低分辨率雷达微多普勒特征的近分布外检测
信号处理
2022-07-06 v2 人工智能
机器学习
摘要
近分布外检测（OODD）旨在无需分类所需的监督即可区分语义相似的数据点。本文提出了一个用于雷达目标检测的 OODD 用例，并可扩展至其他类型的传感器和检测场景。我们强调了 OODD 及其特定监督要求在现实关键系统中检测多模态、多样化目标类别（与其他相似雷达目标和杂波并存）的相关性。我们在模拟的低分辨率脉冲雷达微多普勒特征上比较了深度与非深度 OODD 方法，同时考虑了频谱和协方差矩阵输入表示。协方差表示旨在估计专用的二阶处理是否适合区分特征。本文讨论了训练中标记异常、自监督学习、对比学习见解和创新训练损失的潜在贡献，并研究了由误标签引起的训练集污染的影响。
引用
@article{arxiv.2205.07869,
title = {Near out-of-distribution detection for low-resolution radar micro-Doppler signatures},
author = {Martin Bauw and Santiago Velasco-Forero and Jesus Angulo and Claude Adnet and Olivier Airiau},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.07869},
year = {2022}
}