메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
노동환 (대구가톨릭대학교) 권성수 (대구가톨릭대학교) 정재호 (한국전자통신연구원) 이종혁 (대구가톨릭대학교) 배지훈 (대구가톨릭대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제22권 제7호(JKIIT, Vol.22, No.7)
발행연도
2024.7
수록면
23 - 31 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2024.22.7.23

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
미국의 상업용 민간 광대역 서비스인 CBRS(Citizens Broadband Radio Service)는 연방 기관과 주파수 대역을 공유하여 군사용 장비에 유해한 간섭을 일으킨다. 최근에는 이를 극복하기 위해 인공지능 탐지 방법이 제안되었지만, 민감한 정보를 다루는 군사용 데이터를 구하는데 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이션으로 생성된 3.5GHz 대역의 스펙트로그램 이미지의 시간 축과 주파수 축에 따라 추출된 특징들을 서로 융합한 레이더 신호 탐지 딥러닝 모델을 제안한다. 실험 결과, 특징 융합을 적용한 합성곱 신경망과 결합된 순환신경망의 제안 모델이 혼동행렬에서 95.89%의 정확도와 99.23%의 정밀도, 그리고 92.91%의 재현율을 달성해 기존 합성곱 신경망 기반 비교 모델에 대비해 가장 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
#radar signal detection #spectrogram #feature fusion #deep learning #convolutional neural network #recurrent neural network

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 수집 및 전처리
Ⅲ. 레이더 신호 탐지를 위한 제안 모델
Ⅳ. 실험 및 성능 평가
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문과 함께 이용한 논문

딥러닝 기반 드론 검출 및 분류
이건영 ,  경덕환 ,  서기성 전기학회논문지 2019 .02

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-151-24-02-090271644