In this paper, the confirmation method of target detection for the vehicle mounted metal detector (MD) has been described. The vehicle mounted MD with the arrayed 6 coils to detect the width of 2.4 m was demonstrated. It is important and necessary to inform the location of the objects detected by the MD. The confirmation method of target detection was verified by using the MD GUI and the analysis of the receive signal processing. The receive signal processing is performed by comparing the threshold and the difference of the signal calibrated at initial location and the signal detected at present location.
Yoo, HyunGi;Park, MyoungYeol;Kim, YoungSu;Ahn, SangChul;Bien, Franklin
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권4호
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pp.258-264
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2015
The first 77 GHz transceiver that applies a heterodyne structure-based linear frequency modulation-frequency shift keying (LFM-FSK) front-end module (FEM) is presented. An LFM-FSK waveform generator is proposed for the transceiver design to avoid ghost target detection in a multi-target environment. This FEM consists of three parts: a frequency synthesizer, a 77 GHz up/down converter, and a baseband block. The purpose of the FEM is to make an appropriate beat frequency, which will be the key to solving problems in the digital signal processor (DSP). This paper mainly focuses on the most challenging tasks, including generating and conveying the correct transmission waveform in the 77 GHz frequency band to the DSP. A synthesizer test confirmed that the developed module for the signal generator of the LFM-FSK can produce an adequate transmission signal. Additionally, a loop back test confirmed that the output frequency of this module works well. This development will contribute to future progress in integrating a radar module for multi-target detection. By using the LFM-FSK waveform method, this radar transceiver is expected to provide multi-target detection, in contrast to the existing method.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제13권3호
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pp.151-157
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2013
Marine radars are affected by sea and rain clutters, which can make target discrimination difficult. The clutter standard deviation and improvement factor are applied using multiple parameters-moving speed of radar, antenna speed, angle, etc. When a radar signal is processed, a Data Matrix Bank (DMB) filter can be applied to remove sea clutters. This filter allows detection of a target, and since it is not affected by changes in adjacent clutters resulting from a multi- target signal, sea state clutters can be removed. In this paper, we study the level for clutter removal and the method for target detection. In addition, we design a signal processing algorithm for marine radars, analyze the performance of the DMB filter algorithm, and provide a DMB filter algorithm design. We also perform a DMB filter algorithm analysis and simulation, and then apply this to the DMB filter and cell-average constant false alarm rate design to show comparative results.
레이다 시스템에서 최대 탐지거리를 충족하는 것은 매우 중요하다. 최대 탐지거리를 충족하기 위해서는 레이다 시스템의 수신신호에 대한 민감도가 높아야 한다. 또한 레이다 신호처리기에서 동적 영역이 넓어야 한다. 이러한 요구사항을 충족하기 위해서는 신호처리기 보드가 외부 및 내부 노이즈에 강인하게 설계되어야 한다. 특히 보드 내부에서 여러 스위칭 회로로 인하여 발생되는 잡음이 수신되는 레이다 신호에 영향을 최소화 하기 위한 설계가 필요하다. 본 논문에서는 레이다 시스템 성능을 충족하기 위하여 신호처리기 보드의 요구사항을 도출하고 도출된 요구사항을 충족하기 위한 설계에 대하여 기술한다. 또한 외부에서 입력되어 들어오거나 내부에서 생성되는 노이즈의 영향을 최소화 하기 위한 EMC 설계에 대하여 기술한다. 제작된 보드의 시험을 통하여 확보된 성능을 확인한다.
Vital signals provide essential information regarding the health status of individuals, thereby contributing to health management and medical research. Present monitoring methods, such as ECGs (Electrocardiograms) and smartwatches, demand proximity and fixed postures, which limit their applicability. To address this, Non-contact vital signal measurement methods, such as CW (Continuous-Wave) radar, have emerged as a solution. However, unwanted signal components and a stepwise processing approach lead to errors and limitations in heart rate detection. To overcome these issues, this study introduces an integrated neural network approach that combines noise removal, demodulation, and dominant-frequency detection into a unified process. The neural network employed for signal processing in this research adopts a MLP (Multi-Layer Perceptron) architecture, which analyzes the in-phase and quadrature signals collected within a specified time window, using two distinct input layers. The training of the neural network utilizes CW radar signals and reference heart rates obtained from the ECG. In the experimental evaluation, networks trained on different datasets were compared, and their performance was assessed based on loss and frequency accuracy. The proposed methodology exhibits substantial potential for achieving precise vital signals through non-contact measurements, effectively mitigating the limitations of existing methodologies.
본 논문에서는 특이값 분해을 이용한 클러터 신호 제거 알고리즘의 연산속도를 향상 시킬 수 있는 기법을 제시한다. IR-UWB Radar를 이용하여 실내 위치 추적 시스템을 위해서는 수신 신호에서 목표물 신호를 추출하여야 한다. 특이값 분해를 이용하여 클러터 신호를 제거함으로써 수신신호로 부터 목표물의 신호를 추출할 수 있다. 특이값 분해를 이용한 클러터 신호 알고리즘은 목표물의 신호 추출 성능이 우수하나 연산속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 극복하는 기법을 제시한다. 실제 IR-UWB Radar 시스템에 적용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 기법이 연산속도를 향상시키는 것을 확인하였다.
3차원 다기능 레이더는 다수의 표적을 실시간으로 탐지, 추적하여 표적의 거리, 속도, 각도 정보를 추출하고 유도탄과의 교신을 통해 표적 위치 정보를 제공하는 최신 레이더이다. 본 논문에서는 다기능 레이더의 핵심 구성품이라 할 수 있는 고속 다중 DSP가 적용된 실시간 신호 처리기의 설계, 제작 및 성능 시험 결과에 대해 소개하였다. 기존의 CFAR 탐지 성능에 비해 열악한 클러터 환경에서 표적의 탐지 성능이 개선된 CFAR 알고리즘과 변별기 추정 방식을 이용한 정밀 표적 위치 측정 방법 및 최소값 추정 방식을 이용한 잡음 재밍 판단 알고리즘 등의 구현 결과들을 소개하였고, 성능 입증 시험을 통한 시험 결과들을 제시하였다.
In this paper, the 2.4GHz doppler radar system consisting of the doppler radar module and a baseband module were designed to detect heartbeat and respiration signal without direct skin contact. A bio-radar system emits continuous RF signal of 2.4GHz toward human chest, and then detects the reflected signal so as to investigate cardiopulmonary activities. The heartbeat and respiration signals acquired from quadrature signal of the doppler radar system are applied to the pre-processing circuit, amplification circuit, and the offset circuit of the baseband module. ECG(electrocardiogram) and reference respiration signals are measured simultaneously to evaluate the doppler radar system. As a result, the respiration signal of doppler radar signal is detected to 1m without complex digital signal processing. The sensitivity and calculated from I/Q respiration signal were $98.29{\pm}1.79%$, $97.11{\pm}2.75%$, respectively, and positive predictivity were $98.11{\pm}1.45%$, $92.21{\pm}10.92%$, respectively. The sensitivity and positive predictivity calculated from phase and magnitude of the doppler radar were $95.17{\pm}5.33%$, $94.99{\pm}5.43%$, respectively. In this paper, we confirmed that noncontact real-time heartbeat and respiration detection using the doppler radar system has the possibility and limitation.
A Doppler radar sensor was applied to detect respirations and heartbeats of persons who were lying on a bed. This study is preliminary study aiming at non-contact and non-intrusive respiration and heart rate monitoring during sleep in daily life. For the experiments, 10GHz Doppler radar with patch-type antenna was used and installed on the upper right and the distance between the body and the antenna was 1 m. The results show that each signal of respiration and heartbeat is observed in each frequency band however the frequency band and the waveform vary according to the subjects and the posture. The results show that the heartbeats can be detected with the peak detection in some frequency band. This study shows the feasibility of applying the Doppler radar to detection of heartbeat and respiration during sleep and further studies about heartbeat detection algorithm are required.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5527-5545
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2019
Through-wall ultra-wide band (UWB) radar has been considered as one of the preferred and non-contact technologies for the targets detection owing to the better time resolution and stronger penetration. The high time resolution is a result of a larger of bandwidth of the employed UWB pulses from the radar system, which is a useful tool to separate multiple targets in complex environment. The article emphasised on human subject localization and detection. Human subject usually can be detected via extracting the weak respiratory signals of human subjects remotely. Meanwhile, the range between the detection object and radar is also acquired from the 2D range-frequency matrix. However, it is a challenging task to extract human respiratory signals owing to the low signal to clutter ratio. To improve the feasibility of human respiratory signals detection, a new method is developed via analysing the standard deviation based kurtosis of the collected pulses, which are modulated by human respiratory movements in slow time. The range between radar and the detection target is estimated using joint time-frequency analysis (JTFA) of the analysed characteristics, which provides a novel preliminary signature for life detection. The breathing rates are obtained using the proposed accumulation method in time and frequency domain, respectively. The proposed method is validated and proved numerically and experimentally.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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