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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.1
- 수록면
- 27 - 36 (10page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2023.60.1.27
이용수
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잠수함 전투체계에서, 자함의 위치를 노출시키지 않고 적 표적을 탐지하기 위하여 수동형 소나가 사용된다. 수동형 소나를 통해 방위각 정보를 얻을 수 있고, 거리에 대한 정보는 획득된 방위각 정보를 이용해 추가적인 표적기동분석을 수행함으로써 얻을 수 있기 때문에 정확한 방위각 정보의 확보가 중요하다. 수동형 소나를 통해 수신된 신호는 시간에 대한 표적의 방위각 정보를 이미지화함으로써 나타낼 수 있으며, 이를 BTR(Bearing-Time Records) 데이터라 한다. 본 논문에서는, BTR 데이터로부터 표적 검출률을 개선하기 위한 딥러닝 기반 분할 네트워크를 제안한다. 실제 표적 방위각 데이터는 군사 정보로써 획득이 어려우므로 모의 BTR 데이터셋을 생성하여, 이를 통해 네트워크 학습 및 실험을 진행하였다. 특히, 방향성을 갖는 BTR 이미지 내 표적 객체를 잘 추출하기 위해 Spatial Convolutional Layer 기반 분할 네트워크를 제안한다. 제안 모델은 다양한 강도의 노이즈 환경 및 표적 탐지 확률을 갖는 실험 데이터셋에서 기존 딥러닝 기반 분할 모델 대비 가장 우수한 표적 검출 성능을 보여준다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
REFERENCES
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
B. H. Maranda, "Passive sonar," Handbook of Signal Processing in Acoustics, New York: Springer, pp. 1757-1781, 2008.
S. C. Nardone, A. G. Lindgren, and K. F. Gong, "Fundamental Properties and Performance of Conventional Bearings-Only Target Motion Analysis," IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. 29, No. 9, pp. 775-787, Sep 1984.
P. C. Etter, Underwater Acoustic Modeling and Simulation, CRC Press, 2018.
J. E. Lee, and T. B. Shim, "Research on Segmentation for Sidescan Sonar Image by Morphological Method," Journal of the Institue of Electronics Engineers of Korea SP, vol. 49, no. 2, pp. 143-148, March 2012.
H. Kang, "Identification of Underwater Objects using Sonar Image," Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers, vol. 53, no. 3, pp. 91-98, March 2016.
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P. C. Etter, Underwater Acoustic Modeling and Simulation, CRC Press, 2018.
J. E. Lee, and T. B. Shim, "Research on Segmentation for Sidescan Sonar Image by Morphological Method," Journal of the Institue of Electronics Engineers of Korea SP, vol. 49, no. 2, pp. 143-148, March 2012.
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