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Machine Learning Based Classification of Radar Signatures of Drones

无人机 人工智能 计算机科学 支持向量机 朴素贝叶斯分类器 雷达 决策树 模式识别(心理学) 特征提取 雷达截面 分类器(UML) 上下文图像分类 机器学习 雷达成像 鉴定(生物学) 数据挖掘 图像(数学) 电信 遗传学 植物 生物
作者
Saurabh Roychowdhury,Debalina Ghosh
出处
期刊:2021 2nd International Conference on Range Technology (ICORT) 卷期号:: 1-5 被引量:5
标识
DOI:10.1109/icort52730.2021.9581973
摘要

With the current popularity of drones and UAVs, there is an urgent need to be able to classify the aerial objects with sufficient accuracy. Hence, several methods have been proposed for classification of drones and UAVs. Such methods are often based on visual sources and thus classification becomes dependent on extraneous parameters. In contrast, the use of Radar Cross Section (RCS) for drone classification shows less dependency of extraneous parameters. Radar Cross Section (RCS) is a significant radar signature that is popularly used for identification of targets. In this paper, the primary objective is to demonstrate a viable solution to classify drones based on their RCS values. During the process, various classification algorithms such as Support Vector Machines, Decision Tree, Naive Bayes Classifier, Neural Networks have been investigated for performance and accuracy.
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