:warning_selector: 请使用。 该存储库不再维护！ 吡拉德 Python雷达数据处理 什么是派拉德？ Pyrad是由MeteoSwiss开发的实时数据处理框架。 该框架旨在离线和实时处理和可视化来自单个天气雷达以及笛卡尔合成笛卡尔产品的极地数据。 它是用Python语言编写的。 该框架受版本控制，并且基于文档字符串自动生成文档。 它能够从瑞士的所有天气雷达中获取数据，即运行中的MeteoSwiss C波段rad4alp雷达网络，MeteoSwiss X波段DX50雷达和EPFL MXPol雷达以及OPERA文件格式的雷达数据。 此外，它可以提取C / FRadial和NEXRAD 2级文件。 处理流程由3

运动目标检测与跟踪matlab代码SFND RADAR目标生成和检测 在本课程中，我们将详细讨论雷达对自动驾驶汽车产生感知所需要的过程。 从头开始，我们将基于雷达的基本原理进行构建。 我们将介绍信号传播和目标响应生成。 然后，我们将深入研究定位目标实时所需的Range Doppler生成。 我们将在MATLAB中编写代码以生成目标场景，创建FMCW波形，然后使用诸如FFT，CFAR之类的处理技术创建距离多普勒地图（RDM）。 对于项目的第二部分，我们将使用基于MATLAB的Driving Scenario Simulator进行部署，以部署多对象跟踪和聚类并研究结果。 本地运行的依赖项 要完成该项目，您还需要在计算机上下载MATLAB（如果尚未下载）。 首先，您可以按照以下步骤操作： 如果您还没有MathWorks帐户，请创建一个。 在继续执行步骤2之前，请确保验证电子邮件（检查垃圾邮件/垃圾邮件文件夹）。 下载安装程序。 运行安装程序–它会指导您完成适用于您的操作系统的步骤。

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matlab中微多普勒代码这个Matlab程序读取RPG的FMCW雷达记录的数据。 RPG以二进制格式存储数据。 该程序将其转换为netcdf4格式。 另外，可以对数据进行一些重新处理，包括取消雷达频谱和计算更高的力矩。 该程序最初由NilsKüchler于2018年创建，该程序的第一个版本可用于和。 该代码在2019年由Juan Antonio Bravo Aranda，Rosa Gierens和Lukas Pfitzenmaier进行了重组和更新，其中还包括压缩和偏振光谱的处理和去离子处理。 本文档内容： 一般结构 如何调用程序 设置数据处理选项（配置文件） 输入和输出文件 3.1。 支持的输入文件 3.2。 输出文件：命名约定和类型 数据处理的简短描述 4.1数据处理步骤 4.2消除锯齿 十。参考资料 ######################处理说明##################### 0.一般结构 该程序的所有代码都包含在目录脚本及其子目录中。 可以确定“脚本”位于执行程序的同一目录中。 配置文件也应位于同一目录中，否则请提供配置文件的完整路径，而不是config_r

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介绍多目标跟踪算法，可用于毫米波雷达目标的跟踪处理。可以基于位置、速度、角度等原始目标数据，通过处理跟踪和预测目标的轨迹。 Abstract—Multitarget tracking (MTT) refers to the problem of jointly estimating the number of targets and their states or trajectories from noisy sensor measurements. MTT has a long history spanning over 50 years, with a plethora of applications in many fields of study. While numerous techniques have been developed, the three most widely used approaches to MTT are the joint probabilistic data association filter (JPDAF), multiple hypothesis tracking (MHT), and random finite set (RFS). The JPDAF and MHT have been widely used for more than two decades, while the random finite set (RFS) based MTT algorithms have received a great deal of attention during the last decade. In this article, we provide an overview of MTT and succinct summaries of popular state-of-the-art MTT algorithms.

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Matlab代码移植关于 该程序是范围迁移算法的快速Python实现，它使用类似于MIT OpenCourseWare网站上记录的雷达的雷达来生成SAR图像：该站点包括由Gregory Charvat博士编写的Matlab程序，该程序也可以生成SAR图像，但是它可以运行非常缓慢，因此激励了这个项目。 执照 该程序最初是由Kevin Secretan在就读DigiPen理工学院时为一个学校项目编写的，毕业后对其进行了稍微的修改和清理。 该代码已根据知识共享署名-非商业性-相同方式获得许可。 （）这与MIT OpenCourseWare网站上的所有许可证都是相同的许可证，因为这是Charvat的Matlab实现用作基本参考的衍生作品。 （换句话说，我认为版权最终归他和/或麻省理工学院所有。） （代码中的一个标记功能由类似的CC许可管理，仅在允许商业使用方面有所区别。） 欢迎通过GitHub拉取请求进行贡献。 表现 运行MIT分发的Matlab代码，您可能只需要等待3到10分钟即可获得SAR映像，或多或少取决于您的计算机的性能。 3-10分钟的时间范围来自我自己在运行Matlab的两台不同计

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和HDL设计。 演示列表： 用于RFSoC ZCU111的MVDR 4x4自适应波束形成

在过去的几十年中，对快速机动目标进行成像一直是一个活跃的研究领域。 通常，实现具有多个元件的阵列天线以避免在合成Kong径雷达反演（ISAR）成像中涉及的运动补偿。 但是，与仅使用一根天线的ISAR成像系统中实现的复杂算法相比，由于硬件复杂性高，因此存在价格困境。 本文提出了一种具有两个分布式阵列的宽带多输入多输出（MIMO）雷达系统，以降低系统的硬件复杂性。 此外，给出了系统模型，等效阵列生产方法和成像程序。 与经典的真实Kong径雷达（RAR）成像系统相比，在我们的方法中有非常重要的贡献，因为可以获得许多附加的虚拟阵列元素，因此可以将较低的硬件复杂度纳入成像系统。 提供了数值模拟以测试我们的系统和成像方法。