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弗兰克提出的LFM波形及其在MIMO雷达中的应用。

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简介:
弗兰克提出的LFM波形编码方法以及其在MIMO雷达系统中的广泛应用,展现出极高的价值。该编码方案的特性使其在多输入多输出(MIMO)雷达技术中具有重要的作用和潜在的应用前景。研究人员致力于深入探索并优化弗兰克编码的LFM波形,以进一步提升MIMO雷达系统的性能和效率。

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  • (Frank)编码LFMMIMO分析
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    本文深入探讨了弗兰克编码技术在多输入多输出(MIMO)雷达系统中生成线性频率调制(LFM)波形的应用,分析其性能优势及潜在应用场景。 弗兰克编码的LFM波形在MIMO雷达中的应用。
  • MIMO原理,MATLAB
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    本课程深入探讨多输入多输出(MIMO)雷达系统中的波束成形技术及其背后的理论基础,并通过MATLAB进行实践操作与仿真分析。 MIMO雷达波束形成的基本原理以及部分资源代码分享给大家,希望能有所帮助。
  • 仿真模型、毫米MUSIC算法升分辨率MIMO
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    本文探讨了雷达仿真模型的应用,并深入研究了毫米波雷达与MUSIC算法如何通过MIMO技术提高分辨率,为雷达系统设计提供理论支持。 雷达仿真模型在毫米波雷达中的应用结合了MUSIC算法以提高分辨率,并利用MIMO技术实现这一目标。
  • MIMOOFDM Chirp设计
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    本研究聚焦于MIMO雷达系统中基于OFDM的Chirp波形设计,探讨其在提高雷达分辨率和抗干扰性能方面的优势与应用。 生成OFDM Chirp波形,并提供其在时域和频域的表示方法,用于MIMO雷达系统的研究。参考文献中包含有关波形时频域特性的详细描述,以支持进一步研究工作。
  • MIMO设计仿真
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    本项目专注于多输入多输出(MIMO)雷达技术的研究,涵盖创新波形的设计及其在复杂环境中的性能评估。特别关注于高效地模拟和分析杂波对雷达系统的影响,以优化目标检测与识别能力。 这篇论文系统地介绍了MIMO雷达的基本原理、波形设计,并对杂波进行了建模和仿真。
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    《MIMO雷达的正交波形设计》一文聚焦于多输入多输出(MIMO)雷达技术,深入探讨了正交波形的设计原理与应用,旨在提升雷达系统的性能和抗干扰能力。 采用序列二次规划算法设计MIMO雷达正交波形,并依据极小化峰值旁瓣电平准则进行波形优化。
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    《MIMO雷达的波束形成技术》一文深入探讨了多输入多输出(MIMO)雷达系统中的波束形成策略,旨在提升雷达系统的空间分辨力、抗干扰能力和检测性能。文章结合理论分析与仿真验证,为该领域的研究提供了宝贵的参考和新的视角。 MIMO雷达波束形成的基本原理及部分资源代码分享给大家,希望能对大家有所帮助。
  • ·沃尔夫
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    弗兰克·沃尔夫是一位知名的摄影师和导演,以其独特的视角和创新的摄影风格而闻名。他的作品在世界各地展出,并获得多项奖项。 求解交通流量分配模型的有效方法 为了实现有效的交通流量分配模型的解决方案,需要使用一系列复杂的算法和技术来处理大量的数据,并确保计算结果准确无误。 下面提供了一段C语言代码示例,用于求解基于最短路径(Minimum Cost Routes)和Frank-Wolfe算法的交通流量分配问题。此程序包括初始化、主循环以及关闭模块等步骤: ```c #include stdafx.h #include #include #include os.h #include my_types.h #include md_alloc.h #include my_util.h #include message.h #include tui.h #include meta.h #include link_functions.h #include od_table.h #include od_flow.h #include mincostroutes.h #include ls_bisect.h #include fw_status.h extern int no_zones, no_nodes; my_float **ODflow, TotalODflow; void Init(char *tuiFileName); void Close(char *tuiFileName); void InitODflow(void); void CloseODflow(void); int main(int argc, char **argv ) { my_float *MainVolume, *SubVolume, *SDVolume; int **MinPathPredLink; struct fw_status_struct fw_status; char *tuiFileName; StatusMessage(General, Ready, set, go...); switch(argc){ case 2: tuiFileName=argv[1]; break; case 1: tuiFileName=control.tui; break; default: ExitMessage(Wrong number of command line arguments (%d). \n Syntax: fw ., argc-1); } Init(tuiFileName); MainVolume = (my_float*)Alloc_1D(no_links, sizeof(my_float)); SDVolume = SubVolume = (my_float*)Alloc_1D(no_links, sizeof(my_float)); MinPathPredLink = (int**)Alloc_2D(no_zones,no_nodes, sizeof(int)); InitFWstatus(&fw_status); FindMinCostRoutes(MinPathPredLink, NULL); Assign(ODflow,MinPathPredLink,MainVolume); FirstFWstatus(MainVolume, &fw_status); for ( fw_status.Iteration = 1; ContinueFW(fw_status); fw_status.Iteration++) { FindMinCostRoutes(MinPathPredLink, NULL); Assign(ODflow,MinPathPredLink,SubVolume); VolumeDifference(SubVolume, MainVolume, SDVolume); my_float Lambda; Lambda = LinksSDLineSearch(MainVolume, SDVolume ); UpdateFWstatus(MainVolume, SDVolume,&fw_status); UpdateVolume (MainVolume, SDVolume,Lambda ); } Close(tuiFileName); StatusMessage(General,The end); } void Init(char *tuiFileName){ tuiInit(tuiFileName); InitLinks(); InitODflow(); InitLineSearch(); } void Close(char *tuiFileName){ StatusMessage(General, Closing all modules); tuiClose(tuiFileName); CloseLinks(); CloseODflow(); CloseLineSearch(); } void InitODflow(void){ char *ODflowFileName; int input_no_zones; struct meta_struct meta_data; tuiGetInputFileName( OD flow file name, TRUE, &ODflowFileName); StatusMessage(General, Reading OD flow file %s, ODflowFileName); ODflow = Read_ODflow (ODflowFileName, &TotalODflow,&input_no_zones ,&meta_data ); if(input_no_zones != no_zones) ExitMessage(OD flow file %s is for %d zones, and not for %d zones., ODflowFileName , input_no_zones, no_zones); tuiGetDouble( OD flow factor, FALSE); } void CloseODflow(void){ Free_2D((void **)ODflow, no_zones,no_zones); } ``` 该代码通过读取交通流量数据文件(例如控制面板中的control.tui),计算每条路径的成本,分配交通流量,并使用迭代法更新直至达到收敛条件。此方法能有效地解决大规模网络中复杂的交通流问题。 以上就是求解交通流量分配模型的C语言实现示例代码,它展示了如何初始化系统、执行核心算法以及关闭模块的过程。
  • 时间延迟Beamforming Radar风阵列__成_延时求和
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    本文探讨了时间延迟波束形成技术在Beamforming雷达与麦克风阵列中的应用,重点介绍了其在信号处理、目标定位及噪声抑制方面的优势。通过分析延时求和波束形成的原理及其优化方法,文章展示了该技术如何提高雷达系统的分辨率和信噪比,同时增强声学场景中声音源的识别能力。 延时求和波束形成技术应用于雷达、天线及麦克风阵列的滤波处理。
  • FPGA自适成与示例:束成设计FPGA/...
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    本文介绍了基于FPGA技术实现自适应波束形成的方法及其在雷达系统中的应用示例,探讨了其在提高信号处理效率和雷达性能方面的优势。 该存储库包含FPGA/HDL演示以及几种波束成形和雷达设计。提供了Simulink模型和MATLAB参考代码,以展示各种雷达和阵列处理算法的高级仿真及HDL设计。具体演示包括用于RFSoC ZCU111的MVDR 4x4自适应波束形成。