[논문]공분산 행렬 해석기법을 이용한 모노펄스 소나 표적상태 추정 성능 향상 기법

이창호; 김재수; 이상영; 김강; 오원천; 조운현

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[국내논문] 공분산 행렬 해석기법을 이용한 모노펄스 소나 표적상태 추정 성능 향상 기법
An Enhanced Target State Estimation using Covariance Analysis Techniques for a Monopulse Sonar System 원문보기

한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea, v.15 no.1, 1996년, pp.34 - 39

이창호 (LG 정밀 연구소) , 김재수 (한국해양대학교) , 이상영 (국방과학연구소) , 김강 (국방과학연구소) , 오원천 (국방과학연구소) , 조운현 (국방과학연구소)

초록
AI-Helper

표적 상태추정은 소나 신호처리의 중요한 문제이다. 본 연구에서는 모노펄스 소나의 표적정보를 이용한 표적 상태추정에 공분산 해석기법을 적용하여 상태추정 성능을 향상시켰다. 앞서 개발된 MOST신호 합성기법으로 모의 표적신호를 발생시켜 신호대 잡음비의 변화에 따른 조건에서 제시된 기법의 성능을 평가하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Target state estimation is a fundamental problem of the sonar signal processing. In this paper, the covariance analysis techniques are applied to enhance the performance of the target state estimation of a monopulse sonar system. MOST, the artificial target signal generator based on the highlight model is used to generate signals in various target states. The performance of the developed method has been evaluated by applying it to the various S/N. The enhanced performance of the covariance analysis method presented in this paper is discussed.

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