Inteligencia artificial para radar

Aplique técnicas de inteligencia artificial a aplicaciones de radar

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Simule señales de radar para entrenar modelos de Machine Learning y Deep Learning para clasificar objetivos y señales.

Con MATLAB^® y Simulink^®, puede:

Etiquetar señales recopiladas de sistemas de radar con la app Signal Labeler
Aumentar conjuntos de datos simulando formas de onda de radar y ecos de objetos con diversas secciones transversales de radar
Simular firmas de micro-Doppler de gestos de la mano y objetos animados con cuerpos no rígidos, tales como helicópteros, peatones y ciclistas
Aplicar flujos de trabajo de identificación y clasificación a conjuntos de datos públicos

Introducción a Radar Toolbox

¿Por qué utilizar Inteligencia artificial para radar?

Sintetice señales de radar para entrenar modelos de Machine Learning y Deep Learning para la clasificación de objetivos y señales, y aplique técnicas de Inteligencia artificial a datos recopilados de sistemas de radar.

Clasificación de formas de onda

Sintetice y etiquete formas de onda de radar para entrenar redes de Deep Learning. Extraiga características de tiempo-frecuencia de las señales y realice clasificación de modulación de formas de onda con redes de Deep Learning.

Deep Learning para ingenieros - parte 2: uso con datos sintéticos (17:42)

Spectrum Sensing with Deep Learning for Radar and Wireless Communications

Uso de gráficas para mostrar cómo cambian los valores con el tiempo.

Clasificación de objetivos de radar

Clasifique retornos de radar en función de secciones transversales de radar con enfoques de Machine Learning y Deep Learning. El enfoque de Machine Learning utiliza la extracción de características de dispersión de wavelets junto con una máquina de vectores de soporte. Dos enfoques frecuentes de Deep Learning son la transferencia del aprendizaje con SqueezeNet y una red neuronal recurrente de memoria de corto-largo plazo (LSTM).

Clasificación de objetivos de radar con Machine Learning y Deep Learning

Comparación de etiquetas con datos reales y previstos para clasificar gestos de la mano.

Clasificación de gestos de la mano

Clasifique datos de señales de radar de impulsos de banda ultra ancha (UWB) procedentes de un conjunto de datos de gestos de la mano dinámicos, de dominio público. Utilice una red neuronal convolucional (CNN) de entrada múltiple y salida única donde el modelo de CNN extrae información de las características de cada señal antes de combinarla para efectuar una predicción final de las etiquetas de los gestos.

Clasificación de gestos de la mano utilizando señales de radar y Deep Learning

Clasificación de firmas de micro-Doppler

Identifique peatones y ciclistas en función de sus características de micro-Doppler utilizando análisis de tiempo-frecuencia y una red de Deep Learning. Los movimientos de diferentes partes de un objeto ubicado delante de un radar producen firmas de micro-Doppler que se pueden emplear para identificar el objeto.

Identificación de peatones y ciclistas con Deep Learning

Visualización de etiquetas y cuadros con datos previstos en una imagen de prueba.

Clasificación de imágenes de SAR

Utilice técnicas de Deep Learning para la clasificación de objetivos de imágenes de radar de apertura sintética (SAR). Cree y entrene una red neuronal convolucional (CNN) para clasificar objetivos de SAR del conjunto de datos de objetivos mixtos MSTAR (Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition).

Introducción a la clasificación de objetivos de SAR con Deep Learning

Reconocimiento de imágenes de SAR

Efectué el reconocimiento de objetivos de imágenes de SAR con una red neuronal convolucional basada en la región (R-CNN). La red R-CNN integra la detección y el reconocimiento con un rendimiento eficiente que se adapta a imágenes de SAR de escenas de gran tamaño.

Reconocimiento de objetivos automático (ATR) en imágenes de SAR