이동 목표물 및 기상 현상 등의 원격탐지를 위한 레이다 시스템에서는 수신되는 전자파 반사 신호로부터 유용한 정보를 추출하기 위하여 각 거리별로 도플러 스펙트럼의 추정이 필요할 수 있다. 그러나 이제까지 일반적으로 적용되어졌던 FFT 주파수 추정방법은 안테나의 dwell time 이 짧은 경우 해상도 문제가 발생하거나 또는 상대적으로 강한 반사 신호의 부엽 확산으로 인하여 상대적으로 약한 목표물의 탐지가 어려울 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기위하여 시간영역에서의 도플러 신호모델 파라메터 추정을 통한 효율적인 도플러 스펙트럼 추정방법에 관하여 비교하고 고찰하였다.
Classification of drones and birds is challenging due to diverse flight patterns and limited data availability. Previous research has focused on identifying the flight patterns of unmanned aerial vehicles by emphasizing dynamic features such as speed and heading. However, this approach tends to neglect crucial spatial information, making accurate discrimination of unmanned aerial vehicle characteristics challenging. Furthermore, training methods for situations with imbalanced data among classes have not been proposed by traditional machine learning techniques. In this paper, we propose a data processing method that preserves angle information while maintaining positional details, enabling the deep learning model to better comprehend positional information of drones. Additionally, we introduce a training technique to address the issue of data imbalance.
레이다를 이용한 다수 표적의 상태 추정을 통해 추적 성능을 향상시키는 문제는 중요하다. 클러터 환경에서 추적 필터를 이용하여 다수 표적 추적 시 트랙과 측정치 간의 결합사건이 발생하며 개수가 증가함에 따라 결합사건은 기하급수적으로 증가한다. 이러한 환경에서 다수 표적 추적 필터 설계 시 고려해야할 문제는 첫째, 신속한 거짓트랙 제거 및 표적트랙 확정을 통하여 오경보율 최소화하고, 이를 통해 FTD(False Track Discrimination) 성능을 높인다. 둘째, 다수의 트랙이 측정치를 공유하는 결합사건 발생시 효율적으로 각각의 측정치를 트랙에 할당함으로써 트랙 유지성능을 향상시키는 것이다. 두 가지 고려사항을 통해 단일 표적 추적 자료결합 기법을 다수 표적 추적 필터로 확장하여 사용하며, 대표적인 알고리듬으로 JIPDAF(Joint Integrated Probabilistic Data Association Filter)와 LM-IPDAF(Linear Multi-target IPDAF)가 있다. 본 논문에서는 측정치 할당 시 생기는 수 많은 가설들에 대한 확률적 평가를 하지 않음으로써 측정치와 트랙의 개수에 따라 비선형으로 연산량이 증가하지 않으며, 클러터밀도 추정을 통해 트랙을 쇄신하는 트랙존재확률 기반의 LM-IPDAF 알고리듬을 소개한다. 그리고 LM-IPDAF의 트랙존재확률 산출 시 필요한 클러터밀도 추정 방법을 개선함으로써 연산량을 효과적으로 감소시킬 수 있는 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 기존의 알고리듬과 비교, 분석하여 성능을 검증하였다. 그 결과, 위치 RMSE, Confirmed True Track 측면에서는 동일한 성능을 내면서 시뮬레이션 처리 시간을 약 20% 감소시킬 수 있었다.
Image display is the last step of imaging chain in which the diagnostic information is transformed into perceivable intensities and transformed to observer's eye-brain system. In this process, a certain part of information may be efficiently transfered and another part may be inefficiently transfered leading to information loss. In this study, the visual perceptual properties of image display on CRT monitor has been investigated. Psychophysical experiment of target image detection has been performed using CRT monitor for various background grey levels, and the threshold difference grey levels required for visual discrimination have been predicted by computer simulation with visual model.
The optical JTC system has the advantage of being applied to the real-time correlation system, but it has some difficulties that its amplitude and phase signals cannot be separately processed. Recently to solve those problems the BPEJTC and HPEJTC systemshaving the same characteristics of that of the POC and POF have been proposed. But there is no quantitive analysis how much the amplitude and phase signals are contributed to the correlation outputs respectively. In this paper, a new ACJTC system based on the conventional ACMF is proposed and discussed through the mathematical analysis. The good correlation discrimination of the proposed system is also analyzed by changing the relative contributions of the phase and amplitude signals for some similar targets. From the successful computer simulation results on the scenario where three same targets are periodically located on the natural backgrround, the possibility of the high performance real-time correlation system based on the optical ACJTC is suggested.
In this paper, a binary phase extraction joiont transform correlator (BPEJTC)system is proposed as a new phase-type optical correlator in which the correlation errors and DC component are dramtically reduced and optical efficiency and correlation performance are also improved by reconstructing the joint transform power spectrum (JTPS) of the conventional joint transform correlator (JTC)system form which the autocorrelation and crosscorrelation siganls generated in each self-plane are removed, and the binary phase function is extracted from the phase value of the reconstructed JTPS. Through some computer simulation and optical experimental results, the possibility of the implementation of the real-time multi-target tracking and recognition system is also suggested.
An effective algorithm for implementation of unmanned surveillance system which detects moving object from image sequences, predicts the direction of it, and drives the camera in real time is proposed. Outputs of proposed algorithm are coordinates of location of moving object, and they are converted to the values according to camera model. As a pre- processing, extraction of moving object and shape discrimination are performed. Existence of the moving object or scene change is detected by computing the temporal derivatives of consecutive two or more images in a sequence, and this result of derivatives is combined with the edge map from one original gray level image to obtain the position of moving object. Shape discri-mination(Target identification) is performed by analysis of distribution of projection profiles in x and y directions. To reduce the prediction error due to the fact that the motion cha- racteristic of walking man may have an abrupt change of moving direction, an order adaptive lattice structured linear predictor is proposed.
Recently, researches on the intelligence of electric power facilities have been trying to apply artificial intelligence techniques as computer platforms have improved. In particular, faults occurring in substation should be able to quickly identify possible faults and minimize power fault recovery time. This paper presents fault location technique for 154kV substation using neural network. We constructed a training matrix based on the operating conditions of the circuit breaker and IED to identify the fault location of each component of the target 154kV substation, such as line, bus, and transformer. After performing the training to identify the fault location by the neural network using Weka software, the performance of fault location discrimination of the designed neural network was confirmed.
Multitemporal analysis with remotely sensed data is complicated by numerous intervening factors, including atmospheric attenuation and occurrence of clouds that obscure the relationship between ground and satellite observed spectral measurements. A reconstruction system was developed to increase the discrimination capability for imagery that has been modified by residual dffects resulting from imperfect sensing of the target and by atmospheric attenuation of the signal. Utilizing temporal information based on an adaptive timporal filter, it recovers missing measurements resulting from cloud cover and sensor noise and enhances the imagery. The temporal filter effectively tracks a systematic trend in remote sensing data by using a polynomial model. The reconstruction system were applied to the AVHRR data collected over Korean Peninsula. The results show that missing measurements are typically recovered successfully and the temporal trend in vegetation change is exposed clearly in the reconstructed series.
Education is a key element in shaping the worldview of the next generation and determines society's core values, ideology, and basic understanding of human rights. While Kyrgyzstan is a secular state, Islamic education, backed by Arab and Turkish sponsors, continues to increase in popularity with the construction of thousands of mosques and dozens of new Islamic educational institutions. Young women have become an important target for Islamic ideology and Islamic educational institutions seek to introduce a new type of ideal woman who is obedient, submissive, and modest. This research uses curricula content analysis, participant observation, and in-depth interviews with teachers and students to examine the effects of newly introduced Islamic education institutions and concludes that the schools are succeeding in training female Kyrgyz students for sheltered lives of dependency, threatening to fundamentally erode women's rights in the country. Two tasks thus demand the attention of policymakers: preserving Kyrgyzstan's secular state and introducing new interpretations of the Quran, which strengthen support for women's rights among believers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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