FMCW 레이더의 Range-Doppler Spectrum에 기반한 합성곱-순환신경망 CFAR 설계

Abstract

본 논문은 FMCW 레이더의 Range-doppler spectrum을 입력받아 타겟 존재 유무를 판별하는 CNN-LSTM CFAR 딥러닝 모델을 제시한다. 연속적으로 목표물을 감지하는 레이더 특성과 레이더의 출력 데이터 Range-doppler spectrum이 이미지 특성 데이터인 것에 맞추어 CNN 모델과 LSTM 모델을 결합하여 모델을 설계한다. 특히, 딥러닝 기반 CFAR 알고리즘의 손실함수를 적용하여 오경보 확률 조절이 가능한 CFAR 모델을 설계한다. 논문에서 제시한 CNN-LSTM CFAR 모델이 기존 딥러닝 기반 CFAR 알고리즘과 비교해 성능 향상을 보이는 것을 실험을 통하여 확인하였다.