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최근에 능동소나 분야에서 분산센서망을 이용하여 표적을 탐지하는 연구가 많이 이루어지고 있다. Zhou 등은 표적의 탐지만 가능한 간단한 구조의 센서들로 구성된 분산센서망에서 라인피팅(line fitting)을 이용하여 표적의 위치를 추정하는 기법을 제안하였다. 이 기법은 ML(Maximum Likelihood) 기법에 비해 3가지 장점을 가지고 있다. 첫째는, 음파전달 모델에 대한 파라미터들을 추정할 필요가 없으며, 둘째는 연산량이 적다. 셋째는 분산센서망에서 센서들이 표적을 탐지했다는 정보만 이용하기 때문에 데이터처리 센터는 적은 량의 데이터만 수집하여도 된다. 그러나 이 기법은 표적의 위치 추정오차가 크다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Zhou의 기법이 가지는 큰 위치 추정오차를 줄이기 위하여 Zhou가 제안한 표적위치 추정기법을 수정하였다. 본 논문에서 제안한 수정된 표적위치 추정기법은 Zhou의 기법보다 40.7%의 위치 추정오차가 감소하는 성능향상을 보였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문제설정
Ⅲ. 제안한 표적위치 추정기법
Ⅳ. 시뮬레이션
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (15)
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1. [학술지(정기간행물)] - John R. Benedict, Jr / 2000 / Future Underwater Warfare perspectives / Johns Hopkins APL Technical Digest 21 (2) : 269 ~ 279
2. [학술지(정기간행물)] - J. Xiao / 2006 / Distribution compression-estimation usingwireless sensor networks / IEEE SignalProcessing Mag 23 (4) : 27 ~ 41
3. [학술지(정기간행물)] - Biao Chen / 2006 / Channel-aware distributed Detection in wireless sensor networks / IEEE Signal Processing Mag 23 (4) : 16 ~ 26
4. [학술지(정기간행물)] - M. Cetin / 2006 / Distributed fusion in sensor networks / IEEE Signal Processing Mag 23 (4) : 42 ~ 55
5. [학술지(정기간행물)] - J. B. Predd / 2006 / Distributed Learning in wireless sensornetworks / IEEE Signal Processing Mag 23 (4) : 56 ~ 69
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