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J-GLOBAL ID：201702215396325430   整理番号：17A0023964

マイクロUAS検出と分類のための深層学習に基づくDopplerレーダ【Powered by NICT】

Deep learning based doppler radar for micro UAS detection and classification

著者 (4件)： Mendis Gihan J. (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Akron, Ohio 44325-3904, USA) ,  Randeny Tharindu (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Akron, Ohio 44325-3904, USA) ,  Jin Wei (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Akron, Ohio 44325-3904, USA) ,  Madanayake Arjuna (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Akron, Ohio 44325-3904, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： MILCOM  ページ： 924-929  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文では,マイクロ無人空中システム(UAS)の自動検出と分類のために提案された,Doppler信号とそれらのスペクトル相関関数を用いてレーダセンサ(SCF)。提案したシステムは,SCF信号パターンを分類するための深い信念ネットワーク(DBN)を用いてUAS(レーダビーム幅で分割された領域)を検出し,同定した。提案したシステムは,2.4GHz連続波Dopplerレーダと感じた3UASを用いて実験的に確認し,実験室環境で構築した。実験結果は,DopplerレーダセンサであるDBNベース分類器を用いたレーダシグネチャSCFの自動分類に基づいて90%以上の精度でUASを検出し,分類できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 自動分類 ,  連続波 ,  センサ ,  スペクトル ,  *レーダ ,  相関関数 ,  *Dopplerレーダ
準シソーラス用語： ビーム幅 ,  信念ネットワーク ,  レーダセンサ ,  自動検出 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 分類 ,  深層学習 ,  Dopplerレーダ