비가시 공간 및 MIMO 안테나 구성에 따른 레이더 신호를 이용한 딥러닝 기반 물체 분류에 관한 연구

이상원; 최계원

doi:10.7840/kics.2022.47.9.1420

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이상원 (성균관대학교) 최계원 (성균관대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제47권 제9호

발행연도: 2022.9

수록면: 1,420 - 1,429 (10page)

DOI: 10.7840/kics.2022.47.9.1420

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

비가시 공간 및 MIMO 안테나 구성에 따른 레이더 신호를 이용한 딥러닝 기반 물체 분류에 관한 연구

이상원 , 최계원 한국통신학회논문지 2022.09 학술저널

비가시 공간에서의 MIMO 안테나 기반 벽체 투과 레이더 신호를 이용한 물체 분류에 관한 연구

이상원 , 최계원 한국통신학회 학술대회논문집 2022.02 학술대회자료

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비가시 공간의 물체를 탐지하는 기술은 일반적인 시야에서 볼 수 없는 영역 내 물체를 인식하는 기술이며, 군사 작전 및 인명구조, 자율 주행 등의 분야에 주목받고 있다. RF 레이더 신호는 벽을 투과하는 특성을 보유하고 있어 비가시 공간이라는 특수한 환경에서 물체를 탐지하기에 적합하다고 볼 수 있다. 이때 RF 신호가 비가시 환경을 구성하는 장애물을 투과할 때 손실이 발생하는데, 해당 손실로 인해 비가시 물체 탐지 기술에 대한 성능이 낮아지게 된다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 다중 송 · 수신 안테나 기술을 적용하였고, 초광대역 레이더 칩을 통해 RF 레이더 신호 수집 실험 환경을 구성한다. 또한, 비가시 공간을 구성하는 벽체 및 다중 송 · 수신 안테나 구성을 변경하면서 RF 신호 데이터셋을 수집하고, 해당 데이터셋을 입력값으로 두어 기계학습 및 딥러닝 모델을 통해 출력된 물체 분류 결과를 비교 및 분석한다. 이를 통해 다양한 벽체와 안테나 배열 구성을 통해 신호 손실 또한 달라짐에 따라 물체 탐지 성능에 영향이 미치는지를 확인한다.

#Radar #MIMO #Object Classification #Invisible Area #Deep Learning

참고문헌 (12)

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J. W. Lim, D. M. Seol, S. H. Jung, S. B. Lee, C. S. Lee, and S. M. Chung, “Performance analysis of IR-UWB based indoor positioning device,” in Proc. Symp. KICS, pp. 987-988, Jeju Island Korea, 2020.

V.-H. Nguyen and J. Y. Pyun, “Location detection and tracking of moving targets by a 2D IR-UWB radar system,” Sensors, vol. 15, no. 3, pp. 6740-6762, 2015. (https://doi.org/10.3390/s150306740)

F. Adib, et al., “3D tracking via body radio reflections,” 11th USENIX Symp. NSDI 14, pp. 317-329, 2014.

F. Adib, Z. Kabelac, and D. Katabi, “Multi-person motion tracking via RF body reflections,” in Proc. Usenix NSDI, 2015.

F. Adib, et al., “Capturing the human figure through a wall,” ACM Trans. Graphics (TOG), vol. 34, no. 6, pp. 1-13, 2015. (https://doi.org/10.1145/2816795.2818072)

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