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가설검정 및 주값분해를 이용한 개선된 거리측면도 식별 기법

An Improved Method to Recognize Range Profiles Using Statistical Hypothesis Test and Principal Component Analysis
한국정보기술학회논문지 제15권 제1호(JKIIT, Vol.15, No.1), 2017.1, 115-122 (8 pages)
DOI :10.14801/jkiit.2017.15.1.115
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초록
레이다를 사용하여 획득된 거리측면도(RP, Range Profile)는 레이다 시선방향으로 투영된 표적의 1차원 산란원 분포도이다. 이러한 RP는 날씨 및 주야에 상관없이 표적의 1차원 분포에 대한 정보를 제공하기 때문에, 이를 사용한 자동화된 구분 알고리즘을 설계할 경우 매우 효과적인 실시간 표적 식별이 가능해진다. 하지만 표적의 관측각도 및 동작 주파수에 따라 RP가 매우 심하게 변하며, 이로 인해 많은 수의 학습데이터가 요구되고 이러한 데이터양을 줄이기 위해 특성벡터 공간에서 잉여정보를 제거하고 표적을 분리할 수 있는 데이터 압축기법이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 보다 효율적으로 해결할 수 있는 특성벡터 압축 기법을 제안한다. 제안된 압축 기법은 RP의 중심모멘트에 가설검정 및 주값분해를 직렬로 혼합한 기법이며, 실제 캐드 모델을 바탕으로 한 표적들에 제안된 압축 기법을 적용한 시뮬레이션 결과, 기존 기법보다 향상된 구분 결과들을 획득할 수 있었다.

Range profile (RP) is an one-dimensional (1D) distribution of the scatterer of a target, projected onto the radar line-of-sight. Because RP provides the information of the 1D distribution of the target regardless of the weather and day-night conditions and automated algorithms can be designed for the recognition of RP, it can be used for the recognition purpose very effectively. However, due to the severe fluctuation of RP depending on the aspect angle and the operating frequency, a large amount of training database is required and in addition, a compression method of feature vectors is required to remove redundancies and separate targets in the feature space. This paper proposes an efficient compression method to solve these problems. The proposed method is a combination of the statistical hypothesis testing and the principal component analysis applied to the central moment of RP. In classification simulations using the targets modeled by using the CAD data of the real target, the proposed method provided higher classification results with further compressed data than did the existing method.

목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론 및 제안된 기법
Ⅲ. 시뮬레이션 결과
Ⅳ. 결론
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