, 다양한 거리 해상도를 요구하는 레이다 응용 (application)을 고려했을 때, 멀티모드 레이다 신호처리 프로세서는 가변 길이를 지원하는 FFT 프로세서가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 16~1024 포인트의 가변 길이에 대한 연산을 지원하는 멀티모드 레이다 신호처리를 위한 Radix-2 ² MDC 구조의 FFT 프로세서의 개선된 하드웨어 구조를 제안하고 설계 및 검증 결과를 제시한다 [6]-[10].

제안 방법

특히, 멀티모드 레이다 신호처리에 사용되는 IFFT 프로세서와 FFT 프로세서는 IFFT 프로세서를 FFT 프로 세서로 구현함으로서 단일 다채널 FFT 프로세서로 구현할 수있다. 다채널 FFT 프로세서의 구조는 MDC 구조를 사용하는 것이 가장 효율적인 것으로 널리 알려져 있으므로 본 논문에서는 FFT 프로세서와 IFFT 프로세서를 MDC 구조의 단일 FFT 프로세서로 구현해 기존의 멀티모드 레이다 신호처리 시스템의 거리 추정부에서의 FFT 프로세서를 최적화했다.

이론/모형

이 알고리즘은 radix-2 방식과 같은 단순한 butterfly 구조를 가지면서도, radix-4와 같은 단순 승산 (trivial multiplication) 수를 가지기 때문에 동일한 포인트에 대해 FFT 연산을 수행하는 과정에서 상대적으로 단순한 연산이 가능하게 되며 이에 따라, 하드웨어의 면적과 구조상의 복잡도 또한 감소하는 효과를 가진다. 따라서, 본 논문에서 제안된 FFT 프로세서는 radix-2 ² 알고리즘을 기반을 적용했다.

성능/효과

또한, 레이다 시스템에서 다양한 거리 해상도를 지원하기 위해 가변 길이를 지원하도록 설계되었다. 또한, 제안된 FFT 프로세서는 기존에 제안된 멀티 모드 레이다의 FFT 프로세서에 비해 logic element는 24.68%가감소하였고, register는 2.29% 감소된 하드웨어 면적으로 구현이 가능함을 확인할 수 있었다. 이로 인해 보다 작은 면적상에서 레이다 신호의 고속 연산을 수행할 수 있으며, 다양한 거리 해상도를 요구하는 레이다 응용에 적합할 것으로 기대된다.
또한, 제안된 하드웨어는 MATLAB 기반의 알고리즘 검증 결과를 바탕으로 Verilog-HDL을 이용하여 RTL 설계 후, Altera Cyclone-V FPGA device에서 검증되었다. 제안된 FFT 프로세서를 논리 합성한 결과 총 7,452개의 logic elements, 5,116개의 registers로 구현 가능함을 확인하였다

후속연구

29% 감소된 하드웨어 면적으로 구현이 가능함을 확인할 수 있었다. 이로 인해 보다 작은 면적상에서 레이다 신호의 고속 연산을 수행할 수 있으며, 다양한 거리 해상도를 요구하는 레이다 응용에 적합할 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	PD 레이다의 펄스 압축 연산은 어떻게 정합필터를 구현할 수 있는가?	이때, 상관연산은 시간 영역에서 컨벌루션 (convolution) 기반의 연산으로 수행되며, 컨벌루션 연산의 복잡도를 감소시키기 위해 주파수 영역으로 변환한다면 컨벌루션 연산은 곱셈 연산으로 대체될 수 있다. 즉, FFT 프로세서를 활용해 주파수 영역에서 곱셈 연산을 수행하고, 다시 IFFT 프로세서를 활용해 시간 영역으로 변환하여 신호를 사용 하는 방식을 채택함으로서 정합필터를 구현할 수 있다.
	PD 레이다 방식의 특징은 무엇인가?	레이다 시스템은 크게 PD (pulse Doppler) 방식과 FMCW (frequency modulated continuous wave) 방식으로 구분된다. 펄스파를 이용하는 PD 레이다 방식의 경우 첨두 (peak) 송신 전력이 높아 장거리 표적 검출에 유리하지만 펄스를 송신하는 동안 수신이 불가하여 중, 단거리의 표적 검출은 어렵다는 한계를 가지며, 지속파를 이용하는 FMCW 레이다 방식의 경우 해상도가 높아 단거리 표적검출에 유리하나, 송신 전력이 제한되어 장거 리에 존재하는 표적을 검출하기에는 한계를 가진다는 특징이 있다 [3]. 따라서, 효율적인 표적 탐지를 위해 PD 레이다 방식과 FMCW 레이다를 함께 활용하며 다양한 거리에 있는 표적을 탐지할 수 있는 멀티모드 레이다가 개발되었다 [4].
	레이다가 무인기, 차량 등의 산업 분야에서 주목받는 이유는 무엇인가?	최근 무인기를 이용한 응용 산업 분야가 발전함에 따라, 다양한 환경에서 안전한 운용을 위해 무인기를 탐지하여 무인기에 대한 정보를 제공할 필요성이 증가하는 추세이다 [1]. 일반 적으로, 무인기의 정보를 제공하기 위해서 여러 가지 센서가 사용되고 있으며 특히, 레이다 (radar)는 다른 센서와 비교하여 주변 환경에 영향을 거의 받지 않기 때문에 다양한 환경에서 민감 하게 운용되어야 하는 무인기, 차량 등의 산업 분야에서 각광받고 있다 [2].

참고문헌 (12)

Y. Fan, K. Xiang, J. An, and X. Bu, "A new method of multi-target detection for FMCW automotive radar," in Institution of Engineering and Technology International Radar Conference 2013, Xi'an: China, pp. 1-4, Apr. 2013.
E. Hyun, Y.S. Jin, B. S. Kim, and J. H. Lee, “Development of human detection algorithm for automotive radar,” Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers, Vol. 25, No. 1, pp. 92-102, Jan. 2017.

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D. K. A. Pulutan, and J. S. Marciano, "Design trade-offs in a combined FMCW and pulse Doppler radar front-end," in IEEE 2013 Technical Conference, Sydney: Australia, pp.567-571, Apr. 2013.
S. H. Lee, Y. C. Jung, Y. H. Jung, "Design of multi-mode radar signal processor for UAV detection," Journal of Advanced Navigation Technology Vol. 23, pp.134-141, Apr. 2019.
T. Sansaloni, A. Perez-Pascual, V. Torres and J. Valls, "Efficient pipeline FFT processors for WLAN MIMOOFDM systems," Electronics Letter, Vol. 41, No. 19, Sep. 2005.
S. He and M. Torkelson, "Design and implementation of a 1024-point pipeline FFT processor," in IEEE Transaction on Custom Integrated Circuits Conference, Proceedings of the IEEE 1998, Santa Clara: CA, pp. 131-134, May. 1998.
K. Yang, S. Tsai and G.C. Chuang, “MDC FFT/IFFT processor with variable length for MIMO-OFDM systems,” IEEE Transaction on Very Large Scale Integration System, Vol. 21, No. 4, pp. 720-731, Apr. 2013.

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T. Y. Lee, C. H. Huang, W. C. Chen, and M. J. Liu, "A low-area dynamic reconfigurable MDC FFT processor design," Microprocessors and Microsystems, Vol. 42, pp. 227-234, May 2016.

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C. Wang, Y. Yan, X. Fu, “A high-throughput low-complexity radix-24-22-23 FFT/IFFT processor with parallel and normal input/output order for IEEE 802.11ad systems,” IEEE Transaction on Very Large Scale Integration System, Vol. 23, No. 11, pp. 2728-2732, Nov. 2015.

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J. Lee and H. Lee, “A high-speed two-parallel radix-24 FFT/IFFT processor for MB-OFDM UWB systems,” IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, Vol. E91-A, No. 4, pp. 1206-1211, Apr. 2008.

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S. He and M. Torkelson, "A new approach to pipeline FFT processor," in Proceedings of IEEE Parallel Processing Symposium, Honolulu: HI, pp. 766-770, Apr. 1996.
M. Garrido, J. Grajal, M. Sanchez, and O. Gustafsson, "Pipelined radix-2k feedforward FFT architectures," IEEE Transaction on Very Large Scale Integration System, Vol. 21, No. 1, pp.23-32, Jan. 2013.

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