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오경보 확률의 피드백을 이용하여 학습한 DNN 기반 CFAR 검출기
CFAR detector based on DNN learned by using feedback of false alarm probability
- 김지호;
- 이승환;
- 신동준
초록
본 논문은 CFAR(constant false alarm rate) 검출기의 구현을 위한 오경보 확률(False alarm probability)의 피드백(Feedback)을 이용하여 학습하는 딥러닝(Deep learning) 기법을 제안한다. 오경보 확률의 피드백없이 학습하는 딥러닝 기법은 목표 오경보 확률을 달성하기 어려움을 확인하였고, 제안된 오경보 확률 피드백을 이용하여 학습하는 딥러닝 기법의 타겟 탐지 성능과 오경보 확률이 균질(Homogeneous) 환경에서 최적의 타겟 탐지 성능을 갖는 CA-CFAR 검출기와 동일함을 확인하였다.
- 제목
- 오경보 확률의 피드백을 이용하여 학습한 DNN 기반 CFAR 검출기
- 제목 (타언어)
- CFAR detector based on DNN learned by using feedback of false alarm probability
- 저자
- 김지호; 이승환; 신동준
- 발행일
- 2019-01
- 유형
- Proceeding
- 저널명
- 한국통신학회 학술대회논문집
- 페이지
- 784 ~ 785