FMICW Radar Target Classification By Neural Network
Konferenční objektOmezený přístuppeer-reviewedpostprintSoubory
Datum publikování
2020
Vedoucí práce
Oponent
Název časopisu
Název svazku
Vydavatel
IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)
Abstrakt
This document describes automatic classification of targets detected by the FMICW radar. These targets are counted and sorted to three groups (incoming, outgoing and static targets). We derived this information from the output of the neural network which marked the targets in 2D spectrum. The additional neural network has five layers. The first layer is used for the suppression of the targets with even numbers of points, which causes problems during the symmetry detection. The second and third layers detect the symmetry in the dimension (vertical or horizontal). The fourth layer checks out if the symmetry is in both dimensions and if the detection is not a false alert caused by the constellation of the targets. The fifth layer contains only 4 neurons and this layer is used for counting of the targets and classification of the targets (if they are static, incoming or outgoing). The neural network is composed of a simple block for the easy implementation on the FPGA.
Rozsah stran
p. 1-5
ISSN
Trvalý odkaz na tento záznam
Projekt
SGS_2020_011/Výzkum pokročilých metod zpracování signálů a obrazu, výkonnosti webových aplikací, měření, dolování dat, řízení technologických procesů a optimalizace
Zdrojový dokument
30th International Conference Radioelektronika, RADIOELEKTRONIKA 2020
Vydavatelská verze
https://ieeexplore.ieee.org/document/9092342/metrics#metrics
Přístup k e-verzi
pouze v rámci univerzity
Název akce
30th International Conference Radioelektronika, RADIOELEKTRONIKA 2020 (15.04.2020 - 16.04.2020, Bratislava)
ISBN
978-1-72816-469-4
Studijní obor
Studijní program
Signatura tištěné verze
Umístění tištěné verze
Přístup k tištěné verzi
Klíčová slova
radar, radar, field programmable gate arrays, neural networks, object detection, programovatelná hradlová pole, neuronové sítě, detekce objektů