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저자정보
Se-Won Yoon (Pukyong National University) Soo-Bum Kim (Radsys) Joo-Ho Jung (Kookmin University) Sang-Bin Cha (Pukyong National University) Young-Seok Baek (Electronics and Telecommunications Research Institute) Bon-Tae Koo (Electronics and Telecommunications Research Institute) In-Oh Choi (Korea Maritime & Ocean University) Sang-Hong Park (Pukyong National University)
저널정보
한국전자파학회JEES Journal of Electromagnetic Engineering And Science Journal of Electromagnetic Engineering And Science Vol.21 No.4
발행연도
2021.9
수록면
270 - 281 (12page)

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In this study, we consider real observation scenarios and propose an efficient method to accurately distinguish drones from birds using features obtained from their micro-Doppler (MD) signatures. In the simulations conducted using a rotating-blade model and a flapping-wing model, the classification result degraded significantly due to the diversity of both drones and birds, but a combination of features obtained for longer observation times significantly improved the accuracy. MD bandwidth was found to be the most efficient feature, but sufficient observation time was required to exploit the period of time-varying MD as a useful feature.
#ATR #Feature Extraction #Micro-Doppler #Micro-Motion #UAV

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. MATHEMATICAL MODELING AND PROPOSED METHOD
III. SIMULATION RESULT
IV. CONCLUSION
REFERENCES

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