CW 레이다 기반 사람 행동 인식 시스템 설계 및 구현

남정희,강채영,국정연,정윤호,Nam, Jeonghee,Kang, Chaeyoung,Kook, Jeongyeon,Jung, Yunho 한국항행학회 2021 韓國航行學會論文誌 Vol.20 No.6

CW (continuous wave) 도플러 레이다는 카메라와 달리 사생활 침해 문제를 해결할 수 있고, 비접촉 방식으로 신호를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 CW 도플러 레이다를 이용한 사람 행동 인식 시스템을 제안하고, 가속을 위한 하드웨어 설계 및 구현 결과를 제시한다. CW 도플러 레이다는 사람의 연속된 동작에 대한 신호를 측정한다. 이에, 동작 분류를 위한 단일 스펙트로그램을 얻기 위해 운동 동작의 횟수를 세는 기법을 제안하였다. 또한, 연산의 복잡도와 메모리 사용량을 최소화하기 위해 동작 분류에 BNN (binarized neural network)을 사용하였고, 검증 결과 94%의 정확도를 보임을 확인하였다. BNN의 복잡한 연산을 가속하기 위해 FPGA를 이용하여 BNN 가속기가 설계 및 구현되었다. 제안된 사람 행동 인식 시스템은 logic 7,673개, register 12,105개, combinational ALUT (adaptive look up table) 10,211개, block memory 18.7 Kb를 사용하여 구현되었으며, 성능 평가 결과 소프트웨어 구현 대비 연산 속도가 99.97% 향상되었다. Continuous wave (CW) Doppler radar has the advantage of being able to solve the privacy problem unlike camera and obtains signals in a non-contact manner. Therefore, this paper proposes a human activity recognition (HAR) system using CW Doppler radar, and presents the hardware design and implementation results for acceleration. CW Doppler radar measures signals for continuous operation of human. In order to obtain a single motion spectrogram from continuous signals, an algorithm for counting the number of movements is proposed. In addition, in order to minimize the computational complexity and memory usage, binarized neural network (BNN) was used to classify human motions, and the accuracy of 94% was shown. To accelerate the complex operations of BNN, the FPGA-based BNN accelerator was designed and implemented. The proposed HAR system was implemented using 7,673 logics, 12,105 registers, 10,211 combinational ALUTs, and 18.7 Kb of block memory. As a result of performance evaluation, the operation speed was improved by 99.97% compared to the software implementation.

CW 레이다 기반 사람 행동 인식 시스템 설계 및 구현

남정희 ( Jeonghee Nam ),강채영 ( Chaeyoung Kang ),국정연 ( Jeongyeon Kook ),정윤호 ( Yunho Jung ) 한국항행학회 2021 韓國航行學會論文誌 Vol.25 No.5

CW (continuous wave) 도플러 레이다는 카메라와 달리 사생활 침해 문제를 해결할 수 있고, 비접촉 방식으로 신호를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 CW 도플러 레이다를 이용한 사람 행동 인식 시스템을 제안하고, 가속을 위한 하드웨어 설계 및 구현 결과를 제시한다. CW 도플러 레이다는 사람의 연속된 동작에 대한 신호를 측정한다. 이에, 동작 분류를 위한 단일 스펙트로그램을 얻기 위해 운동 동작의 횟수를 세는 기법을 제안하였다. 또한, 연산의 복잡도와 메모리 사용량을 최소화하기 위해 동작 분류에 BNN (binarized neural network)을 사용하였고, 검증 결과 94%의 정확도를 보임을 확인하였다. BNN의 복잡한 연산을 가속하기 위해 FPGA를 이용하여 BNN 가속기가 설계 및 구현되었다. 제안된 사람 행동 인식 시스템은 logic 7,673개, register 12,105개, combinational ALUT (adaptive look up table) 10,211개, block memory 18.7 Kb를 사용하여 구현되었으며, 성능 평가 결과 소프트웨어 구현 대비 연산 속도가 99.97% 향상되었다. Continuous wave (CW) Doppler radar has the advantage of being able to solve the privacy problem unlike camera and obtains signals in a non-contact manner. Therefore, this paper proposes a human activity recognition (HAR) system using CW Doppler radar, and presents the hardware design and implementation results for acceleration. CW Doppler radar measures signals for continuous operation of human. In order to obtain a single motion spectrogram from continuous signals, an algorithm for counting the number of movements is proposed. In addition, in order to minimize the computational complexity and memory usage, binarized neural network (BNN) was used to classify human motions, and the accuracy of 94% was shown. To accelerate the complex operations of BNN, the FPGA-based BNN accelerator was designed and implemented. The proposed HAR system was implemented using 7,673 logics, 12,105 registers, 10,211 combinational ALUTs, and 18.7 Kb of block memory. As a result of performance evaluation, the operation speed was improved by 99.97% compared to the software implementation.

연속파 레이다를 활용한 이진 신경망 기반 사람 식별 및 동작 분류 시스템 설계 및 구현

김경민,김성진,남궁호정,정윤호 한국항행학회 2022 韓國航行學會論文誌 Vol.26 No.4

Continuous wave (CW) radar has the advantage of reliability and accuracy compared to other sensors such as camera and lidar. In addition, binarized neural network (BNN) has a characteristic that dramatically reduces memory usage and complexity compared to other deep learning networks. Therefore, this paper proposes binarized neural network based human identification and motion classification system using CW radar. After receiving a signal from CW radar, a spectrogram is generated through a short-time Fourier transform (STFT). Based on this spectrogram, we propose an algorithm that detects whether a person approaches a radar. Also, we designed an optimized BNN model that can support the accuracy of 90.0% for human identification and 98.3% for motion classification. In order to accelerate BNN operation, we designed BNN hardware accelerator on field programmable gate array (FPGA). The accelerator was implemented with 1,030 logics, 836 registers, and 334.904 Kbit block memory, and it was confirmed that the real-time operation was possible with a total calculation time of 6 ms from inference to transferring result. 연속파 레이다는 카메라나 라이다와 같은 센서에 비해서 안정성과 정확성이 보장된다는 장점이 있다. 또한 이진 신경망은 다른 딥러닝 기술에 비해서 메모리 사용량과 연산 복잡도를 크게 줄일 수 있는 특징이 있다. 따라서 본 논문에서는 연속파 레이다와 이진 신경망 기반 사람 식별 및 동작 분류 시스템을 제안한다. 연속파 레이다 센서를 통해 수신된 신호를 단시간 푸리에 변환함으로써 스펙트로그램을 생성한다. 이 스펙트로그램을 기반으로 레이다를 향해 사람이 다가오는지 감지하는 알고리즘을 제안한다. 더불어, 최적화된 이진 신경망 모델을 설계하여 사람 식별 90.0%, 동작 분류 98.3%의 우수한 정확도를 지원할 수 있음을 확인하였다. 이진 신경망 연산을 가속하기 위해 FPGA (field programmable gate array)를 이용하여 이진 신경망 연산에 대한 하드웨어 가속기를 설계하였다. 해당 가속기는 1,030개의 로직, 836개의 레지스터, 334.906 Kbit의 블록 메모리를 사용하여 구현되었고, 추론에서 결과 전송까지 총 연산 시간이 6 ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.

새로운 신호모델에 의한 CW 레이다 심장박동 및 호흡검출 성능분석

이병섭 한국위성정보통신학회 2017 한국위성정보통신학회논문지 Vol.12 No.1

본 논문에서는 여러 곳에서 통용되고 있는 기존의 CW(continuous-wave) 레이더 송수신모델을 수정한 송수신모델을 제안한다. 최근 에 심장박동과 호흡을 검출하기 위해 기존신호모델을 기반으로 CW(continuous-wave) 레이더에 대한연구가 진행 되고 있다. 그러나 이 통용되고 있는 수신모델은 인체 공학적으로 개념과 일치하지 않기 때문에 이모델을 근거로 실험을 할 경우 실제 개발되는 시스템 성능을 정확하게 예측할수 없다. 본 논문에서는 인체 공학상 개념과 일치하는 수정된 CW(continuous-wave) 레이더 송수신모델을 제안하고 가운시안 잡음rhk 다중경로 환경에서 심장박동 및 호흡검출에 대한 시뮬레이션을 수행하고 이를 기존수신모델과의 심장박 동과 호흡검출에 대한 성능을 비교 분석한다. In this paper, new signal model for bio-signal detection, i.e heart beat and respiration, using CW radar. Most research on this similar topic are based on the conventional signal model which is not correct in envisaging reflected signal from the human body. The system developed based on this conventional model can not predict exact performance of the system. So in this paper modified signal model for bio-radar is proposed and then simulation for detecting heartbeat and respiration signal in AWGN, multipath environment. The detection performance difference between two signal models are discussed.the modified

FM-CW 레이더 분해능 개선을 위한 상관 알고리듬

전중창,김태수 위덕대학교 산업기술연구소 2000 산업기술연구소 논문집 Vol.4 No.1

본 논문에서는 FM-CW 레이더의 원리를 이용한 마이크로파 거리계에서 비트 신호(beat signal)의 스펙트럼 상관도(correlation)를 해석한다. 산업 자동화용과 같이 정밀도가 높아야하는 경우, 거리계에 사용되는 VCO의 주파수 선형도가 매우 좋아야한다. 그러나, 실제 VCO의 선형도를 높이는 일은 매우 어려우며, 장비의 고가화를 초래하게 된다. 거리 차가 충분히 작은 경우, 두 비트 신호의 주파수 스펙트럼간에 상관도가 peak를 나타내는 주파수 offset이 존재하게 되며, 본 논문에서는 이를 바탕으로 일반적 VCO를 사용하여도 정밀한 측정을 할 수 있는 상관 알고리듬을 제안한다. 상관도에 대한 배경 이론을 유도하고, 제안된 알고리듬을 적용한 측정 결과를 제시하였다. In this paper, we analyze spectrum correlation of beat signals in the microwave level meter based on the FM-CW radar. For industrial applications, level meters must have high precision, which requires a good linearity of VCO. But, in practice, it is very complicated or very expensive to make VCO linear enough to be acceptable in the industrial field. We propose a measurement algorithm using the fact that there exists a peak in the spectrum correlation of beat signals when range difference is adequately small. This makes it possible to determine the range difference in a precise manner even using a practical VCO. We develop the background theory of correlation and show some results using this algorithm.

Condition monitoring of cooling tower fan using K‐band Doppler radar

Im, Yun‐,Taek,Doo, Seung‐,Gyu,Hwang, Jeong‐,Sik John Wiley Sons, Inc. 2019 MICROWAVE AND OPTICAL TECHNOLOGY LETTERS Vol.61 No.1

<P><B>Abstract</B></P><P>A contactless condition monitoring technique for cooling tower fans is proposed using K‐band Doppler radar. The system is realized using a commercial K‐band Doppler radar module, the Hilbert transform is adopted to minimize the hardware complexity, and the Fourier transform is used to analyze the received signal. The proposed system has several advantages. First, Doppler radar is less vulnerable to the adverse effects of scattering from mist or dust, since the wavelength of a microwave is longer than that of a laser. Second, the proposed radar system can be applied to any sized fans, although it is suitable for cooling tower fans. Third, it can be easily implemented in a low‐cost manner. The test results show that the RPM of the HANARO cooling tower fan agree with that of the motor in both low‐speed and high‐speed modes. The proposed system can be applied to the condition monitoring of cooling tower fans in thermal control systems.</P>

FMCW 레이다의 다수 표적 탐지 알고리즘 제안

윤재혁,유승오,양재원,이동주 한국전자파학회 2020 한국전자파학회논문지 Vol.31 No.1

최근 레이다를 이용하여 표적을 실시간으로 탐지하고, 표적의 거리, 속도, 각도 정보 등을 추출하는 방법에 대해 많은연구가 진행되고 있다[1]~[3]. 기존 주파수 변조 방식의 연속 신호 레이다는 하나의 표적을 탐지할 때 펄스 레이다에 비해높은 거리 해상도와 높은 신호 대 잡음비(signal to noise ratio, 이하 SNR)를 장점으로 갖는다. 하지만, 다수 표적이 존재하는 경우, 반사 신호의 도플러 효과에 의해 고스트 표적(Ghost target)이 발생하며, 오탐지(false detection) 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 기본적인 주파수 변조 연속 신호(frequency modulation continuous waveform, 이하 FMCW)와 연속 신호(continuous waveform, 이하 CW)를 이용한 방식을 소개하고, 제안하는 FMCW와 CW의 신호 처리 방식을 이용하여 다수표적을 분리 탐지하고, 고스트 표적 신호를 제거하는 기법을 소개한다.

비접촉형 심박수 측정 정확도 향상을 위한 인공지능 기반 CW 레이더 신호처리

윤원열,권남규,Won Yeol Yoon,Nam Kyu Kwon 대한임베디드공학회 2023 대한임베디드공학회논문지 Vol.18 No.6

Vital signals provide essential information regarding the health status of individuals, thereby contributing to health management and medical research. Present monitoring methods, such as ECGs (Electrocardiograms) and smartwatches, demand proximity and fixed postures, which limit their applicability. To address this, Non-contact vital signal measurement methods, such as CW (Continuous-Wave) radar, have emerged as a solution. However, unwanted signal components and a stepwise processing approach lead to errors and limitations in heart rate detection. To overcome these issues, this study introduces an integrated neural network approach that combines noise removal, demodulation, and dominant-frequency detection into a unified process. The neural network employed for signal processing in this research adopts a MLP (Multi-Layer Perceptron) architecture, which analyzes the in-phase and quadrature signals collected within a specified time window, using two distinct input layers. The training of the neural network utilizes CW radar signals and reference heart rates obtained from the ECG. In the experimental evaluation, networks trained on different datasets were compared, and their performance was assessed based on loss and frequency accuracy. The proposed methodology exhibits substantial potential for achieving precise vital signals through non-contact measurements, effectively mitigating the limitations of existing methodologies.

CW 바이오 레이더에서 수정 송수신 모델을 이용한 심장 박동 및 호흡 검출

서명환(Myung-Hwan Seo),이병섭(Byung-Seub Lee) 한국전자파학회 2008 한국전자파학회논문지 Vol.19 No.11

이 논문에서는 여러 곳에서 통용되고 있는 기존의 CW(Continuous-Wave) 바이오 레이더 송수신 모델을 수정한 새로운 송수신 모델을 제안한다. 최근에 심장 박동과 호흡을 검출하기 위해 CW 바이오 레이더를 이용해서 여러 연구 기관에서 연구가 진행되고 있다. 그러나 이 통용되고 있는 수신 모델을 이용해서 심장 박동을 검출하게 되면 여분의 위상 변이나 가우시안 잡음에 취약하고, 또한 인체 공학적으로 개념상 정확하지 못한 단점을 가지고 있다. 그러므로 이 논문에서 인체 공학상으로 정확한 수정된 CW 바이오 레이더 송수신 모델을 제안함으로써 여분의 위상 변이와 가우시안 잡음이 있는 환경뿐 아니라 다중 경로 환경에서 기존의 송수신 모델과의 심장 박동과 호흡 검출에 대한 성능을 비교 분석한다. The paper proposes a new signal model which is revised from the commonly used signal model. Recently, many research institutions had a research about CW bio-radar for detecting the heartbeat and respiration. However, when the bio-radar detects the heartbeat using the previous signal model, the bio-radar has a disadvantage of weakness about the residual phase and AWGN. Also, the model is inappropriate in ergonomics because this signal model supposes that the heart and lung are located at a same place. In this paper, the modified signal model, which is appropriate in ergonomics, is proposed. This paper analyzes and compares with the performance for detecting the heartbeat and respiration using the previous model and revised model in AWGN and multi-path environment.

발사체 추적용 도플러 레이더의 기술개발동향

노영환(Noh, Young-Hwan),박두진(Park, Doo-jin),김태형(Kim, Tae-Hyung) 한국항공우주연구원 2013 항공우주산업기술동향 Vol.11 No.2

도플러 레이더는 도플러 효과를 기본으로 도플러 위상차를 이용하여 표적의 위치를 추적하기 위한 장비이다. 현재 도플러 레이더는 발사체, 항공기, 로켓, 비행탄자, 선박, 공항, 항만, 기상상태 감시 등에 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 도플러 레이더의 기술개발 동향과 최근 발사체를 추적하기 위해 활용되고 있는 도플러 레이더의 운용현황에 대해 기술한다. Doppler Radar is an equipment to track position of the target using phase difference principle that is based on the doppler effect. It is widely used for launch vehicle, aircraft, rocket, flying bullet, ship, airport, harbor and meteorological watch, etc. In this paper, we introduce the technical development trend of Doppler Radar and operating state of Doppler Radar for tracking of Launch Vehicle.