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mmWave 레이더를 이용한 다중 타겟 감지 및 간섭 완화 강화

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Written by

Ningbo Linpowave

Published
Aug 26 2025
  • 레이다

우리를 따르십시오

Person standing in a factory with machinery in the background

소개

무인 항공기(UAV)와 자율주행차가 점점 더 밀집된 환경에서 운용됨에 따라, 다중 표적 탐지간섭 완화가 중요한 기술적 과제로 떠올랐습니다. 밀리미터파(mmWave) 레이더는 광학 센서에 비해 탁월한 장점을 제공하며, 날씨, 조명 또는 주변 환경의 어수선함에 관계없이 안정적인 탐지를 제공합니다.

이 기사에서는 mmWave 레이더 시스템에서 다중 타겟 분리, 클러터 억제, 간섭 완화를 개선 하기 위한 기술적 접근 방식을 살펴보고, Linpowave의 레이더 솔루션이 이러한 과제를 어떻게 해결하는지 강조합니다.


1. 밀집 환경에서의 다중 타겟 감지

기술적 도전

도시 상공과 혼잡한 도로에는 종종 수십 개의 표적이 동시에 존재합니다. 각 물체를 정확하게 감지하려면 높은 각도 분해능첨단 신호 처리가 필요하며, 이를 통해 오분류나 경로 병합을 방지할 수 있습니다.

린포웨이브 솔루션

Linpowave의 드론용 U300 4D mmWave 레이더는 MIMO 안테나 어레이와 고해상도 4D 이미징 알고리즘을 통합하여 여러 이동 물체를 실시간으로 구분합니다. 마찬가지로, V200 차량용 4D mmWave 레이더는 도시 도로 환경에서 뛰어난 성능을 발휘하여, 간격이 좁은 차량을 구분하는 동시에 정확한 속도와 거리 추정을 유지합니다.

실천에서의 가치

  • 충돌 위험 없이 드론 군집 작전이 가능합니다.

  • 스마트 교통 시스템에서 차선 수준 차량 추적을 지원합니다.

  • 여러 이동 객체가 공존하는 경우 감시 및 보안 애플리케이션을 강화합니다.


2. 클러터 억제 및 환경 간섭

기술적 도전

고정된 물체, 도로 표면 또는 주변 구조물의 반사는 클러터를 발생시켜 작은 표적을 가릴 수 있습니다. 인구 밀집 지역에서는 인근 레이더의 간섭으로 탐지가 더욱 어려워집니다.

린포웨이브 솔루션

U300 및 V200 모듈에 통합된 고급 적응 필터링, 도플러 분석, 빔포밍 기능은 클러터를 억제하고 실제 표적을 식별하는 데 도움을 줍니다. 이러한 시스템은 다른 레이더나 반사면의 간섭을 최소화하기 위해 파형 패턴을 동적으로 조정할 수 있습니다.

실제 세계 응용 프로그램

  • 도시형 UAV 작전 : 건물, 나무 및 기타 장애물이 있는 구역에서 움직이는 물체를 감지합니다.

  • 교통 모니터링 : 혼잡한 교차로나 고속도로에서 정확한 차량 감지를 유지합니다.

  • 비상 대응 드론 : 파편과 반사 표면이 있는 복잡한 재난 지역에서도 신뢰할 수 있는 추적이 가능합니다.


3. 고충실도 속도 및 거리 추정

기술적 도전

여러 개의 움직이는 물체를 동시에 감지하려면 거리속도를 모두 정확하게 측정해야 하는데, 이는 충돌 회피와 자율 주행에 매우 중요합니다.

린포웨이브 솔루션

U300과 V200의 4D 레이더 처리 엔진은 각 물체의 거리, 속도, 방위각, 고도를 실시간으로 계산합니다. FMCW 신호 처리와 도플러 편이 분석을 통합하여 센티미터급 거리 분해능과 고속 정확도를 구현합니다.

실천에서의 가치

  • 드론이 혼잡한 도시 공간을 안전하게 운항할 수 있도록 보장합니다.

  • 적응형 크루즈 컨트롤, 충돌 경고, 차선 변경 지원 등 자율주행차 ADAS 기능을 지원합니다.


4. 시스템 통합 및 확장성

기술적 도전

레이더 모듈은 UAV 제어 시스템, 차량 ECU 또는 스마트 시티 인프라와 완벽하게 통합되어야 합니다. 통신 프로토콜, 전력 제약 조건 및 센서 융합 프레임워크와의 호환성은 필수적입니다.

린포웨이브 솔루션

  • U300 : 가볍고 저전력 설계로 CAN 또는 UART 인터페이스가 있는 소형 드론에 쉽게 배치할 수 있습니다.

  • V200 : 모듈형 소프트웨어가 탑재된 소형 레이더로 이더넷과 CAN을 지원하여 교통 관리 시스템과의 통합이 용이합니다.

실제적인 이점

  • 대규모 드론 무리다중 차량 네트워크 에 배치 가능합니다.

  • 중앙 집중식 교통 제어나 드론 함대 모니터링을 위한 클라우드 기반 센서 융합을 지원합니다.


5. 미래 방향

  • AI 지원 레이더 처리 : 원시 레이더 데이터에 딥러닝을 적용하면 타겟 분류 및 궤적 예측을 개선할 수 있습니다.

  • 4D 이미징 개선 : 포인트 클라우드 밀도가 증가하면 드론과 차량 모두의 상황 인식이 향상됩니다.

  • 상호 운용성 표준 : IEEE 및 ISO 레이더 표준을 채택하면 다양한 플랫폼에서 보다 안전하고 확장 가능한 배포가 보장됩니다.


결론

다중 표적 탐지 및 간섭 완화는 자율 무인 항공기(UAV) 및 차량에 매우 중요합니다. Linpowave의 U300V200 은 첨단 신호 처리, 4D 이미징, 그리고 견고한 하드웨어 설계가 이러한 과제를 어떻게 해결하는지 보여줍니다. 이러한 레이더를 활용하여 개발자는 복잡하고 어수선하며 역동적인 환경에서도 안정적인 탐지를 달성할 수 있습니다.

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