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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.2
- 수록면
- 132 - 140 (9page)
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이 논문에서는 수신된 레이다 신호의 특징 파라미터 데이터에 기계학습 방법을 적용하여 위협 형태에 따라 레이다 신호를 분류하는 방법을 제시한다. 현재 군에서는 위협 신호를 파악하기 위해 특징 파라미터값들과 위협 형태의 대응관계를 나타내는 라이브러리를 이용한다. 라이브러리를 이용한 방법은 새로운 위협이나 기존 라이브러리에 존재하지 않는 위협 형태에 대해서 레이다 신호를 분류하기 어렵고 위협 형태를 파악하는데 문제가 있다. 이 논문에서는 라이브러리 없이 특징 파라미터 데이터만을 이용하여 위협 형태에 따라 레이다 신호를 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 분류기로는 CNN(convolutional neural network)을 사용하며, 기계학습을 적용하여 훈련시킨다. 제안 방법은 라이브러리를 사용하지 않음으로써 새로운 위협 신호나 기존의 라이브러리에 존재하지 않는 위협 신호도 적응적으로 분류할 수 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 라이브러리를 이용한 기존의 레이다 신호 분류 방법
Ⅲ. CNN을 이용한 레이다 신호 분류
Ⅳ. 모의실험 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
S. A. Vakin / 2001 / Fundamentals of Electronic Warfare / Artech House
장재원 / 2013 / 전자보호 및 사이버 방어와함께 진화하는 전자전 기술의 발전방향 / 전자파기술 24(6):3~13
R. G. Wiley / 2006 / ELINT: The Interception and Analysis of Radar Signals / Artech House
한연희 / 2017 / 기계학습 기반 네트워크 지능화 / 한국전자파학회논문지 28(5):17~22
Y. LeCun / 2015 / Deep learning / Nature 521:436~444
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