Abstract
Many studies have been conducted on the accurate detection and identification of targets from ground clutter, in order to improve the accuracy rate of land guided weapons. Due to the variety and complicated characteristics of the ground clutter signal compared to the target, an active target identification technique is needed. In this paper, we propose a new algorithm to identify targets and divide them into different types by extracting the unique characteristics of the target through fractal dimension calculation with the characteristics of self-similarity. In the simulation using the algorithm, the probabilities of identifying the tank and truck were 100 % and 98.89 %, respectively, and the type of the target could be identified with a probability of 98 % or more.
대지 유도무기의 명중률 개선을 위해 지상 클러터 사이에서 표적을 정확하게 탐지하고 인식하는 연구가 많이 수행되고 있다. 지상 표적보다 클러터의 신호가 다양하고 복잡한 특성을 보이는 점으로 인해 능동 표적인식 기술에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 자기유사성(self-similarity)의 특징을 가지는 프랙탈 차원(fractal dimension) 계산을 통해 표적의 고유한 특징을 추출하고, 이를 기반으로 표적을 인식하고 종류를 구분하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘을 적용한 시뮬레이션 수행 결과, 전차와 트럭으로 인식하는 확률이 각각 100 %, 98.89 %로 나오며, 98 % 이상 확률로 표적의 종류를 구분한다.