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OFDM 레이더 시스템에서 전송하고자 하는 심볼을 시간 영역으로 변환한 다음 CP(Cyclic Prefix)를 추가하여 전송 신호를 생성하고 생성된 전송 신호를 전송하는 송신기; 및 이동 객체로부터의 반사신호에서 CP를 제거한 다음 주파수 영역으로 변환하여 수신 신호를 도출하는 수신기를 포함하는 합성곱 신경망 기반의 다중 물체 검출 시스템에 있어서,상기 수신기는,상기 수신신호와 기 정해진 피크 지점을 토대로 이동객체의 상대 거리 및 속도를 도출하고 도출된 이동객체의 상대 거리 및 속도에 대한 2차원 주기도(periodogram)를 생성하는 전처리부; 및도출된 2차원 주기도를 입력으로 학습하여 이동객체를 추정하는 학습부를 포함하는 것을 특징으로 하는 합성곱 신경망 기반의 다중 물체 검출 시스템
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제1항에 있어서, 상기 전처리부는,이동 객체로부터의 반사신호에서 CP를 제거하는 CP 제거기; CP가 제거된 반사신호를 병렬 형태로 변환하는 S/P 변환기;상기 S/P 변환기의 반사신호에 대해 고속 푸리에 변환(FFT)를 통해 주파수 영역으로 변환하여 수신신호를 도출하는 FFT기; 송신신호를 제거된 수신신호를 필터링하는 필터모듈;상기 필터모듈의 수신신호의 행렬 각각에 대해 이산 푸리에 변환을 수행하여 상기 2차원 주기도를 생성하기 위한 해상도를 도출하는 DFT(Discrete Fourier Transform) 모듈; 및 도출된 해상도로 도플러 주파수 및 거리가 제한된 수신신호와 기 정해진 피크 지점을 토대로 이동객체의 상대 거리 및 속도를 도출하고 도출된 이동객체의 상대 거리 및 속도에 대한 2차원 주기도를 생성하는 2차원 주기도 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 합성곱 신경망 기반의 다중 물체 검출 시스템
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제2항에 있어서, 상기 학습부는,입력 계층, 다수의 합성곱 계층 및 하나의 완전 결합 계층과 하나의 분류기를 포함하여 각 해상도의 수신신호에 대한 클래스를 출력하는 CNN 학습모듈; 및출력된 각 클래스에 대해 소프트 맥스 함수를 통해 각 클래스별 확률값을 도출하고 도출된 클래스별 확률값 중 가장 큰 확률값을 가지는 클래스 내에 존재하는 반사된 이동객체의 수로 이동객체를 추정하는 이동객체 추정모듈을 구비하는 것을 특징으로 하는 합성곱 신경망 기반의 다중 물체 검출 시스템
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이동 객체로부터의 반사신호에서 CP를 제거한 다음 주파수 영역으로 변환하여 수신 신호를 도출하고 도출된 수신신호에 대해 전처리하여 이동객체의 거리 및 속도에 대한 2차원 주기도를 생성하는 전처리 단계; 및상기 2차원 주기도를 입력으로 학습 수행하여 이동객체를 추정하는 학습 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 합성곱 신경망 기반의 다중 물체 검출 방법
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제4항에 있어서, 상기 전처리 단계는, 이동객체로부터의 반사신호에서 CP를 제거하는 단계;시리얼 형태의 CP가 제거된 반사신호를 병렬 형태로 변환하는 단계;상기 병렬 형태의 CP가 제거된 반사신호에 대해 FFT를 통해 주파수 영역으로 변환하여 수신신호를 도출하는 단계;상기 송신신호가 제거된 수신신호를 통과하는 단계;상기 송신신호가 제거된 수신신호의 각 행렬에 대해 이산 푸리에 변환을 수행하여 이동객체의 상대 거리 및 속도에 대한 2차원 주기도의 해상도를 설정하는 단계; 및상기 도출된 해상도로 도플러 주파수 및 거리가 제한된 수신신호와 기 정해진 피크 지점을 토대로 이동객체의 상대 거리 및 속도를 도출하고 도출된 상대 거리 및 속도에 대한 2차원 주기도를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 합성곱 신경망 기반의 다중 물체 검출 방법
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제5항에 있어서, 상기 학습 단계는,상기 2차원 주기도를 입력으로 합성곱 신경망을 통해 학습 수행하는 이동객체 추정 알고리즘을 수행하되,상기 이동객체 추정 알고리즘은입력 계층, 다수의 합성곱 계층 및 하나의 완전 결합 계층과 하나의 분류기를 포함하여 각 해상도의 수신신호에 대한 클래스를 출력하는 단계; 상기 각 클래스에 대해 소프트 맥스 함수를 통해 각 클래스의 확률값을 도출하는 단계; 및상기 각 클래스의 확률값 중 가장 큰 클래스 내에 존재하는 반사된 이동객체의 수신신호의 수로 이동객체의 수를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 합성곱 신경망 기반의 다중 물체 검출 방법
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제5항 내지 제6항 중 한 항의 합성곱 신경망 기반의 다중 물체 검출 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되고 컴퓨터에서 판단 가능한 기록매체
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