Robomasters 2017无人机自动降落及击打基地参考源码
2021-11-03 18:44:23
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在本文中，我们研究了利用嵌套阵列的双基地MIMO雷达中多个目标的出发方向（DOD）和到达方向（DOA）的联合估计。 通过在发送和接收阵列中配置2级嵌套阵列，引入了大量虚拟阵列Kong径。 因此，MIMO雷达系统的空间分辨率大大提高。 而且，与传统的均匀线性阵列相比，可识别目标的最大数量被更大程度地扩大。 信号模型是通过利用嵌套数组来制定的。 提出了一种新颖的行提取方法来构造用于联合角度估计的观测数据向量。 仿真结果验证了该理论算法的正确性。
2021-11-03 10:50:40
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这是什么？？？
该存储库包含用于软件定义的基于无线电的无源雷达的处理代码。 无源雷达不发送自己的任何信号-而是通过检测从其反弹的环境无线电信号的回波来定位目标。 请查看，以获取有关无源雷达工作原理的更多信息。
用法
首先克隆存储库，并使用所需的软件包创建conda环境（或手动安装它们）。
git clone https://github.com/Max-Manning/passiveRadar
cd passiveRadar
conda env create -f environment.yaml
conda activate radar-env
您可以从下载一些示例性无源雷达数据（请注意，该文件> 6GB）。 该数据是使用FM广播作为照明源记录的，并具有来自某些飞行飞机的信号的特征。 如果您想记录自己的数据，请。
将数据文件与main.py放在同一目录中，然后运行以下命令来处理数据
2021-10-31 17:12:31
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SEU2017RoboMaster
2017年RoboMaster大赛无人机自动降落与基地识别打击
分区赛（P）&国赛（G）
2021-10-28 22:28:20
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根据顺轨飞行模式双基地几何关系及其信号模型,给出了一种适用于该模式下的扩展距离多普勒算法,成功地解决了由于接收、发射平台分置而产生的不同于单基地合成孔径雷达的距离徙动校正和方位聚焦问题,计算机仿真验证了算法的有效性及其在各种双基地角情况下的适应性。
2021-10-25 21:53:13
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