講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-12-14 11:30
ミリ波高速チャープMIMOレーダによる距離・ドップラ画像にCNNを適用したドローン識別手法の基礎検討 ○黒崎将史・小川拳史・中村僚兵・葉玉寿弥(防衛大) WBS2022-46 ITS2022-22 RCC2022-46 |
抄録 |
(和) |
本稿では,ミリ波高速チャープMIMOレーダを用いて得られたドローンの距離画像及びドローンのプロペラによるマイクロドップラ画像に畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network: CNN)を適用し,ドローンを識別する手法を提案している.大きさやローター数の異なる4種のドローン(Phantom3, Matrice 600, Mavic pro, Mavic mini)及び鳥型ラジコン(Bionic bird)に対して提案手法を適用したときの基本的な識別性能を評価した.その結果,ミリ波高速チャープMIMOレーダを用いて得られたドローンの距離画像及びドップラ画像をCNNに学習・識別させることで,各対象を94.7%以上の精度で識別できることを確認した. |
(英) |
In this paper, we propose a method to classifying various drones from range profile and micro Doppler images of a drone obtained by a millimeter-wave fast chirp MIMO radar by using a convolutional neural network (CNN) model. We investigate the classification performance for four types of drones with different shapes, sizes, and the number of rotor blades (Matrice 600, Phantom3, Mavic pro, and Mavic mini) and radio-controlled flapping bird (Bionic bird). As a result, we have confirmed that our proposed method can classified each target with high accuracy of 94.7 % or more. |
キーワード |
(和) |
ミリ波レーダ / FCM方式 / ドローン識別 / マイクロドップラ / 深層学習 / / / |
(英) |
Millimeter-wave radar / fast chirp modulation / drone classification / micro doppler / deep learning / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 307, WBS2022-46, pp. 65-70, 2022年12月. |
資料番号 |
WBS2022-46 |
発行日 |
2022-12-06 (WBS, ITS, RCC) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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WBS2022-46 ITS2022-22 RCC2022-46 |
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