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【雷达追踪】基于MATLAB GUI的实时扫描与追踪雷达仿真【MATLAB仿真 6843期】.zip

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简介:
本资源提供了一个基于MATLAB GUI的实时扫描与追踪雷达仿真的设计,适用于雷达系统的研究和教学。包含源代码及详细文档,旨在帮助用户理解雷达的工作原理及其应用。适合科研人员和技术爱好者深入学习和探索。下载后请参考内部说明进行安装和使用。 在平台上,“武动乾坤”上传的Matlab资料包含可运行代码,并经验证有效,适合初学者使用。 1. 代码压缩包包括: - 主函数:main.m; - 其他调用函数(无需单独运行); - 运行结果示例图; 2. 所需的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题,请根据错误提示进行相应修改,或直接联系博主寻求帮助。 3. 操作步骤如下: 步骤一:将所有文件放置于当前工作目录; 步骤二:双击打开main.m 文件; 步骤三:点击运行按钮等待程序完成并查看结果; 4. 若有进一步的仿真咨询需求,可以联系博主: 4.1 提供博客或资源完整代码服务 4.2 协助复现期刊论文或参考文献中的实验内容; 4.3 定制Matlab程序开发; 4.4 科研合作。

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  • MATLAB GUI仿MATLAB仿 6843】.zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB GUI的实时扫描与追踪雷达仿真的设计,适用于雷达系统的研究和教学。包含源代码及详细文档,旨在帮助用户理解雷达的工作原理及其应用。适合科研人员和技术爱好者深入学习和探索。下载后请参考内部说明进行安装和使用。 在平台上,“武动乾坤”上传的Matlab资料包含可运行代码,并经验证有效,适合初学者使用。 1. 代码压缩包包括: - 主函数:main.m; - 其他调用函数(无需单独运行); - 运行结果示例图; 2. 所需的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题,请根据错误提示进行相应修改,或直接联系博主寻求帮助。 3. 操作步骤如下: 步骤一:将所有文件放置于当前工作目录; 步骤二:双击打开main.m 文件; 步骤三:点击运行按钮等待程序完成并查看结果; 4. 若有进一步的仿真咨询需求,可以联系博主: 4.1 提供博客或资源完整代码服务 4.2 协助复现期刊论文或参考文献中的实验内容; 4.3 定制Matlab程序开发; 4.4 科研合作。
  • Simulink系统仿
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    本研究利用MATLAB Simulink平台构建了雷达追踪系统的仿真模型,旨在评估其在不同环境条件下的性能和效率。通过该仿真,可以优化雷达跟踪算法并提高目标识别精度。 基于Simulink的雷达跟踪系统仿真: 1. 此示例涵盖了对基本雷达系统的特性建模的子系统。这是一个典型的用于检测目标位置与速度的雷达模型,包括了脉冲发生器、射频发射器、移动目标在Simulink中的表示形式以及射频接收机和接收模块(Rx 模块)。 2. 脉冲发生器产生占空比为10%的扫频信号。该子系统通过使用Simulink模块及来自MATLAB工作区的信号来实现,后者代表了脉冲信号。 3. 该射频发射器由内核Simulink模块以及从RF模块集等效基带库中提取出来的组件构成。RF 模块组子系统模拟了一个行波管放大器,并且通过一个理想的天线利用Simulink增益模块来实现。在子系统内部,使用了DSP系统工具箱中的模块计算基带信号的功率水平。 4. 目标模型基于移动目标理论构建,该模型假设目标完全反射其横截面的所有入射雷达脉冲,并且这个横截面垂直于雷达脉冲的方向。 5. RF接收器采用RF模块集等效基带库实现。它是一个超外差接收机,其中LNA(低噪声放大器)是一款匹配的放大器。有关宽带阻抗匹配的信息,请参考RF工具箱中的示例:为放大器设计宽带匹配网络。
  • 多目标仿系统
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    多雷达多目标追踪仿真系统是一款用于军事及民用领域的先进软件工具,能够高效处理并跟踪多个动态目标,适用于复杂环境下的实时监控与分析。 本段落提出了一种模块化且易于扩展的多雷达多目标跟踪仿真系统的软硬件结构,并分析了该系统各模块的工作原理及功能,同时介绍了实现这一系统的关键技术。通过成功研制这套系统,解决了雷达数据仿真、大规模复杂机动目标跟踪以及数据融合等方面的技术难题,并为各种算法性能评估提供了一个研究平台。
  • MATLAB GUI仿
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    本项目基于MATLAB开发GUI雷达仿真系统,通过图形界面实现雷达信号处理和目标检测模拟,适用于教学与科研。 这段文字描述的是在MATLAB环境下进行雷达的GUI仿真。
  • 仿
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    仿真雷达扫描是一款模拟真实雷达操作的应用程序或软件,它能够提供逼真的雷达屏幕显示和数据更新功能,适用于军事训练、飞行模拟游戏以及航海爱好者学习使用。 模拟雷达扫描是在Windows Presentation Foundation(WPF)框架下实现的一种可视化技术,用于模仿雷达的工作过程。这种技术适用于游戏、监控系统或导航软件中,以创建逼真的动态效果。 简单的WPF的模拟雷达扫描源码提供了一段代码示例,演示如何在WPF环境中制作一个基本的雷达扫描动画。这段代码帮助开发者了解如何利用WPF的动画功能来创造动感十足的效果。WPF的强大之处在于其支持丰富的图形、多媒体和动画效果,使用户界面更加生动。 wpf是.NET Framework的一部分,用于构建桌面应用及Windows Store应用。它是一个由微软开发的强大UI框架,能够创建出美观且互动性极强的应用程序。 模拟雷达扫描这一标签表明该示例代码的核心功能在于模仿雷达的扫描过程,通常涉及角度变化、物体检测以及显示扫描轨迹等元素。实际开发中可能需要使用到几何图形、动画时间线和事件触发器等WPF特性。 在实现WPF中的雷达扫描效果时,开发者应注意以下关键知识点: 1. **PathGeometry**:用于创建雷达的扫描路径形状,可以是圆形或扇形,并通过定义不同的PathFigure和Segment来构建。 2. **Storyboard**:这是WPF动画系统的核心部分,用来设定时间线并控制雷达扫描的动态效果,如旋转速度、周期等。 3. **Transforms(例如RotateTransform)**:用于实现雷达旋转效果的各种变换对象。 4. **Data Binding**:将从雷达获取的数据与UI元素绑定起来以展示目标信息。 5. **Event Triggers**:响应特定事件,比如当雷达扫过某个点时触发的特殊行为。 6. **定时器(DispatcherTimer)**:用于控制动画的时间间隔和节奏,模拟出周期性扫描的效果。 7. **Visual States**:管理控件的不同状态,如开启、正在扫描或无目标等状态。 通过理解并实践这些知识点,开发者可以逐步掌握如何在WPF中实现一个功能完善的雷达扫描程序。这不仅有助于提升编程技能,还能深入领会到WPF的强大之处。
  • 目标
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    雷达目标追踪是指利用雷达系统持续监测和跟踪空中、海上或地面的目标运动状态,通过数据分析提供精确的位置信息与动态预测。 雷达的目标跟踪涉及卡尔曼滤波技术和航迹相关方法。在雷达导航系统中,这些技术被用于追踪运动目标。
  • MATLAB程序)激光车辆检测、分类仿.rar
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    本资源提供了一个利用MATLAB开发的激光雷达车辆检测、分类和追踪仿真的程序包。通过该工具,用户可以模拟不同场景下的自动驾驶系统性能评估。 本示例展示了如何利用安装在ego车辆上的激光雷达传感器获取的点云数据来检测、分类并跟踪其他车辆。所使用的激光雷达数据来源于高速公路驾驶场景中的记录。在此过程中,对采集到的点云数据进行分割处理,并通过网络确定对象类别。采用基于交互式多模型滤波器和联合概率数据关联(JPDA)算法构建的追踪系统来进行目标物体的追踪。 在实现配备ADAS系统的车辆完全自主性的过程中,感知模块扮演着至关重要的角色。激光雷达与摄像头是此工作流程中不可或缺的关键传感器:前者擅长提供精确的距离信息以帮助识别障碍物;后者则能捕捉到丰富的环境细节,有利于提高物体分类精度。 本示例涵盖的主要环节包括: - 地面层分割 - 语义分割 - 定向边界框拟合 - 针对追踪的边界框 流程图概览了整个系统的运作机制。
  • MATLAB程序)激光点云数据车辆仿验.rar
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    本资源提供了一个使用MATLAB编写的程序包,用于通过激光雷达技术获取的点云数据分析和模拟追踪移动车辆。该实验旨在帮助用户理解和实践如何在复杂的动态环境中有效利用激光雷达数据进行目标跟踪与仿真研究。适用于自动驾驶、机器人导航等相关领域的学习与开发工作。 这些示例展示了如何利用安装在自主车辆顶部的激光雷达传感器的数据来跟踪车辆。激光雷达传感器会将测量结果以点云的形式报告出来。本示例阐述了在MATLAB中处理点云及对象追踪的工作流程,所用数据是从高速公路驾驶场景记录下来的。在此案例研究里,我们将通过联合概率数据关联(JPDA)和交互式多模型(IMM)方法来跟踪车辆。 由于激光雷达传感器的高分辨率特性,每次扫描都会产生大量的点,这些被称为“点云”。必须对原始数据进行预处理以提取感兴趣的对象,例如汽车、骑自行车的人以及行人。在此示例中,您将使用经典的分割算法和基于距离的聚类分析方法来实现这一点。 有关如何利用激光雷达数据区分地面和平面障碍物等对象的信息,请参考《地平面与障碍物检测》(自动驾驶工具箱)这一实例;对于深度学习分割工作流,则可以查阅关于《车辆检测、分类及追踪》(激光雷达工具箱)的相关内容。
  • IMM多目标matlab代码.zip
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    本资源包含用于MATLAB环境下的IMM(交互式多模型)雷达多目标跟踪算法实现的源码。通过该代码,用户能够有效处理复杂环境中的多目标动态跟踪问题。 IMM雷达多目标跟踪matlab IMM雷达多目标跟踪matlab IMM雷达多目标跟踪matlab
  • MATLAB_MATLAB.rar_信号目标_信号处理_目标检测
    优质
    本资源包提供基于MATLAB的雷达信号处理工具,涵盖雷达目标检测、信号追踪及目标跟踪算法,适用于科研和工程应用。 在雷达系统中,目标跟踪是一项关键技术,用于确定运动物体的位置、速度和其他参数。MATLAB作为一个强大的数值计算和仿真平台,经常被用来开发雷达信号处理和目标跟踪算法。本压缩包(假设为Matlab.rar)包含了与MATLAB相关的雷达跟踪及信号目标跟踪程序,对于学习和研究雷达系统具有很高的参考价值。 要理解雷达的工作原理,我们需要知道它通过发射电磁波并接收反射回来的信号来探测目标。在接收到的回波信号中可以提取出关于目标的距离、角度、速度等信息。这些信息经过适当的信号处理后,可用于进行目标跟踪。 使用MATLAB实现雷达跟踪通常涉及以下几个关键步骤: 1. **信号接收与预处理**:这部分包括对雷达接收到的原始信号进行滤波、去噪和增益控制,以便提取出有用的特征。 2. **检测与参数估计**:通过匹配滤波器或滑窗技术等算法来确定是否存在目标,并通过对回波信号分析估算目标的距离、角度及多普勒频率等参数。 3. **目标跟踪**:在确认存在目标后,需要建立一个跟踪模型。常见的跟踪方法包括卡尔曼滤波(Kalman Filter)、粒子滤波(Particle Filter)以及扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter)。这些算法能根据历史数据预测未来状态,并不断更新以减少误差。 4. **性能评估**:通过计算跟踪误差、漏检率和虚警率等指标来评价算法的性能。 5. **仿真与优化**:在MATLAB环境中构建雷达系统模型,模拟不同场景下的目标追踪情况,从而优化算法表现。 压缩包中的Matlab程序可能涵盖了上述各个步骤的具体实现方法。这包括MATLAB脚本、函数以及相关说明文档等资源。这些材料可以作为学习和研究的基础工具,帮助我们深入了解雷达信号处理与跟踪的理论知识及实际应用技巧。 通过分析提供的MATLAB代码,不仅可以掌握雷达系统的基本工作原理,还能熟悉如何在该平台上进行信号处理和算法开发。这对于从事相关领域的科研人员和技术工程师来说都是十分有益的学习资源。