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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
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