Mikro-Doppler-baserade målklassificeringsfunktioner hos fordonsradarerna kan ge hög tillförlitlighet och kort latens för framtida aktiva fordonsfunktioner. Ett stort antal fotgängare som omger fordonet i praktiska urbana scenarier kräver prioritering av deras behandlingsnivå. Klassificering mellan relevanta fotgängare som korsar gatan eller befinner sig inom fordonsbanan och de som befinner sig på trottoarerna och rör sig längs fordonets färdväg kan avsevärt minimera ett antal olyckor mellan fordon och fotgängare. Detta arbete föreslår en ny teknik för en fotgängarriktning av rörelseuppskattning som behandlar fotgängare som komplexa distribuerade mål och använder sina micro-Doppler (MD) radarsignaturer. De MD-signaturer visas vara tecken på fotgängarens rörelseriktning, och den övervakade regression används för att uppskatta kartläggningen mellan rörelseriktningarna och motsvarande MD-signaturer. För att uppnå högre regressionsprestanda, den toppmoderna glesa ordbok lärande baserad funktion extraktion algoritm antogs från fältet datorseende genom att dra en parallell mellan Doppler effekten och video temporal lutning. Den föreslagna metodens prestanda utvärderas i en praktisk simulering av bilscenariot, där en gånggående fotgängare observeras av en flerstegsradar med flera ingångar (MIMO) med ett rektangulärt 2D-system. Den simulerade data genererades med hjälp av den statistiska Boulic-Thalman mänskliga locomotion modellen. Exakt riktning för rörelseuppskattning uppnåddes med hjälp av en stödvektor regression (SVR) och en flerskikts perceptron (MLP) baserad regressionsalgoritmer. Resultaten visar att riktningsuppskattningsfelet är mindre än 10 • i 95% av de testade fallen, för fotgängare i intervallet 100m från radarn. Micro-Doppler, rörelseriktning, MIMO-radar, samtidiga antenner, fordonsradar, sparsamt lärande, övervakad regression.
Som sagt använder Khomchuk och medarbetare REF radarsignaturer (MD) genom en övervakad regression för att uppskatta kartläggningen mellan rörelseriktningarna och motsvarande MD-signaturer.
Pedestrian Motion Direction Estimation Using Simulated Automotive MIMO Radar
{'venue': 'P. Khomchuk, I. Stainvas, I. Bilik,"Pedestrian motion direction estimation using automotive MIMO radar", IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 52.3 (2016): 1132-1145', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Engineering']}