【高级雷达感知与学习】 第十章 可微分雷达与端到端波形设计（前沿/研究热点）

可微分雷达波形优化研究
最新推荐文章于 2025-12-03 13:56:23 发布
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分类专栏： 人工智能技术白皮书 文章标签： 算法 深度学习 人工智能
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一、模糊函数理论基础

1.1 模糊函数的数学定义与物理意义

模糊函数本质上是雷达波形在距离-多普勒平面上的自相关函数，其主瓣宽度决定了雷达的距离分辨率和速度分辨率，而旁瓣电平则影响了雷达的杂波抑制能力和目标遮蔽现象。

模糊函数的物理意义：

  • 距离分辨率：由模糊函数在�τ轴上的主瓣宽度决定，主瓣越窄，距离分辨率越高
  • 速度分辨率：由模糊函数在��fd​轴上的主瓣宽度决定，主瓣越窄，速度分辨率越高
  • 距离-多普勒耦合：模糊函数的形状反映了距离和速度估计之间的相互影响

1.2 模糊函数与雷达性能指标的关系

1.3 常见波形的模糊函数特性

波形类型 模糊
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高级雷达感知与学习（Advanced Radar Sensing and Learning — Python + AI 实践）
VectorShift的博客
11-01 1945
面向具备现代机器学习（深度学习、概率推断）、数字信号处理与 Python 编程背景的研究人员。目标是：把雷达物理/信号处理与最新的机器学习方法（自监督、Transformer、可微分 DSP、端到端自适应波形设计、传感器融合）合并成可重复的工程与研究流程，培养能独立发表/工程化的能力。核心出品：可运行的 Python 实验、复现性强的基线模型、与一项可提交的研究/工程结题。
用于汽车毫米波雷达的四维高分辨率点云图像
weixin_44670677的博客
06-15 999
本文提出了一种车载4D毫米波雷达高分辨率点云生成算法。针对现有技术在多普勒和角度分辨率上的不足，该研究提出：1)结合TDM-DDM的混合MIMO框架，通过双PRF波形设计实现速度模糊消除；2)基于复值深度卷积网络(CV-DCN)的超分辨率DOA估计方法，利用空间平滑算法构建单帧多快拍数据输入，有效保留相位信息。实验验证表明，该算法在2°小角度间隔下仍保持稳定分辨性能，实测点云成像清晰呈现车辆轮廓。研究为自动驾驶环境感知提供了高精度的4D雷达解决方案。
用AI勘探地质：全波形反演技术 (FWI) 原理与AI方法的应用
Kenji_Shinji的博客
06-13 6834
该问题是典型的涉及偏微分方程求解的反问题，当前业界常用的方法是利用有限差分、有限元法求解声波、弹性波方程，利用伴随方法进行反演，最终得到代表地下地质分布的速度模型。此外，基于梯度的优化方法可能陷入局部最优解，因此对速度模型的初始估计需要较为准确，具体地，初始速度模型所对应的地震波场与实际地震波场的误差需小于半波长。FWI是典型的反问题，需要从观测的地震数据推测地下速度模型的分布，而这一推测过程并没有数学方程可以描述，因此必须不断重复正演过程，迭代修正估计的速度模型，最终逼近真实的速度模型分布。
【学习笔记】Day 2
Akiiiira的博客
08-03 1551
1、inversionnet_train_light 试运行——未成功2、DL-FWI基础入门培训-1,2，以及作业1的完成学习目的：进一步认识 “通过全波形反演探测地震数据” 这一系统。内容摘要（1）“全波形反演” 概述A. 关于正演与反演的逻辑B. FWI的数学表示C. FWI的端到端深度学习解释D. DL-FWI的优势E. DL-FWI的基本发展和分类F. 地震数据 (Seismic Data) 是什么样的?G. 速度模型 (Velocity Model) 是什么。
全波形反演的目标和技术
DARRENANJIAN的博客
10-16 1173
通过这种共享特征的方式，模型可以更好地泛化到新的样本，尤其是在数据有限的情况下，多任务学习可以利用任务之间的相互补充和共享信息来增强学习效果。课程学习的理念是通过逐渐引入难度递增的样本，让模型从容易的样本开始学习，逐渐过渡到难度更高的样本，在训练过程中逐步增加模型的能力。迁移学习的优势在于可以充分利用源任务的数据和知识，减少目标任务的数据需求，提高模型的泛化能力和效果。迁移学习的基本思想是，通过将源任务的知识或特征迁移到目标任务中，可以加速目标任务的学习过程，提高模型的泛化能力和性能。
【深度学习】深度学习概念
m0_72516377的博客
11-15 1062
摘要：深度学习是机器学习的一个子领域，通过多层神经网络实现自动特征学习。相比传统机器学习，深度学习具有自动特征提取、端到端学习、强大非线性表示能力等特点，但也依赖大量数据和计算资源。其常见模型包括CNN、RNN、Transformer等，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等多个领域。随着大模型发展，深度学习在多模态融合方面展现出强大潜力，但也面临可解释性不足等挑战。
Python深度学习：从入门到精通
YunWisdom
07-21 1901
亲爱的读者，欢迎您翻开这本书。我们即将探索的，是深度学习的宇宙——一个由数据、算法与算力构筑的奇妙世界。它既是严谨的科学，也是创造的艺术，更是一条通往未来智慧的修行之路。本书将带您从最基础的数学原理出发，亲手搭建神经网络，驾驭Transformer等前沿模型，最终将智慧转化为现实世界的价值。请放下畏惧，保持好奇。这不仅是一次知识的学习，更是一场思维的远行。来，随我一起，开启这趟非凡的旅程吧。
InSAR相位解缠技术的实现与应用
weixin_35391606的博客
07-13 1016
合成孔径雷达（SAR）是一种远程感测技术，它通过发射微波信号并接收目标回波，对地球表面进行成像。与光学遥感不同，SAR可以在全天候、全天时条件下工作，不受云层和光照条件的限制，是进行地表监测和测量的重要工具。Goldstein算法是一种在InSAR（合成孔径雷达干涉测量）技术中常用的相位解缠方法。该算法的核心在于寻找一条路径，使得路径上每一步的相位差最小化，从而达到全局相位解缠的效果。Goldstein算法利用了连续性原理，通过迭代的方法来逐步改善解缠的精度。
Tongue-n-Cheek：非接触式舌头手势识别
soda5的博客
10-10 953
本文提出Tongue-n-Cheek，一种基于微雷达阵列的非接触式舌头手势识别系统，用于帮助瘫痪患者进行人机交互。该系统通过检测面部肌肉运动，结合优化的信号处理算法，在嵌入式平台上实现95%的识别准确率与低延迟，解决了传统接触式或侵入式方法带来的不适与皮肤损伤问题。
Matlab在电子信息科学与技术中的应用研究
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一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
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注意到：灯泡状态周期是6。
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
qq_73044452的博客
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摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
算法基础篇：（二十一）数据结构之单调栈：从原理到实战，玩转高效解题
2301_79248256的博客
11-29 1590
本文深入解析了单调栈这一高效数据结构。首先介绍了单调栈的基本概念，即在普通栈的基础上增加元素单调性约束，可分为递增栈和递减栈。接着详细讲解了四种核心应用场景：寻找左右侧最近更大/更小元素，并提供了对应的C++代码实现。通过洛谷P5788等模板题和发射站、柱状图最大矩形等实战案例，展示了单调栈如何将O(n²)问题优化为O(n)解法。最后总结了单调性选择、遍历方向等核心技巧，并给出避免数据溢出、优化IO等实用建议。掌握单调栈能有效解决"找最近最值"类问题，是算法竞赛和面试中的重要工具。
[优选算法专题十.哈希表 ——NO.55~57 两数之和、判定是否互为字符重排、存在重复元素]
最新发布
2401_83386596的博客
12-03 552
两数之和问题的最优解法采用哈希表实现O(n)时间复杂度，通过存储元素值与下标的映射关系，快速查找互补值。字符重排判定问题通过单哈希数组统计字符出现次数，先加后减并实时校验，确保字符种类和数量完全一致。存在重复元素问题使用哈希集合检测重复元素，遍历数组时检查元素是否已存在于集合中。三种解法均利用哈希结构优化查找效率，将时间复杂度从暴力解法的O(n²)降至O(n)，是典型空间换时间策略的工业级实现。
红包分配算法的严格数学理论与完整实现
12-03 514
红包分配问题可以严格定义为： 定义 1.1（红包分配问题）: 给定总金额 M>0M > 0M>0 和参与人数 n∈N+n \in \mathbb{N}^+n∈N+，分配函数 f:{1,2,...,n}→R+f: \{1, 2, ..., n\} \rightarrow \mathbb{R}^+f:{1,2,...,n}→R+ 需要满足：设 Ω\OmegaΩ 为样本空间，F\mathcal{F}F 为事件域，PPP 为概率测度： 1.2.2 随机变量性质 定义随机变量 XiX_iXi​ 表示第 iii 个人获
高级雷达系统：波形设计与多样性探索
Griffiths和Alessio Balleri在第6章中介绍了如何借鉴生物系统的特性来设计雷达波形。 7. **车载雷达系统的连续波形**：Hermann Rohling和Matthias Kronauge在第7章中探讨了适用于汽车雷达系统的连续波形设计，以...
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