講演情報
[A-8-23]低SNR環境下の2周波CWレーダにおける高調波モデルに基づく歩行特徴量抽出
◎△高橋 航己1、秋田 学1 (1. 電通大)
キーワード：
レーダ、2周波CW、GPTFT、特徴量抽出、距離推定
2周波CWレーダは，二つの送信周波数に対する受信信号の位相差から目標までの距離を推定でき，ドップラ周波数に基づく歩行特徴量抽出と組み合わせることで，歩行人物の状態把握に有用である．しかし，低SNR環境では雑音によりドップラスペクトルのピーク検出が不安定となり，ドップラ周波数および2周波間の位相差の推定精度が低下する．また，歩行信号ではCPI内でドップラ周波数が変動するため，長時間のコヒーレント積分による信号処理利得を十分に得にくい．本研究では，歩行に伴うドップラ周波数の周期性を高調波モデルで表し，GPTFTに組み込むことで，非定常な歩行信号の位相を補償する手法を検討する．シミュレーションでは，STFTを用いた従来的な時間周波数解析と比較して，提案手法が低SNR条件で距離RMSEを低減する傾向を示した．さらに実測データに対しても，GPTFTにより1CPI内のピーク電力が高まり，歩行信号のエネルギー集中度が向上することを確認した．以上より，高調波モデルに基づくGPTFTは，低SNR環境下の2周波CWレーダにおける歩行特徴量抽出および距離推定精度向上に有効である可能性が示された．