Zeitschriftenartikel zum Thema „RADAR recognition process“
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Dudczyk, Janusz, und Łukasz Rybak. „Application of Data Particle Geometrical Divide Algorithms in the Process of Radar Signal Recognition“. Sensors 23, Nr. 19 (30.09.2023): 8183. http://dx.doi.org/10.3390/s23198183.
Der volle Inhalt der QuelleXing, Huaixi, Qinghua Xing und Kun Wang. „Radar Anti-Jamming Countermeasures Intelligent Decision-Making: A Partially Observable Markov Decision Process Approach“. Aerospace 10, Nr. 3 (27.02.2023): 236. http://dx.doi.org/10.3390/aerospace10030236.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Jingming, Qiang Zhang, Jingbei Yang und Yuhao Yang. „Automatic Sample Labeling Method for Radar Target Recognition“. Journal of Physics: Conference Series 2356, Nr. 1 (01.10.2022): 012029. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2356/1/012029.
Der volle Inhalt der QuelleBartsch, A., F. Fitzek und R. H. Rasshofer. „Pedestrian recognition using automotive radar sensors“. Advances in Radio Science 10 (18.09.2012): 45–55. http://dx.doi.org/10.5194/ars-10-45-2012.
Der volle Inhalt der QuelleVinogradova, N. S., und L. G. Dorosinsky. „Recognition of radar images generated by synthetic aperture radar systems“. Ural Radio Engineering Journal 5, Nr. 3 (2021): 258–71. http://dx.doi.org/10.15826/urej.2021.5.3.004.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Gawon, und Jihie Kim. „Improving Human Activity Recognition for Sparse Radar Point Clouds: A Graph Neural Network Model with Pre-Trained 3D Human-Joint Coordinates“. Applied Sciences 12, Nr. 4 (18.02.2022): 2168. http://dx.doi.org/10.3390/app12042168.
Der volle Inhalt der QuelleDong, Xiaoxuan, und Siyi Cheng. „Radar Working Modes Recognition Based on Discrete Process Neural Network“. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 394 (08.08.2018): 042088. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/394/4/042088.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Rui, Yingbo Zhao und Yuan Shi. „RPREC: A Radar Plot Recognition Algorithm Based on Adaptive Evidence Classification“. Applied Sciences 13, Nr. 22 (20.11.2023): 12511. http://dx.doi.org/10.3390/app132212511.
Der volle Inhalt der QuelleFeng, Xiang, Zhengliang Shan, Zhanfeng Zhao, Zirui Xu, Tianpeng Zhang, Zihe Zhou, Bo Deng und Zirui Guan. „Millimeter-Wave Radar Monitoring for Elder’s Fall Based on Multi-View Parameter Fusion Estimation and Recognition“. Remote Sensing 15, Nr. 8 (16.04.2023): 2101. http://dx.doi.org/10.3390/rs15082101.
Der volle Inhalt der QuelleZhyrnov, V., und S. Solonska. „Intelligent model of radar object images for surveillance radars“. Radiotekhnika, Nr. 212 (28.03.2023): 148–54. http://dx.doi.org/10.30837/rt.2023.1.212.14.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Tongrui, und Yunsheng Fan. „A 3D U-Net Based on a Vision Transformer for Radar Semantic Segmentation“. Sensors 23, Nr. 24 (05.12.2023): 9630. http://dx.doi.org/10.3390/s23249630.
Der volle Inhalt der QuelleMilczarek, Hubert, Czesław Leśnik, Igor Djurović und Adam Kawalec. „Estimating the Instantaneous Frequency of Linear and Nonlinear Frequency Modulated Radar Signals—A Comparative Study“. Sensors 21, Nr. 8 (17.04.2021): 2840. http://dx.doi.org/10.3390/s21082840.
Der volle Inhalt der QuelleDíez-Pastor, José Francisco, Pedro Latorre-Carmona, José Luis Garrido-Labrador, José Miguel Ramírez-Sanz und Juan J. Rodríguez. „Experimental Assessment of Feature Extraction Techniques Applied to the Identification of Properties of Common Objects, Using a Radar System“. Applied Sciences 11, Nr. 15 (22.07.2021): 6745. http://dx.doi.org/10.3390/app11156745.
Der volle Inhalt der QuelleQu, Chongxiao, Yongjin Zhang, Lei Jin, Changjun Fan, Shuo Liu und Xiayan Chen. „Exploring hand gesture recognition using micro-Doppler radar data based on vision transformers“. Journal of Physics: Conference Series 2504, Nr. 1 (01.05.2023): 012046. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2504/1/012046.
Der volle Inhalt der QuelleJiang, Xinrui, Ye Zhang, Qi Yang, Bin Deng und Hongqiang Wang. „Millimeter-Wave Array Radar-Based Human Gait Recognition Using Multi-Channel Three-Dimensional Convolutional Neural Network“. Sensors 20, Nr. 19 (23.09.2020): 5466. http://dx.doi.org/10.3390/s20195466.
Der volle Inhalt der QuelleDenisenkov, D. A., V. Yu Zhukov und G. G. Shchukin. „Spectral Parameters of Signal in a Meteorological Radar“. Радиотехника и электроника 68, Nr. 6 (01.06.2023): 621–24. http://dx.doi.org/10.31857/s0033849423060013.
Der volle Inhalt der QuelleNing, Qianhao, Hongyuan Wang, Zhiqiang Yan, Xiang Liu und Yinxi Lu. „Space-Based THz Radar Fly-Around Imaging Simulation for Space Targets Based on Improved Path Tracing“. Remote Sensing 15, Nr. 16 (13.08.2023): 4010. http://dx.doi.org/10.3390/rs15164010.
Der volle Inhalt der QuelleSha, Minghui, Dewu Wang, Fei Meng, Wenyan Wang und Yu Han. „Diff-SwinT: An Integrated Framework of Diffusion Model and Swin Transformer for Radar Jamming Recognition“. Future Internet 15, Nr. 12 (23.11.2023): 374. http://dx.doi.org/10.3390/fi15120374.
Der volle Inhalt der QuelleWan, Jian, Xin Yu und Qiang Guo. „LPI Radar Waveform Recognition Based on CNN and TPOT“. Symmetry 11, Nr. 5 (27.05.2019): 725. http://dx.doi.org/10.3390/sym11050725.
Der volle Inhalt der QuelleUkhanov, E. V. Ukhanov. „SOLVING THE PROBLEM OF OPTIMAL RADAR RECOGNITION OF MOBILE AERIAL OBJECTS BASED ON THE THEORY OF STATISTICAL HYPOTHESIS TESTING“. T-Comm 16, Nr. 11 (2022): 30–34. http://dx.doi.org/10.36724/2072-8735-2022-16-11-30-34.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Na, und Yongtao Zhang. „A Gaussian Process Classification and Target Recognition Algorithm for SAR Images“. Scientific Programming 2022 (20.01.2022): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/9212856.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Zihao, Haifeng Li und Lin Ma. „Modern Synergetic Neural Network for Synthetic Aperture Radar Target Recognition“. Sensors 23, Nr. 5 (04.03.2023): 2820. http://dx.doi.org/10.3390/s23052820.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Jie, Kai Zhang, Zhenlin Sun, Qiang Wu, Wei He und Hao Wang. „Concealed Object Detection and Recognition System Based on Millimeter Wave FMCW Radar“. Applied Sciences 11, Nr. 19 (24.09.2021): 8926. http://dx.doi.org/10.3390/app11198926.
Der volle Inhalt der QuelleBanasiak, Kazimierz. „Selected aspects of measurement data processing in electronic warfare devices“. Bulletin of the Military University of Technology 72, Nr. 3 (30.09.2023): 83–119. http://dx.doi.org/10.5604/01.3001.0054.6451.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Yingchao, Peng Li, Erxing Yan, Zehuan Jing, Gaogao Liu und Zhao Wang. „A Knowledge Graph-Driven CNN for Radar Emitter Identification“. Remote Sensing 15, Nr. 13 (27.06.2023): 3289. http://dx.doi.org/10.3390/rs15133289.
Der volle Inhalt der QuelleDudczyk, Janusz. „Radar Emission Sources Identification Based on Hierarchical Agglomerative Clustering for Large Data Sets“. Journal of Sensors 2016 (2016): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2016/1879327.
Der volle Inhalt der QuelleDeng, Jie, und Fulin Su. „SDRnet: A Deep Fusion Network for ISAR Ship Target Recognition Based on Feature Separation and Weighted Decision“. Remote Sensing 16, Nr. 11 (27.05.2024): 1920. http://dx.doi.org/10.3390/rs16111920.
Der volle Inhalt der QuelleGuo, Li Rong, Ming Hao He, Chun Lai Yu und Bing Qie Wang. „A New Method of Time Domain Coherency for Radar Emitter Signal Sorting“. Advanced Materials Research 981 (Juli 2014): 386–91. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.981.386.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Jundi, Xing Wang, Yuanrong Tian, Zhenkun Chen und You Chen. „A Radar Emitter Recognition Mechanism Based on IFS-Tri-Training Classification Processing“. Electronics 11, Nr. 7 (29.03.2022): 1078. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11071078.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Kuiyu, Shuning Zhang, Lingzhi Zhu, Si Chen und Huichang Zhao. „Modulation Recognition of Radar Signals Based on Adaptive Singular Value Reconstruction and Deep Residual Learning“. Sensors 21, Nr. 2 (10.01.2021): 449. http://dx.doi.org/10.3390/s21020449.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Kuiyu, Shuning Zhang, Lingzhi Zhu, Si Chen und Huichang Zhao. „Modulation Recognition of Radar Signals Based on Adaptive Singular Value Reconstruction and Deep Residual Learning“. Sensors 21, Nr. 2 (10.01.2021): 449. http://dx.doi.org/10.3390/s21020449.
Der volle Inhalt der QuelleBeskostyi, Dmitrii F., Sergei G. Borovikov, Yurii V. Yastrebov und Ilya A. Sozontov. „Use of Aposteriori Information in the Implementation of Radar Recognition Systems Using Neural Network Technologies“. Journal of the Russian Universities. Radioelectronics 22, Nr. 5 (04.12.2019): 52–60. http://dx.doi.org/10.32603/1993-8985-2019-22-5-52-60.
Der volle Inhalt der QuelleBerry, Paul, Ngoc Hung Nguyen und Hai-Tan Tran. „Compressive Sensing-Based Bandwidth Stitching for Multichannel Microwave Radars“. Sensors 20, Nr. 3 (24.01.2020): 665. http://dx.doi.org/10.3390/s20030665.
Der volle Inhalt der QuelleAustin, G. L., A. Bellon, M. Riley und E. Ballantyne. „Navigation by Computer Processing of Marine Radar Images“. Journal of Navigation 38, Nr. 3 (September 1985): 375–83. http://dx.doi.org/10.1017/s0373463300032744.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Ji, Huiqiang Zhang, Jianping Ou und Wei Wang. „A Radar Signal Recognition Approach via IIF-Net Deep Learning Models“. Computational Intelligence and Neuroscience 2020 (28.08.2020): 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8858588.
Der volle Inhalt der QuelleXie, Peilong, Zhiqun Hu, Shujie Yuan, Jiafeng Zheng, Hanyuan Tian und Fen Xu. „RADAR Echo Recognition of Squall Line Based on Deep Learning“. Remote Sensing 15, Nr. 19 (27.09.2023): 4726. http://dx.doi.org/10.3390/rs15194726.
Der volle Inhalt der QuelleDudczyk, J. „A method of feature selection in the aspect of specific identification of radar signals“. Bulletin of the Polish Academy of Sciences Technical Sciences 65, Nr. 1 (01.02.2017): 113–19. http://dx.doi.org/10.1515/bpasts-2017-0014.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Lijun, Qingsheng Li und Bingbing Li. „SAR Target Recognition via Monogenic Signal and Gaussian Process Model“. Mathematical Problems in Engineering 2022 (13.09.2022): 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2022/3086486.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Huiqin, Yanling Li, Chuan He, Hui Zhang und Jianwei Zhan. „Radar Working State Recognition Based on the Unsupervised and Incremental Method“. Journal of Sensors 2021 (07.10.2021): 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2021/8673046.
Der volle Inhalt der QuelleHUANG, DE-SHUANG. „APPLICATION OF GENERALIZED RADIAL BASIS FUNCTION NETWORKS TO RECOGNITION OF RADAR TARGETS“. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 13, Nr. 06 (September 1999): 945–62. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001499000525.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Yinqi. „Using sensor fusion technology to realize pedestrian recognition and hazard assessment“. Theoretical and Natural Science 28, Nr. 1 (26.12.2023): 30–35. http://dx.doi.org/10.54254/2753-8818/28/20230463.
Der volle Inhalt der QuelleCui, Hao, Min Su, Jia Liu und Lili Liu. „Template Construction of Radar Target Recognition based on Maximum Information Profile“. Journal of Physics: Conference Series 2284, Nr. 1 (01.06.2022): 012021. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2284/1/012021.
Der volle Inhalt der QuelleXue, Jian, Lan Tang, Xinggan Zhang, Lin Jin, Ming Hao und Youlin Gui. „Feature Evaluation and Comparison in Radar Emitter Recognition Based on SAHP“. Electronics 10, Nr. 11 (27.05.2021): 1274. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10111274.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Min, Gongjian Zhou, Bin Zhao und Taifan Quan. „Sparse Representation Denoising for Radar High Resolution Range Profiling“. International Journal of Antennas and Propagation 2014 (2014): 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2014/875895.
Der volle Inhalt der QuellePark, Dong Hyun, Dong-Ho Seo, Jee-Hyeon Baek, Won-Jin Lee und Dong Eui Chang. „A Novel Batch Streaming Pipeline for Radar Emitter Classification“. Applied Sciences 13, Nr. 22 (16.11.2023): 12395. http://dx.doi.org/10.3390/app132212395.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Rongchun, Zhenming Peng und Juan Ma. „A Vehicle Target Recognition Algorithm for Wide-Angle SAR Based on Joint Feature Set Matching“. Electronics 8, Nr. 11 (01.11.2019): 1252. http://dx.doi.org/10.3390/electronics8111252.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Junhao, Chao Sun, Kyongseok Jang, Shangyi Yang und Youngok Kim. „Human Activity Recognition Based on Continuous-Wave Radar and Bidirectional Gate Recurrent Unit“. Electronics 12, Nr. 19 (27.09.2023): 4060. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12194060.
Der volle Inhalt der QuelleYe, Linting, Shengchang Lan, Kang Zhang und Guiyuan Zhang. „EM-Sign: A Non-Contact Recognition Method Based on 24 GHz Doppler Radar for Continuous Signs and Dialogues“. Electronics 9, Nr. 10 (26.09.2020): 1577. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9101577.
Der volle Inhalt der QuelleWaqar, Sahil, Muhammad Muaaz und Matthias Pätzold. „Human Activity Signatures Captured under Different Directions Using SISO and MIMO Radar Systems“. Applied Sciences 12, Nr. 4 (10.02.2022): 1825. http://dx.doi.org/10.3390/app12041825.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Xing, Wen Hong, Yunqing Liu, Dongmei Hu und Ping Xin. „SAR Image Aircraft Target Recognition Based on Improved YOLOv5“. Applied Sciences 13, Nr. 10 (17.05.2023): 6160. http://dx.doi.org/10.3390/app13106160.
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