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J-GLOBAL ID：202002238257207504   整理番号：20A1001262

ニューラルネットワークを用いた照射面を考慮した着陸レーダの速度測定改善【JST・京大機械翻訳】

Velocity Measurement Improvement of Landing Radar Considering Irradiated Surface Using Neural Networks

著者 (6件)： Hidaka Moeko (Keio University, Yokohama 223-8522, Japan) ,  Takahashi Masaki (Keio University, Yokohama 223-8522, Japan) ,  Ishida Takayuki (Japan Aerospace Exploration Agency, Sagamihara 252-5210, Japan) ,  Kariya Kazuki (SOKENDAI (The Graduate University for Advanced Studies), Sagamihara 252-5210, Japan) ,  Mizuno Takahide (Japan Aerospace Exploration Agency, Sagamihara 252-5210, Japan) ,  Fukuda Seisuke (Japan Aerospace Exploration Agency, Sagamihara 252-5210, Japan)
資料名： Journal of Aerospace Information Systems  (Journal of Aerospace Information Systems)
巻： 17  号： 5  ページ： 248-256  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5673A  ISSN： 2327-3097  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,月着陸船の着陸レーダのための信号処理法を,深い学習を用いて提案した。正確な着陸を行うためには,表面に関する相対速度の測定が不可欠である。速度を測定するために,着陸レーダは表面をパルス波で照射し,Dopplerシフトを観測した。クレータや斜面のような複雑な地形に関する高精度測定は,照射された地形が反射パルス波の変形を引き起こし,測定精度に強く影響するので,常に着陸レーダの問題である。本研究では,畳込みニューラルネットワークを用いて複雑な地形上で高精度で測定を行うシステムを提案した。提案した方法において,測定データに及ぼす照射地形の影響を考慮するための入力データとして分光写真を用いた。実験は,著者らの方法が既存の方法と比較して測定精度を改善するだけでなく,実行時間の観点からも実行できることを示した。さらに,本論文は,同時にネットワークアーキテクチャと入力照射された地形データを深めることを試みた。この増強により測定精度がさらに向上することを確認した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *レーダ ,  測定精度 ,  船舶 ,  *着陸 ,  *ニューラルネットワーク ,  信号処理 ,  パルス波 ,  クレータ ,  速度測定 ,  ネットワークアーキテクチャ
準シソーラス用語： 実行時間 ,  高精度 ,  Dopplerシフト ,  入力データ ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： レーダ  (ND13010H) ,  計器,誘導・制御装置一般  (QK05010O)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  着陸 ,  レーダ ,  速度測定