ミリ波MIMOレーダによるドローンの検知・識別技術の研究開発

基于毫米波MIMO雷达的无人机检测识别技术研发

基本信息

批准号：
21K04102
负责人：
中村僚兵
金额：
$ 2.58万
依托单位：
防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

ドローンとレーダの位置関係が正面以外の様々な場合について高速チャープ変調方式（FCM）のミリ波レーダを用いて距離及びドップラ上の特徴が検知できるかについて検討し，これらの特徴に深層学習を適用することで機種識別性能の向上を検討した．また，ドローンのイメージングの検討にも着手した．関連する研究成果として国際会議論文3件，国内学会発表6件の成果をあげた．具体的な検討内容を以下に示す．１．ドローンとレーダの様々な位置関係における反射特性：前年度に，FCM方式を用いればドローンの距離（レンジプロファイル）上の特徴的な反射の検知と同時にプロペラの回転によるドップラ情報が検知できることを確認していた．これまでは，ドローンがレーダに対して正面かつ土台の上でローターを回転させた場合のみの解析であったが，今年度はレーダに対してホバリング状態のドローンが様々な高度（仰角）にある場合の反射特性を検討した．その結果，上述した特徴には仰角依存性があることが明らかになったが，通常の運用上で考えられる高度では概ね特徴を検知できることがわかった．２．深層学習による機種識別性能の向上：これまで，レンジプロファイルを画像化し畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に学習させることで良好な識別性能が得られることを明らかにしていた．FCMレーダを用いればドローンの距離およびドップラ上の特徴が検知できることが分かったため，レンジプロファイルとドップラスペクトルを画像化し，CNNに学習させることで，これまでより安定して優れた識別性能が得られる方法を考案した．３．ドローンのイメージングの基礎検討：レーダをMIMO構成にしてドローンのイメージングについて検討した．イメージングにあたってアジマス分解能が不足していたことからカトリラオ積拡張処理を適用し，分解能を向上させることで，ドローンの明瞭なイメージングが期待できることを確認した．

我们研究了在无人机和雷达之间的位置关系不是正面的各种情况下，是否可以使用快速线性调频调制（FCM）毫米波雷达来检测距离和多普勒特征，并研究了如何将深度学习应用于这些特征。通过这样做可以提高模型识别性能。我们还开始研究无人机成像。相关研究成果已产出国际会议论文3篇、国内会议报告6篇。具体研究内容如下所示。 1.无人机与雷达之间各种位置关系的反射特征：去年，我们确认通过使用FCM方法，可以检测无人机距离（距离剖面）的特征反射，同时检测无人机旋转的多普勒信息螺旋桨。以前，仅当旋翼在底座上和雷达前方旋转时进行分析，但今年，当无人机悬停在相对于雷达的不同高度（仰角）时进行分析。在这种情况下的反射特性。结果，很明显上述特征取决于仰角，但也发现这些特征通常可以在正常操作的高度被检测到。 2.使用深度学习提高模型识别性能：我们之前已经证明，通过将范围剖面转换为图像并训练卷积神经网络（CNN）可以获得良好的识别性能。研究发现，FCM雷达可以检测无人机的距离和多普勒特征，因此可以通过对距离剖面和多普勒频谱进行成像并训练CNN来获得比以前更稳定和更优越的识别性能。。 3.无人机成像的基础研究：我们使用雷达的 MIMO 配置研究了无人机成像。由于方位分辨率不足以成像，我们应用了Catrilao产品扩展处理，并确认通过提高分辨率可以实现无人机的清晰成像。