FMCW 레이더 시스템을 이용한 향상된 속도 벡터 추정 방법

Abstract

차량의 주행 환경에서 운전자의 안전확보와 편의성을 증진하기 위해 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더의 활용이 증가하고 있다. 그러나, 레이더는 레이더가 표적을 바라보는 방향에 투영된 속도 성분인 radial 속도 성분만 추정할 수 있으며 결과적으로 표적이 횡방향으로 이동할 때 속도 추정 성능이 심각하게 저하될 수 있다. 또한, FMCW 레이더의 속도추정 시 Doppler aliasing으로 인해 발생하는 Doppler ambiguity 문제도 해결해야 표적의 정확한 속도를 추정할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 본 연구에서는 분산된 다중 레이더 시스템과, 단일 레이더 시스템을 활용한 2가지 방안을 제안한다. 분산된 여러 안테나 시스템에서는 각각의 레이더에서 Least Square 기법을 통하여 추정된 radial 속도들의 여러 조합을 정의하고 각 Least Square의 결과 중 오차가 최소가 되는 속도를 선택한다. 단일 레이더 시스템에서는 칼만필터(Kalman filter)를 활용하여 표적의 Doppler ambiguity 문제가 해결된 속도벡터를 구하는 방법을 제시하였다. 제안한 방법을 검증하기 위해 선형 칼만필터(Linear Kalman filter, LKF)와 확장형 칼만필터(Extended Kalman filter, EKF)과의 성능을 비교하였으며, Doppler ambiguity를 해결하기 위해 칼만이득의 행렬식을 비교하여 표적의 실제 속도 벡터를 추정한 방법이 가장 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

The use of FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) radar is increasing in order to secure driver's safety and improve convenience in the driving environment of the vehicle. However, the radar can only estimate the radial velocity component, which is the velocity component projected in the direction the radar is looking at the target, and as a result, the velocity estimation performance can be seriously degraded when the target moves lateral direction. In addition, when estimating the velocity of the FMCW radar, the Doppler ambiguity problem caused by Doppler aliasing must be solved to estimate the accurate velocity of the target. To solve this problem, this paper proposes two methods using a multiple distributed radar system and a single radar system. In the multiple distributed radar system, several combinations of radial velocities estimated through the Least Square methods are defined in each radar, and the velocity with the minimum error among the results of each Least Square method is selected. In a single radar system, a method of estimating a velocity vector in which the Doppler ambiguity problem of the target is resolved by using a Kalman filter is presented. To verify the proposed method, the performances of the Linear Kalman Filter (LKF) and the Extended Kalman Filter (EKF) were compared, and the eigenvalues of the covariance matrix of the Kalman Filter were calculated to solve the Doppler ambiguity. By comparison, it was confirmed that the method of estimating the actual velocity vector of the target showed the best performance.