Compressive sensing and deep learning algorithms for interference mitigation in automotive radar systems

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
Bochum, Ruhr-Universität Bochum, Dissertation, 2023

Klassifikation
Elektrotechnik, Elektronik
Schlagwort
Interferenzstörung
Störunterdrückung
Signaldetektion
Frequenzmodulation
Radarsensor
Signalverarbeitung
Signalverarbeitung
Radar
Interferenz
Deep learning
Komprimierte Abtastung

Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
Bochum
(wer)
Ruhr-Universität Bochum
(wann)
2023
Urheber
Chen, Shengyi
Beteiligte Personen und Organisationen
Martin, Rainer
Pohl, Nils
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik

URN
urn:nbn:de:hbz:294-107538
Rechteinformation
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
25.03.2025, 13:52 MEZ

Datenpartner

Dieses Objekt wird bereitgestellt von:
Deutsche Nationalbibliothek. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.

Beteiligte

  • Chen, Shengyi
  • Martin, Rainer
  • Pohl, Nils
  • Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
  • Ruhr-Universität Bochum

Entstanden

  • 2023

Ähnliche Objekte (12)