多雷达数据集 多雷达数据集

SystemVue_Radar入门，很好的入门文档。

阵列雷达matlab仿真代码雷达模拟 教育雷达模拟 ENGIN 435：我刚刚更新了程序，希望能更灵活地输入。 当您下载 repo 时，您现在需要查看 top_placeholder.py 文件。 该文件现在管理程序的运行。 从第 20 行开始，有几个项目可以更改。 该程序需要一维阵列因子或完整的二维图案强度矩阵。 我无法处理所有不同的可能归一化，所以请以 dB 为单位保留数据，而不是归一化为 1。 4/24：添加了一个字段，您可以在其中声明 matlab 中使用的变量名称。 这是为了允许 Python 解析从 matlab .mat 文件导入的 DICT 结构。 这需要是所使用的确切变量名称。 我重新设计了模式图，这应该可以解决人们在展示他们的图时遇到的一些问题。 有很多评论垃圾，我很抱歉我尽可能快地进行了这些更改，并且我没有整理出需要永久保存或需要保存的内容。 信号处理分支用于雷达接收的开发，而 ENGIN 465 类使用相控阵项目的代码。 该类的任何有用的添加都将镜像到 master 中。

matlab程序，经典方法角度测量，用于雷达原理仿真

GNU无线电雷达工具箱 安装指南转到主目录中的任何文件夹，然后在终端中输入以下命令。 git clone https://github.com/kit-cel/gr-radar.git //克隆此存储库cd gr-radar/ mkdir build // make build文件夹cd build/ cmake ../ // build makefiles make //构建工具箱 一些测试用例使用巨大的缓冲区大小。 因此，您必须增加单个共享内存段的最大大小。 运行以下行以修复该问题。 此外，该脚本还配置了一些USRP内容。 重新启动后，所有更改将被重置。 sudo ./../examples/setup/setup_core 现在，您可以运行所有测试用例并安装工具箱。 如果ctest响应“通过100％测试”，则应正确构建工具箱。 ctest //运行测试sudo make in

我们向您介绍我们在MicroLab实验室中创建的雷达。 该雷达使用2个超声波传感器和1个连续360度移动的电动机。

Detecting and Classifying Low Probability of Intercept Radar

线性跟驰模型的matlab代码无味卡尔曼过滤器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 介绍 无味卡尔曼滤波器是对扩展卡尔曼滤波器进行改进的一种方法。 与EKF不同，UKF不会线性化状态方程。 它依赖于构建通过状态向量模型传播的sigma点。 下面显示的是该项目的两个数据集的结果。 以使标准化归一化平方接近其统计期望值的方式选择噪声参数。 雷达测量空间为三维（rho，phi，rho_dot），并且95％置信区间的卡方值为7.8。 激光雷达的测量空间为二维（x，y），95％置信区间为1的卡方值为6。对这两个值进行平均可以预期所有预测状态中约5％的卡方值为7或7。更高。 对于所选的噪声参数，这大约是正确的。 依存关系 cmake> = v3.5 使> = v4.1 gcc / g ++> = v5.4 基本制作说明 克隆此仓库。 创建一个构建目录： mkdir build && cd build 编译： cmake .. && make 运行它： ./UnscentedKF path/to/input.txt path/to/output.txt 。 您可以在“数据/”中找到一些示例输入。 例

由simon haykin著作。对海杂波有兴趣的人适用

IAA迭代自适应估计算法，用于空时自适应处理。简单的子程序