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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국마린엔지니어링학회 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) 한국마린엔지니어링학회지 제45권 제4호
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 213 - 217 (5page)
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As drones become more popular, interest in drone detection as well as the use of drones is increasing. Small drones typically have a small radar cross section, which is difficult to detect with conventional radar sensors. To solve this problem, technology for detecting drones using micro-Doppler signatures has been introduced. In this study, a micro-Doppler signature was used to classify drone movement and detect drones. The radar signal returned from a drone was quickly calculated using the far-field approximation and reverse-rotating of the incident field with the method of moment. The dataset was created by generating spectrogram images for various incident angles and movements. Through transfer learning, we can classify the drone"s four movements with an accuracy of at least 98%.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Drone Model and Methods for Movement Estimation
3. Results and Discussion
4. Conclusion
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
F. Fioranelli / 2015 / Classification of loaded/unloaded micro-drones using mul-tistatic radar / Electronics Letters 51(22):1813~1815
M. Ritchie / 2017 / Multistatic micro-Doppler radar feature extraction for clas-sification of unloaded/loaded micro-drones / IET Radar, Sonar & Navigation 11(1):116~124
B. K. Kim / 2017 / Drone classifica-tion using convolutional neural networks with merged Dop-pler images / IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 14(1)
B. K. Kim / 2017 / Experimental analysis of small drone polarimetry based on micro-Doppler signature / IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 14(10)
A. K. Singh / 2018 / Automatic measurement of blade length and rotation rate of drone using W-band micro-Doppler radar / IEEE Sensors Journal 18(5)
M. Ritchie / 2017 / Multistatic micro-Doppler radar feature extraction for clas-sification of unloaded/loaded micro-drones / IET Radar, Sonar & Navigation 11(1):116~124
B. K. Kim / 2017 / Drone classifica-tion using convolutional neural networks with merged Dop-pler images / IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 14(1)
B. K. Kim / 2017 / Experimental analysis of small drone polarimetry based on micro-Doppler signature / IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 14(10)
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