본 논문에서는 전송 잡음 환경 하에서 전자파 산란 물체의 식별을 위하여 사용하 는 파라메타 측정 기법에 관한 연구이다. 최대 유사측정(Maximum Likelihood Estimation : MLE)기법은 물체 식별에 변형하여 응용되면 종래 잘 알려져 사용되어온 함수군속(Pencil of Functions) 기법보다 더 좋은 측정결과를 가진다는 것을 본 논문 은 보여주고 있다. MLE 기법을 포함하여 파라메타 식별을 위한 도구로서 지금까지 여러 제안기법들이 있었으나, 본 논문에서는 샘플 데이타의 길이에 관계없이 목표시 스템의 파라메타 양에만 관계하는 최소단위의 메트릭스 연산이 사용됨을 보여주므로 잡음이 상재하는 추출 데이타로부터 목표식별에 가장 강한 강점이 있다.
Parameter estimation techniques are discussed for the complex frequency analysis of an electromagnetic scatterer. The paper suggests how the Maximum Likelihood estimation technique can be applied for this purpose. Experiments on hypothetical data sets demonstrate that the Maximum Likelihood technique is better than the Pencil of Functions technique. Although there have been several techniques including MLE suggested as tools of the parameter estimation, the proposed method has strong advantages under the noise-contaminated sample data environment because it uses minimal dimension of system matrix that stands totally independent of the length of extracted data set.
