웨이블릿 패킷 합성곱 신경망(WPCN) 기반 저고도 비행체 궤적 분류 기술 분석
📌 핵심 요약 (Key Takeaways) 핵심 성과 1: 8차원 시계열 궤적 데이터를 웨이블릿 패킷 변환(WPT)하여 주파수 도메인으로 분해, 자체 구축 5클래스 저고도 데이터셋(LOA)에서 평균 정확도 99.63% 달성 독창적 차별점 2: 깊이별 분리 합성곱(Depthwise Separable Convolution)과 배치 정규화 제거 전략을 적용하여 54K 파라미터의 초경량 WPCNLG 변형 모델 구현 및 연산 비용 절감 실무 파급력 3: 안티드론(Anti-UAV) … 더 읽기