펄스 내 변조 저피탐 레이더 신호 자동 식별

김민준; 공승현

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김민준 (한국과학기술원 조천식녹색교통대학원) 공승현 (한국과학기술원 조천식녹색교통대학원)

저널정보: 한국군사과학기술학회 한국군사과학기술학회지 한국군사과학기술학회지 제21권 제2호

발행연도: 2018.1

수록면: 133 - 140 (8page)

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In electronic warfare(EW), low probability of intercept(LPI) radar signal is a survival technique. Accordingly, identification techniques of the LPI radar waveform have became significant recently. In this paper, classification and extracting parameters techniques for 7 intrapulse modulated radar signals are introduced. We propose a technique of classifying intrapulse modulated radar signals using Convolutional Neural Network(CNN). The time-frequency image(TFI) obtained from Choi-William Distribution(CWD) is used as the input of CNN without extracting the extra feature of each intrapulse modulated radar signals. In addition a method to extract the intrapulse radar modulation parameters using binary image processing is introduced. We demonstrate the performance of the proposed intrapulse radar waveform identification system. Simulation results show that the classification system achieves a overall correct classification success rate of 90 % or better at SNR = -6 dB and the parameter extraction system has an overall error of less than 10 % at SNR of less than -4 dB.

#저피탐 레이더 #펄스 내 변조 #콘볼루션 신경망 #식별인자 추출

참고문헌 (8)

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P. E. Pace / 2009 / Detecting and Classifying Low Probability of Intercept Radar / Artech House :3~707

J. Lunden / 2007 / Automatic Radar Waveform Recognition / IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing 1(1):124~136

Z. Ming / 2016 / LPI Radar Waveform Recognition based on Time-Frequency Distribution / Sensor 16(10):1682

Gulum / 2011 / Parameter Extraction of FMCW Modulated Radar Signals using Wigner- Hough Transform / Computational Intelligence and Informatics(CINTI), 2011 IEEE 12th International Symposium on :465~468

N. Levanon / 2004 / Radar Signals / John Wiley & Sons :53~167

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소속기관 한국과학기술원 조천식녹색교통대학원

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