End-to-End Trainable Deep Neural Network for Radar Interference Detection and Mitigation
Klemp, Marvin 1; Chen, Shengyi; Wagner, Royden
1; Lauer, Martin
2
1 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Mess- und Regelungstechnik (MRT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
1; Lauer, Martin
21 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Mess- und Regelungstechnik (MRT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Mess- und Regelungstechnik (MRT) |
| Publikationstyp | Proceedingsbeitrag |
| Publikationsjahr | 2023 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 978-1-66548-278-3 ISSN: 1097-5764 KITopen-ID: 1000168124 |
| Erschienen in | 2023 IEEE International Radar Conference (RADAR), Sydney, 6th-10th November 2023 |
| Veranstaltung | IEEE International Radar Conference (RADAR 2023), Sydney, Australien, 06.11.2023 – 10.11.2023 |
| Verlag | Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) |
| Seiten | 1–6 |
| Vorab online veröffentlicht am | 28.12.2023 |
| Nachgewiesen in | Scopus OpenAlex Dimensions |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung |