Deep Learning for Accurate Indoor Human Tracking with a mm-Wave Radar

We address the use of backscattered mm-wave radio signals to track humans as they move within indoor environments. The common approach in the literature leverages the extended Kalman filter (EKF) method, which however undergoes a severe performance degradation when the system evolution model is high...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings of the IEEE National Radar Conference (1996) s. 1 - 6
Hlavní autoři:	Pegoraro, Jacopo, Solimini, Domenico, Matteo, Federico, Bashirov, Enver, Meneghello, Francesca, Rossi, Michele
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 21.09.2020
Témata:	denoising autoencoders Extraterrestrial measurements human tracking indoor sensing mm-wave radar Neural networks Noise reduction Radar tracking sequence-to-sequence autoencoders Spaceborne radar Target tracking Trajectory
ISSN:	2375-5318
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!