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학술저널
저자정보
박근호 (부산대학교) 김형남 (부산대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제57권 제12호(통권 제517호)
발행연도
2020.12
수록면
70 - 78 (9page)
DOI
10.5573/ieie.2020.57.12.70

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주파수 변조 라디오 대역 수동형 바이스태틱 레이더는 고속 이동 표적의 위치와 속도를 추정하는 레이더로서, 88∼108 MHz 대역의 라디오 방송 신호를 활용하는 것이 그 특징이다. 본 논문에서 다루는 수동형 바이스태틱 레이더를 포함해서 대부분의 레이더 시스템은 일정 오경보 확률 탐지기를 통해 표적 탐지를 수행한다. 하지만, 주파수 변조 신호의 특징으로 인해 거리-도플러 맵에서 다수의 부엽이 나타나고, 모호 함수의 형태가 실시간으로 변하기 때문에, 일정 오경보 확률 탐지 기법은 표적 이외의 신호 성분을 다수 탐지하는 문제를 지니고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제의 해결책이 될 수 있는 합성곱 신경망 기반의 표적 탐지 방법을 제안한다. 이 방법은 일정 오경보 확률 탐지 기법과 동일한 탐지 확률을 달성하면서도 잡음에 의한 탐지 및 부엽에 의한 평균 탐지 개수가 적다는 특징을 가진다. 표적 탐지를 위한 합성곱 신경망의 훈련 방법을 제시하고, 모의실험을 통해 제안한 알고리즘과 일정 오경보 확률 탐지기의 성능을 비교 및 분석하여 제안한 심층 신경망 기반 표적 탐지기가 더 우수한 성능을 가지는 것을 보인다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 일정 오경보 확률 탐지기 및 합성곱 기반 표적 탐지 방법
Ⅲ. 모의실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (17)

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