| 大会名称 |
| 2020年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2020G |
| 開催年 |
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2020
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| 発行日 |
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2020-03-03
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| セッション番号 |
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B-2
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| セッション名 |
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宇宙・航行エレクトロニクス
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| 講演日 |
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2020/3/17
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| 講演場所(会議室等) |
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総合科学部 K棟３F K310講義室
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| 講演番号 |
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B-2-12
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| タイトル |
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時系列複素データ解析によるミリ波帯回折波を用いた見通し外人体識別法
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| 著者名 |
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○何 姜浩淼, 木寺正平, 寺島将太, 山田秀行,
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| キーワード |
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ミリ波レーダ, 見通し外人体検知, 機械学習, 回折波
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| 抄録 |
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ミリ波帯レーダは視界不良及び見通し外環境等のセンシング技術として，特に自動運転における衝突回避センサ等で有用である．また回折波解析により，見通し外にでの人体等を識別することも期待されている．本稿では見通し外での人体及び人工構造物からの回折信号を用いた機械学習による識別法を提案する．本手法では，いくつかの特徴量を導入し，複素時系列データを非線形識別器SVM(Support Vector Machine) で学習させる．特に見通し外環境で想定される低SNR(Signal to Noise Ratio) の状況下で識別性能を改善させる．24GHz 帯ミリ波レーダを用いた実機実験によりその性能を検証する．
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