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자료유형
학술저널
저자정보
김용준 (LIG넥스원[주] 전자전연구소) 유기훈 (LIG넥스원[주] 전자전연구소) 한진우 (LIG넥스원[주] 전자전연구소)
저널정보
한국군사과학기술학회 한국군사과학기술학회지 한국군사과학기술학회지 제22권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
170 - 178 (9page)

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Classification of radar signals in the field of electronic warfare is a problem of discriminating threat types by analyzing enemy threat radar signals such as aircraft, radar, and missile received through electronic warfare equipment. Recent radar systems have adopted a variety of modulation schemes that are different from those used in conventional systems, and are often difficult to analyze using existing algorithms. Also, it is necessary to design a robust algorithm for the signal received in the real environment due to the environmental influence and the measurement error due to the characteristics of the hardware. In this paper, we propose a radar signal classification method which are not affected by radar signal modulation methods and noise generation by using deep learning techniques.
#딥 러닝 #컨볼루션 신경망 #순환 신경망 #레이더 신호 분류 #전자전

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참고문헌 (8)

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Richard G. Wiley / 2006 / ELINT The Intercception and Analysis of Radar Signals / Artech House :385~388 google schola D. Curtis Schleher / 1999 / Electronic Warfare in the Information Age / Artech House :336~345 google schola James A. Anderson / 1990 / Radar Signal Categorization Using a Neural Network / Proceedings of the IEEE 78(10):1646~1657 google schola Nedyalko Petrov / 2013 / Radar Emitter Signals Recognition and Classification with Feedforward Networks / Procedia Computer Science 22:1192~1200 google schola Chih-Min Lin / 2014 / A Self-Organizing Interval Type-2 Fuzzy Neural Network for Radar Emitter Identification / International Journal of Fuzzy Systems 16(1):20~30 google schola

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