SqueezeNet-Based Range, Angle, and Doppler Estimation for Automotive MIMO Radar Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The frequency modulated continuous waveform multiple - input multiple - output (FMCW MIMO) radar is of great interest to the automotive industry that provides high-end automobiles equipped with parking assistance, lane departure warning, and adaptive cruise control. These radars can simultaneously detect the range, angle, and doppler of the surrounding objects, such as cars, trucks, bicycles, and pedestrians and relay this information to the central control to provide a safe and collision-free cruise control for the self-driving vehicle. The traditional approach for the radar range, angle, and Doppler estimations is the Fast Fourier Transform (FFT)FFT which is computationally efficient but suffers from poor angular resolution. On the other hand, high-resolution techniques such as the Multiple SIgnal Classifier (MUSIC), the Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques (ESPRIT), and the Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) can achieve more accurate estimations but are computationally expensive. Moreover, these high-resolution techniques are very sensitive to clutter and interferences and cannot effectively distinguish targets from clutters in such an environment. In this paper, we propose a deep-learning- based FMCW MIMO radar in which the range, angle, and Doppler estimation are treated as a multilabel classification problem. The deep - learning approach is based on the SqueezeNet transfer learning approach to overcome the limitations on the amount of training data and training time. Simulation results demonstrate that the proposed approach outperforms the MVDR method in the presence of clusters and jammers and can achieve a high angular resolution of 2 degrees.
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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) | 0,000 | 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 découle