본 논문에서는 CW(Continuous Wave) 레이더를 이용한 휴먼 분류 기법을 제안하였다. 움직이는 휴먼의 경우, 수신 신호의 도플러 스펙트럼 분포가 시간이 지남에 따라 매우 가변적으로 변한다는 특징을 활용하였다. 이에 ‘현재 프레임의 산란점 개수’와 ‘연속 프레임의 산란점 개수 차이’, 그리고 ‘연속 프레임의 속도 변화량’의 3가지 특징벡터를 제안하였다. 제안된 휴먼 인지/분류 기법을 검증하기 위해 안테나, RF 송수신단, 베이스밴드 단으로 구성된 24GHz CW 모듈을 활용하였다. 도로 상에서 실측 데이터를 측정하기 위해, 걷는 보행자와 이동 차량을 시나리오로 활용하였다. 각 시나리오 환경에서 획득된 데이터를 활용하여 제안된 특징벡터 3개를 활용하여 98.2% 휴먼 인지 성능을 확인하였다.
In this paper, we proposed a human classification method based on a Doppler spectrum distribution using CW (Continuous Wave) radar. Because the Doppler spectrum distribution of a moving human is highly variable over time, we proposed three feature: Doppler spectrum extension in the current frame, Doppler spectrum variance between two successive frames, and detected velocity variance feature between two successive frames. To verify the proposed classification method, we obtain the real data using 24GHz CW module consisting of antennas, RF transceiver, and baseband circuit. We conducted two scenarios of walking humans and moving vehicles. From the results of verification, we proved that the proposed method is effective to classify humans based on the three proposed features.
Research Interests
Radar Sensor; 레이더 센서; Radar System; 레이더 시스템; Radar Signal Processing; 레이더; Radar Detection; 레이더 탐지; Radar Classification; 레이더 인지; Automotive Radar; 차량용 레이더; Surveillance Radar; 감시 레이더; Commercial Radar; 산업 레이더; Defence Radar; 국방 레이더; IoT Radar; IoT 레이더