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通过在不利天气条件下纳入MDM-WDM和机器学习分类器
光子雷达是微波光子学创新应用中的基石，它是未来智能运输系统（ITS）的关键技术。提供了增强的准确性和可靠性，它位于目标检测和在不同天气条件下识别的最前沿。最近的进步集中在通过高速，宽带信号处理的8月雷达性能，这是现代光子学属性的直接好处，例如EMI免疫，最小传输损失和宽带宽。我们的工作引入了一个尖端的光子雷达系统，该系统采用频率调制连续波（FMCW）信号，与模式划分和波长分层多路复用（MDM-WDM）协同作用。这种融合不仅增强了各种天气情况的目标检测和识别能力，包括各种雾气和太阳闪烁的强度，而且还表现出了针对太阳噪声的实质性弹性。此外，我们拥有集成的机器学习技术，包括决策树，极为随机的树（ERT）和随机的森林分类器，以实质上提高了目标识别精度。结果表明：精度为91.51％，高灵敏度（91.47％），特异性（97.17％），F1得分为91.46％。这些指标强调了我们方法在完善其雷达系统方面的功效，这说明了微波光子学中的进步如何彻底改变传统方法和系统。
diffradar：扩散
毫米波（mmwave）雷达由于其稳健性在低光条件下，在环境感知中的越来越多。但是，现有方法无法解决多路径干扰和低分辨率分辨率的挑战。在本文中，我们引入了衍射，该衍射概率模型（DPM）用于高质量的MMWAVE环境感应。为了适应DPM的雷达信号，缺少PIX级的结构信息，我们会签署一个轮廓编码器，以捕获固有的场景特征，使DPM能够从雷达数据中学习强大的表示。然后，DPM解码器利用此高级语义信息有效地重建了现实世界的场景。广泛的实验表明，在各种复杂情况下，我们的APACH超过了最新方法。
激光雷达和雷达传感器，8019323-病态德国
具有较大的扫描范围，精细的角度分辨率和高灵敏度，Picoscan100 2D激光雷达传感器（TIM系列的继任者）正在设定新标准。它还可靠地检测到小物体和深色物体。传感器提供精确的测量数据和功能，整合了通过各种通信接口传输的数据的进一步处理。配备了多回波技术的紧凑型Picoscan100具有坚固的外壳，即使在恶劣的环境条件下，也可以确保可靠的测量重新设置。picoscan100（可分为三种变体）也可以通过其他功能进行定制。
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汽车系统设计师正在解决ADAS特征的实施方法是重新考虑电气和电子系统体系结构的结构和集成。当今的典型体系结构是边缘体系结构，它由高度智能的雷达传感器通过控制器区域网络流式传输数据或100 MB以太网接口到ADAS电子控制单元（ECU）。这些传感器设计用于高性能，并且由处理器组成，通常是专门的加速器，用于执行范围，多普勒和角度快速傅立叶变换（FFT），以及随后的高级算法，用于对象检测，分类和跟踪。然后将每个边缘雷达传感器的最终对象数据发送到ADAS ECU。图1说明了边缘体系结构。
使用便携式 V 波段雷达进行环形螺旋桨的微多普勒特征和户外无人机检测试验
1 加拿大国家研究委员会航空航天研究中心；加拿大渥太华 2 aiRadar Inc.，www.airadar.com；加拿大温哥华 3 卡尔顿大学系统与计算机工程系；加拿大渥太华 4 加拿大国防研究与发展局，国防部；加拿大渥太华
rajya stariya bal vaigyanik pradarshani 2024–25 div div>
除了流行的科学，数学和环境保护之外，在不同层面上组织展览的目标还旨在识别和培养学生之间的创造性和创造力。必须鼓励儿童探索每个资源，以使他们能够表达和处理对象。必须赋予他们所有自由表达自己的创造力和想象力的自由。父母，老师和同伴团体的作用可能是财政支持和讨论的形式。必须排除采购现成的展品或模型的趋势。展览必须能够提出孩子的科学和数学能力，无论该模型是传统的还是对传统模型或创新的改进。涉及建造展览或模型的技能，还必须考虑涉及的整洁和工艺程度。
ti的新型MMWave雷达传感器用于医疗和家庭安全应用程序
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联邦跨部门风力涡轮机雷达干扰 - ...
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基于激光和雷达传感器数据融合的临时视觉限制环境的多体腿跟踪
背景（黑色气缸）检测；这两个图像都是整个场景的摘录。（a）分类后的激光检测。簇通过绿线连接。（b）分类后的雷达检测。蓝色框架封闭了真实的阳性，红色框架封闭了误报（比较第8.1节）。簇被黑线包围。