DART: Implicit Doppler Tomography for Radar Novel View Synthesis

要約

シミュレーションは、無線周波数システム設計者にとって、イメージング、ターゲット検出、分類、追跡のためのさまざまなアルゴリズムの迅速なプロトタイピングを可能にする貴重なツールです。
ただし、現実的なレーダー スキャンのシミュレーションは、シーンの正確なモデル、無線周波数マテリアルの特性、および対応するレーダー合成機能を必要とする困難なタスクです。
これらのモデルを明示的に指定するのではなく、DART (ドップラー支援レーダー断層撮影) を提案します。これは、レーダー固有の物理学を使用してレンジドップラー画像の反射率と透過率に基づいたレンダリング パイプラインを作成する、神経放射場からインスピレーションを得た方法です。
次に、カスタム データ収集プラットフォームを構築し、LIDAR ベースの位置特定からの正確な位置と瞬間速度の測定値とともに新しいレーダー データセットを収集することで、DART を評価します。
最先端のベースラインと比較して、DART はすべてのデータセットにわたる新しいビューから優れたレーダー レンジ ドップラー画像を合成し、さらに高品質の断層撮影画像の生成にも使用できます。

要約(オリジナル)

Simulation is an invaluable tool for radio-frequency system designers that enables rapid prototyping of various algorithms for imaging, target detection, classification, and tracking. However, simulating realistic radar scans is a challenging task that requires an accurate model of the scene, radio frequency material properties, and a corresponding radar synthesis function. Rather than specifying these models explicitly, we propose DART – Doppler Aided Radar Tomography, a Neural Radiance Field-inspired method which uses radar-specific physics to create a reflectance and transmittance-based rendering pipeline for range-Doppler images. We then evaluate DART by constructing a custom data collection platform and collecting a novel radar dataset together with accurate position and instantaneous velocity measurements from lidar-based localization. In comparison to state-of-the-art baselines, DART synthesizes superior radar range-Doppler images from novel views across all datasets and additionally can be used to generate high quality tomographic images.

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