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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 양훈기
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 광운대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수11
이 논문의 연구 히스토리 (2)
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레이더는 반도체 기술 및 mm-wave 회로설계 기술의 획기적 발전으로
인해 소형화 되어 차량 탑재가 가능해졌으며, 주변 환경(기상조건, 도로환
경 등)에 상관없이 객체를 탐지 할 수 있다는 장점을 바탕으로, 첨단 운전
자 보조 시스템(ADAS, advanced driver assistance systems) 및 자율
주행 시스템에서 중추적인 역할을 하는 센서이다. 차량용 레이더에서 객체
탐지 및 추적을 위해 각각의 객체가 갖는 파라미터의 추정은 필수적으로
요구되며, 차량용 레이더를 활용하여 추출 가능한 파라미터로는
DOD(direction of departure), DOA(direction of arrival), 도플러 주파
수 등이 있다. 도로환경에서 클러터에 의해 발생할 수 있는 다중 경로 성분
은 표적 차량의 DOD, DOA 및 도플러 주파수 추정오차를 유발한다.
본 논문은 다중 객체 및 다중경로 클러터가 존재하는 도로환경에서 파라
미터 추정 계산량을 줄이면서 페어링 문제를 해결할 수 있는 두 가지의
ESPRIT(estimation of signal parameters via rotational invariant
techniques)알고리즘 기반 바이스태틱 MIMO 레이더 알고리즘을 제안한
다. 첫 번째로 제안하는‘객체 부공간 알고리즘’에서는 수신 신호로부터
객체 단위의 고유벡터를 추출해 프로세싱 하는 것으로, 페어링 문제를 해결
하지만 성능 열화가 발생할 수 있음을 간단한 예시를 통해 보인다. 두 번째
로 제안하는‘도플러 전처리 알고리즘’은 각각의 객체를 주파수 도메인에
서 먼저 분리한 후 ESPRIT 알고리즘 및 필요시 객체 부공간 알고리즘을
추가 적용하는 방법으로, 제시한 방법이 페어링 문제를 해결할 뿐만 아니라
추정 오차도 줄일 수 있음을 보인다. 다중 객체, 다중 경로 환경을 시뮬레
이션 하여 두 제안 알고리즘의 (DOD, DOA, 도플러 주파수) 파라미터 추정 성능을 보인다.
인해 소형화 되어 차량 탑재가 가능해졌으며, 주변 환경(기상조건, 도로환
경 등)에 상관없이 객체를 탐지 할 수 있다는 장점을 바탕으로, 첨단 운전
자 보조 시스템(ADAS, advanced driver assistance systems) 및 자율
주행 시스템에서 중추적인 역할을 하는 센서이다. 차량용 레이더에서 객체
탐지 및 추적을 위해 각각의 객체가 갖는 파라미터의 추정은 필수적으로
요구되며, 차량용 레이더를 활용하여 추출 가능한 파라미터로는
DOD(direction of departure), DOA(direction of arrival), 도플러 주파
수 등이 있다. 도로환경에서 클러터에 의해 발생할 수 있는 다중 경로 성분
은 표적 차량의 DOD, DOA 및 도플러 주파수 추정오차를 유발한다.
본 논문은 다중 객체 및 다중경로 클러터가 존재하는 도로환경에서 파라
미터 추정 계산량을 줄이면서 페어링 문제를 해결할 수 있는 두 가지의
ESPRIT(estimation of signal parameters via rotational invariant
techniques)알고리즘 기반 바이스태틱 MIMO 레이더 알고리즘을 제안한
다. 첫 번째로 제안하는‘객체 부공간 알고리즘’에서는 수신 신호로부터
객체 단위의 고유벡터를 추출해 프로세싱 하는 것으로, 페어링 문제를 해결
하지만 성능 열화가 발생할 수 있음을 간단한 예시를 통해 보인다. 두 번째
로 제안하는‘도플러 전처리 알고리즘’은 각각의 객체를 주파수 도메인에
서 먼저 분리한 후 ESPRIT 알고리즘 및 필요시 객체 부공간 알고리즘을
추가 적용하는 방법으로, 제시한 방법이 페어링 문제를 해결할 뿐만 아니라
추정 오차도 줄일 수 있음을 보인다. 다중 객체, 다중 경로 환경을 시뮬레
이션 하여 두 제안 알고리즘의 (DOD, DOA, 도플러 주파수) 파라미터 추정 성능을 보인다.
목차
제 1 장 서론 ······································································································ 11.1 연구배경 ··································································································· 11.2 논문의 구성 ····························································································· 4제 2 장 바이스태틱 MIMO 레이더 환경 ···················································· 52.1 MIMO 레이더 환경 개요 ····································································· 52.2 바이스태틱 MIMO 레이더 수신신호 모델링 ··································· 72.3 ESPRIT 각도추정 알고리즘 ······························································· 10제 3 장 객체 파라미터 추정기법 ································································ 143.1 객체 부공간 알고리즘 ········································································ 143.2 도플러 전처리 알고리즘 ···································································· 21제 4 장 시뮬레이션 결과 ·············································································· 24제 5 장 결론 ···································································································· 34참고문헌 ··············································································································· 35
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