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황진하 (LIG시스템) 이종민 (LIG시스템)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2021년도 춘계종합학술대회 논문집 제25권 제1호
발행연도
2021.5
수록면
189 - 192 (4page)

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항적추적 기술에 딥러닝 기반 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용하는 연구로서 기존의 항적추적기술의 경우, 항공기의 등속, 등가속, 급기동, 선회(3D) 비행 등 비행 특성에 따른 칼만 필터 기반의 LMIPDA를 활용한 실시간 항적 추적 시 등속, 등가속, 급기동, 선회(3D) 비행 가중치가 자동으로 변경된다. 이러한 과정에서 등속 비행 중 급기동 비행과 같이 비행 특성이 변경될 때, 항적 손실 및 항적 추적 성능이 하락하여 비행 특성 가중치 변경성능을 향상시킬 필요성이 있다. 본 연구는 레이더의 오차 모델이 적용된 시뮬레이터의 Plot과 표적을 딥러닝 기반 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용하여 학습시키고, 칼만 필터를 활용한 항적추적 결과와 딥러닝 기반 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용한 항적추적결과를 비교함으로써 미리 비행 특성의 변경과정을 예측하여 등속, 등가속, 급기동, 선회(3D) 비행 가중치변경을 신속하게 함으로써 항적추적성능을 향상하기 위한 연구이다.
#Tracking #Deep learning #Long short-term memory (LSTM) #Flight characteristics #Kalman filter

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 실험결과
Ⅳ. 결론
References

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