NeRF-enabled Analysis-Through-Synthesis for ISAR Imaging of Small Everyday Objects with Sparse and Noisy UWB Radar Data

要約

逆合成開口レーダー (ISAR) イメージングは​​、限られたレーダー断面積 (RCS) とレーダー システム固有の解像度の制約により、日常の小さな物体に関しては大きな課題を抱えています。
逆投影 (BP) を含む既存の ISAR 再構成手法は、多くの場合、複雑なセットアップと制御された環境を必要とするため、現実世界の多くのノイズの多いシナリオでは実用的ではありません。
この論文では、低コストでまばらでノイズの多い超広帯域 (UWB) レーダー データを使用して、小さな物体の高解像度コヒーレント ISAR イメージングを実現する、Neural Radiance Fields (NeRF) によって可能になる新しい Analysis-through-Synthesis (ATS) フレームワークを提案します。
そしてポータブルセットアップ。
当社のエンドツーエンドのフレームワークは、超広帯域レーダー波の伝播、反射特性、およびシーン事前分布を統合し、高価な電波暗室や複雑な測定テストベッドを必要とせずに、効率的な 2D シーンの再構築を可能にします。
定性的および定量的な比較により、提案された方法が従来の技術よりも優れており、特に限られたビュー数とノイズの多いシナリオで、複数のターゲットと複雑な構造を持つ複雑なシーンの ISAR 画像を生成することを実証します。
まばらな UWB レーダー スキャン。
この研究は、日常の小さな物体の実用的でコスト効率の高いISARイメージングに向けた重要な一歩を表しており、ロボット工学やモバイルセンシングアプリケーションに広範な影響を及ぼします。

要約(オリジナル)

Inverse Synthetic Aperture Radar (ISAR) imaging presents a formidable challenge when it comes to small everyday objects due to their limited Radar Cross-Section (RCS) and the inherent resolution constraints of radar systems. Existing ISAR reconstruction methods including backprojection (BP) often require complex setups and controlled environments, rendering them impractical for many real-world noisy scenarios. In this paper, we propose a novel Analysis-through-Synthesis (ATS) framework enabled by Neural Radiance Fields (NeRF) for high-resolution coherent ISAR imaging of small objects using sparse and noisy Ultra-Wideband (UWB) radar data with an inexpensive and portable setup. Our end-to-end framework integrates ultra-wideband radar wave propagation, reflection characteristics, and scene priors, enabling efficient 2D scene reconstruction without the need for costly anechoic chambers or complex measurement test beds. With qualitative and quantitative comparisons, we demonstrate that the proposed method outperforms traditional techniques and generates ISAR images of complex scenes with multiple targets and complex structures in Non-Line-of-Sight (NLOS) and noisy scenarios, particularly with limited number of views and sparse UWB radar scans. This work represents a significant step towards practical, cost-effective ISAR imaging of small everyday objects, with broad implications for robotics and mobile sensing applications.

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