SwePub
Tyck till om SwePub Sök här!
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:research.chalmers.se:3422fda3-4753-44ef-9740-565c83edfa0f"
 

Sökning: id:"swepub:oai:research.chalmers.se:3422fda3-4753-44ef-9740-565c83edfa0f" > Indoor Mapping with...

Indoor Mapping with a Mobile Radar Using an EK-PHD Filter

Talvitie, Jukka (författare)
Tampereen Yliopisto,University of Tampere
Kaltiokallio, Ossi (författare)
Tampereen Yliopisto,University of Tampere
Rastorgueva-Foi, Elizaveta (författare)
Tampereen Yliopisto,University of Tampere
visa fler...
Barneto, Carlos Baquero (författare)
Tampereen Yliopisto,University of Tampere
Keskin, Furkan, 1988 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Wymeersch, Henk, 1976 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Valkama, M. (författare)
Tampereen Yliopisto,University of Tampere
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2021
2021
Engelska.
Ingår i: IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, PIMRC. ; 2021-September
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Integrated communications, localization and sensing is one of the most addressed technologies considered for future mobile communications systems. In this context, a user equipment (UE)-centric mobile radar has been proposed to introduce improved situational awareness, and consequently potential improvement in network performance. In this paper, we derive an extended Kalman probability hypothesis density (EK-PHD) filter with a novel feature model, for a mobile radar based environment mapping, where range-angle detections are used to track map objects over time for dynamic map construction. In order to evaluate the performance of the proposed filtering approach, we employ a realistic ray-tracing-based simulation setup, which models the full transmission chain from the transmitted IQ-samples to mapping results. Besides this, a simplified measurement model considering solely single-bounce specular reflections is exploited for providing further insight into the filter performance. The obtained results show that the proposed EK-PHD filter is able to provide high-quality mapping results, reaching around 10 cm landmark estimation accuracy in the considered millimeter wave simulation setup.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Annan data- och informationsvetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Other Computer and Information Science (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Kommunikationssystem (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Communication Systems (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Signalbehandling (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Signal Processing (hsv//eng)

Nyckelord

extended Kalman filter
mobile radar
probability hypothesis density
millimeter wave
environmental mapping

Publikations- och innehållstyp

kon (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy