論文の概要: Automatic Target Recognition on Synthetic Aperture Radar Imagery: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02106v2
• Date: Sat, 12 Dec 2020 21:11:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 13:54:33.819685
• Title: Automatic Target Recognition on Synthetic Aperture Radar Imagery: A Survey
• Title（参考訳）: 合成開口レーダ画像におけるターゲット自動認識:調査
• Authors: O. Kechagias-Stamatis and N. Aouf
• Abstract要約: 本稿では,SAR ATRアーキテクチャの分類法と,標準および拡張された運用条件下でのそれぞれの手法の長所と短所の比較を行う。 MSTARは標準的なSAR ATRベンチマークデータセットであるにもかかわらず、弱点を強調し、今後の研究方向性を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic Target Recognition (ATR) for military applications is one of the core processes towards enhancing intelligencer and autonomously operating military platforms. Spurred by this and given that Synthetic Aperture Radar (SAR) presents several advantages over its counterpart data domains, this paper surveys and assesses current SAR ATR architectures that employ the most popular dataset for the SAR domain, namely the Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition (MSTAR) dataset. Based on the current methodology trends, we propose a taxonomy for the SAR ATR architectures, along with a direct comparison of the strengths and weaknesses of each method under both standard and extended operational conditions. Additionally, despite MSTAR being the standard SAR ATR benchmarking dataset we also highlight its weaknesses and suggest future research directions.
• Abstract（参考訳）: 自動的標的認識(automatic target recognition, atr)は、諜報機関と自律的な軍事プラットフォームを強化するための中核的なプロセスの一つである。 このことから,SAR(Synthetic Aperture Radar, 合成開口レーダ)は, 対応するデータ領域に対していくつかの利点があることが示された。本論文では, SARドメインで最も一般的なデータセットであるMSTARデータセットを用いて, 現在のSAR ATRアーキテクチャを調査し,評価する。 本研究では,sar atrアーキテクチャの分類法を提案するとともに,各手法の長所と短所を,標準的および拡張的な運用条件下で直接比較する。 さらに、MSTARが標準的なSAR ATRベンチマークデータセットであるにも関わらず、弱点を強調し、今後の研究方向性を提案する。

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