다중 자세각 기반의 능동소나 표적 식별

석종원

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자료유형: 학술저널

저자정보: 석종원 (창원대학교)

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제19권 제10호

발행연도: 2016.10

수록면: 1,775 - 1,781 (7page)

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Generally, in the underwater target recognition, feature vectors are extracted from the target signal utilizing spatial information according to target shape/material characteristics. In addition, various signal processing techniques have been studied to extract feature vectors which are less sensitive to the location of the receiver. In this paper, we synthesized active echo signals using 3-dimensional highlight distribution. Then, Fractional Fourier transform was applied to echo signals to extract signal features. For the performance verification, classification experiments were performed using backpropagation and probabilistic neural network classifiers based on single aspect and multi-aspect method. As a result, we obtained a better recognition result using proposed feature extraction and multi-aspect based method.

#Active Sonar #Multi-aspect #Classification #Highlight Model #Fractional Fourier Transform #Neural Network

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[학술지(정기간행물)] - V.W. Young / 2007 / Perception-based Automatic Classification of Impulsive Source Active Sonar Echoes / Journal of Acoustical Society of America 122 (3) : 1502 ~ 1517

[학술지(정기간행물)] - S.M. Murphy / 2014 / Examining the Robustness of Automated Aural Classification of Active Sonar Echoes / Journal of Acoustical Society of America 135 (2) : 626 ~ 636

[학술지(정기간행물)] - C.M. Binder / 2014 / Automated Aural Classification Used for Inter-species Discrimination of Cetaceans / Journal of Acoustical Society of America 135 (4) : 2113 ~ 2125

[학술지(정기간행물)] - 어윤 / 2015 / 능동소나 표적 인식을 위한 신호합성 및 특징추출 / 멀티미디어학회논문지 18 (1) : 9 ~ 16

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

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석종원

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