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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이성준 (한남대학교) 최인식 (한남대학교)
저널정보
한국전자파학회 한국전자파학회논문지 韓國電磁波學會論文誌 第21卷 第12號
발행연도
2010.12
수록면
1,460 - 1,466 (7page)

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본 논문은 바이스태틱 RCS와 모노스태틱 RCS를 이용하여 각각 표적 구분 실험을 수행하고 그 성능을 비교분석하였다. 모노스태틱 및 바이스태틱 RCS로부터 특성을 추출하기 위하여 시간-주파수 영역 해석법인 STFT와 CWT를 이용하였으며, 다중 퍼셉트론 신경망을 구분기로 이용하였다. 실험 결과, 모노스태틱과 바이스태틱 RCS 모두 CWT가 STFT보다 더 나은 구분 성능을 보여주었다. 또한, STFT에서는 바이스태틱 RCS를 이용했을 때, CWT에서는 모노스태틱 RCS를 이용하였을 때 대체적으로 더 좋은 성능을 나타내었다. 결과적으로 본 논문을 통하여 바이스태틱 RCS도 모노스태틱 RCS처럼 표적 구분에 똑같이 적용할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
#Bistatic RCS #Feature Extraction #Time-Frequency Analysis #MLP Neural Network #Target Classification

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 표적의 특성 벡터 추출
Ⅲ. 시뮬레이션 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - J. I. Glaser / 1989 / Some results in the bistatic Radar Cross Section(RCS) of complex objects / Proceedings of the IEEE 77 (5) : 639 ~ 648 google schola 2. [단행본] - M. Cherniakov / 2007 / Bistatic Radar: Principles and Practice / John Wiley & Sons Ltd google schola 3. [학술대회논문] - M.Cherniakov / 2002 / Space-surface bistatic synthetic aperture radar-prospective and problems / Proc.RADAR 2002 Conference : 22 ~ 26 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - A.K.Mishra / 2007 / Bistatic SAR ATR / IET Radar,Sonar & Navigation 1 (6) : 459 ~ 469 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - N.K.Ibrahim / 2009 / Artificial neural network approach in radar target classificaion / Journal of Computer Science 5 (1) : 23 ~ 32 google schola

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