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Indoors Radar Detection: Performance Analysis and Development of Tracking Algorithms

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Resumo(s)

The application of radar technology within indoor environments presents a challenge owing to the complex and dynamic nature of such spaces. Accurate tracking and classification of objects in indoor scenarios require specialized solutions to surmount the myriad of challenges posed by factors like clutter, multipath propagation, and interference. This work presents a comprehensive analysis of an indoor radar-based object tracking system, aiming to address these challenges. The proposed system leverages radar sensors placed strategically within the environment and employs Kalman filter variants, including the Unscented Kalman Filter and the Standard Kalman Filter, for tracking. Through a rigorous evaluation process encompassing various parameter configurations and testing across multiple scenes and trajectories, the system’s performance is assessed. The evaluation highlights the impact of parameters like process noise, minimum cluster points, and epsilon value on tracking accuracy. The results showcase that the system achieves an average error of 0.182 m across diverse indoor scenarios and movement patterns.
A utilização da tecnologia de radares em ambientes interiores apresenta um desafio devido à natureza complexa e dinâmica destes espaços. O rastreamento preciso e a classificação de objetos em cenários interiores exigem soluções especializadas para superar a quantidade de desafios impostos por fatores como reflexos, propagação multipath e interferência. Este trabalho apresenta uma análise abrangente de um sistema de rastreamento de objetos baseado em radar em ambientes interiores, com o objetivo de enfrentar estes desafios. O sistema proposto utiliza radares estrategicamente posicionados no espaço e emprega variantes do filtro de Kalman, incluindo o Unscented Kalman Filter e o Kalman Filter, para o rastreamento. Através de um rigoroso processo de avaliação que abrange diversas configurações de parâmetros e testes em várias cenas e trajetórias, o desempenho do sistema é avaliado. A avaliação destaca o impacto de parâmetros como o ruído de processamento, número mínimo de pontos de agrupamento e valor epsilon na precisão do rastreamento. Os resultados mostram que o sistema alcança um erro médio de 0,182 metros em diversos cenários interiores e padrões de movimento.

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Indoor tracking radar Kalman Filter Unscented Kalman Filter Interior Rastreamento

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