Fugu-MT 論文翻訳(概要): GPS-Denied Navigation Using SAR Images and Neural Networks

論文の概要: GPS-Denied Navigation Using SAR Images and Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12108v1
Date: Thu, 22 Oct 2020 23:25:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-04 07:53:01.004077
Title: GPS-Denied Navigation Using SAR Images and Neural Networks
Title（参考訳）: SAR画像とニューラルネットワークを用いたGPSナビゲーション
Authors: Teresa White, Jesse Wheeler, Colton Lindstrom, Randall Christensen, Kevin R. Moon
Abstract要約: GPS信号は非常に低出力で、簡単に妨害されるか破壊される。本稿では,合成開口レーダ(SAR)システムから得られたデータを用いて,GPSデニタイズ時代の初期段階に存在するナビゲーションエラーを判定する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.089078998562185
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Unmanned aerial vehicles (UAV) often rely on GPS for navigation. GPS signals, however, are very low in power and easily jammed or otherwise disrupted. This paper presents a method for determining the navigation errors present at the beginning of a GPS-denied period utilizing data from a synthetic aperture radar (SAR) system. This is accomplished by comparing an online-generated SAR image with a reference image obtained a priori. The distortions relative to the reference image are learned and exploited with a convolutional neural network to recover the initial navigational errors, which can be used to recover the true flight trajectory throughout the synthetic aperture. The proposed neural network approach is able to learn to predict the initial errors on both simulated and real SAR image data.
Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)は航法にGPSを使うことが多い。しかしGPS信号は非常に低出力で、簡単に妨害されるか破壊される。本稿では,合成開口レーダ(SAR)システムから得られたデータを用いて,GPSデニタイズ時代の初期段階に存在するナビゲーションエラーを判定する手法を提案する。これは、オンライン生成したSAR画像と事前取得した参照画像を比較することで達成される。参照画像に対する歪みを学習し、畳み込みニューラルネットワークを用いて初期航法誤差を回復し、合成開口を通して真の飛行軌跡を回復することができる。提案したニューラルネットワークアプローチでは、シミュレーションと実際のSARイメージデータの両方で初期エラーを予測することができる。

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