산책길에 마주친 무지개 구름 (채운 Cloud iridescence)

 


우연히 마주친 무지개 구름...

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간단한 cfar 알고리즘에 대해

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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...
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간단한 칼만 필터(Kalman Filter) 소스 코드와 사용 예제

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칼만 필터(Kalman filter)는 노이즈가 포함된 측정치로 부터 실체 상태를 추정(推定, estimation)하는 도구다. 본 포스트의 칼만 필터 소스는 한 타겟의 위치를 추정하는 용도로 만들어 졌다.  위키피디아 페이지( https://en.wikipedia.org/wiki/Kalman_filter )와 “Human Target Tracking in Multistatic Ultra-Wideband Radar” 논문 등을 참조하여 칼만 필터의 공식을 구현하였다. F,H,Q,R matrix는 아래와 같은 값으로 정하여 사용하였다. 칼만 필터 c++ 소스는 아래와 같다.  #include <malloc.h> #include <Eigen/Dense> __declspec(align(16)) class CKalmanFilter { private: BOOL mFirst; Eigen::MatrixXd mX; Eigen::Matrix4d mP; Eigen::Matrix4d mF; Eigen::MatrixXd mH; Eigen::Matrix2d mR; // measurement noise covariance Eigen::Matrix4d mQ; // process noise covariance public: void* operator new(size_t i) { return _mm_malloc(i, 16); } void operator delete(void* p) { _mm_free(p); } CKalmanFilter(double process_var, double measure_var, double T) { ...
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Embedded Linux USB Ethernet Gadget 사용하기

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LAN 이나 WiFi 가 없는 보드에서 개발하기엔 불편한 부분이 많다 .  가장 불편한 부분은 수정하여 빌드한 바이너리 파일을 보드에 올려 테스트 할 떄마다 전체 커널 이미지를 다시 올려야하는 수고스러움 이다. 이때 유용하게 사용할 수 있는 방법이 USB Ethernet gadget 을 연결하여 NFS 등을 사용하는 것이다 . USB Ethernet Gadget  커널 설정 방법 Kernel menuconfig 의 Device Drivers > USB support > USB Gadget Support 에서 Ethernet Gadget (with CDC Ethernet support) 를 선택한다 .  RNDIS support 도 선택해야 한다 . 특정 프로세서에서는 kernel config 이외에 다른 설정이나 소스 수정이 필요한 경우도 있다 . Allwinner 의 A20 이나 A64 등의 경우 usb gadget 커널 드라이버 소스에서 is_udc_enable=1 을 해주는 등의 소스 수정도 필요하다 . Sunxi_udc.c static u8 is_udc_enable = 1; 커널 빌드 후 이미지를 디바이스에 올린 다음 부팅한다 . 부팅 후 ifconfig 를 사용하여 usb0 의 ip 를 설정할 수 있다 . 디바이스를 windows PC 와 USB 로 연결하면 , 디바이스 드라이버를 설치하라고 나오는 경우 커널 소스의 Documents/USB/linux.inf 를 설치한다 . USB Serial Port 라고 인식하는 경우 , 장치 관리자에서 드라이버 업데이트를 선택하여 수동으로 위 linux.inf 드라이버를 설치한다 . 드라이버는 서명이 안되어 있어 , 드라이버 인증을 사용하지 않는 모드로 부팅하여 사용하던지 , 관리자 모드의 windows powershell 에서 아래 명령어를 사용하고 리부팅 후 설치해야 한다 . bcdedit.exe -...
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uwb 레이더를 사용한 물체의 2차원 위치 측정 원리

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본 글은 uwb 레이더를 이용한 물체의 2차원 위치 산출에 관한 내용을 싣고 있다. 다른 방식의 레이더와 달리 TX/RX 레이더가 하나씩 달린 UWB 레이더는 물체와의 거리만을 측정할 수 있다. (uwb 레이더에 array antenna를 설치한 경우 물체의 거리와 방향을 측정할 수 있다고 한다.) 하지만, 아래 그림과 같이 2개의 레이더가 있으면, 각각의 레이더가 물체의 거리만을 측정하더라도 각각의 레이더가 설치된 위치에서 물체가 측정된 거리의 동심원을 그려 만나는 점이 물체의 위치인 것을 알 수 있다.   설치된 레이더의 위치와 측정된 물체의 위치는 아래와 같이 삼각함수 공식을 이용하면 계산해 낼 수 있다.   그런데 다수 물체의 위치를 산출하기 위해선 2개 이상의 레이더가 필요로 한다. 예를 들어 아래그림 좌측을 보면, 2개의 물체의 위치를 산출하고자 할 경우, 2개의 레이더만 사용하면, 위의 예와 같이 동심원을 그려 위치를 찾으면, 회색 원처럼 실제 물체가 없는 장소에도 물체가 있는 것처럼 오인할 수 있다. 만약 아래 그림의 오른편처럼 3개의 레이더를 사용할 경우 3개의 동심원이 만나는 점이 실체 물체가 있는 위치로 산정할 수 있어, 2개의 레이더만 사용할 경우보다 더 정확히 물체의 위치를 산출할 수 있다,    [관련 포스트] UWB Radar 거리 측정 원리
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쉽게 설명한 파티클 필터(particle filter) 동작 원리와 예제

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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...
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