Estimation performance with 3D vehicle model of novel positioning algorithm in radar network systems

机译：雷达网络系统中新型定位算法的3D车辆模型估算性能

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We focus on forward-looking systems with radar network systems for automotive. By using multiple radars, the radar network systems can achieve reliable detection and wide observation area. The forward-looking system by cameras is famous, but not all-around system. So the system had better be used with other sensing devices such as the radar network. The system will become more reliability. In the radar network, it is important to process the data derived from the multiple receivers. We have proposed some position estimation algorithms. In our past works, we used a single point model as one target. In this paper, we will introduce our data processing and estimation algorithm with 3D target model. Finally, the estimation performance and remaining problems will be presented.

机译：我们专注于具有汽车雷达网络系统的前瞻性系统。通过使用多个雷达，雷达网络系统可以实现可靠的检测和广阔的观察范围。摄像机的前视系统是著名的，但不是全方位的系统。因此，该系统最好与其他传感设备（如雷达网络）一起使用。该系统将变得更加可靠。在雷达网络中，处理来自多个接收器的数据非常重要。我们提出了一些位置估计算法。在过去的工作中，我们使用单点模型作为目标。在本文中，我们将介绍3D目标模型的数据处理和估计算法。最后，将介绍估计性能和剩余问题。

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来源
《International Conference on ITS Telecommunications》|2013年|145-150|共6页
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作者
Yoshida Yusuke; Hatano Hiroyuki; Nakai Takayoshi; Fujii Masahiro;
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