[논문 리뷰] Coherent Track Before Detect: Detection via simultaneous trajectory estimation and long time integration

Kimin Kim, Murat Üney외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 09. 01.

Target Tracking and Data Fusion in Sensor Networks참고 문헌 23인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 단일 정지, 이중 정지, 다중 정지 레이더 구성에서 다중 동기 처리 간격(CPI)에 걸쳐 객체 궤적을 동시에 추정하면서 장시간의 일관성 있는 통합을 수행하는 일관성 있는 트랙-베이지드-디텍션 프레임워크를 제안한다. 비정상적인 전송기 간 시간 기준 이격을 추정하면서 반사 계수를 일관성 있게 통합함으로써, 기존 기법이 실패하는 저 SNR, 궤적을 변화시키는 객체에 대해서도 거의 최적의 검출 성능을 달성한다.

ABSTRACT

In this work, we consider the detection of manoeuvring small objects with radars. Such objects induce low signal to noise ratio (SNR) reflections in the received signal. We consider both co-located and separated transmitter/receiver pairs, i.e., mono-static and bi-static configurations, respectively, as well as multi-static settings involving both types. We propose coherent track before detect: A detection approach which is capable of coherently integrating these reflections within a coherent processing interval (CPI) in all these configurations and continuing integration for an arbitrarily long time across consecutive CPIs. {We estimate the complex value of the reflection coefficients for integration while simultaneously estimating the object trajectory. Compounded with these computations is the estimation of the unknown time reference shift of the separated transmitters necessary for coherent processing.} Detection is made by using the resulting integration value in a Neyman-Pearson test against a constant false alarm rate threshold. We demonstrate the efficacy of our approach in a simulation example with a very low SNR object which cannot be detected with conventional techniques.

연구 동기 및 목표

• 저 신호 대 잡음비(SNR) 및 궤적을 변화시키는 작은 목표물을 레이더 감시에서 탐지하는 데 도전하는 데 목적을 두며.
• 궤적 운동으로 인해 범위- doppler 해상도 셀 간에 목표물을 추적하지 못하는 기존 펄스 통합 기법의 한계를 극복하는 데 목적을 두며.
• 궤적과 반사 계수를 동시에 추정함으로써 임의의 긴 시간 간격에 걸쳐 일관성 있는 통합을 가능하게 하는 데 목적을 두며.
• 원격 전송기와 현지 수신기 사이의 알려지지 않은 시간 기준 이격을 추정함으로써 이중 정지 및 다중 정지 레이더의 동기화 문제를 해결하는 데 목적을 두며.
• 통합된 복소 진폭에 대해 Neyman-Pearson 검정을 적용하여 이상적인 최적 성능(예지 통합기)에 가까운 검출 성능을 달성하는 데 목적을 두며.

제안 방법

• 이 방법은 다수의 CPI에 걸쳐 복소 반사 계수의 동시에 궤적 추정 및 장시간 일관성 있는 통합을 수행한다.
• 신호 및 잡음 가설 하에서 측정치의 공동 분포를 모델링하기 위해 가능도 기반 접근법을 사용하며, 궤적과 시간 기준 불확실성을 통합한다.
• 알고리즘은 Bayesian 추론을 통해 각 CPI에 대해 복소 반사 계수를 추정하면서 객체 상태(위치, 속도)를 추적한다.
• 이중 정지 시스템에서 알려지지 않은 시간 기준 이격을 고려하기 위해 통합 중 전송기-수신기 시간 오프셋을 함께 추정한다.
• 각 CPI 내에서 일관성 있는 통합 후, 서로 다른 레이더 채널(단일 정지 및 이중 정지) 간에 비일관성 있는 통합을 수행한다.
• 최종 통합된 복소 값에 대해 Neyman-Pearson 검정을 적용하여 일정한 위험률(예: CFAR)에서 목표물 존재 여부를 검출한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기존 기법이 저 SNR로 인해 실패할 때, 궤적을 변화시키는 목표물에 대해 장시간 일관성 있는 통합을 효과적으로 달성할 수 있는가?
• RQ2 목표물의 궤적이 범위-Doppler 해상도 셀 간을 이동할 경우, 여러 CPI에 걸쳐 일관성 있는 통합을 어떻게 유지할 수 있는가?
• RQ3 이중 정지 레이더 시스템에서 알려지지 않은 시간 기준 이격이 일관성 있는 통합 성능에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ4 궤적 추정과 반사 계수 통합을 동시에 수행하는 것이, 오직 크기 정보만을 사용하는 기존 트랙-베이지드-디텍션 방법보다 우월한가?
• RQ5 제안된 방법이 목표물 궤적과 반사 계수에 대한 완벽한 지식을 가진 예지 통합기의 성능에 얼마나 가까이 도달할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 매우 낮은 SNR 목표물에 대해서도 예지 통합기의 이론적 최적 성능에 매우 가까운 검출 성능을 달성한다.
• 이 방법은 기존의 매칭 필터링 및 비일관성 있는 통합의 감지 임계값 이하의 SNR를 가진 목표물을 성공적으로 탐지한다.
• 궤적과 복소 반사 계수의 동시 추정은 고정된 CPI 처리의 한계를 극복하고 임의의 긴 시간 간격에 걸쳐 일관성 있는 통합을 가능하게 한다.
• Cramér-Rao 하한(CRB) 분석을 통해 추정기가 복소 반사 계수에 대해 거의 최소 분산을 달성함을 확인하여 통계적 효율성을 검증한다.
• 알려지지 않은 시간 기준 이격을 효과적으로 보정함으로써 이중 정지 구성에서 일관성 있는 처리를 가능하게 하며, 정확한 전송기-수신기 동기화가 필요하지 않다.
• 시뮬레이션 결과는 이 방법이 표준 트랙-베이지드-디텍션 또는 기존 통합 기법으로는 탐지할 수 없는 목표물을 탐지할 수 있음을 보여준다.