基于FMCW毫米波雷达的多目标跟踪系统的设计与实现。主要内容涵盖从原始数据的准备到最终航迹管理的全过程。具体步骤包括：原始数据的加窗处理、距离速度FFT变换形成RDMAP、静态杂波滤除与非相干累计、CA-CFAR检测与谱峰搜索、多普勒相位补偿、测角算法对比（如FFT、MUSIC、DML、OMP、DBF、CAPON、ESPRIT），以及最近邻算法关联和卡尔曼滤波跟踪。每个环节都配有详细的算法解释和技术细节，确保读者能够全面掌握多目标跟踪系统的实现方法。 适合人群：从事雷达技术研究、信号处理、自动化控制等领域，尤其是对FMCW毫米波雷达感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要理解和实现基于FMCW毫米波雷达的多目标跟踪系统的场合。主要目标是帮助读者掌握从数据处理到航迹管理的完整流程，提升对雷达系统及其相关算法的理解和应用能力。 其他说明：本文不仅提供了理论背景，还附有具体的Matlab程序实现，便于读者动手实践和验证所学内容。

内容概要：本文详细介绍了基于FMCW毫米波雷达的多目标跟踪系统的设计与实现。主要内容涵盖从原始数据的准备到最终航迹管理的全过程，包括加窗处理、距离速度FFT形成RDMAP、静态杂波滤除与非相干累计、CA-CFAR检测与谱峰搜索、多普勒相位补偿、测角算法对比、最近邻算法关联和卡尔曼滤波跟踪等关键技术。每个步骤都有详细的理论解释和Matlab代码实现。 适合人群：从事雷达技术研究、信号处理、多目标跟踪领域的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要理解和实现基于FMCW毫米波雷达的多目标跟踪系统的研究人员和工程师。目标是掌握从数据处理到航迹管理的完整流程，能够独立开发类似系统。 其他说明：文章不仅提供了具体的算法实现方法，还对比了几种常见测角算法的优劣，帮助读者在实际应用中做出最佳选择。此外，通过Matlab代码实现，使理论与实践相结合，便于理解和应用。

无人机航迹平滑处理在无人机飞行任务中至关重要，它能够确保无人机沿着预设的平滑路径飞行，提高飞行效率和安全性。贝塞尔曲线是计算机图形学中广泛使用的一种平滑曲线生成方法，常用于设计流畅的路径。在这个项目中，我们将深入探讨如何使用C++实现无人机航迹的贝塞尔曲线平滑处理，并结合osgEarth库进行可视化。 贝塞尔曲线的基本概念源自数学，它由一系列控制点决定，通过线性或非线性的组合，生成一条连续且平滑的曲线。在四阶贝塞尔曲线（最常见的类型）中，有四个控制点：起点P0、两个中间控制点P1和P2，以及终点P3。通过贝塞尔多项式，我们可以计算出任意参数t下的曲线点位置，t取值范围为0到1。 C++实现贝塞尔曲线通常涉及以下几个步骤： 1. **定义数据结构**：创建一个结构体或类来存储控制点坐标，如`struct ControlPoint { float x, y, z; }`。 2. **贝塞尔函数**：编写贝塞尔曲线的计算函数，该函数接受控制点数组和参数t，返回对应位置的坐标。对于四阶贝塞尔曲线，可以使用递归方式实现，如下： ```cpp Vector3D BezierCurve(const ControlPoint* points, float t) { if (t == 0 || t == 1) return points[t == 0 ? 0 : 3]; Vector3D p1 = BezierCurve(points, t * (1 - t)); Vector3D p2 = BezierCurve(points + 1, t * (1 - t)); return (1 - t) * p1 + t * p2; } ``` 3. **参数化处理**：根据无人机航迹需求，将时间转换为参数t，然后调用贝塞尔函数获取相应位置。 4. **生成航迹**：遍历时间轴上的多个时间点，生成对应的贝塞尔曲线点，形成完整的航迹。 osgEarth是一个强大的开源库，用于在OpenGL环境中进行地球可视化。要结合osgEarth绘制贝塞尔曲线，我们需要： 1. **导入库**：在C++代码中包含必要的osgEarth头文件，并链接库。 2. **创建场景节点**：使用osgEarth的`Feature`和`Geode`类来表示航迹点。每个航迹点都是一个`Geometry`对象，可以通过`addDrawable`添加到`Geode`中。 3. **设置样式**：通过`Style`对象配置航迹的外观，如颜色、线宽等。 4. **添加到地图**：将`Geode`对象添加到`MapNode`，并将其置于场景图中。 5. **渲染**：启动osgEarth的渲染循环，展示平滑的贝塞尔曲线航迹。 在实际应用中，可能还需要考虑航迹的实时更新、动态调整控制点以及与其他飞行控制系统的接口集成等问题。通过熟练掌握C++和osgEarth，我们可以有效地实现这些功能，为无人机提供精确、平滑的飞行路径。

DeepSeek 【创新未发表】基于matlab人工旅鼠算法ALA无人机避障三维航迹规划

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

Matlab武动乾坤上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

基于DQN的三维无人机避障航迹规划

一篇关于路径规划的文章，在二维空间的路径规划，给定的数据去规划最优路径，采用迪杰特斯拉以及蚁群等算法；首先构建规划环境，接着考虑在多种的约束下以及外界的环境去寻优，并且延伸到三维中去规划路径（MATLAB可运行）

航迹起始程序，逻辑法，卡尔曼滤波，目标及杂波仿真

研究了一种改进蚁群算法在无人驾驶飞行器三维航迹规划中的应用。针对基本蚁群算法容易过早陷入局部最优以及过早陷入迭代停滞的缺陷,新提出了一种信息素挥发系数的随机自适应调节方法;借助最小威胁曲面这个概念,将最小威胁曲面向水平面投影,使三维航迹规划转换为二维航迹规划;并借助动态窗口这个概念,在三维离线航迹的基础上进行航迹局部重规划;最后给出仿真验证。仿真结果表明:改进蚁群算法在解的优越性和算法的快速性上都全面优于基本蚁群算法,并且改进的蚁群算法在三维航迹重规划上有很强的适应性。