A Bayesian Surprise Approach in Designing Cognitive Radar for Autonomous Driving
Notice bibliographique
Résumé
This article proposes the Bayesian surprise as the main methodology that drives the cognitive radar to estimate a target's future state (i.e., velocity, distance) from noisy measurements and execute a decision to minimize the estimation error over time. The research aims to demonstrate whether the cognitive radar as an autonomous system can modify its internal model (i.e., waveform parameters) to gain consecutive informative measurements based on the Bayesian surprise. By assuming that the radar measurements are constructed from linear Gaussian state-space models, the paper applies Kalman filtering to perform state estimation for a simple vehicle-following scenario. According to the filter's estimate, the sensor measures the contribution of prospective waveforms-which are available from the sensor profile library-to state estimation and selects the one that maximizes the expectation of Bayesian surprise. Numerous experiments examine the estimation performance of the proposed cognitive radar for single-target tracking in practical highway and urban driving environments. The robustness of the proposed method is compared to the state-of-the-art for various error measures. Results indicate that the Bayesian surprise outperforms its competitors with respect to the mean square relative error when one-step and multiple-step planning is considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».