Littérature scientifique sur le sujet « Micro-Doppler radar »
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Articles de revues sur le sujet "Micro-Doppler radar"
Gong, Jiangkun, Jun Yan, Deren Li et Deyong Kong. « Detection of Micro-Doppler Signals of Drones Using Radar Systems with Different Radar Dwell Times ». Drones 6, no 9 (19 septembre 2022) : 262. http://dx.doi.org/10.3390/drones6090262.
Texte intégralKrasnov, Oleg A., et Alexander G. Yarovoy. « Radar micro-Doppler of wind turbines : simulation and analysis using rotating linear wire structures ». International Journal of Microwave and Wireless Technologies 7, no 3-4 (juin 2015) : 459–67. http://dx.doi.org/10.1017/s1759078715000641.
Texte intégralHassan, Shahid, Xiangrong Wang, Saima Ishtiaq, Nasim Ullah, Alsharef Mohammad et Abdulfattah Noorwali. « Human Activity Classification Based on Dual Micro-Motion Signatures Using Interferometric Radar ». Remote Sensing 15, no 7 (24 mars 2023) : 1752. http://dx.doi.org/10.3390/rs15071752.
Texte intégralWang, Zhihao, Ying Luo, Kaiming Li, Hang Yuan et Qun Zhang. « Micro-Doppler Parameters Extraction of Precession Cone-Shaped Targets Based on Rotating Antenna ». Remote Sensing 14, no 11 (26 mai 2022) : 2549. http://dx.doi.org/10.3390/rs14112549.
Texte intégralZang, Bo, Mingzhe Zhu, Xianda Zhou, Lu Zhong et Zijiao Tian. « Application of S-Transform Random Consistency in Inverse Synthetic Aperture Imaging Laser Radar Imaging ». Applied Sciences 9, no 11 (5 juin 2019) : 2313. http://dx.doi.org/10.3390/app9112313.
Texte intégralSingh, Ashish Kumar, et Yong-Hoon Kim. « Classification of Drones Using Edge-Enhanced Micro-Doppler Image Based on CNN ». Traitement du Signal 38, no 4 (31 août 2021) : 1033–39. http://dx.doi.org/10.18280/ts.380413.
Texte intégralHarsh, Archit. « Measuring Radar Signatures of a Simple Pendulum using Cantenna Radar ». INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTERS & ; TECHNOLOGY 15, no 5 (13 avril 2016) : 6785–95. http://dx.doi.org/10.24297/ijct.v15i5.1653.
Texte intégralDing, Yipeng, Chengxi Lei, Xuemei Xu, Kehui Sun et Ling Wang. « Human Micro-Doppler Frequency Estimation Approach for Doppler Radar ». IEEE Access 6 (2018) : 6149–59. http://dx.doi.org/10.1109/access.2018.2793277.
Texte intégralMolchanov, Pavlo, Ronny I. A. Harmanny, Jaco J. M. de Wit, Karen Egiazarian et Jaakko Astola. « Classification of small UAVs and birds by micro-Doppler signatures ». International Journal of Microwave and Wireless Technologies 6, no 3-4 (19 mars 2014) : 435–44. http://dx.doi.org/10.1017/s1759078714000282.
Texte intégralCui, Rui, Ai Guo Sheng, Ji Fei Pan, Bing He et Jing Zhu. « Research on Jamming Method of False Target Based on Micro-Motion Modulation ». Applied Mechanics and Materials 556-562 (mai 2014) : 2707–10. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.556-562.2707.
Texte intégralThèses sur le sujet "Micro-Doppler radar"
Smith, G. E. « Radar target micro-Doppler signature classification ». Thesis, University College London (University of London), 2008. http://discovery.ucl.ac.uk/18688/.
Texte intégralDilsaver, Benjamin Walter. « Experiments with GMTI Radar using Micro-Doppler ». BYU ScholarsArchive, 2013. https://scholarsarchive.byu.edu/etd/3678.
Texte intégralAlzogaiby, Adel. « Using Micro-Doppler radar signals for human gait detection ». Thesis, Stellenbosch : Stellenbosch University, 2014. http://hdl.handle.net/10019.1/86652.
Texte intégralENGLISH ABSTRACT: This work entails the development and performance analysis of a human gait detection system based on radar micro-Doppler signals. The system consists of a tracking functionality and a target classifier. Target micro-Doppler signatures are extracted with Short-Time Fourier Transform (STFT) based spectrogram providing a high-resolution signatures with the radar that is used. A feature extraction mechanism is developed to extract six features from the signature and an artificial neural network (A-NN) based classifier is designed to carry out the classification process. The system is tested on real X-band radar data of human subjects performing six activities. Those activities are walking and speed walking, walking with hands in pockets, marching, running, walking with a weapon, and walking with arms swaying. The multiclass classifier was designed to discriminate between those activities. High classification accuracy of 96% is demonstrated.
AFRIKAANSE OPSOMMING: Hierdie werk behels die ontwikkeling, en analise van werksverrigting, van ’n menslike stapdetekor gebaseer op radar-mikrodoppleranalise. Die stelsel bestaan uit ’n teikenvolger en -klassifiseerder. Die mikrodoppler-kenmerke van ’n teiken word met behulp van die korttyd-Fourier-transform onttrek, en verskaf hoe-resolusie-kenmerke met die radar wat vir die implementering gebruik word. ’n Kenmerkontrekkingstelsel is ontwikkel om ses kenmerke vanuit die spektrogram te onttrek, en ’n kunsmatige neurale netwerk word as klassifiseerder gebruik. Die stelsel is met ’n X-band radar op werklike menslike beweging getoets, terwyl vrywilligers ses aktiwiteite uitgevoer het: loop, loop (hand in die sakke), marsjeer, hardloop, loop met ’n wapen, loop met arms wat swaai. Die multiklas-klassifiseerder is ontwerp om tussen hierdie aktiwiteite te onderskei. ’n Hoe klassifiseringsakkuraatheid van 96% word gedemonstreer.
Fogle, Orelle Ryan. « Human Micro-Range/Micro-Doppler Signature Extraction, Association, and Statistical Characterization for High-Resolution Radar ». Wright State University / OhioLINK, 2011. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=wright1307733951.
Texte intégralGhaleb, Antoine. « Analyse des micro-Doppler de cibles mobiles déformables en imagerie radar ». Phd thesis, Télécom ParisTech, 2009. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00634637.
Texte intégralCIATTAGLIA, Gianluca. « Modern techniques to process micro-Doppler signals from mmWave Radars ». Doctoral thesis, Università Politecnica delle Marche, 2022. http://hdl.handle.net/11566/295142.
Texte intégralmmWave Radar systems are becoming very common on vehicles and their capabilities, in terms of range and velocity, make them suitable for another classical radar application, the one related to the micro-Doppler effect. From the processing of mmWave radar signals, the micro-Doppler effect can be exploited, making so possible to extract interesting information on the observed targets. With the huge bandwidth and the short signal transmission time, the micro-Doppler effect can be used for different purposes such as target vibration measurements or targets classification. Thanks also to the advance of Machine Learning techniques, their combination with radar signal processing is an interesting field to explore and can be used to provide solutions to different radar problems. The Micro-Doppler effect has a long story in Radar systems, a lot of literature can be found on this topic but most of them consider non-commercial devices so is quite away from a practical case. In this dissertation, different techniques to process the micro-Doppler signals coming from automotive radars will be presented, with the purpose of classifying them and extracting vibration information from the target. The main contribution of this work is the proposal of novel techniques that can be applied on a commercial sensor and makes them suitable for the micro- Doppler application.
Kizhakkel, Vinit Rajan. « PULSED RADAR TARGET RECOGNITION BASED ON MICRO-DOPPLER SIGNATURES USING WAVELET ANALYSIS ». The Ohio State University, 2013. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1366033578.
Texte intégralClemente, Carmine. « Advanced high resolution methods for radar imaging and micro-Doppler signature extraction ». Thesis, University of Strathclyde, 2013. http://oleg.lib.strath.ac.uk:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=18909.
Texte intégralCammenga, Zachary Andrew. « High Range Resolution Micro-Doppler Radar Theory and Its Application to Human Gait Classification ». The Ohio State University, 2017. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1483438572645656.
Texte intégralGarry, Joseph Landon. « Imaging Methods for Passive Radar ». The Ohio State University, 2017. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1500464101265192.
Texte intégralLivres sur le sujet "Micro-Doppler radar"
The micro-doppler effect in radar. Boston : Artech House, 2011.
Trouver le texte intégralGriffiths, Hugh, Matthew Ritchie, Francesco Fioranelli et Alessio Balleri. Micro-Doppler Radar and Its Applications. Institution of Engineering & Technology, 2020.
Trouver le texte intégralGriffiths, Hugh. Micro-Doppler Radar and Its Applications. Institution of Engineering & Technology, 2020.
Trouver le texte intégralMicro-Doppler Characteristics of Radar Targets. Elsevier, 2017. http://dx.doi.org/10.1016/c2015-0-01878-0.
Texte intégralFioranelli, Francesco, Hugh Griffiths, Matthew Ritchie et Alessio Balleri, dir. Micro-Doppler Radar and Its Applications. Institution of Engineering and Technology, 2020. http://dx.doi.org/10.1049/sbra531e.
Texte intégralLuo, Ying, Qun Zhang et Yong-an Chen. Micro-Doppler Characteristics of Radar Targets. Elsevier Science & Technology Books, 2016.
Trouver le texte intégralLuo, Ying, Qun Zhang et Yong-an Chen. Micro-Doppler Characteristics of Radar Targets. Elsevier Science & Technology Books, 2016.
Trouver le texte intégralChen, Victor C., David Tahmoush et William J. Miceli, dir. Radar Micro-Doppler Signatures : Processing and Applications. Institution of Engineering and Technology, 2014. http://dx.doi.org/10.1049/pbra034e.
Texte intégralRadar Micro-Doppler Signatures : Processing and applications. The Institution of Engineering and Technology, 2014.
Trouver le texte intégralChen, Victor C., William J. Miceli et David Tahmoush. Radar Micro-Doppler Signatures : Processing and Applications. Institution of Engineering & Technology, 2014.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Micro-Doppler radar"
Hematian, Amirshahram, Yinan Yang, Chao Lu et Sepideh Yazdani. « Human Motion Analysis and Classification Using Radar Micro-Doppler Signatures ». Dans Software Engineering Research, Management and Applications, 1–10. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-33903-0_1.
Texte intégralYessad, Dalila, Abderrahmane Amrouche, Mohamed Debyeche et Mustapha Djeddou. « Micro-Doppler Classification for Ground Surveillance Radar Using Speech Recognition Tools ». Dans Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications, 280–87. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-25085-9_33.
Texte intégralBauw, Martin, Santiago Velasco-Forero, Jesus Angulo, Claude Adnet et Olivier Airiau. « Near Out-of-Distribution Detection for Low-Resolution Radar Micro-doppler Signatures ». Dans Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, 384–99. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-26412-2_24.
Texte intégralStrobach, Edward J., Alan Brewer, Brandi McCarty et Amanda Makowiecki. « Analysis of Updraft Characteristics from an Airborne Micro-pulsed Doppler Lidar During FIREX-AQ ». Dans Proceedings of the 30th International Laser Radar Conference, 483–89. Cham : Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-37818-8_63.
Texte intégralCui, Wen, Chongyi Fan, Xiaotao Huang et Zhimin Zhou. « Height and Relative Velocity of Pedestrians Estimation Based on Radar Micro-Doppler Signatures ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 1269–77. Singapore : Springer Singapore, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-6571-2_152.
Texte intégralSpinsante, Susanna, Matteo Pepa, Stefano Pirani, Ennio Gambi et Francesco Fioranelli. « Micro Doppler Radar and Depth Sensor Fusion for Human Activity Monitoring in AAL ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 519–28. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-04324-7_62.
Texte intégralVandana, A. R., et M. ArokiaSamy. « Comparison of Radar Micro Doppler Signature Analysis Using Short Time Fourier Transform and Discrete Wavelet Packet Transform ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 429–38. Singapore : Springer Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-9012-9_35.
Texte intégralNeumann, Christoph, et Tobias Brosch. « Micro-Doppler ». Dans New Methodologies for Understanding Radar Data, 413–36. Institution of Engineering and Technology, 2021. http://dx.doi.org/10.1049/sbra542e_ch13.
Texte intégralRitchie, Matthew, Francesco Fioranelli et Hugh Griffiths. « Multistatic radar micro-Doppler ». Dans Micro-Doppler Radar and Its Applications, 1–34. Institution of Engineering and Technology, 2020. http://dx.doi.org/10.1049/sbra531e_ch1.
Texte intégralChen, Victor C., et William J. Miceli. « Micro-Doppler signatures for sensing micro-motion ». Dans Short-Range Micro-Motion Sensing with Radar Technology, 311–27. Institution of Engineering and Technology, 2019. http://dx.doi.org/10.1049/pbce125e_ch12.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Micro-Doppler radar"
Smith, Graeme E., Karl Woodbridge et Chris J. Baker. « Multistatic Micro-Doppler Signature of personnel ». Dans 2008 IEEE Radar Conference (RADAR). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/radar.2008.4721060.
Texte intégralTahmoush, Dave. « Micro-Range Micro-Doppler for Classification ». Dans 2020 IEEE Radar Conference (RadarConf20). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/radarconf2043947.2020.9266570.
Texte intégralCammenga, Z. A., C. J. Baker, G. E. Smith et R. Ewing. « Micro-Doppler target scattering ». Dans 2014 IEEE Radar Conference (RadarCon). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/radar.2014.6875829.
Texte intégralKocjancic, Leon, Alessio Balleri et Thomas Merlet. « Micro-Doppler Signature Extraction with Multibeam Radar ». Dans 2019 International Radar Conference (RADAR). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/radar41533.2019.171364.
Texte intégralSmith, Graeme E., Karl Woodbridge et Chris J. Baker. « Micro-Doppler Signature Classification ». Dans 2006 CIE International Conference on Radar. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/icr.2006.343175.
Texte intégralGray, Douglas, Brian Ng et Si Tran Nguyen. « Micro-Doppler Power Analysis for Drone Discrimination ». Dans 2023 IEEE International Radar Conference (RADAR). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/radar54928.2023.10371159.
Texte intégralTahmoush, Dave. « Wideband radar micro-doppler applications ». Dans SPIE Defense, Security, and Sensing, sous la direction de G. Charmaine Gilbreath et Chadwick Todd Hawley. SPIE, 2013. http://dx.doi.org/10.1117/12.2015474.
Texte intégralYang, Le, Gang Li, Matthew Ritchie, Francesco Fioranelli et Hugh Griffiths. « Gait classification based on micro-Doppler features ». Dans 2016 CIE International Conference on Radar (RADAR). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/radar.2016.8059301.
Texte intégralGhaleb, A., L. Vignaud et J. M. Nicolas. « Micro-Doppler analysis of pedestrians in ISAR imaging ». Dans 2008 IEEE Radar Conference (RADAR). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/radar.2008.4720889.
Texte intégralYang, Yang, Chunping Hou, Yue Lang et Chao Li. « Motion Classification Based on Noisy Micro-Doppler Signatures ». Dans 2019 International Radar Conference (RADAR). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/radar41533.2019.171374.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Micro-Doppler radar"
Kulhandjian, Hovannes. Detecting Driver Drowsiness with Multi-Sensor Data Fusion Combined with Machine Learning. Mineta Transportation Institute, septembre 2021. http://dx.doi.org/10.31979/mti.2021.2015.
Texte intégral