• 제목/요약/키워드: 표적 추출

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다중 경로 환경 상태에서 다중 빔 탐색 레이다의 표적 고도 추출 (Target Altitude Extraction for Multibeam Surveillance Radar in Multipath Environmental Condition)

  • 정명수;홍동희;박동철
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제18권10호
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    • pp.1203-1210
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    • 2007
  • 다중 빔 탐색 3D 레이다는 디지털 빔 형성 기술을 이용하여 수신시 적층 빔을 형성하는 최신의 3D 레이다 기술이다. 본 논문에서는 다중 경로 환경 상태에서 다중 빔 3D 레이다의 저고도 표적의 고도 추출을 위한 방법을 제안하고 고찰해 보고자 한다. 다중 빔 레이다에서 저고도 표적에서 발생하는 다중 경로 전파 및 레이다 신호 발생 모델링에 대해 기술하고, 거울 반사 상황에서 효과적으로 표적 고도를 추출하기 위해 nelder-mead simplex multipath reduction(NMSMR) 기법에 대해 기술한다. 제안된 알고리듬의 성능을 다양한 표적 고도와 레이다 주파수에 대해 시뮬레이션으로 확인하였다.

국부적 특성의 Bi-modality와 Chamfer 거리를 이용한 FLIR 영상의 표적 추출 (Target extraction in FLIR image using Bi-modality of local characteristic and Chamfer distance)

  • 이희열;김세윤;김종환;곽동민;최병재;주영복;박길흠
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.304-310
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    • 2009
  • 본 논문은 bi-modality와 근접성(adjacency)을 고려하여 멤버쉽 값(membership value)을 결정하는 퍼지 임계화(fuzzy thresholding)에 기반한 FLIR(forward-looking infrared) 영상에서의 표적 추출 방법을 제안한다. Bi-modality는 국부 영역의 화소값 분포를 이용한 것으로 화소가 표적 부분으로 분류되는 정도를 나타내고, Adjacency는 각 화소가 표적 영역으로 부터 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 척도이다. 이 두 가지 척도를 이용하여 멤버쉽 값을 계산한 후, 퍼지 임계화 방법으로 표적을 추출한다. 제안한 표적 추출 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 실제 전차의 FLIR 영상을 이용하여 기존의 분할 방법과 비교한다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 우수한 분할 성능을 보임을 증명한다.

시간-주파수 영상을 이용한 효과적인 미사일 미세운동 변수 추출 방법 (An Efficient Method to Extract the Micro-Motion Parameter of the Missile Using the Time-Frequency Image)

  • 최인오;김시호;정주호;김경태;박상홍
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제27권6호
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    • pp.557-565
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    • 2016
  • 현대 전장에서 널리 사용되는 미사일 표적은 작은 레이다 단면적 및 빠른 기동 특성으로 인하여 탐지가 매우 힘들다. 특히 미사일과 유사한 운동 변수로 기동하는 기만체의 존재 때문에 표적의 병진운동 변수들이 아닌 다른 형태의 특성 벡터를 추출할 필요가 있다. 본 연구에서는 성공적인 미사일 표적의 식별을 위하여 미세운동을 하는 표적의 미세운동변수 및 산란점 추출을 위한 효과적인 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 모델링 된 미세 도플러 함수와 신호처리 된 수신신호의 시간-주파수 영상과의 정합을 비용함수로 사용하여 미세운동변수들과 산란점들의 위치를 추출하였다. 점 산란원으로 구성된 표적을 이용한 시뮬레이션 결과, 미세운동 및 산란점들의 변수가 정확하게 추출되었다.

표적 산란점 정보 추출을 위한 모델링 기법 연구 (A study on Modeling Method to Extract some Information for Scatterer Points of a Target)

  • 남덕진;황인성
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제30권4호
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    • pp.21-29
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    • 2021
  • 역합성개구면레이다(ISAR) 영상은 표적의 주요 산란 부위를 보여주는 강력한 도구이다. 표적을 식별 및 분류하는데 주로 사용된다. ISAR 영상의 산란점 정보를 찾는 것은 표적 특징을 모델링하는데 중요하다. 본 논문에서는 ISAR 영상 데이터와 모델링 함수와의 근사오차를 최소화함으로서 산란점 정보를 추출하는 모델링 방법을 제안한다. 여기서 추출된 산란점 정보는 시뮬레이션에서 사용될 표적의 산란점 위치뿐만 아니라 표적 산란점의 오차요소를 고려하는 시뮬레이션에 사용될 수 있는 표적 산란점 위치오차의 통계적 정보도 포함한다. 또한 제안된 방법에 의해서 얻어진 산란점 정보로부터 영상을 재구성하고 원래의 ISAR 영상을 잘 근사하는지 확인하였다.

다중 표적 위치 추정을 위한 무선 센서 네트워크에서 웨이블릿을 이용한 표적 분리 (Target Separation using Wavelet for Multiple Target Localization in Wireless Sensor Network)

  • 차대현;이태영;홍진근;한군희;황찬식
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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    • pp.295-298
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    • 2009
  • 다중 표적을 감시하는 무선 센서 네트워크에서 다중 표적이 서로 교차하게 될 때 각각의 표적을 분리하는 문제는 표적의 추적, 탐지, 식별 등의 분야에서 매우 중요하다. 기존의 무선 센서 네트워크에서는 에너지 기반의 기법을 사용하기 때문에 다중 표적의 위치를 추정할 수 없거나, 기지국에서의 원 신호 분석 방법을 통해 표적의 종류를 식별하여 각각의 표적을 분리한다. 후자의 방법은 무선 센서 노드의 통신량과 연산량을 증가시켜 센서 노드의 생존 시간이 짧아지는 단점이 있고, 표적 분리까지 걸리는 시간으로 인해 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 무선 센서 노드에서 웨이블릿 변환을 이용한 특징을 추출하고 이를 이용해 다중 표적이 센서 영역 내에서 교차하게 될 때 표적을 분리하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블릿 상수의 주파수 정보를 이용하여 적은 연산으로 표적을 분리한다.

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수동 소나 표적의 식별을 위한 지능형 특징정보 추출 및 스코어링 알고리즘 (Intelligent Feature Extraction and Scoring Algorithm for Classification of Passive Sonar Target)

  • 김현식
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제19권5호
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    • pp.629-634
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    • 2009
  • 실시간 시스템 적용에 있어서, 수동 소나 표적의 식별을 위한 특징정보 추출 및 스코어링 알고리즘은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 주파수 스펙트럼으로부터 PSR(Propeller Shaft Rate) 및 BR(Blade rate) 등의 특징정보를 실시간으로 구별하는 것은 매우 어렵기 때문에 정확하고 효율적인 특징정보 추출(extraction)법을 요구한다. 또한, 추출된 특징정보들로 구성된 식별 DB(DataBase)는 잡음 및 불완전한 구성을 갖기 때문에 강인하고 효과적인 특징정보 스코어링(scoring)법을 요구한다. 나아가, 구조와 파라메터에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 진화 전략(ES : Evolution Strategy) 및 퍼지(fuzzy) 이론을 이용하는 지능형 특징정보 추출 및 스코어링 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해서는 수동 소나 표적의 실시간 식별이 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실시간 시스템 적용에서 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결할 수 있음을 보여준다.

지하 매설 안테나를 이용한 지상 표적의 위치파악 기법 (The Detection Method of a Target Position above a Ground Medium using the Buried Antenna)

  • 조정식;김채영;이승학;정종철
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.521-531
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    • 2001
  • 본 논문에서는 손실 및 분산 특성을 가지는 지하매질내에서 매설된 안테나를 이용하여 매질 위에 놓인 표적에 의한 산란파 추출방법을 제안하였다. 신호 송신 및 수신시는 다이폴 안테나를 사용하였고, 급전 모델로는 실제 시스템의 전송선 영향이 고려된 전송선 급전 모델을 사용하였다. 지하매질은 분산 및 손실을 가진 2차항 Debye 근사로 모델링 하였다. 2차항 Debye 근사 모델을 유한차분 시간영역법(FDTD)에 적용하기 위해서 선형구간 반복 컨벌루션을 사용하였으며, 손실 매질의 흡수 경계조건으로는 DPML을 사용하였다. 또한 수신신호에 포함되어 있는 표적의 산란파를 추출하기 위해서 지연시간 추출 알고리즘을 사용하여 매질의 수분함량에 따른 산란파의 크기 변화를 관찰하여 표적의 위치를 파악하였다.

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특성 벡터 융합을 이용한 레이더 표적 인식 성능 향상에 관한 연구 (Study on the Performance Enhancement of Radar Target Recognition Using Combining of Feature Vectors)

  • 이승재;최인식;채대영
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제24권9호
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    • pp.928-935
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    • 2013
  • 본 논문에서는 레이더 표적 인식 성능을 향상시키기 위한 방법으로 특성 벡터 융합 기법을 제안하였다. 제안하는 방법은 두 개의 수신기로 입력되는 신호로부터 추출된 특성 벡터를 서로 융합해서 사용함으로써 표적에 대해 더 많은 정보를 획득할 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 먼저, 세 가지의 서로 다른 전투기의 실스케일 캐드 모델들에 대해 모노스태틱 및 바이스태틱 RCS(Radar Cross Section)를 계산하였다. 계산된 RCS로부터 표적의 특성 벡터인 산란점 정보를 추출하기 위해 시간 영역의 1차원 FFT(Fast Fourier Transform) 기반의 CLEAN 알고리즘을 이용하였다. 추출된 특성 벡터는 신경망 구분기의 입력으로 사용되어 표적 구분 실험을 수행한 결과, 제안하는 방법이 모노스태틱 및 바이스태틱 특성 벡터를 따로 사용했을 때보다 표적 인식 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

복잡한 배경영상에서 효과적인 전처리 방법을 이용한 표적 중심 추적기 (Efficient Preprocessing Method for Binary Centroid Tracker in Cluttered Image Sequences)

  • 조재수
    • 한국항행학회논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.48-56
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    • 2006
  • 본 논문에서는 복잡한 배경영상에서 움직이는 물체를 자동으로 추적하는 표적중심 추적기의 효과적인 전처리 방법을 제안하였다. 이진 표적중심 추적기의 성능은 다음과 같은 요소가 추적성능을 좌우한다: (1) 효과적인 실시간 전처리 방법 (2) 복잡한 배경영상에서의 정확한 표적 추출방법 (3) 지능적인 표적창 크기 조절법. 본 논문에서 제안하는 표적중심 추적기는 배경과 움직이는 표적을 좀 더 쉽게 판별할 수 있도록 추적필터를 이용한 효과적인 실시간 전처리 방법에 의한 적응적인 표적분할방법을 사용한다. 효과적인 전처리 방법이란 추적필터에 의해 추정된 표적중심을 중심으로 입력영상에 다른 가중치를 줌으로써 표적과 배경을 더 쉽게 분리할 수 있다. 제안한 방법은 합성영상 및 실제 적외선 영상을 이용한 다양한 추적실험을 통하여 그 효용성 및 성능을 검증하였다.

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능동소나 표적인식을 위한 시뮬레이터 (Simulator for Active Sonar Target Recognition)

  • 석종원;김태환;배건성
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제16권10호
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    • pp.2137-2142
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    • 2012
  • 수중환경 하에서 표적을 탐지하고 식별하는 문제는 군사적인 목적은 물론 비군사적 목적으로도 많은 연구가 수행되어 왔다. 수중환경에서의 수중음향 신호가 시간 공간적으로 특성이 변화하며 천해 다중경로 환경을 반영하는 복잡한 특성을 보이는 점으로 인해 능동 표적인식 기술은 매우 어려운 기술로 여겨져 왔다. 또한 실제 데이터 수집의 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 수중환경 하에서 능동 표적신호를 합성, 특징추출 및 표적식별을 수행할 수 있는 시뮬레이터를 구현하였다. 표적신호의 합성에는 하이라이트 모델과 3차원 모델을 사용하였으며, 표적신호의 식별을 위해서는 다중각도에 기반한 은닉 마코프모델을 사용하였다.