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논문 기본 정보

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저자정보
MinJun Kim (Yeungnam University) Sungho Kim (Yeungnam University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2023
발행연도
2023.10
수록면
241 - 244 (4page)

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To use Synthetic Aperture Radar (SAR) in deep learning Automatic Target Recognition (ATR) models, a large amount of measured SAR data is required, but this is difficult and costly. There are studies that compensate for these disadvantages by acquiring synthetic SAR using CAD models and simulations, but the domain gap occurs due to problems such as differences in speckle strength and mean variance of data values. We propose a CGAN model based on complex network that can reduce effectively the domain gap by utilizing the complex number information of SAR data. In addition, it has shown the potential to be used in training deep learning ATR models through a simple deep learning classification model.
#Synthetic Aperture Radar (SAR) #Automatic Target Recognition (ATR) #Generative Adversarial Network (GAN) #Domain Adaptation #Complex Network

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. COMPLEX NETWORK
3. PROPOSED SCHEME
4. EXPERIMENTAL RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES

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