능동소나 표적 인식을 위한 신호합성 및 특징추출

어윤; 석종원

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자료유형: 학술저널

저자정보: 어윤 (국립창원대학교) 석종원 (국립창원대학교)

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제18권 제1호

발행연도: 2015.1

수록면: 9 - 16 (8page)

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Various approaches to process active sonar signals are under study, but there are many problems to be considered. The sonar signals are distorted by the underwater environment, and the spatio-temporal and spectral characteristics of active sonar signals change in accordance with the aspect of the target even though they come from the same one. And it has difficulties in collecting actual underwater data. In this paper, we synthesized active target echoes based on ray tracing algorithm using target model having 3-dimensional highlight distribution. Then, Fractional Fourier transform was applied to synthesized target echoes to extract feature vector. Recognition experiment was performed using probabilistic neural network classifier.

#Active Sonar #Target Classification #Fractional Fourier Transform #Probabilistic Neural Network

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1. [학술지(정기간행물)] - A. Pezeshki / 2007 / Undersea Target Classification using Canonical Correlation Analysis / IEEE Journals of Oceanic Engineering 32 (4) : 948 ~ 955

2. [학술대회논문] - Hongwei Liu / 2002 / Class-based Target Classification in Shallow Water Channel based on Hidden Markov Model / Proceedings of ICASSP 3 : 2889 ~ 2892

3. [학술지(정기간행물)] - P. Runkle / 1999 / Hidden Markov Models for Multi-Aspect Target Identification / IEEE Transactions on Signal Processing 47 (3) : 2035 ~ 2040

4. [단행본] - H. M. Ozaktas / 2001 / The Fractional Fourier Transform with Applications in Optics and Signal Processing / John Wiley

5. [학술대회논문] - C. Capus / 2003 / Fractional Fourier Transform of the Gaussian and Fractional Domain Signal Support / IEE Proceedings—Vision, Image, and Signal Processing 150 (2) : 99 ~ 106

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