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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 278 - 286 (9page)
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Conventional methods for selecting jamming techniques in electronic warfare are based on libraries in which a list of jamming techniques for radar signals is recorded. However, the choice of jamming techniques by the library is limited when modified signals are received. In this paper, we propose a method to predict the jamming technique for radar signals by using deep learning methods. Long short-term memory(LSTM) is a deep running method which is effective for learning the time dependent relationship in sequential data. In order to determine the optimal LSTM model structure for jamming technique prediction, we test the learning parameter values that should be selected, such as the number of LSTM layers, the number of fully-connected layers, optimization methods, the size of the mini batch, and dropout ratio. Experimental results demonstrate the competent performance of the LSTM model in predicting the jamming technique for radar signals.
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R. N. Lothes / 1990 / Radar Vulnerability to Jamming / Artech House :29~134
L. Jian-xun / 2011 / Signal Feature Analysis and Experimental Verification of Radar Deception Jamming / IEEE CIE International Conference on Radar 1:230~233
A. Mendoza / 2017 / Classification of Radar Jammer FM Signals Using a Neural Network Approach
류영진 / 2006 / 자기상관관계를 이용한레이더 신호의 PRI 변조형태 인식 기법 / 전자공학회논문지 - SP 43(5):61~67
G. P. Noone / 1999 / A Neural Approach to Automatic Pulse Repetition Interval Modulation Recognition / Information, Decision and Control :213~218
L. Jian-xun / 2011 / Signal Feature Analysis and Experimental Verification of Radar Deception Jamming / IEEE CIE International Conference on Radar 1:230~233
A. Mendoza / 2017 / Classification of Radar Jammer FM Signals Using a Neural Network Approach
류영진 / 2006 / 자기상관관계를 이용한레이더 신호의 PRI 변조형태 인식 기법 / 전자공학회논문지 - SP 43(5):61~67
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