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Polarimetric Radar for Automotive Applications

Visentin, Tristan

Abstract (englisch):
Current automotive radar sensors prove to be a weather robust and low-cost solution, but are suffering from low resolution and are not capable of classifying detected targets. However, for future applications like autonomous driving, such features are becoming ever increasingly important. On the basis of successful state-of-the-art applications, this work presents the first in-depth analysis and ground-breaking, novel results of polarimetric millimeter wave radars for automotive applications.

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Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000090003
Veröffentlicht am 28.03.2019
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Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Hochfrequenztechnik und Elektronik (IHE)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2019
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-0888-5
ISSN: 1868-4696
KITopen-ID: 1000090003
Verlag KIT Scientific Publishing, Karlsruhe
Umfang IX, 159 S.
Serie Karlsruher Forschungsberichte aus dem Institut für Hochfrequenztechnik und Elektronik ; 90
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (ETIT)
Institut Institut für Hochfrequenztechnik und Elektronik (IHE)
Prüfungsdatum 07.12.2018
Referent/Betreuer Prof. Thomas Zwick
Schlagworte Polarimetrie, Automotive-Radar, Millimeterwellen-Radar, Objekterkennung, KI, Polarimetric Radar, Millimeter-Wave Radar, Machine-Learning, Automotive Radar, Target Classification
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