심층 합성곱 신경망을 이용한 레이더 신호 탐지 성능 분석

Q: 이 논문에서 정의한 레이더 신호 탐지 네트워크란 무엇인가?

레이더 신호 탐지 네트워크는 표적의 위치를 탐지하는 네트워크와 도플러 주파수를 탐지하는 네트워크, 총 두 개의 경로로 구성된 심층 합성곱 신경망이다. 이는 영상 형태를 보이지 않는 필스 도플러 레이더의 신호 탐지에 딥러닝을 이용하며, 원소 단위의 분할 문제로 치환하여 합성곱 신경망의 사용 효과를 최대화한다.

Q: 심층 합성곱 신경망을 레이더 신호 탐지에 적용했을 때의 주요 특징은 무엇인가?

연구 결과, 심층 합성곱 신경망을 레이더 신호 탐지에 적용할 경우, 기존 레이더 신호 처리 방식보다 탐지 확률은 다소 낮지만, 탐지 임계값에 둔감하며 오경보율이 임계값에 무관하게 매우 낮다는 특징을 보인다. 특히, 위치 탐지에는 HRNet이, 주파수 예측에는 EfficientNet이 우수한 성능을 나타낸다.

이의진; 심재혁; 김은희

doi:10.5909/JBE.2023.28.4.439

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이의진 (서울과학기술대학교) 심재혁 (서울과학기술대학교) 김은희 (세종대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제28권 제4호

발행연도: 2023.7

수록면: 439 - 447 (9page)

DOI: 10.5909/JBE.2023.28.4.439

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최근 인공신경망을 레이더 탐지에 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 SOTA(State Of The Art) 신경망을 레이더 탐지에 적용한 성능을 비교한다. 제안하는 신호 탐지 네트워크는 표적의 위치와 도플러 주파수를 감지하는 두 개의 경로로 구성된다. 사용된 네트워크 중 HRNet은 위치 탐지에서 가장 좋은 성능을 보였으며, EfficientNet은 도플러 주파수 예측에 가장 좋은 성능을 보였다. 본 논문의 실험 결과에 따르면, 인공신경망을 적용할 경우, 기존 레이더 신호 처리 결과보다 탐지 확률이 다소 낮지만, 탐지 임계값에 둔감하고 오경보율이 임곗값에 무관하게 매우 낮음을 확인하였다. 위와 같은 실험 결과에 따라 SOTA 네트워크는 레이더 탐지에 잘 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

#Binary code #artificial neural network #convolutional neural network #deep learning

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