SEMINAR RADAR NASIONAL III
2009
Prosiding
Bandung
30 April 2009
Savoy Homann Bidakara Hotel
Penyelenggara:
Sponsor:
Pusat Penelitian Elektronika dan Telekomunikasi Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (PPET - LIPI)
dan
Sekolah Teknik Elektro dan Informatika (STEI - ITB)
bekerjasama dengan
International Research Centre for Telecommunications and Radar (IRCTR) Delft University of Technology
(TU Delft) The Netherlands LIPI
Prosiding
Seminar Radar Nasional III 2009
ISSN : 1979 - 2921
Hak cipta © 2009 oleh Pusat Penelitian Elektronika dan Telekomunikasi – LIPI
Hak cipta dilindungi undang-undang. Dilarang menyalin, memproduksi dalam segala bentuk, termasuk mem-fotocopy, merekam, atau menyimpan informasi, sebagian atau seluruh isi dari buku ini tanpa ijin tertulis dari penerbit.
Prosiding Seminar Radar Nasional / [editor by] Mashury Wahab, Asep Yudi Hercuadi A.A. Lestari, A.B. Suksmono, , Yuyu Wahyu, Pamungkas Daud.
vi + pp.; 21,0 x 29,7 cm ISBN : 1979 - 2921
Radio Detecting and Ranging (Radar)
Technical editing by Yudi Yuliyus Maulana, Dadin Mahmudin, Deni Permana K,Yadi Radiansah, Sulistyaningsih, Folin Oktaviani.
Cover design by Yadi Radiansah.
Diterbitkan oleh :
Pusat Penelitian Elektronika dan Telekomunikasi (PPET) Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI)
Kampus LIPI Jl. Sangkuriang, Bandung Telp. (022) 2504661 Fax. (022) 2504659
Pelindung
Deputi Bidang Ilmu Pengetahuan Teknik LIPI
Ketua Umum
Mashury Wahab
Panitia Pengarah
Lilik Hendradjaja, Dephan
Adang Suwandi, ITB
Syahrul Aiman, LIPI
Tatang A. Taufik, BPPT
Hiskia Sirait, LIPI
Andriyan B. Suksmono, ITB
A. Andaya Lestari, IRCTR-IB
Endon Bharata, IRCTR-IB
Nana Rachmana, ITB
Yuyu Wahyu, LIPI
Syamsu Ismail, LIPI
Rustini S. Kayatmo, LIPI
Eko Tjipto Rahardjo, UI
Adit Kurniawan, ITB
Panitia Pelaksana
Iskandar, ITB
Andi Kirana, RCS
Gunawan Handayani, ITB
Pamungkas Daud, LIPI
Folin Oktaviani, LIPI
Sulistyaningsih, LIPI
Yudi Yulius Maulana, LIPI
Dadin Mahmudin, LIPI
Deni Permana K., LIPI
Sri Hardiati, LIPI
Iqbal Syamsu, LIPI
Asep Yudi Hercuadi, LIPI
Yadi Radiansah, LIPI
Zaenul Arifin, LIPI
Endang Ridwan, LIPI
Daftar Makalah
1. Tinjauan Pemanfaatan Teknologi Seluler GSM Diaplikasikan Sebagai Pasif Radar ... Febrian Wijoseno, Adit Kurniawan, Arwin D.W.Sumantri
1-5
2. Analisa FDOA-RADAR Sekunder Terhadap Gangguan Random Noise
Wahyu Widada dan Sri Kliwati ………..
6-10
3. Sistem Identifikasi Pesawat Menggunakan Kecepatan dan Radar Cross Section Pesawat Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation ………… Maman Darusman, Arwin Datumaya Wahyudi Sumari, Aciek Ida Wuryandari
11-15
4. The Performance Of Supervised And Unsupervised Neural Networks In Performing Aircraft Identification Tasks ………. Arwin Datumaya Wahyudi S, Aciek Ida Wuryandari, Maman Darusman, Nur Ichsan Utama
16-22
5. Minimalisasi Sinyal Harmonik Radar Indra I dengan IF Lumped Element Filter ... Liarto, A.A Lestari, Sri Hardiati
23-26
6. First Results Of The Signal Processing Of INDERA ……….. W. Sediono, A. A. Lestari
27-29
7. Teknik Pengukuran Pola Radiasi Transduser Dwi-Fungsi Akustik Bawah Air ……… Syamsu Ismail
30-32
8. Analisis Penyesuai Impedansi NTL Menggunakan Metode Ekspansi
Fourier ... Rudy Yuwono, Achmad Setiawan, D.J. Djoko H.S
33-38
9. Antena Array Electronic Switch Beam Untuk Pengerahan Beam Antena Pada Sistem Radar ... Yoko Wasis, Bambang Edhie Sahputra, Iswahyudi, Yogi Koswara, A.A Pramudita
39-41
10. Antena UWB Bentuk T Untuk Aplikasi SFCW-GPR 100-1000 Mhz ... A.Adya Pramudita, A. Kurniawan, A. Bayu Suksmono,A.Andaya Lestari
42-46
11. Sistem Trigger Pada Radar Maritim Indera ... Oktanto Dedi Winarko, A. Andaya Lestari
47-51
12. Penelitian-Penelitian Radar Dan Pendukungnya di Lipi ... Masbah R.T. Siregar
52-56
13. Karakterisasi Penggunaan Garis Kurva Pada Lengan Seri 3 dB Hybrid Coupler MicrostripPita Lebar ... Y.K. Ningsih, F.Y. Zulkifli, E.T. Rahardjo, A.A. Lestari
57-62
14. Optimasi Pemodelan Arima Dengan Efek Deteksi Outlier Pada Data Curah Hujan Di Surabaya ... Achmad Mauludiyanto, Gamantyo Hendrantoro, Mauridhi Hery P, Suhartono
63-67
15. Desain Dan Simulasi Tranceiver Stepped Frequency ContinuousWave Ground Penetrating Radar (SFCW GPR) 700 – 1400 Mhz ... Tommi Hariyadi, Endon Bharata, Andriyan Bayu Suksmono
16. Sistem Antena Radar VHF Lapan ... Peberlin Sitompul, Aries Kurniawan, M. Sjarifudin, MarioBatubara, Harry Bangkit, Timbul Manik, J.R Roettger
75-78
17. Pembuatan Modul Receiver Untuk Sistem PerangkatPemancar
Jamming ……….. Elan Djaelani
79-84
18. Pemanfaatan Sistem Pakar dalam Perancangan Sistem Analisa Masalah Dan Penentu Tindakan Pemeliharaan Radar ... Edith Nurhidayat Kurniawan S. , Aciek Ida Wuryandari , Arwin D.W. Sumari
85-88
19. Penggunaan Radar Bagi Kepentingan Pertahanan Udara ... Suparman D, MM
89-94
20. Kerjasama DEPHUT Dan Lembaga International dalam Penggunaan Radar Untuk Mendukung Pengelolaan Hutan yang Lestari ………... Iwan Setiawan Priyambudi Santoso
95-96
21. Perbandingan Performansi Sistem Identifikasi Pesawat Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Mode Adaptive Resonance Theory 1 Dan 2 ... Nur Ichsan Utama, Aciek Ida Wuryandari, Arwin D. W. Sumari
97-101
22. Ilmu Pengetahuan Rekayasa dan Teknologi Dan Seni (ILPERTEKS) Untuk Pengembangan Radar Pengawas Pantai ... Elan Djaelani, Prof. Dr. Rohani J Widodo, Ridodi Anantaprama,Iwan Setiawan
102-108
23. Usulan Pemakaian Radar Langit Untuk Daerah Khusus Atau Rawan ... Hari Satriyo Basuki
109-113
24. Implementasi Peta Dinamis Pada Radar INDERA ... Deni Yulian, W. Sediono, A. Andaya Lestari
114-118
25. Perancangan dan Realisasi Antena Rolled Dipole Untuk Keperluan Ground Penetrating (GPR) Dengan Menggunakan Metoda Finite Different Time Domain (FDTD) ... Yudi Yuliyus Maulana, Yuyu Wahyu, Folin Oktafiani dan AA Lestari
119-124
26. Antena Ground Penetrating Radar Adaptif Terhadap Multi Pulsa ... Folin Oktafiani, Yuyu Wahyu, Yudi Yuliyus, A.A Lestari
125-128
27. Estimasi Electromagnetic Interference (EMI) Dalam Sistem Antena Patch Array Untuk Radar ... Sri Hardiati,Sulistyaningsih
129-132
28. Antena Dipole Dengan Pembebanan Resistif dan Layer Dielektrik Untuk Ground Penetrating Radar (GPR) ... Y.Wahyu, A.Kurniawan, Sugihartono, A.S Ahmad, A A Lestari
133-137
29. Kajian Mengenai Radar Clutter Dan Pengaruhnya Pada Unjuk Kerja Radar ... Mashury Wahab dan Sulistyaningsih
138-142
30. Pembangkit Chirp Untuk Radar FMCW Menggunakan DDS ... Purwoko Adhi
Perbandingan Performansi Sistem Identifikasi Pesawat
Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Mode Adaptive Resonance
Theory 1 dan 2
Nur Ichsan Utama
1*, Aciek Ida Wuryandari
2*, Arwin D. W. Sumari
3*
!* Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung
!
Departemen Elektronika, Akademi Angkatan Udara Indonesia, Yogyakarta
Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Labtek VIII, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung – 40132
email: [email protected]
1, [email protected]
2,
[email protected]
3ABSTRAK
Radar akan memancarkan gelombang elektromagnetik untuk mengidentifikasi suatu obyek di udara dan mengetahui data-data yang berkaitan dengan obyek tersebut meliputi jarak, ketinggian, arah dan kecepatan. Biasanya untuk memudahkan identifikasi, sebuah radar akan dilengkapi dengan interrogator IFF (Identification Friends or Foe) yang sering disebut juga sebagai SSR (Secondary Surveillance Radar). Interrogator IFF akan mengirimkan sinyal pertanyaan kepada obyek yang ingin diidentifikasi. Pesawat atau obyek yang dilengkapi dengan transponder (transmitter responder) akan menjawab sinyal pertanyaan tersebut secara otomatis berupa kode identifikasi pesawat. Bila pesawat tidak dapat merespon pertanyaan yang diberikan , maka pesawat akan diidentifikasikan sebagai penerbangan gelap (black flight). Untuk mengidentifikasi pesawat pada kasus penerbangan gelap dapat dilakukan dengan menganalisa data RCS (Radar Cross Section) dan kecepatan dari obyek yang bersangkutan. Seringkali data yang tertangkap di radar berupa RCS dan kecepatan pesawat dari sebuah obyek tidak selalu sama. Agar proses identifikasi obyek di udara dapat dilakukan dengan cepat dan memiliki tingkat keakuratan yang cukup tinggi diperlukan sebuah sistem yang mampu mengidentifikasi suatu obyek dengan kemampuan beradaptasi dengan data yang berubah-ubah namun tetap stabil. Sistem yang mampu memenuhi kriteria tersebut adalah sistem yang mengaplikasikan jaringan saraf tiruan. Jaringan saraf tiruan yang digunakan pada tugas akhir ini adalah jaringan saraf tiruan Adaptive Resonance Theory (ART) yang mampu beradapatasi dengan data masukan baru namun tetap mampu mengenali dan menjaga kestabilan data-data yang telah dipelajari sebelumnya.
Kata Kunci: radar cross section, kecepatan, adaptive resonance theory, fusi informasi.
1. PENDAHULUAN
Kemampuan radar untuk mendeteksi identitas suatu obyek merupakan aspek penting dalam keamanan udara, baik itu pada bidang militer maupun sipil. Untuk mendeteksi identitas suatu obyek, sebuah radar yang dilengkapi dengan interrogator IFF (Identification Friend or Foe) akan mengirimkan sinyal pertanyaan kepada obyek sasaran. Kemudian secara otomatis obyek sasaran yang dilengkapi dengan transponder (transmitter responder) akan mengirimkan sinyal balasan berupa kode identifikasi pesawat. Apabila pesawat tidak dapat merespon pertanyaan yang diberikan maka pesawat akan diidentifikasikan sebagai penerbangan gelap (black flight) atau pesawat musuh (hostile).
Sebagai alternatif sistem identifikasi IFF atau yang biasa juga disebut SSR (Secondary Surveillance Radar), radar akan memancarkan gelombang mikro ke arah obyek yang diidentifikasi sebagai hostile dan menangkap pantulan dari gelombang itu untuk mendapatkan data-data yang mungkin dari obyek yang bersangkutan. Data-data yang didapatkan ini
akan dijadikan parameter untuk menentukan jenis pesawat dari obyek yang tidak dikenal tadi.
Biasanya analisis data-data dari radar yang akan digunakan untuk menentukan jenis pesawat yang ingin diidentifikasi dilakukan secara manual dan hal ini membutuhkan waktu. Agar waktu identifikasi pesawat dapat dilakukan secara cepat dengan tingkat keakuratan yang cukup baik, diperlukan sebuah sistem identifikasi yang mampu beradaptasi dengan input data yang berubah-ubah yang berasal dari radar berupa RCS (Radar Cross Section) dan kecepatan pesawat.
Penelitian pada tugas akhir ini bertujuan untuk membuat software yang dapat mendeteksi jenis pesawat dari suatu obyek pesawat yang tertangkap oleh radar dengan cepat dan tingkat keakuratan yang cukup baik. Jenis pesawat dapat diketahui dengan mengolah data kecepatan dan RCS pesawat yang terdeteksi oleh radar dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan adaptive resonance theory 1 (ART-1) dan adaptive resonance theory 2 (ART-2).
2.1 Konsep Radar
Radar adalah kependekan dari Radio Detection and Ranging. Radar merupakan sistem gelombang elektromagnetik yang digunakan untuk mendeteksi, mengukur jarak, kecepatan dan membuat map benda-benda seperti pesawat terbang, kendaraan bermotor dan obyek-obyek lainnya[15]. Dalam dunia penerbangan radar biasa digunakan untuk mendeteksi suatu obyek yang sedang terbang dalam suatu kawasan wilayah tertentu.
Gambar 1:. Konsep Kerja Radar.
Prinsip yang menjadi kunci utama teknologi ini adalah pantulan gelombang mikro dan implementasi efek Doppler. Radar akan memancarkan sinyal atau gelombang mikro kepada obyek yang ingin diidentifikasi. pantulan dari gelombang mikro yang mengenai obyek akan ditangkap oleh radar untuk dianalisa lebih lanjut untuk mengetahui lokasi dan bahkan jenis obyek tersebut. Sistem radar memiliki tiga komponen utama yaitu: antena, transmitter
(pemancar sinyal) dan receiver (penerima sinyal)[15]. 2.2 Radar Cross Section
Radar Cross Section (RCS) adalah ukuran dari kemampuan sebuah obyek untuk memantulkan kembali sinyal yang dikirimkan ke arah radar. Berdasarkan penjelasan teknis, RCS adalah suatu perbandingan antara daya yang dipantulkan oleh obyek kembali ke radar dengan kerapatan daya yang dipancarkan radar kepada obyek. Besaran nilai RCS tidak kemudian menunjukan luas sebenarnya dari fisik obyek sasaran, namun lebih menunjukan kemampuan obyek untuk memantulkan sinyal radar ke arah antena radar penerima.
Gambar 2 menunjukan contoh RCS dari sebuah pesawat terbang.
Gambar 2: Gambaran Plot RCS. 2.3 Kecepatan Pesawat pada Radar
Untuk mendeteksi kecepatan sebuah obyek, radar akan menggunakan penggabungan antara teknik pantulan gelombang dan azaz doppler. Teknik pantulan gelombang biasa digunakan untuk mengukur jarak antara sebuah obyek dan sumber pemancar gelombang. Sedangkan azaz doppler menjelaskan tentang perubahan frekuensi gelombang dikarenakan gerakan relatif sebuah benda terhadap benda lainnya dalam hal ini dapat dikatakan antara sumber gelombang terhadap obyek sasaran. Pada radar, kecepatan pesawat yang tertangkap dapat diketahui dengan menggunakan persamaan[14] 1 sebagai berikut.
)
gelombang, u adalah kecepatan pesawat, dan θ adalah sudut antara arah pergerakan sinyal dan arah obyek.
2.4 Adaptive Resonance Theory
Algoritma Adaptive Resonance Theory (ART) dikembangkan untuk mengatasi masalah stabilitas-plastisitas (stability-plasticity dilemma) yang dihadapi oleh algoritma JST lainnya. Masalah stabilitas-plastisitas mempertanyakan mengenai bagaimana sebuah sistem pembelajaran dapat menjaga pengetahuan yang telah dipelajari sebelumnya namun tetap memiliki kemampuan untuk mempelajari input-input baru. Kunci untuk menyelesaikan masalah stabilitas-plastisitas adalah dengan menambahkan mekanisme feedback diantara
Gambar 3: Arsitektur ART-1.
Sensor
Gambar 4: Arsitektur ART-2.
Arsitektur JST ART terdiri atas : satu lapisan pengolahan masukan yang juga sebagai lapisan perbandingan (comparison layer) pola yang disebut dengan lapisan F1, unit-unit cluster yang merupakan lapisan pengenalan yang disebut dengan lapisan F2 dan suatu mekanisme untuk mengontrol derajat kemiripan pola-pola untuk ditempatkan pada cluster yang sama yang disebut dengan mekanisme Reset. JST ART dirancang untuk memudahkan pengontrolan derajat kemiripan pola yang ditempatkan pada cluster yang sama. Sebuah sistem ART terdiri dari 2 subsistem, yaitu attentional subsystem dan orienting subsystem.
2.5 Informasi Fusi
Fusi informasi atau fusi data adalah suatu teknik pengombinasian data atau informasi untuk memperkirakan (estimate) atau memprediksi hasil keluaran dari berbagai keadaan entitas. Entitas-entitas tersebut dapat berbentuk fisik atau non-fisik. Masukan-masukan suatu sistem informasi dapat berupa :
data hasil observasi sensor-sensor,
masukan-masukan perintah dan data dari operator atau pengguna,
data pendahuluan dari suatu basis data yang telah ada.
Gambar 5: Konsep Fusi Informasi.
Kelas-kelas tataran fusi informasi sensor majemuk (multisensor) pada ummnya digunakan untuk aplikasi pengenalan sasaran otomatis (automatic target recognition, ATR).
a. Fusi tataran piksel
Tataran ini diaplikasikan kepada data piksel teregistrasi dari sekumpulan citra untuk kepentingan fungsi deteksi dan diskriminan. Data citra diperoleh dari sensor-sensor citra seperti RADAR dan Forward Looking Infra Red (FLIR).
b. Fusi tataran fitur
Tataran ini mengombinasikan fitur-fitur obyek yang dideteksi dan dipisahkan di dalam masing-masing wilayah sensor. Fitur-fitur setiap obyek diekstraksi secara independen di dalam setiap wilayah dan membentuk satu ruang fitur bersama untuk klasifikasi obyek.
c. Fusi tataran keputusan
Tataran ini mengombinasikan keputusan-keputusan dari jalur-jalur klasifikasi atau deteksi sensor-sensor dengan nilai heuristik seperti M-of-N, suara terbanyak maksimum (maximum vote), atau jumlah terbobot (weighted sum) untuk keputusan tegas (hard decision) dan metoda Bayes, DS dan variabel fuzzy untuk keputusan halus (soft decision).
3. DESAIN SISTEM DAN IMPLEMENTASI
KONSEP
3.1 Desain Sistem
sistem identifikasi pesawat dibagi menjadi tiga blok yaitu blok inisiasi, blok identifikasi, dan blok pemrosesan final.
Arsitetktur sistem dapat dilihat pada Gambar
5
Gambar 6: Arsitetktur Sistem.
3.2 Blok Proses Inisiasi
Blok proses inisiasi merupakan blok yang akan diproses untuk mempersiapkan input yang akan digunakan oleh blok identifikasi. Untuk mendapatkan data input, sistem akan mengekstrak data RCS dan kecepatan dari database pesawat.c
Untuk proses yang menggunakan ART-1, data-data yang ada pada database pesawat akan diubah terlebih dahulu ke dalam bentuk biner. Pada penelitian ini, proses inisiasi hanya melakukan tugas sederhana, yaitu merubah data dalam bentuk angka-angka ke dalam bentuk biner. Data-data masukan pada database dapat dilihat pada Tabel 1.
3.3 Blok Identifikasi
Blok identifikasi dibagi menjadi dua blok yaitu blok mode pembelajaran dan blok mode pakai. 3.3.1 Blok
Mode Pembelajaran
Gambar 7: Diagram Blok Pembelajaran.
Blok mode belajar dimulai dengan sistem menerima data masukan berupa vektor berdimensi tertentu. Sistem kemudian akan berusaha mengelompokkan data masukan ke dalam cluster tertentu berdasarkan parameter vigilance dan hasil perhitungan data yj. Apabila hasil perhitungan yj dan tes vigilance memperlihatkan data masukan tidak dapat dikelompokkan dalam suatu cluster, sistem akan menandai cluster itu dan mencoba perhitungan untuk data cluster lainnya. Pencocokan akan terus dilakukan selama data masukan masukan belum memenuhi tes vigilance dan data belum habis. 3.3.2 Blok Mode Pakai
Blok mode pakai pada prinsipnya sama dengan diagram alir mode belajar. Hanya saja pada mode pakai, setelah dilakukan proses pencocokan, apabila kemudian ditemukan cluster pemenang dan memenuhi tes vigilance, sistem tidak akan melakukan modifikasi terhadap bobot-bobot cluster. Hal yang sama juga berlaku, apabila pada proses pencocokan tidak ada satupun cluster yang memenuhi parameter vigilance yang diberikan maka sistem tidak akan melakukan proses pemasukan
cluster baru.
3.4 Blok Pemrosesan Final
ART kecepatan. Blok fusi diimplementasikan agar diperoleh hasil identifikasi yang lebih akurat.
3.5 Hasil Implementasi dan Uji Simulasi
Gambar 8: Contoh Report Kecepatan ART-1
Gambar 9: Contoh Report RCS ART-1
Tabel 1: Tabel Hasil Pembelajaran
Gambar10:Contoh Tampilan Program Belajar ART-1
Gambar 11:Contoh Tampilan Program BelajarART-2
Gambar 12: Contoh Tampilan Program Mode Pakai ART-2
Gambar 12: Contoh Tampilan Program Simulasi
KESIMPULAN
Berdasarkan seluruh proses perancangan, implementasi, dan pengujian sistem, dapat diambil kesimpulan sebagai berkut.
¾ Pada JST ART-1, semakin besar parameter vigilance maka jumlah cluster yang terbentuk akan semakin banyak. Sedangkan pada JST ART-2, semakin kecil parameter vigilance maka jumlah cluster yang terbentuk akan semakin banyak.
¾ Pada JST ART-1, semakin besar parameter vigilance maka ketelitian pencocokan akan semakin baik. Ketelitian pencocokan yang sangat baik tidak menjamin sistem dapat bekerja dengan efektif.
¾ Besarnya nilai parameter vigilance perlu ditentukan dengan baik agar sistem dapat bekerja dengan optimal. Hasil uji simulasi pada bab 4 menunjukkan nilai parameter vigilance yang optimal akan berbeda-beda untuk jenis data masukan yang berbeda.
¾ Jumlah cluster yang terbentuk pada fase pembelajaran akan berpengaruh terhadap ketelitian pencocokan pada mode pakai. Semakin banyak cluster yang terbentuk ketelitiannya akan semakin baik.
[1] Fausett, Laurene (1993), Fundamental of Neural Networks, Prentice-Hall.
[2] Freeman, James A., Skapura, David M. (1991), Neural Networks Algorithms, Applications, and Programming Techniques, Addison Wesley Longman Publishing Co., Inc., Redwood City.
[3] Hall, David L., Llinas, James (2001),
Handbook of Multisensor Data Fusion, CRC Press, United States of America.
[4] Harre, Ingo (2004), RCS in Radar Range Calculations for Maritime Targets,
http://www.mar-it.de/Radar/RCS/RCS_xx.pdf, 24 November 2008, 20.30 WIB.
[5] Hestiningsih, Idhawati (____), Kecerdasan
Buatan, http://www.unimmer.ac.id/ download/Kecerdasan_buatan.pdf, 3 Desember 2008, 10.30 WIB.
[6] Kung, S.Y. (1993), Digital Neural Networks, Prentice Hall, Inc., Englewood Cliffs, N.J. [7] Nopriansyah (2008), Sistem Identification
Friend, Foe, or Neutral Radar Menggunakan Radar Cross Section dan Kecepatan Pesawat, Tugas Akhir Sarjana, Institut Teknologi Bandung.
[8] Skolnik, Merril I. (1990), Radar Handbook, McGraw-Hill, United States of America, 2nd Edition.
[9] Sumari, Arwin D.W. (2008), Desain Implementasi Sistem Fusi Informasi Multiagen untuk Mendukung Pengambilan Keputusan dalam Perencanaan Operasi Udara, Tesis Magister, Institut Teknologi Bandung.
[10] Sumari, Arwin D.W. (1996), Metode Temu Kembali Informasi Secara Cerdas Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Model Adaptive Resonance Theory, Tugas Akhir Sarjana, Institut Teknologi Bandung.
[11] ______________, Doppler Effect in Accoustics, http://physics-animations.com/Physics/English/wave_txt.ht m#Doppler, 25 November 2008, 20.00 WIB. [12] ______________, A-OA-148-001/AG-000
Manual of Instrument Flying, http:// www.icpschool.com/Downloads/files/O-OA-148/pdfs/Chap21a.PDF, 2 Desember 2008, 09.00 WIB.
[13] ______________,
http://www.airtoaircombat.com, 3 Februari 2008, 11.00 WIB.
[14] ______________, Lab Exercise 7 : Doppler
Radar, http://www.eecs.umich.edu /emag/labmanual/EECS330_LE7.pdf, 3 Desember 2008, 10.00 WIB.
