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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김근환 (경북대학교 전자공학부) 최승률 (경북대학교 전자공학부) 윤경식 (김천대학교 IT융복합공학과) 이균경 (경북대학교 전자공학부) 이동화 (대구대학교 정보통신공학부)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제38권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
106 - 113 (8page)

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본 논문은 능동소나 시스템이 비협동으로 운용될 경우 수신된 직접파로 부터 이를 탐지하여 식별하는 일련의 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 최근 다양한 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있는 콘볼루션 신경회로망을 사용하였으며, 입력 데이터로 수신신호를 단시간 퓨리에 변환을 수행한 시간 주파수 분석 데이터를 사용하였다. 본 논문에서 사용한 콘볼루션 신경회로망의 구조는 두 개의 콘볼루션 계층과 풀링 계층을 사용하였으며, 출력층에 따라 데이터베이스 기반의 신경회로망과 펄스 특징인자 기반의 신경회로망을 설계하였다. 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 실제 해상에서 수신한 3110개의 CW(Continuous Wave)펄스와 LFM(Linear Frequency Modulated) 펄스의 데이터를 가공하여 학습 데이터와 테스트 데이터를 구성하였다. 시뮬레이션을 수행한 결과 데이터베이스 기반의 신경회로망은 99.9 %의 정확도를 보였으며, 특징인자 기반의 신경회로망은 두 픽셀의 오차를 허용할 경우 약 96 %의 정확도를 보였다.
#능동펄스 식별 #콘볼루션 신경회로망 #시간 주파수 분석 #데이터 가공

목차

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참고문헌 (6)

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H. Cox / 1989 / Handbook of Underwater acoustic data processing / Springer google schola D. H. Lee / 2012 / Source information estimation using enemy’s single-ping and geographic information in non-cooperative bistatic sonar / IEEE Sensor J 12:2784~2790 google schola H. Schmidt-Schierhorn / 2007 / The use of bistatic sonar functions on modern submarines / UDT EUROPE :5~7 google schola 김근환 / 2018 / 비협동 양상태 소나 시스템을 위한 펄스식별 자동화 기법 연구 / 한국군사과학기술학회지 21(2):158~165 dbpia A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in neural information processing systems :1097~1105 google schola

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