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표제지
목차
Abstract 9
초록 12
제1장 서론 13
제2장 시스템 모델 16
2.1. 레이더 단면적 (RCS) 16
2.2. 1-d FFT를 통한 FMCW 레이더 신호 처리 과정 17
2.3. RCS 분포 모델 23
제3장 표적 식별 기법 25
3.1. MLE를 이용한 RCS 분포 파라미터 추정 25
3.2. MAP를 이용한 표적 식별 27
3.3. SVM을 이용한 표적 분류 29
제4장 실측 데이터 기반의 실험 결과 31
4.1. 실험 환경 31
4.2. 실험 결과 32
4.2.1. MLE를 이용한 RCS 분포 및 파라미터 32
4.2.2. MAP를 이용한 표적 식별 40
4.2.3. SVM을 이용한 표적 식별 43
제5장 결론 46
참고문헌 47
표 4-1. 각 표적의 학습 데이터의 감마 분포 파라미터 33
표 4-2. 각 표적의 시나리오에 따른 실험 데이터의 감마 분포 파라미터 33
표 4-3. KS-distance 결과 값 39
표 4-4. KS-distance를 적용한 분류 정확도 40
그림 2-1. FMCW 레이더 송수신 신호 18
그림 2-2. FMCW 레이더 신호 처리 과정 22
그림 2-3. 송·수신 신호 Mixing & LPF 과정 23
그림 2-4. μ, m 값에 따른 감마 분포 확률 밀도 함수 24
그림 3-1. SVM 동작 예시 30
그림 4-1. 표적의 시나리오에 따른 파라미터 33
그림 4-2. KS-distance 34
그림 4-3. 사람에 대한 PDF와 PMF 35
그림 4-4. 차량에 대한 PDF와 PMF 36
그림 4-5. 드론에 대한 PDF와 PMF 36
그림 4-6. 사람에 대한 실측 데이터 및 감마 분포의 CDF 37
그림 4-7. 차량에 대한 실측 데이터 및 감마 분포의 CDF 38
그림 4-8. 드론에 대한 실측 데이터 및 감마 분포의 CDF 38
그림 4-9. MAP를 적용한 각 실험 데이터의 사람일 확률 42
그림 4-10. MAP를 적용한 각 실험 데이터의 차량일 확률 42
그림 4-11. MAP를 적용한 각 실험 데이터의 드론일 확률 43
그림 4-12. SVM을 이용한 사람 데이터에 대한 분류 정확도 45
그림 4-13. SVM을 이용한 드론 데이터에 대한 분류 정확도 45
초록보기 더보기
최근 자율 주행 차량의 시대를 맞아, 차량에 탑재 되는 센서의 신호 분석은 매우 중요한 연구 분야로 대두되고 있다. 특히, 원거리 표적 인식 및 식별에 주로 사용 되어 왔던 레이더의 차량 전방 및 후방뿐만 아니라, 측면에도 탑재 되어 차량의 자율 주행 및 주차 보조 시스템에 적용되면서, 근거리 레이더의 신호 처리 및 분석은 중요하다. 이에 본 논문은 차량 전방에 탑재 되는 frequency modulated continuous wave (FMCW) 근거리 레이더의 신호 분석을 통하여, 차량 전방에 위치하는 표적의 종류를 식별하는 기법에 대해 연구하였다.
본 논문은 차량용 근거리 레이더를 이용하여, 시스템 상으로 실시간으로 표적 식별이 가능하고 추적이 가능하도록 하는 것이 목적이다. 특히, FMCW 근거리 레이더를 이용하여 얻은 표적으로부터 반사 되어 온 신호를 통해, 표적의 특성을 나타내는 값인 radar cross section(RCS)을 표적 식별에 적용하였다. 본 논문은 표적의 RCS 값이 감마 분포를 따른다는 가정 하에, 표적 식별에 적합한 기법에 대하여 연구하였다. 표적 식별에 적용된 기법으로는 2가지로, maximum-likelihood estimation(MLE)를 이용한 파라미터 추정을 통한 표적 RCS 값의 확률적 모델링 기법으로, 추정한 파라미터를 기반으로 각 표적에 대한 maximum a posteriori (MAP) 값을 얻어, 표적이 특정 표적일 확률을 얻었다. 나아가, 데이터 분류에 주로 사용 되는 기계 학습 기법 중, support vector machine (SVM) 기법을 적용하여 분류의 정확도를 계산하여 결과를 얻었다.
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