기계학습기반 레이다기술 최신 연구 동향

김동환; 정방철; 김철영; 전상운; 김진웅

doi:10.7840/kics.2018.43.8.1382

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저자정보: 김동환 (Chungnam National University) 정방철 (Chungnam National University) 김철영 (Chungnam National University) 전상운 (Hanyang University) 김진웅 (Agency for Defense Development)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제43권 제8호

발행연도: 2018.8

수록면: 1,382 - 1,385 (4page)

DOI: 10.7840/kics.2018.43.8.1382

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본 논문은 기계학습 기반의 레이다 기술의 연구 동향을 요약한다. 특히, 본 논문에서는 레이다 시스템, 레이다 안테나, 레이다 송수신장치, 레이다 신호처리기 등 각 분야에 적용된 기계학습기술에 관하여 분석하고 연구의 발전 방향에 관하여 논한다.

#Cognitive Radar #machine learning #deep learning #radar resource management #radar signal processing

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S. Haykin, “Cognitive radar: A way of the future,” IEEE Signal Process. Mag., vol. 23, no. 1, pp. 30-40, Jan. 2006. M. S. Greco, F. Gini, P. Stinco, and K. Bell, “Cognitive radar: A reality?,” https://arxiv.org/ pdf/1803.01000.pdf Y. LeCun, Y. Bengio, and G. Hinton, “Deep learning,” Nature, vol. 521, pp. 436-444, May 2015. M. Shaghaghi and R. S. Adve, “Machine learning based cognitive radar resource management,” IEEE Radar Conf., pp. 1433-1438, 2018. A. M. Elbir, K. V. Mishra, Y. C. Eldar, “Cognitive radar antenna selection via deep learning,” IET Res. J., pp. 1-8, Feb. 2018.

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