KR102578595B1 - 차량-인프라 간 통신 상황에서의 무선랜 표준 파형 기반 레이다 이미지 획득 방법 및 그 시스템 - Google Patents

차량-인프라 간 통신 상황에서의 무선랜 표준 파형 기반 레이다 이미지 획득 방법 및 그 시스템 Download PDF

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Abstract

차량-인프라 간 통신 상황에서의 무선랜 표준 파형 기반 레이다 이미지 획득 방법 및 그 시스템이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 레이다 이미지 획득 방법은 차량-인프라 간 통신 상황에서의 무선랜 표준 파형 기반 레이다 이미지 획득 방법에 있어서, 노변 장치(roadside unit)에서 차량으로 무선랜 표준 파형을 송신하는 단계; 상기 송신된 무선랜 표준 파형에 대하여, 상기 차량으로부터 반사된 반사 신호를 수신하는 단계; 상기 수신된 반사 신호의 프리앰블에 포함된 시퀀스를 이용하여 상기 차량을 구성하는 스캐터들(scatterers) 각각의 지연을 추정하는 단계; 상기 수신된 반사 신호에 포함된 프레임에 기초하여 백스캐터링 계수(backscattering coefficient) 및 상기 차량과의 유효 레이다 채널을 추정하고, 상기 추정된 백스캐터링 계수와 상기 유효 레이다 채널을 이용하여 도플러 편이(Doppler shift)를 추정하는 단계; 및 상기 추정된 스캐터들(scatterers) 각각의 지연과 상기 추정된 도플러 편이를 이용하여 상기 차량의 역합성 개구 레이다(inverse synthetic aperture radar; ISAR) 이미지를 획득하는 단계를 포함한다.

Description

차량-인프라 간 통신 상황에서의 무선랜 표준 파형 기반 레이다 이미지 획득 방법 및 그 시스템 {Radar Imaging Method Based on IEEE 802.11ad Waveform in Vehicle-to-Infrastructure Communications and System}
본 발명은 차량-인프라 간(vehicle-to-infrastructure; V2I) 통신 상황에서의 무선랜 표준 파형 기반 레이다 이미지 획득 기술에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 V2I통신 상황에서 무선랜 표준 시스템에서 반사된 신호를 통해 차량에 대한 고 해상도의 역합성 개구 레이다(inverse synthetic aperture radar; ISAR) 이미지를 획득할 수 있는 레이다 이미지 획득 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
차세대 무선 통신 시스템은 밀리미터파 대역으로의 주파수 대역 확장을 통해 레이다 기능을 구현할 수 있을 것으로 예상된다. 레이다 기능은 차량의 센서에 사용되어 충돌 방지 및 주위환경 인지 등 중요한 역할을 하고 있고, 차량-사물통신은 미래 자율주행 기술을 위해 활발하게 연구되는 분야이기 때문에 레이다 및 통신 통합 시스템(joint radar and communication system; JRCS)은 차량 환경에서 필수적인 요소가 될 것으로 기대되고 있다. 또한 하나의 하드웨어로 레이다와 통신 기능을 동시에 수행하는 JRCS는 기존에 두 시스템에 의한 전력 소모와 물리적 공간을 줄일 수 있다.
JRCS에 대해 직교 주파수 분할 다중(orthogonal frequency division multiplexing; OFDM) 방식을 통한 표적 탐지(target detection), 정보이론 관점에서의 레이다 및 통신 성능 한계(performance bounds) 분석, 두 시스템의 트레이드 오프(trade-off) 분석을 통한 파형 설계, 다중 사용자(multi-user) 환경에서의 빔 패턴(beam pattern) 설계 등의 연구가 진행되었다. 하지만 현재까지 JRCS를 이용하여 표적 판별 및 인지를 위한 고 해상도 레이다 이미징 기술은 연구된 적이 없고, JRCS 레이다 이미징 기술 구현은 무선 통신 시스템에 부가적인 센서없이 이미징할 수 있는 유용한 기능을 부여한다.
레이다 이미징 기술은 군용으로 개발되었으나 지도 업데이트, 기름 유출 및 재난 발생 감지, 기후 및 열대우림 모니터링 등 다양한 민간 유스케이스(use case)에 활용되고 있다. 레이다의 움직임에 기반하여 이미징하는 합성 개구 레이다(synthetic aperture radar; SAR)와 달리 역합성 개구 레이다(inverse synthetic aperture radar; ISAR)는 타겟의 부정확한 정보로 인해 낮은 화질의 이미지가 생성된다. 이를 해결하기 위해 레이다 시스템에 기반한 많은 연구가 진행된 반면 JRCS를 활용하는 연구는 주목을 받지 못하고 있다.
본 발명의 실시예들은, V2I통신 상황에서 무선랜 표준 시스템에서 반사된 신호를 통해 차량에 대한 고 해상도의 역합성 개구 레이다(inverse synthetic aperture radar; ISAR) 이미지를 획득할 수 있는 레이다 이미지 획득 방법 및 그 시스템을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 레이다 이미지 획득 방법은 차량-인프라 간 통신 상황에서의 무선랜 표준 파형 기반 레이다 이미지 획득 방법에 있어서, 노변 장치(roadside unit)에서 차량으로 무선랜 표준 파형을 송신하는 단계; 상기 송신된 무선랜 표준 파형에 대하여, 상기 차량으로부터 반사된 반사 신호를 수신하는 단계; 상기 수신된 반사 신호의 프리앰블에 포함된 시퀀스를 이용하여 상기 차량을 구성하는 스캐터들(scatterers) 각각의 지연을 추정하는 단계; 상기 수신된 반사 신호에 포함된 프레임에 기초하여 백스캐터링 계수(backscattering coefficient) 및 상기 차량과의 유효 레이다 채널을 추정하고, 상기 추정된 백스캐터링 계수와 상기 유효 레이다 채널을 이용하여 도플러 편이(Doppler shift)를 추정하는 단계; 및 상기 추정된 스캐터들(scatterers) 각각의 지연과 상기 추정된 도플러 편이를 이용하여 상기 차량의 역합성 개구 레이다(inverse synthetic aperture radar; ISAR) 이미지를 획득하는 단계를 포함한다.
상기 송신하는 단계는 상기 노변 장치에서 상기 차량에 IEEE 802.11ad 파형을 송신할 수 있다.
상기 송신하는 단계는 프리앰블에 자기 상관(auto-correlation) 특성을 갖는 골레이 상보 시퀀스(Golay complementary sequences)를 포함하는 상기 무선랜 표준 파형을 상기 차량으로 송신할 수 있다.
상기 스캐터들 각각의 지연을 추정하는 단계는 상기 골레이 상보 시퀀스의 자기 상관 특성을 이용하여 상관 함수의 최대 값을 갖는 제1 스캐터의 지연을 추정하고, 상기 추정된 제1 스캐터의 지연과 미리 설정된 문턱값을 이용하여 상기 차량을 구성하는 나머지 스캐터들의 지연을 추정할 수 있다.
상기 도플러 편이를 추정하는 단계는 0번째 프레임의 반사 신호를 이용하여 상기 백스캐터링 계수를 최소제곱법으로 추정하고, 나머지 프레임들 중 어느 하나의 프레임의 반사 신호를 이용하여 상기 유효 레이다 채널을 최소제곱법으로 추정할 수 있다.
상기 도플러 편이를 추정하는 단계는 상기 나머지 프레임들에 대하여, 마지막 프레임에서부터 1번째 프레임까지 거꾸로 지연을 검색하여 다른 프레임의 지연과 구분되는 지연을 갖는 프레임을 선택하고, 상기 선택된 프레임의 반사 신호를 이용하여 상기 유효 레이다 채널을 추정할 수 있다.
상기 도플러 편이를 추정하는 단계는 미리 선택된 두 프레임들 간의 도플러 편이의 차이인 도플러 편이 차이를 계산하고, 상기 계산된 도플러 편이 차이를 이용하여 나머지 프레임들 각각의 반사 신호에 대한 도플러 편이를 추정할 수 있다.
상기 도플러 편이를 추정하는 단계는 상기 미리 선택된 두 프레임들에서 발생한 래핑(wrapping) 수를 구하고, 상기 구해진 래핑수를 이용하여 상기 미리 선택된 두 프레임들 각각의 도플러 편이의 위상 불확실성(phase uncertainty)을 보상하며, 상기 위상 불확실성이 보상된 상기 미리 선택된 두 프레임들 각각의 도플러 편이를 통해 상기 도플러 편이 차이를 계산할 수 있다.
상기 도플러 편이를 추정하는 단계는 상기 계산된 도플러 편이 차이의 미디언(median)을 이용하여 상기 나머지 프레임들 각각의 반사 신호에 대한 도플러 편이를 추정할 수 있다.
상기 차량의 ISAR 이미지를 획득하는 단계는 상기 스캐터들의 지연에 대응하는 범위 빈(range bin)에 상기 백스캐터링 계수를 배치하여 범위 프로필(range profile)을 획득하고, 상기 차량의 회전 속도 정보로 상기 추정된 도플러 편이를 교차 범위 정보로 변환하며, 상기 변환된 교차 범위 정보를 이용하여 상기 스캐터들 각각의 교차 범위 위치를 결정하는 교차 범위 프로필을 획득하고, 상기 획득된 범위 프로필과 상기 획득된 교차 범위 프로필에 기초하여 상기 차량의 ISAR 이미지를 획득할 수 있다.
상기 차량의 ISAR 이미지를 획득하는 단계는 상기 범위 빈의 수, 범위 해상도와 상기 무선랜 표준 파형의 대역폭에 의해 구성되는 사전 이미지 행렬(pre-image matrix)을 교차 범위 방향으로 FFT(fast Fourier transform)를 수행함으로써, 상기 차량의 ISAR 이미지를 획득할 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따른 레이다 이미지 획득 방법은 차량-인프라 간 통신 상황에서의 무선랜 표준 파형 기반 레이다 이미지 획득 방법에 있어서, 노변 장치(roadside unit)에서 차량으로 무선랜 표준 파형을 송신하는 단계; 상기 송신된 무선랜 표준 파형에 대하여, 상기 차량으로부터 반사된 반사 신호를 수신하는 단계; 상기 수신된 반사 신호의 골레이 상보 시퀀스(Golay complementary sequences)의 자기 상관(auto-correlation) 특성과 최소제곱법(least square estimation)에 기초하여 상기 차량을 구성하는 스캐터들(scatterers) 각각의 지연과 도플러 편이(Doppler shift)를 추정하는 단계; 및 상기 추정된 스캐터들(scatterers) 각각의 지연과 상기 추정된 도플러 편이를 이용하여 상기 차량의 역합성 개구 레이다(inverse synthetic aperture radar; ISAR) 이미지를 획득하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 레이다 이미지 획득 시스템은 차량-인프라 간 통신 상황에서의 무선랜 표준 파형 기반 레이다 이미지 획득 시스템에 있어서, 차량으로 무선랜 표준 파형을 송신하는 송신부; 상기 송신된 무선랜 표준 파형에 대하여, 상기 차량으로부터 반사된 반사 신호를 수신하는 수신부; 상기 수신된 반사 신호의 프리앰블에 포함된 시퀀스를 이용하여 상기 차량을 구성하는 스캐터들(scatterers) 각각의 지연을 추정하며, 상기 수신된 반사 신호에 포함된 프레임에 기초하여 백스캐터링 계수(backscattering coefficient) 및 상기 차량과의 유효 레이다 채널을 추정하고, 상기 추정된 백스캐터링 계수와 상기 유효 레이다 채널을 이용하여 도플러 편이(Doppler shift)를 추정하는 추정부; 및 상기 추정된 스캐터들(scatterers) 각각의 지연과 상기 추정된 도플러 편이를 이용하여 상기 차량의 역합성 개구 레이다(inverse synthetic aperture radar; ISAR) 이미지를 획득하는 획득부를 포함한다.
상기 송신부는 프리앰블에 자기 상관(auto-correlation) 특성을 갖는 골레이 상보 시퀀스(Golay complementary sequences)를 포함하는 상기 무선랜 표준 파형을 상기 차량으로 송신할 수 있다.
상기 추정부는 상기 골레이 상보 시퀀스의 자기 상관 특성을 이용하여 상관 함수의 최대 값을 갖는 제1 스캐터의 지연을 추정하고, 상기 추정된 제1 스캐터의 지연과 미리 설정된 문턱값을 이용하여 상기 차량을 구성하는 나머지 스캐터들의 지연을 추정할 수 있다.
상기 도플러 편이를 추정하는 단계는 0번째 프레임의 반사 신호를 이용하여 상기 백스캐터링 계수를 최소제곱법으로 추정하고, 나머지 프레임들에 대하여, 마지막 프레임에서부터 1번째 프레임까지 거꾸로 지연을 검색하여 다른 프레임의 지연과 구분되는 지연을 갖는 프레임을 선택하며, 상기 선택된 프레임의 반사 신호를 이용하여 상기 유효 레이다 채널을 최소제곱법으로 추정할 수 있다.
상기 추정부는 미리 선택된 두 프레임들 간의 도플러 편이의 차이인 도플러 편이 차이를 계산하고, 상기 계산된 도플러 편이 차이를 이용하여 나머지 프레임들 각각의 반사 신호에 대한 도플러 편이를 추정할 수 있다.
상기 추정부는 상기 미리 선택된 두 프레임들에서 발생한 래핑(wrapping) 수를 구하고, 상기 구해진 래핑수를 이용하여 상기 미리 선택된 두 프레임들 각각의 도플러 편이의 위상 불확실성(phase uncertainty)을 보상하며, 상기 위상 불확실성이 보상된 상기 미리 선택된 두 프레임들 각각의 도플러 편이를 통해 상기 도플러 편이 차이를 계산할 수 있다.
상기 획득부는 상기 스캐터들의 지연에 대응하는 범위 빈(range bin)에 상기 백스캐터링 계수를 배치하여 범위 프로필(range profile)을 획득하고, 상기 차량의 회전 속도 정보로 상기 추정된 도플러 편이를 교차 범위 정보로 변환하며, 상기 변환된 교차 범위 정보를 이용하여 상기 스캐터들 각각의 교차 범위 위치를 결정하는 교차 범위 프로필을 획득하고, 상기 획득된 범위 프로필과 상기 획득된 교차 범위 프로필에 기초하여 상기 차량의 ISAR 이미지를 획득할 수 있다.
상기 획득부는 상기 범위 빈의 수, 범위 해상도와 상기 무선랜 표준 파형의 대역폭에 의해 구성되는 사전 이미지 행렬(pre-image matrix)을 교차 범위 방향으로 FFT(fast Fourier transform)를 수행함으로써, 상기 차량의 ISAR 이미지를 획득할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, V2I통신 상황에서 무선랜 표준 예를 들어, IEEE 802.11ad 파형 기반으로 차량에 대한 고 해상도의 ISAR 이미지를 획득할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, JRCS에 센서 없이 대상을 인지 및 판별할 수 있는 레이다 이미징 기능을 추가하여 시야가 좁은 날에 유용하게 사용할 수 있으며, 기존의 무선랜 시스템에 추가적인 신호 처리 기법을 통해 적은 비용으로 새로운 기능을 추가할 수 있다. 따라서, 본 발명은 차량 환경에서 JRCS의 활성화를 기대할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 무선랜 표준 파형을 이용한 타겟 레인징(target ranging) 및 도플러(Doppler) 추정 등의 레이다 기능에 레이다 이미징 기능을 추가적으로 구현할 수 있고, 기존의 도플러 추정 기법보다 더 높은 정확도를 가지며, 한 차량을 멀티-타겟(multi-target)으로 가정하여 고 해상도 이미지를 획득할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이다 이미지 획득 방법에 대한 동작 흐름도를 나타낸 것이다.
도 2은 SC PHY preamble의 골레이 상보 시퀀스들에 대한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도 3는 사전 이미지 행렬 생성 과정에 대한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도 4은 X0=0m에서의 차량 point scatterer model에 대한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도 5는 도플러 편이 차이의 median 및 mean에 대해 프레임 차이 i에 따른 normalized mean square error(NMSE)를 나타낸 것이다.
도 6는 차량이 X0=0m에 위치할 때 0번째 프레임에서 추정한 지연 집합과 backscattering coefficient로 복원한 범위 프로필과 dominant scatterer들의 실제 범위 분포를 비교하여 나타낸 것이다.
도 7은 X0=0m에 위치한 차량에 대한 ISAR 이미지와 그것의 뒤집힌 이미지에 대한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도 8은 다른 각도에서의 point scatterer models, ISAR 이미지 및 뒤집힌 이미지들에 대한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도 9은 X0=-5m에 위치한 차량에 대한 이미지 투영 평면과 dominant scatterer들의 투영 과정에 대한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이다 이미지 획득 시스템에 구성을 나타낸 것이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며, 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면 상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
본 발명의 실시예들은, V2I통신 상황에서 무선랜 표준 시스템에서 반사된 신호를 통해 차량에 대한 고 해상도의 역합성 개구 레이다(inverse synthetic aperture radar; ISAR) 이미지를 획득하는 것을 그 요지로 한다.
이 때, 본 발명은 골레이 상보 시퀀스(Golay complementary sequences)의 자기 상관(auto-correlation) 특성 및 최소제곱법(least square estimation; LSE)을 통해 파라미터를 추정하고, 추정된 파라미터를 이용하여 차량에 대한 고 해상도의 ISAR 이미지를 획득할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이다 이미지 획득 방법에 대한 동작 흐름도를 나타낸 것으로, 노변 장치(roadside unit)에서의 동작 흐름도를 나타낸 것이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 레이다 이미지 획득 방법은 노변 장치(roadside unit)에서 차량으로 무선랜 표준 파형을 송신하고, 송신된 무선랜 표준 파형에 대하여, 차량으로부터 반사된 반사 신호를 수신한다(S110, S120).
여기서, 단계 S110은 노변 장치에서 차량에 IEEE 802.11ad 파형을 송신할 수 있으며, 프리앰블에 자기 상관(auto-correlation) 특성을 갖는 골레이 상보 시퀀스(Golay complementary sequences)를 포함하는 무선랜 표준 파형을 차량으로 송신할 수 있다.
단계 S120에 의해 반사 신호가 수신되면, 수신된 반사 신호의 프리앰블에 포함된 시퀀스를 이용하여 량을 구성하는 스캐터들(scatterers) 각각의 지연을 추정한다(S130).
이 때, 단계 S130은 골레이 상보 시퀀스의 자기 상관 특성을 이용하여 상관 함수의 최대 값을 갖는 제1 스캐터의 지연을 추정하고, 추정된 제1 스캐터의 지연과 미리 설정된 문턱값을 이용하여 차량을 구성하는 나머지 스캐터들의 지연을 추정할 수 있다.
그리고, 수신된 반사 신호에 포함된 프레임에 기초하여 백스캐터링 계수(backscattering coefficient) 및 차량과의 유효 레이다 채널을 추정하고, 추정된 백스캐터링 계수와 유효 레이다 채널을 이용하여 도플러 편이(Doppler shift)를 추정한다(S140).
이 때, 단계 S140은 0번째 프레임의 반사 신호를 이용하여 백스캐터링 계수를 최소제곱법으로 추정하고, 나머지 프레임들 중 어느 하나의 프레임의 반사 신호를 이용하여 유효 레이다 채널을 최소제곱법으로 추정할 수 있는데, 나머지 프레임들에 대하여, 마지막 프레임에서부터 1번째 프레임까지 거꾸로 지연을 검색하여 다른 프레임의 지연과 구분되는 지연을 갖는 프레임을 선택하고, 선택된 프레임의 반사 신호를 이용하여 유효 레이다 채널을 추정할 수 있다.
나아가, 단계 S140은 미리 선택된 두 프레임들 간의 도플러 편이의 차이인 도플러 편이 차이를 계산하고, 계산된 도플러 편이 차이를 이용하여 나머지 프레임들 각각의 반사 신호에 대한 도플러 편이를 추정할 수 있다.
더 나아가, 단계 S140은 미리 선택된 두 프레임들에서 발생한 래핑(wrapping) 수를 구하고, 구해진 래핑수를 이용하여 미리 선택된 두 프레임들 각각의 도플러 편이의 위상 불확실성(phase uncertainty)을 보상하며, 위상 불확실성이 보상된 미리 선택된 두 프레임들 각각의 도플러 편이를 통해 도플러 편이 차이를 계산할 수 있다.
이 때, 단계 S140은 계산된 도플러 편이 차이의 미디언(median)을 이용하여 나머지 프레임들 각각의 반사 신호에 대한 도플러 편이를 추정할 수 있다.
단계 S130에 의해 스캐터들 각각의 지연이 추정되고 단계 S140에 의해 도플러 편이가 추정되면, 추정된 스캐터들 각각의 지연과 추정된 도플러 편이를 이용하여 차량의 역합성 개구 레이다(inverse synthetic aperture radar; ISAR) 이미지를 획득한다(S150).
이 때, 단계 S150은 스캐터들의 지연에 대응하는 범위 빈(range bin)에 백스캐터링 계수를 배치하여 범위 프로필(range profile)을 획득하고, 차량의 회전 속도 정보로 추정된 도플러 편이를 교차 범위 정보로 변환하며, 변환된 교차 범위 정보를 이용하여 스캐터들 각각의 교차 범위 위치를 결정하는 교차 범위 프로필을 획득하고, 획득된 범위 프로필과 획득된 교차 범위 프로필에 기초하여 차량의 ISAR 이미지를 획득할 수 있다.
이 때, 단계 S150은 범위 빈의 수, 범위 해상도와 무선랜 표준 파형의 대역폭에 의해 구성되는 사전 이미지 행렬(pre-image matrix)을 교차 범위 방향으로 FFT(fast Fourier transform)를 수행함으로써, 차량의 ISAR 이미지를 획득할 수 있다.
이러한 본 발명의 방법에 대하여 도 2 내지 도 9를 참조하여 설명하면 다음과 같다.
본 발명에서의 수학식들은 다음과 같은 표기법을 따른다. a, a, A는 각각 scalar, column vector, matrix를 나타낸다. |a|와 ∠a는 a의 크기와 각도를 의미하고, a[k]와 A[k1, k2]는 a의 k번째 성분 및 A의 (k1, k2) 번째 성분을 나타낸다. a의 Euclidean norm은 ||a||으로 나타낸다. (·)T, (·)*, (·)H, (·)-1은 transpose, complex conjugate, conjugate transpose, inverse를 나타낸다. a(t)와 b(t)의 선형 컨볼루션(linear convolution)은 a(t)*b(t)로 나타내고, A와 B의 Kronecker product는 A B로 나타낸다. CN(μ, σ2)은 평균이 μ이고 분산이 σ2인 complex normal distribution을 나타내며, Z, R, C는 정수, 실수, 복소수 집합을 나타낸다. δ(·)는 Kronecker delta function을 의미하고, 1은 all-ones vector를 나타낸다. 은 각각 반올림 연산과 반내림 연산을 의미한다.
본 발명에서는 V2I 다중 입출력(multiple-input multiple-output; MIMO) 시스템을 고려한다. 노변 장치(roadside unit; RSU)가 멀티 타겟 모델(multi-target model)로 가정하는 차량에 IEEE 802.11ad 파형을 송신하는 상황에서 RSU에 통신 및 레이다용 개의 송신(transmit; TX) 안테나와 레이다용 개의 수신(receive; RX) 안테나가 설치되어 있고, 차량에는 개의 RX 안테나가 배치되어 있으며, 각 안테나는 균일 평면 배열(uniform planar array; UPA) 구조를 고려한다. 한 상관 처리 시간(coherent processing interval; CPI)에서 m번째 프레임(frame)의 통신 채널은 아래 <수학식 1>과 같은 라이시안 페이딩(Rician fading) 채널 모델을 가정한다.
<수학식 1>
이 때, Kc는 가시선(line-of-sight: LOS) 채널의 우세한 정도를 나타내는 Rician K-factor를 의미할 수 있다. H LOS[m]과 H NLOS[m]는 각각 가시선(LOS)과 비가시선(non-LOS; NLOS) 채널을 의미하며, 아래 <수학식 2>와 같이 두 채널을 나타낼 수 있다.
<수학식 2>
이 때, H LOS[m] 식에서 는 LOS path의 complex channel gain을 의미하고, vm com은 차량 수신단에서의 도플러 편이(Doppler shift)를 의미하며, K는 한 frame에 존재하는 트레이닝 샘플(training sample)의 수를 의미하고, Ts는 심볼 주기(symbol period)를 의미하며, 은 방위각(azimuth) 및 고각(elevation) angle of arrivals(AoAs)를 의미하고, 와 은 차량의 RX 어레이 스티어링 벡터(array steering vector)와 RSU의 TX 어레이 스티어링 벡터를 의미할 수 있다. RSU에서 는 높이 차이로 인해 반대 부호를 갖는다. H NLOS[m] 식에서 NNLOS는 NLOS path의 수를 의미하고, 는 u번째 path의 complex path gain을 의미하며, 와 은 차량과 RSU에서의 방위각(azimuth) 및 고각(elevation) angle pair를 의미할 수 있다.
RSU에서 TX 안테나와 RX 안테나가 자기 간섭 제거(self-interference cancellation; SIC) 기술과 동일한 위치에 배치됨을 가정하면 레이다 채널 모델은 아래 <수학식 3>과 같이 나타낼 수 있다.
<수학식 3>
여기서, Np는 차량을 구성하는 우세한 스캐터러(dominant scatterer)의 수를 의미하고, fc는 파장 λ에 대한 반송주파수(carrier frequency)를 의미한다. 또한 p번째 dominant scatterer와 관련된 파라미터들로써, 는 레이다 반사 면적(radar cross section; RCS)와 경로 손실(path-loss)의 영향이 포함된 large scale channel gain이고, 는 RCS이고, 는 Euclidean 거리이며, 는small scale complex channel gain이고, 와 는 도플러 편이와 왕복 지연(round-trip delay)이며, 는 RSU와의 상대속도이고, c는 빛의 속도이며, 는 RSU에서의 방위각(azimuth) 및 고각(elevation) AoAs를 의미한다. 은 RSU의 레이다용 RX 안테나에 대한 어레이 스티어링 벡터에 해당한다.
한 frame에 K 개의 샘플이 있고, 한 CPI에 M개의 frame을 갖는 IEEE 802.11ad TX signal은 아래 <수학식 4>와 같이 나타낼 수 있다.
<수학식 4>
여기서, Es는 symbol energy이고, s[n]는 크기가 1인 TX symbol이며, 는 TX pulse shaping filter이다. 상기 수학식 4의 TX signal이 수학식 3의 레이다 채널을 거치고 matched filter 을 지난 반사 신호(echo signal)는 아래 <수학식 5>와 같이 나타낼 수 있다.
<수학식 5>
여기서, , 을 의미하고, g(t)는 Nyquist criterion 을 만족시킨다. 는 noise와 clutter가 결합된 term에 해당한다. hp는 p번째 dominant scatterer로부터의 반사 신호 세기를 결정하는 백스캐터링 계수(backscattering coefficient)를 의미하고, f RX,rad와 f TX는 RSU의 레이다 모듈 RX combiner와 통신 모듈 TX beamformer를 나타낸다. hp를 구성하는 몇 파라미터가 실제로 시간에 따라 변화하지만 한 CPI 동안의 변화는 레이다 이미징을 수행하는데 중대한 영향을 끼치지 않기 때문에 backscattering coefficient는 와 같이 불변 값으로 가정한다.
V2I 통신 상황에서 RSU의 TX beamformer f TX와 차량의 RX combiner f RX는 아래 <수학식 6>과 같이 m=0에서의 빔 정렬(beam alignment)을 통해 얻어진다.
<수학식 6>
여기서, W T와 W R은 RSU와 차량의 이산 푸리에 변환(discrete Fourier transform; DFT) codebook을 나타낸다. Time division duplexing(TDD) mode로 동작하는 IEEE 802.11ad에 대해 송신 신호(TX signal)와 반사 신호(echo signal)는 상호 채널(reciprocal channel)을 거치기 때문에 JRCS로 구성된 RSU의 통신 모듈은 레이다 RX combiner를 f RX,rad=f * TX로 설정할 수 있다. 짧은 CPI 동안 RSU에서 동일한 통신 TX beamformer f TX와 레이다 RX combiner f RX,rad를 사용한다 가정하면, RSU에서의 반사 신호 모델(echo signal model)의 이산 시간 표현은 아래 <수학식 7>과 같이 나타낼 수 있다.
<수학식 7>
여기서, (이면 )와 은 샘플과 프레임 인덱스에 해당하고, 와 는 샘플링된 도플러 편이(sampled Doppler shift)와 왕복 지연(round-trip delay)을 나타낸다. 즉, Doppler shift에 대해서 샘플 주기 동안의 변화는 무시하여 이고, 왕복 지연에 대해서는 으로 나타내어지며, 은 샘플링 후 알 수 없는 부분 지연(fractional delay)에 해당한다.
지연 추정
IEEE 802.11ad single-carrier (SC) physical layer (PHY) frame은 프리앰블(preamble)에 아래 <수학식 8>과 같은 자기 상관(auto-correlation) 특성을 갖는 골레이 상보 시퀀스(Golay complementary sequences)를 사용한다.
<수학식 8>
이러한 특성은 타겟 감지에 유용하여 지연 추정에 사용될 수 있다. Preamble 이외의 데이터 심볼(data symbol)과 같은 다른 symbol을 사용할 수도 있지만 0이 아닌 상호 상관(cross-correlation) 값을 가져 부정확한 지연 추정을 야기할 수 있다.
본 발명에서는 numerical하게 여러 dominant scatterer들의 지연를 추정하기 위해, 도 2에 도시된 SC PHY preamble의 골레이 상보 시퀀스들(Golay complementary sequences)에서 short training field(STF)와 channel equalization field(CEF) 중 표시된 부분 즉, STF의 마지막 시퀀스와 CEF의 앞의 일부 시퀀스 예를 들어, 네 개의 시퀀스들을 사용하지만, 다른 부분의 시퀀스들 또한 사용 가능하다. m번째 프레임의 지연을 추정하기 위한 상관 함수는 아래 <수학식 9>와 같이 나타낼 수 있다.
<수학식 9>
여기서, , , 임을 나타낸다.
RSU의 레이다 모듈은 먼저 의 최댓값을 갖는 l로부터 한 dominant scatterer의 delay 를 추출한다. 그리고, 차량의 크기가 매우 크지 않기 때문에 의 양쪽으로 이 미리 설정된 문턱값(threshold)보다 큰 값을 갖는 l을 찾아 다른 dominant scatterer에 대한 지연을 추정한다. 지연 추정에서 사용한 문턱값은 의 상한으로 Cauchy-Schwarz inequality로부터 획득할 수 있다. IEEE 802.11ad 파형의 넓은 대역으로 인해 0번째 프레임에서의 지연은 구분된다 가정하면 추정된 지연 집합(delay set)은 아래 <수학식 10>과 같이 나타낼 수 있다.
<수학식 10>
상기 수학식 7에서 언급된 으로 인해 m번째 프레임에서는 지연이 변할 수 있고, 심지어 0번째 프레임에서는 서로 다른 지연이 같아질 수 있다. 고 해상도 ISAR 이미지를 얻기 위해 도플러 편이 추정 단계에서 해당 문제를 해결한다.
도플러 편이 추정(Doppler shift estimation)
Backscattering coefficient hp와 유효 레이다 채널(effective radar channel) 을 최소제곱법(least square estimation; LSE)으로 추정하여 도플러 편이를 추출할 수 있다. 먼저 hp 추정은 근사된 0번째 프레임 반사 신호(frame echo signal)을 고려할 수 있으며, 근사된 0번째 프레임 반사 신호는 아래 <수학식 11>과 같이 나타낼 수 있다.
<수학식 11>
여기서, 근사는 짧은 심볼 주기(symbol period) Ts로 인한 에서 비롯된다. 모든 반사 샘플(echo sample)들을 결합하여 행렬 방정식으로 변형시킨다. 이 때, 의 (x1, x2)번째 성분은 을 만족하면 이고, 그렇지 않으면 0을 갖는다. LSE를 통해 h 0를 추정하면 아래 <수학식 12>와 같이 나타낼 수 있다.
<수학식 12>
다음으로, 유효 레이다 채널(effective radar channel) 을 추정하기 전에 프레임 m은 m=0을 제외한 모든 프레임으로 설정 가능하나 상기 수학식 11 근사에 의한 오류를 줄이기 위해 큰 값을 사용해야 한다. 하지만, 큰 프레임 인덱스를 사용하면 0번째 프레임에서 서로 다른 지연이 m번째 프레임에서는 같아져 부정확한 도플러 편이가 추정될 수 있다. 따라서, M-1번째 프레임부터 시작하여 거꾸로 0번째 프레임과 같이 서로 구분되는 지연을 갖는 프레임을 찾는다. 프레임 검색(frame search)으로부터 선택된 번째 프레임을 이용하여 유효 레이다 채널을 추정하는데, 수학식 11의 근사는 성립되지 않지만 사실로부터 지수 항목(exponential term)의 로 설정하여 번째 프레임 반사 신호(frame echo signal)를 아래 <수학식 13>과 같이 근사할 수 있다.
<수학식 13>
0번째 프레임에서와 동일하게 모든 반사 샘플들을 결합하여 행렬 방정식으로 변형시킨다. 이 때, 의 p번째 성분은 에 해당한다. LSE를 통해 를 추정하면 아래 <수학식 14>와 같이 나타낼 수 있다.
<수학식 14>
그 다음에 와 를 이용하면 도플러 편이는 아래 <수학식 15>와 같이 구할 수 있다.
<수학식 15>
여기서, 추정된 도플러 편이는 상기 수학식11의 근사 오류로 인해 작은 에 대해 정확하지 않을 수 있다. 작은 에 대해서도 정확한 도플러 편이를 얻기 위해 도플러 편이 차이(Doppler shift difference)를 이용한다. 충분히 짧은 한 CPI 동안 변하지 않는 차량의 속도를 고려하여 도플러 편이 차이 또한 일정하다고 가정한다. 적절한 차이를 갖는 두 프레임의 도플러 편이로 도플러 편이 차이를 정의할 수 있으며, 도플러 편이 차이는 아래 <수학식 16>과 같이 나타낼 수 있다.
<수학식 16>
여기서, 은 상기 수학식 15의 값을 p번째 성분으로 갖는 도플러 편이 벡터(Doppler shift vector)이고, e LSE는 상기 수학식 11과 상기 수학식 13의 오류 및 상기 수학식 12과 상기 수학식 14의 오류가 결합된 추정 오류이다. 프레임 차이를 나타내는 i가 너무 작으면 추정 오류가 충분히 작아지지 않지만, i가 커지면 추정 오류는 줄어드는 대신 번째 프레임과 번째 프레임이 서로 다른 래핑(wrapping) 수를 가질 수 있다. 위상 래핑(Phase wrapping)은 차량의 빠른 속도에 의해 큰 도플러 편이를 가질 때 상기 수학식 15에서 위상(phase)이 [-π, π]로 제한되어 발생한다. Phase wrapping 문제는 상기 수학식 16의 도플러 편이 차이를 얻기 전에 해결되어야 한다.
추정 오류가 충분히 작고 번째 프레임과 번째 프레임이 동일한 wrapping 수를 갖도록 i를 설정하였다면 두 프레임에서 발생한 wrapping의 수를 구하기 위해 uncertainty corrector를 아래 <수학식 17>과 같이 나타낼 수 있다.
<수학식 17>
그리고, True phase에 대한 uncertainty corrector는 아래 <수학식 18>과 같이 나타낼 수 있다.
<수학식 18>
여기서, 는 번째 프레임에서 p번째 dominant scatterer에 대한 true phase를 의미하고, 은 wrapping 이후의 나머지 phase를 나타낸다. 은 상기 수학식 15의 분모의 역수이고, Mp는 wrapping이 발생한 횟수를 의미한다. 상기 수학식 18을 Mp에 대해 정리하면 아래 <수학식 19>와 같이 나타내어진다.
<수학식 19>
cp는 Mp를 정수로 만드는 역할을 하는 값이기 때문에 반올림으로 Mp를 근사함으로써, wrapping 수를 아래 <수학식 20>과 같이 획득할 수 있다.
<수학식 20>
상기 수학식 20의 wrapping 수를 이용하여 아래 <수학식 21>과 같이 도플러 편이의 위상 불확실성(phase uncertainty)을 보상한다.
<수학식 21>
보상된 도플러 편이(Refined Doppler shift)는 와 을 통해 상기 수학식 16의 도플러 편이 차이 를 계산하고, 그것의 미디언(median) 으로 다른 프레임의 도플러 편이들을 아래 <수학식 22>와 같이 획득할 수 있다.
<수학식 22>
ISAR 이미지 형성(ISAR image formation)
일반적인 ISAR 이미징 기법은 dominant scatterer들의 위치 벡터를 포함하고 있는 반사 신호를 2D IFT(inverse Fourier transform)하는 것이다. 하지만 상기 수학식 5의 IEEE 802.11ad 반사 신호 모델은 위치 정보를 포함하고 있지 않아 기존의 ISAR 이미징 기법을 사용할 수 없다. 그러므로 지연과 도플러 편이 추정을 통한 JRCS에 적합한 새로운 ISAR 이미징 기법을 제시한다. ISAR 이미지는 범위(range) 및 교차 범위 프로필(cross-range profile)로 구성되는데 range profile은 dominant scatterer들의 지연에 대응하는 범위 빈(range bin)에 상기 수학식 12의 backscattering coefficients 를 배치하여 획득할 수 있다.
Cross-range profile을 구성하기 위해서는 차량의 회전 속도(rotational velocity) ω에 대한 정보가 필요한데 이는 차량 속도로부터 얻을 수 있다. 여기서, RSU로부터 차량의 초기 위치 (X0, Y0, Z0)를 고려할 때 회전 속도는 이고, 차량의 교차 범위 방향 속도 성분은 으로 표현되며, 차량과 RSU 사이의 거리는 이다. 차량 속도 VX는 도플러 편이와 한 CPI 동안의 운동방정식을 연립하여 아래 <수학식 23>과 같이 나타낼 수 있다.
<수학식 23>
이때의 작은 각도 근사(small-angle approximation)는 RSU와 차량 사이의 거리가 상대적으로 멀기 때문에 성립한다. 그리고 차량 속도 추정식은 차량의 모든 dominant scatterer들이 동일한 속도로 이동하기 때문에 어떠한 p에 대해서도 동일한 값을 갖는다.
추정한 차량 속도를 통해 얻은 회전 속도 ω 정보로 도플러 편이 를 교차 범위 정보 로 변환한다. 여기서, 교차 범위 해상도(cross-range resolution)는 이고, 도플러 주파수 대역폭(Doppler frequency bandwidth)은 으로 표현되고, 이미지 투영 평면(image projection plane) 크기는 이다. 교차 범위 정보를 이용하여 p번째 dominant scatterer의 m번째 교차 범위 위치를 결정하는 교차 범위 프로필은 로 정의될 수 있다. 이 때, 은 cross-range bin의 수를 의미한다. 사전 이미지 행렬(Pre-image matrix) 의 (m, r)번째 성분은 아래 <수학식 24>와 같이 나타낼 수 있다.
<수학식 24>
여기서, 은 range bin의 수를 의미하고, 은 range resolution을 의미하며, W는 IEEE 802.11ad 파형의 대역폭을 의미할 수 있다. 상기 수학식 24의 조건은 RSU로부터 p번째 dominant scatterer가 r번째 range bin안에 있음을 의미하고, 사전 이미지 행렬 생성 과정은 도 3와 같이 표현될 수 있다. 추정한 파라미터들로 구성한 사전 이미지 행렬을 교차 범위 방향으로 fast Fourier transform(FFT)을 수행하여 ISAR 이미지를 획득한다.
ISAR imaging 시뮬레이션 결과
본 발명에서의 지연 및 도플러 편이 추정, ISAR 이미징 기법을 확인하기 위해 시뮬레이션을 통해 증명한다. 본 발명의 시뮬레이션에서 RSU의 통신 및 레이다용 TX 안테나와 레이다용 RX 안테나는 8×8 UPAs, 차량의 RX 안테나는 8×2 UPA, Rician K-factor Kc는 12.347dB로 가정한다. IEEE 802.11ad 표준 문서에 기반하여 bandwidth W=1.76GHz=1/Ts, carrier frequency fc=60GHz, pulse shaping filter와 matched filter에 roll-off factor가 0.25인 root-raised cosine(RRC) filter, 한 프레임 내의 training sample 수 K=3328개, 한 프레임 시간 Tf=13632Ts를 가정한다. RSU는 원점, 차량은 (Y0, Z0)=(20m, -7m)에 위치하고, X0를 달리하며 여러 각도에서의 ISAR 이미지를 얻는다. 또한 차량의 크기와 속도는 , , CPI=10ms, path-loss exponent는 2, dominant scatterer 당 RCS는 (차량의 RCS는 ), TX signal의 power는 30dBm, 에서 noise spectral density , average clutter power , image projection plane 크기 를 가정한다. X0=0m에서의 차량 point scatterer model은 도 4과 같이 디자인될 수 있다.
도 5는 도플러 편이 차이의 median 및 mean에 대해 프레임 차이 i에 따른 normalized mean square error(NMSE)를 나타낸 것이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 완전하지 않은 Phase uncertainty 보상으로 인한 outlier에 의해 mean plot은 NMSE가 크게 증가하는 반면 median plot은 작은 NMSE를 갖는 것을 알 수 있다. 이후 시뮬레이션에서는 -20dB보다 작은 NMSE를 갖도록 i=6으로 설정할 수 있다.
도 6는 차량이 X0=0m에 위치할 때 0번째 프레임에서 추정한 지연 집합과 backscattering coefficient로 복원한 범위 프로필과 dominant scatterer들의 실제 범위 분포를 비교하여 나타낸 것이다. 도 6에 도시된 바와 같이, IEEE 802.11ad 파형의 약 8.52cm 범위 해상도(range resolution) 덕분에 범위 방향으로 분포하는 대부분의 dominant scatterer들을 구분 가능하다는 사실을 알 수 있다.
도 7은 X0=0m에 위치한 차량에 대한 ISAR 이미지와 그것의 뒤집힌 이미지에 대한 일 예시도를 나타낸 것이다. 도 7a에 도시된 바와 같이, RSU로부터 차량의 윗부분이 다른 부분보다 더 가깝기 때문에 생성된 ISAR 이미지는 뒤집힌 것처럼 보인다. 레이다 시스템을 사용하는 일반적인 ISAR 이미징은 대표적으로 비행기를 타겟으로 삼지만 본 발명에서는 RSU보다 낮은 위치의 차량을 이미징하기 때문에 뒤집힘 현상이 일어난다. 따라서, ISAR 이미지를 뒤집어 도 7b의 차량 모양을 갖는 이미지를 획득할 수 있다.
도 8은 다른 각도에서의 point scatterer models, ISAR 이미지 및 뒤집힌 이미지들에 대한 일 예시도를 나타낸 것으로, X0=-5m(a)와 X0=5m(b)에 위치한 차량에 대한 point scatterer models, ISAR 이미지 및 뒤집힌 이미지를 나타낸 것이고, 도 9은 X0=-5m에 위치한 차량에 대한 이미지 투영 평면과 dominant scatterer들의 투영 과정에 대한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도 8과 도 9에 도시된 바와 같이, 차량 ISAR 이미지의 양쪽 끝단 range가 point scatterer model과 비교하여 왜곡된 것처럼 보이는데 이는 다른 각도에서의 이미지 투영 평면(image projection plane) 변화로 해석될 수 있다. 이미지 투영 평면은 범위 방향과 차량 속도의 교차 범위 방향을 포함하는 평면으로 도 9a와 같이 결정된다. 그리고, 도 9b처럼 차량 양쪽 끝단에 존재하는 dominant scatterer들은 X0=0m의 경우와 비교하여 이미지 투영 평면에서 멀기 때문에 왜곡이 발생하게 된다. 다른 각도에서의 ISAR 이미지에 작은 왜곡이 존재하지만 point scatterer model과 비교하여 거의 동일한 크기를 갖는 것을 확인할 수 있다. 또한 이로부터 본 발명의 방법의 ISAR 이미징 기법으로 고 해상도 차량 이미지를 생성할 수 있는 것을 알 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 방법은 IEEE 802.11ad 파형을 이용하여 현실적인 차량 환경에서 JRCS에 적합한 새로운 ISAR 이미징 기법을 제공할 수 있으며, 골레이 상보 시퀀스(Golay complementary sequences)의 자기 상관(auto-correlation) 특성을 이용하여 dominant scatterer들의 지연를 추정할 수 있고, 근사와 LSE를 통해 도플러 편이를 추정한 후 위상 불확실성(phase uncertainty)까지 보상할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 방법은 이렇게 추정한 파라미터들로 차량 속도를 알아내고, ISAR 이미지를 생성할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 방법은 V2I통신 상황에서 무선랜 표준 예를 들어, IEEE 802.11ad 파형 기반으로 차량에 대한 고 해상도의 ISAR 이미지를 획득할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 방법은 JRCS에 센서 없이 대상을 인지 및 판별할 수 있는 레이다 이미징 기능을 추가하여 시야가 좁은 날에 유용하게 사용할 수 있으며, 기존의 무선랜 시스템에 추가적인 신호 처리 기법을 통해 적은 비용으로 새로운 기능을 추가할 수 있다. 따라서, 본 발명은 차량 환경에서 JRCS의 활성화를 기대할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 방법은 무선랜 표준 파형을 이용한 타겟 레인징(target ranging) 및 도플러(Doppler) 추정 등의 레이다 기능에 레이다 이미징 기능을 추가적으로 구현할 수 있고, 기존의 도플러 추정 기법보다 더 높은 정확도를 가지며, 한 차량을 멀티-타겟(multi-target)으로 가정하여 고 해상도 이미지를 획득할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 레이다 이미지 획득 시스템에 대한 구성을 나타낸 것으로, 노변 장치(roadside unit)에서의 시스템 구성을 개념적으로 나타낸 것이다.
도 10을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 레이다 이미지 획득 시스템(1000)은 송신부(1010), 수신부(1020), 추정부(1030)와 획득부(1040)를 포함한다.
송신부(1010)는 차량으로 무선랜 표준 파형을 송신한다.
여기서, 송신부(1010)는 노변 장치에서 차량에 IEEE 802.11ad 파형을 송신할 수 있으며, 프리앰블에 자기 상관(auto-correlation) 특성을 갖는 골레이 상보 시퀀스(Golay complementary sequences)를 포함하는 무선랜 표준 파형을 차량으로 송신할 수 있다.
수신부(1020)는 송신된 무선랜 표준 파형에 대하여, 차량으로부터 반사된 반사 신호를 수신한다.
추정부(1030)는 수신된 반사 신호의 프리앰블에 포함된 시퀀스를 이용하여 량을 구성하는 스캐터들(scatterers) 각각의 지연을 추정하며, 수신된 반사 신호에 포함된 프레임에 기초하여 백스캐터링 계수(backscattering coefficient) 및 차량과의 유효 레이다 채널을 추정하고, 추정된 백스캐터링 계수와 유효 레이다 채널을 이용하여 도플러 편이(Doppler shift)를 추정한다.
이 때, 추정부(1030)는 골레이 상보 시퀀스의 자기 상관 특성을 이용하여 상관 함수의 최대 값을 갖는 제1 스캐터의 지연을 추정하고, 추정된 제1 스캐터의 지연과 미리 설정된 문턱값을 이용하여 차량을 구성하는 나머지 스캐터들의 지연을 추정할 수 있다.
이 때, 추정부(1030)는 0번째 프레임의 반사 신호를 이용하여 백스캐터링 계수를 최소제곱법으로 추정하고, 나머지 프레임들 중 어느 하나의 프레임의 반사 신호를 이용하여 유효 레이다 채널을 최소제곱법으로 추정할 수 있는데, 나머지 프레임들에 대하여, 마지막 프레임에서부터 1번째 프레임까지 거꾸로 지연을 검색하여 다른 프레임의 지연과 구분되는 지연을 갖는 프레임을 선택하고, 선택된 프레임의 반사 신호를 이용하여 유효 레이다 채널을 추정할 수 있다.
나아가, 추정부(1030)는 미리 선택된 두 프레임들 간의 도플러 편이의 차이인 도플러 편이 차이를 계산하고, 계산된 도플러 편이 차이를 이용하여 나머지 프레임들 각각의 반사 신호에 대한 도플러 편이를 추정할 수 있다.
더 나아가, 추정부(1030)는 미리 선택된 두 프레임들에서 발생한 래핑(wrapping) 수를 구하고, 구해진 래핑수를 이용하여 미리 선택된 두 프레임들 각각의 도플러 편이의 위상 불확실성(phase uncertainty)을 보상하며, 위상 불확실성이 보상된 미리 선택된 두 프레임들 각각의 도플러 편이를 통해 도플러 편이 차이를 계산할 수 있다.
이 때, 추정부(1030)는 계산된 도플러 편이 차이의 미디언(median)을 이용하여 나머지 프레임들 각각의 반사 신호에 대한 도플러 편이를 추정할 수 있다.
획득부(1040)는 추정된 스캐터들 각각의 지연과 추정된 도플러 편이를 이용하여 차량의 역합성 개구 레이다(inverse synthetic aperture radar; ISAR) 이미지를 획득한다.
이 때, 획득부(1040)는 스캐터들의 지연에 대응하는 범위 빈(range bin)에 백스캐터링 계수를 배치하여 범위 프로필(range profile)을 획득하고, 차량의 회전 속도 정보로 추정된 도플러 편이를 교차 범위 정보로 변환하며, 변환된 교차 범위 정보를 이용하여 스캐터들 각각의 교차 범위 위치를 결정하는 교차 범위 프로필을 획득하고, 획득된 범위 프로필과 획득된 교차 범위 프로필에 기초하여 차량의 ISAR 이미지를 획득할 수 있다.
이 때, 획득부(1040)는 범위 빈의 수, 범위 해상도와 무선랜 표준 파형의 대역폭에 의해 구성되는 사전 이미지 행렬(pre-image matrix)을 교차 범위 방향으로 FFT(fast Fourier transform)를 수행함으로써, 차량의 ISAR 이미지를 획득할 수 있다.
비록, 도 10에 도시된 본 발명의 시스템에서 그 설명이 생략되었더라도, 도 10을 구성하는 각 구성 수단은 도 1 내지 도 9에서 설명한 모든 내용을 포함할 수 있으며, 이는 이 기술 분야에 종사하는 당업자에게 있어서 자명하다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다.　 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다.　 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다.　 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다.　 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다.　 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다.　 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다.　 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.　 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.　 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.　 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.　
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.　 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (20)

  1. 차량-인프라 간 통신 상황에서의 무선랜 표준 파형 기반 레이다 이미지 획득 방법에 있어서,
    노변 장치(roadside unit)에서 차량으로 무선랜 표준 파형을 송신하는 단계;
    상기 송신된 무선랜 표준 파형에 대하여, 상기 차량으로부터 반사된 반사 신호를 수신하는 단계;
    상기 수신된 반사 신호의 프리앰블에 포함된 시퀀스를 이용하여 상기 차량을 구성하는 스캐터들(scatterers) 각각의 지연을 추정하는 단계;
    상기 수신된 반사 신호에 포함된 프레임에 기초하여 백스캐터링 계수(backscattering coefficient) 및 상기 차량과의 유효 레이다 채널을 추정하고, 상기 추정된 백스캐터링 계수와 상기 유효 레이다 채널을 이용하여 도플러 편이(Doppler shift)를 추정하는 단계; 및
    상기 추정된 스캐터들(scatterers) 각각의 지연과 상기 추정된 도플러 편이를 이용하여 상기 차량의 역합성 개구 레이다(inverse synthetic aperture radar; ISAR) 이미지를 획득하는 단계
    를 포함하고,
    상기 도플러 편이를 추정하는 단계는
    미리 선택된 두 프레임들 간의 도플러 편이의 차이인 도플러 편이 차이를 계산하고, 상기 계산된 도플러 편이 차이를 이용하여 나머지 프레임들 각각의 반사 신호에 대한 도플러 편이를 추정하는 것을 특징으로 하는 레이다 이미지 획득 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 송신하는 단계는
    상기 노변 장치에서 상기 차량에 IEEE 802.11ad 파형을 송신하는 것을 특징으로 하는 레이다 이미지 획득 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 송신하는 단계는
    프리앰블에 자기 상관(auto-correlation) 특성을 갖는 골레이 상보 시퀀스(Golay complementary sequences)를 포함하는 상기 무선랜 표준 파형을 상기 차량으로 송신하는 것을 특징으로 하는 레이다 이미지 획득 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 스캐터들 각각의 지연을 추정하는 단계는
    상기 골레이 상보 시퀀스의 자기 상관 특성을 이용하여 상관 함수의 최대 값을 갖는 제1 스캐터의 지연을 추정하고, 상기 추정된 제1 스캐터의 지연과 미리 설정된 문턱값을 이용하여 상기 차량을 구성하는 나머지 스캐터들의 지연을 추정하는 것을 특징으로 하는 레이다 이미지 획득 방법.
  5. 차량-인프라 간 통신 상황에서의 무선랜 표준 파형 기반 레이다 이미지 획득 방법에 있어서,
    노변 장치(roadside unit)에서 차량으로 무선랜 표준 파형을 송신하는 단계;
    상기 송신된 무선랜 표준 파형에 대하여, 상기 차량으로부터 반사된 반사 신호를 수신하는 단계;
    상기 수신된 반사 신호의 프리앰블에 포함된 시퀀스를 이용하여 상기 차량을 구성하는 스캐터들(scatterers) 각각의 지연을 추정하는 단계;
    상기 수신된 반사 신호에 포함된 프레임에 기초하여 백스캐터링 계수(backscattering coefficient) 및 상기 차량과의 유효 레이다 채널을 추정하고, 상기 추정된 백스캐터링 계수와 상기 유효 레이다 채널을 이용하여 도플러 편이(Doppler shift)를 추정하는 단계; 및
    상기 추정된 스캐터들(scatterers) 각각의 지연과 상기 추정된 도플러 편이를 이용하여 상기 차량의 역합성 개구 레이다(inverse synthetic aperture radar; ISAR) 이미지를 획득하는 단계
    를 포함하고,
    상기 도플러 편이를 추정하는 단계는
    0번째 프레임의 반사 신호를 이용하여 상기 백스캐터링 계수를 최소제곱법으로 추정하고, 나머지 프레임들 중 어느 하나의 프레임의 반사 신호를 이용하여 상기 유효 레이다 채널을 최소제곱법으로 추정하는 것을 특징으로 하는 레이다 이미지 획득 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 도플러 편이를 추정하는 단계는
    상기 나머지 프레임들에 대하여, 마지막 프레임에서부터 1번째 프레임까지 거꾸로 지연을 검색하여 다른 프레임의 지연과 구분되는 지연을 갖는 프레임을 선택하고, 상기 선택된 프레임의 반사 신호를 이용하여 상기 유효 레이다 채널을 추정하는 것을 특징으로 하는 레이다 이미지 획득 방법.
  7. 삭제
  8. 제1항에 있어서,
    상기 도플러 편이를 추정하는 단계는
    상기 미리 선택된 두 프레임들에서 발생한 래핑(wrapping) 수를 구하고, 상기 구해진 래핑수를 이용하여 상기 미리 선택된 두 프레임들 각각의 도플러 편이의 위상 불확실성(phase uncertainty)을 보상하며, 상기 위상 불확실성이 보상된 상기 미리 선택된 두 프레임들 각각의 도플러 편이를 통해 상기 도플러 편이 차이를 계산하는 것을 특징으로 하는 레이다 이미지 획득 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 도플러 편이를 추정하는 단계는
    상기 계산된 도플러 편이 차이의 미디언(median)을 이용하여 상기 나머지 프레임들 각각의 반사 신호에 대한 도플러 편이를 추정하는 것을 특징으로 하는 레이다 이미지 획득 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 차량의 ISAR 이미지를 획득하는 단계는
    상기 스캐터들의 지연에 대응하는 범위 빈(range bin)에 상기 백스캐터링 계수를 배치하여 범위 프로필(range profile)을 획득하고, 상기 차량의 회전 속도 정보로 상기 추정된 도플러 편이를 교차 범위 정보로 변환하며, 상기 변환된 교차 범위 정보를 이용하여 상기 스캐터들 각각의 교차 범위 위치를 결정하는 교차 범위 프로필을 획득하고, 상기 획득된 범위 프로필과 상기 획득된 교차 범위 프로필에 기초하여 상기 차량의 ISAR 이미지를 획득하는 것을 특징으로 하는 레이다 이미지 획득 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 차량의 ISAR 이미지를 획득하는 단계는
    상기 범위 빈의 수, 범위 해상도와 상기 무선랜 표준 파형의 대역폭에 의해 구성되는 사전 이미지 행렬(pre-image matrix)을 교차 범위 방향으로 FFT(fast Fourier transform)를 수행함으로써, 상기 차량의 ISAR 이미지를 획득하는 것을 특징으로 하는 레이다 이미지 획득 방법.
  12. 차량-인프라 간 통신 상황에서의 무선랜 표준 파형 기반 레이다 이미지 획득 방법에 있어서,
    노변 장치(roadside unit)에서 차량으로 무선랜 표준 파형을 송신하는 단계;
    상기 송신된 무선랜 표준 파형에 대하여, 상기 차량으로부터 반사된 반사 신호를 수신하는 단계;
    상기 수신된 반사 신호의 골레이 상보 시퀀스(Golay complementary sequences)의 자기 상관(auto-correlation) 특성과 최소제곱법(least square estimation)에 기초하여 상기 차량을 구성하는 스캐터들(scatterers) 각각의 지연과 도플러 편이(Doppler shift)를 추정하는 단계; 및
    상기 추정된 스캐터들(scatterers) 각각의 지연과 상기 추정된 도플러 편이를 이용하여 상기 차량의 역합성 개구 레이다(inverse synthetic aperture radar; ISAR) 이미지를 획득하는 단계
    를 포함하고,
    상기 도플러 편이를 추정하는 단계는
    미리 선택된 두 프레임들 간의 도플러 편이의 차이인 도플러 편이 차이를 계산하고, 상기 계산된 도플러 편이 차이를 이용하여 나머지 프레임들 각각의 반사 신호에 대한 도플러 편이를 추정하는 것을 특징으로 하는 레이다 이미지 획득 방법.
  13. 차량-인프라 간 통신 상황에서의 무선랜 표준 파형 기반 레이다 이미지 획득 시스템에 있어서,
    차량으로 무선랜 표준 파형을 송신하는 송신부;
    상기 송신된 무선랜 표준 파형에 대하여, 상기 차량으로부터 반사된 반사 신호를 수신하는 수신부;
    상기 수신된 반사 신호의 프리앰블에 포함된 시퀀스를 이용하여 상기 차량을 구성하는 스캐터들(scatterers) 각각의 지연을 추정하며, 상기 수신된 반사 신호에 포함된 프레임에 기초하여 백스캐터링 계수(backscattering coefficient) 및 상기 차량과의 유효 레이다 채널을 추정하고, 상기 추정된 백스캐터링 계수와 상기 유효 레이다 채널을 이용하여 도플러 편이(Doppler shift)를 추정하는 추정부; 및
    상기 추정된 스캐터들(scatterers) 각각의 지연과 상기 추정된 도플러 편이를 이용하여 상기 차량의 역합성 개구 레이다(inverse synthetic aperture radar; ISAR) 이미지를 획득하는 획득부
    를 포함하고,
    상기 추정부는
    미리 선택된 두 프레임들 간의 도플러 편이의 차이인 도플러 편이 차이를 계산하고, 상기 계산된 도플러 편이 차이를 이용하여 나머지 프레임들 각각의 반사 신호에 대한 도플러 편이를 추정하는 것을 특징으로 하는 레이다 이미지 획득 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 송신부는
    프리앰블에 자기 상관(auto-correlation) 특성을 갖는 골레이 상보 시퀀스(Golay complementary sequences)를 포함하는 상기 무선랜 표준 파형을 상기 차량으로 송신하는 것을 특징으로 하는 레이다 이미지 획득 시스템.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 추정부는
    상기 골레이 상보 시퀀스의 자기 상관 특성을 이용하여 상관 함수의 최대 값을 갖는 제1 스캐터의 지연을 추정하고, 상기 추정된 제1 스캐터의 지연과 미리 설정된 문턱값을 이용하여 상기 차량을 구성하는 나머지 스캐터들의 지연을 추정하는 것을 특징으로 하는 레이다 이미지 획득 시스템.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 도플러 편이를 추정하는 단계는
    0번째 프레임의 반사 신호를 이용하여 상기 백스캐터링 계수를 최소제곱법으로 추정하고, 나머지 프레임들에 대하여, 마지막 프레임에서부터 1번째 프레임까지 거꾸로 지연을 검색하여 다른 프레임의 지연과 구분되는 지연을 갖는 프레임을 선택하며, 상기 선택된 프레임의 반사 신호를 이용하여 상기 유효 레이다 채널을 최소제곱법으로 추정하는 것을 특징으로 하는 레이다 이미지 획득 시스템.
  17. 삭제
  18. 제13항에 있어서,
    상기 추정부는
    상기 미리 선택된 두 프레임들에서 발생한 래핑(wrapping) 수를 구하고, 상기 구해진 래핑수를 이용하여 상기 미리 선택된 두 프레임들 각각의 도플러 편이의 위상 불확실성(phase uncertainty)을 보상하며, 상기 위상 불확실성이 보상된 상기 미리 선택된 두 프레임들 각각의 도플러 편이를 통해 상기 도플러 편이 차이를 계산하는 것을 특징으로 하는 레이다 이미지 획득 시스템.
  19. 제13항에 있어서,
    상기 획득부는
    상기 스캐터들의 지연에 대응하는 범위 빈(range bin)에 상기 백스캐터링 계수를 배치하여 범위 프로필(range profile)을 획득하고, 상기 차량의 회전 속도 정보로 상기 추정된 도플러 편이를 교차 범위 정보로 변환하며, 상기 변환된 교차 범위 정보를 이용하여 상기 스캐터들 각각의 교차 범위 위치를 결정하는 교차 범위 프로필을 획득하고, 상기 획득된 범위 프로필과 상기 획득된 교차 범위 프로필에 기초하여 상기 차량의 ISAR 이미지를 획득하는 것을 특징으로 하는 레이다 이미지 획득 시스템.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 획득부는
    상기 범위 빈의 수, 범위 해상도와 상기 무선랜 표준 파형의 대역폭에 의해 구성되는 사전 이미지 행렬(pre-image matrix)을 교차 범위 방향으로 FFT(fast Fourier transform)를 수행함으로써, 상기 차량의 ISAR 이미지를 획득하는 것을 특징으로 하는 레이다 이미지 획득 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101703773B1 (ko) * 2015-10-07 2017-02-07 국방과학연구소 탐색 레이더를 이용한 레이더 영상 획득 방법 및 이의 시스템

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