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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.8
- 수록면
- 641 - 651 (11page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2023.23.0073
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This paper proposes a practical algorithm to identify re-entry targets using radar cross-section (RCS) measurements. Considering that the RCS pattern depends on two unknowns, the target shape and aspect angle, we formulate the target identification problem as a posteriori probability estimation of the corresponding hypothesis. Each hypothesis is propagated by considering the aspect angle variations, and its probability is calculated by using a pre-trained RCS distribution model and the measurement sequence. By merging hypotheses with the same angular transition history, we develop a suboptimal algorithm suitable for real-time implementation. Simulation and analysis results for a typical re-entry target tracking scenario are presented to validate the superiority and reliability of the proposed method over existing HMM-based approaches.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. RCS 측정치 시퀀스 기반 표적식별 개념
Ⅲ. 다중가설 표적식별 알고리듬 설계
Ⅳ. 성능분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
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