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강기봉 (포항공과대학교) 최인오 (포항공과대학교) 최재호 (포항공과대학교) 선선구 (국방과학연구소) 이정수 (국방과학연구소) 조병래 (국방과학연구소) 박상홍 (부경대학교) 김경태 (포항공과대학교)
저널정보
한국전자파학회 한국전자파학회논문지 韓國電磁波學會論文誌 第30卷 第7號(通卷 第266號)
발행연도
2019.7
수록면
573 - 582 (10page)

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소형 무인기 탐지 및 식별을 위해 미세운동 특성분석 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 소형무인기가 기동하는 경우 미세운동 성분뿐만 아니라, 병진운동 성분 역시 존재하며, 소형 무인기의 위치에 따라 레이다 관측각도가 변하게 된다. 이러한 병진운동 및 관측각도 성분은 미세운동 신호 특성에 영향을 준다. 따라서 각 성분들이 미세운동 신호 특성에 미치는 영향을 사전에 분석하는 연구가 수행되어야 한다. 본 논문에서는 실제 기동 환경을 고려하여 소형 무인기 신호 모델링을 수행하였으며, 미세운동 성분의 주파수 스펙트럼 및 스펙트로그램단 특성 분석을 수행하였다. 최종적으로 실측 데이터를 바탕으로 병진운동과 관측각도 성분이 미세운동 신호에 미치는 영향 분석을 성공적으로 수행하였다.
#Radar Signal Processing #Micro-Doppler #Small UAV #Frequency Spectrum #Spectrogram

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 실제 기동 환경을 고려한 소형 무인기 신호 모델
Ⅲ. 미세운동 신호 특성 분석
Ⅳ. 실제 측정 데이터를 이용한미세운동 성분 분석
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (14)

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송우영 / 2010 / 다중 셀 평균 기반 CFAR 검출을 이용한 SAR 영상 표적 탐지 기법 / 한국전자파학회 논문지 21(2):164~169 dbpia M. A. Richards / 2005 / Fundamentals of Radar Signal Processing / McGraw-Hill :347~381 google schola F. C. Robey / 1992 / A CFAR adaptive matched filter detector / IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems 28(1):208~216 google schola P. Molchanov / 2013 / Classification of small UAVs and birds by micro-Doppler signatures / 2013 European Radar Conference :172~175 google schola P. Zhang / 2017 / Classification of drones based on micro-Doppler signatures with dualband radar sensors / 2017 Progress in Electromagnetics Research Symposium - Fall (PIERS - FALL) :638~643 google schola

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