[논문 리뷰] Improved Sensing and Positioning via 5G and mmWave radar for Airport Surveillance

Bo Tan, Elena Simona Lohan외 9명|arXiv (Cornell University)|2022. 02. 28.

Air Traffic Management and Optimization참고 문헌 19인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 고정밀 위치 측정를 위한 3차원 벡터 안테나와 고도로 발전된 도착 시간 및 도착 각도 추정 기술을 결합한 통합 5G 및 mmWave 레이더 시스템을 제안하여 공항 감시를 향상시킨다. 5G 신호 기반 영상 기능과 인공지능 기반 목표 추적을 도입하였으며, 현실적인 전파 모델링을 통해 검증되어 향후 항공 교통 관리 시스템을 위한 융합된 감지 및 위치 측정 기능을 가능하게 한다.

ABSTRACT

This paper explores an integrated approach for improved sensing and positioning with applications in air traffic management (ATM) and in the Advanced Surface Movement Guidance and Control System (A-SMGCS). The integrated approach includes the synergy of 3D Vector Antenna with the novel time-of-arrival and angle-of-arrival estimate methods for accurate positioning, combining the sensing on the sub-6GHz and mmWave spectrum for the enhanced non-cooperative surveillance. For the positioning scope, both uplink and downlink 5G reference signals are investigated and their performance is evaluated. For the non-cooperative sensing scope, a novel 5G-signal-based imaging function is proposed and verified with realistic airport radio-propagation modelling and the AI-based targets tracking-and-motion recognition are investigated. The 5G-based imaging and mmWave radar based detection can be potentially fused to enhance surveillance in the airport. The work is being done within the European-funded project NewSense and it delves into the 5G, Vector Antennas, and mmWave capabilities for future ATM solutions.

연구 동기 및 목표

• 5G 및 mmWave 레이더 기술 통합을 통해 감지 및 위치 측정 정확도를 향상시켜 공항 활주로 감시를 개선한다.
• 비협조적 감시 시스템의 한계를 보완하기 위해 저주파 대역 및 mmWave 대역 스펙트럼을 활용하여 강력한 탐지 능력을 확보한다.
• 변동성이 큰 공항 환경에 적합한 새로운 5G 기반 영상 및 목표 추적 방법을 개발하고 평가한다.
• 5G 기반 감지와 mmWave 레이더 탐지의 융합을 통해 종합적이고 실시간인 공항 활주로 감시를 가능하게 한다.

제안 방법

• 정밀한 위치 측정 정확도 향상을 위해 3차원 벡터 안테나를 활용하여 도착 방향 및 도착 시간 추정을 향상시킨다.
• 다양한 전송 모드에서의 위치 측정 성능 평가를 위해 업링크 및 다운링크 5G 기준 신호를 활용한다.
• 채널 상태 정보를 활용하여 비협조적 목표 탐지를 위한 새로운 5G 신호 기반 영상 기능을 제안한다.
• 복잡한 공항 환경에서 실시간 목표 추적 및 운동 인식을 위한 인공지능 기반 알고리즘을 구현한다.
• 통합된 감지 및 위치 측정 시스템의 성능을 검증하기 위해 현실적인 공항 전파 전파 모델링을 수행한다.
• 5G 기반 영상과 mmWave 레이더 탐지를 융합하여 전체 감시의 강성과 커버리지 향상을 도모한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 5G와 mmWave 레이더를 어떻게 상호보완적으로 조합하여 공항 활주로 감시에서 위치 측정 정확도를 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 실제 공항 환경에서 5G 업링크 및 다운링크 신호를 사용할 경우 위치 측정 성능에 어떤 향상이 있는가?
• RQ3 전용 송신기가 없는 조건에서 5G 신호 기반 영상 기능이 비협조적 목표를 신뢰성 있게 탐지할 수 있는가?
• RQ4 공항 환경에서 5G 및 mmWave 레이더 데이터에 인공지능 기반 목표 추적 및 운동 인식 알고리즘이 얼마나 효과적으로 적용되는가?
• RQ5 5G 기반 감지와 mmWave 레이더 탐지를 융합함으로써 종합적 공항 감시에 어떤 이점이 있는가?

주요 결과

• 3차원 벡터 안테나를 활용한 도착 시간 및 도착 각도 추정 향상 덕분에 5G와 mmWave 레이더의 통합이 위치 측정 정확도를 크게 향상시킨다.
• 업링크 및 다운링크 5G 기준 신호 모두가 고정밀 위치 측정에 매우 유망한 잠재력을 보이며, 현실적인 전파 모델링을 통해 성능이 검증되었다.
• 제안된 5G 신호 기반 영상 기능은 비협조적 목표를 성공적으로 탐지하여 기존 레이더 기반 접근 방식의 실질적인 대안이 될 수 있다.
• 인공지능 기반 추적 및 운동 인식 알고리즘이 5G 및 mmWave 데이터를 융합하여 동적 목표를 효과적으로 분류하고 모니터링한다.
• 5G 기반 영상과 mmWave 레이더 탐지의 융합은 특히 혼잡한 공항 환경에서 전체 감시의 신뢰성과 커버리지 향상에 기여한다.
• 이 시스템은 NewSense 유럽 프로젝트 내 향후 고도화된 표면 이동 유도 및 제어 시스템(A-SMGCS)에 구현 가능함을 입증하였다.