公开(公告)号：CN114114268A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202110960923.1

申请日：2021-08-20

Applicant: 安波福技术有限公司

Inventor： 张一航 ,  N·马努基安

IPC: G01S13/93 ,  G01S13/931 ,  G01S13/933 ,  G01S13/937

Abstract: 描述了使用雷达实现对象的高度估计的技术和设备。具体而言，一种被安装到移动平台的雷达系统，该雷达系统接收反射信号，该反射信号表示从对象反射出去的雷达信号的版本。雷达系统基于来自反射信号的原始数据生成距离仰角图，标识距离仰角图中与选定对象相对应的仰角块和距离块，并基于距离块和仰角块来计算选定对象的高度。然后，雷达系统基于针对选定对象的一个或多个先前计算出的高度来计算选定对象的去噪高度。通过这种方式，雷达系统可以确定在足够长的距离处的对象的准确高度，以便采取规避动作。

公开(公告)号：CN116299416A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202211403654.X

申请日：2022-11-10

Applicant: 安波福技术有限公司

Inventor： 张一航 ,  K·泰亚吉 ,  N·马努基安

IPC: G01S13/86 ,  G01S17/86 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本文档描述了用于低水平电磁传感器数据的模糊标记的技术和系统。获得能量谱形式的传感器数据，并且用值一标记由拖尾表示的散射体的估计地理边界内的点。用零和一之间的值标记能量谱的剩余点，其中每个相应剩余点离地理边界越远，该值越小。模糊标记过程可以利用可从能量谱中的能量分布获得的更深入的信息。可以训练模型，以以此方式有效地标记能量谱图。这可以导致比其他标记方法更低的计算成本。此外，可以减少传感器的错误检测，从而导致更准确地检测和跟踪对象。

公开(公告)号：CN116106842A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202211390004.6

申请日：2022-11-08

Applicant: 安波福技术有限公司

Inventor： K·泰亚吉 ,  张一航 ,  K·阿哈玛蒂 ,  张珊 ,  N·马努基安

IPC: G01S7/41 ,  G01S13/58 ,  G01S13/72 ,  G01S13/89 ,  G01S13/931 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本文档描述了用于对雷达数据的基于机器学习的超分辨的技术和系统。低分辨率雷达图像可以被用作输入，以训练用于对雷达数据的超分辨的模型。更高分辨率的雷达图像由有效但在计算资源方面成本高昂的传统超分辨方法生成，并且更高分辨率图像可以用作用于训练模型的地面真值。所得到的经训练的模型可以生成与由传统方法生成的图像非常近似的高分辨率传感器图像。因为这个经训练的模型只需要在推理阶段以前馈模式执行，所以它可以适合实时应用。此外，如果低水平雷达数据被用作用于训练模型的输入，则可以用比在检测水平雷达数据中可以获得的信息更全面的信息来训练模型。

公开(公告)号：CN115201774A

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202210385859.3

申请日：2022-04-13

Applicant: 安波福技术有限公司

Inventor： K·泰亚吉 ,  张一航 ,  J·柯克伍德 ,  张珊 ,  宋三灵 ,  N·马努基安

IPC: G01S7/41 ,  G01S7/48

Abstract: 本文档描述了与使用用于静止对象检测的机器学习模型的雷达系统相关的技术和系统。雷达系统包括处理器，该处理器能够接收与电磁(EM)能量相关联的时间序列帧形式的雷达数据。处理器使用雷达数据来生成输入到机器学习模型的EM能量的距离时间图。机器学习模型能够接收从每个时间序列帧处的多个距离区间的距离时间图中提取的与静止对象相对应的特征作为输入。以此方式，所描述的雷达系统和技术能够准确地检测各种大小的静止对象并且提取与静止对象对应的关键特征。