論文の概要: End-to-End Training of Neural Networks for Automotive Radar Interference Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09790v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 13:47:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 15:41:59.757606
• Title: End-to-End Training of Neural Networks for Automotive Radar Interference Mitigation
• Title（参考訳）: 自動車用レーダ干渉軽減のためのニューラルネットワークのエンドツーエンドトレーニング
• Authors: Christian Oswald, Mate Toth, Paul Meissner, Franz Pernkopf
• Abstract要約: 本稿では,周波数変調連続波(WFMC)レーダ相互干渉緩和のためのニューラルネットワーク(NN)のトレーニング手法を提案する。 NNが干渉されたレーダー信号をきれいにするために訓練する代わりに、NNをオブジェクト検出マップ上で直接訓練する。 我々は,レーダを用いた物体検出のアルゴリズムであるCA-CFARピーク検出器の連続的な緩和を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.865041274657823
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper we propose a new method for training neural networks (NNs) for frequency modulated continuous wave (FMCW) radar mutual interference mitigation. Instead of training NNs to regress from interfered to clean radar signals as in previous work, we train NNs directly on object detection maps. We do so by performing a continuous relaxation of the cell-averaging constant false alarm rate (CA-CFAR) peak detector, which is a well-established algorithm for object detection using radar. With this new training objective we are able to increase object detection performance by a large margin. Furthermore, we introduce separable convolution kernels to strongly reduce the number of parameters and computational complexity of convolutional NN architectures for radar applications. We validate our contributions with experiments on real-world measurement data and compare them against signal processing interference mitigation methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,周波数変調連続波(FMCW)レーダ相互干渉緩和のためのニューラルネットワーク(NN)のトレーニング手法を提案する。 NNが干渉されたレーダー信号をきれいにするために訓練する代わりに、NNをオブジェクト検出マップ上で直接訓練する。 我々は,レーダーを用いた物体検出のための確立されたアルゴリズムであるca-cfarピーク検出器のセル平均値(ca-cfar)を連続的に緩和する。 この新たなトレーニング目標により、オブジェクト検出性能を大きなマージンで向上することが可能になります。 さらに、レーダーアプリケーションのための畳み込みNNアーキテクチャのパラメータ数と計算複雑性を強く低減するために、分離可能な畳み込みカーネルを導入する。 実世界の計測データに対する実験への貢献を検証し、信号処理干渉緩和法と比較する。

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