論文の概要: Simultaneous estimation of wall and object parameters in TWR using deep neural network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04568v1
• Date: Sat, 30 Oct 2021 10:47:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-14 15:26:45.357864
• Title: Simultaneous estimation of wall and object parameters in TWR using deep neural network
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いたTWRの壁面および物体パラメータの同時推定
• Authors: Fardin Ghorbani, Hossein Soleimani
• Abstract要約: 本論文では,Stra-the-Wall Radarにおける目標パラメータと壁パラメータを同時に推定するためのディープラーニングモデルを提案する。 壁面の誘電率と厚さ,および目標の中心と誘電率の2次元座標を考察する。 深部ニューラルネットワークモデルを用いて, 壁の誘電率と厚さ, ターゲットの2次元座標と誘電率のパラメータを99%の精度で推定することができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7513645771137178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a deep learning model for simultaneously estimating target and wall parameters in Through-the-Wall Radar. In this work, we consider two modes: single-target and two-targets. In both cases, we consider the permittivity and thickness for the wall, as well as the two-dimensional coordinates of the target's center and permittivity. This means that in the case of a single target, we estimate five values, whereas, in the case of two targets, we estimate eight values simultaneously, each of which represents the mentioned parameters. We discovered that when using deep neural networks to solve the target locating problem, giving the model more parameters of the problem increases the location accuracy. As a result, we included two wall parameters in the problem and discovered that the accuracy of target locating improves while the wall parameters are estimated. We were able to estimate the parameters of wall permittivity and thickness, as well as two-dimensional coordinates and permittivity of targets in single-target and two-target modes with 99\% accuracy by using a deep neural network model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,壁間レーダにおける目標パラメータと壁パラメータを同時に推定するディープラーニングモデルを提案する。 本研究では,単一ターゲットと2ターゲットの2つのモードを考える。 いずれの場合も, 壁の誘電率と厚さ, ターゲット中心の二次元座標, 誘電率を考える。 これは、1つのターゲットの場合、5つの値を見積もる一方で、2つのターゲットの場合、8つの値を同時に見積もることを意味します。 その結果,深層ニューラルネットワークを用いて対象の探索問題を解くと,モデルにより多くのパラメータを与えると位置精度が向上することがわかった。 その結果,壁面パラメータが2つ含まれており,壁面パラメータの推定中に目標位置の精度が向上することが判明した。 深部ニューラルネットワークモデルを用いて,壁の誘電率と厚さのパラメータと,単一ターゲットモードと2ターゲットモードにおける目標の2次元座標と誘電率を99倍精度で推定することができた。

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