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저자정보
최병찬 (LIG Nex1) 임도유 (한양대학교 ERICA) 권세훈 (LIG Nex1) 김지현 (LIG Nex1) 주지한 (LIG Nex1) 남해운 (한양대학교 ERICA)
저널정보
한국전자파학회 한국전자파학회논문지 한국전자파학회논문지 제33권 제9호(통권 제304호)
발행연도
2022.9
수록면
720 - 729 (10page)

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클러터는 레이다 센서 시스템에서 표적 이외의 주변 환경 요소에 의해 반사되어 수신된 노이즈 신호를 지칭한다. 클러터는 레이다 센서 시스템의 표적에 대한 거리 감지 능력과 도플러 주파수 감지 능력을 저하시키기 때문에 클러터 제거는 레이다 센서 시스템의 성능을 결정하는 중요한 신호처리 알고리즘이라 할 수 있다. 본 논문은 이중 엔코딩 채널, residual connection, skip connection 기반의 denoising 엔코더-디코더 딥러닝 네트워크를 이용한 지상 클러터 제거 기법을 소개한다. Denoising 딥러닝 네트워크를 학습시키기 위해 MATLAB을 이용한 레이다 신호 데이터셋 생성 파이프라인을 소개한다. 이를 통해 본 논문은 딥러닝을 이용하여 다양한 운용 환경에 적용될 수 있는 클러터 제거 기법을 제시하고자 한다.
#Deep Learning #Supervised Learning #Radar Signal Processing #Clutter Suppression #Denoising

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
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