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Matlab利用FMCW雷达的相位法进行角定位（已修正）。

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简介：
先前发表的关于“matlab FMCW雷达相位法测角”的一篇论文存在误差，其角度测量范围的计算未能准确，因此，这篇文档旨在对其进行修订和完善。该代码包含了两个FMCW雷达角度测量程序，它们均采用相位法进行测角操作，并提供了详细的注释说明。

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  • MATLAB中FMCW雷达相位法测角（修正版）
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    本文详细介绍了在MATLAB环境下利用连续波频率调制(FMCW)雷达进行目标角度测量的方法，并对原方法进行了改进和优化。通过分析信号相位差，提供了一种高精度的定位技术方案。 前一篇《matlab FMCW雷达相位法测角》中的角度范围计算有误，本段落将进行修正。提供两收FMCW雷达的角度测量的Matlab代码，并采用相位法测角，备注详细完整。
     
  • 基于FMCW雷达的定位雷达系统-FMCWRadar-master
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    FMCWRadar-master是一款先进的定位雷达系统软件项目，采用调频连续波(FMCW)技术实现精确的距离和速度测量。该开源代码旨在为开发者提供一个可靠平台，用于研究与开发基于FMCW雷达的定位应用。 本项目专注于“fmcw_positioning_radar-master”，这是一个基于FMCW（频率调制连续波）雷达技术的多天线定位系统。FMCW雷达是现代雷达系统中的关键技术，广泛应用于自动驾驶、无人机导航及安全监控等领域。与传统的脉冲雷达不同，这种雷达通过发射频率随时间变化的信号，并分析接收到的目标回波来获取目标的距离、速度和角度信息。 在本项目中采用多天线设计进一步增强了系统的定位能力，可以在三维空间内实现精确的目标定位。“fmcw_positioning_radar-master”项目涵盖了以下核心知识点： 1. **FMCW雷达理论**：包括工作原理、信号调制方式及距离与速度的解算方法。 2. **信号处理**：涉及射频前端捕获、下变频和数字信号处理等步骤，以从原始数据中提取目标信息。 3. **多天线系统**：介绍多天线阵列的设计应用，如波束赋形及相控阵原理，并说明如何利用多个天线来提高定位精度与抗干扰能力。 4. **软件定义雷达（SDR）**：可能使用了软件定义的雷达平台，例如USRP或ADALM Pluto等设备。这些平台允许灵活地配置参数并进行实时信号处理。 5. **算法实现**：涉及匹配滤波、快速傅里叶变换(FFT)及卡尔曼滤波器的应用，以提高目标检测与跟踪性能。 6. **硬件系统集成**：包括雷达硬件设计、微控制器编程和传感器接口等环节的设计工作，确保系统的稳定运行并有效通信。 7. **实地测试与评估**：在实际环境中进行距离、角度测量精度及不同环境条件下的稳定性测试。 8. **数据可视化与分析**：涉及数据收集存储以及使用MATLAB或Python等工具对结果的展示和进一步的数据处理。 通过深入研究本项目，开发者可以掌握FMCW雷达设计中的关键技术和信号处理方法，并为实际应用提供有力支持。同时，也为科研人员及工程师提供了学习高级雷达系统开发的基础平台。
     
  • 基于相位法的雷达测角研究及MATLAB仿真
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    本研究聚焦于相位法在雷达测角中的应用及其MATLAB仿真实现，探讨提高雷达系统精度与效能的方法。 相位法雷达测角研究及MATLAB仿真探讨了和差波束加权技术，并涉及单基地MIMO系统的研究。
     
  • 基于FMCW雷达的多天线定位系统的研究
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    本研究致力于开发一种基于FMCW雷达技术的多天线定位系统，通过优化算法实现高精度、实时动态定位，适用于复杂环境下的目标追踪与监控。 ad4159：AD4159评估板配置文件。 data：存储记录的用于调试的数据。 documents：文档和说明。 images：系统运行截图及硬件、实验照片。 matlab：.m代码和.mlx代码。 mcu：单片机工程文件。 simlink：Simulink框图.slx文件。
     
  • targetlocationTWOdimTHREEreceiver.rar_多雷达联合定位_椭圆雷达_多雷达定位
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    本资源包包含针对多雷达系统进行目标定位的研究资料，重点探讨了使用椭圆雷达技术下的三接收器配置方案，适用于深入研究多雷达联合定位算法和应用。 多雷达联合定位通过构建距离矩阵形成椭圆，并求取交点来完成定位。
     
  • 利用MATLAB进行影子定位计算
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    本项目采用MATLAB软件进行影子位置的精确计算与模拟，通过分析不同光照条件下物体影子的变化规律，实现对特定环境下目标物影子位置的预测和识别。 本段落利用太阳位置与影子的关系建立非线性最小二乘拟合模型，并使用MATLAB软件处理给定的数据和视频。通过运用非线性拟合命令lsqcurvefit进行计算，实现了对影子的精确定位。
     
  • TDOA定位算法的Matlab代码-TDOA定位利用时间差进行精确测量和定位
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    本资源提供基于TDOA（到达时间差）的定位算法的MATLAB实现代码，适用于需要通过信号的时间差来精确定位的应用场景。 TDOA定位算法是一种基于时间差测量的定位方法，在信号从发射源到达至少三个不同位置接收器的情况下，通过精确地测量这些信号的时间差异，并结合已知的接收节点的位置信息来确定信号源的具体位置。该技术广泛应用于无线通信和声纳系统中。 在MATLAB环境中实现TDOA算法通常需要经过以下步骤：首先收集并处理时间差数据；接着建立数学模型并将其实现为程序代码，其中包括定义距离函数以及构建误差函数等关键环节；然后利用数值计算方法（如最小二乘法或非线性优化）来求解定位问题，并获取信号源的位置信息。此外还需要对算法进行性能评估，包括但不限于精度、速度和鲁棒性的考量。 为了提高TDOA算法的准确性和稳定性，在实际应用中需要考虑诸如信号传播模型、多径效应及多普勒效应等因素的影响。同时结合其他类型的定位技术（如AOA或TOA）可以进一步改善系统的整体表现。在项目实践中，优化数学模型和采用机器学习方法是提升性能的关键因素之一。 从MATLAB代码实现的角度来看，通过运用矩阵运算与向量化技巧能够有效提高算法的执行效率；利用并行计算技术则有助于加速独立任务的同时处理过程，从而显著加快整个系统的运行速度。此外，在仿真测试环境中进行大量的实验和实际场景下的验证对于评估性能、识别影响定位精度的关键因素至关重要。 综上所述，TDOA定位算法在许多领域中都具有重要的应用价值，并且通过MATLAB编程技术实现并优化该算法可以更好地将其应用于无线通信及声纳等系统当中。
     
  • FMCW雷达的Matlab仿真
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    本项目旨在通过MATLAB平台进行FMCW（调频连续波）雷达信号处理与系统性能仿真实验，深入探究其工作原理和技术细节。 77GHz调频连续波雷达的Matlab仿真模拟了雷达信号传输过程以及回波信号处理过程。
     
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    本教程介绍如何使用Python中的search()函数执行精确位置的正则表达式匹配。通过实例展示在字符串中查找模式的方法与技巧。 SEARCH函数主要用于返回指定字符串在原始字符串中首次出现的位置，从左到右查找，并忽略英文字母的大小写。本段落将介绍如何使用Python中的正则表达式search()函数实现指定位置搜索功能。希望对需要的朋友有所帮助。