| 講演名 | 2022-12-14 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(防衛大), 小川 拳史(防衛大), 中村 僚兵(防衛大), 葉玉 寿弥(防衛大), |
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| 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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Millimeter-wave radar / fast chirp modulation / drone classification / micro doppler / deep learning |
| 資料番号 | WBS2022-46,ITS2022-22,RCC2022-46 |
| 発行日 | 2022-12-06 (WBS, ITS, RCC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCC / ITS / WBS |
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| 開催期間 | 2022/12/13(から2日開催) |
| 開催地（和） | 立命館大学BKC |
| 開催地（英） | Ritsumeikan Univ. BKC |
| テーマ（和） | ITS 通信，高信頼制御通信，レーダ・センシング技術及び一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 東 俊一(名大) / 藤井 雅弘(宇都宮大) / 庄納 崇(インテル) |
| 委員長氏名（英） | Shunichi Azuma(Nagoya Univ.) / Masahiro Fujii(Utsunomiya Univ.) / Takashi Shono(INTEL) |
| 副委員長氏名（和） | 小林 孝一(北大) / 石井 光治(香川大) / 大野 光平(明治大) / 橋本 尚久(産総研) / 石川 博康(日大) / 落合 秀樹(横浜国大) |
| 副委員長氏名（英） | Shunichi Azuma(Hokkaido Univ.) / Koji Ishii(Kagawa Univ.) / Kohei Ohno(Meiji Univ.) / Naohisa Hashimoto(AIST) / Hiroyasu Ishikawa(Nihon Univ.) / Hideki Ochiai(Yokohama National Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 加川 敏規(電中研) / 岡野 訓尚(立命館大) / 佐保 賢志(富山県立大) / 金 帝演(鶴岡工専) / 荒井 剛(岡山県立大) / 木下 雅之(千葉工大) |
| 幹事氏名（英） | Toshinori Kagawa(CRIEPI) / Kunihisa Okano(Ritsumeikan Univ.) / Kenshi Saho(Toyama Prefectural Univ.) / Kim Jeyeon(NIT, Tsuruoka College) / Tsuyoshi Arai(Okayama Prefectural Univ.) / Masayuki Kinoshita(Chiba Univ. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 単 麟(NICT) / 足立 亮介(山口大) / 今尾 勝崇(三菱電機) / 澤邊 太志(奈良先端大) / 自見 圭司(群馬大) / 孫 冉(茨城大) / 陳 娜(奈良先端大) |
| 幹事補佐氏名（英） | SHAN LIN(NICT) / Ryosuke Adachi(Yamaguchi Univ.) / Msataka Imao(Mitsubishi Electric) / Taishi Swabe(NAIST) / Keiji Jimi(Gunma Univ.) / Sun Ran(Ibaraki Univ.) / Chen Na(NAIST) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Reliable Communication and Control / Technical Committee on Intelligent Transport Systems Technology / Technical Committee on Wideband System |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A fundamental study of a drone classification method applying CNN to range and Doppler images obtained by a millimeter-wave fast chirp MIMO radar |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ミリ波レーダ / Millimeter-wave radar |
| キーワード(2)（和/英） | FCM方式 / fast chirp modulation |
| キーワード(3)（和/英） | ドローン識別 / drone classification |
| キーワード(4)（和/英） | マイクロドップラ / micro doppler |
| キーワード(5)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 黒崎 将史 / Masashi Kurosaki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 防衛大学校(略称：防衛大) National Defense Academy of Japan(略称：NDA) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 小川 拳史 / Kenshi Ogawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 防衛大学校(略称：防衛大) National Defense Academy of Japan(略称：NDA) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 中村 僚兵 / Ryohei Nakamura |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 防衛大学校(略称：防衛大) National Defense Academy of Japan(略称：NDA) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 葉玉 寿弥 / Hisaya Hadama |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 防衛大学校(略称：防衛大) National Defense Academy of Japan(略称：NDA) |
| 発表年月日 | 2022-12-14 |
| 資料番号 | WBS2022-46,ITS2022-22,RCC2022-46 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | WBS-307,ITS-308,RCC-309 |
| ページ範囲 | pp.65-70(WBS), pp.65-70(ITS), pp.65-70(RCC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-12-06 (WBS, ITS, RCC) |