Constant False Alarm Rate (CFAR)은 기본적으로 테스트하고자 하는 위치의 cell과 주변 cell의 관계를 보고 테스트 cell이 Target 인지 아닌지를 구분하는 알고리즘이다. 주변 cell과의 관계를 어떤 방식으로 비교하는가에 따라 여러가지 알고리즘이 존재한다. CA-CFAR, GO-CFAR, SO-CFAR, OS-CFAR, VI-CFAR, OSVI-CFAR등이 있다. 이 많은 알고리즘 중 간단하고 기본적인 CA-CFAR과 OS-CFAR에 대해 알아보자. CA-CFAR (Cell Average CFAR) CA-CFAR의 원리는 위 그림과 같다. 좌우의 Reference Cell의 평균에 Scale Factor T를 곱하고, ADT (Average Decision Threshold)를 합하여 CUT가 타겟인지 아닌지를 구분한다. ADT는 신호의 white noise를 고려하기 위해 더해준다. Scale Factor T와 ADT는 아래와 같은 공식으로 사용할 수 있다. 사용하려는 시스템에 따라 공식은 달라질 수도 있다. Pfa는 False Alarm 발생 확률을 나타내고, M과N는각 좌우의 Reference Cell의 개수를 나타낸다. OS-CFAR (Order Static CFAR) OS-CFAR의 원리는 위 그림과 같다. 좌우의 reference cell중 K번째 큰 값의 cell을 Reference Cell의 대표 값으로 정해 CUT가 타겟인지 아닌지를 구분한다. 보통 전제 reference cell의 크기 순에서 (3*N)/4 번째 cell이 성능이 좋다고 알려져 있다. CFAR 사용 예 아래 사진은 위 두 cfar을 사용한 예다. 파란색은 신호이며, 붉은 색은 char을 사용해 만든 threshold이다. 이 threshold보다 큰 값의 신호가 있는 위치에 실제 Tar...
파티클 필터(particle filter)는 칼만 필터(kalman filter) 와 마찬가지로 노이즈가 있는 환경에서 측정된 데이터를 필터를 사용해 실제 위치를 추정하는 도구다. 파티클 필터(particle filter)는 보통 가우시안 분포가 아닌 측정 데이터를 다루기 위해 사용된다고 한다. 물론 가우시안 분포의 데이터에서 사용하지 말라는 건 아니다. 본 포스트에서는 파티클 필터(particle filter)의 어려운 수학적인 내용은 제하고, 쉽게 예를 들며 필터의 동작원리에 대해 알아보았다. 파티클 필터(particle filter)에 대해 검색해 보면 아래와 같은 그림을 많이 보게 된다. 아래 그림은 파티클 필터의 estimation cycle을 도식화한 것이다. <’Real-Time Tracking of Multiple Moving Objects Using Particle Filters and Probabilistic Data Association’ original scientific paper 中> 위 그림의 검은색 원들은 particle을 의미한다. 이 particle에는 보통 위치 데이터와 weight가 포함된다. 검은색 원이 큰 것이 있고 작은 것이 있는 이유는 weight가 크고 작음을 의마한다. typedef struct _particle_t { int x; int y; float weight; }particle_t; 노이즈가 있는 환경에서 레이저 센서나 레이더등을 이용하여 물체의 위치를 측정할 때를 가정해 순서대로 이 필터가 동작하는 과정에 대해 알아 보겠다. (순서는 위 그림과 조금 다르다) 1. 초기 상태 측정 범위안에 랜덤 혹은 일정한 간경으로 particle을 뿌려 놓는다. 이 떄 particle...
Android studio에서 app 작성시 launcher icon이미지를 변경하는 팁이다. 모기 퇴치 앱을 만들다 글을 올려본다. - Android Studio 메뉴에서 Image Asset를 선택한다. - icon type을 launcher icons로 두고, 원하는 아이콘 이미지 파일을 불러온다. Launcher 아이콘 이름은 기본 아이콘 이미지에 덮어쓰기를 할 경우 ic_launcher로 두고, 남겨둘 경우 다른 이름으로 정하면 된다. 만약 다른 이름으로 할 경우 AndroidManifest.xml 파일에서 android:icon="@mipmap/ic_launcher" 의 ic_launcher이름을 수정하면 된다. - 위의 파일 조정이 끝나면, 아이콘 저장 위치를 확인하게 된다. - 저장을 마치고 리소스를 확인해보면 아이콘 이미지가 바뀐 것을 알 수 있다. - 앱을 폰에 올리면 기본 안드로이드 앱 아이콘에서 바뀐 것을 볼 수 있다.
카메라와 호스트 프로세서사이의 인터페이스로 CSI가 있다. CSI (Camera Serial Interface)는 MIPI(Mobile Industry Process Interface, https://www.mipi.org/ ) alliance에 규정되어 있다. CSI는 CSI-1, CSI-2, CSI-3가 있다. CSI-1 CSI-1은 카메라와 호스트 프로세서 간의 인터페이스를 정의하는 MIPI의 오리지널 표준이고, 이는 CSI-2와 CSI-3로 발전되고 있다. 이미지 센서의 컨트롤은 CCI (Camera Control Interface) I2C, I3C릍 사용한다. 컨트롤 명령어 세트 CCS(Camera Command Set) V1.0은 2017년 11월에 출시되었으며, CSI-2를 사용하여 이미지 세트를 제어하기 위한 표준 기능 세트를 정의한다. CSI에서 지원되는 이미지 포맷은 RGB, RAW, YUV, JPEG가 있으며, Payload/Header보호를 위한 CRC/ECC를 지원한다. CSI-2 CSI-2는 모바일 및 기타 시장에서 가장 널리 사용되는 카메라 인터페이스라고 한다. CSI-2는 아래와 같은 계층 구조를 가진다. 물리 계층으로 MIPI C-PHY/D-PHY를 지원하고 CSI-2 프로토콜은 전송계층과 응용 계층을 포함하고 있다. CSI-2는 v1.0이 2005년, v2.0은 2017년 4월, v3.0은 2019년 9월에 출시되었다. V2.0은 RAW-16 및 RAW-20을 지원하고, 가상채널은 4에서 32로 늘어났다. 또한 LRTE(Latency Reduction and Transport), DPCM(Differential Pulse-Code Modulation) 압축 및 스크램블을 통해 사용 전력을 줄였다. LRTE는 시스템 비...
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