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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Geun-Ho Park (Hanwha Systems) Ji Hun Park (Pusan National University) Hyoung-Nam Kim (Pusan National University)
저널정보
한국전자파학회JEES Journal of Electromagnetic Engineering And Science Journal of Electromagnetic Engineering And Science Vol.22 No.1
발행연도
2022.1
수록면
21 - 27 (7page)

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The constant false alarm rate (CFAR) has been widely used in radar systems to detect target echo signals because of its simplicity. With the recent development of different types of neural networks (NNs), NN architecture-based target detection methods are also being considered. Several studies related to NN-based target detectors have introduced multi-layer perceptron-based and convolutional neural network (CNN)-based structures. In this paper, we propose a CNN-based target detection method in frequency modulation (FM)-band passive coherent location (PCL). We improved the detection performance using a maxpooling layer and a Hadamard division layer, which are parallelly placed with a CNN layer. Moreover, in our method there is no need to determine the specific cell configuration (e.g., cell under test, reference cells, and guard cells) because the proposed method obtains the trained kernels by end-to-end learning. We show that the trained kernels help in the extraction of either signal or noise components. Through the simulations, we also prove that the proposed method can yield an improved receiver operating characteristic compared to that of a cell-averaging CFAR detector for FM-band PCL in a homogeneous environment.
#Constant False Alarm Rate #Convolutional Neural Network #Passive Coherent Location #Target Detection

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. LAYER ARCHITECTURE
III. NETWORK TRAINING
IV. SIMULATION RESULTS
V. CONCLUSION
REFERENCES

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