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IR-UWB 레이더를 활용한 TOA(time-of-arrival) 기반의 거리 추정 방법으로서,a) 상기 IR-UWB 레이더를 초기 운용 시, 타겟이 없는 상황에서 레이더로부터 송신된 신호를 수신기를 통해 수신하여 원본 클러터 신호를 획득하는 단계와;b) 상기 획득된 원본 클러터 신호에 대해 특이값 분해(singular value decomposition; SVD)를 수행하여 특이값들을 획득하는 단계와;c) 상기 획득된 특이값들 중에 상대적으로 큰 특이값을 이용하여 저계수 근사화(low-rank approximation; LRA)를 수행하여 클러터를 포함한 전파 채널을 근사화하여 추정된 클러터 신호를 획득하는 단계와;d) 거리를 추정하고자 하는 임의의 타겟이 존재하는 상황에서, 레이더로부터 송신된 신호가 타겟에 반사되어 돌아오는 신호를 수신기를 통해 수신하여 원본 타겟 신호를 획득하는 단계와;e) 상기 획득된 원본 타겟 신호에 포함되어 있는 클러터 신호를 억압하기 위해 상기 원본 타겟 신호에서 상기 단계 c)에서 획득된 추정된 클러터 신호를 차감(subtraction)하여 가공된 타겟 신호를 획득하는 단계와;f) 상기 가공된 타겟 신호와 사람 또는 사물에 대해 실험을 통해 미리 수집된 타겟 신호와의 상관 관계(correlation)를 평가하는 단계와;g) 상기 상관 관계를 평가한 후, 잔존하는 시변(time-varying) 요소들을 경감하기 위해 상기 가공된 타겟 신호에 대해 저계수 근사화(LRA)를 다시 수행하는 단계; 및h) 상기 단계 g)에서의 저계수 근사화를 수행한 후 얻어진 최종 신호에서 피크값을 검출하여 해당 타겟에 대한 거리 추정을 완료하는 단계를 포함하는 저계수 특이값 근사화를 이용한 클러터 억압 거리 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 단계 b)에서 특이값 분해(SVD)의 결과는 원본 클러터 신호에 대한 제1 랭크, 제2 랭크, 제3 랭크,
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제1항에 있어서,상기 단계 c)에서 상기 저계수 근사화(LRA)를 수행함에 있어서, 상기 획득된 원본 클러터 신호에 대해 특이값 분해(SVD)를 수행하여 고유치 및 고유 벡터(eigenvector)를 얻고, 유효 랭크의 고유치들에 의한 행렬 재구성 데이터세트와 상기 고유 벡터를 이용하여 저계수 근사화(LRA)를 수행하는 것을 특징으로 하는 저계수 특이값 근사화를 이용한 클러터 억압 거리 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 단계 f)에서 상관 관계(correlation)를 평가함에 있어서, 상기 가공된 타겟 신호의 데이터세트(signal dataset)와 상기 사람 또는 사물에 대해 실험을 통해 미리 수집된 템플레이트 신호(template signal)와의 교차-상관 관계(cross-correlation)를 평가하는 것을 특징으로 하는 저계수 특이값 근사화를 이용한 클러터 억압 거리 추정 방법
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IR-UWB 레이더를 활용한 TOA(time-of-arrival) 기반의 거리 추정 방법으로서,a) 상기 IR-UWB 레이더를 초기 운용 시, 타겟이 없는 상황에서 레이더로부터 송신된 신호를 수신기를 통해 수신하여 원본 클러터 신호를 획득하는 단계와;b) 상기 획득된 원본 클러터 신호에 대해 특이값 분해(singular value decomposition; SVD)를 수행하여 특이값들을 획득하는 단계와;c) 상기 획득된 특이값들 중에 상대적으로 큰 특이값을 이용하여 저계수 근사화(low-rank approximation; LRA)를 수행하여 클러터를 포함한 전파 채널을 근사화하여 추정된 클러터 신호를 획득하는 단계와;d) 거리를 추정하고자 하는 임의의 타겟이 존재하는 상황에서, 레이더로부터 송신된 신호가 타겟에 반사되어 돌아오는 신호를 수신기를 통해 수신하여 원본 타겟 신호를 획득하는 단계와;e) 상기 획득된 원본 타겟 신호에 포함되어 있는 클러터 신호를 억압하기 위해 상기 원본 타겟 신호에서 상기 단계 c)에서 획득된 추정된 클러터 신호를 차감 (subtraction)하여 가공된 타겟 신호를 획득하는 단계와;f) 상기 가공된 타겟 신호와 사람 또는 사물에 대해 실험을 통해 미리 수집된 타겟 신호와의 상관 관계(correlation)를 평가하는 단계와;g) 상기 상관 관계를 평가한 후, 잔존하는 시변(time-varying) 요소들을 경감하기 위해 상기 가공된 타겟 신호에 대해 저계수 근사화(LRA)를 다시 수행하는 단계와;h) 상기 단계 g)에서의 저계수 근사화를 수행한 후 얻어진 최종 신호에서 피크값을 검출하여 해당 타겟의 위치를 특정하는 단계와;i) 상기 위치가 특정된 타겟의 신호를 후속 시퀀스에서 상기 단계 f)에 반영하여 상기 가공된 타겟 신호와 상기 위치가 특정된 타겟의 신호와의 상관 관계를 평가하는 단계와; j) 상기 상관 관계를 평가한 후, 잔존하는 시변(time-varying) 요소들을 경감하기 위해 상기 가공된 타겟 신호에 대해 저계수 근사화(LRA)를 다시 수행하는 단계; 및k) 상기 단계 j)에서의 저계수 근사화를 수행한 후 얻어진 최종 신호에서 피크값을 검출하여 해당 타겟에 대한 거리 추정을 완료하는 단계를 포함하는 저계수 특이값 근사화를 이용한 클러터 억압 거리 추정 방법
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제5항에 있어서,상기 단계 b)에서 특이값 분해(SVD)의 결과는 원본 클러터 신호에 대한 제1 랭크, 제2 랭크, 제3 랭크,
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제5항에 있어서,상기 단계 c)에서 상기 저계수 근사화(LRA)를 수행함에 있어서, 상기 획득된 원본 클러터 신호에 대해 특이값 분해(SVD)를 수행하여 고유치 및 고유 벡터(eigenvector)를 얻고, 유효 랭크의 고유치들에 의한 행렬 재구성 데이터세트와 상기 고유 벡터를 이용하여 저계수 근사화(LRA)를 수행하는 것을 특징으로 하는 저계수 특이값 근사화를 이용한 클러터 억압 거리 추정 방법
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제5항에 있어서,상기 단계 f)에서 상관 관계(correlation)를 평가함에 있어서, 상기 가공된 타겟 신호의 데이터세트(signal dataset)와 상기 사람 또는 사물에 대해 실험을 통해 미리 수집된 템플레이트 신호(template signal)와의 교차-상관 관계 (cross-correlation)를 평가하는 것을 특징으로 하는 저계수 특이값 근사화를 이용한 클러터 억압 거리 추정 방법
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