RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      KCI등재

      이동물체 탐지를 위한 레이다 데이터의 거리-도플러 클러스터링 기법 = Range-Doppler Clustering of Radar Data for Detecting Moving Objects

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A101493708

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Recently many studies of Radar systems mounted on ground vehicles for autonomous driving, SLAM (Simultaneous localization and mapping) and collision avoidance are reported. In near field, several hits per an object are generated after signal processing of Radar data. Hence, clustering is an essential technique to estimate their shapes and positions precisely. This paper proposes a method of grouping hits in range-doppler domains into clusters which represent each object, according to the pre-defined rules. The rules are based on the perceptual cues to separate hits by object. The morphological connectedness between hits and the characteristics of SNR distribution of hits are adopted as the perceptual cues for clustering. In various simulations for the performance assessment, the proposed method yielded more effective performance than other techniques.
      번역하기

      Recently many studies of Radar systems mounted on ground vehicles for autonomous driving, SLAM (Simultaneous localization and mapping) and collision avoidance are reported. In near field, several hits per an object are generated after signal processin...

      Recently many studies of Radar systems mounted on ground vehicles for autonomous driving, SLAM (Simultaneous localization and mapping) and collision avoidance are reported. In near field, several hits per an object are generated after signal processing of Radar data. Hence, clustering is an essential technique to estimate their shapes and positions precisely. This paper proposes a method of grouping hits in range-doppler domains into clusters which represent each object, according to the pre-defined rules. The rules are based on the perceptual cues to separate hits by object. The morphological connectedness between hits and the characteristics of SNR distribution of hits are adopted as the perceptual cues for clustering. In various simulations for the performance assessment, the proposed method yielded more effective performance than other techniques.

      더보기

      참고문헌 (Reference)

      1 김성준, "라이다데이터 분할 알고리즘의 시뮬레이션 기반 성능평가" 한국지형공간정보학회 18 (18): 119-129, 2010

      2 이승연, "다중빔 방식의 FMCW 레이더 표적신호 시뮬레이터 개발" 한국군사과학기술학회 15 (15): 343-349, 2012

      3 "http://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering"

      4 P. S. Bradley., "Refining Initial Points for K-Means Clustering" 98 : 91-99, 1998

      5 M. Skolnik, "Radar Handbook" McGraw-Hill 1990

      6 K. Kim, "Pre-Clustering for Plot Formation on a Multi-Beam Radar" Agency of Defense Development 2008

      7 C. Ding, "K-Means Clustering Via Principal Component Analysis" 29-, 2004

      8 M. Skolnik, "Introduction to Radar Systems" McGraw-Hill 2001

      9 M. A. Richards, "Fundamentals of Radar Signal Processing" McGraw-Hill 2005

      10 A. Martone., "Clustering Analysis of Moving Target Signatures" 7669 : 7669-, 2010

      1 김성준, "라이다데이터 분할 알고리즘의 시뮬레이션 기반 성능평가" 한국지형공간정보학회 18 (18): 119-129, 2010

      2 이승연, "다중빔 방식의 FMCW 레이더 표적신호 시뮬레이터 개발" 한국군사과학기술학회 15 (15): 343-349, 2012

      3 "http://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering"

      4 P. S. Bradley., "Refining Initial Points for K-Means Clustering" 98 : 91-99, 1998

      5 M. Skolnik, "Radar Handbook" McGraw-Hill 1990

      6 K. Kim, "Pre-Clustering for Plot Formation on a Multi-Beam Radar" Agency of Defense Development 2008

      7 C. Ding, "K-Means Clustering Via Principal Component Analysis" 29-, 2004

      8 M. Skolnik, "Introduction to Radar Systems" McGraw-Hill 2001

      9 M. A. Richards, "Fundamentals of Radar Signal Processing" McGraw-Hill 2005

      10 A. Martone., "Clustering Analysis of Moving Target Signatures" 7669 : 7669-, 2010

      11 T. Kanungo., "An Efficient K-Means Clustering Algorithm : Analysis and Implementation" 24 (24): 881-892, 2002

      12 M. Steinbach, "A Comparison of Document Clustering Techniques" 400 (400): 525-526, 2000

      더보기

      동일학술지(권/호) 다른 논문

      동일학술지 더보기

      더보기

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      인용정보 인용지수 설명보기

      학술지 이력

      학술지 이력
      연월일 이력구분 이력상세 등재구분
      2026 평가예정 재인증평가 신청대상 (재인증)
      2020-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2017-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2013-01-01 평가 등재 1차 FAIL (등재유지) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재후보2차) KCI등재
      2007-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2006-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2004-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
      더보기

      학술지 인용정보

      학술지 인용정보
      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.13 0.13 0.1
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.09 0.09 0.244 0.04
      더보기

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼