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恒虚警率检测的Matlab代码-SFND_Radar_Target_Generation_and_Detection:传感器融合纳米...

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简介:
这段Matlab代码属于传感器融合纳米度课程项目,专注于雷达目标生成与检测,特别针对恒虚警率(CFAR)算法的实现,适用于雷达信号处理的教学和研究。 恒虚警率检测的MATLAB代码用于雷达目标产生与探测项目介绍:该项目的目标是模拟调频连续波(FMCW)雷达并处理信号以检测目标的距离和速度。实现是在MATLAB中完成,属于Udacity传感器融合纳米学位课程的一部分。 项目的重点包括: - 设计符合系统要求的FMCW波形。 - 定义模拟目标的距离与速度。 - 模拟发送及接收信号,确定拍频信号。 - 对拍频信号执行距离FFT以确定距离信息。 - 实施恒虚警率(CFAR)算法过滤第二次FFT的结果,并显示检测到的目标。 FMCW波形设计:根据项目要求,所设计的雷达必须满足以下条件: - 工作频率为77GHz - 距离分辨率为1米 - 最大探测距离200米 - 最大速度限制为70m/s - 速度分辨率3m/秒 带宽决定了距离分辨率,根据一米的距离精度要求计算出相应的带宽。线性调频周期必须显著大于信号往返时间,最差情况下目标位于最大范围时的值是其5.5倍。最后,信号斜率(即频率变化速率)为带宽除以中心工作频率。 以上描述概述了项目的主要内容和关键设计参数。

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  • Matlab-SFND_Radar_Target_Generation_and_Detection:...
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    这段Matlab代码属于传感器融合纳米度课程项目,专注于雷达目标生成与检测,特别针对恒虚警率(CFAR)算法的实现,适用于雷达信号处理的教学和研究。 恒虚警率检测的MATLAB代码用于雷达目标产生与探测项目介绍:该项目的目标是模拟调频连续波(FMCW)雷达并处理信号以检测目标的距离和速度。实现是在MATLAB中完成,属于Udacity传感器融合纳米学位课程的一部分。 项目的重点包括: - 设计符合系统要求的FMCW波形。 - 定义模拟目标的距离与速度。 - 模拟发送及接收信号,确定拍频信号。 - 对拍频信号执行距离FFT以确定距离信息。 - 实施恒虚警率(CFAR)算法过滤第二次FFT的结果,并显示检测到的目标。 FMCW波形设计:根据项目要求,所设计的雷达必须满足以下条件: - 工作频率为77GHz - 距离分辨率为1米 - 最大探测距离200米 - 最大速度限制为70m/s - 速度分辨率3m/秒 带宽决定了距离分辨率,根据一米的距离精度要求计算出相应的带宽。线性调频周期必须显著大于信号往返时间,最差情况下目标位于最大范围时的值是其5.5倍。最后,信号斜率(即频率变化速率)为带宽除以中心工作频率。 以上描述概述了项目的主要内容和关键设计参数。
  • Matlab-Udacity_SFND_Radar_目标生成与...
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    这段简介是关于在Udacity SFND雷达课程中使用的MATLAB代码,专注于恒虚警率(CFAR)技术的应用。该代码用于生成虚拟雷达目标,并进行精确的目标检测和识别,适用于雷达信号处理的学习与实践。 恒虚警率检测的MATLAB代码以及SFND雷达目标生成与检测相关细节如下所述: 1.2 DCFAR流程实现步骤: 错误报警是指误报的雷达目标检测,这通常由噪声或超出阈值的其他干扰信号引起。通过动态计算多个阈值级别来降低误报率。 2 DCFAR是一种动态阈值处理技术。使用这种技术可以监控每个距离/多普勒频率范围或多普勒频率范围内噪声,并将信号与本地噪声水平进行比较,以此创建一个保持恒定虚警率的阈值。错误报警问题可以通过实施恒定的误报率来解决。 CFAR根据车辆周围环境改变检测阈值。该技术会估算“被测小区”一侧或两侧雷达范围和多普勒小区中的干扰水平,并利用这些估计值确定目标是否在被测单元(CUT)中存在。 2 DCFAR步骤FMCW配置: 使用给定规范设计FMCW波形,随后计算带宽、线性调频时间和斜率。具体参数如下: - Rt = 110; % m - Vt = -20; % m/s - d_Resolution = 1; % m - c = 3e8; % m/s (光速) - max_radar_range = 200; 以上是关于恒虚警率检测与FMCW雷达波形设计的基本步骤和参数设置。
  • CFAR_CFAргui_CFAР_cfaргui_matlab_
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    本项目专注于恒虚警率(CFAR)检测算法的研究与实现,提供了一套基于Matlab的CFAргui和CFAР工具,用于雷达信号处理中的目标检测。 MATLAB GUI设计的多算法CFAR一维恒虚警检测项目包含fig和m文件,运行m文件即可打开GUI。
  • 基于毫波雷达与视觉仿真Matlab
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    本项目提供了一套基于Matlab平台的代码,用于实现毫米波雷达与视觉传感器数据融合技术的虚拟检测和分析,适用于智能驾驶领域。 毫米波雷达与视觉传感器融合的检测仿真的MATLAB代码部分展示如下: ```matlab sensors=cell(8,1); % 设置位于汽车前保险杠中央的前向远程毫米波雷达 sensors{1}=radarDetectionGenerator(SensorIndex,1,Height,0.2,MaxRange,174,... SensorLocation,[egoCar.Wheelbase+ egoCar.FrontOverhang,0],FieldOfView,[20,5]); % 设置位于汽车后保险杠中央的前向远程毫米波雷达 sensors{2}=radarDetectionGenerator(SensorIndex,2,Height,0.2,Yaw,180,... SensorLocation,[-egoCar.RearOverhang,0],MaxRange,174,FieldOfView,[20,5]); ```
  • CFAR_Matlab_CACFAR雷达_雷达算法
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    本文档介绍了MATLAB环境下实现的CACFAF(细胞平均恒虚警率)雷达检测算法,适用于研究和应用中的目标检测与跟踪。 雷达恒虚警检测CACFAR基于MATLAB的实现方法涉及使用MATLAB软件来开发和测试常数假警报率(Constant False Alarm Rate, CACFAR)算法,这是一种在复杂环境中保持固定误报概率的重要技术。这种方法适用于需要精确目标识别的应用场景中,能够有效地抑制杂波并提高检测性能。
  • ML_CFAR.zip_GO-CFAR_ca_cfar_setsq87__C FAR
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    本项目提供了一种改进型恒虚警率(CFAR)检测算法,名为GO-CFAR。该算法基于MATLAB实现,并优化了在复杂背景噪声下的目标检测性能,特别是在使用SQ87加权方案时展现出了显著优势。 均值类恒虚警检测器(ML-CFAR)包括了平均检测器(CA-CFAR)和最值检测器(GO-CFAR和SO-CFAR),运算速度快,非常适合单目标的检测。
  • OS-CFAR.zip_cfar目标_有序统计CFAR__
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    本资源包提供了一种基于有序统计的恒虚警率(CFAR)算法用于雷达信号处理中的目标检测。该方法在复杂环境下有效识别目标,保持较低的漏警与误报率。 利用MATLAB实现雷达目标的有序统计恒虚警检测。
  • (CFAR)技术
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    恒虚警检测(CFAR)技术是一种自适应信号处理方法,用于雷达系统中自动调整噪声和干扰环境下的检测阈值,确保稳定的目标识别性能。 在MATLAB 7.4基础上实现恒虚警检测。
  • 基于MATLAB雷达信号
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    本研究探讨了在MATLAB环境下实现雷达信号处理中的恒虚警率(CFAR)检测算法。通过理论分析与仿真验证,优化了不同环境下的目标检测性能。 资源名:雷达信号的恒虚警检测_matlab 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明:所有项目源码均经过测试校正,确保可以成功运行。如下载后遇到问题,请联系我寻求帮助或更换版本。 适合人群:适用于初学者及有一定经验的开发人员。
  • MATLAB-数据实例:示例
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    本资源提供了一个使用MATLAB进行传感器数据融合的实例代码,旨在展示如何结合来自多个传感器的数据以提高估计精度和可靠性。 数据融合的MATLAB代码示例涉及传感器融合与因子图实验的应用场景。该示例包含了以下类型的数据:全球定位系统(GPS)、国际货币联盟晴雨表、相机功能轨迹导航以及各种传感器信息,这些数据以特定格式进行存储。 感谢FFI同事允许共享这些资源! 提供的可执行文件包括: - 绘制原始数据。 - GPS和IMU的批量融合处理。 - 实现固定滞后算法的GPS与IMU数据融合。 - 利用ISAM2技术实现GPS、IMU与其他传感器的数据整合。 以下为Ubuntu系统下安装依赖项的具体步骤: 1. 安装编译器,cmake,curl及git工具: ``` sudo apt install -y build-essential cmake curl git wget ``` 2. 安装Eigen库及相关数学计算支持包(如BLAS和LAPACK): ``` sudo apt install -y libblas-dev liblapack-dev libeigen3-dev ``` 3. 获取并安装Sophus库: 使用Git命令克隆GitHub上的Sophus代码仓库,然后进行编译与安装。 在开始项目之前,请根据实际需求选择合适的部分,并按照上述指导完成环境搭建。