論文の概要: Classification and detection of multiple UAVs using rational Gaussian wavelet neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.26310v2
• Date: Sun, 31 May 2026 13:48:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-03 00:57:58.887647
• Title: Classification and detection of multiple UAVs using rational Gaussian wavelet neural networks
• Title（参考訳）: 有理ガウスウェーブレットニューラルネットワークを用いた複数UAVの分類と検出
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)の検出は、民間と軍事のインフラを保護するために重要である。 マイクロホンから得られた音声信号を用いたコスト効率の良いUAV検出システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5537905029403791
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The detection of unmanned aerial vehicles (UAVs) is important for the protection of civilian and military infrastructure. In this paper we propose a cost effective UAV detection system using sound signals obtained from microphones. The recorded signals are passed through a signal processing pipeline which employs interpretable adaptive feature extractors using so-called rational Gaussian wavelets. These adaptive wavelet transformations are embedded into and trained together with an underlying small neural network which detects and classifies UAVs based on the obtained features. This leads to a physically interpretable machine learning algorithm that in addition to classifying UAVs is also capable of detecting UAV swarms. We demonstrate our results using data collected in indoor studio and noisy outdoor environments. We conclude that the proposed method outperforms traditional machine learning approaches for detecting and classifying single UAVs as well as drone swarms, while retaining a high degree of interpretability. Our implementation of the proposed methods is made publicly available for reproducibility.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)の検出は、民間と軍事のインフラを保護するために重要である。 本稿では,マイクロホンから得られた音声信号を用いたコスト効率の良いUAV検出システムを提案する。 記録された信号は、いわゆる有理ガウスウェーブレットを用いて解釈可能な適応的特徴抽出器を使用する信号処理パイプラインを通過する。 これらの適応ウェーブレット変換は、得られた特徴に基づいてUAVを検出し、分類する基礎となる小さなニューラルネットワークと共に組み込み、訓練される。 これにより、UAVの分類に加えて、UAVスワムを検出することができる物理的に解釈可能な機械学習アルゴリズムが実現される。 室内のスタジオや騒々しい屋外環境で収集したデータを用いて実験を行った。 提案手法は,単一UAVとドローン群の検出・分類において,高い解釈性を維持しつつ,従来の機械学習手法よりも優れていると結論付けている。 提案手法の実装は再現性のために公開されています。

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