The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems (한국ITS학회 논문지)

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UWB RADAR based Modified Adaptive CFAR Algorithm for improved safety of Personal Rapid Transit

무인 궤도 차량의 안전성 제고를 위한 UWB 레이더 기반 적응형 CFAR 알고리즘

  • 홍석곤 (인하대학교 정보통신공학과) ;
  • 김백현 (한국철도기술연구원 열차제어통신연구실) ;
  • 정락교 (한국철도기술연구원 열차제어통신연구실) ;
  • 곽경섭 (인하대학교 정보통신공학과)
  • Received : 2012.11.05
  • Accepted : 2013.01.03
  • Published : 2013.02.28
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Abstract

Personal Rapid Transit(PRT) is a new unmanned transportation system using electricity. The purpose of the PRT is relieving the congestion of city traffic and connecting between inner city and airport, high-speed railroad. PRT requires to develop devices for the guarantee of safety and reliability. PRT as the mean of rail transportation must be equipped with control system for front rail sensing. Ultra Wide Band(UWB) radar system is suitable for PRT's detection because it has the advantage of low power consumption, low interference and high resolution. In this paper, an improved adaptive Constant False Alarm Rate(CFAR) algorithm is proposed and studied in various noise environments. The proposed algorithm improves performance in various noise environments compared to the Mean Level CFAR algorithms and other adaptive CFAR algorithms.

전기를 이용한 신 교통 시스템인 무인궤도차량은 도심교통 완화, 관광지 교통지원, 공항 및 고속철도와 거점지역을 연결하는 목적을 가지고 있다. 무인궤도차량의 무인 운용에 따른 안전성과 신뢰성 보장을 위해 안전장치의 개발을 필요로 하고 있다. UWB 레이더는 낮은 전력소모와 낮은 간섭 및 높은 정밀도의 장점을 가지고 있어 무인궤도차량에 적합한 시스템이다. 본 논문에서는 무인궤도차량의 안전한 운행을 위한 필수 요소인 레이더에 적합하고, 다양한 잡음환경에서 개선된 성능을 보이는 적응형 CFAR 알고리즘을 제안하였다. 제안된 CFAR 알고리즘은 Mean Level 계열의 CFAR 알고리즘에 비하여 균질한 잡음상황과 다중표적상황에서 개선된 성능을 보였으며, 기존의 VI-CFAR이 가진 다중 표적 상황에서 성능저하를 개선하였다.

Keywords

References

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