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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 1,471 - 1,478 (8page)
- DOI
- 10.7840/kics.2023.48.11.1471
이용수
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본 논문에서는 CW(Continuous Wave) 레이더를 이용한 휴먼 분류 기법을 제안하였다. 움직이는 휴먼의 경우, 수신 신호의 도플러 스펙트럼 분포가 시간이 지남에 따라 매우 가변적으로 변한다는 특징을 활용하였다. 이에 ‘현재 프레임의 산란점 개수’와 ‘연속 프레임의 산란점 개수 차이’, 그리고 ‘연속 프레임의 속도 변화량’의 3가지 특징벡터를 제안하였다. 제안된 휴먼 인지/분류 기법을 검증하기 위해 안테나, RF 송수신단, 베이스밴드 단으로 구성된 24GHz CW 모듈을 활용하였다. 도로 상에서 실측 데이터를 측정하기 위해, 걷는 보행자와 이동 차량을 시나리오로 활용하였다. 각 시나리오 환경에서 획득된 데이터를 활용하여 제안된 특징벡터 3개를 활용하여 98.2% 휴먼 인지 성능을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안된 신호처리 기법
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
D. Shin, S. Jeong, Y. Won, J.-H. Lee, and M. Park, “Design and implementation of 77GHz FMCW radar signal processing algorithms for automotive environments,” J. KICS, vol. 43, no. 1, pp. 181-190, Jan. 2018. (https://doi.org/10.7840/kics.2018.43.1.181)
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E. Hyun and Y.-S. Jin, “Doppler-spectrum feature-based human–vehicle classification scheme using machine learning for an FMCW radar sensor,” MDPI Sensors, vol. 20, no. 7, Apr. 2020. (https://doi.org/10.3390/s20072001)
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