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Deep Neural Network를 이용한 CFAR의 Censoring 기법
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Jiho, Kim | - |
| dc.contributor.author | Soonhee, Kwon | - |
| dc.contributor.author | Minki, Song | - |
| dc.contributor.author | Jung-Min, Choi | - |
| dc.contributor.author | Shin, Dong Joon | - |
| dc.date.accessioned | 2021-08-02T13:53:30Z | - |
| dc.date.available | 2021-08-02T13:53:30Z | - |
| dc.date.created | 2021-05-14 | - |
| dc.date.issued | 2018-01 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/17828 | - |
| dc.description.abstract | 본 논문은 deep neural network (DNN)를 이용하여 constant false alarm rate (CFAR) 검출기에서 간섭 표적이 포함된 참조 셀의 개수를 파악하는 censoring 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 automatic censoring cell average ordered data variability (ACCA-ODV) CFAR 검출기에서 간섭 표적이 포함된 참조셀의 개수를 추정하는 확률과 본 논문에서 제안된 기법을 이용하여 간섭 표적이 포함된 참조셀의 개수를 추정하는 확률을 비교하여 제안된 기법이 우수한 성능을 보임을 확인한다. | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 한국통신학회 | - |
| dc.title | Deep Neural Network를 이용한 CFAR의 Censoring 기법 | - |
| dc.title.alternative | Censoring Scheme for CFAR based on Deep Neural Network | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | Shin, Dong Joon | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 한국통신학회 학술대회논문집, pp.1289 - 1290 | - |
| dc.relation.isPartOf | 한국통신학회 학술대회논문집 | - |
| dc.citation.title | 한국통신학회 학술대회논문집 | - |
| dc.citation.startPage | 1289 | - |
| dc.citation.endPage | 1290 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.type.docType | Proceeding | - |
| dc.description.journalClass | 3 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
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Collections - 서울 공과대학 > 서울 융합전자공학부 > 1. Journal Articles
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