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论文速览 | TRS 2023: Urban Bird-Drone Classification with Synthetic Micro-Doppler Spectrograms

原始论文：D. White, M. Jahangir, C. J. Baker and M. Antoniou, “Urban Bird-Drone Classification with Synthetic Micro-Doppler Spectrograms,” in IEEE Transactions on Radar Systems, doi: 10.1109/TRS.2023.3326317.
链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10288610

摘要

• 提出一种创建高度逼真合成无人机微多普勒频谱的方法
  • 验证了其作为训练鸟类-无人机分类器的有效性
• 研究了无人机电机转速采样在模拟微多普勒方面的重要性
  • 探讨了这种方法的变体
• 制作了4个不同的合成数据集
  • 它们在电机转速采样上有所不同
  • 每个数据集都用于训练CNN,并在相同的真实数据集上进行测试
• 最高保真度的合成数据集达到86.6%的分类准确率