레이다관련딥러닝

레이다응용인공기법적용적용있습니다있습니다있습니다。

레이다신호표적및신호에머신러닝모델과모델을훈련시킬수있습니다있습니다。

MATLAB®및模万博1manbetx拟®로다음과작업수행수있습니다있습니다。

  • 신호레이블앱하여레이다시스템으로부터된신호에레이블지정
  • 다양한면적레이다파형과객체을시뮬레이션하여데이터셋하기하기
  • 손및,보행자,자전거자전거등를사용애니메이션객체의시그니처시그니처시뮬레이션시뮬레이션시뮬레이션
  • 공개데이터셋식별및분류적용적용

왜레이다딥러닝을요요?

레이다신호하여및신호에모델과딥러닝모델을훈련시키고시키고시스템시스템으로부터수집수집된된데이터에에딥러닝딥러닝딥러닝딥러닝기법기법기법을적용적용있습니다있습니다있습니다있습니다。

파형분류

파형분류

레이다파형하고을지정딥러닝신경망훈련시킬있습니다있습니다있습니다。딥러닝신경망신호-주파수-주파수주파수을하고파형분류를수행수행있습니다있습니다있습니다있습니다있습니다

플롯을사용경과따른값변화표시표시。

레이다표적분류

머신러닝접근법과을사용레이다반사을으로레이다반사신호를분류할있습니다있습니다있습니다。머신러닝접근법서포트머신과웨이블릿스캐터링추출을합니다합니다합니다。squeezenet squeezenet을을사용한전이이학습과과lstm(장단기장단기)순환순환있습니다있습니다있습니다。

손제스처대한레이블과레이블비교비교。

손제스처분류

UWB(초광초광)임펄스임펄스임펄스레이다신호데이터를를분류있습니다있습니다있습니다있습니다。다중입력입력출력출력을있으며있으며있으며있으며있으며있으며수수모델각신호정보를추출한한한다음다음이를를비교하여하여최종최종레이블레이블예측예측을을을을을

마이크로도플러시그니처분류

시간-주파수과딥러닝을하여와자전거운전자를의의마이크로도플러특성특성에따라따라분류할할있습니다있습니다있습니다레이다앞객체다양부분이객체에사용가능한마이크로도플러시그니처가됩니다됩니다됩니다。

테스트영상대한상자레이블보기보기。

sar영상분류

sar(합성개구레이다)영상영상분류할있습니다있습니다있습니다。CNN(CNN(컨벌루션신경망)을생성하고훈련시켜시켜시켜시켜시켜(移动和固定目标采集和识别)混合目标데이터셋sar표적으로부터을수있습니다있습니다있습니다있습니다。

테스트영상대한상자레이블보기보기。

sar영상인식

r-cnn(영역기반신경망)sar(합성개구)영상영상표적을할있습니다있습니다있습니다。r-cnn sar sar sar영상까지효율적성능으로검출과인식통합통합합니다。