High-resolution hybrid TDM-CDM MIMO automotive radar
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Notice bibliographique
Résumé
• A hybrid TDM-CDM MIMO radar system is proposed for high-resolution automotive radar. • The system achieves 0.25-degree angular resolution using 12-element transmit and receive arrays. • SqueezeNet , a deep learning model, is utilized for multi-label classification of angle, range, and Doppler estimates. • The hybrid system improves radar refresh rate and reduces complexity compared to traditional CDM and TDM-MIMO systems. • Significant performance gains are demonstrated in cluttered environments with jammers. This paper proposes a deep learning (DL)-based high-resolution hybrid time-division multiplexing (TDM) and code-division multiplexing (CDM) multiple input multiple output (MIMO) automotive radar to enhance the discrimination capabilities of the radar in a cluttered environment. The hybrid TDM-CDM approach is implemented by partitioning the transmit and receive arrays into subarrays, applying CDM across the subarrays, while TDM is used within each subarray. On the other hand, the DL-based scheme utilizes the SqueezeNet deep convolutional neural network (DCNN), which treats the angle, range, and Doppler estimations of the extracted targets as a multi-label classification problem. Compared to CDM-MIMO radars, this approach requires fewer spreading codes, alleviating the challenge of spreading and despreading over each element. Compared to TDM-MIMO radars, it requires fewer time slots, increasing the refresh rate. Our approach outperforms existing DL-based TDM-MIMO radar systems and performs similarly to DL-based CDM-MIMO radar systems but with reduced complexity. Simulation results show that an angular resolution of 0.25° was achieved using 12-element transmit and receive arrays, each partitioned into three subarrays.
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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 | 0,001 |
| 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.
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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