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저자정보
김지현 (부산대학교) 박도현 (부산대학교) 김형남 (부산대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
892 - 895 (4page)

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Micro-Doppler modulation is a target signature that represents micro-motion state for each individual movement, it is used in the technology of recognizing and classifying targets. The micro-Doppler frequency appears in the form of transition of the Doppler frequency by basic movement characteristics such as rotation and vibration of an object, and thus it can make it possible to track a target and classify it with high recognition accuracy. In this paper, we extract the micro-Doppler feature vector of the target by calculating the spectral kurtosis of micro-Doppler images according to drone, bird, and human targets. To classify targets performing micro-movement, we apply ResNet deep neural network to spectral kurtosis input. Through simulation, we analyze the classification performance of ResNet algorithm according to the radar measurement data input set of each target.

목차

Abstract
I. 서론
II. 스펙트럼 첨도를 이용한 ResNet 기반 표적 분류 기법
Ⅲ. 모의실험
Ⅳ. 결론
참고문헌

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