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학술저널
저자정보
이용욱 (국민대학교) 김태완 (국민대학교) 김종국 (LG 이노텍) 강연식 (국민대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제24권 제3호
발행연도
2018.3
수록면
247 - 255 (9page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2018.17.0224

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This paper proposes a method for distinguishing between pedestrians and vehicles using 24 ㎓ radar measurements and a machine-learning algorithm. In order to effectively detect moving objects, a radar signal processing algorithm based on frequency-shift keying is implemented on the embedded system equipped with filtering and amplification circuits. A Kalman Filter-based tracking algorithm is used to reject radar clutter noise and improve the identification of moving objects. Various features are obtained from a sample radar data set and linear discriminant analysis is applied to obtain a linear transformation matrix which can effectively discriminate between vehicles and pedestrians based on these features in real time. The proposed method is validated through the use of experimental data sets, exhibiting a level of performance suitable for vehicle rear cross-traffic alert systems.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 레이더 시스템 설계
Ⅲ. 칼만필터 기반 추적기
Ⅳ. 차량 및 보행자 분류
Ⅴ. 실험결과
Ⅵ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (15)

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