[論文レビュー] CFAR-Based Interference Mitigation for FMCW Automotive Radar Systems

Jianping Wang|arXiv (Cornell University)|Jan 4, 2021

Radar Systems and Signal Processing参考文献 23被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、FMCW自動車レーダーシステム向けに、CFARベースの干渉低減手法であるCFAR-ZおよびCFAR-ACを提案する。1次元CFAR検出器を用いて時間周波数ドメインにおける干渉成分（短い chirp ような成分）を検出し、ゼロ化またはアンプリチュード補正を施すことで、有用なターゲット信号を損なわず干渉を効果的に抑制する。既存手法に比べ、信号対干渉＋ノイズ比（SINR）および相関係数が優れており、リアルタイム実装に適した低計算量である。

ABSTRACT

In this paper, constant false alarm rate (CFAR) detector-based approaches are proposed for interference mitigation of Frequency modulated continuous wave (FMCW) radars. The proposed methods exploit the fact that after dechirping and low-pass filtering operations the targets' beat signals of FMCW radars are composed of exponential sinusoidal components while interferences exhibit short chirp waves within a sweep. The spectra of interferences in the time-frequency ($t$-$f$) domain are detected by employing a 1-D CFAR detector along each frequency bin and then the detected map is dilated as a mask for interference suppression. They are applicable to the scenarios in the presence of multiple interferences. Compared to the existing methods, the proposed methods reduce the power loss of useful signals and are very computationally efficient. Their interference mitigation performances are demonstrated through both numerical simulations and experimental results.

研究の動機と目的

• 複数のFMCWレーダーが同時に動作する混雑した自動車レーダー環境における干渉の増大という課題に対処すること。
• 弱いターゲット信号が強い干渉によって劣化する状況においても、計算量が少なくリアルタイムに処理可能な干渉低減手法を開発すること。
• 信号パワーの損失、事前信号モデルへの依存、または複雑なシステム再設計を要する既存手法の限界を克服すること。
• 時間周波数ドメインにおける干渉（短いchirp）とターゲットの混叠信号（指数的正弦波）の特徴的なスペクトル差を活用し、効果的な検出と低減を実現すること。

提案手法

• 干渉成分は一時的であるため、時間周波数（t-f）ドメインにおける各周波数チャンクに1次元CFAR検出器を適用し、短いchirpに類似した信号として検出する。
• 検出された干渉マップを膨張処理して、t-f平面における干渉影響領域を特定するバイナリマスクに変換する。
• CFAR-Zでは、識別された干渉領域をt-fスペクトルからゼロに設定し、その後逆短時間フーリエ変換（ISTFT）により混叠信号を再構築する。
• CFAR-ACでは、隣接する非干渉領域から得られる利得係数を用いて、干渉影響領域に対してアンプリチュード補正を施し、信号エネルギーを保持する。
• 再構築された混叠信号を用いて距離プロファイルを生成し、ターゲット検出性能はCFAR検出器を用いて評価する。
• 窓関数による端効果を低減するため、STFTの前にはゼロパディングを、ISTFTの後にそれを除去する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 CFARベースの検出アプローチは、FMCWレーダー信号の時間周波数ドメインにおいて、干渉成分とターゲット混叠信号を効果的に区別できるか？
• RQ2 CFAR-ZとCFAR-ACは、干渉を低減しつつ、有用な信号パワーをどの程度保持できるか？
• RQ3 干渉低減処理が、特に弱いターゲットや近接して配置されたターゲットの検出性能に及ぼす影響は何か？
• RQ4 既存の信号処理や深層学習ベースの手法と比較して、提案手法は低計算オーバーヘッドでリアルタイム処理を達成できるか？

主な発見

• CFAR-ACおよびCFAR-Zは、全手法の中で最高の相関係数と信号対干渉＋ノイズ比（SINR）を達成し、ウェーブレットノイズ除去（WD）およびアダプティブノイズキャンセラ（ANC）を上回る性能を示した。
• CFAR-ACおよびANC手法は、ターゲット距離での距離プロファイルにおいて最大ピーク振幅が最も高く、リファレンス信号に最も近い結果を示し、有用な信号パワーの保持が優れていることを示した。
• CFAR-ZはCFAR-ACに比べてピーク振幅が低く、過剰なゼロ化による有用信号エネルギーの部分的損失を示した。
• CFAR-ZおよびCFAR-ACは、WDおよびANC手法では検出に失敗した22.5 mの第4の静止ターゲットを正常に検出でき、検出確率の向上を実証した。
• 全4手法（WD、ANC、CFAR-Z、CFAR-AC）は、生信号に比べてターゲット検出性能を向上させた。特にCFAR-ZおよびCFAR-ACは、元々マスキングされていた弱いターゲットの検出を可能にした。
• 提案手法は計算量が少なく、信号再設計や高サンプリングレートを要する手法とは異なり、自動車レーダーシステムにおけるリアルタイム実装に適している。