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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.7
- 수록면
- 640 - 650 (11page)
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본 논문은 펄스 도플러 레이다에서 작은 RCS(radar cross section)를 갖는 표적의 추적 초기화를 위해 신호 강도(intensity)를 이용하는 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 기법을 제안한다. 기존의 레이다는 주로 CFAR(constant false alarm rate)처리를 사용하는데, 작은 RCS를 탐지하기 위해 CFAR의 임계치를 낮추게 되면, 다양한 오경보가 유입되어 표적의 위치를 특정하는 것이 매우 어렵다. 이를 해결하기 위해 RANSAC을 이용한 추적 초기화 기법이 소개되었다. 본 논문에서는 일반적인 RANSAC 알고리즘에 신호 강도 정보를 이용하여 수신 플롯 데이터 샘플을 분할하는 기법을 적용함으로써, RANSAC 알고리즘의 인라이어 부족에 따른 정확도 저하 현상을 보완한 S-RANSAC(sample splitting RANSAC) 기법을 제안하였다. 검증을 위해 널리 사용되는 Logic-기반, Hough Transform, RANSAC 알고리즘과 제안한 S-RANSAC의 성능을 비교하였다. 분석 결과, 설정한 낮은 SNR 조건에서 S-RANSAC 기반 처리가 일반적 RANSAC 기반 추적 초기화 처리 대비 더 우수한 추적초기화 성능을 보이는 것으로 분석되었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Track-before-Detect에서의 추적 초기화
Ⅲ. Radar Simulation
Ⅳ. Detection Improvement
Ⅴ. 결론
References
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