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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
서동호 (LIG Nex1) 박지연 (Hanyang University) 윤우진 (LIG Nex1) 백지현 (LIG Nex1) 이원진 (LIG Nex1) 남해운 (Hanyang University)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제47권 제12호
발행연도
2022.12
수록면
2,168 - 2,171 (4page)
DOI
10.7840/kics.2022.47.12.2168

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최근 저피탐 레이더 기술의 발전에 따라 LPI 레이더 위협 신호의 정확한 탐지 및 변조 방식 분류 기술이 중요한 기술로 대두되고 있다. 특히 레이더 변조방식 분류에 관한 연구는 딥러닝 기반의 이미지 처리 분야에서도 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이러한 딥러닝 기반 기술은 실제 무기체계에 적용하는데 있어 양질의 학습 데이터 확보에 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 전자전의 신호 수집환경을 고려하여, 전이 학습을 이용하여 낮은 SNR 환경에서도 레이더 신호 분류 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안한 전이 학습 기반의 분류 방법은 –12 dB 환경에서 90% 이상의 분류 성공률을 보임을 확인하였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. LPI 레이더 변조 방식 분류 알고리즘
Ⅲ. CNN 기반 전이 학습
Ⅳ. 모의실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (11)

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