Application of machine learning for drone classification using radars
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DOI：
10.1117/12.2588694
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发表时间：
2021-04
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Sinclair Hudson;B. Balaji
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Sinclair Hudson;B. Balaji
基于雷达回波信号的无人机分类是公共安全领域的一项重要任务。确定无人机的制造或类别可以提供有关无人机潜在意图的信息。我们提出了一种基于雷达回波信号对商用无人机进行分类的新方法，该方法使用卷积神经网络。我们的方法在5 dB信噪比的模拟数据集上实现了0.46的平均平均精度（mAP）。
Drone classification based on radar return signal is an important task for public safety applications. Determining the make or class of a drone gives information about the potential intent of the UAV. We present a novel method for classifying commercially available drones based on their radar return signal, using a convolutional neural network. Our approach achieves 0.46 mean Average Precision (mAP) on a simulated dataset at 5 dB SNR.