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Embedded Micro Radar for Pedestrian Detection in Clutter

机译：嵌入式微雷达，用于杂物中的行人检测

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Embedded micro radars that include integrated hardware, application software, and a real-time operating system as part of an enclosed system provide convenient platforms for outdoor and indoor environment monitoring. This paper discusses methods to suppress clutter and to extract features of weak radar targets, such as pedestrians. With the help of MATLAB® simulation tools, algorithms to detect pedestrians in a high clutter environment can be investigated. A hybrid neural network is developed on micro-Doppler signatures generated synthetically. It outperforms the traditional convolutional neural network in terms of accuracy and the amount of training data required. We then use an embedded micro radar for field trials to test the performance of the hybrid neural network on real data sets.
机译：嵌入式微雷达包括集成的硬件，应用软件和作为封闭系统一部分的实时操作系统，为室外和室内环境监控提供了方便的平台。本文讨论了抑制杂波和提取弱雷达目标（如行人）特征的方法。借助MATLAB®仿真工具，可以研究在高杂波环境中检测行人的算法。在合成产生的微多普勒信号上开发了一种混合神经网络。在准确性和所需训练数据量方面，它优于传统的卷积神经网络。然后，我们使用嵌入式微型雷达进行现场试验，以测试混合神经网络在真实数据集上的性能。

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