메뉴 건너뛰기

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
(국방과학연구소) (국방과학연구소) (경희대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제24권 제7호
발행연도
수록면
655 - 660 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2018.17.0126

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
이 논문의 연구방법이 궁금하신가요?
🏆
연구결과
이 논문의 연구결과가 궁금하신가요?
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

We introduce an unsupervised-learning-based technique to analyze the Radio-Frequency (RF) scattering signals from a target and identify the shape of the target. A collection of scattering points on the target was obtained from the interceptor’s RF seeker; then, the Expectation-Maximization (EM) algorithm was applied to classify them and find the statistical characteristics of each cluster. The computation results provide good estimates on the general shape of the target, which includes the length and the location of specific spots, even without sufficient prior knowledge. The proposed technique was verified via Monte-Carlo simulations using the target Radar Cross-Section (RCS) models and the probabilistic models of the seekers. The algorithms were also implemented on the embedded flight computer, and the real-time location performance under realistic environmental conditions were validated via a series of experimental tests.
#unsupervised learning #expectation-maximization #target shape identification
상세정보 수정요청해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지
정보가 잘못된 경우 알려주세요!

목차

  1. Abstract
  2. I. 서론
  3. II. FMCW 방식의 고해상도 RF 탐색기
  4. III. Expectation-Maximization
  5. IV. 표적 형상 식별
  6. V. 결론
  7. REFERENCES

참고문헌

참고문헌 신청

최근 본 자료

전체보기
260319_딥리서치
260319_AI리더
260304_새학기에이전트
260420 이주의질문
260122_AIagent
260304_아그논문롤
260127_아그논문
260127_AI뷰어
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-003-003116849