無人航空機検知および分類技術の進化
本レビューは、2020年から現在までの無人航空機(UAV)の検知および分類システムの進歩を詳細に分析している。レーダー、無線周波数、光学、音響センサーなどの様々な検知手法を網羅し、高度なセンサーフュージョン技術の統合に重点を置いている。UAV検知および分類を推進する基盤技術を徹底的に検討し、その精度と範囲に焦点を当てている。さらに、人工知能および機械学習の最新の革新について説明し、これらがこれらのシステムの精度と効率を向上させる影響を示している。最後に、UAV検知の今後の技術開発を予測し、性能と信頼性の向上が期待されることを述べている。
DART: Doppler-Aided Radar Tomography for Novel View Synthesis
DART ist eine NeRF-inspirierte Methode für die Synthese von Radarbildern aus neuen Blickwinkeln.
DART: Implicit Doppler Tomography for Radar Novel View Synthesis
DART proposes a novel method, Doppler Aided Radar Tomography, inspired by Neural Radiance Fields, to synthesize radar range-Doppler images and create high-quality tomographic images.
Range-Angle Estimation for FDA-MIMO System With Frequency Offset Analysis
Frequency diverse array multiple-input multiple-output (FDA-MIMO) radar range-angle estimation with frequency offsets requires denoising algorithms to mitigate colored noise.
Adaptive LPD Radar Waveform Design with Generative Deep Learning
Proposing a novel method using generative deep learning to create low probability of detection radar waveforms that blend into the RF background while maintaining sensing capabilities.
DART: Implicit Doppler Tomography for Radar Novel View Synthesis
DARTは、レーダーの新しい視点合成のための暗黙のトモグラフィを学習し、リアルなレーダー範囲-ドップラー画像を正確に合成します。
Resolving Full-Wave Through-Wall Transmission Effects in Multi-Static Synthetic Aperture Radar
Proposing a method to resolve full-wave effects through walls in multi-static SAR for improved image formation.
Multistatic Radar RCS-Signature Recognition of Aerial Vehicles: Bayesian Fusion Approach
The authors propose a fully Bayesian framework for Radar Automated Target Recognition (RATR) using multistatic radar configurations, demonstrating significant improvements in classification accuracy and robustness.
