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    ⅰ ⅱ ⅲ ⅳ ⅴ ⅵ ⅶ ⅷ ⅸ ⅹ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Ⅶ Ⅷ Ⅸ Ⅹ
    ا ب ت ث ج ح خ د ذ ر ز س ش ص ض ط ظ ع غ ف ق ک ل م ن ه و ی
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    KCI등재

    ML 기법에 기반을 둔 측정치 융합기법을 가진 다중표적 방위각 추적 알고리즘

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    https://www.riss.kr/link?id=A45014827

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    Recently, Ryu et al. proposed a multiple target DOA tracking algorithm, which has good features that it has no data association problem and simple structure. But its performance is seriously degraded in the low signal-to-noise ratio. In this paper, a measurement fusion method is presented based on ML(Maximum Likelihood), and the new DOA tracking algorithm is proposed by incorporating the presented fusion method into Ryu's algorithm. The proposed algorithm has a better tracking performance than that of Ryu's algorithm, and it sustains the good features of Ryu's algorithm.
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    Recently, Ryu et al. proposed a multiple target DOA tracking algorithm, which has good features that it has no data association problem and simple structure. But its performance is seriously degraded in the low signal-to-noise ratio. In this paper, a ...

    Recently, Ryu et al. proposed a multiple target DOA tracking algorithm, which has good features that it has no data association problem and simple structure. But its performance is seriously degraded in the low signal-to-noise ratio. In this paper, a measurement fusion method is presented based on ML(Maximum Likelihood), and the new DOA tracking algorithm is proposed by incorporating the presented fusion method into Ryu's algorithm. The proposed algorithm has a better tracking performance than that of Ryu's algorithm, and it sustains the good features of Ryu's algorithm.

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    목차 (Table of Contents)

    • 1. 서론
    • 2. Ryu의 방위각 추적 알고리즘
    • 3. 제안한 방위각 추적 알고리즘
    • 4. 시뮬레이션
    • 5. 결론
    • 1. 서론
    • 2. Ryu의 방위각 추적 알고리즘
    • 3. 제안한 방위각 추적 알고리즘
    • 4. 시뮬레이션
    • 5. 결론
    • 참고문헌
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