SVM 분류기를 이용한 비선형 FMCW 레이다 표적 인식

Abstract

본 논문에서는 비선형 표적의 탐지와 인식을 위해 주파수 변조 연속파(frequency modulated continuous wave: FMCW) 기반의 비선형 레이다 환경에서 비선형 표적을 탐지하고, 기계학습을 통해 표적을 인식하는 방법을 제안한다. 측정에활용한 FMCW 비선형 레이다의 송신 주파수 대역은 3.0~3.2 GHz 대역이며, 수신 주파수 대역은 2차 고조파에 해당하는6~6.4 GHz 대역이다. 측정에 활용된 표적은 4가지 종류의 전자기기이며, 성공적인 분류 알고리즘 구축을 위해 수신된2차 고조파의 진폭 스펙트럼에서 주파수 구간별로 통계적 파라미터를 추출하였다. 추출된 특성 데이터는 서포트 벡터머신(support vector machine: SVM) 분류기의 구축과 검증을 위해 활용되었다. 학습된 SVM 분류기의 표적별 분류 정확도를 검증데이터를 통해 확인하였으며, 구축된 분류기의 10겹 교차검증정확도는 85 %임을 확인하였다.