毫米波雷达深度学习方法和技术-概述

深度学习方法和技术—在毫米波雷达解决方案的进展

前言

       雷达已经从复杂的高端军事技术演变为相对简单的低端解决方案，渗透到工业、汽车和消费市场领域。这种快速发展是由硅的进步和使用深度学习算法来利用传感器数据的全部潜力所驱动的。雷达传感器的使用已经增长了许多倍，渗透到汽车、工业和消费市场，提供了大量的应用。深度学习的出现改变了许多领域，并在计算机视觉、自然语言处理、语音处理等领域产生了最先进的解决方案。然而，深度学习算法在雷达上的应用总体上仍处于起步阶段。本书试图介绍几个高级深度学习概念背后的理论概念，并强调这些技术如何使这些应用成为可能，否则这是不可能的。

       这本书介绍了利用先进的深度学习对近距离雷达进行尖端人工智能(AI)处理的方法。人工智能是所有工业领域最热门的话题，并颠覆了所有领域，如计算机视觉、自然语言处理、语音处理、医学成像等。然而，人工智能在雷达上的应用相对较新，尚未被探索。我们在这本书中介绍了我们在英飞凌技术公司工作和正在研究的尖端深度学习处理。这本书涵盖了如何使用先进的深度学习概念来实现从工业部门，消费空间到新兴汽车行业的应用。本书介绍了几个人机界面应用的例子，如手势识别和传感，人类活动分类，人计数，人定位，随着汽车目标检测做跟踪，定位和分类。

        第1章介绍了深度学习的基础，它的演变，以及使深度学习如此强大的不同方面。本章介绍了传统卷积神经网络、循环神经网络和全连接层的各种组成部分，这些组成部分与分类、定位、分割或翻译等各种任务有关。

        第2章介绍了深度度量学习，对最先进的算法进行了深入的概述，以及如何使用度量学习处理开放数据集分类任务。然后，提出了一种短程雷达应用，旨在对随机未知运动中的一组预定义手势进行分类。

        第3章介绍了深度参数学习，其中预处理流程可以集成到深度神经网络中并进行数据驱动，从而增强了任务特定的性能，并使结构紧凑。

        第4章介绍了深度强化学习，其中学习算法依赖于策略与环境相互作用产生的奖励总和。我们回顾了深度强化学习的基础知识，然后介绍了不同类型的深度强化学习算法的概述。我们介绍了深度参数学习与活动分类应用的有效性，对于强化学习，我们介绍了作为目标动态的函数，它如何帮助自适应地更新跟踪器的参数。

       第5章通过概述最先进的方法介绍了跨模态学习算法，然后，我们提出了两种跨模态学习方法，与单模态学习方法相比，可以改进基于雷达的人员计数解决方案。

        在第6章中，我们介绍了信号处理主导的学习，概述了不同的基于模型的方法，以将专家知识纳入深度学习方法。我们介绍了信号处理驱动的深度学习在基于雷达的目标检测和分割用例方面的优势。

        第7章介绍了领域自适应，其中模型在源数据分布上进行训练，然后在不同的目标数据分布上部署。迁移学习和微调是领域适应的子集，在这里，我们概述了现有技术，并将它们介绍到人类活动分类的具体应用中。

        第8章介绍了贝叶斯深度学习，概述了确定性和贝叶斯神经网络的学习理论历史，随后了解了制定贝叶斯深度学习所需的不同元素块，然后演示了贝叶斯深度学习在汽车雷达上的有效性。

        第9章介绍了几何深度学习，从概述开始，然后是在复杂的非欧几里得数据结构中捕获和学习底层模式的需要。随后，演示了汽车雷达点云在汽车目标分类和远程手势传感中的实际应用。

        本书是为研究生，学术研究人员和与深度学习工作的行业从业者准备的，他们努力将深度学习技术应用于毫米波雷达或深度传感器。本书的写作保持初学者到高级研究人员的思想，并假设有足够的线性代数和工程数学知识。每章都有结尾处的问题来评估读者的理解。这本书涵盖了每个深度学习算法或范式的理论基础，还介绍了这种算法的适应特定的毫米波雷达应用。这本书涵盖了深度度量学习、参数学习、强化学习、交叉学习、信号处理主导的架构、域自适应和几何深度学习等高级概念。虽然每一章都是相互独立的，但建议早期研究人员在阅读特定的深度学习章节之前，先阅读介绍基本雷达信号处理和深度学习的第一章介绍性章节。

        第1章主要是雷达系统和深度学习的基础知识，雷达系统的基础知识已经很熟悉，因此这里仅列举目录，不再多做介绍，主要内容从深度学习的基础开始。

第1章 介绍雷达处理和深度学习

1.1 雷达系统基础

       1.1.1 基本原理

       1.1.2 信号调制

1.2 FMCW信号处理

       1.2.1 频域分析

              1.2.1.1 离散傅里叶变换

              1.2.1.2 短时傅里叶变换

              1.2.1.3 小波

1.3 目标检测和聚类

1.4 目标跟踪

       1.4.1 跟踪管理

       1.4.2 跟踪滤波

1.5 目标显示

       1.5.1 图像显示

              1.5.1.1 多普勒频谱

              1.5.1.2 距离角度图像

              1.5.1.3 距离多普勒图像视频

       1.5.2 点云地图

1.6 目标识别

       1.6.1 前馈网络

       1.6.2 卷积神经网络（CNN）

       1.6.3 循环神经网络（RNN）

       1.6.4 自编码器和变体自编码器

       1.6.5 生成对抗网络

              1.6.5.1 最小最大损失

              1.6.5.2 Wasserstein损失

       1.6.6 Transformer

1.7 训练一个神经网络

       1.7.1 前向传递和反向传播

       1.7.2 优化器

       1.7.3 损失函数

1.8 留给读者的问题