目标定位是具有众多应用的多输入多输出(MIMO)雷达系统的一项基本任务。 在本文中,我们研究了带有电磁矢量传感器(EMVS)的双基地MIMO雷达中的定位问题。 与传统的定标器传感器不同,EMVS能够提供二维(2D)方向搜索,并且可以提供光源的附加偏振特性。 因此,双基地EMVS-MIMO雷达系统中的目标定位涉及2D离开方向(2D-DOD)和2D到达方向(2D-DOA)估计。 此外,我们可以获得目标的发射偏振特性以及偏振特性。 为了利用匹配滤波器之后的阵列测量的张量性质,开发了张量子空间算法,该算法通过叉积技术从张量子空间估计目标参数。 所提出的算法获得了用于参数估计的封闭形式的解决方案,与现有算法相比,它表现出更准确的性能。 数值仿真验证了所提算法的有效性和改进性。
2024-04-16 15:53:19 3.47MB 研究论文
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​ 首先我先用进行编写esp32代码 #include #include   //巴法云服务器地址默认即可 #define TCP_SERVER_ADDR "bemfa.com" //服务器端口//TCP创客云端口8344//TCP设备云端口8340 #define TCP_SERVER_PORT "8344" ///****************需要修改的地方*****************/// //WIFI名称,区分大小写,不要写错 #define DEFAULT_STASSID  "A" //WIFI密码 #define DEFAULT_STAPSW "88888888" //用户私钥,可在控制台获取,修改为自己的UID String UID = "写自己的"; //主题名字,可在控制台新建 String TOPIC = "temp"; //用于传输温湿度的主题 //DHT11引脚值 int pinDHT11 = 2;  //连接dht11的引脚 //单片机LED引脚值 const in
2024-04-15 16:38:14 4.25MB 网络协议 esp32 智能家居
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每逢佳节胖三斤,试问,过完幸福的春节,谁没多长几斤肉?而深谙“三四月不减肥,五六月徒伤悲”的时装精们如今不是在健身房就是在去健身房的路上。但是健身本身就是一个循序渐进的过程,想要立马显瘦还是得靠显瘦穿搭法,这点小心机连莎斯莱思服饰都有了,你还在等什么呢?赶紧跟着莎斯莱思时装精们的步伐,Get显瘦穿搭法,让肥胖不再。
2024-04-14 16:48:33 1.14MB
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基于柠檬酸的溶胶凝胶法制备不同尺度的锂离子电池正极材料LiFeBO3/C及其性能表征,周森森,吴状春,LiFeBO3/C是一种新型的正极材料,其具有循环寿命长,能量密度高,价格较低,理论容量高,环境友好等优点。本文通过基于柠檬酸的溶胶
2024-04-13 22:39:45 1.03MB 首发论文
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内容概要:TOPSIS 法是一种常用的综合评价方法,其能充分利用原始数据的信息,其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。 仿真平台为Matlab,该代码为曾经参加数模比赛时所用,请勿作为商用。
2024-04-12 13:31:43 19KB matlab Topsis
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广义状态空间平均法无线电能传输系统建模 包含 matlab 代码和 simulink 对照仿真 直接运行脚本代码,结果直接展现
2024-04-12 11:07:33 61KB matlab
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2022最新的学法减分助手小程序前端源码后端教程 文件内容:包含前端源码和后端源码、数据库、使用文档、视频搭建教程 非常适合搭建一个自己的项目,开始赚自己的第一桶金。 需要一些网站搭建的知识,这些在网上就可以学会。 亲测无错,可以运行 该项目目前的热度比较火,学法减分
2024-04-11 22:11:07 247.36MB 微信小程序
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小编今天研究了在Unity3D中的数据持久化问题。数据持久化在任何一个开发领域都是一个值得关注的问题,小到一个应用中配置文件的读写,大到数据库的管理维护,都可以看到数据持久化的身影。小编在《C#基于Linq和反射实现数据持久化框架Xml4DB》这篇文章中曾介绍了博主在寒假期间开发的Xml4DB框架,这是一个基于Xml的轻量级数据持久化框架,可以采用面向对象的方式来处理数据。数据持久化从某种意义上来说,就是序列化和反序列化化的过程。在.NET中我们可以将对象序列化为Xml、Json、二进制。然后通过反序列化重新获得对象。同样,在Android中我们可以通过使用Preferences来存储键值型数
2024-04-11 16:36:07 106KB
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我国碳排放增长的驱动因素分析 -基于一般均衡的结构分解法,袁鹏,程施,基于可比价投入产出表,采用基于一般均衡的结构分解方法(SDA)将我国能源消费的碳排放增长分解为碳强度、技术、国内最终需求和贸
2024-04-11 16:08:02 307KB 首发论文
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这是一种快速且非迭代的椭圆拟合。 用法: A = EllipseDirectFit(XY) 输入:XY(n,2)是n个点的坐标数组x(i)=XY(i,1), y(i)=XY(i,2) 输出:A = [abcdef]' 是系数向量最佳拟合椭圆的方程: ax^2 + bxy + cy^2 + dx + ey + f = 0, 要将此向量转换为几何参数(半轴、中心等),请使用标准公式,例如 Wolfram Mathworld 中的 (19) - (24): http://mathworld.wolfram.com/Ellipse.html 这种椭圆拟合是在文章中提出的AW Fitzgibbon, M. Pilu, RB Fisher “椭圆的直接最小二乘拟合” IEEE 翻译帕米,卷。 21,第 476-480 页(1999 年) 作者将其称为“直接椭圆拟合”。 我的代码基于数
2024-04-10 21:42:54 931B matlab
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