“超过100 FPS的多人3D姿势估计的跨视图跟踪”数据集 注意：回购包含本文中使用的数据集，包括Campus，Shelf，StoreLayout1，StoreLayout2。 连同数据一起，我们提供了一些脚本来可视化2D和3D数据，并评估结果。 不包括源代码，因为这是一个商业项目，如果您有兴趣，请在找到更多信息。 数据集 在这里，我们提供了四个数据集，包括 校园： : 架子： ： StoreLayout1：由AiFi Inc.提出。 StoreLayout2：由AiFi Inc.提出。 为了方便起见，您可以一键式从找到并下载它们。 数据结构 对于每个数据集，目录的结构组织如下 Campus_Seq1 ├── annotation_2d.json ├── annotation_3d.json ├── calibration.json ├── detection.json ├─

目标定位是具有众多应用的多输入多输出（MIMO）雷达系统的一项基本任务。 在本文中，我们研究了带有电磁矢量传感器（EMVS）的双基地MIMO雷达中的定位问题。 与传统的定标器传感器不同，EMVS能够提供二维（2D）方向搜索，并且可以提供光源的附加偏振特性。 因此，双基地EMVS-MIMO雷达系统中的目标定位涉及2D离开方向（2D-DOD）和2D到达方向（2D-DOA）估计。 此外，我们可以获得目标的发射偏振特性以及偏振特性。 为了利用匹配滤波器之后的阵列测量的张量性质，开发了张量子空间算法，该算法通过叉积技术从张量子空间估计目标参数。 所提出的算法获得了用于参数估计的封闭形式的解决方案，与现有算法相比，它表现出更准确的性能。 数值仿真验证了所提算法的有效性和改进性。

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