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Target Feature Extraction using Generalized Particle Swarm Optimization-based CLEAN for Air Defense Radar
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(JSE) 바로가기
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- 간행물
- 보안공학연구논문지 KCI 등재후보 바로가기
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- 통권
- Vol.7 No.5 (2010.10)바로가기
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- 페이지
- pp.503-510
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A147883
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- Recently, particle swarm optimization (PSO) has been developed as a high-performance optimizer that is very easy to implement. Evolutionary optimization methods such as genetic algorithm (GA) or evolutionary programming (EP) are very similar to PSO, but requires more computational time than PSO. In this paper, we investigated the performance of generalized PSO-based CLEAN and generalized EP-based CLEAN for the simultaneous extraction of scattering centers and complex natural resonance (CNR) frequencies which are used for the radar target recognition in air defense radar. The simulation results using artificially created data show that the calculation time of the former is lesser than that of the latter.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Generalized PSO-based CLEAN algorithm
3. Simulation results
4. Conclusion
References
저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(JSE) [보안공학연구지원센터]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- 보안공학연구논문지 [Journal of Security Engineering]
- 간기
- 계간
- pISSN
- 1738-7531
- 수록기간
- 2005~2017
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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