• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.624-629
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• 2018

감시 및 정찰용 펄스 도플러 레이더(Pulse Doppler Radar : PDR)에서 이동표적의 식별은 일반적으로 레이더 운용자의 도플러 오디오 신호 청취 및 훈련 경험을 바탕으로 수행된다. 본 논문에서는 음성인식 분야에서 널리 이용되는 Mel Frequency Cepstral Coefficients(MFCC) 특징 파라미터와 Hidden Markov Model(HMM) 식별 기법을 이용하여 이동 표적의 클래스를 자동 식별하는 방법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 식별성능을 분석하고 검증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.179-186
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• 2015

본 논문에서는 탐지영역에 존재하는 이동 표적의 유무 정보만을 제공하는 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기반 PDR(Pulse Doppler Radar) 센서 노드 환경에서 인접한 PDR 센서로 부터 이동하는 표적의 경로에 따른 검출 시간차의 통계적 특성을 이용한 표적 경로 검출 알고리즘을 제안한다. 알고리즘에 사용된 변수는 실측 실험정보를 기반으로 도출한 표적 검출 시간차와 비검출 시간차이다. 그리고 PDR 센서 탐지 영역에서 발생되는 표적 이동경로는 센서를 관통하는 경로, 센서와 병렬로 이동하는 경로 그리고 두 센서 사이를 바라보고 진입한 후 한쪽 센서 방향으로 향하는 3가지 경우이고, 각 경우에 대해 500회의 실험을 수행 하였다. 그 결과 각 경우에 따른 오류 검출 백분율은 각각 5.67%, 5.83% 그리고 7.17% 으로 제한된 표적 검출 환경에서 정확하게 표적 경로를 검출한다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권4호
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• pp.182-188
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• 2013

본 논문에서는 정지하고 있는 배경에서 움직이는 목표물을 식별하기 위해 PDR(pulse doppler radar)을 이용하여 수집한 복소수 신호를 처리하는 복소수 SVM(support vector machine)을 제안한다. SVM은 패턴인식 분야에서 널리 이용되나 분류에 이용되는 특징이 대부분 실수 데이터이다. 제안된 복소수 SVM은 실수 데이터, 허수 데이터 정보와 실수부와 허수부 사이의 교차 정보를 모두 이용하여 이동하는 목표물의 분류를 수행한다. 복소수 SVM을 설계하기 위해 최적화 조건 적용 시 실수축과 허수축에 대한 슬랙변수를 고려하였고, 복소수 데이터에 대한 KKT(Karush-Kuhn-Tucker) 조건을 이용하였다. 또한 복소수 거리를 이용한 RBF(radial basis function)를 커널함수로 적용하였다. 제안된 복소수 SVM의 성능을 평가하기 위해 PDR 센서로 수집된 복소 데이터를 기존의 SVM과 복소수 SVM을 이용하여 분류한 결과 기존의 SVM에 비해 복소수 SVM의 식별결과가 개와 사람 각각 8%, 10% 향상되었다.