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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
차대웅 (경북대학교) 김주호 (국방과학연구소) 한동석 (경북대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제43권 제12호
발행연도
2018.12
수록면
2,006 - 2,013 (8page)
DOI
10.7840/kics.2018.43.12.2006

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2018

신경 회로망 기반의 자료 연관 기법을 이용한 수중 표적 추적
차대웅 ,  김주호 ,  한동석 한국통신학회논문지 2018.12 학술저널
Underwater Target Tracking using Neural Networks based Data Association : 자료 연관 기법 기반의 인공 신경망을 사용한 수중 표적 추적
차대웅 모바일통신공학과 2018.01 학위논문

2017

자료연관 기법을 이용한 수중 표적 추적
차대웅 ,  박명철 ,  김주호 외 2명 한국통신학회 학술대회논문집 2017.06 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
수중에서 표적을 추적하기 위하여 NNKF(nearest neighbor Kalman filter)와 PDAF(probabilistic data association) 표적 추적 기법이 많이 사용되고 있다. 그러나 이들 알고리즘은 해상 환경에 따라서 최적화된 Kalman 필터 특성을 찾아야 하는 문제점이 있다. 논문에서는 기존 알고리즘의 문제점을 해결하기 위해서 신경 회로망을 사용한 자료 연관 기법 기반의 표적 추적 기법을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안 알고리즘과 NNKF, PDAF 알고리즘의 표적 추적 성능을 비교하였다.
#Active Sonar #Kalman Filter #Tracking #Data Association

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 자료 연관 기법을 이용한 기존 수중 표적 추적 알고리즘
Ⅲ. 제안하는 자료 연관 기법
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
B. J. Bunin, A. Sutin, and M. S. Bruno, “Maritime security laboratory for maritime security research,” in Proc. SPIE-The Int. Soc. for Optical Eng., vol. 6540, May 2007. J. Y. Kim, C. H. Shin, and K. H. Kim, “A system design method of mine warfare using information for sonar and mdv,” J. KICS, vol. 39, no. 12, pp.1243-1249, Dec. 2014. D. Havelock, S. Kuwano, and M. Vorlander, Handbook of Signal Processing in Acoustics, Springer, 2008. J. L. Stewart and E. C. Westerfield, “A theory of active sonar detection,” Proc. IRE, vol. 47, no. 5, May 1959. G. S. Park and D. M. Lee, “Localization algorithm mixing kalman and particle filters for moving object in indoor wi-fi environment,” J. KICS, vol. 42, no. 8, pp. 1695-1701, Aug. 2017.

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