Hybride Deep Learning-Verfahren zur Interferenzunterdrück...
Zwei grundlegende Herausforderungen für das Automobilradar betreffen die Robustheit gegenüber Interferenzen im gleichen Frequenzband, sowie die Verbesserung der Winkelauflösung zur präzisen Lokalisierung von Objekten und Personen. In der vorliegenden Forschungsarbeit werden neue Ansätze der modernen Signalverarbeitung für Automobilradarsensoren basierend auf Deep Learning (DL) erforscht um die Leistungsfähigkeit und die Robustheit von konventionellen Verfahren zur Interferenzunterdrückung sowie zur Winkelschätzung zu übertreffen. ...