論文の概要: Subspace Perturbation Analysis for Data-Driven Radar Target Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08241v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 21:22:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 15:33:16.306028
• Title: Subspace Perturbation Analysis for Data-Driven Radar Target Localization
• Title（参考訳）: データ駆動レーダ目標定位のためのサブスペース摂動解析
• Authors: Shyam Venkatasubramanian, Sandeep Gogineni, Bosung Kang, Ali Pezeshki, Muralidhar Rangaswamy, Vahid Tarokh
• Abstract要約: 我々は、サブスペース分析を用いて、ミスマッチしたシナリオ間でレーダーターゲットのローカライゼーション精度をベンチマークする。 ミスマッチした制約領域に変動強度のターゲットをランダムに配置することで、包括的データセットを生成する。 畳み込みニューラルネットワークを用いて,これらの熱マップテンソルからターゲット位置を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.34399283905663
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent works exploring data-driven approaches to classical problems in adaptive radar have demonstrated promising results pertaining to the task of radar target localization. Via the use of space-time adaptive processing (STAP) techniques and convolutional neural networks, these data-driven approaches to target localization have helped benchmark the performance of neural networks for matched scenarios. However, the thorough bridging of these topics across mismatched scenarios still remains an open problem. As such, in this work, we augment our data-driven approach to radar target localization by performing a subspace perturbation analysis, which allows us to benchmark the localization accuracy of our proposed deep learning framework across mismatched scenarios. To evaluate this framework, we generate comprehensive datasets by randomly placing targets of variable strengths in mismatched constrained areas via RFView, a high-fidelity, site-specific modeling and simulation tool. For the radar returns from these constrained areas, we generate heatmap tensors in range, azimuth, and elevation using the normalized adaptive matched filter (NAMF) test statistic. We estimate target locations from these heatmap tensors using a convolutional neural network, and demonstrate that the predictive performance of our framework in the presence of mismatches can be predetermined.
• Abstract（参考訳）: 近年のアダプティブレーダにおける古典的問題に対するデータ駆動型アプローチの探索研究は,レーダターゲットのローカライゼーションに関する有望な成果を示している。 時空間適応処理(STAP)技術と畳み込みニューラルネットワークの使用により、これらのデータ駆動型アプローチは、マッチしたシナリオに対するニューラルネットワークのパフォーマンスのベンチマークに役立っている。 しかし、これらのトピックがミスマッチしたシナリオにまたがって徹底的な橋渡しはいまだに未解決の問題である。 そこで本研究では,提案したディープラーニングフレームワークのローカライズ精度を,ミスマッチしたシナリオ間でベンチマークすることができる部分空間摂動解析を行うことにより,レーダターゲットのローカライズに対するデータ駆動アプローチを強化する。 このフレームワークを評価するために,高忠実度サイト固有モデリングおよびシミュレーションツールrfviewを介して,不整合制約領域に可変強度の目標をランダムに配置することにより,包括的なデータセットを生成する。 これらの制約領域からのレーダリターンに対しては、正規化適応マッチングフィルタ(namf)テスト統計を用いて、範囲、方位、標高のヒートマップテンソルを生成する。 畳み込みニューラルネットワークを用いて,これらの熱マップテンソルからターゲット位置を推定し,ミスマッチの存在下でのフレームワークの予測性能を推定できることを実証する。

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