Fugu-MT 論文翻訳(概要): Redefining Automotive Radar Imaging: A Domain-Informed 1D Deep Learning Approach for High-Resolution and Efficient Performance

論文の概要: Redefining Automotive Radar Imaging: A Domain-Informed 1D Deep Learning Approach for High-Resolution and Efficient Performance

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07399v1
Date: Tue, 11 Jun 2024 16:07:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-12 15:15:04.827966
Title: Redefining Automotive Radar Imaging: A Domain-Informed 1D Deep Learning Approach for High-Resolution and Efficient Performance
Title（参考訳）: 自動車レーダ画像の再定義:高分解能・高能率化のためのドメインインフォーム1次元ディープラーニングアプローチ
Authors: Ruxin Zheng, Shunqiao Sun, Holger Caesar, Honglei Chen, Jian Li,
Abstract要約: 本研究では,1次元(1次元)信号の超解像スペクトル推定問題として,レーダー画像の超解像を再定義する。自動車レーダイメージングのための最適化されたディープラーニングネットワークは、優れたスケーラビリティ、パラメータ効率、高速推論速度を示す。我々のSR-SPECNetは、高解像度のレーダレンジ方位画像を作成するための新しいベンチマークを設定している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.784861785632841
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Millimeter-wave (mmWave) radars are indispensable for perception tasks of autonomous vehicles, thanks to their resilience in challenging weather conditions. Yet, their deployment is often limited by insufficient spatial resolution for precise semantic scene interpretation. Classical super-resolution techniques adapted from optical imaging inadequately address the distinct characteristics of radar signal data. In response, our study redefines radar imaging super-resolution as a one-dimensional (1D) signal super-resolution spectra estimation problem by harnessing the radar signal processing domain knowledge, introducing innovative data normalization and a domain-informed signal-to-noise ratio (SNR)-guided loss function. Our tailored deep learning network for automotive radar imaging exhibits remarkable scalability, parameter efficiency and fast inference speed, alongside enhanced performance in terms of radar imaging quality and resolution. Extensive testing confirms that our SR-SPECNet sets a new benchmark in producing high-resolution radar range-azimuth images, outperforming existing methods across varied antenna configurations and dataset sizes. Source code and new radar dataset will be made publicly available online.
Abstract（参考訳）: ミリ波レーダー(mmWave)は、厳しい気象条件下での弾力性のおかげで、自動運転車の認識タスクには不可欠である。しかし、それらの展開は、正確なセマンティックシーンの解釈に不十分な空間分解能によって制限されることが多い。光学画像から適応した古典的超解像技術は、レーダ信号データの異なる特性に不十分に対処する。そこで本研究では,レーダ信号処理領域の知識を活用し,革新的なデータ正規化とドメインインフォームド信号-雑音比(SNR)誘導損失関数を導入することで,1次元(1次元)信号超解像スペクトル推定問題として,レーダ画像の超解像を再定義する。我々の自動車用レーダイメージングのための最適化されたディープラーニングネットワークは、レーダ画像の品質と解像度の点で、優れたスケーラビリティ、パラメータ効率、高速推論速度を示します。拡張テストでは、SR-SPECNetが高解像度のレーダレンジ方位画像を生成するための新しいベンチマークを設定し、アンテナ構成やデータセットサイズにまたがる既存の手法よりも優れていることを確認した。ソースコードと新しいレーダーデータセットは、オンラインで公開されている。

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