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Art des Inhalts Hochschulschrift
Titel Compressive sensing and deep learning algorithms for interference mitigation in automotive radar systems / Shengyi Chen ; Gutachter: Rainer Martin, Nils Pohl ; Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Person(en) Chen, Shengyi (Verfasser)
Martin, Rainer (Gutachter)
Pohl, Nils (Gutachter)
Organisation(en) Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (Sonstige)
Verlag Bochum : Ruhr-Universität Bochum
Zeitliche Einordnung Erscheinungsdatum: 2023
Umfang/Format Online-Ressource (pdf)
Hochschulschrift Dissertation, Bochum, Ruhr-Universität Bochum, 2023
Persistent Identifier URN: urn:nbn:de:hbz:294-107538
URL https://hss-opus.ub.ruhr-uni-bochum.de/opus4/frontdoor/index/index/docId/10753 (Verlag) (kostenfrei zugänglich)
Sprache(n) Englisch (eng)
Schlagwörter Signalverarbeitung ; Radar ; Interferenz ; Deep learning ; Komprimierte Abtastung
Interferenzstörung* ; Störunterdrückung* ; Signaldetektion* ; Frequenzmodulation* ; Radarsensor* ; Signalverarbeitung* (*maschinell ermittelt)
DDC-Notation 621.3822 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sachgruppe(n) 621.3 Elektrotechnik, Elektronik

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