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【24h】

Locomotion Model-Based ATR for GroundSurveillance Radar

机译:基于运动模型的地面监视雷达ATR

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摘要

A new classification approach for ATRin ground surveillance radar, based on target locomotionmodeling is proposed. The focus is on a binaryclassification problem: walking person and vehicle targets.The human locomotion model is developed usingbiomechanical model of the human body. The vehiclelocomotion model is simulated for constant acceleratedmotions. A synthetic database was generated using thedeveloped target locomotion models. The database foreach target class was parameterized by cepstral coe?-cients and their distribution was estimated via GMM.Using real data records a classification rate of 94% wasobtained by the locomotion model-based classifier.
机译:ATR的新分类方法 基于目标运动的地面监视雷达 建议建模。重点是二进制 分类问题:行走人员和车辆目标。 人体运动模型是使用的 人体的生物力学模型。机动车 模拟运动模型以恒定加速 动议。使用该合成数据库使用 开发了目标机器人模型。数据库 每个目标类别由Cepstral Coe参数化? - 通过GMM估算点心及其分配。 使用真实数据记录的分类率为94% 由基于运动模型的分类器获得。

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