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논문 기본 정보

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저자정보
김아란 (국립군산대학교) 김하선 (국립군산대학교) 강창호 (국립금오공과대학교) 김선영 (국립군산대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제28권 제4호
발행연도
2022.4
수록면
391 - 396 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2022.22.8002

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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In this work, we analyzed radar data to check the feasibility of identifying targets with similar shapes based on artificial intelligence. Among radar measurements, radar cross section (RCS) and high-resolution range profile (HRRP) were selected and used as the classification metrics. Before performing artificial intelligence learning, the structural similarity index measure was selected as the performance index and used to verify the feasibility of target classification. We modeled various targets with similar shapes and then obtained radar data using Ansys HFSS. From similar test results, we confirmed that targets with similar shapes could be identified and the possibility of classification in the case of HRRP is higher than that in the case of RCS.

목차

Abstract
I. 서론
II. 배경 이론
III. 시뮬레이션
IV. 식별 가능성 확인
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (22)

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