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自动驾驶模拟应用程序的毫米波雷达建模方法的概述
摘要：自主驾驶技术被认为是未来运输的趋势。毫米 - 波雷达具有长距离检测和全天候操作的能力，是自动驾驶的关键传感器。自主驾驶中各种技术的开发依赖于广泛的模拟测试，其中模拟通过雷达模型的真实雷达的输出起着至关重要的作用。当前，有许多独特的雷达建模方法。为了促进雷达建模方法的更好的应用和开发，本研究首先分析了雷达检测的机制及其所面临的干扰因素，以阐明建模的内容以及影响建模质量的关键因素。然后，根据实际应用要求，提出了用于测量雷达模型性能的关键指标。此外，对各种雷达建模技术还提供了全面的介绍以及原理和相关的研究进度。评估这些建模方法的优点和缺点以确定其特征。最后，考虑到自动驾驶技术的发展趋势，分析了雷达建模技术的未来方向。通过上述内容，本文为开发和应用雷达建模方法提供了有用的参考和帮助。
霜雷达：北美托管SD-WAN服务2024
•这些提供商被视为部署数字基础架构的系统集成商。这个霜雷达的重点是仍在运营网络的公司，但许多本地提供商都适合中小型企业（SMB）。•托管服务提供商（MSP），包括Mettel，Sangoma，Nitel和Fusion Connect，提供许多企业解决方案的托管网络，安全性，统一通信和云服务。他们与多家解决方案供应商建立了合作伙伴关系，可以将SD-WAN与托管网络服务相结合，并随着最终客户需求的增长提供可选的增值服务。这些公司可能具有互连服务的骨干，但从1级玩家那里购买所有本地服务。许多本地管理提供商为中小型企业提供服务。•增值经销商（VARS），也称为技术服务分销商（TSD），包括Avant，Telarus和CDW，并已成为关键渠道，某些企业更喜欢购买托管SD-WAN。vars可以用作从不同供应商采购解决方案的单个通道，但这似乎是一个凝聚力的解决方案。他们经常购买组件，安装它们，并与NSP/MSP合作以管理生产环境。收入仍然通过NSP或MSP作为渠道实现。
从卫星图像中基于变压器的雷达复合材料的现象
摘要：天气雷达数据对于现象和数值天气预测模型的组成部分至关重要。虽然天气雷达数据以高分辨率提供了有价值的信息，但其基于地面的性质限制了其供应能力，这阻碍了大规模应用。相比之下，气象卫星覆盖了较大的域，但具有更粗糙的重置。然而，随着数据驱动方法和地球静止卫星上的现代传感器的快速发展，新的机会正在出现，以弥合地面和太空观测之间的差距，最终导致更熟练的天气预测以高准确性。在这里，我们提出了一个基于变压器的模型，用于使用最多2小时的卫星数据进行基于接地的雷达图像序列。预测在不同的天气现象下发生的雷达场，并显示出鲁棒性，以防止快速生长/衰减的领域和复杂的场结构。模型解释表明，以10.3 m m（C13）为中心的红外通道包含所有天气条件的熟练信息，而闪电数据在恶劣天气条件下的相对特征最为重要，尤其是在较短的交货时间。该模型可以支持在大型范围内进行降水，而无需明确需要雷达塔，增强数值天气预测和水文模型，并为数据筛选区域提供雷达代理。此外，开源框架有助于朝着操作数据驱动的NOWCASTING的进步。
利用低峰均功率比宽带伪噪声信号对空间目标进行逆合成孔径雷达成像
摘要：随着新卫星数量的急剧增加，全面的太空监视变得越来越重要。因此，高分辨率逆合成孔径雷达 (ISAR) 卫星成像可以提供对卫星的现场评估。本文表明，除了经典的线性调频啁啾信号外，伪噪声信号也可用于卫星成像。伪噪声传输信号具有非常低的互相关值的优势。例如，这使得具有多个通道的系统可以即时传输。此外，它可以显著减少与在同一频谱中运行的其他系统的信号干扰，这对于卫星成像雷达等高带宽、高功率系统尤其有用。已经引入了一种新方法来生成峰值与平均功率比 (PAPR) 与啁啾信号相似的宽带伪噪声信号。这对于发射信号功率预算受到高功率放大器严格限制的应用至关重要。本文介绍了产生的伪噪声信号的理论描述和分析，以及使用引入的伪噪声信号对真实空间目标进行成像测量的结果。
智能自动化服务 2023–2024 RadarView
每家服务提供商的简介都概述了其智能自动化服务能力。其中包括提供商的企业客户和案例研究、关键知识产权资产/解决方案和合作伙伴关系、服务的主要垂直行业，以及分析师对上述第二点中定义的三个关键维度的见解。
使雷达检测安全可用于自主驾驶
摘要：雷达传感器由于其固体距离和速度测量能力及其对逆境环境条件的鲁棒性而列为用于高度自动化驱动功能的最常见传感器之一。但是，雷达点云很嘈杂，因此必须过滤。这项工作审查了当前的研究，目的是使可用于安全感知功能可用的雷达检测，以保证正确的环境表示。解释了对雷达错误对不同下游任务的影响。此外，考虑到当前标准和解释这些标准的最先进的研究，自动驾驶功能的安全性术语被照亮。此外，这项工作讨论了安全雷达信号处理和过滤，通过信息融合来丰富雷达数据点的方法，例如来自相机和其他雷达，以及用于基于安全雷达的感知功能的开发工具。最后，确定了雷达传感器安全保证的下一步。
室内定位和4D MMWave成像雷达
状态估计是成功实施机器人系统的关键组成部分，依赖于相机，LIDAR和IMU等传感器。然而，在现实情况下，这些传感器的性能是通过具有挑战性的环境来划分的，例如不利的天气条件和弱光场景。新兴的4D成像雷达技术能够在不利条件下提供强大的感知。尽管有潜力，但对于嘈杂的雷达数据没有明确的几何特征而言，室内环境仍然存在挑战。此外，雷达数据分解和视野（FOV）的差异可能导致不准确的测量结果。虽然先前的研究探索了基于多普勒速度信息的雷达惯性探测仪，但由于FOV和雷达传感器的分辨率差异，估计3D运动的挑战仍然存在。在本文中，我们解决了多普勒速度测量不确定性。我们提出了一种在管理多普勒速度不确定性的同时优化车身速度的方法。基于我们的观察结果，我们提出了双成像雷达配置，以减轻雷达数据中差异的挑战。为了获得高精度3D状态估计，我们引入了一种策略，该策略将雷达数据与消费级IMU传感器无缝整合，并使用固定lag平滑光滑优化。最后，我们使用现实世界3D运动数据评估了我们的方法，并演示了本地化和映射的流任务。
机器学习估计雷达的最大垂直速度
摘要：尽管它们固有的对流及其相关的恶劣天气危害，但仍无法进行风暴上升的量化。上升的代理，例如从卫星造成的高层区域，与恶劣的天气危害有关，但仅与一定程度的总暴风雨上升到达有关。这项研究调查了机器学习模型，即U-NET是否可以巧妙地从单独的三维栅格雷达雷达反射性中巧妙地检索最大的垂直速度及其面积范围。使用模拟的雷达反射性和垂直速度对机器学习模型进行了训练，该模型从国家严重风暴实验室的对流中允许警告搜索系统（WOFS）训练。使用SINH - ARCSINH - 正态分布的参数回归技术适用于U-NETS运行，从而可以对最大垂直速度的最终和概率预测。超参数搜索后的最佳模型提供了小于50％的根平方误差，一个大于0.65的确定系数，以及由WOFS数据组成的独立测试集上的联合（IOU）的相交（IOU）超过0.45。除了WOFS分析之外，使用真实的雷达数据和超级电池内垂直速度的相应的双重多普勒分析进行了案例研究。U-NET始终低估了双重多个多置速度上升速度估计值50％。同时，5和10 m s 2 1上升气流核的面积显示为0.25。尽管上述统计数据并非例外，但机器学习模型可以快速蒸馏3D雷达数据，该数据与最大垂直速度有关，这对于评估风暴的严重潜力可能很有用。
技术雷达
在我们的会议中，出现了两种关于许可证的讨论。首先，多年来，开源软件开发生态系统依赖于一组由开放源代码促进会 (OSI) 编目的许可证，大多数情况下只使用少数流行的许可证。然而，最近我们看到了这片曾经平静的土地上的动荡。最近，一些著名的工具遭到了媒体的批评，因为它们的维护者突然从开源许可证转向了商业模式。我们愿意为软件付费，也接受常见的商业许可证模式以获得额外的功能。然而，我们发现，当一个广泛使用的工具的核心功能突然被置于付费墙后面时，就会出现问题，尤其是当一个生态系统已经围绕该工具发展起来的时候。其次，另一个有趣的发展涉及一些软件，这些软件声称是开源的，但基本功能只有在消费者支付订阅或其他费用后才会出现。尽管这种商业模式以前就存在，但许多闪亮的新 AI 工具似乎更多地利用了这种模式——提供了隐藏在细则之下的惊人功能。我们建议特别注意许可证问题。注意注意事项并确保存储库中的所有文件都受顶层许可证的保护。