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자료유형
학술저널
저자정보
신현학 (고려대학교 전기전자전파공학과) 박재현 (고려대학교 전기전자전파공학과) 구본화 (고려대학교 전기전자전파공학과) 서익수 (국방과학연구소 소나체계개발단) 김태환 (국방과학연구소 소나체계개발단) 임준석 (세종대학교 국방시스템공학과) 고한석 (고려대학교 전기전자전파공학과) 홍우영 (세종대학교 국방시스템공학과)
저널정보
한국군사과학기술학회 한국군사과학기술학회지 한국군사과학기술학회지 제20권 제1호
발행연도
2017.1
수록면
33 - 39 (7page)

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In this paper, an effective feature which is capable of classifying targets among the detections obtained from 2D range-bearing maps generated in active sonar environments is proposed. Most conventional approaches for target classification with the 2D maps have considered magnitude of peak and statistical features of the area surrounding the peak. To improve the classification performance, HOG(Histogram of Gradient) feature, which is popular for their robustness in the image textures analysis is applied. In order to classify the target signal, SVM(Support Vector Machine) method with reduced HOG feature by the PCA(Principal Component Analysis) algorithm is incorporated. The various simulations are conducted with the real clutter signal data and the synthesized target signal data. According to the simulated results, the proposed method considering HOG feature is claimed to be effective when classifying the active sonar target compared to the conventional methods.
#능동소나 식별 #HOG 특징

목차

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참고문헌 (13)

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G. Ginolhac / 2005 / Morphological and Statistical Approaches to Improve Detection in the Presence of Reverberation / IEEE Journal of Oceanic Engineering 30(4):881~899 google schola M. Barkat / 1999 / Cell-Averaging CFAR Detection in Compound Clutter with Spatially Correlated Texture and Speckle / IEE Proc. Radar Sonar and Navigation 146(6):279~284 google schola J. H. Shapiro / 2000 / Performance of Split-Window Multipass-Mean Noise Spectral Estimators / IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems 36(4):1360~1370 google schola J. Gelb / 2015 / Active Sonar Clutter Classification using Higher Order Moments / Proceedings of Meetings on Acoustics 9(1) google schola 서익수 / 2015 / 능동소나 탐지 성능 향상을 위한 피크 신호의 통계적 특징 기반 단일 핑 클러터 제거 기법 / 한국음향학회지 34(1):75~81 dbpia

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