本論文では、RadSimRealと呼ばれる新しい物理レーダーシミュレーション手法を提案している。RadSimRealは、レーダーセンサーの詳細な設計情報を必要とせず、レーダーのポイントスプレッド関数(PSF)と雑音特性のみを用いて、効率的にレーダーイメージを生成することができる。
従来の物理シミュレーション手法では、レーダーの送信信号波形、アンテナアレイ構成、サンプリングレート、ビームフォーミングアルゴリズムなどの詳細な設計情報が必要とされていたが、これらの情報は多くの場合、レーダーメーカーによって非公開にされている。一方、RadSimRealはこれらの詳細情報を必要とせず、簡単な測定で得られるPSFと雑音特性のみを用いて、従来の物理シミュレーションと同等の精度のレーダーイメージを生成することができる。さらに、RadSimRealは計算量が大幅に削減されており、従来の物理シミュレーションに比べて高速に動作する。
本論文では、RadSimRealで生成した合成データを用いてオブジェクト検出モデルを訓練し、実データを用いて訓練したモデルと比較評価を行っている。その結果、RadSimRealで訓練したモデルは、同一の実データセットを用いて訓練したモデルと同等の性能を発揮し、さらに異なる実データセットを用いた場合にはそれを上回る性能を示すことが明らかになった。これは、RadSimRealが合成データと実データの隔たりを効果的に解消できることを示している。
RadSimRealは、レーダーセンサーの詳細情報を必要とせず、かつ高速に動作するため、様々なレーダーセンサーに対応した大量の合成データを効率的に生成できる。これにより、レーダーベースのコンピュータビジョンアプリケーションの開発を大きく加速させることが期待される。
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Approfondimenti chiave tratti da
by Oded Bialer,... alle arxiv.org 04-30-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.18150.pdfDomande più approfondite