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저자정보
조원민 (국방과학연구소) 곽노준 (서울대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제10호(JKIIT, Vol.21, No.10)
발행연도
2023.10
수록면
59 - 68 (10page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.10.59

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레이다로 표적을 탐지할 때 많은 경우 CFAR(Constant False Alarm Rate) 알고리즘을 사용한다. CFAR는 노이즈 레벨에 상관없이 오경보율을 일정하게 유지할 수 있으나, 한 순간의 레이다 빔의 데이터만을 사용하기 때문에 허위 표적과 실제 표적의 구분이 어렵다. 많은 클러터가 존재하는 상황에서 시간에 따라 표적이 실제로 움직이는 궤적을 탐지하기 위해서, 본 논문에서는 CFAR에서 탐지된 플롯 데이터를 통해 시간에 따라 형성된 표적의 궤적을 추출하는 방법을 제시한다. CNN에 기반한 2차원 표적의 학습 데이터 생성 방법 및 학습 방법을 제시하였다. 그리고 더 구체적으로, 3개의 2차원 표적 정보 추출 방법을 연관하여 3차원 공간에서 표적정보를 추출하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘을 실제 레이다 데이터를 통해서 검증하였고, 극심한 클러터 상황에서도 잘 동작함을 확인하였다.
#measurement data #time accumulation #CNN #target trajectory #clutter #CFAR

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 표적 데이터의 시간 누적 방법
Ⅲ. 학습 및 데이터 검증
Ⅳ. 결론 및 향후 과제
References

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