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基于深度学习的无人机分类微多普勒信号表示( Micro-Doppler Signal Representation for Drone Classification by Deep Learning )
J Gerard J Tomasik C Morisseau A Rimmel G Vieillard
有许多格式代表微多普勒信号。我们的目标是确定哪一个最适合用深度学习来分类小型无人机（无人驾驶航空车辆）。为了实现这一目标，我们将无人机分类结果与给定神经网络的不同微多普勒特征进行了比较。这种比较是在一次雷达测量活动中获得的数据上进行的。在给定的神经网络条件下，对不同使用条件下的分类性能进行了评价。根据所做的实验，推荐的格式是从长时间观测中发出的谱，因为它的分类结果对大多数标准来说都是更好的。
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