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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 김성철 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300010587 |
과제고유번호 | 1711158722 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-18 |
키워드 | 딥러닝.차량용 레이더.생산적 적대 신경망.간섭 제거.신호 처리.Deep learning.Automotive radar.Generative adversarial network.Interference suppression.Signal processing. |
□ 연구개요
본 연구는 최종적으로 레이더를 이용하는 차량이 다수 존재하는 도로 환경에서 다양한 간섭에 강인한 자율주행 자동차 레이더 시스템의 설계를 최종 연구 목표로 한다.
- 차량용 레이더에서의 간섭 신호 모델링을 반영한 차량용 레이더 통합 시뮬레이터 개발 및 실측 데이터 기반 데이터 증식 알고리즘 개발
- 에뮬레이터를 통해 생성된 데이터, 실측 데이터 및 GAN 모델을 활용하여 증식된 데이터의 시간 영역 및 주파수 영역에서 간섭 신호의 존재 여부, 간섭 신호의 특성을 파악하는 딥러닝 모델을 개발
- 다양한
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