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⛳️座右铭：行百里者，半于九十；路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。
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Matlab信号处理（仿真科研站版）
⛄一、毫米波雷达和视觉传感器融合检测仿真
1 毫米波雷达与视觉的融合
一般来说，毫米波雷达和视觉有三个融合级别，包括数据级、决策级和特征级。数据级融合是对毫米波雷达和摄像机检测到的数据的融合，它的数据损失最小，可靠性最高。决策级融合是对毫米波雷达和摄像机的探测结果的融合。特征级融合需要提取雷达特征信息，然后与图像特征融合。表1提供了三种融合水平的比较。
2 数据
数据方面， 3D场景下的多传感器目标检测，涉及到空间信息的处理还有不同传感器数据的结合，所以数据的维度更多，结构也相对复杂。方案中以nuScenes数据集为例，对模型进行可行性验证和预训练。整个方案的流程中，针对不同的场景和计算需要，共建立了5个不同的坐标系，不同坐标系间的映射关系由现场标定进行获取，nuSences数据集中提供了完备的标定信息供计算使用。
3 数据坐标系
方案中共包含5个坐标系，分别是全局坐标系（global）、车身坐标系(ego)、雷达坐标系(radar)、相机坐标系(cam)和像素坐标系(image)。其中，像素坐标系为常见的左上角点二维坐标系，像素坐标系和相机坐标系的转换关系由相机内参确定。其他四个坐标系均为三维坐标系，坐标系间的转换关系由现场标定确认。一共需要三个变换矩阵，分别是：
（1）雷达外参：雷达坐标系到车身坐标系的变换矩阵
（2）相机外参：相机坐标系到车身坐标系的变换矩阵
（3）车身姿态：车身姿态包括当前时刻车辆在全局坐标系中的位置和偏转信息两部分。
4 模型输入
模型输入共包括三个部分：
相机数据和雷达数据：
5 图像特征提取
图像特征提取分为全卷积骨干网和主要回归头两部分。
（1）全卷积骨干网
CenterFusion 网络架构在对图像进行初步检测时，采用 CenterNet 网络中修改版本的骨干网络 DLA（深层聚合）作为全卷积骨干网，来提取图像特征，因为 DLA 网络大大减少了培训时间，同时提供了合理的性能。
（2）主要回归头
主动回归头包括六个分支（如图2），分别输出中心点热力图、中心点偏移量、2D宽高、3D长度、距离和旋转角度，其中的中心点热力图、中心点偏移量、2D宽高、3D维度就是最终输出，不会再次预测。
6 雷达数据与目标图像的关联
要实现雷达数据与相机数据的融合，首先要将雷达的检测点与其对应的物体在图像平面进行匹配。一种比较简单直接的方法是将图像平面上落在一个2D bunding box里的雷达检测点与这个目标进行关联，但这种方法的可靠性很低，原因包括以下三点：
（1）雷达检测点和目标不是一一对应的，场景中有的目标会产生多个雷达检测点，也有的雷达检测点匹配不到任何目标。
（2）毫米波雷达的检测点的z轴信息准确性很差或者根本没有，在投影过程中可能无法精准投影到图像平面上的对应的bunding box内。
（3）同样是因为z轴信息的不稳定，如果目标被遮挡，则前后两个目标的监测点很容易在图像平面上落在同一区域内，造成错误匹配。
因此需要引入截锥关联和支柱扩张模块，来更好的进行检测点和目标框的匹配。
⛄二、部分源代码
% Define an empty scenario
scenario = drivingScenario;
scenario.SampleTime = 0.01;
roadCenters = [0 0; 50 0; 100 0; 250 20; 500 40];
roadWidth = 7.2; % Two lanes, each 3.6 meters
road(scenario, roadCenters, roadWidth);
% Create the ego vehicle that travels at 25 m/s along the road
egoCar = vehicle(scenario, ‘ClassID’, 1);
path(egoCar, roadCenters(2:end,:) - [0 1.8], 25); % On right lane
% Add a car in front of the ego vehicle
leadCar = vehicle(scenario, ‘ClassID’, 1);
path(leadCar, [70 0; roadCenters(3:end,:)] - [0 1.8], 25); % On right lane
% Add a car that travels at 35 m/s along the road and passes the ego vehicle
passingCar = vehicle(scenario, ‘ClassID’, 1);
waypoints = [0 -1.8; 50 1.8; 100 1.8; 250 21.8; 400 32.2; 500 38.2];
path(passingCar, waypoints, 35);
% Add a car behind the ego vehicle
chaseCar = vehicle(scenario, ‘ClassID’, 1);
path(chaseCar, [25 0; roadCenters(2:end,:)] - [0 1.8], 25); % On right lane
sensors = cell(8,1);
% Front-facing long-range radar sensor at the center of the front bumper of the car.
sensors{1} = radarDetectionGenerator(‘SensorIndex’, 1, ‘Height’, 0.2, ‘MaxRange’, 174, …
‘SensorLocation’, [egoCar.Wheelbase + egoCar.FrontOverhang, 0], ‘FieldOfView’, [20, 5]);
% Rear-facing long-range radar sensor at the center of the rear bumper of the car.
sensors{2} = radarDetectionGenerator(‘SensorIndex’, 2, ‘Height’, 0.2, ‘Yaw’, 180, …
‘SensorLocation’, [-egoCar.RearOverhang, 0], ‘MaxRange’, 174, ‘FieldOfView’, [20, 5]);
% Rear-left-facing short-range radar sensor at the left rear wheel well of the car.
sensors{3} = radarDetectionGenerator(‘SensorIndex’, 3, ‘Height’, 0.2, ‘Yaw’, 120, …
‘SensorLocation’, [0, egoCar.Width/2], ‘MaxRange’, 30, ‘ReferenceRange’, 50, …
‘FieldOfView’, [90, 5], ‘AzimuthResolution’, 10, ‘RangeResolution’, 1.25);
% Rear-right-facing short-range radar sensor at the right rear wheel well of the car.
sensors{4} = radarDetectionGenerator(‘SensorIndex’, 4, ‘Height’, 0.2, ‘Yaw’, -120, …
‘SensorLocation’, [0, -egoCar.Width/2], ‘MaxRange’, 30, ‘ReferenceRange’, 50, …
‘FieldOfView’, [90, 5], ‘AzimuthResolution’, 10, ‘RangeResolution’, 1.25);
% Front-left-facing short-range radar sensor at the left front wheel well of the car.
sensors{5} = radarDetectionGenerator(‘SensorIndex’, 5, ‘Height’, 0.2, ‘Yaw’, 60, …
‘SensorLocation’, [egoCar.Wheelbase, egoCar.Width/2], ‘MaxRange’, 30, …
‘ReferenceRange’, 50, ‘FieldOfView’, [90, 5], ‘AzimuthResolution’, 10, …
‘RangeResolution’, 1.25);
% Front-right-facing short-range radar sensor at the right front wheel well of the car.
sensors{6} = radarDetectionGenerator(‘SensorIndex’, 6, ‘Height’, 0.2, ‘Yaw’, -60, …
‘SensorLocation’, [egoCar.Wheelbase, -egoCar.Width/2], ‘MaxRange’, 30, …
‘ReferenceRange’, 50, ‘FieldOfView’, [90, 5], ‘AzimuthResolution’, 10, …
‘RangeResolution’, 1.25);
⛄三、运行结果
⛄四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]司兵,吴铭.双稳随机共振在弱信号检测中的应用[J].四川兵工学报. 2012,33(04)
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
1.1 PID优化
1.2 VMD优化
1.3 配电网重构
1.4 三维装箱
1.5 微电网优化
1.6 优化布局
1.7 优化参数
1.8 优化成本
1.9 优化充电
1.10 优化调度
1.11 优化电价
1.12 优化发车
1.13 优化分配
1.14 优化覆盖
1.15 优化控制
1.16 优化库存
1.17 优化路由
1.18 优化设计
1.19 优化位置
1.20 优化吸波
1.21 优化选址
1.22 优化运行
1.23 优化指派
1.24 优化组合
1.25 车间调度
1.26 生产调度
1.27 经济调度
1.28 装配线调度
1.29 水库调度
1.30 货位优化
1.31 公交排班优化
1.32 集装箱船配载优化
1.33 水泵组合优化
1.34 医疗资源分配优化
1.35 可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习分类与预测
2.1 机器学习和深度学习分类
2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类
2.2 机器学习和深度学习预测
2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测
2.2.2 ANN人工神经网络预测
2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测
2.2.4 BF粒子滤波预测
2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测
2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测
2.2.7 BP神经网络预测
2.2.8 CNN卷积神经网络预测
2.2.9 DBN深度置信网络预测
2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测
2.2.11 DKELM回归预测
2.2.12 ELMAN递归神经网络预测
2.2.13 ELM极限学习机预测
2.2.14 ESN回声状态网络预测
2.2.15 FNN前馈神经网络预测
2.2.16 GMDN预测
2.2.17 GMM高斯混合模型预测
2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测
2.2.19 GRU门控循环单元预测
2.2.20 KELM混合核极限学习机预测
2.2.21 LMS最小均方算法预测
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测
2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测
2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测
2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测
2.2.26 RF随机森林预测
2.2.27 RNN循环神经网络预测
2.2.28 RVM相关向量机预测
2.2.29 SVM支持向量机预测
2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测
2.2.31 XGBoost回归预测
2.2.32 模糊预测
2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测
2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测
3 图像处理方面
3.1 图像边缘检测
3.2 图像处理
3.3 图像分割
3.4 图像分类
3.5 图像跟踪
3.6 图像加密解密
3.7 图像检索
3.8 图像配准
3.9 图像拼接
3.10 图像评价
3.11 图像去噪
3.12 图像融合
3.13 图像识别
3.13.1 表盘识别
3.13.2 车道线识别
3.13.3 车辆计数
3.13.4 车辆识别
3.13.5 车牌识别
3.13.6 车位识别
3.13.7 尺寸检测
3.13.8 答题卡识别
3.13.9 电器识别
3.13.10 跌倒检测
3.13.11 动物识别
3.13.12 二维码识别
3.13.13 发票识别
3.13.14 服装识别
3.13.15 汉字识别
3.13.16 红绿灯识别
3.13.17 虹膜识别
3.13.18 火灾检测
3.13.19 疾病分类
3.13.20 交通标志识别
3.13.21 卡号识别
3.13.22 口罩识别
3.13.23 裂缝识别
3.13.24 目标跟踪
3.13.25 疲劳检测
3.13.26 旗帜识别
3.13.27 青草识别
3.13.28 人脸识别
3.13.29 人民币识别
3.13.30 身份证识别
3.13.31 手势识别
3.13.32 数字字母识别
3.13.33 手掌识别
3.13.34 树叶识别
3.13.35 水果识别
3.13.36 条形码识别
3.13.37 温度检测
3.13.38 瑕疵检测
3.13.39 芯片检测
3.13.40 行为识别
3.13.41 验证码识别
3.13.42 药材识别
3.13.43 硬币识别
3.13.44 邮政编码识别
3.13.45 纸牌识别
3.13.46 指纹识别
3.14 图像修复
3.15 图像压缩
3.16 图像隐写
3.17 图像增强
3.18 图像重建
4 路径规划方面
4.1 旅行商问题（TSP）
4.1.1 单旅行商问题（TSP）
4.1.2 多旅行商问题（MTSP）
4.2 车辆路径问题（VRP）
4.2.1 车辆路径问题（VRP）
4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP）
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP）
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
4.2.3 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）
4.2.4 带距离的多车辆路径问题（MDVRP）
4.2.5 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）
4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）
4.2.6 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）
4.3 多式联运运输问题
4.4 机器人路径规划
4.4.1 避障路径规划
4.4.2 迷宫路径规划
4.4.3 栅格地图路径规划
4.5 配送路径规划
4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划
4.6 无人机路径规划
4.6.1 飞行器仿真
4.6.2 无人机飞行作业
4.6.3 无人机轨迹跟踪
4.6.4 无人机集群仿真
4.6.5 无人机三维路径规划
4.6.6 无人机编队
4.6.7 无人机协同任务
4.6.8 无人机任务分配
5 语音处理
5.1 语音情感识别
5.2 声源定位
5.3 特征提取
5.4 语音编码
5.5 语音处理
5.6 语音分离
5.7 语音分析
5.8 语音合成
5.9 语音加密
5.10 语音去噪
5.11 语音识别
5.12 语音压缩
5.13 语音隐藏
6 元胞自动机方面
6.1 元胞自动机病毒仿真
6.2 元胞自动机城市规划
6.3 元胞自动机交通流
6.4 元胞自动机气体
6.5 元胞自动机人员疏散
6.6 元胞自动机森林火灾
6.7 元胞自动机生命游戏
7 信号处理方面
7.1 故障信号诊断分析
7.1.1 齿轮损伤识别
7.1.2 异步电机转子断条故障诊断
7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析
7.1.4 电机故障诊断分析
7.1.5 轴承故障诊断分析
7.1.6 齿轮箱故障诊断分析
7.1.7 三相逆变器故障诊断分析
7.1.8 柴油机故障诊断
7.2 雷达通信
7.2.1 FMCW仿真
7.2.2 GPS抗干扰
7.2.3 雷达LFM
7.2.4 雷达MIMO
7.2.5 雷达测角
7.2.6 雷达成像
7.2.7 雷达定位
7.2.8 雷达回波
7.2.9 雷达检测
7.2.10 雷达数字信号处理
7.2.11 雷达通信
7.2.12 雷达相控阵
7.2.13 雷达信号分析
7.2.14 雷达预警
7.2.15 雷达脉冲压缩
7.2.16 天线方向图
7.2.17 雷达杂波仿真
7.3 生物电信号
7.3.1 肌电信号EMG
7.3.2 脑电信号EEG
7.3.3 心电信号ECG
7.3.4 心脏仿真
7.4 通信系统
7.4.1 DOA估计
7.4.2 LEACH协议
7.4.3 编码译码
7.4.4 变分模态分解
7.4.5 超宽带仿真
7.4.6 多径衰落仿真
7.4.7 蜂窝网络
7.4.8 管道泄漏
7.4.9 经验模态分解
7.4.10 滤波器设计
7.4.11 模拟信号传输
7.4.12 模拟信号调制
7.4.13 数字基带信号
7.4.14 数字信道
7.4.15 数字信号处理
7.4.16 数字信号传输
7.4.17 数字信号去噪
7.4.18 水声通信
7.4.19 通信仿真
7.4.20 无线传输
7.4.21 误码率仿真
7.4.22 现代通信
7.4.23 信道估计
7.4.24 信号检测
7.4.25 信号融合
7.4.26 信号识别
7.4.27 压缩感知
7.4.28 噪声仿真
7.4.29 噪声干扰
7.5 无人机通信
7.6 无线传感器定位及布局方面
7.6.1 WSN定位
7.6.2 高度预估
7.6.3 滤波跟踪
7.6.4 目标定位
7.6.4.1 Dv-Hop定位
7.6.4.2 RSSI定位
7.6.4.3 智能算法优化定位
7.6.5 组合导航
8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
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