최근 드론의 활용이 여러 방면에서 급격하게 증가하고 있다. 드론은 원격으로 표적을 효율적으로 촬영할 수 있어 감시와 보안 시스템에 유용하다. 본 논문은 드론을 이용한 움직이는 차량을 검출하는 세 가지 방법을 연구한다. 배경 영상, 선행 프레임, 또는 이동 평균 프레임과 현재 프레임과의 감산 기법을 이용한 표적 검출을 비교한다. 프레임 감산 후 형태학적 필터링을 적용하여 검출률을 높이고 오보율을 감소시킨다. 또한 표적의 크기를 알고 있다는 가정 하에 영역크기 비교를 통하여 오경보 영역을 제거한다. 실험에서는 움직이는 3대의 자동차를 드론으로 촬영하여 앞서 제시한 방법에 따라 표적을 검출하고 각각 검출율과 오보율을 구하였다.
In this paper, a fast pseudo-noise (PN) code acquisition with novel adaptive architecture is presented in direct-sequence spread- spectrum (DS-SS) systems. Since an existing acquisition system has a fixed correlation tap size and threshold value, this system cannot adapt to various mobile communication environments and results in a low detection probability or a high false alarm rate and long acquisition time. Therefore, if a correlation tap size and a threshold value can be controlled adaptively according to received signals, problems of ail existing system will be solved. The system parameter varies adaptively by using constant false alarm rate (CFAR) algorithm well known in a field of detection and proposed signal-to-noise ratio (SNR) measurement system. By deriving formulas of the proposed system, the performance is analyzed.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제13권3호
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pp.151-157
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2013
Marine radars are affected by sea and rain clutters, which can make target discrimination difficult. The clutter standard deviation and improvement factor are applied using multiple parameters-moving speed of radar, antenna speed, angle, etc. When a radar signal is processed, a Data Matrix Bank (DMB) filter can be applied to remove sea clutters. This filter allows detection of a target, and since it is not affected by changes in adjacent clutters resulting from a multi- target signal, sea state clutters can be removed. In this paper, we study the level for clutter removal and the method for target detection. In addition, we design a signal processing algorithm for marine radars, analyze the performance of the DMB filter algorithm, and provide a DMB filter algorithm design. We also perform a DMB filter algorithm analysis and simulation, and then apply this to the DMB filter and cell-average constant false alarm rate design to show comparative results.
In this paper, we have proposed an improved fusion method of detection features which can enhance the detection probability under the given false alarm rate in the prescreening stage of SAR ATR(Synthetic Aperture Radar Automatic Target Recognition) system. Since the detection features have the positive correlation, the detection performance can be improved if the joint probability distribution of detection features is considered in the fusion process. The detection region is designed as a simple piecewise linear function which can be represented by few parameters. The parameters for the detection region can be derived by training the sample SAR images to maximize the detection probability with the given false alarm rate. Simulation result shows that the detection performance of the proposed method is improved for all combinations of detection features.
In this study, a target detection algorithm was proposed for using hyperspectral imagery. The proposed algorithm is designed to have minimal processing time, low false alarm rate, and flexible threshold selection. The target detection procedure can be divided into two steps. Initially, candidates of target pixel are extracted using matching ratio of spectral pattern that can be calculated by spectral derivation. Secondly, spectral distance is computed only for those candidates using Euclidean distance. The proposed two-step method showed lower false alarm rate than the Euclidean distance detector applied over the whole image. It also showed much lower processing time as compared to the Mahalanobis distance detector.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권5호
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pp.179-192
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2023
The widespread use of Cloud Computing, Internet of Things (IoT), and social media in the Information Communication Technology (ICT) field has resulted in continuous and unavoidable cyber-attacks on users and critical infrastructures worldwide. Traditional security measures such as firewalls and encryption systems are not effective in countering these sophisticated cyber-attacks. Therefore, Intrusion Detection and Prevention Systems (IDPS) are necessary to reduce the risk to an absolute minimum. Although IDPSs can detect various types of cyber-attacks with high accuracy, their performance is limited by a high false alarm rate. This study proposes a new technique called Fuzzy Logic - Objective Risk Analysis (FLORA) that can significantly reduce false positive alarm rates and maintain a high level of security against serious cyber-attacks. The FLORA model has a high fuzzy accuracy rate of 90.11% and can predict vulnerabilities with a high level of certainty. It also has a mechanism for monitoring and recording digital forensic evidence which can be used in legal prosecution proceedings in different jurisdictions.
마이크로파 탐색기를 이용하여 표적을 탐지, 추적하는 경우 하방 표적에 대해서는 지표면에서 반사되는 클러터 신호의 영향을 받는다. HPRF (high pulse repetition frequency) 모드를 사용하는 마이크로파 탐색기에서 부엽클러터 영역에 나타나는 퇴각표적을 탐지하기 위해서는 여러 지형과 상황에 따른 지표면 부엽클러터 전력의 통계적인 특징을 파악하여야 한다. HPRF 모드를 사용하는 탐색기의 항공기 탑재시험에서 지상 클러터의 전력을 측정한 자료를 기반으로, 각 지형과 안테나 시선각 등의 상황에 따라 부엽클러터의 확률분포 특성을 가장 근접하게 표현하는 확률밀도함수를 구하고 그 확률밀도함수의 매개변수를 추정하였다. 확률밀도함수 및 매개변수를 추정한 자료를 이용하여, 퇴각표적을 탐지할 때에 원하는 수준의 표적탐지 오류 확률을 가지는 표적탐지 임계값 설정에 관하여 분석하였다. 본 논문의 지표면 부엽클러터 전력의 확률분포 특성 분석과 표적탐지 임계값 설정에 관한 분석 자료는 표적탐지 방법 개발 및 일정 오경보 처리 등의 다양한 분야에 이용될 수 있다.
본 논문에서는 동일 주파수 대역 내 DRM(Digital Radio Mondiale) Plus 신호와 FM(Frequeny Modulation) 신호가 모두 서비스 되 는 Hybrid 방송 모드에 적합한 DRM Plus 신호 검출 기법을 제안한다. OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 신호의 Guard-Interval 상관 기법을 그대로 적용할 경우 DRM Plus 신호 검출 성능은 우수하나, FM 신호 수신 시 False Alarm 발생 확률이 증가하는 문제점이 발생한다. 제안한 방법은 Guard-Interval 상관 방법에 Reference 블록을 포함하고 있어, 약한 DRM Plus 신호에서 도 판별 확률이 높고, 아날로그 FM 신호 수신 시 False Alarm이 발생할 확률이 낮은 특징이 있다. 모의 실험을 통하여 제안한 기법 의 성능을 확인한다.
적응 CFAR(Constant False Alarm Rate) 알고리즘은 클러터 배경 환경에서 일정한 오경보 율을 유지하면서 탐지확률을 높이기 위해 사용된다. 특히 공간 상관관계, 크기 편차가 큰 비 균일한 클러터 환경에서 탐지성능을 향상시키기 위해서는 공간변화에 적응적인 필터링 기법이 요구된다. 본 논문에서는 클러터 배경추정을 위해 이차원적으로 영역을 구분하여 대표 추정 값을 구하고, 보간(interpolation) 필터를 이용하여 최종 추정 값을 결정하는 이차원 블록 보간(Two-dimensional Block Interpolation : TBI) 적응 CFAR 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 부분영역의 히스토그램 분포 중앙값을 영역 추정 값으로 선택함으로 불규칙 간섭신호 제거에 효과적이며, 블록 노드 추정 값을 이용하여 각 셀에 대한 최종 추정 값을 얻는 방식을 취함으로 인해 거리 셀 수가 많고, 고도 빔 수가 많은 시스템에서 클러터 필터링에 필요한 메모리 공간을 줄이는데 이점이 있다. 컴퓨터 모의실험을 통해 기존의 트랜스버설(transversal) 방식, 회귀(recursive)방식의 적응 CFAR 알고리즘과 탐지성능, 필요메모리 측면에서 성능을 비교하여 제안한 방법의 우수성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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