• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.195-198
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• 2002

One-dimensional radar signature, such as range profile, is highly dependent on the aspect angle. Therefore, radar target recognition over wide angular region is a very difficult task. In this paper, we propose the Bayes classifier with Gaussian mixture model for radar target recognition over wide-angular region and compare performances of proposed technique and radar target recognition with subclasses concept in the literature of probability of correct classification ratio.

• 한국전자파학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.777-782
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• 2002

일반적인 시간 영역에서의 레이더 신호들은 표적의 관측각에 민감하게 변화한다. 따라서 대표적인 시간영역 레이더 신호인 1차원 range profile을 이용하여 구분실험을 하는 경우에 있어서 central moments와 PCA를 결합하여 먼저 특성벡터를 추출한 후 clustering 기법에 기반한 subclass concept을 사용하는 구분기를 사용하여 넓은 관측각에서의 표적인식 성능을 향상시킨 결과들을 보여준다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1063-1069
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• 2011

레이더 영상이나 광학 영상, 적외선 영상 등을 이용하여 표적을 식별하는 기술을 NCTR(Non-Cooperative Target Recognition) 또는 ATR(Automatic Target Recognition)이라 한다. 그 중에서 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 이용하여 자동으로 지상 표적을 식별하는 것을 SAR ATR이라고 한다. 일반적으로 SAR ATR은 탐지, 변별 및 식별 단계로 구성된다. 본 논문에서는 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상 식별을 위해 개발된 극사상식별기(polar mapping classifier)를 수정하여 SAR 표적 식별에 이용하였으며, 전처리 과정을 통해 클러터 화소의 영향을 줄이고 표적의 그림자 화소들 표적 식별에 이용하여 식별 성능을 향상시켰다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권4호
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• pp.263-272
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• 2021

At a time when securing driving safety is the most important in the development and commercialization of autonomous vehicles, AI and big data-based algorithms are being studied to enhance and optimize the recognition and detection performance of various static and dynamic vehicles. However, there are many research cases to recognize it as the same vehicle by utilizing the unique advantages of radar and cameras, but they do not use deep learning image processing technology or detect only short distances as the same target due to radar performance problems. Radars can recognize vehicles without errors in situations such as night and fog, but it is not accurate even if the type of object is determined through RCS values, so accurate classification of the object through images such as cameras is required. Therefore, we propose a fusion-based vehicle recognition method that configures data sets that can be collected by radar device and camera device, calculates errors in the data sets, and recognizes them as the same target.

• 한국전자파학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.717-722
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• 2007

표적에 대한 레이더 영상 중의 하나인 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상은 표적에 대한 전자파 산란 특성에 대한 2차원 공간 분포를 나타낸다. 이러한 ISAR 영상은 원거리에서 레이더를 이용한 표적 식별에 주로 사용된다. 본 논문에서는 움직이는 실제 항공기에 대한 ISAR 영상을 얻기 위하여, 국방과학연구소에서 제작 및 운용하고 있는 KOMSAR(Korea Miniature Synthetic Aperture Radar) 장비를 이용하여 측정을 수행하였다 이렇게 얻어진 측정된 데이터에 포함되어 있는 표적의 움직임에 의한 위상 오차를 제거하기 위하여, 엔트로피 기반 ISAR 자동 초점 기법(autofocusing technique)을 사용하였다. 실험 결과, 실제 움직이는 항공기에 대한 ISAR 영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, 이는 향후 레이더를 이용한 표적식별에 중요한 기술적 토대가 마련되었음을 의미한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권3호
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• pp.219-230
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• 2022

In implementing a robust automatic target recognition(ATR) system with synthetic aperture radar(SAR) imagery, one of the most important issues is accurate classification of target variants, which are the same targets with different serial numbers, configurations and versions, etc. In this paper, a deep learning network with channel attention modules is proposed to cope with the recognition problem for target variants based on the previous research findings that the channel attention mechanism selectively emphasizes the useful features for target recognition. Different from other existing attention methods, this paper employs the channel attention modules without dimensionality reduction along the channel direction from which direct correspondence between feature map channels can be preserved and the features valuable for recognizing SAR target variants can be effectively derived. Experiments with the public benchmark dataset demonstrate that the proposed scheme is superior to the network with other existing channel attention modules.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권3호
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• pp.292-302
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• 2022

The radar tomographic imaging is based on the Radar Cross-Section "RCS" of the materials of a shape under examination and investigation. The RCS varies as the conductivity and permittivity of a target, where the target has a different material profile than other background objects in a scene. In this research paper, we use Hierarchical Performance Modeling "HPM" and a framework developed earlier to determine/spot bottleneck(s) for pattern recognition of materials using a combination of the Single Layer Perceptron (SLP) technique and tomographic images in radar systems. HPM provides mathematical equations which create Objective Functions "OFs" to find an average performance metric such as throughput or response time. Herein, response time is used as the performance metric and during the estimation of it, bottlenecks are found with the help of OFs. The obtained results indicate that processing images consumes around 90% of the execution time.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.139-148
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• 2022

In this paper, we implement a distributed FMCW MIMO radar system to obtain Micro Doppler signatures of target motions. In addition, we also develop federated learning based motion recognition algorithm based on the Micro-Doppler radar signature collected by the implemented FMCW MIMO radar system. Through the experiment, we have verified that the proposed federated learning based algorithm can improve the motion recognition accuracy up to 90%.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제16권1호
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• pp.51-57
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• 2020

The fighter pilot uses radar mounted on the fighter to obtain high-resolution SAR (Synthetic Aperture Radar) images for a specific area of distance, and then the pilot visually classifies targets within the image. However, the target configuration captured in the SAR image is relatively small in size, and distortion of that type occurs depending on the depression angle, making it difficult for pilot to classify the type of target. Also, being present with various types of clutters, there should be errors in target classification and pilots should be even worse if tasks such as navigation and situational awareness are carried out simultaneously. In this paper, the concept of operation and functional structure of radar system for fighter jets were presented to transfer the SAR image target classification task of fighter pilots to radar system, and the method of target classification with high accuracy was studied using the CNN ensemble model to archive higher classification accuracy than single CNN model.

• 한국전자파학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.579-589
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• 2004

일반적인 시간 영역에서의 레이더 신호들은 표적의 관측각에 민감하게 변화한다. 이로 인하여 각도가 넓어짐에 따라서 표적 구분의 정확도가 상당히 감소하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 다중각도 정보를 이용하여 표적 구분 성능을 향상시키기 위한 방법을 제시한다. 먼저, 대표적인 시간영역 레이더신호인 1차원 range profile로부터 central moments와 PCA를 결합하여 특성백터를 추출한다. 추출된 특성백터에 다중 각도 정보를 사용하는 구분기를 적용시켜 넓은 관측각에서 표적 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 다중 각도정보를 이용하는 기법에는 독립방식과 종속방식이 있으며, 본 논문에서는 두 기법의 성능을 비교한다. 성능 비교 실험에는 포항공대 단축거리 무반향실에서 측정된 여섯 개의 항공기 모델에 대한 레이더가 단면적 데이터가 이용된다.