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학술저널
저자정보
김태훈 (국방과학연구소) 전병을 (국방과학연구소) 김종한 (경희대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제24권 제7호
발행연도
2018.7
수록면
655 - 660 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2018.17.0126

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We introduce an unsupervised-learning-based technique to analyze the Radio-Frequency (RF) scattering signals from a target and identify the shape of the target. A collection of scattering points on the target was obtained from the interceptor’s RF seeker; then, the Expectation-Maximization (EM) algorithm was applied to classify them and find the statistical characteristics of each cluster. The computation results provide good estimates on the general shape of the target, which includes the length and the location of specific spots, even without sufficient prior knowledge. The proposed technique was verified via Monte-Carlo simulations using the target Radar Cross-Section (RCS) models and the probabilistic models of the seekers. The algorithms were also implemented on the embedded flight computer, and the real-time location performance under realistic environmental conditions were validated via a series of experimental tests.

목차

Abstract
I. 서론
II. FMCW 방식의 고해상도 RF 탐색기
III. Expectation-Maximization
IV. 표적 형상 식별
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (12)

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