恒虚警率检测matlab代码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范围和速度。 该实现是在MATLAB中完成的，该项目是Udacity的Sensor Fusion Nanodegree的一部分。 该项目的主要部分是： 根据系统要求设计FMCW波形。 定义模拟目标的范围和速度。 模拟发送和接收信号以确定拍子信号 对拍子信号执行范围FFT以确定范围 实施CFAR算法以过滤第二FFT的输出并显示目标。 图片来源：Udacity-传感器融合纳米度的理解 执行 FMCW波形设计 设计的FMCW雷达必须满足以下要求： 范围 价值 频率 77 GHz 范围解析度 1米 最大范围 200米 最大速度 70 m /秒 速度分辨率 3 m /秒 带宽 范围分辨率与带宽成正比。 考虑到一米的距离分辨率，可以使用以下表达式计算带宽。 期（Tchirp） 线性调频周期必须至少比往返时间高几倍。 最坏的情况是目标位于最大范围内。 在该项目中，使用了最大往返时间的5.5倍的线性调频周期。 该方程式如下所示。 坡 最后，信号的斜率基本上是带宽除以频率。 Mat

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宽带雷达目标检测与跟踪方法 西安电子科技大学学硕论文 ，适合大三、大四本科生学习有关雷达目标检测方向的学习和研究

雷达目标检测与恒虚警处理 （第二版） 何友 仿真程序 CFAR 均值类 CA GO SO-CFAR 第3章 均值类CFAR检测器

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Part1 Dynamic Models Part2 Ballistic Target Models Part3 Measurement Models Part4 Decision-Based Methods Part5 Multiple-Model Methods

SFND 3D对象跟踪 欢迎来到相机课程的最后一个项目。 通过完成所有课程，您现在对关键点检测器，描述符和在连续图像之间进行匹配的方法有了扎实的了解。 另外，您知道如何使用YOLO深度学习框架检测图像中的对象。 最后，您知道如何将摄像机图像中的区域与3D空间中的激光雷达点相关联。 让我们看一下程序原理图，看看我们已经完成了什么，还缺少什么。 在这个最终项目中，您将实现原理图中缺少的部分。 为此，您将完成四个主要任务： 首先，您将开发一种使用关键点对应关系随时间匹配3D对象的方法。 其次，您将基于激光雷达测量来计算TTC。 然后，您将继续使用相机进行相同的操作，这需要首先将关键点匹配与感兴趣的区域相关联，然后根据这些匹配来计算TTC。 最后，您将使用该框架进行各种测试。 您的目标是找出最适合TTC估计的检测器/描述符组合，并寻找可能导致相机或激光雷达传感器测量错误的问题。 在此毫微

雷达目标特性，他与目标的形状/尺寸/材料，以及雷达波长，极化方式等有关。