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J-GLOBAL ID：202202282163157695   整理番号：22A0978105

ランダムパルス位置変調によるFMCWレーダのための深層学習ベース速度推定【JST・京大機械翻訳】

Deep-Learning-Based Velocity Estimation for FMCW Radar With Random Pulse Position Modulation

著者 (6件)： Sang Tzu-Hsien (Institute of Electronics, National Yang Ming Chiao Tung University, Hsin-Chu, Taiwan) ,  Tseng Kuan-Yu (Institute of Electronics, National Yang Ming Chiao Tung University, Hsin-Chu, Taiwan) ,  Chien Feng-Tsun (Institute of Electronics, National Yang Ming Chiao Tung University, Hsin-Chu, Taiwan) ,  Chang Chia-Chih (Institute of Electronics, National Yang Ming Chiao Tung University, Hsin-Chu, Taiwan) ,  Peng Yi-Hsin (Institute of Electronics, National Yang Ming Chiao Tung University, Hsin-Chu, Taiwan) ,  Guo Jiun-In (Institute of Electronics, National Yang Ming Chiao Tung University, Hsin-Chu, Taiwan)
資料名： IEEE Sensors Letters  (IEEE Sensors Letters)
巻： 6  号： 3  ページ： ROMBUNNO.7000804.1-4  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2476A  ISSN： 2475-1472  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自律運転技術が進むにつれて,周波数変調連続波(FMCW)レーダは,自動車目的のために,より広く使われると予測されている。レーダを備えた道路車両の予想される急速な成長のため,自動車レーダ間の相互干渉を低減する方法を見つけるため,より多くの注意が払われている。本レターでは,ランダムパルス位置変調によるFMCWレーダのための速度推定の問題を解決するために,新しい方式を提案して,それは相互干渉を劇的に緩和する有望な技術である。提案した方式は,チャープ位置の情報と同様に,関心領域から抽出した信号の共分散行列に作用する二次元畳込みニューラルネットワークを用いた。その性能の解析は,特に直交マッチング追跡と比較して,シミュレーションおよび実験データによって,このアプローチの可能性を実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 干渉 ,  *レーダ ,  自動車 ,  *推定 ,  *PPM【信号】 ,  二次元 ,  チャープ
準シソーラス用語： 共分散行列 ,  *周波数変調連続波レーダ ,  速度推定 ,  関心領域 ,  自動車用レーダ ,  相互干渉 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： パルス位置変調 ,  FMCWレーダ ,  深層学習 ,  速度推定