• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 1999년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.307-314
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• 1999

The potential use of ranging sensors for reducing the occurrence of accidents in real environment is explored by many companies and laboratories. Most of the sensors under investigation utilize the FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) waveforms. The automotive environment presents to the FMCW radar sensor a multitude of moving and fixed targets and the sensor must detect and track only the targets which may pose a threat of collision or passengers accident. The sensor must function accurately in the presence of background echoes generated by moving and fixed targets, ground reflections, atmospheric noises, including rains, fog, and, snow and noise generated within the receiver. False detection of the desired target in this environment may issue false alarms. That may be dangerous to the passenger and the vehicle. A high false alarm rate is totally unacceptable. The false alarm mechanism consists of noise peaks, crossing the threshold and the undesired response of the system to off lane targets which are not potentially hazardous to the radar equipped vehicle. This paper presents an improve technique safety performance for driver-less operation using FMCW radar sensors.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2004년도 한국우주과학회보 제13권2호
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• pp.332-336
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• 2004

This paper describes the remote tracking algorithm using measurements (azimuth, elevation, and slant range) of the radar ground station. Kalman filter model for noise reduction of the measured information is first derived by linearizing with respect to angle, angular rate, range, and range rate. And then a tracking algorithm is introduced to calculate the position of the vehicle during in-flight. The simulation results show that the algorithm is practical and effective enough tracking position of the vehicle in considerably less error.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1368-1370
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• 2000

The automotive environment presents to the FMCW radar sensor a multitude of moving and fixed targets and the sensor must detect and track only the targets which may pose a threat of collision or passengers accident. The sensor must function accurately in the presence of background echoes generated by moving and fixed targets, ground reflections, atmospheric noises, including rains, fog, and, snow and noise generated within the receiver. False detection of the desired target in this environment may issue false alarms. That may be dangerous to the passenger and the vehicle. A high false alarm rate is totally unacceptable. The false alarm mechanism consists of noise peaks, crossing the threshold and the undesired response of the system to off lane targets which are not potentially hazardous to the radar equipped vehicle. This paper presents an improve technique safety performance for driver-less operation using FMCW radar sensors.

• 자동차안전학회지
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• 제5권1호
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• pp.5-10
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• 2013

This paper describes a Forward Collision Warning (FCW) system based on the radar driven fusion with camera. The objective of FCW system is to provide an appropriate alert with satisfying the evaluation scenarios of US-NCAP and a driver acceptance. For this purpose, this paper proposed a data fusion algorithm and a collision warning algorithm. The data fusion algorithm generates information of fusion target depending on the confidence of camera sensor. The collision warning algorithm calculates indexes and determines an appropriate alert-timing by using analysis results of manual driving data. The FCW system with the proposed data fusion and collision warning algorithm was investigated via scenarios of US-NCAP and a real-road driving. It is shown that the proposed FCW system can improve the accuracy of an alarm-timing and reduce the false alarm in real roads.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.86-92
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• 2011

지능형 교통 시스템(ITS : Intelligent Transport Systems)은 원활한 교통 흐름과 자동차의 주행 안전성을 위해 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다. 이를 위한 차량간의 거리 측정 센서로 최근에는 밀리미터파를 이용한 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더가 활발히 연구되고 있다. 실제로 미국, 유럽 및 일본에서는 이미 47, 60, 77, 94, 139GHz 등이 차량의 레이더용 주파수로 할당되어 있다. 하지만 이러한 차량용 FMCW 레이더는 주변의 다른 레이더의 신호로 부터 간섭을 받게 되어 성능이 저하되는데 본 논문에서는 이런 FMCW레이더의 주변 간섭에 대한 영향을 분석하기 위해 FMCW레이더 및 간섭 상황을 모델링하고 이를 시뮬레이션 하였다. 본 연구에서는 레이더에 적용되던 기존의 성능 분석 지표인 PD(Probabilities of Detection)와 PFA(Probabilities of False Alarm) 이외에 거리 오차 정보를 반영하는 레이더 성능 분석 파라메타로 RER(Range Error Rate)을 제안하고 시뮬레이션을 통해 유용성을 검증 하였다. 제안된 RER 파라메타는 차량용 레이더 시스템에 있어 외부간섭신호에 의한 거리 오차에 대한 성능평가 지표로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.75-81
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• 2012

무인 차량의 야지 자율 주행을 위한 목적으로 수풀 뒤쪽에 가려져 있는 장애물을 탐지하고 회피하기 위해 수풀을 투과하여 차량의 전방을 고해상도로 영상화할 수 있는 근거리 초 광대역 영상 레이더의 송수신기를 설계한다. 송신기는 방위각 해상도를 향상시키기 위해 좌측과 우측으로 송신할 수 있도록 두 개의 송신기가 요구되며, 수신기의 경우는 영상을 합성하기 위하여 다채널 수신기가 요구된다. 송신기는 고 전력 증폭기와 채널 선택 스위치 및 파형 발생 모듈로 구성된다. 수신기는 16 채널 수신기, 수신 채널 변환기, 중간 주파수 하향 변환 모듈로 세분화 할 수 있다. 제안한 구조를 제작하기 전에 모델링 및 시뮬레이션 방법을 통해 여러 파라메타를 도출함으로서 가능성을 입증하였다. 그리고 제안한 송수신기를 산업용 부품을 이용하여 제작하고 성능 파라미터를 측정하여 모든 설계 요구 조건이 만족됨을 확인하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.190-201
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• 2023

Securing transportation safety infrastructure technology for Lv.4 connected autonomous driving is very important for the spread of autonomous vehicles, and the safe operation of level 4 autonomous vehicles in adverse weather has limitations due to the development of vehicle-only technology. We developed the radar-enabled AI convergence transportation entities detection system. This system is mounted on fixed and mobile supports on the road, and provides excellent autonomous driving situation recognition/determination results by converging transportation entities information collected from various monitoring sensors such as 60GHz radar and EO/IR based on artificial intelligence. By installing such a radar-enabled AI convergence transportation entities detection system on an autonomous road, it is possible to increase driving efficiency and ensure safety in adverse weather. To secure competitive technologies in the global market, the development of four key technologies such as ① AI-enabled transportation situation recognition/determination algorithm, ② 60GHz radar development technology, ③ multi-sensor data convergence technology, and ④ AI data framework technology is required.

• 항공우주기술
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• 제10권1호
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• pp.116-121
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• 2011

나로우주센터 추적레이더가 획득한 실시간 위치 정보는 발사통제시스템에서 위치, 속도, 비행궤도 표시, 예상궤도 진입여부 및 안전을 위한 비행종료시점 판단 등의 중요한 데이터로 사용된다. 추적레이더에서 발사통제시스템으로 전송하는 표적의 위치 정보는 추적레이더 중심의 좌표값 데이터이며, 발사통제시스템에서 추적레이더로 전송하는 Slaving 데이터는 발사대 중심의 좌표값 데이터이다. 이렇듯 추적레이더와 발사통제시스템 간의 송수신 데이터는 각 시스템에 맞게 적절하게 좌표 변환이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 나로우주센터 추적레이더 간의 상호 데이터 송수신 및 발사통제시스템과의 데이터 통신에 사용되는 각각의 좌표계 및 좌표계 간의 좌표 변환에 대해 기술하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.580-588
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• 2009

전차 탑재 레이더는 기상에 관계없이 전천후로 대전차 미사일을 탐지하는 능동 방호 장치의 필수적인 센서이다. 본 논문에서는 전차 탑재 레이더의 설계, 제작 및 시험 결과를 제시한다. 레이더 시스템은 안테나부, 송수신부, 신호처리부의 3개의 LRU로 구성되며, 개발 기술은 패치 안테나, SSPA 송신기, coherent I/Q detector, DSP기반 도플러 FFT 필터, 적응 CFAR, TWS 추적기 및 위협 판단을 포함한다. 개발된 레이더 시스템의 설계 성능은 고정 및 기동 시험을 통하여 확인한다.

• 한국측량학회지
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• 제39권5호
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• pp.253-263
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• 2021

Traffic data collected using advanced equipment are highly valuable for traffic planning and efficient road operation. However, there is a problem regarding the reliability of the analysis results due to equipment defects, errors in the data aggregation process, and missing data. Unlike other detectors installed for each vehicle lane, radar detectors can yield different error types because they detect all traffic volume in multilane two-way roads via a single installation external to the roadway. For the traffic data of a radar detector to be representative of reliable data, the error factors of the radar detector must be analyzed. This study presents a field survey of variables that may cause errors in traffic volume collection by targeting the points where radar detectors are installed. Video traffic data are used to determine the errors in traffic measured by a radar detector. This study establishes three types of radar detector traffic errors, i.e., artificial, mechanical, and complex errors. Among these types, it is difficult to determine the cause of the errors due to several complex factors. To solve this problem, this study developed a radar detector traffic volume error analysis model using a multiple linear regression model. The results indicate that the characteristics of the detector, road facilities, geometry, and other traffic environment factors affect errors in traffic volume detection.