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(MATLAB程序)多平台雷达检测数据融合.rar

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简介:
本资源提供一个多平台雷达检测数据融合的MATLAB程序,适用于研究和开发中远程目标跟踪与识别系统。包含代码示例及注释,便于学习与应用。 此示例展示了如何整合来自多平台雷达网络的雷达检测数据。该网络包含两个机载远程雷达与一个地面固定雷达站。中央跟踪器以固定的周期处理所有平台提供的检测信息,从而能够评估系统在不同目标类型、平台机动性以及配置和位置下的性能表现。 在此方案中,采用trackerGNN作为核心组件来管理来自各雷达平台的检测数据,并利用辅助函数为每一个新生成的目标轨道初始化一个等速扩展卡尔曼滤波器。为了适应高速移动的目标特性,对过滤器进行了调整以匹配较高的目标速度设定。此外,跟踪系统被配置为50,以便能够处理由于长距离大气折射效应导致的大范围偏差检测数据,并与现有轨迹进行关联。 同时设置阈值为3来迅速剔除冗余的轨道信息。激活功能以确保只有那些在最近一次更新后仍处于至少一个雷达视野内的轨迹才会继续被评估和追踪。这意味着,所有后续的路径分析将仅针对自上次跟踪器更新以来有机会获得检测数据的目标进行。 通过这种方式,系统能够更有效地应对复杂多变的操作环境,并优化资源分配与目标识别精度。

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客服
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  • MATLAB.rar
    优质
    本资源提供一个多平台雷达检测数据融合的MATLAB程序,适用于研究和开发中远程目标跟踪与识别系统。包含代码示例及注释,便于学习与应用。 此示例展示了如何整合来自多平台雷达网络的雷达检测数据。该网络包含两个机载远程雷达与一个地面固定雷达站。中央跟踪器以固定的周期处理所有平台提供的检测信息,从而能够评估系统在不同目标类型、平台机动性以及配置和位置下的性能表现。 在此方案中,采用trackerGNN作为核心组件来管理来自各雷达平台的检测数据,并利用辅助函数为每一个新生成的目标轨道初始化一个等速扩展卡尔曼滤波器。为了适应高速移动的目标特性,对过滤器进行了调整以匹配较高的目标速度设定。此外,跟踪系统被配置为50,以便能够处理由于长距离大气折射效应导致的大范围偏差检测数据,并与现有轨迹进行关联。 同时设置阈值为3来迅速剔除冗余的轨道信息。激活功能以确保只有那些在最近一次更新后仍处于至少一个雷达视野内的轨迹才会继续被评估和追踪。这意味着,所有后续的路径分析将仅针对自上次跟踪器更新以来有机会获得检测数据的目标进行。 通过这种方式,系统能够更有效地应对复杂多变的操作环境,并优化资源分配与目标识别精度。
  • MATLAB网络的仿真生成工具.rar
    优质
    本资源提供一个用于多平台雷达网络雷达检测仿真的生成工具,基于MATLAB编程实现。适用于科研与教学,帮助用户深入理解雷达网络的工作原理和性能评估。 本示例展示了如何从多平台雷达网络生成雷达检测数据。该网络包括三个远程平台:两个机载平台和一个地面平台。这种合成数据可用于测试不同目标类型及机动性对跟踪架构性能的影响。 一、带旋转雷达阵列的机载平台 在以650公里/小时的速度向北行驶且巡航高度为10千米的场景中添加第一个机载平台,并使用航点生成其轨迹。将平面阵列雷达安装于该平台上,置于天线罩内,距离地面约5米高处。此雷达被建模成机械旋转相控阵形式。 二、带有两个雷达阵列的机载平台 在以550公里/小时的速度向南行驶且巡航高度为8千米的场景中添加第二个机载平台。该平台上安装有两个线性相控阵组成的雷达系统,它们都位于距离地面约5米的位置上。其中一数组件面向机身右侧,另一组则朝向左侧。 两个线性阵列在各自侧翼提供超过150度方位角的覆盖范围,但不测量高度信息(即垂直角度)。
  • 基于EKF的和红外MATLAB
    优质
    本项目开发了一套基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的数据融合系统,用于结合雷达与红外传感器信息。采用MATLAB实现高效处理与分析,提升目标跟踪精度及鲁棒性。 基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的雷达与红外数据融合技术通过状态向量融合与测量融合两种方法实现多目标跟踪。
  • 基于EKF的和红外MATLAB
    优质
    本项目开发了一套基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的数据融合系统,用于优化雷达与红外传感器信息的集成效果。采用MATLAB编程实现,旨在提升目标跟踪精度与稳定性。 基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的雷达与红外数据融合技术通过状态向量融合与测量融合两种方法实现多目标跟踪。
  • 基于EKF的和红外MATLAB
    优质
    本程序利用扩展卡尔曼滤波(EKF)技术实现雷达与红外传感器数据的有效融合,在MATLAB环境下运行,旨在提高目标跟踪精度。 基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的雷达与红外数据融合技术通过状态向量融合与测量融合两种方法实现多目标跟踪。
  • 基于EKF的和红外MATLAB
    优质
    本项目为一款基于扩展卡尔曼滤波算法的数据融合软件,旨在结合雷达与红外传感器信息,提升目标跟踪精度。使用MATLAB编写实现。 基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的雷达与红外数据融合技术,采用状态向量融合与测量融合两种方法实现多目标跟踪。
  • 系统的及航迹预
    优质
    本研究聚焦于开发先进的算法和技术,实现多雷达系统间的高效数据融合与精确目标航迹预测,提升复杂环境下的监控效能。 为了便于准确地定位传感器网络,分布式单雷达系统首先各自进行数据处理:将地理坐标转换为平面直角坐标;剔除孤立的异常点迹;运用模糊c-均值聚类方法及“动态分区”技术,把属于同一目标的相似点迹归入集合中;根据雷达观测和目标运动特征,在每个点迹集合内设计门限滤波与相关矩阵检验,提取完整连续的目标运动轨迹;最后结合各航迹特征进行种类分析。
  • MATLAB源码:结AIS与传感器轨迹.zip
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB的源代码,用于实现AIS和雷达数据的集成处理,旨在优化海上目标跟踪系统的性能。通过先进的算法将不同类型的传感器信息有效融合,以提高定位精度及可靠性。 基于AIS和雷达的多传感器航迹融合matlab源码.zip
  • 与视觉的方法
    优质
    本研究探讨了结合雷达和视觉技术的创新检测方法,旨在提高目标识别精度和环境适应性,适用于自动驾驶、安防监控等领域。 雷达视觉融合检测介绍得非常全面。
  • MATLAB中的信号
    优质
    本程序利用MATLAB开发,专注于雷达信号检测领域,通过先进的算法实现对复杂背景中微弱信号的有效识别与提取。 雷达信号检测的Matlab程序包含各种函数,并附有实际效果图,便于进行充分比较。