XPRESS: X-Band Radar Place Recognition via Elliptical Scan Shaping

📄 arXiv: 2511.08863v1 📥 PDF

作者: Hyesu Jang, Wooseong Yang, Ayoung Kim, Dongje Lee, Hanguen Kim

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-12

备注: 9 pages, 9 figures, Published in IEEE RA-L

期刊: IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 10, no. 12, pp. 13121-13128, Dec. 2025

DOI: 10.1109/LRA.2025.3627090

💡 一句话要点

XPRESS：基于椭圆扫描整形X波段雷达的地点识别方法，用于海事自主导航

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: X波段雷达 地点识别 自主导航 海事环境 对象密度

📋 核心要点

  1. X波段雷达在海事导航中应用受限，主要原因是其分辨率较低，信息量不足，难以直接用于自主导航。
  2. 论文提出一种针对X波段雷达的地点识别算法，通过对象密度规则进行候选选择，并对雷达检测进行有意降质，提升鲁棒性。
  3. 实验结果表明，该算法在公共数据集和自采集数据集上均表现良好，并优于现有雷达地点识别方法。

📝 摘要（中文）

X波段雷达是海事船舶上的主要传感器，但由于传感器分辨率低和信息内容不足，其在自主导航中的应用受到限制。为了实现仅使用X波段雷达的海事环境自主导航，本文提出了一种专门为X波段雷达设计的地点识别算法，该算法结合了基于对象密度的规则，用于高效的候选选择，并有意降低雷达检测质量，以实现稳健的检索性能。该算法在公共海事雷达数据集和我们自己收集的数据集上进行了评估，并将其性能与最先进的雷达地点识别方法进行了比较。进行了一项消融研究，以评估该算法对关键参数的性能敏感性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决海事环境中，仅依赖X波段雷达进行自主导航时，由于雷达分辨率低、信息量不足导致的地点识别问题。现有方法难以有效利用X波段雷达数据进行精确的地点识别，鲁棒性较差。

核心思路：论文的核心思路是通过对X波段雷达数据进行针对性的处理和优化，提高地点识别的准确性和鲁棒性。具体而言，通过基于对象密度的规则进行候选地点选择，减少计算量，并通过有意降低雷达检测质量，增强算法对噪声和变化的适应性。

技术框架：该算法主要包含以下几个阶段：1) 雷达数据预处理：对原始X波段雷达数据进行滤波、去噪等处理。2) 对象检测：从雷达图像中提取潜在的对象，例如船只、陆地等。3) 候选地点选择：基于对象密度规则，从数据库中选择与当前雷达数据相似的候选地点。4) 特征提取与匹配：提取雷达数据的特征，并与候选地点的特征进行匹配。5) 地点识别：根据匹配结果，确定当前雷达数据对应的地点。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了基于对象密度的候选地点选择规则，提高了候选选择的效率和准确性。2) 采用了有意降低雷达检测质量的方法，增强了算法的鲁棒性，使其能够更好地适应噪声和变化。3) 针对X波段雷达的特点，设计了专门的特征提取方法。

关键设计：论文中，对象密度规则的具体实现方式未知，但可以推测是基于雷达图像中对象的数量、分布等信息进行设计的。有意降低雷达检测质量的具体方法也未知，可能包括模糊处理、降低检测阈值等。损失函数和网络结构等细节信息在摘要中未提及，因此未知。

📊 实验亮点

论文在公共海事雷达数据集和自采集数据集上验证了所提出算法的有效性，并与现有最先进的雷达地点识别方法进行了比较，结果表明该算法在准确性和鲁棒性方面均优于现有方法。具体的性能提升幅度未知，需要在论文正文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于海事自主导航系统，提高船舶在复杂海况下的自主航行能力，降低人为操作风险。此外，该技术还可用于港口监控、海洋环境监测等领域，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

X-band radar serves as the primary sensor on maritime vessels, however, its application in autonomous navigation has been limited due to low sensor resolution and insufficient information content. To enable X-band radar-only autonomous navigation in maritime environments, this paper proposes a place recognition algorithm specifically tailored for X-band radar, incorporating an object density-based rule for efficient candidate selection and intentional degradation of radar detections to achieve robust retrieval performance. The proposed algorithm was evaluated on both public maritime radar datasets and our own collected dataset, and its performance was compared against state-of-the-art radar place recognition methods. An ablation study was conducted to assess the algorithm's performance sensitivity with respect to key parameters.