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基于注意力机制CNN-LSTM的毫米波雷达点云特征数据预测生成
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作者 张春杰 陈奇 赵佳琦 《电讯技术》 北大核心 2024年第11期1718-1725,共8页
在智能驾驶的环境感知领域,毫米波雷达是一种关键的传感器技术。然而,因数据量有限,其特征数据的采集具有一定的挑战性,这限制了环境感知分类模型的训练效果。针对这一难题,提出了一种融合自注意力机制的卷积长短期记忆网络模型,旨在预... 在智能驾驶的环境感知领域,毫米波雷达是一种关键的传感器技术。然而,因数据量有限,其特征数据的采集具有一定的挑战性,这限制了环境感知分类模型的训练效果。针对这一难题,提出了一种融合自注意力机制的卷积长短期记忆网络模型,旨在预测并生成毫米波雷达点云的特征数据,以此来扩展雷达特征数据集。首先采集道路目标的运动状态数据,对数据进行二维快速傅里叶变换、恒虚警率检测,并利用多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术提升方位分辨率;接着执行点云聚类及特征提取;最后采用含注意力机制的卷积长短期记忆网络对特征数据进行进一步处理与预测。在真实采集的3类道路目标数据集上,与其他模型相比,该方法在不同道路目标运动特征的预测R^(2)上提高了1%~7%。 展开更多
关键词 毫米波雷达 道路环境感知 点云特征数据 注意力机制 时序预测
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基于EKF的毫米波雷达多目标跟踪算法研究 被引量:10
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作者 邱成 王浩 +4 位作者 刘凤江 白冬杰 云峰 李舒悦 赵川 《现代电子技术》 2021年第15期7-11,共5页
针对车载毫米波雷达多目标跟踪过程中存在量测数据受噪声影响严重和跟踪目标运动状态为非线性的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的车载毫米波雷达多目标跟踪算法。首先,建立了多目标跟踪过程中跟踪对象的数学模型;其次,介绍了... 针对车载毫米波雷达多目标跟踪过程中存在量测数据受噪声影响严重和跟踪目标运动状态为非线性的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的车载毫米波雷达多目标跟踪算法。首先,建立了多目标跟踪过程中跟踪对象的数学模型;其次,介绍了多目标跟踪算法,并具体对扩展卡尔曼滤波器在该算法中的应用进行了详细的推导和研究;最后,开展了车载毫米波雷达多目标跟踪实验,并对跟踪结果作出了深入的理论分析。实验结果表明,该算法可以对车载毫米波雷达探测到的多个目标量测信息进行滤波跟踪。 展开更多
关键词 多目标跟踪算法 毫米波雷达 数学模型 回波采集 道路环境感知 跟踪实验
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