基于机器学习的自动驾驶雷达感知全物理仿真

主题介绍

近年来的技术发展中,越来越多行业都引入了机器学习技术赋能并产生了巨大的价值。而在构建机器学习模型的过程中,大量的用于训练和修正机器学习数学模型的高质量数据尤为关键。利用仿真技术可以完全自动化的获取大量高质量的虚拟数据集,从而极大降低机器学习的时间和经济成本。本次演讲介绍了一个利用基于物理的仿真数据集训练机器学习算法从而帮助提升雷达的目标探测和识别的案例。案例介绍了从仿真场景建立获得虚拟数据集,到利用这些虚拟数据集基于机器学习去创建和训练一个独特的数学模型的完整流程。

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高频电磁场答疑室   https://v.ansys.com.cn/live/50573855 

演讲人介绍

 

张旭​,高级应用工程师​

简历与背景简介​

  • 2012年毕业于苏州大学电磁场与微波专业,获工学硕士学位,同年就职于美国安德鲁公司,从事基站天线设计研发工作。​
  • 2016年加入ANSYS中国公司,任高级应用工程师,负责ANSYS高频产品线的方案开发、咨询与技术支持等工作。​

主要研究方向包括:​

  • 手机终端天线​
  • 消费电子类天线​
演讲资料
SI of Datacenter and Edge Systems for 5G
5G-mobile-ue-solutions
5G Solutions-Brief
5G-Antenna-Solutions_2020
Multiphysics-5G
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