DyRAD：面向动态驾驶场景的雷达新视角合成
DyRAD是一种利用录制雷达数据重建动态驾驶场景的方法。它分别建模静态背景反射体和经过运动跟踪的动态点反射体，从而生成完整的距离、方位角和多普勒（RAD）张量。该方法将物体速度投影到雷达视线方向，使多普勒信息既作为渲染输出，也用于监督目标轨迹。由雷达信号处理链推导出的解析点扩散函数，可避免把传感器造成的反射扩散错误地融入场景几何。DyRAD在RADIal、Boreas和合成数据集上进行了评估；在RADIal上，它恢复了参考检测物体的90.7%，而最强基线方法为26.9%。
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