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초록·키워드
주파수 변조 라디오 대역 수동형 바이스태틱 레이더는 고속 이동 표적의 위치와 속도를 추정하는 레이더로서, 88∼108 MHz 대역의 라디오 방송 신호를 활용하는 것이 그 특징이다. 본 논문에서 다루는 수동형 바이스태틱 레이더를 포함해서 대부분의 레이더 시스템은 일정 오경보 확률 탐지기를 통해 표적 탐지를 수행한다. 하지만, 주파수 변조 신호의 특징으로 인해 거리-도플러 맵에서 다수의 부엽이 나타나고, 모호 함수의 형태가 실시간으로 변하기 때문에, 일정 오경보 확률 탐지 기법은 표적 이외의 신호 성분을 다수 탐지하는 문제를 지니고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제의 해결책이 될 수 있는 합성곱 신경망 기반의 표적 탐지 방법을 제안한다. 이 방법은 일정 오경보 확률 탐지 기법과 동일한 탐지 확률을 달성하면서도 잡음에 의한 탐지 및 부엽에 의한 평균 탐지 개수가 적다는 특징을 가진다. 표적 탐지를 위한 합성곱 신경망의 훈련 방법을 제시하고, 모의실험을 통해 제안한 알고리즘과 일정 오경보 확률 탐지기의 성능을 비교 및 분석하여 제안한 심층 신경망 기반 표적 탐지기가 더 우수한 성능을 가지는 것을 보인다.
본문·목차
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-569-001451294
