[논문 리뷰] MIMO-SAR: A Hierarchical High-resolution Imaging Algorithm for FMCW Automotive Radar

Xiangyu Gao, Sumit Roy외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 01. 22.

Advanced SAR Imaging Techniques참고 문헌 26인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 FMCW 자동차 레이더를 위한 계층적 MIMO-SAR 이미징 알고리즘을 제안하며, 일관된 합성(aperture) 레이더 처리와 레이더 오도메트리(trajectory estimation)를 활용해 부각 해상도를 향상시킨다. 2단계 처리 워크플로우는 계산 부하를 줄이면서도 고해상도 측면 이미징을 유지한다. 시뮬레이션과 실차량 장착 레이더 데이터를 통한 검증이 이루어졌다.

ABSTRACT

Millimeter-wave radars are being increasingly integrated into commercial vehicles to support advanced driver-assistance system features. A key shortcoming for present-day vehicular radar imaging is poor azimuth resolution (for side-looking operation) due to the form factor limits on antenna size and placement. In this paper, we propose a solution via a new multiple-input and multiple-output synthetic aperture radar (MIMO-SAR) imaging technique, that applies coherent SAR principles to vehicular MIMO radar to improve the side-view (angular) resolution. The proposed 2-stage hierarchical MIMO-SAR processing workflow drastically reduces the computation load while preserving image resolution. To enable coherent processing over the synthetic aperture, we integrate a radar odometry algorithm that estimates the trajectory of ego-radar. The MIMO-SAR algorithm is validated by both simulations and real experiment data collected by a vehicle-mounted radar platform (see Fig. 1).

연구 동기 및 목표

• 물리적 제약으로 인해 안테나 크기와 배치에 한계가 있는 측면 시야 자동차 FMCW 레이더에서의 열악한 부각 해상도 문제를 해결하기 위해.
• 차량 응용 분야에서 고해상도를 유지하면서도 계산 효율성이 높은 MIMO-SAR 이미징 방법을 개발하기 위해.
• 정확한 자가 레이더 궤적 추정을 위해 레이더 오도메트리 알고리즘을 통합하여 합성(aperture)을 통한 일관된 처리를 가능하게 하기 위해.
• 제안된 MIMO-SAR 알고리즘을 시뮬레이션과 실차량 장착 레이더 플랫폼에서의 실세계 데이터를 모두 활용해 검증하기 위해.

제안 방법

• 계산 복잡도를 줄이면서도 이미지 해상도를 유지하기 위해 2단계 계층적 처리 워크플로우를 사용한다.
• MIMO 레이더 신호에 일관된 SAR 원리를 적용하여 부각(각도) 도메인에서 고해상도 이미징을 가능하게 한다.
• 운동 중인 자가 레이더의 궤적을 추정하기 위해 레이더 오도메트리 알고리즘을 적용하여 일관된 통합을 위한 단계 보정을 실현한다.
• MIMO FMCW 신호를 이중 단계 접근 방식으로 처리한다: 굵은 빔포밍 이후 매칭 필터링을 통한 정밀해상도 이미징.
• 운동 보정을 위해 궤적 추정치를 통합하여 합성(aperture) 전반에 걸쳐 위상 일관성을 유지한다.
• 제한된 계산 자원을 가진 자동차 환경에서 실시간 적용이 가능한 설계를 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 엄격한 형상 제약 조건 하에서 측면 시야 FMCW 자동차 레이더의 부각 해상도를 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 계산 부하를 줄이면서도 고해상도 이미징 성능을 유지할 수 있는 계층적 처리 전략은 무엇인가?
• RQ3 레이더 오도메트리가 자가 레이더 궤적을 얼마나 정확하게 추정하여 일관된 합성(aperture) 처리를 가능하게 하는가?
• RQ4 실세계 조건에서 기존의 빔포밍 대비 제안된 MIMO-SAR 알고리즘이 이미지 품질을 어느 정도 향상시키는가?

주요 결과

• 제안된 MIMO-SAR 알고리즘은 기존의 빔포밍 대비 부각 해상도가 크게 향상되어 측면 객체의 더 명확한 이미징을 가능하게 한다.
• 계층적 처리 워크플로우 덕분에 계산 부하가 감소하여 자동차 시스템에서 실시간 구현에 적합하다.
• 레이더 오도메트리 덕분에 정확한 궤적 추정이 가능해져 합성(aperture) 전반에 걸친 위상 일관성을 유지하는 데 핵심적인 역할을 한다.
• 차량 장착 레이더 플랫폼을 활용한 시뮬레이션 및 실세계 실험 모두에서 알고리즘이 강력한 성능을 보였다.
• 일관된 처리와 운동 보정의 통합은 동적인 주행 조건에서도 고해상도 이미징을 실현한다.
• 작은 안테나 어레이로 인한 해상도 제약을 효과적으로 극복한다.