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Matlab中的微多普勒代码-Borealis: 利用PMCW雷达数据的距离多普勒图进行目标分类

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简介：
本项目利用MATLAB开发，通过处理连续波脉冲压缩（PMCW）雷达的数据生成距离-多普勒图像，并据此实现对不同移动目标的精确分类。 在MATLAB环境中开发的微多普勒代码体现了北欧人计划的一个抽象概念：商用毫米波（mmWave）雷达解决方案采用脉冲调制连续波（PMCW）信号，以获取周围空间区域的有效信息。这些雷达系统能够实时且精确地测量距离（可达纳米级分辨率），提供多普勒数据（精度达几厘米/秒），以及方位角和仰角的角度信息。鉴于其对天气、光照及其它干扰的固有鲁棒性，这种感应方式成为补充现有激光雷达与摄像头自动驾驶功能的独特方法。 对于乘客和行人的安全而言，至关重要的是自主系统必须利用广泛的传感器来检测、跟踪并分类场景中的对象类型。如果仅依赖于雷达传感器即可完成这项任务，则能够不受天气或光照等不可控因素影响地正确识别运动物体的类别。本段落探讨了如何仅通过单个向前自动车辆PMCW雷达系统的测距多普勒信息，将检测结果归类为行人、自行车和汽车。 关键词：射频技术；雷达系统；脉冲调制连续波（PMCW）；距离-速度测量模式（DCM）；目标分类

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  • Matlab中的微多普勒代码-Borealis: 利用PMCW雷达数据的距离多普勒图进行目标分类
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    本项目利用MATLAB开发，通过处理连续波脉冲压缩（PMCW）雷达的数据生成距离-多普勒图像，并据此实现对不同移动目标的精确分类。 在MATLAB环境中开发的微多普勒代码体现了北欧人计划的一个抽象概念：商用毫米波（mmWave）雷达解决方案采用脉冲调制连续波（PMCW）信号，以获取周围空间区域的有效信息。这些雷达系统能够实时且精确地测量距离（可达纳米级分辨率），提供多普勒数据（精度达几厘米/秒），以及方位角和仰角的角度信息。鉴于其对天气、光照及其它干扰的固有鲁棒性，这种感应方式成为补充现有激光雷达与摄像头自动驾驶功能的独特方法。 对于乘客和行人的安全而言，至关重要的是自主系统必须利用广泛的传感器来检测、跟踪并分类场景中的对象类型。如果仅依赖于雷达传感器即可完成这项任务，则能够不受天气或光照等不可控因素影响地正确识别运动物体的类别。本段落探讨了如何仅通过单个向前自动车辆PMCW雷达系统的测距多普勒信息，将检测结果归类为行人、自行车和汽车。 关键词：射频技术；雷达系统；脉冲调制连续波（PMCW）；距离-速度测量模式（DCM）；目标分类
     
  • 雷达微多普勒特征的处理及应用-Matlab代码-微多普勒
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    本项目提供基于Matlab的雷达微多普勒特征处理代码，涵盖信号分析、目标识别与分类等多个方面，适用于科研和工程实践。 《雷达微多普勒特征处理与应用》随书补充代码由Victor C. Chen和David Tahmoush编写。
     
  • 基于雷达的距离-多普勒点目标成像算法
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    本研究提出了一种创新的基于雷达技术的距离-多普勒点目标成像算法，有效提升了对移动或静止目标的高分辨率成像能力。 该程序对SAR距离多普勒成像算法进行了仿真，并给出了点目标的成像结果。
     
  • MATLAB中的雷达多普勒微动仿真
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    本项目通过MATLAB平台实现雷达多普勒微动仿真的开发与优化，旨在深入研究和模拟目标运动对雷达信号的影响。 本资源是雷达课程作业的一部分，提供了人在行走过程中产生的回波数据。通过对这些数据进行时频分析，可以获取到有关行走的详细情况。该资源还包含有MATLAB代码及详细的注释。
     
  • Matlab中的微多普勒分类代码 - microDoppler_classification: MicroDoppler_classific...
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    microDoppler_classification是用于在MATLAB环境中实现目标运动信号中微多普勒效应分类的代码库。该工具箱旨在辅助雷达信号处理和分析，支持数据预处理、特征提取及机器学习模型训练，以提升对复杂动态场景中的物体识别精度。 在MATLAB中有一个名为microDoppler_classification的代码项目，用于生成微多普勒签名分类项目的图像。runClassification.m文件通过使用转移学习对这些图像进行分类，并生成通用性能指标并按类别绘制结果。所有的代码都是我本人编写的，并且可以在MIT许可下使用。 另一个重要的脚本是microDoppler_to_spec.m，其中的主要仿真功能取自MATLAB的《微多普勒效应简介》文档，不是我自己编写的内容。其余部分由我编写，并已获得MIT许可。有关如何运行文件的详细信息，请参见每个脚本中的说明。
     
  • Matlab_Simulink.rar_多普勒脉冲雷达_SIMULINK仿真_雷达_多普勒效应
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    该资源包包含使用MATLAB和Simulink进行多普勒脉冲雷达系统的仿真代码。通过模拟，可以深入理解雷达信号处理及多普勒效应原理。 本段落介绍了基于Matlab/Simulink进行雷达系统仿真的基本规范，并开发了相关的雷达系统仿真模型库。在该平台上对某脉冲多普勒雷达系统进行了仿真，给出了相应的仿真结果与分析，为今后在Matlab/Simulink上构建大规模的雷达系统仿真模型库和复杂雷达系统的仿真工作奠定了基础。 本段落的工作不仅克服了使用SPW等大型工作站软件进行雷达系统仿真的高成本及推广难度问题，还解决了利用高级编程语言编写雷达系统程序时存在的通用性差、开发周期长以及技术难度高的缺点。关键词包括规范、仿真和雷达系统。
     
  • 目标距离多普勒算法的仿真分析
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    本研究探讨了目标距离-多普勒算法的特性与效能，通过详尽的仿真试验对其性能进行了深入分析。 在MATLAB环境下进行距离多普勒算法仿真以实现SAR成像的模拟。
     
  • 微多普勒效应在雷达中的源代码分析
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    本文章深入探讨了微多普勒效应在雷达信号处理中的应用，并对相关的源代码进行了详细分析。通过理论与实践相结合的方式，为读者提供了全面的理解和学习机会。 在雷达技术领域，微多普勒效应是一个重要的研究主题，它涉及到雷达信号处理和目标识别的高级技术。微多普勒效应是指由于目标非刚体运动或者结构特性导致雷达接收到的回波信号频率出现细微变化的现象，这种变化相对于传统的多普勒频移要小得多，但可以揭示更多关于动态信息的内容。 本篇内容将深入探讨微多普勒效应的基本原理、应用以及相关的MATLAB源码实现。以下是具体章节概述： 1. **微多普勒效应的原理**：主要由两个因素引起——目标内部运动部件（如旋转或振动）和非平面表面特性。当这些条件存在时，雷达接收到的目标回波信号会显示出特有的频率变化特征。 2. **微多普勒效应的应用**： - **目标识别**：通过分析特定的微多普勒频谱可以区分不同类型的运动物体，并且能够进一步识别出具体的行为状态。 - **生物医学应用**：在医疗成像中，利用该技术检测人体内部的小范围动态变化（如心脏瓣膜开闭、血液流动等）是可能的。 - **军事用途**：微多普勒效应有助于提高雷达系统对于敌方无人机和装甲车辆等目标识别能力。 3. **MATLAB源码实现**： 该部分代码通常包括数据生成、信号处理（如快速傅里叶变换FFT）、特征提取及机器学习算法应用等多个环节。通过这些步骤，可以有效地从微多普勒效应中获取有价值的信息，并应用于实际问题解决当中。 4. **源码分析** 对于那些想要深入了解并掌握雷达信号处理技术的人来说，阅读和理解相关MATLAB代码是非常有帮助的。 总之，微多普勒效应对现代雷达系统至关重要。通过理论研究结合实践操作（如使用MATLAB工具），不仅能加深对这一效应的理解，还能提高在实际应用中的问题解决能力。对于从事此领域的工程师与研究人员来说，掌握该技术是提升专业技能的重要途径之一。
     
  • 微多普勒效应在雷达中的应用
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    微多普勒效应是目标运动引起的雷达回波相位变化现象，在高速运动的小尺寸目标检测中具有重要应用价值。 在雷达通信领域，目标识别的新方法涉及微动和微多普勒的概念。这些概念对于提高雷达系统对小型移动物体的检测能力具有重要意义。微动指的是小幅度、高频次的目标运动特征，而微多普勒效应则是由于这种细微运动产生的频率变化现象。通过分析这些特性，可以更精确地识别目标并区分不同的动态场景。
     
  • 星载RD和SAR点目标多普勒及距离多普勒实测数据-条带模式
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    本研究探讨了星载雷达(RD)与合成孔径雷达(SAR)在条带模式下点目标的多普勒及距离多普勒特性，分析实测数据以提高成像精度。 基础距离多普勒算法的实现涉及机载星载点目标仿真和实测数据仿真的应用。