소형 무인 항공기 탐지를 위한 인공 신경망 기반 FMCW 레이다 시스템

장명재; 김순태

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자료유형: 학술저널

저자정보: 장명재 김순태

저널정보: 대한임베디드공학회 대한임베디드공학회논문지 대한임베디드공학회논문지 제13권 제6호

발행연도: 2018.1

수록면: 289 - 296 (8page)

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Drone detection in FMCW radar system needs complex techniques because a drone beat frequency is highly dynamic and unpredictable. Therefore, the current static signal processing algorithms cannot show appropriate detection accuracy. With dynamic signal fluctuation and environmental clutters, it can fail to detect a drone or make false detection. It affects to the radar system integrity and safety. Constant false alarm rate (CFAR), one of famous static signal process algorithm is effective for static environment. But for drone detection, it shows low detection accuracy. In this paper, we suggest neural network based FMCW radar system for detecting a drone. We use recurrent neural network (RNN) because it is the effective neural network for signal processing. In our FMCW radar system, one transmitter emits FMCW signal and four-way fixed receivers detect reflected drone beat frequency. The coordinate of the drone can be calculated with four receivers information by triangulation. Therefore, RNN only learns and inferences reflected drone beat frequency. It helps higher learning and detection accuracy. With several drone flight experiments, RNN shows false detection rate and detection accuracy as 21.1% and 96.4%, respectively.

참고문헌 (16)

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H. Rohling / 1983 / Radar CFAR Thresholding in Clutter and Multiple Target Situations / Proceedings of IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems AES-19(4):608~621

C. Jeong / 2018 / Neural Network-based Radar Signal Classification System Using Probability Moment and ApEn / Journal of Soft Computing 22(13):4205~4219

M. Jan / 2018 / Radar Signal Identification Using a Neural Network and Pattern Recognition Methods / Proceedings of IEEE Telecommunications and Computer Engineering :79~83

J. M. García / 2018 / MIMO-FMCW Radar-Based Parking Monitoring Application With a Modified Convolutional Neural Network With Spatial Priors / Proceedings of IEEE Access 6:41391~41398

R. Pérez / 2018 / Single-Frame Vulnerable Road Users Classification with a 77 GHz FMCW Radar Sensor and a Convolutional Neural Network / Proceedings of IEEE International Radar Symposium :1~10

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장명재

소속기관 대한임베디드공학회

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

논문수 1 이용수 12

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