論文の概要: Focus3D: A Practical Method to Adaptively Focus ISAR Data and Provide 3-D Information for Automatic Target Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13321v1
- Date: Thu, 17 Apr 2025 20:19:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-28 20:15:35.53248
- Title: Focus3D: A Practical Method to Adaptively Focus ISAR Data and Provide 3-D Information for Automatic Target Recognition
- Title（参考訳）: Focus3D:ISARデータを適応的にフォーカスし、自動目標認識のための3D情報を提供するための実践的方法
- Authors: John R. Bennett,
- Abstract要約: 本稿では,集中アルゴリズムとレーダに対する船舶の角度をモデル化する手法を組み合わせることで,メレンデスとベネットの作業を拡張した。
本論文は, 水平面の回転を表すアスペクト角と, 傾斜角の2つの角度で船の回転をモデル化し, 船舶の効果的な放牧角度の変化を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To improve ATR identification of ships at sea requires an advanced ISAR processor - one that not only provides focused images but can also determine the pose of the ship. This tells us whether the image shows a profile (vertical plane) view, a plan (horizontal plane) view or some view in between. If the processor can provide this information, then the ATR processor can try to match the images with known vertical or horizontal features of ships and, in conjunction with estimated ship length, narrow the set of possible identifications. This paper extends the work of Melendez and Bennett [M-B, Ref. 1] by combining a focus algorithm with a method that models the angles of the ship relative to the radar. In M-B the algorithm was limited to a single angle and the plane of rotation was not determined. This assumption may be fine for a short time image where there is limited data available to determine the pose. However, the present paper models the ship rotation with two angles - aspect angle, representing rotation in the horizontal plane, and tilt angle, representing variations in the effective grazing angle to the ship.
- Abstract（参考訳）: 海上での船のATR識別を改善するには、高度なISARプロセッサが必要である。
これは、画像がプロファイル(垂直面)のビューか、計画(水平面)のビューか、あるいはその中間のビューかを示す。
もしプロセッサがこの情報を提供できるなら、ATRプロセッサは、画像と既知の船の垂直または水平の特徴とを一致させ、推定船長と合わせて、可能な識別のセットを狭めることができる。
本稿では,Melendez と Bennett [M-B, Ref. 1] の作業を拡張し,集中アルゴリズムとレーダに対する船舶の角度をモデル化する手法を組み合わせる。
M-Bでは、アルゴリズムは1つの角度に制限され、回転面は決定されなかった。
この仮定は、ポーズを決定するのに利用可能な限られたデータがある場合の短い画像では問題ないかもしれない。
しかし,本論文では,水平面の回転を表すアスペクト角と,船の効果的な放牧角度の変化を表す傾斜角の2つの角度で船の回転をモデル化した。
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