【技术实现步骤摘要】
本公开涉及检测基于智能设备的雷达系统中的参考系变化。
技术介绍
1、雷达是可以检测对象的有用设备。相对于如相机的其他类型的传感器，雷达可以在诸如低光照和起雾或具有移动或重叠对象的许多不同的环境条件下提供改进的性能。雷达还可以通过一个或多个遮挡物(诸如钱包或口袋)检测对象。尽管雷达具有许多优点，但是存在与将雷达集成到电子设备中相关联的许多挑战。
2、一个挑战涉及在可以移动的电子设备(诸如移动设备或可穿戴设备)中操作雷达。雷达可能在电子设备静止或移动时进行操作，关于雷达的参考系是固定的还是变化存在不确定性。对于雷达在雷达是静止的和对象正在移动、对象是静止的并且雷达是在移动或者雷达和对象都在移动的情况之间进行区分是有挑战性的。
技术实现思路
1、描述了实现能够检测参考系变化的基于智能设备的雷达系统的技术和装置。雷达系统包括参考系机器学习模块，该参考系机器学习模块被训练以作为运动传感器操作。参考系机器学习模块使用机器学习来辨识雷达系统的参考系是否变化。特别地，参考系机器学习模块分析从反...
【技术保护点】
1.一种方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个对象包括至少一个用户，
3.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
4.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中：
6.根据权利要求1的方法，其中，确定所述第一对象的相对运动、确定所述第二对象的相对运动以及检测所述雷达系统的参考系中的变化是进一步基于：
7.根据权利要求6所述的方法，进一步包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其中，在空间域上分析所述复杂雷达数据包括：
9...
【技术特征摘要】
1.一种方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个对象包括至少一个用户，
3.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
4.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中：
6.根据权利要求1的方法，其中，确定所述第一对象的相对运动、确定所述第二对象的相对运动以及检测所述雷达系统的参考系中的变化是进一步基于：
7.根据权利要求6所述的方法，进一步包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其中，在空间域上分析所述复杂雷达数据包括：
9.根据权利要求6所述的方法，其中，在时域上分析所述特征数据包括：形成关于所述雷达系统的参考系在移动和所述雷达系统的参考系是静止的可能性的预测。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述复杂雷达数据包括下述中的至少一个：
11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述雷达系统包括多个天线阵列和多个收发器，所述多个天线阵列和所述多个收发器在第一设备和第二设备间分布，并且其中，所述第一雷达发射信号是由所述第一设备发射的并且所述第一雷达接收信号是由第二设备接收的，
12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一雷达发射信号包括至少一个啁啾。
13.根据权利要求1所述的方法，其中，所述雷达系统集成在智能设备内，并且其中，生成复杂雷达数据和检测所述雷达系统的参考系中的变化是在远程设备上执行的，
14.根据权利要求1所述的方法，其中，所述机器学习模型包括具有深度神经网络的至少一个人工神经网络。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述深度神经网络包括递归深度神经网络。
16.根据权利要求1所述的方法，其中，所述机器学习模型是使用监督学习来训练的。
17.根据权利要求1所述的方法，其中：
18.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：尼古拉斯·爱德华·吉利恩，
申请(专利权)人：谷歌有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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