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Multi-Target Recognition Utilizing Micro-Doppler Signatures with Limited Supervision Reconnaissance multi-cibles utilisant des signatures micro-Doppler avec une supervision limitée

Jingyi ZHANG, Kuiyu CHEN, Yue MA

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    27

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Résumé:

Auparavant, les réseaux de neurones convolutifs ont fait d'énormes progrès dans la reconnaissance de cibles basée sur le radar micro-Doppler. Cependant, ces études n’ont pris en compte que la présence d’une seule cible à la fois dans la zone de surveillance. La reconnaissance simultanée de plusieurs cibles pour les radars de surveillance reste un problème assez difficile. Pour atténuer ce problème, cette lettre développe une stratégie d'apprentissage multi-instances multi-étiquettes (MIML), qui peut localiser automatiquement les modèles d'entrée cruciaux qui déclenchent les étiquettes. Bénéficiant de sa puissante capacité de découverte de relations cible-étiquette, le cadre proposé peut être formé avec une supervision limitée. Nous soulignons que seuls les échos de cibles uniques sont impliqués dans les données d'entraînement, évitant ainsi la préparation et l'annotation d'écho multi-cibles lors de la phase d'entraînement. Pour vérifier la validité de la méthode proposée, nous modélisons deux cibles terrestres représentatives, à savoir des personnes et des véhicules à roues, et effectuons de nombreuses expériences comparatives. Le résultat démontre que le cadre développé peut reconnaître simultanément plusieurs cibles et est également robuste à la variation du rapport signal/bruit (SNR), de la position initiale des cibles et de la différence de coefficient de diffusion.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Electronics Vol.E106-C No.8 pp.454-457
Date de publication
2023/08/01
Publicisé
2023/03/06
ISSN en ligne
1745-1353
DOI
10.1587/transele.2022ECS6011
Type de manuscrit
BRIEF PAPER
Catégories
Instrumentation et contrôle électroniques

Auteurs

Jingyi ZHANG
  Nanjing Normal University
Kuiyu CHEN
  Nanjing University of Science and Technology
Yue MA
  Nanjing University of Science and Technology

Mots-clés

Table des matières