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动态MMWave网络中自适应用户协会的多代理增强学习
摘要 - 网络密集型和毫米波技术是可以满足移动网络第五代（5G）的能力和数据速率要求的关键推动力。在这种情况下，通过本地观察设计低复杂性政策，但能够适应有关全球网络状态和网络动态的用户关联是一个挑战。实际上，文献中提出的框架需要连续访问全球网络信息，并在无线电环境变化时推荐关联。与这种方法相关的复杂性，这些解决方案不太适合致密的5G网络。在本文中，我们通过设计一种基于多代理增强学习的用户关联的可扩展且灵活的算法来解决此问题。在这种方法中，用户充当独立代理，仅基于其本地观察结果，就会学会自主协调其行动，以优化网络总数。由于代理之间没有直接的信息交换，因此我们还限制了信号开销。仿真结果表明，所提出的算法能够适应无线电环境的（快速）变化，因此与最先进的解决方案相比提供了大量的总和利率增益。
用于 mmW 应用的 C 掺杂 AlN/GaN HEMT 与 AlN/GaN/AlGaN 双异质结构的比较
摘要 — 我们报告了使用两种缓冲层用于毫米波应用的超薄（亚 10 nm 势垒厚度）AlN/GaN 异质结构的比较结果：1) 碳掺杂 GaN 高电子迁移率晶体管 (HEMT) 和 2) 双异质结构场效应晶体管 (DHFET)。观察到碳掺杂 HEMT 结构表现出优异的电气特性，最大漏极电流密度 I d 为 1.5 A/mm，外部跨导 G m 为 500 mS/mm，最大振荡频率 f max 为 242 GHz，同时使用 120 nm 的栅极长度。C 掺杂结构在高偏压下提供高频性能和出色的电子限制，可在 40 GHz 下实现最先进的输出功率密度（P OUT = 7 W/mm）和功率附加效率 (PAE) 组合，在脉冲模式下高达 V DS = 25V 时高于 52%。
mmwave Radar用于工业固定和移动应用中的安全感测
•环境鲁棒性：雷达传感器可以在灰尘，水分和极端温度的环境中可靠地运行。•材料穿透：雷达可以检测非金属障碍物（例如塑料或木材）后面的物体，从而增强了检测可靠性。•远距离和高精度：雷达传感器可有效地以高精度检测各个距离的物体。•对环境干扰的抵抗力：雷达技术受到阳光，雾或反射性表面等环境因素的影响，可能会损害其他传感器类型。•多功能性：雷达传感器可以在广泛的应用中部署，从守护固定机械到确保AGVS或AMR等移动设备的安全操作。3D和对运动的高灵敏度允许重新启动预防安全功能。
radarnext：基于4D MMWave Imaging Radar
摘要 - 3D对象检测对于自动驾驶（AD）和高级驾驶员辅助系统（ADA）至关重要。但是，大多数3D检测器优先考虑检测准确性，通常会忽略实际应用中的网络推理速度。在本文中，我们提出了基于4D MMWave雷达点云的实时可靠的3D对象检测器RadarNext。它利用可重新参数的神经网络来捕获多尺度功能，降低记忆成本并加速推理。此外，为了突出雷达点云的不规则前景特征并抑制背景混乱，我们提出了一个可变形的可变形前景增强网络（MDFEN），以确保检测准确性，同时小型地牺牲了速度的牺牲和参数的过多。dive viewt和tj4dradset数据集的实验结果验证了Radarnext的出色性能和效率，使用我们提出的MDFEN实现了50.48和32.30映射的变体。值得注意的是，我们的radarnext变体在RTX A4000 GPU上达到了超过67.10 fps的推理速度，而Jetson AGX Orin上的推理速度则达到了28.40 fps。这项研究表明，Radarnext带来了基于4D MMWave雷达的3D感知的新颖有效的范式。索引项 - 4D mmwave雷达； 3D对象检测；基于边缘的感知；轻量级感知模型
用MMWave Radar数据
雷达是由于雷达在恶劣条件下的耐用性以及检测移动物体时的可靠性，因此经常集成到系统中的顶部传感器之一。为了减轻单个传感器系统的简短启动，Ti为有兴趣最大化机器人准确性和意识的用户提供了各种产品。Ti提供带有IMX219相机和IWR6843isk EVM MMWave雷达传感器的相机和雷达传感器模块。该模块实现了一种对象级融合方法，该方法应用了摄像头视觉处理链和雷达处理链，该方法着重于对象聚类和跟踪，使用户可以在三维环境中跟踪和检测对象。用户演示了机器人SDK中传感器融合的许多可能性和功能。
太阳能应用中的机器学习弧检测的模拟前端参考设计（Rev. A）
•提高安全性：MMWave雷达可以通过检测障碍物并提醒骑手的潜在危害来帮助防止事故，与其他传感器相结合：可以与其他传感器集成到其他传感器，例如相机，例如相机（例如，通过更全面地为周围的环境）提供更全面的环境•通过更加舒适的骑手体验：MMWave Radar的自动骑行和自动的骑行，并自动地骑行，并自动骑行，并自动骑行，•MMWave Radar的骑行，以自动的骑行，并为您提供舒适的骑行，并将其自动骑行，可靠性：在雨，雾，雪，灰尘和其他具有挑战性的环境条件下提供一致的性能•自适应功能：Texas Instruments提供广泛的MMWave雷达设备和可自定义的软件设计，以满足不同端设备的需求和不同的端设备的需求
TLV900X低功耗，RRIO，1-MHz的成本敏感系统数据表（Rev. r）
通过开源或Ti许可的工具，库和框架来理解自己的目的，以自己的目的为自己的目的，将其用于自己的基于Ti的雷达产品。
具有MMWave应用的可刺激糊状的高性能结构
移动通信领域（5G，6G），（自动）移动性和物联网（智能城市，可穿戴设备，对象跟踪，智能电网，视频安全性）的抽象发展在万维世界研究和工业环境中都是主题的。为此，需要更高的传输带宽，因此需要更高的工作频率> 60 GHz。为了能够利用这一潜力，需要新的技术来产生高频电路，而距离较窄的导体轨道在10-30 µm的范围内都可以实现较窄的距离。为此，在Fraunhofer Ikts开发了厚膜糊，可以使用紫外线将其照相，并可以实现所需的几何分辨率。目前的工作旨在概述Fraunhofer Ikts的可刺激性（PI）糊状物中的当前发展，并应比较PI Technologies。一方面是基于掩盖的PI工艺，适用于大规模生产，另一方面是激光直接成像（LDI）工艺，它提供了制造原型制造的可能性。关键词激光直接映像，LTCC，mmwave，可刺激的糊状，厚实的胶片糊。
移动边缘计算和工作中的MMWave通信
这项工作得到了佩鲁吉亚大学通过Fondo di Ricerca di Base 2022项目的部分支持。在某种程度上，Fondo di Ricerca di Base 2020项目“系统，算法和架构，用于未来电信和传感器网络中的信息传输和处理”；部分由部长Dell'istruzione，Dell'universitàEdella Ricerca（Miur）通过PRIN 2017项目“基于分布式机器学习和毫米波无线电访问（Liquid_edge）的液体边缘计算；”；以及欧盟在NextGenerationU的意大利国家回收和弹性计划（NRRP）的一部分，《未来电信》的合作伙伴关系，根据授予PE00000001的“重新启动”计划“重新启动”，“ Netwin”项目（CUP E83C22004640001）。
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。