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Adaptive Interference Mitigation in FMCW Radars Using 2DAR
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PRE
AI
DOI：10.1109/ACCESS.2026.3673034.png)
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摘要
En 中文
本文采用二维(2D)自回归(AR)模型作为频率调制连续波(FMCW)雷达干扰的缓解算法。由于AR模型结构简单，能够在多维估计问题中高效运行，并可作为复杂神经网络(NN)基算法的合适替代方案。本研究针对实际实验中采集的实际帧对2DAR算法缓解干扰的先进要求进行了研究。引入了三种干扰生成方法，以再现和研究中常见的相互干扰情况。开发了动态采样方向选择框架，以应对帧内干扰段形状不可预测的问题。提出了迭代信号重建算法，利用干净样本重建受损区域。最后，将可并行化过程向量化，使其能够在实际中实现。使用来自实际实验的多样化帧数据集评估了2DAR缓解器的性能，每个数据集包含独特的目标、噪声和干扰属性。所提出的缓解器在所有实验案例中均改善了信号，直至噪声基底，并将信干噪比(SINR)提高到约15 dB。最后，在相同软硬件环境下比较了不同阶模型的性能，以提供不同模型阶数计算量增长的缩放指标。
Keyword:
Interference
Radar
Chirp
Prevention and mitigation
Radar detection
Neural networks
Delays
Heuristic algorithms
Time-domain analysis
Estimation
Autoregressive
AR
FMCW
interference
mmWave
mitigation
radar
two-dimensional
期刊
IF:
3.6
论文数:
9.8W
被引数:
29.4W
机构
引用论文
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