Advertisement

该论文探讨了倒车雷达技术。研究重点在于提高雷达的精度和可靠性。此外,论文还分析了相关算法的性能。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
鉴于倒车雷达所处的作业环境往往存在着严苛的条件,例如来自外部的振动、冲击以及电磁波等各种干扰因素,因此在硬件和软件设计阶段都必须充分重视抗干扰性能。本系统在电源设计环节中,特别注意了电磁干扰的影响,并通过在输入端添加LC滤波器和扼流圈来有效抑制潜在的干扰信号,从而确保系统的稳定运行。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 优质
    本文旨在探讨和分析汽车倒车雷达的工作原理、技术特点及其在现代车辆中的应用情况,并对其未来发展进行展望。 由于倒车雷达的工作环境较为恶劣,会受到外界振动、冲击以及电磁干扰的影响,因此在硬件设计与软件设计过程中必须考虑其抗干扰能力。本系统在电源设计阶段就充分考虑到电磁干扰问题,在输入端串联了一个LC滤波器和扼流圈来防止外部的干扰信号进入系统。
  • -控阵导引头初步.pdf
    优质
    本论文聚焦于相控阵雷达导引头关键技术的初步探索,深入分析了其工作原理、设计方法及应用前景,为相关领域研究提供理论基础和技术参考。 相控阵雷达导引头是导引头技术发展中的一个重要新领域。它具有波束扫描灵活、空间功率及时间资源分配可控等特点,这些优势是传统雷达导引头上所不具备的。
  • 目标跟踪改进
    优质
    本论文深入分析了当前雷达目标跟踪系统存在的不足,并提出了一系列旨在提高跟踪精度与稳定性的创新性算法。通过理论推导和仿真验证,本文证明所提方法的有效性和先进性,在复杂环境中显著提升了雷达系统的整体性能。 文章详细介绍了提升雷达目标跟踪性能的算法,包括目标信息融合以及利用Hough变换进行起始航迹的方法。
  • Kriging模型抽样灵敏.pdf
    优质
    本文探讨了Kriging模型与重要性抽样技术在工程系统可靠性灵敏度分析中的应用,通过实例验证其有效性和优越性。 本段落提出了一种高效的仿真方法来进行可靠性灵敏度分析,在无法获得功能函数的梯度信息的情况下使用解析方法不可行的情形下尤为适用。该方法首先利用Kriging模型和重要性抽样技术来计算失效概率,随后通过记分函数(score function)方法求解各个参数对失效概率的影响。 在计算过程中,采用了反问题中的不确定性逐步减少准则更新功能函数的Kriging模型,并且将失效概率表示为一个“增大”的失效概率与修正项相乘的形式。值得注意的是,在应用记分函数时只需进行简单的后处理步骤而无需额外的功能函数值评估。 通过一系列算例验证表明,当面对昂贵计算成本或系统级灵敏度分析需求时,该方法能够提供高效的计算效率和精确的分析结果。
  • MSP430单片机设计.doc
    优质
    本论文探讨了基于MSP430单片机的倒车雷达系统的设计与实现。通过采用超声波传感器检测障碍物,结合高效能低功耗单片机处理信号,实现了精准的距离测量和报警提示功能。该设计为车辆安全提供了有效保障。 基于MSP430单片机的倒车雷达的设计论文探讨了利用MSP430系列低功耗单片机实现汽车倒车辅助系统的技术方案。该设计通过集成超声波传感器,能够准确测量车辆后方障碍物的距离,并将信息实时反馈给驾驶员,从而提高停车和行车的安全性。文中详细分析了硬件电路的设计、软件算法的优化以及系统的整体性能测试结果,为同类产品的开发提供了参考依据和技术支持。
  • 学习信号选中应用
    优质
    本文深入探讨了深度学习技术在雷达信号处理领域的应用,特别是针对雷达信号自动分选的问题,提出并验证了几种有效的解决方案。通过实验数据分析展示了该方法相较于传统算法的优势,为雷达信号处理领域提供了新的思路和参考。 雷达信号识别在电子战中的重要性不容忽视。通过对侦察获得的连续雷达辐射源信号特征参数进行准确识别,可以为军事决策提供关键依据,并有助于制定有效的对抗措施。 传统方法通常依赖于专家设计的手工特征提取,这种方法需要领域内的专家对信号有深刻的理解才能设计出有效的特征。此外,这些方法在处理时间序列数据时存在局限性,尤其是在面对复杂多变的雷达信号时,其识别效果往往不佳。这主要是因为传统的机器学习模型难以捕捉到信号之间的长期依赖关系。 为解决这些问题,研究人员提出了基于长短时记忆网络(LSTM)模型的方法来处理雷达信号识别任务。LSTM是一种专为序列数据设计的神经网络模型,通过引入门控机制有效解决了梯度消失问题,并能更好地捕捉时间序列中的长期依赖性。在雷达信号识别中,LSTM能够自动学习重要特征并进行分类。 为了进一步提高准确性,本研究采用了双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)模型。与传统的单向LSTM相比,双向LSTM可以从前后两个方向同时获取信息流,这意味着它可以利用过去和未来的信息来更好地理解信号的上下文特征。这在雷达信号识别中非常有用。 基于深度学习特别是LSTM及其变种的方法为电子战中的信号识别提供了一种新的解决方案。这些方法不仅减少了人工特征提取的需求,还能更有效地处理时序数据,从而提高信号识别的准确性和鲁棒性。随着技术的发展和完善,预计未来将有更多基于深度学习的技术应用于雷达信号识别领域。
  • 控阵馈线
    优质
    本文将深入探讨相控阵雷达馈线技术的发展现状与面临的挑战,分析其关键技术,并展望未来发展趋势。 馈线是雷达系统中的关键组成部分,在相控阵雷达中尤为重要。它不仅承担着复杂的任务,还负责实现电扫描、多波束生成、波束赋形以及副瓣电平控制等独特功能。本书深入探讨了相控阵雷达馈线系统的各个方面,包括其组成部件如馈电线网络、移相器与控制系统及T/R组件的特点和工作原理,并详细介绍了设计方法和技术参数。 书中还提供了关于如何测试幅相特性的技术手段以及有源相控阵天馈系统中的幅相监测与校正的实用策略。此外,本书还对当前的技术趋势进行了展望,并探讨了新技术的应用前景。 该书内容详实、实用性极强,对于雷达馈线系统的研发人员和制造工程师来说是一本宝贵的参考资料;同时也适合雷达部队官兵作为学习材料使用;并且可以为高校相关专业的高年级学生及硕士研究生提供教学与参考价值。
  • 图像基本参数计献_AASR_RASR_NESZ_
    优质
    本论文集聚焦于雷达技术的核心领域,深入探讨了AASR、RASR及NESZ等关键概念,涵盖雷达图像的基本参数计算,为雷达系统优化提供理论支持。 两篇文献详细介绍了如何计算NESZ、AASR 和 RASR。
  • 迹汇聚处理及数据
    优质
    本论文探讨了雷达点迹汇聚处理技术及其在数据融合和分析中的应用,旨在提高目标识别准确性和系统效率。 在雷达系统的终端数据处理过程中,点迹检测是一个关键环节,其设计影响着雷达的最终点迹精度、航迹滤波质量和精度。本段落主要介绍了利用大规模可编程器件进行点迹检测的设计原理及实现方法。
  • 激光SLAM2D3D领域及未来发展
    优质
    本论文深入探究了激光雷达SLAM技术在二维与三维空间中的应用现状,并展望其未来发展趋势。 基于激光雷达的SLAM技术发展及未来研究方向适合初学者快速了解该领域的学习路径;多种激光雷达导航算法的研究可以帮助比较各类算法在不同场景下的使用情况及其优缺点。所需工具包括Ubuntu(根据个人已安装ROS版本进行适应性调整)、C++等,后续会继续更新各类激光雷达算法的源码和相关书籍,并讲解如何正确使用它们。 SLAM技术可以根据所选传感器的不同分为两类:基于激光雷达的激光SLAM和基于视觉的VSLAM。本内容专注于介绍在SLAM导航中应用激光雷达的情况,其中包括2D和3D两种类型。该学习材料适用于大学生参加各类比赛(如挑战杯、中国大学生竞赛等),以及刚进入研究生阶段的学生面对新课题时寻找研究方向使用,帮助快速定位正确的研究路径并减少摸索时间。 欢迎各位下载学习使用,并可通过私信相互交流探讨!