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NTIS 바로가기韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.23 no.3, 2020년, pp.204 - 212
김형준 (한양대학교 전자시스템공학부) , 송택렬 (한양대학교 전자공학부)
For general target tracking works by receiving a set of measurements from sensor. However, if the SNR(Signal to Noise Ratio) is low due to small RCS(Radar Cross Section), caused by remote small targets, the target's information can be lost during signal processing. TBD(Track Before Detect) is an alg...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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TBD 알고리즘의 장점은? | 이러한 문제를 해결하기 위한 TBD 알고리즘은 일반적인 추적 알고리즘과 달리 신호세기 문턱치를 이용한 측정치 선별과정을 거치지 않은 센서 데이터를 사용한다. TBD 알고리즘은 표적 탐지와 추적이 동시에 이루어지며 공간정보와 시간적 상관을 최대한 활용하여 낮은 SNR 표적의 탐지 가능성을 향상시킨다. 즉, 여러 연속 프레임을 동시에 처리하여 표적을 추적하며 낮은 SNR 표적 환경에서의 탐지 및 추적 성능이 우수하다. | |
TBD 알고리즘은 어떤 데이터를 사용하는가? | 이러한 문제를 해결하기 위한 TBD 알고리즘은 일반적인 추적 알고리즘과 달리 신호세기 문턱치를 이용한 측정치 선별과정을 거치지 않은 센서 데이터를 사용한다. TBD 알고리즘은 표적 탐지와 추적이 동시에 이루어지며 공간정보와 시간적 상관을 최대한 활용하여 낮은 SNR 표적의 탐지 가능성을 향상시킨다. | |
iJIPDA의 계산은 어떻게 이루어지는가? | iJIPDA는 클러스터의 측정치들을 트랙에 할당시켜주는 측정치 할당 기법으로 다중표적 문제를 해결한다. 이때 트랙과 측정치를 자료결합 트리(Tree) 형태로 할당하며 트랙들은 노드, 측정치들은 가지의 역할을 하고 측정치들에 대한 MCD를 재귀적 형태로 계산한다. |
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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