1．は　じ　め　に

　近年，ドローンと呼ばれる小形無人機の社会実装は急速に広がっており，様々な分野で広く活躍している．しかしながら，ドローンが犯罪やテロに用いられることが多数発生しており，ドローンを早期に検知識別し，対処するアンチドローンシステムの実現が喫緊の課題となっている⁽¹⁾．ドローンを検知識別するために様々なセンサを用いたシステムが研究開発されている．代表的なセンサとして画像センサ，集音センサ（プロペラ音を検知），操縦信号探知センサ，レーダなどがある．その中でもレーダは電波を用いるため全天候性であり，気象等の外乱の影響を受けづらいことから有効な技術の一つとして注目を集めている⁽²⁾．筆者らはこれまでに，距離分解能^(用語)に優れたミリ波レーダを用いたドローンの検知識別技術に関して各種検討を実施してきた^(3)～(6)．レーダを用いて監視領域に存在する対象の画像を生成することをレーダイメージングと呼び，これにより遠方の物体を電波で撮影した画像（レーダ画像）として可視化できる．

　本稿では，逆合成開口レーダ（ISAR: Inverse Synthetic Aperture Radar）と呼ばれる信号処理を用いたレーダイメージングにより，ドローンの様々な構成部品から反射する散乱波を二次元マッピングすることでドローンのサイズや形状などの詳細なプロファイルを画像化する手法について解説する．更に，得られたレーダ画像を特徴量とした畳込みニューラルネットワーク（CNN: Convolutional Neural Network）を用いてドローンの機種を識別する手法についても解説する．

2．レーダを用いたドローンの検知識別