Core Concepts
HQNN übertrifft CNN bei niedrigem SNR für Drohnenerkennung und Klassifizierung.
Abstract
Untersuchung der Leistung von HQNN und CNN für Drohnenerkennung und Klassifizierung.
HQNN übertrifft CNN bei niedrigem SNR in der Leistung.
Verwendung des Martin-Mulgrew-Modells für Radarzeitreihen.
Daten werden in X-Band-Radar-Simulationsszenarien untersucht.
HQNN zeigt klare Vorteile bei niedrigem SNR.
Weitere Forschung zur Anwendung von HQNN in der Radarzeitreihenanalyse.
Stats
Wir finden, dass bei hohem Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) CNN HQNN bei Detektion und Klassifizierung übertrifft.
Bei niedrigem SNR ist die Leistung von HQNN besser als die von CNN.
Quotes
"HQNN übertrifft CNN bei niedrigem SNR in der Leistung."