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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.7
- 수록면
- 562 - 570 (9page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2023.23.0047
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In this paper, we propose a method to conduct dynamic radar cross section (DRCS) measurements. This method uses an electromagnetic simulator for the target classification of moving objects and a time-series network with excellent classification performance. The DRCS method yields measurements based on theoretical calculations after the generation of the static RCS. To propose a reliable, time-series network with excellent classification performance, we consider two cases. The first uses only a ballistic trajectory, and the second uses a maneuver and ballistic trajectory. In addition, to compensate for the disadvantage of the RCS, which is vulnerable to noise, we simulated a noisy situation. We confirmed that the classification performance was lower in the first compared with the second case. However, a bidirectional long short-term memory (BiLSTM) yielded the best classification performances in both cases, even in noisy conditions. Furthermore, we verified that the performance of LSTM was significantly improved compared with that of the gated recurrent unit when the bidirectional theory was applied. Hence, we suggest the use of an optimized BiLSTM as a DRCS classification network.
목차
Abstract
I. 서론
II. DRCS 측정치 추출 방법
III. 양방향 시계열 네트워크
IV. 분류 시뮬레이션 및 성능 분석
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
M. J. Sagayaraj, V. Jithesh, and D. Roshani, “Comparative study between deep learning techniques and random forest approach for HRRP based radar target classification," Proc. of the 2021 International Conference on Artificial Intelligence and Smart System
J. Lundén and V. Koivunen, “Deep learning for HRRP-based target recognition in multistatic radar systems," Proc. of the 2016 IEEE Radar Conference, Philadelphia, USA, pp. 1-6, May 2016.
X. He, N. Tong, and X. Hu, “Automatic recognition of ISAR images based on deep learning," Proc. of the 2016 CIE International Conference on Radar, Guangzhou, China, pp. 1-4, Oct. 2016.
M. N. Saidi, K. Daoudi, A. Khenchaf, B. Hoeltzener, and D. Aboutajdine, “Automatic target recognition of aircraft models based on ISAR images," Proc. of the 2009 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Cape Town, South Africa, pp. 685-
B. Wen, T. Wang, and K. Cheng, “Simulation research on dynamic RCS characteristics of cruise missile," Proc. of the IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, vol. 300, no. 2, Jul. 2019.
J. Lundén and V. Koivunen, “Deep learning for HRRP-based target recognition in multistatic radar systems," Proc. of the 2016 IEEE Radar Conference, Philadelphia, USA, pp. 1-6, May 2016.
X. He, N. Tong, and X. Hu, “Automatic recognition of ISAR images based on deep learning," Proc. of the 2016 CIE International Conference on Radar, Guangzhou, China, pp. 1-4, Oct. 2016.
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