Long Range Surveillance MIMO Radar at 24 GHz
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
Recently, radar-based detection and tracking at millimeter-wave frequencies have become increasingly popular. However, the performance of the radar systems operating at millimeter-wave frequencies has been mainly limited to short ranges which makes them unsuitable for many practical applications. In this paper, long range detection and tracking for multiple targets at millimeter-wave frequencies is presented based on our custom-made Multiple Input Multiple Output (MIMO) radar system. The structure of the radar and the innovation in the digital signal processing unit will make it possible to perform detection and tracking for targets at far ranges. To the best of our knowledge, this is the first millimeter-wave system which is capable of detecting and tracking human at 600 m radial distance from the radar system. We present a complete statistical analysis of the combined land clutter and the noise of the system. This paves the way for the implementation of the Constant False Alarm Rate (CFAR) algorithm to detect the desired targets. Following the detection block the multi-target tracking is performed. The tracking unit is implemented based on the Kalman filtering and constant velocity motion model while the data association is based on the state-of-the-art Joint Probabilistic Data Association Filter (JPDAF). The algorithms have been implemented using the C programming language, and fully real-time processing has been achieved. The results presented in the paper are based on the experimental data gathered from realistic scenarios which demonstrate the capability of the radar system, which operates at 24 GHz, as well as the algorithms,
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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