분산 레이다 환경에서 효율적 표적 정보 추정을 위한 압축 센싱 및 심층 학습 기반 레이다 이미징 기법 연구
- Abstract
- In this paper, we propose various radar imaging method for target information estimation in distributed radar systems. First, we consider the 2D-MUSIC algorithm based on coordinate transformation in the distributed FMCW MIMO radar environment. Instead of reporting raw data of the received signal in each radar to the data fusion center, it transfers the local cost-function of the distributed radar. This reduces the implementation complexity. Additionally, high-resolution range-azimuth information is obtained by the local cost-function based on coordinate transformation. Second, we consider the radar imaging method using the BMP and the Deep CNN. Compressed sensing based algorithm is proposed to overcome the latency caused by subspace based estimation. To apply the compressed sensing, the received signal is reformulated in the terms of the (azimuth-range) image patches of the interest. And then, azimuth-range information of multiple targets are estimated by the MAP method. However, significant computational complexity is still required, a Deep CNN based radar imaging method is proposed. To avoid the Inphase-Quadrature transformation, we proposed the back-projection based pre-processing. Additionally, transfer learning approaches are proposed to overcome the small number of dataset and the limited training time.
- Issued Date
- 2022
- Awarded Date
- 2022. 2
- Type
- Dissertation
- Keyword
- 레이다 신호처리 FMCW MIMO Radar
- Publisher
- 부경대학교
- Affiliation
- 부경대학교 대학원
- Department
- 대학원 스마트로봇융합응용공학과
- Advisor
- 박재현
- Table Of Contents
- Ⅰ. 서론 1
Ⅱ. 분산 FMCW MIMO 레이다 시스템에서 분산 2D MUSIC 기반의 방위각, 거리 동시 추정 3
2.1 서론 3
2.2 FMCW MIMO 레이다 시스템 모델 5
2.2.1 FMCW MIMO 레이다 송신 신호 모델 5
2.2.2 FMCW MIMO 레이다 수신 신호 모델 6
2.2.3 이산 시간 신호 행렬로의 표현과 재구성 9
2.3 방위각과 거리 추정을 위한 분산 2D MUSIC 알고리즘 15
2.3.1 단일 FMCW MIMO 레이다 기반 2D MUSIC 알고리즘 15
2.3.2 좌표 변환을 이용한 분산 2D MUSIC 알고리즘 17
2.4 시뮬레이션 22
2.4.1 2D MUSIC 알고리즘 기반 레이다 이미지 추정 결과 비교 22
2.4.2 SNR 및 레이다 개수에 따른 방위각과 거리의 RMSE 결과 27
2.5 실험 결과 30
2.6 결론 33
Ⅲ. 분산 FMCW MIMO 레이다 시스템에서 BMP와 심층 합성곱 신경망 및 전이 학습 기반의 레이다 이미징 기법 34
3.1 서론 34
3.2 FMCW MIMO 레이다 수신 신호 재구성 39
3.2.1 FMCW MIMO 레이다 수신 신호 재구성 39
3.2.2 BMP 기반 레이다 이미징 알고리즘 42
3.3 DCNN 구조와 데이터 형식에 따른 전이 학습 기법 48
3.3.1 Back-projection filtering 기반의 선 처리 모듈 48
3.3.2 레이다 이미징을 위한 DCNN 구조 49
3.3.3 분산 FMCW MIMO 레이다에 대한 전이 학습 기법 51
3.4 시뮬레이션 54
3.4.1 BMP 알고리즘을 통한 레이다 이미지 추정 결과 54
3.4.2 단일 FMCW MIMO 레이다 시스템에서 DCNN을 통한 레이다 이미지 추정 결과 55
3.4.3 분산 FMCW MIMO 레이다 시스템에서 DCNN을 통한 레이다 이미지 추정 결과 57
3.4.4 전이 학습 유무와 기법에 따른 MSE 결과 60
3.5 결론 63
Ⅳ. 결론 64
참고문헌 65
- Degree
- Master
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- 대학원 > 스마트로봇융합응용공학과
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