KCI등재
RCS Estimation using LSTM at High Frequency
저자
발행기관
학술지명
한국산학기술학회논문지(Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
English
주제어
KDC
505
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
27-35(9쪽)
DOI식별코드
제공처
소장기관
RCS 측정은 전자파의 산란과 반사가 필수적인 통신 시스템, 안테나 시스템, 항공기 설계에 도움이 되는 요소이다. 항공기나 선박 등 대형 물체에서 고주파 RCS 데이터를 얻기위해서는 측정 시간과 비용이 많이 들게된다. 이에 본 논문에서는 위와 같은 문제를 해소하고, RCS 측정 효율을 높이기 위하여 AI모델을 도입한다. AI 모델 중 Long Short Term Memory(LSTM)은 장기의존성 문제를 해결하는 장점을 가진다. 따라서 LSTM의 방법을 제안하며, LSTM의 모델에서 정확도를 더 높이고 시간을 단축하고자 병렬 LSTM모델을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션 CST를 이용하여 RCS를 측정하고, Matlab을 사용하여 CST로 측정된 데이터 중 저주파대역을 데이터를 학습한 후, 고주파대역의 RCS를 LSTM와 병렬 LSTM 모델을 이용하여 추정하였다. 이후 LSTM 모델과 병렬 LSTM 모델의 추정값과 CST로 측정한 값을 비교하여, 허용 범위의 오차 값 이내의 결과를 통해 높은 정확도를 확인하였다. 결과는 CST로 측정하였을 때보다 LSTM과 병렬 LSTM을 사용하였을 때 시간이 크게 단축되었음을 보여주었다.
더보기RCS measurements are a helpful factor in the design of communication systems, antenna systems, and aircraft, where scattering and reflection of electromagnetic waves are essential. High-frequency RCS measurement time and expenses are relatively high in large objects, such as aircraft and ships. This paper introduces an AI model to solve the above problems and increase the RCS measurement efficiency. Among AI models, Long Short Term Memory (LSTM) has the advantage of solving the long-term dependence problem. Therefore, a method of LSTM and a parallel LSTM model are proposed to increase the accuracy further and reduce time in the model of LSTM. RCS was measured using a computer simulation CST, and low-frequency band data among CST-measured data was learned using Matlab. The RCS of the high-frequency band was estimated using LSTM and the parallel LSTM model. The estimated value of the LSTM model and the value measured by CST were compared with the estimated value of the parallel LSTM model. The high accuracy was confirmed through the results within the error value of the allowable range. In addition, the time was reduced significantly using LSTM and parallel LSTM than with CST.
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