Hybride Deep Learning-Verfahren zur Interferenzunterdrückung und hochauflösenden Winkelschätzung für Automobilradaranwendungen - Fuchs, Jonas (Cuvillier Verlag, 2022)
Keywords: Kraftfahrzeugelektronik; Signalverarbeitung; Deep Learning; Radarsensor; Interferenzstörung; Winkelauflösung; Bilderzeugung; Fahrzeug, Autonomes Fahren; Automatisiertes Fahren; Umfelderkennung, Sensor, Radar; Automobil, Automobilradar; Signalverarbeitung, Radarsignalverarbeitung; Automobilradarsignalverarbeitung, Algorithmen; Chirp-Sequence Radar, Antennenarray; Signalverarbeitungskette; Künstliche Intelligenz; Maschinelles Lernen, Deep Learning; Regression; Klassifikation, Multilayer Perzeptron; Autoencoder, Interferenzen; nterferenzunterdrückung, hochauflösend; Winkelschätzung; Maximum Likelihood; Signalmodell, Kalibrierung; Zielanzahl, Zieldetektion; Simulation, Datensätze, Hybride; Datenvorverarbeitung, Trainingdaten; Testdaten, Validierungsdaten; Frequenzbereich, Vehicle; Autonomous driving, Automated driving; Environment sensing; Automotive; Automotive Radar, Signal Processing; Radar Signal Processing; Automotive Radar Signal Processing; Antenna array; Signal processing chain; Artificial Intelligence; Machine Learning; Interference mitigation; Super-resolution, Direction-of-arrival estimation; Angular resolution, maximum likelihood; Signal model, Calibration; Model order, Target detection; Data sets; Data preprocessing; Training data, Test data; Frequency domain; Fahrerassistenzsysteme; adaptiver Tempomat; Hochschulschrift