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운전자의 편의와 안전을 위한 자율 주행 자동차 시스템으로 레이더 시스템이 활발히 연구가 진행되고 있다. 레이더 시스템은 전방 차량의 거리, 속도 그리고 각도를 추정한다. 도로 환경에 차량뿐만 아니라 인식해야 할 다양한 요소들이 다양해짐에 따라 고해상도 각도 추정 알고리즘이 적용되고 있다. 기존의 방식으로는 클러터들 사이에서 전방의 차량만의 각도를 추정하기 어렵고, 특히 같은 각도 상에 놓인 다른 차량들을 구분하기 힘들다. FMCW레이더 시스템에서는 거리와 속도가 다른 차량들이 서로 다른 비트 주파수를 가지기 때문에, 비트 주파수에 기반하여 각도 추정을 할 수 있다면 효율적인 시스템을 구축할 수 있다. 본 논문에서는 MUSIC 알고리즘을 주파수 영역에서 적용하는 방법을 제시하고 적합성에 대한 분석을 한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
References
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
M. Schneider, “Automotive radar-status and trend,” in German Microw. Conf., pp. 144- 147, 2005.
H. Rohling and M.-M. Meinecke, “Waveform design principles for automotive radar systems,” in Proc. IEEE CIE Radar, pp. 1-4, Beijing, 2001.
KO. Schimidt, “A signal subspace approach to multiple emitter location and spectral estimation,” Ph.D. Thesis, Stanford Univ. Stanford, CA, Nov. 1981.
A. L. Swindlehurst, B. Ottersten, R. Roy, and T. Kailath, “Multiple invariance ESPRIT,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 40, no. 4, pp. 867-881, Apr. 1992.
I. S. Reed and X. Yu, “Adaptive multipleband CFAR detection of an optical pattern with unknown spectral distribution,” IEEE Trans. Acoustics, Speech and Signal Process., vol. 38, no. 10, pp. 1760-1770, 1990.
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KO. Schimidt, “A signal subspace approach to multiple emitter location and spectral estimation,” Ph.D. Thesis, Stanford Univ. Stanford, CA, Nov. 1981.
A. L. Swindlehurst, B. Ottersten, R. Roy, and T. Kailath, “Multiple invariance ESPRIT,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 40, no. 4, pp. 867-881, Apr. 1992.
I. S. Reed and X. Yu, “Adaptive multipleband CFAR detection of an optical pattern with unknown spectral distribution,” IEEE Trans. Acoustics, Speech and Signal Process., vol. 38, no. 10, pp. 1760-1770, 1990.
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