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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.3
- 수록면
- 418 - 424 (7page)
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수중 표적 탐지 및 식별은 군사 및 비군사적으로 중요한 문제이다. 최근 패턴인식 분야에서 딥러닝 기술이 발전되면서 많은 성능개선 결과가 발표되고 있다. 그중 DBN(Deep Belief Network)기법은 DNN(Deep Neural Network)을 사전 훈련하는데 사용되어 좋은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 능동 소나를 이용한 수중 표적의 식별 문제에 DBN을 사용하여 실험을 진행하고, 그 결과를 비교하였다. 표적신호는 3차원 하이라이트 모델을 사용하여 합성된 능동 소나 신호를 사용하였고, 특징추출 방법으로는 FrFT(Fractional Fourier Transform) 기반의 특징추출을 사용하였다. 단일 센서, 즉, 단일 방위 데이터 기반의 실험에서 DBN을 이용한 식별 결과는 기존의 BPNN(Back Propagation Neural Network)에 비해 약 3.83 % 향상되었다. 또한, 다중 방위 기반의 식별 실험에서는 관측열의 개수가 3을 초과하면 95% 이상의 성능을 얻을 수 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 표적신호 합성 및 특징 추출
Ⅲ. DBN을 사용한 식별
Ⅳ. 실험 및 검토
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - P. R. Runkle / 1999 / Hidden Markov models for multiaspect target classification / IEEE Transactions on Signal Processing 47 (7) : 2035 ~ 2040
[학술지(정기간행물)] - R. H. Huan / 2013 / Target recognition for multi-aspect SAR images with fusion strategies / Progress In Electromagnetics Research 134 : 267 ~ 288
[학술지(정기간행물)] - D. P. Williams / 2014 / Exploiting environmental information for improved underwater target classification in sonar imagery / IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 52 (10) : 6284 ~ 6297
[학술지(정기간행물)] - J. Seok / 2014 / Target Classification Using Features Based on Fractional Fourier Transform / IEICE Transactions on Information and Systems E97.D (9) : 2518 ~ 2521
[학술지(정기간행물)] - G. E. Hinton / 2006 / A fast learning algorithm for deep belief nets / Neural computation 18 (7) : 1527 ~ 1554
[학술지(정기간행물)] - R. H. Huan / 2013 / Target recognition for multi-aspect SAR images with fusion strategies / Progress In Electromagnetics Research 134 : 267 ~ 288
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[학술지(정기간행물)] - J. Seok / 2014 / Target Classification Using Features Based on Fractional Fourier Transform / IEICE Transactions on Information and Systems E97.D (9) : 2518 ~ 2521
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