부산대학교 도서관

Nonlinear junction detection is the key method of searching and locating concealed targets, which is capable to electronic devices, whether active or inactive. As there is no reflection from the illuminated non-metal targets, it has a high accuracy to search metallic objects from clutters. However the classification between metallic objects and microelectronic devices is mainly based on the difference of the harmonic properties of the PN junction and the metal junction. That is to say, the response from PN junction has a higher amplitude at the second harmonic frequency, but the amplitude at the third harmonic frequency of metal junctions is much higher. What's worse, the performance is susceptible by the ambient noise and electromagnetic interference during the detection processing. Therefore,training an appropriate classifier to improve the accuracy and reliability of the detectors is of great value. Aiming at this problem, a nonlinear classification scheme using the restricted Boltzmann machine (RBM) is proposed.
비선형 접합 감지는 숨겨진 마이크로 전자 장치를 검색하고 찾아내는 주요 방법으로, 전자 장치의 활성 또는 비활성 여부와 관계없이 사용 가능하다. 비금속 타겟들을 비추는 것들로부터 반사가 없으므로, 이는 신호 잡음들로부터 금속을 찾는 높은 정확도를 가지고 있습니다. 그러나 금속과 마이크로 전자 장치 사이의 분류는 주로 PN 접합과 금속 접합의 고조파 특성의 차이를 기반으로 한다. 즉, PN 접합으로부터의 응답은 제 2차 고조파 주파수에서 더 높은 진폭을 가지며, 금속 접합의 제 3차 고조파 주파수에서의 진폭은 훨씬 높다. 더 나쁜 것은, 이러한 기법의 성능은 주변의 잡음 및 전자자기의 간섭에 의해 탐색 기능 동안의 성능에 영향을 받는다. 그러므로, 적절한 분류기를 훈련시켜 탐지기의 정확성과 신뢰성을 향상 시키는것이 중요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 제한된 볼츠만 머신 (RBM)을 기반으로 하는 비선형 분류 체계를 제안하고자 한다.