KR20230130365A - 사람을 감지하는 신호처리 방법 및 레이더 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은, 복수개의 수신 안테나에 수신되는 복수개의 첩 신호(chirp signal)를 하나의 첩 당 N개로 샘플링하여 획득한 로데이터(raw data)를 저장하는 프론트 엔드 단; 상기 프론트 엔드 단에 저장된 로데이터에 대해 푸리에 변환을 수행하고, 거리 인덱스(range index) 및 각 인덱스(angle index)에 해당하는 데이터로 구성되는 2차원 데이터를 첩 주기의 시간 축(doppler index) 상에서 누적하여 3D 레이더 큐브를 생성하는 제 1 로우 레벨 신호처리 단; 상기 3D 레이더 큐브에서 추출된 데이터에 대하여 빔포밍(beamforming) 및 클러스터링(clustering)을 수행하는 제 2 로우 레벨 신호처리 단; 상기 제 1 로우 레벨 신호처리 단에서 생성한 3D 레이더 큐브와 상기 제 2 로우 레벨 신호처리 단에서 수행한 클러스터링 데이터를 획득하여 클러스터의 대표 위치를 파악하고, 대표 위치에서의 slow time data를 획득하여 vital 특징을 추출하는 하이 레벨 신호처리 단; 및 상기 하이 레벨 신호처리 단에서 추출한 vital 특징으로 사람을 감지하고 위치를 검출하는 검출 단;을 포함하는 것을 일 특징으로 한다.
Description
본 발명은 사람을 감지하는 신호처리 방법 및 레이더 시스템에 관한 것으로서, 특히 FMCW 레이더 센서를 이용하여 실내에 있는 사람을 감지하는 시스템을 구현하기 위한 신호처리 방법 및 레이더 시스템에 관한 것이다.
레이더 기술은 비행기 군용에서 사용되었으며 최근에 자동차용으로도 사용되고 있다. 기존의 레이더 기술은 주변 물체를 감지한 후 물체의 거리, 이동속도 등을 감지는 하고 있지만, 감지된 물체가 사람인지 물체인지 구분하는 능력은 갖추고 있지 않다.
이와 관련하여, 한국등록특허 제10-2016251호는 감지성능을 강화한 차량용 재실감지장치를 개시하고 있다. 상기 선행문헌은 차량용 재실감지장치로서, 차량의 천장에 부착되어 상기 차량 내부의 움직임을 감지하는 모션 센서, 상기 차량의 천장에 부착되어 상기 차량 내부의 인원수를 감지하는 UWB 레이더, 및 상기 모션 센서 및 상기 UWB 레이더의 감지정보를 이용하여 상기 차량의 재실정보를 판별하는 제어부를 포함하는 차량용 재실감지장치를 제공하는 것을 특징으로 한다.
전술한 바와 같이, 레이더를 이용하여 실내에 있는 사람을 검출하는 선행문헌은 다수 제안되고 있다. 다만, 종래 기술은 실내에 사람이 존재하는지 판별하거나 사람의 수를 카운트하는 데 그치고 있다. 최근에는 레이더를 이용하여 실내에 있는 사람을 검출하는 것을 넘어 검출된 사람의 생체신호를 측정하는 등의 기술적 진보가 이루어지고 있으므로 사람을 검출하는 데 있어서 고도의 신호처리 방법이 요구되고 있는 실정이다.
본 발명은 FMCW 레이더를 이용하여 실내에 있는 사람의 유무 및 인원 수 등을 실시간으로 모니터링하여 특정 공간에서 사람이 방치되어 발생할 수 있는 모든 가능한 문제들을 미연에 방지하는 것을 하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 복수개의 수신 안테나에 수신되는 복수개의 첩 신호(chirp signal)를 하나의 첩 당 N개로 샘플링하여 획득한 로데이터(raw data)를 저장하는 프론트 엔드 단; 상기 프론트 엔드 단에 저장된 로데이터에 대해 푸리에 변환을 수행하고, 거리 인덱스(range index) 및 각 인덱스(angle index)에 해당하는 데이터로 구성되는 2차원 데이터를 첩 주기의 시간 축(doppler index) 상에서 누적하여 3D 레이더 큐브를 생성하는 제 1 로우 레벨 신호처리 단; 상기 3D 레이더 큐브에서 추출된 데이터에 대하여 빔포밍(beamforming) 및 클러스터링(clustering)을 수행하는 제 2 로우 레벨 신호처리 단; 상기 제 1 로우 레벨 신호처리 단에서 생성한 3D 레이더 큐브와 상기 제 2 로우 레벨 신호처리 단에서 수행한 클러스터링 데이터를 획득하여 클러스터의 대표 위치를 파악하고, 대표 위치에서의 slow time data를 획득하여 vital 특징을 추출하는 하이 레벨 신호처리 단; 및 상기 하이 레벨 신호처리 단에서 추출한 vital 특징으로 사람을 감지하고 위치를 검출하는 검출 단;을 포함하는 것을 일 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 제 1 로우 레벨 신호처리 단은, 상기 로데이터를 샘플링 주기 단위로 푸리에 변환하여 거리 인덱스(range index)별 계수 값인 거리 데이터를 생성하고, 상기 거리 데이터를 수신 안테나 거리 단위로 푸리에 변환하여 각 인덱스(angle index)별 계수 값인 각 데이터를 생성하는 RFFT 수행부 및 상기 RFFT 수행부가 생성한 거리 데이터 및 각 데이터를 상기 복수개의 첩 신호 동안 수집하여 첩 주기 단위로 푸리에 변환하여 도플러 인덱스(doppler index)별 계수 값인 시간별(속도) 데이터를 생성하는 DFFT 수행부를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 제 1 로우 레벨 신호처리 단은, 실내의 천장에서 바닥에 해당하는 거리를 관심 거리로 선정하여, 상기 거리 인덱스에서 관심 거리 인덱스를 추출하는 ROI 추출부;를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 제 1 로우 레벨 신호처리 단은, 호흡 속도에 해당하는 도플러를 관심 도플러로 선정하여, 상기 도플러 인덱스에서 관심 도플러 인덱스를 추출하는 DOI 추출부;를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 제 2 로우 레벨 신호처리 단은, 추출된 거리 인덱스 및 도플러 인덱스에 대하여 2D 빔 스티어링 벡터를 내적 연산하여 Az-El의 2D 빔포밍을 수행하고, 비 코히런트 집적을 수행하여 거리 인덱스마다 Az-El 히트맵을 생성할 수 있다.
바람직하게는, 상기 제 2 로우 레벨 신호처리 단은, 각각의 거리 인덱스에 해당하는 Az-El 히트맵에 대하여 CFAR 연산을 수행할 수 있다.
바람직하게는, 상기 제 2 로우 레벨 신호처리 단은, CFAR 수행 결과를 scatter 형태로 출력할 수 있다.
바람직하게는, 상기 제 2 로우 레벨 신호처리 단은, CFAR 수행 출력 데이터에 대하여 2D 클러스터링을 수행한 후 노이즈에 해당하는 scatter를 제거할 수 있다.
바람직하게는, 상기 하이 레벨 신호처리 단은, 상기 제 2 로우 레벨 신호처리 단에서 2D 클러스터링된 클러스터 중 크기 값이 가장 큰 데이터를 대표 클러스터로 선정하고, 선정된 대표 클러스터 좌표에 해당하는 2D 빔 스티어링 벡터를 3D 레이더 큐브에 적용하여 slow time data를 취득할 수 있다.
또한 본 발명은, 레이더 시스템에 의해 수행되는 사람의 위치를 감지하는 신호처리 방법에 있어서, 복수개의 수신 안테나에 수신되는 복수개의 첩 신호(chirp signal)를 하나의 첩 당 N개로 샘플링하여 획득한 로데이터(raw data)를 저장하는 단계; 저장된 로데이터에 대해 푸리에 변환을 수행하여 거리 인덱스(range index) 및 각 인덱스(angle index)에 해당하는 데이터로 구성되는 2차원 데이터를 첩 주기의 시간 축(doppler index) 상에서 누적하여 3D 레이더 큐브를 생성하는 단계; 상기 3D 레이더 큐브에서 추출된 데이터에 대하여 빔포밍(beamforming) 및 클러스터링(clustering)을 수행하는 단계; 생성된 3D 레이더 큐브와 수행된 클러스터링 데이터를 취득하여 클러스터의 대표 위치를 파악하고, 해당 대표 위치에서의 slow time data를 취득하여 vital 특징을 추출하는 단계; 및 추출한 vital 특징으로 사람을 감지하고 위치를 검출하는 단계;를 포함하는 것을 다른 특징으로 한다.
일반적인 레이더 신호처리 기술만으로 사람 유무, 인원 수와 같은 정보를 검출하기 위해서는 매우 복잡한 알고리즘이 필요하게 된다. 또한, 레이더 센서의 감지 시간이 많이 소요될 수 있으며 오탐지율이 높다.
본 발명에 따르면, 제 2 로우 레벨 신호처리 단에서 빔포밍과 클러스터링을 수행하여 vital 특징을 추출함으로써 실내에 존재하는 사람을 정밀하게 감지할 수 있다는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 레이더 시스템의 구성도를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 로우 레벨 신호처리의 체인 플로우를 나타낸다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 제 1 로우 레벨 신호처리 단의 구성도를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 제 1 로우 레벨 신호처리 단이 3D 레이더 큐브를 생성하는 방법을 도시한 것을 나타낸다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 제 1 로우 레벨 신호처리 단의 흐름도를 나타낸다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 vital 존재 여부에 따른 DOI 영역 내 데이터 특성을 나타낸다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 제 2 로우 레벨 신호처리 단이 생성한 Az-El 히트맵을 나타낸다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 Az-El 히트맵에 대하여 2D CA-CFAR 연산을 수행한 결과를 나타낸다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 제 2 로우 레벨 신호처리 단에서 수행되는 빔포밍과 클러스터링의 흐름도를 나타낸다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 하이 레벨 신호처리의 체인 플로우를 나타낸다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 하이 레벨 신호처리 단이 취득한 slow time data를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 로우 레벨 신호처리의 체인 플로우를 나타낸다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 제 1 로우 레벨 신호처리 단의 구성도를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 제 1 로우 레벨 신호처리 단이 3D 레이더 큐브를 생성하는 방법을 도시한 것을 나타낸다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 제 1 로우 레벨 신호처리 단의 흐름도를 나타낸다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 vital 존재 여부에 따른 DOI 영역 내 데이터 특성을 나타낸다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 제 2 로우 레벨 신호처리 단이 생성한 Az-El 히트맵을 나타낸다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 Az-El 히트맵에 대하여 2D CA-CFAR 연산을 수행한 결과를 나타낸다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 제 2 로우 레벨 신호처리 단에서 수행되는 빔포밍과 클러스터링의 흐름도를 나타낸다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 하이 레벨 신호처리의 체인 플로우를 나타낸다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 하이 레벨 신호처리 단이 취득한 slow time data를 나타낸다.
이하, 첨부된 도면들에 기재된 내용들을 참조하여 본 발명을 상세히 설명한다. 다만, 본 발명이 예시적 실시 예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일 참조부호는 실질적으로 동일한 기능을 수행하는 부재를 나타낸다.
본 발명의 목적 및 효과는 하기의 설명에 의해서 자연스럽게 이해되거나 보다 분명해 질 수 있으며, 하기의 기재만으로 본 발명의 목적 및 효과가 제한되는 것은 아니다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 레이더 시스템(10)의 구성도를 나타낸다. 도 1을 참조하면, 레이더 시스템(10)은 MIMO 안테나(100), 프론트 엔드 단(200), 제 1 로우 레벨 신호처리 단(300), 제 2 로우 레벨 신호처리 단(400), 하이 레벨 신호처리 단(500), 및 검출 단(600)을 포함할 수 있다.
레이더 시스템(10)은 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더를 이용하여 실내에 있는 사람을 감지할 수 있다. 레이더 시스템(10)은 송신부에서 FMCW 레이다 신호를 송출하고 사람에 반사되어 돌아오는 신호를 수신하고 분석하여 사람을 감지할 수 있다. 특히, 레이더 시스템(10)은 수신한 신호를 신호처리하여 vital 특징을 추출함으로써 사람을 감지하고 추적할 수 있다. 레이더 시스템(10)은 FMCW 레이더를 이용하여 실내에 있는 사람의 생체신호를 측정하기 이전 전처리 단계에 사용될 수 있다.
레이더 시스템(10)은 FMCW 레이다 신호를 사용하므로 기존의 레이다를 이용한 사람 감지에는 uwb 레이다 신호를 사용한다는 점과 차이가 있다. 구체적으로 FMCW는 주파수 영역대가 60GHz 내지 63GHz이고 uwb 레이다 같은 경우에는 주파수 영역대가 10GHz 이하이다. uwb 레이다는 펄스파 레이다인 반면에 FMCW 레이다는 컨티뉴어스 웨이브 레이다를 사용한다. 따라서 레이더 시스템(10)은 uwb 레이다를 이용한 것보다 보다 정확한 감지가 가능하다.
레이더 시스템(10)은 FMCW 레이다 신호를 출력할 수 있고, 반사된 신호를 수신하여 증폭, 주파수 합성 및 필터링하고 디지털로 샘플링하여 FMCW 디지털 레이다 신호로 변환할 수 있다.
MIMO 안테나(100)는 FMCW 형태의 레이다 신호를 송수신할 수 있다. MIMO는 Multiple Input Multiple Output의 약자이고, MIMO 안테나(100)는 여러 안테나를 사용하여 통신할 수 있는 용량을 늘림으로써 채널 손실과 사용자간의 간섭을 최소화할 수 있는 기술을 의미한다. MIMO 안테나(100)는 동일 주파수에서 신호를 분리하여 채널의 용량이 커진 듯한 효과를 발생시킬 수 있다. MIMO 안테나(100)는 다수의 채널을 이용하여 빔포밍 기술을 구현하게 할 수 있다.
MIMO 안테나(100)는 복수개의 송신 안테나와 복수개의 수신 안테나로 구성될 수 있다. MIMO 안테나(100)는 송신 안테나와 수신 안테나를 이용하여 복수개의 송수신 채널을 형성할 수 있다.바람직하게는, MIMO 안테나(100)는 3개의 송신 안테나와 4개의 수신 안테나로 구성될 수 있다. MIMO 안테나(100)는 송신 안테나와 수신 안테나를 이용하여 12개의 송수신 채널을 형성할 수 있다.
프론트 엔드 단(200)은 복수개의 수신 안테나에 수신되는 복수개의 첩 신호(chirp signal)를 하나의 첩 당 N개로 샘플링하여 획득한 로데이터(raw data)를 저장할 수 있다. 프론트 엔드 단(200)은 레이더 시스템(10)에서 설계된 첩 및 프레임의 구조에 해당하는 RF 신호를 송수신하여 수신된 아날로그 신호를 디지털 신호로 샘플링할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 로우 레벨 신호처리의 체인 플로우를 나타낸다. 도 2를 참조하면, 로우 레벨 신호처리는 RFFT(Range-Fast Fourier Transform) 및 DFFT(Doppler-Fast Fourier Transform)가 수행되는 제 1 로우 레벨 신호처리와 빔포밍과 클러스터링이 수행되는 제 2 로우 레벨 신호처리로 구분될 수 있다. 제 1 로우 레벨 신호처리는 제 1 로우 레벨 신호처리 단(300)에서 수행되고, 제 2 로우 레벨 신호처리는 제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)에서 수행될 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 제 1 로우 레벨 신호처리 단(300)의 구성도를 나타낸다. 도 3을 참조하면, 제 1 로우 레벨 신호처리 단(300)은 RFFT 수행부(310), DFFT 수행부(330), ROI 추출부(350), 및 DOI 추출부(370)를 포함할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 제 1 로우 레벨 신호처리 단(300)이 3D 레이더 큐브를 생성하는 방법을 도시한 것을 나타낸다. 도 4를 참조하면, 제 1 로우 레벨 신호처리 단(300)은 프론트 엔드 단(200)에 저장된 로데이터에 대해 푸리에 변환을 수행하고, 거리 인덱스(range index) 및 각 인덱스(angle index)에 해당하는 데이터로 구성되는 2차원 데이터를 첩 주기의 시간 축(doppler index) 상에서 누적하여 3D 레이더 큐브를 생성할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 제 1 로우 레벨 신호처리 단(300)의 흐름도를 나타낸다. 도 5를 참조하여, 제 1 로우 레벨 신호처리 단(300)의 3D 레이더 큐브 생성 과정을 살펴본다.
RFFT 수행부(310)는 로데이터를 샘플링 주기 단위로 푸리에 변환하여 거리 인덱스(range index)별 계수 값인 거리 데이터를 생성하고, 거리 데이터를 수신 안테나 거리 단위로 푸리에 변환하여 각 인덱스(angle index)별 계수 값인 각 데이터를 생성할 수 있다. 즉, RFFT 수행부(310)는 첩 구조에서 설정한 ADC 샘플링 개수에 대해 FFT를 수행하여 fast time data를 거리 정보로 변환할 수 있다. RFFT 수행부(310)는 active chirp time 사이의 idle time 동안에 FFT를 수행할 수 있다.
DFFT 수행부(330)는 RFFT 수행부(310)가 생성한 거리 데이터 및 각 데이터를 상기 복수개의 첩 신호 동안 수집하여 첩 주기 단위로 푸리에 변환하여 도플러 인덱스(doppler index)별 계수 값인 시간별(속도) 데이터를 생성할 수 있다. 즉, DFFT 수행부(330)는 3D 레이더 큐브에 알고리즘을 수행하기 위한 최소한의 첩 개수가 모이면, 모든 거리 인덱스에 대해 첩(또는 slow time) axis로 FFT를 취하여 속도 정보를 생성할 수 있다.
ROI 추출부(350)는 실내의 천장에서 바닥에 해당하는 거리를 관심 거리로 선정하여, 거리 인덱스에서 관심 거리 인덱스를 추출할 수 있다. ROI 추출부(350)는 생성한 거리 데이터와 각 데이터 중에 실내의 천장에서 바닥에 해당하는 부분을 관심 거리(Range of Interest, ROI)로 선정하여 선정된 데이터 인덱스만 추출하여 메모리에 저장할 수 있다. ROI 추출부(350)는 관심 거리에 해당하는 인덱스만을 추출하여 저장함으로써 메모리의 제한된 크기를 효율적으로 이용할 수 있다.
DOI 추출부(370)는 호흡 속도에 해당하는 도플러를 관심 도플러로 선정하여, 도플러 인덱스에서 관심 도플러 인덱스를 추출할 수 있다. DOI 추출부(370)는 DFFT 수행부(330)에서 생성한 데이터 중에 호흡 속도에 해당하는 부분을 관심 도플러(Doppler of Interest, DOI)로 선정하여 선정된 도플러 인덱스만 추출하여 메모리에 저장할 수 있다. DOI 추출부(370)는 관심 도플러에 해당하는 인덱스만을 추출하여 저장함으로써 메모리의 제한된 크기를 효율적으로 이용하고 2D 빔포밍 연산 시간을 최소화할 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 vital 존재 여부에 따른 DOI 영역 내 데이터 특성을 나타낸다. 도 6을 참조하면, 실내에 사람이 존재하는 경우와 존재하지 않는 경우를 비교하였을 때, DFFT 수행부(330)에서 생성한 데이터 중에서 DOI(관심 도플러) 영역의 데이터에 구분가능한 변화가 발생하는 것을 확인할 수 있다. 따라서, DOI 추출부(370)는 관심 도플러에 해당하는 인덱스만을 추출하여 vital 존재 여부를 정확히 판단하게 함과 동시에 연산량을 감소시킬 수 있다.
제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)은 3D 레이더 큐브에서 추출된 데이터에 대하여 빔포밍(beamforming) 및 클러스터링(clustering)을 수행할 수 있다. 제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)은 2D 빔포밍을 이용하여 거리별 Az(azimuth)-El(elevation) 히트맵(heatmap)을 생성하고 클러스터링을 수행하여 vital 유무를 확인하기 위한 데이터를 하이 레벨 신호처리 단(500)에 제공할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)이 생성한 Az-El 히트맵을 나타낸다. 도 7을 참조하면, 제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)은 추출된 거리 인덱스 및 도플러 인덱스에 대하여 2D 빔 스티어링 벡터를 내적 연산하여 Az-El의 2D 빔포밍을 수행하고, 비 코히런트 집적(non-coherent integration)을 수행하여 거리 인덱스마다 Az-El 히트맵을 생성할 수 있다. 제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)은 도플러 인덱스에 대해 비 코히런트 집적을 수행하여 SNR(signal-to-noise ratio)을 향상시킬 수 있다.
제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)이 생성한 Az-El 히트맵은 각 거리 인덱스에 대한 각도가 2차원으로 표현될 수 있다. Az-El 히트맵은 쌓으면 3차원 공간의 거리와 각도로 표현될 수 있다. Az-El 히트맵은 사람이 있는 위치와 그렇지 않은 위치를 신호의 크기로 구분할 수 있다. 예를 들면, 신호가 큰 위치는 노란색, 신호가 작은 위치는 파란색으로 표현될 수 있다. 제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)은 Az-El 히트맵을 기설정된 기준값으로 CFAR를 수행하여 노이즈를 제거할 수 있다.
제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)은 각각의 거리 인덱스에 해당하는 Az-El 히트맵에 대하여 CFAR(Constant False Alarm Rate) 연산을 수행할 수 있다. 제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)은 2D CA-CFAR 연산을 수행하여 SNR을 향상시킬 수 있다. 여기에서, CFAR 연산은 특정 타겟에 대해 오류 알람을 하지 않게 임계 값을 고정하지 않고 프레임을 나누어 유동적으로 세팅하여 알람 오류를 조절하기 위해 사용되는 알고리즘이다. 제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)은 CFAR을 수행하여 검출하고자 하는 신호의 크기를 증폭시킬 수 있다.
제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)은 CFAR 수행 결과를 scatter 형태로 출력할 수 있다. 제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)은 출력된 scatter로 클러스터링을 수행할 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 Az-El 히트맵에 대하여 2D CA-CFAR 연산을 수행한 결과를 나타낸다. 도 8을 참조하면, 제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)은 각각의 거리 인덱스의 Az-El 히트맵에 대하여 2D CA-CFAR 연산을 수행한 scatter 형태의 출력 데이터에 대하여 2D 클러스터링(DBSCAN)을 수행할 수 있다. 제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)은 CFAR를 통해 1차적으로 노이즈를 제거하고 DBSCAN을 통해 2차적으로 노이즈를 제거할 수 있다. 여기에서, 클러스터링을 통해 추출된 군집의 개수는 vital 유무를 조사하기 위한 데이터의 개수이며, 클러스터들의 정보는 하이 레벨 신호처리 단(500)에 제공될 수 있다.
제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)은 CFAR 수행 출력 데이터에 대하여 2D 클러스터링을 수행한 후 노이즈에 해당하는 scatter를 제거할 수 있다. 제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)은 추출된 scatter 중 크기 값이 기준값 이하인 데이터를 노이즈로 판단하여 제거할 수 있다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)에서 수행되는 빔포밍과 클러스터링의 흐름도를 나타낸다. 도 9를 참조하면, 제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)은 먼저 추출된 거리 인덱스 및 도플러 인덱스에 대하여 2D 빔 스티어링 벡터를 내적 연산하여 Az-El의 2D 빔포밍을 수행할 수 있다. 다음으로, 제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)은 비 코히런트 집적(non-coherent integration)을 수행하여 거리 인덱스마다 Az-El 히트맵을 생성할 수 있다. 이어서, 제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)은 각각의 Az-El 히트맵에 대하여 CFAR 연산을 수행하여 CFAR 수행 결과를 scatter 형태로 출력할 수 있다. 뒤이어, 제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)은 CFAR 수행 출력 데이터에 대해 2D 클러스터링을 수행하고 노이즈에 해당하는 scatter를 제거할 수 있다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 하이 레벨 신호처리의 체인 플로우를 나타낸다. 도 10을 참조하면, 하이 레벨 신호처리 단(500)은 제 1 로우 레벨 신호처리 단(300)에서 생성한 3D 레이더 큐브와 제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)에서 수행한 클러스터링 데이터를 획득하여 클러스터의 대표 위치를 파악하고, 대표 위치에서의 slow(=chirp) time data를 획득하여 vital 특징을 추출할 수 있다.
하이 레벨 신호처리 단(500)은 제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)에서 2D 클러스터링된 클러스터 중 크기 값이 가장 큰 데이터를 대표 클러스터로 선정하고, 선정된 대표 클러스터 좌표에 해당하는 2D 빔 스티어링 벡터를 3D 레이더 큐브에 적용하여 slow time data를 취득할 수 있다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 하이 레벨 신호처리 단(500)이 취득한 slow time data를 나타낸다. 도 11을 참조하면, slow time data는 Real값과 Imaginen값을 x, y축으로 표현되는 데이터를 의미한다. slow time data는 원 또는 호를 그릴 수 있고, 이러한 모양에 대한 정보로 사람의 유무를 판단하는 자료로 사용될 수 있다.
검출 단(600)은 하이 레벨 신호처리 단(500)에서 추출한 vital 특징으로 사람을 감지하고 위치를 검출할 수 있다. 검출 단(600)은 하이 레벨 신호처리 단(500)에서 추출한 slow time data의 형태를 분석하여 사람의 유무, 사람의 위치, 인원수 등을 검출할 수 있다. 검출 단(600)은 딥러닝을 이용하여 사람의 유무, 사람의 위치, 인원수 등을 검출할 수 있다. 검출 단(600)은 3D 레이더 큐브에서 사람이 존재하는 위치의 인덱스 값이 큰 점, 첩 주기 시간에 따라 사람이 존재하는 위치의 인덱스 값이 변하는 점, 실내 특정 공간에서 사람이 존재할 수 있는 위치가 제한되어 있어서 자리별로 거리 및 각 인덱스를 미리 지정할 수 있는 점을 이용하여 사람이 존재하는 위치와 인원수를 검출할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예로, 레이더 시스템에 의해 수행되는 사람의 위치를 감지하는 신호처리 방법은 로데이터를 저장하는 단계, 3D 레이더 큐브를 생성하는 단계, 빔포밍 및 클러스터링을 수행하는 단계, vital 특징을 추출하는 단계, 및 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
로데이터를 저장하는 단계는 복수개의 수신 안테나에 수신되는 복수개의 첩 신호(chirp signal)를 하나의 첩 당 N개로 샘플링하여 획득한 로데이터(raw data)를 저장할 수 있다. 로데이터를 저장하는 단계는 프론트 엔드 단(200)에서 수행되는 동작을 의미한다.
3D 레이더 큐브를 생성하는 단계는 저장된 로데이터에 대해 푸리에 변환을 수행하여 거리 인덱스(range index) 및 각 인덱스(angle index)에 해당하는 데이터로 구성되는 2차원 데이터를 첩 주기의 시간 축(doppler index) 상에서 누적하여 3D 레이더 큐브를 생성할 수 있다. 3D 레이더 큐브를 생성하는 단계는 제 1 로우 레벨 신호처리 단(300)에서 수행되는 동작을 의미한다.
빔포밍 및 클러스터링을 수행하는 단계는 3D 레이더 큐브에서 추출된 데이터에 대하여 빔포밍(beamforming) 및 클러스터링(clustering)을 수행할 수 있다. 빔포밍 및 클러스터링을 수행하는 단계는 제 2 로우 레벨 신호처리 단(400)에서 수행되는 동작을 의미한다.
vital 특징을 추출하는 단계는 생성된 3D 레이더 큐브와 수행된 클러스터링 데이터를 취득하여 클러스터의 대표 위치를 파악하고, 해당 대표 위치에서의 slow time data를 취득하여 vital 특징을 추출할 수 있다. vital 특징을 추출하는 단계는 하이 레벨 신호처리 단(500)에서 수행되는 동작을 의미한다.
검출하는 단계는 추출한 vital 특징으로 사람을 감지하고 위치를 검출할 수 있다. 검출하는 단계는 검출 단(600)에서 수행되는 동작을 의미한다.
이상에서 대표적인 실시예를 통하여 본 발명을 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리 범위는 설명한 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 특허청구범위와 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태에 의하여 정해져야 한다.
10 : 레이더 시스템
100 : MIMO 안테나
200 : 프론트 엔드 단
300 : 제 1 로우 레벨 신호처리 단
310 : RFFT 수행부
330 : DFFT 수행부
350 : ROI 추출부
370 : DOI 추출부
400 : 제 2 로우 레벨 신호처리 단
500 : 하이 레벨 신호처리 단
600 : 검출 단
100 : MIMO 안테나
200 : 프론트 엔드 단
300 : 제 1 로우 레벨 신호처리 단
310 : RFFT 수행부
330 : DFFT 수행부
350 : ROI 추출부
370 : DOI 추출부
400 : 제 2 로우 레벨 신호처리 단
500 : 하이 레벨 신호처리 단
600 : 검출 단
Claims (10)
- 복수개의 수신 안테나에 수신되는 복수개의 첩 신호(chirp signal)를 하나의 첩 당 N개로 샘플링하여 획득한 로데이터(raw data)를 저장하는 프론트 엔드 단;
상기 프론트 엔드 단에 저장된 로데이터에 대해 푸리에 변환을 수행하고, 거리 인덱스(range index) 및 각 인덱스(angle index)에 해당하는 데이터로 구성되는 2차원 데이터를 첩 주기의 시간 축(doppler index) 상에서 누적하여 3D 레이더 큐브를 생성하는 제 1 로우 레벨 신호처리 단;
상기 3D 레이더 큐브에서 추출된 데이터에 대하여 빔포밍(beamforming) 및 클러스터링(clustering)을 수행하는 제 2 로우 레벨 신호처리 단;
상기 제 1 로우 레벨 신호처리 단에서 생성한 3D 레이더 큐브와 상기 제 2 로우 레벨 신호처리 단에서 수행한 클러스터링 데이터를 획득하여 클러스터의 대표 위치를 파악하고, 대표 위치에서의 slow time data를 획득하여 vital 특징을 추출하는 하이 레벨 신호처리 단; 및
상기 하이 레벨 신호처리 단에서 추출한 vital 특징으로 사람을 감지하고 위치를 검출하는 검출 단;을 포함하는 레이더 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 제 1 로우 레벨 신호처리 단은,
상기 로데이터를 샘플링 주기 단위로 푸리에 변환하여 거리 인덱스(range index)별 계수 값인 거리 데이터를 생성하고, 상기 거리 데이터를 수신 안테나 거리 단위로 푸리에 변환하여 각 인덱스(angle index)별 계수 값인 각 데이터를 생성하는 RFFT 수행부 및
상기 RFFT 수행부가 생성한 거리 데이터 및 각 데이터를 상기 복수개의 첩 신호 동안 수집하여 첩 주기 단위로 푸리에 변환하여 도플러 인덱스(doppler index)별 계수 값인 시간별(속도) 데이터를 생성하는 DFFT 수행부를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 제 1 로우 레벨 신호처리 단은,
실내의 천장에서 바닥에 해당하는 거리를 관심 거리로 선정하여, 상기 거리 인덱스에서 관심 거리 인덱스를 추출하는 ROI 추출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 제 1 로우 레벨 신호처리 단은,
호흡 속도에 해당하는 도플러를 관심 도플러로 선정하여, 상기 도플러 인덱스에서 관심 도플러 인덱스를 추출하는 DOI 추출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 제 2 로우 레벨 신호처리 단은,
추출된 거리 인덱스 및 도플러 인덱스에 대하여 2D 빔 스티어링 벡터를 내적 연산하여 Az-El의 2D 빔포밍을 수행하고, 비 코히런트 집적을 수행하여 거리 인덱스마다 Az-El 히트맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템.
- 제 5 항에 있어서,
상기 제 2 로우 레벨 신호처리 단은,
각각의 거리 인덱스에 해당하는 Az-El 히트맵에 대하여 CFAR 연산을 수행하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템.
- 제 6 항에 있어서,
상기 제 2 로우 레벨 신호처리 단은,
CFAR 수행 결과를 scatter 형태로 출력하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템.
- 제 7 항에 있어서,
상기 제 2 로우 레벨 신호처리 단은,
CFAR 수행 출력 데이터에 대하여 2D 클러스터링을 수행한 후 노이즈에 해당하는 scatter를 제거하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 하이 레벨 신호처리 단은,
상기 제 2 로우 레벨 신호처리 단에서 2D 클러스터링된 클러스터 중 크기 값이 가장 큰 데이터를 대표 클러스터로 선정하고, 선정된 대표 클러스터 좌표에 해당하는 2D 빔 스티어링 벡터를 3D 레이더 큐브에 적용하여 slow time data를 취득하는 것을 특징으로 하는 레이더 시스템.
- 레이더 시스템에 의해 수행되는 사람의 위치를 감지하는 신호처리 방법에 있어서,
복수개의 수신 안테나에 수신되는 복수개의 첩 신호(chirp signal)를 하나의 첩 당 N개로 샘플링하여 획득한 로데이터(raw data)를 저장하는 단계;
저장된 로데이터에 대해 푸리에 변환을 수행하여 거리 인덱스(range index) 및 각 인덱스(angle index)에 해당하는 데이터로 구성되는 2차원 데이터를 첩 주기의 시간 축(doppler index) 상에서 누적하여 3D 레이더 큐브를 생성하는 단계;
상기 3D 레이더 큐브에서 추출된 데이터에 대하여 빔포밍(beamforming) 및 클러스터링(clustering)을 수행하는 단계;
생성된 3D 레이더 큐브와 수행된 클러스터링 데이터를 취득하여 클러스터의 대표 위치를 파악하고, 해당 대표 위치에서의 slow time data를 취득하여 vital 특징을 추출하는 단계; 및
추출한 vital 특징으로 사람을 감지하고 위치를 검출하는 단계;를 포함하는 신호처리 방법.
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