• 한국항행학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.601-609
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• 2024

본 논문에서는 FMCW (frequency modulated continuous wave) 레이다 센서를 활용하여 드론 검출이 가능한 시스템 설계 및 구현 결과를 제시한다. 드론 검출 시스템의 구현을 위해, 레이다 센서로부터 입력된 신호를 FFT, CFAR, clustering, tracking으로 이어지는 총 4단계의 신호처리 과정을 통해 객체를 탐지하고, 해당 객체를 드론과 다른 사물로 분류하기 위한 딥러닝 추론 과정을 수행한다. 딥러닝의 높은 연산량과 많은 메모리 요구를 감소시키기 위해 CNN (convolution neural network) 연산을 이진화하여 수행하는 BNN (binary neural network) 구조를 적용하였다. 성능 평가 및 검증 결과 89.33%의 객체 구분 정확도를 확인할 수 있었고, 총 수행 시간은 4 ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.