Investigación de la dispersión de pulsos electromagnéticos para la clasificación de objetos metálicos utilizando aprendizaje automático

Este artículo presenta un método de clasificación de objetos metálicos utilizando varios pulsos electromagnéticos. Cada pulso electromagnético irradiaba ocho objetos metálicos colocados a distancias crecientes de 10 mm a 40 mm en relación con el sistema de detección electromagnética. El sistema de detección electromagnética consistía en dos circuitos RL colocados en proximidad cercana. Los objetos fueron clasificados utilizando clasificadores de aprendizaje automático lineales (perceptrón y regresión logística multiclase) y no lineales (red neuronal, red neuronal convolucional 1D (CNN) y CNN 2D). Los clasificadores de aprendizaje automático fueron entrenados con datos experimentales recopilados en un laboratorio electromagnéticamente blindado. Se logró una precisión media de clasificación de validación cruzada de 10 pliegues de 99.4 ± 0.3% para el clasificador CNN 1D y de 92.9 ± 1.2% para el clasificador CNN 2D, utilizando un pulso electromagnético de chirp rectangular. El pulso de chirp rectangular superó a los pulsos exponenciales decrecientes a dos lados, Gaussiano, triangular, coseno elevado y rectangular. Todos los pulsos tenían la misma energía. Aunque el chirp rectangular tuvo el mejor rendimiento en general, otros pulsos distinguieron con mayor precisión entre algunos objetos.