講演抄録/キーワード |
講演名 |
2004-11-26 14:50
レーダ観測波形による目標類別 ○川上かおり・田中秀俊・山本和彦(三菱電機) |
抄録 |
(和) |
我々は,レーダの反射波から得られる諸特徴量から, 目標の種類や機種を類別する方法について研究を行っている. 今回, 諸特徴量の一つであるレンジプロフィールの波形を対象に, 類別実験を行った. 類別方法としてはサポートベクターマシン(SVM)を採用し, 線形カーネルを適用した. 航空機と飛翔体の2カテゴリー分類問題に対し, 1カテゴリーあたり2機種の計4機種を対象とし, 進行方向は7種に設定した. 目標の各進行方向から姿勢を見積り,その姿勢周辺のレンジプロフィールを100回のモンテカルロシミュレーションにより生成し,類別実験を行ったところ, 平均9割以上の類別性能が得られた. |
(英) |
We propose an auto target recognition method using wave form of radar signal, which doesn’t need any feature extraction. It employs a simple support vector machine of linear kernel. For numerical experiments, 100 range profile data of different target’s aspects were calculated by Monte Carlo method, using an estimated aspect of each direction. It clarified that our method categorizes 4 targets into 2 categories with up to 90 % accuracy on average in 7 directions. |
キーワード |
(和) |
レンジプロフィール / 目標類別 / サポートベクターマシン / / / / / |
(英) |
Range profile / Auto Target Recognition / Support Vector Machine / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 104, no. 469, SANE2004-61, pp. 25-28, 2004年11月. |
資料番号 |
SANE2004-61 |
発行日 |
2004-11-19 (SANE) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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