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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 285 - 288 (4page)
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ShuffleNet, an extremely efficient convolutional neural network for mobile devices due to its lightweight structure, is modified and improved in this work to apply for classifying the radar signal waveforms with signal surveillance and reconnaissance purposes of passive radar systems. Unlike traditional hand-craft extraction-based methods, which use measured parameters (key features) of signal such as carrier frequency, signal power, pulse repetition frequency, pulse width, etc., for classification, the deep neural network can directly operate with the raw signal in the time domain to automatically classify them at the output. In this study, simulation is performed to validate the efficiency of the proposed neural network model, which can be also taken into comparison with state-of-the-art other models in our future work.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. RADAR SIGNAL WAVEFORM
III. DATASET
IV. MODIFIED SHUFFLENET
V. SIMULATION AND DISCUSSION
VI. CONCLUSION
REFERENCES
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