本文提出了一种适用于DDMA-MIMO雷达的多子带相干累积目标检测算法。该算法通过在多普勒域插入空带并重组子带，实现了目标能量的有效累积和速度解模糊。仿真结果表明，相比传统方法，新算法在信噪比提升和检测性能方面具有显著优势，能有效解决DDMA-MIMO雷达中的多普勒模糊和能量分散问题。该方法特别适用于智能交通系统中的高速目标检测场景，为车载雷达性能提升提供了新思路。

摘要 Edge Impulse是一个面向微型机器学习（TinyML）的MLOps平台，旨在解决嵌入式机器学习开发中的核心挑战。该平台通过云端服务简化了从数据收集到模型部署的全流程，特别针对资源受限的微控制器设备。文章分析了TinyML领域的三大主要挑战：严格的设备资源约束（如有限的计算能力和内存）、硬件的高度异构性（包括各类处理器架构），以及软件栈的碎片化问题。Edge Impulse采用端到端集

SmoothQuant：大型语言模型的高效后训练量化方法 本研究提出SmoothQuant方法，解决大型语言模型(LLMs)量化中的激活值异常值问题。通过分析发现，LLMs激活值中存在系统性异常值，导致传统量化方法失效。SmoothQuant创新性地将量化难度从激活值迁移到权重，利用通道级平滑因子调整两者的比例关系。数学上通过$Y = (X\text{diag}(s)^{-1}) \cdot (\

本文提出了一种利用雷达目标模拟器（RTS）在实验室环境中精确模拟汽车雷达多径效应的方法。通过建立简化的二维几何模型，分析了直接路径和地面反射路径的信号传播特性，并推导出四种传播组合的路径长度和有效速度。软件仿真结果显示，多径效应会导致雷达信号出现明显的干涉条纹。实验采用阵列式mRTS单元模拟不同传播路径，实测数据与仿真结果高度吻合，验证了该方法的有效性。该方法为汽车雷达在复杂环境下的性能评估提供了

TensorFlow Lite Micro (TFLM) 是一个专为嵌入式系统设计的轻量级机器学习推理框架，针对微控制器和DSP的资源约束进行了深度优化。本文系统分析了TFLM的设计哲学和技术创新，包括：1) 采用极简主义设计原则，去除动态内存分配和文件系统依赖；2) 提出双栈内存分配策略和装箱算法，实现60%的内存优化；3) 模块化架构支持硬件厂商提供特定优化；4) 解释器执行模型兼顾灵活性和效

雷达速度解模糊算法综述 摘要：雷达速度解模糊算法是解决脉冲雷达固有速度测量限制的关键技术。本文系统性地介绍了速度模糊现象的物理本源，分析了多普勒效应与速度测量的数学关系，揭示了脉冲重复频率与最大不模糊速度的内在联系。重点阐述了多重PRF技术（包括参差PRF和双/多PRF）的原理与实现，详细讨论了中国余数定理在速度展开技术中的应用，以及基于空间和时间连续性的多维解模糊方法。此外，还介绍了相位编码技术

本文提出了一种基于稀疏采样信号恢复的汽车雷达干扰抑制方法。针对FMCW雷达因调频斜率差异导致的干扰问题，传统置零处理会在时域产生缺口并引发频域伪影。作者采用IMAT（带自适应阈值的迭代方法）算法，通过迭代频谱门限和时域重建，有效恢复了缺失样本。仿真结果表明，该方法在保持强目标检测能力的同时，成功恢复了被伪影淹没的弱目标信号（如15米处的自行车），验证了其在复杂道路场景中的实用价值。

本文提出了一种基于MIMO FMCW雷达的二维角度分析方法，用于抑制室内环境中的多径干扰。研究首先建立了FMCW雷达信号模型和MIMO扩展模型，分析了多径信号的阶次特性和成对存在规律。通过与传统MVDR波束形成方法对比，揭示了传统方法在虚拟阵列处理中的局限性，特别是当多径信号角度差异不足或存在角度混叠时的失效问题。创新性地提出了基于离开角（AoD）和到达角（AoA）的二维角度分析技术，利用多径对在

摘要： 本文研究了多径效应对汽车MIMO雷达到达角（DOA）估计性能的影响，提出了基于失配克拉默-拉奥界（MCRB）的理论分析方法。针对实际场景中多径反射导致的模型失配问题，MCRB能够量化估计性能下界，弥补传统CRB的局限性。通过推导解析表达式，分析多径参数（如反射路径角度、信噪比、相位差）对DOA估计的影响，并验证MCRB与失配最大似然估计器（MML）的实际性能一致性。仿真结果表明，MCRB能

本文针对汽车角雷达系统提出了一种创新的复合波形设计与速度解模糊方法。研究首先建立了FMCW雷达的数学模型，分析了速度模糊现象的成因及其与雷达参数的关系。针对角雷达近距离探测需求，设计了多模式复合波形策略，将工作范围划分为短程(0-60m)、中程(60-100m)和远程(100-200m)三个模式，并给出了4T4R系统的详细参数配置。为解决速度模糊问题，提出基于中国剩余定理的AB波解模糊算法，通过交