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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
윤세원 (부경대학교) 차상빈 (부경대학교) 황석현 (부경대학교) 정주호 (카이스트) 박상홍 (부경대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제4호(JKIIT, Vol.17, No.4)
발행연도
2019.4
수록면
99 - 108 (10page)
DOI
10.14801/jkiit.2019.17.4.99

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

드론과 조류의 분별을 위한 효과적인 미세 도플러 특성벡터 연구
윤세원 ,  차상빈 ,  황석현 외 2명 한국정보기술학회논문지 2019.04 학술저널
드론과 조류의 분별을 위한 효과적인 미세도플러 특성벡터 연구
윤세원 전자공학과 2019.01 학위논문

초록· 키워드

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최근 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.
#drones #birds #feature extraction #micro-doppler #UAV

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 신호 모델링 및 특성
Ⅲ. 시뮬레이션 결과
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
이원상 / 2016 / 범죄예방을 위한 첨단과학기술 활용에 따른 법제도적 쟁점 고찰 / 형사정책연구 27(2):1~32 dbpia P. Molchanov / 2013 / Classification of small UAVs and birds by micro-Doppler signatures / 2013 European Radar Conference :172~175 google schola M. Ritchie / 2015 / Micro-drone RCS analysis / 2015 IEEE Radar Conference :452~456 google schola E. Vattapparamban / 2016 / Drones for smart cities:Issues in cybersecurity, privacy, and public safety / 2016 International Wireless Communications and Mobile Computing Conference (IWCMC) :216~221 google schola W. Lu / 2009 / Deconvolutive Short-Time Fourier Transform Spectrogram / IEEE Signal Processing Letters 16(7):576~579 google schola

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