인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
TDOA (time difference of arrival)와 FDOA (frequency difference of arrival) 정보를 활용한 고 정밀 위치 추정 방법에 대한 연구는 최근 전자전 시스템 분야의 핵심 주제이다. TDOA/FDOA 위치 추정 시스템은 TDOA와 FDOA 정보를 추출하는 단계와 추출한 정보로부터 신호원의 위치를 추정하는 두 단계로 나뉘며, 정보 추출 단계에서 CAF (complex ambiguity function) 기반의 다양한 알고리즘이 제안되었다. 미상 신호원과 수신단간의 이격이 수백km인 전자전 지원 시스템 환경에서 기존의 CAF 기반 알고리즘을 사용하여 통신 신호로부터 TDOA 및 FDOA 정보를 추출하는 경우, 고 정밀 위치 추정을 위해서는 수신단에서 장시간의 수집시간이 요구된다. 이러한 수집시간의 증가는 신호처리를 위해 수신단으로부터 중앙처리장치로 데이터를 전송하는 데 소요되는 시간을 수용할 수 없을 만큼 늘어나게 할뿐만 아니라, 데이터량의 증가로 인한 연산량의 증가까지 야기하게 된다. 따라서 본 논문에서는 전자전 환경에서 통신 신호 기반 TDOA/FDOA 정보의 정밀 추정에 요구되는 수집시간을 CRLB (Cramer-Lao lower bound)를 이용하여 이론적으로 분석하고, 고 정밀 추정을 위해 장 시간동안 수집된 대용량의 데이터를 이용하였을 때, 기존의 알고리즘과 정확도는 유사하면서 전송시간 및 연산량을 최소화하는 2-단계 전역 최적화 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 알고리즘을 기존 CAF 기반 알고리즘과 연산량을 비교 분석하고, CRLB를 통해 유도된 한계 성능과 비교 분석하여 알고리즘의 성능을 검증한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-569-001461971
