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Classificazione di profili ad alta risoluzione tramite l'utilizzo di reti neurali convoluzionali

Generazione del dataset

Nel capitolo 1 è stato mostrato cosa sono gli HRRP e come questi vengono calcolati. Il passo successivo è la generazione di un dataset, ovvero di una grande quantità di profili ad alta risoluzione che rappresentino in modo esaustivo le navi che la rete deve successivamente classificare. I profili HRR sono stati generati usando i modelli a punti brillanti delle navi (paragrafo 1.2.3); questi profili sono stati stimati tramite un algoritmo proprietario di MBDA Italia per il calcolo della Radar Cross Section basato sulla fisica ottica e sulla teoria fisica della diffrazione.

Grazie a questo algoritmo i profili sono stati generati al variare dell’angolo di elevazione del radar e, più precisamente, per altezze realistiche ad intervalli di circa 500 metri. Inoltre, dopo che il processo di estrazione dei profili è stato portato a termine, risulta possibile decidere l’angolo di azimuth della nave, ovvero l’assetto che essa presenta rispetto alla linea di vista del radar. Questo angolo di azimuth è mappato tra 0◦ e 180◦; considerando angoli maggiori si avrebbero delle situazioni simmetriche dalpunto di vista dell’HRRP, le quali, tuttavia, corrisponderebbero a due assetti diversi della nave, confondendo inevitabilmente il classificatore che lavora con tali dati.
In questo capitolo sono mostrati i passaggi che sono stati effettuati per ottenere un dataset ampio, esaustivo e realistico.

Pre-processing sui profili
I dati prodotti in laboratorio possono essere considerati ideali. Poiché l’obiettivo che si pone il progetto è quello di rendere la classificazione degli HRRP più realistica possibile, sono stati effettuati dei processamenti sui profili ad alta risoluzione prima di utilizzarli per addestrare i vari classificatori. Ovviamente anche i nuovi profili con cui viene testata la rete devono essere processati allo stesso modo, in quanto gli elementi in input ai classificatori devono essere coerenti dalpuntodivistadimensionaleedalpuntodivistapratico,altrimentilaclassificazione risulta impossibile o, comunque, non deterministica. Le modifiche sui profili sono l’oggetto dei successivi paragrafi e riguardano:
• Aggiunta del rumore.
• Normalizzazione.
• Ridimensionamento.

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Classificazione di profili ad alta risoluzione tramite l'utilizzo di reti neurali convoluzionali

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Informazioni tesi

  Autore: Tiziano Menichelli
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2017-18
  Università: Università degli Studi di Roma Tor Vergata
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria dell'Automazione
  Relatore: Mario Sassano
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 120

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