Abstrakt i typiska radarsystem, processen att känna igen ett mål kräver mänsklig inblandning. Detta mänskliga element gör radarsystem inte helt tillförlitliga på grund av instabila prestanda som varierar mellan operatörer. I detta dokument beskrivs ett intelligent radarsystem som tar itu med detta problem i en gränsövervakningsmiljö. Det föreslagna radarsystemet kan automatiskt detektera och därefter klassificera olika mål med hjälp av ett artificiellt neuralt nätverk utbildat med Levenberg-Marquard algoritm. De tränings- och testset som presenteras för det neurala nätverket består av högupplösta Inverse Synthetic Aperture Radar bilder som erhållits av radarns detektionsmodul. Simuleringsresultat visar att det intelligenta radarsystemet på ett tillförlitligt sätt kan upptäcka och särskilja de olika målen. Dessutom kan radarsystemet överträffa mänskliga operatörer och ett annat radarsystem som arbetar med liknande mål. Dessa resultat tyder på att framtida intelligenta system potentiellt kan ersätta mänskliga radaroperatörer i denna kritiska säkerhetsmiljö.
Andra typer av objekt analyseras i REF där Briones et al. utvecklat ett radarsystem som arbetar i land och luft och klassificerar olika mål med hjälp av ett artificiellt neuralt nätverk tränat med Levenberg-Marquardt algoritm.
Multi-Mode Radar Target Detection and Recognition Using Neural Networks
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Robotic Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}