TI毫米波雷达mmwave-industrial-toolbox-4-11-0是一款由德州仪器（Texas Instruments，简称TI）推出的工业级毫米波雷达软件工具箱，主要用于处理和分析毫米波雷达传感器的数据。这款工具箱是TI毫米波雷达产品线的重要组成部分，它提供了强大的功能，帮助工程师在工业应用中有效地开发、测试和优化毫米波雷达系统。 让我们深入了解一下毫米波雷达技术。毫米波雷达工作在毫米波频段，通常在30GHz至300GHz之间，具有较短的波长，这使得它能够在几厘米的范围内进行精确的距离、速度和角度测量。在工业领域，毫米波雷达广泛应用于自动化、机器人、安全监控、物体检测、工业物联网等多种应用场景。 TI的mmwave_industrial_toolbox_4_11_0版本是针对工业应用设计的，包含了丰富的算法和功能，如目标检测、分类、跟踪等。这些算法能够处理从毫米波雷达传感器获取的原始数据，将复杂的信号处理过程简化，使得用户可以更专注于系统的设计和优化，而不需要深入了解底层的信号处理细节。 该工具箱包含以下几个核心部分： 1. **数据采集与预处理**：工具箱提供接口与TI的毫米波雷达芯片（如AWR系列）进行通信，采集实时数据，并对原始I/Q数据进行去噪、滤波等预处理操作。 2. **目标检测**：通过使用算法如FFT（快速傅里叶变换）和CFAR（恒虚警检测）来识别和定位目标，能够在复杂的环境背景中准确检测到物体。 3. **目标分类**：工具箱可能包括多种分类算法，如基于大小、速度或回波特征的目标区分，有助于区分不同类型的物体或行为。 4. **目标跟踪**：对于动态场景，工具箱可以实现多目标跟踪，保持对目标位置和运动状态的持续估计，即使在目标移动或出现遮挡时也能保持追踪。 5. **可视化与调试**：工具箱提供了图形化界面，使用户能够直观地查看雷达数据和处理结果，便于理解和调试系统性能。 6. **应用示例与教程**：TI通常会提供详细的使用指南和实例代码，帮助用户快速上手并了解如何在实际项目中应用这些工具。 7. **API和库函数**：工具箱包含一组API和库函数，允许用户自定义算法或集成到自己的软件平台中，实现更高级别的应用开发。 在实际应用中，TI的毫米波雷达工业工具箱可以帮助工程师快速评估硬件性能，优化算法，缩短产品开发周期。通过对数据的深度分析，工程师可以调整雷达参数，改善检测性能，以满足特定工业环境下的需求。 TI的mmwave-industrial-toolbox-4-11-0是一个强大的软件工具，它集成了毫米波雷达信号处理的关键功能，为工业领域的毫米波雷达应用提供了全面的解决方案。使用这款工具箱，开发者可以更加高效地设计和实现毫米波雷达系统，推动工业4.0时代的智能化进程。

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介绍： 这是网络模拟器ns-3中用于开发WLAN IEEE 802.11ad / ay标准的存储库。 11ad和11ay标准都支持未经许可的60 GHz频带中的无线网络。 我们的实现为大型密集无线网络（包括具有异类功能和约束的设备组成）执行高保真度仿真铺平了道路。 有关该项目的更多信息，请参阅下面的出版物。 新版本： 我们很高兴在网络模拟器ns-3中共享我们的IEEE 802.11ay模块的第一个预发布版本。 我们在这里列出了一些新功能： IEEE 802.11ay PHY帧结构，新的MAC帧格式和新的信息元素。 先进的波束成形技术（EDMG BRP PPDU和短SSW帧）。 通道绑定最多四个通道。 IEEE 802.11ay中所有通道配置的通道传输掩码。 SU-MIMO波束成形训练和信道访问过程。 MU-MIMO波束成形训练程序。 MIMO QD通道接口。 MIMO通

D2D网络毫米波频段 此MATLAB代码在毫米波波段（@ 28 GHz）的信号干扰加噪声比（SINR）覆盖概率上模拟了PPP无线通信，概率为prob [SINR> T]。 网络元素是基于Poisson点过程（PPP）分布进行分布的。 网络元素是： 1- D2D发射机（干扰）2-障碍物（障碍物的长度，宽度和方向基于均匀分布生成）3-参考接收机位于原点o（0,0） 衡量参考用户的表现， 基于Slyvniak定理，它可以测量整个网络的性能。 为了使噪声平均，重复进行3000次迭代模拟。 网络的分析公式和详细信息可以在[1]毫米波波段的设备到设备通信中找到： ：

论文Deep Learning-Based Channel Estimation for Beamspace mmWave Massive MIMO Systems源码。 这是Python版本的源码。 适合人群：人工智能、通信类研究人员。

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在此存储库中，我们开发了一个全面的开源MIMO-SAR成像工具箱，该工具箱是基于MATLAB的软件包，包括我们期刊论文中原型测试台解决方案的完整信号处理链（请参见下面的参考资料）。 该工具箱允许用户控制实验台，并使用捕获的实验数据重建高分辨率的3D全息图像。 开发的工具箱包含三个主要模块：（1）数据捕获，（2）MIMO阵列校准和（3）图像重建。 我们的期刊论文中详细介绍了每个模块的框架。

matlab哈士奇代码路径损失模型 描述： 该项目的目的是在您选择的用例场景中为mmWave传输提供路径损耗模型。 因此，该文件夹提供了Matlab函数以及使用它的示例。 “ pathLossModel.m”函数生成路径损耗模型中使用的参数，该参数基于研究文献中广泛使用的方程式-参见所附论文中的方程式（2）（“预测准确性，灵敏度和参数稳定性的研究5G无线通信的大规模传播路径损耗模型”。 示例文件“ examplePLModel.m”显示了如何将Matlab函数与该软件包中提供的少量输入文件一起使用。 Matlab功能说明： 该函数提取路径损耗值（作为输入提供）的统计信息，并生成我们使用的路径损耗模型所需的参数（路径损耗指数和阴影因子）。 唯一的输入要求是一个“ .mat”文件，其中包含考虑的用例场景的路径损耗值。 这些路径损耗值可以通过使用信道探测仪和各种天线的测量获得，或者可以使用光线跟踪器进行估算。 路径损耗输入文件中的数据组织在Matlab函数的“ pathLossModel.m”的标头部分中进行了描述。 一旦提取路径损耗指数和阴影系数的标准偏差，该函数还将绘制路径损耗值和所用模