Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

LCB-CV-UNet: Enhanced Detector for High Dynamic Range Radar Signals

Created by
  • Haebom

저자

Yanbin Wang, Xingyu Chen, Yumiao Wang, Xiang Wang, Chuanfei Zang, Guolong Cui, Jiahuan Liu

개요

본 논문은 고다이나믹 레인지(HDR) 레이더 신호로 인한 성능 저하 문제를 해결하기 위해 LCB-CV-UNet을 제안합니다. 먼저, 위상 일관성을 유지하면서 HDR 특징 처리의 어려움을 해결하는 하드웨어 효율적인 플러그 앤 플레이 모듈인 Logarithmic Connect Block (LCB)을 제안합니다. 그리고, 조정 가능한 목표 분포를 가진 전형적인 HDR 신호 시나리오를 근사하는 반합성 데이터셋을 생성하는 Dual Hybrid Dataset Construction 방법을 제안합니다. 시뮬레이션 결과는 기준 모델에 비해 계산 복잡도는 0.9% 미만 증가하면서 총 검출 확률이 약 1% 향상됨을 보여줍니다. 또한, 도시 지역 목표물에 일반적인 11-13dB 신호대잡음비 범위에서 기준 모델보다 5% 우수한 성능을 보입니다. 마지막으로, 실제 실험을 통해 모델의 실용성을 검증합니다.

시사점, 한계점

시사점:
HDR 레이더 신호 처리 성능 향상에 기여하는 새로운 아키텍처(LCB-CV-UNet)와 데이터 생성 기법(Dual Hybrid Dataset Construction) 제시.
기존 모델 대비 향상된 검출 성능 및 낮은 계산 복잡도 증가율 달성.
실제 실험을 통한 모델의 실용성 검증.
한계점:
시뮬레이션 및 실험 환경의 제한으로 인한 일반화 성능에 대한 추가 검증 필요.
다양한 HDR 레이더 신호 환경에 대한 견고성 평가 필요.
LCB 모듈의 하드웨어 구현 및 최적화에 대한 추가 연구 필요.
👍