Transformer based Classification of Ballistic Missiles from Radar Observations
Abstract
본 논문에서는 다양한 사거리를 갖는 탄도탄의 탄종 분류를 위해 레이더 계측치인 거리, 각도, 거리 변화율, 수신 전력, RCS를 활용하여 딥러닝 모델의 한 유형인 트랜스포머를 적용한다. 이를 위해 탄도탄 궤적 생성 시나리오를 정의하고 탄종별 궤적 시뮬레이션을 통해 각 궤적이 갖는 레이더 계측치의 차이를 확인한다. 이를 기반으로 학습 데이터를 구축하고, 트랜스포머 인코더 기반의 학습 모델을 구성한다. 학습에 사용되는 궤적 개수와 다변수 조합에 따른 학습 효과를 확인하며, 서로 다른 탄종이 유사 궤적을 가질 때의 학습 결과 또한 살펴본다.
Fields of Study & Subjects
Radar Systems and Signal Processing
Space Satellite Systems and Control
Advanced SAR Imaging Techniques
Publication details
- Journal / source
- Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
- Volume
- 54
- Issue
- 2
- Pages
- 141–149
- Publication date
- 11 February 2026
- Language
- EN