드론과 조류의 분별을 위한 효과적인 미세 도플러 특성벡터 연구Study on Effective Micro-Doppler Feature for Classifying Drones and Birds

Cited 0 time in webofscience Cited 0 time in scopus
  • Hit : 945
  • Download : 0
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.author윤세원ko
dc.contributor.author차상빈ko
dc.contributor.author황석현ko
dc.contributor.author정주호ko
dc.contributor.author박상홍ko
dc.date.accessioned2020-01-10T05:20:07Z-
dc.date.available2020-01-10T05:20:07Z-
dc.date.created2020-01-10-
dc.date.created2020-01-10-
dc.date.issued2019-04-
dc.identifier.citation한국정보기술학회논문지, v.17, no.4, pp.99 - 108-
dc.identifier.issn1598-8619-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10203/271048-
dc.description.abstract최근 들어 드론의 군사적사용과 민간에서의 활발한 사용으로 인해 보안을 목적으로한 탐지기술의 필요성이 대두되고 있다. 하지만 드론의 크기와 속력이 조류와 유사하고 레이더 단면적(RCS, Radar Cross Section)이 작기 때문에 서로의 미세운동 차이를 이용하여 분별할 필요가 있다. 본 논문에서는 점 산란 모델링보다 현실적인 PO(Physical Optics) 기반 모델링을 사용하여 미세도플러 영상을 기반으로 시간과 주파수 도메인에서의 반복주기를 특성벡터로 삼고 모노스태틱(Mono-static)과 바이스태틱(Bi-static) 각각의 기반에서 특성벡터의 적절성을 검토하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 각 SNR 환경에서 300번의 반복 시뮬레이션을 수행하였다. 결과적으로, SNR>15dB, 모노스태틱에서는 두 특징에서 90% 이상의 식별 능력을 나타내었고 바이스태틱에서는 하나의 특성벡터에서 90% 이상을 나타냈다.-
dc.languageKorean-
dc.publisher한국정보기술학회-
dc.title드론과 조류의 분별을 위한 효과적인 미세 도플러 특성벡터 연구-
dc.title.alternativeStudy on Effective Micro-Doppler Feature for Classifying Drones and Birds-
dc.typeArticle-
dc.type.rimsART-
dc.citation.volume17-
dc.citation.issue4-
dc.citation.beginningpage99-
dc.citation.endingpage108-
dc.citation.publicationname한국정보기술학회논문지-
dc.identifier.doi10.14801/jkiit.2019.17.4.99-
dc.identifier.kciidART002458573-
dc.contributor.nonIdAuthor윤세원-
dc.contributor.nonIdAuthor차상빈-
dc.contributor.nonIdAuthor황석현-
dc.contributor.nonIdAuthor박상홍-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.subject.keywordAuthordrones-
dc.subject.keywordAuthorbirds-
dc.subject.keywordAuthorfeature extraction-
dc.subject.keywordAuthormicro-doppler-
dc.subject.keywordAuthorUAV-
Appears in Collection
Files in This Item
There are no files associated with this item.

qr_code

  • mendeley

    citeulike


rss_1.0 rss_2.0 atom_1.0