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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정영헌 (국방과학연구소) 홍순목 (경북대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제54권 제3호 (통권 제472호)
발행연도
2017.3
수록면
87 - 93 (7page)

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이 논문에서는 Swerling III 표적의 radar cross section (RCS)을 추정하기 위한 최대공산 (maximum likelihood (ML)) 추정방식을 제안하고 ML 추정값을 계산하기 위한 수치적 방법에 대해 검토하였다. 특히, ML 추정값을 계산하는 과정에서 expectation maximization (EM) 알고리즘에 바탕한 근사식을 활용하고, Monte Carlo 실험을 통해 이 수치적 방법의 정확도와 계산시간을 비교하여 가장 효율적인 방법을 제시한다. 이 결과는 기존에 제시된 방법의 성능과도 비교하여 제시한다. 나아가 Swerling I 표적의 경우에도 마찬가지로 동일한 방법이 가장 효율적이라는 것도 확인한다.
#radar cross section #Swerling III target #maximum likelihood estimation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Swerling Ⅲ 표적 RCS 모델
Ⅲ. Swerling Ⅲ 표적 RCS 평균값의 ML 추정
Ⅳ. 수치실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
S. S. Blackman and R. Popoli, Design and Analysis of Modern Tracking Systems, Artech House, Norwood, MA, 1999. R. F. Popoli, S. S. Blackman and M. T. Busch, “Applications of multiple hypothesis tracking to agile beam radar tracking”, Proceedings of SPIE, Signal and Data Processing of Small Targets, vol. 2759, pp. 418-428, Orlando, FL, April 1996. G. van Keuk and S. S. Blackman, “On phased-array radar tracking and parameter control”, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 29, no. 1, pp. 186-194, Jan. 1993. Y.-H. Jung and S.-M. Hong, “Modeling and parameter optimization of agile beam radar tracking”, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 39, no. 1, pp. 13-33, Jan. 2003. J. Yan, H. Liu, B. Jiu and Z. Bao, “Power allocation algorithm for target tracking in unmodulated continuous wave radar network”, IEEE Sensors Journal, vol. 15, no. 2, pp. 1098-1108, Feb. 2015.

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