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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      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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