一、脉冲积累数的确定
1.1 基本公式与单位换算

脉冲积累数m 的确定公式为:
其中,为3dB波束宽度(单位:度),
为脉冲重复频率(单位:Hz),Ω 为天线扫描角速度。
单位换算问题:
上述公式中,Ω 的单位为"度/秒"。但在实际工程中,天线扫描速度有时用"每分钟转多少圈(r/min)"表示。设每分钟转N 圈,则:
-
每圈为360度
-
每分钟为60秒
因此,度/秒与转/分钟之间的
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脉冲积累数m 的确定公式为:
其中,为3dB波束宽度(单位:度),
为脉冲重复频率(单位:Hz),Ω 为天线扫描角速度。
单位换算问题:
上述公式中,Ω 的单位为"度/秒"。但在实际工程中,天线扫描速度有时用"每分钟转多少圈(r/min)"表示。设每分钟转N 圈,则:
每圈为360度
每分钟为60秒
因此,度/秒与转/分钟之间的
FPGA雷达信号处理实战:数字下变频(DDC)与脉冲压缩(PC)的定点化设计与资源优化
本文深入探讨FPGA在雷达信号处理中的关键应用,重点解析数字下变频(DDC)与脉冲压缩(PC)的定点化设计方法。通过30MHz中频、40MHz采样率的雷达系统案例,详细介绍了NCO相位精度优化、位宽管理策略及资源高效实现技巧,为工程师提供了一套完整的FPGA信号处理解决方案。
距离-多普勒谱(RD谱)之二:距离相关(匹配滤波)
详细说明匹配滤波的概念、等效模型及实现匹配滤波的各种方法。同时,解释了conv(x,y)与ifft(fft(x) .* fft(y))结果不同的原因。
FPGA+STM32相控阵雷达信号处理系统架构与工程实践
相控阵雷达通过相位控制实现波束电子扫描,其信号处理依赖高速数据流与控制流的紧密协同。FPGA凭借并行架构承担数字下变频、脉冲压缩和波束形成等实时计算,STM32则以确定性中断响应负责系统时序、接口通信与状态监控。这种异构分工在工业雷达、无人机避障和车载毫米波雷达中广泛存在,能有效平衡实时性与灵活性。多端口DDR缓存和USB高速上传是保证数据吞吐的关键环节,而跨时钟域同步、电磁兼容和散热设计则决定系统能否从原型走向稳定运行。
【雷达信号处理】第一章的课后习题
分别计算回波时延 $t_0$ 为 $1\text{ ns}$、$1\text{ μs}$、$1\text{ ms}$ 和 $1\text{ s}$ 时的距离 $R$。其中 $c = 3 \times 10^8\text{ m/s}$(光速,见第2页脚注①)。
雷达欺骗干扰MATLAB仿真:距离与速度假目标建模
雷达欺骗干扰是电子对抗中的核心技术,其本质是通过人为操控回波时延或载频参数,诱导雷达在距离维或速度维产生虚假目标。原理上,距离假目标基于确定性时延偏移,速度假目标依赖多普勒频移注入,二者分别作用于匹配滤波后的距离像和多普勒谱。这类干扰具备非合作、低功率、高隐蔽等技术价值,广泛应用于机载自卫干扰、导弹末制导对抗及雷达抗干扰算法验证。实际工程中需严格遵循奈奎斯特采样约束,并考虑PRI稳定性对拖引效果的影响。本资源提供可直接集成的MATLAB仿真框架,覆盖距离/速度假目标及波门拖引四大典型场景。
基于雷达网络的穿墙人体检测
本文研究基于超宽带雷达传感器网络在自然灾害中的人体检测技术,结合模糊模式识别与深度学习方法,实现对墙体后多状态人体目标的有效识别。通过特征参数提取与遗传算法优化,构建高精度识别模型,并在不平衡样本条件下验证自编码器的优越性能,提升救援场景下的检测准确率。
雷达系统设计MATLAB仿真:链路搭建与蒙特卡洛验证
雷达系统设计涉及雷达方程、信号波形、回波建模与检测等多个环节,MATLAB仿真是验证这些算法的常用手段。其核心原理是从雷达方程出发确定链路预算,以复基带信号构建回波仿真,再通过匹配滤波、动目标检测(MTD)和CFAR实现目标探测。仿真的工程价值在于低成本复现复杂电磁场景,常用于课程设计、毕业设计以及雷达信号处理算法的预研验证。针对实际仿真中的常见问题,如采样量化误差、多普勒模糊、门限设置不当等,同时提供系统性排查策略,并演示基于蒙特卡洛方法对整套链路进行统计性能评估,帮助读者获得可靠的仿真结果。
雷达系统设计MATLAB仿真:从LFM回波到测距测速的完整实现
信号处理是雷达系统的核心,而仿真则是验证算法与系统设计的高效途径。在雷达仿真中,线性调频(LFM)信号因其大时宽带宽积特性,成为最常用的发射波形,通过脉冲压缩可同时获得远作用距离和高距离分辨率。接收端的匹配滤波、相参积累与恒虚警检测(CFAR)构成了目标检测与参数估计的完整链路,最终实现测距测速解算。基于MATLAB搭建的雷达系统仿真平台,能够快速验证参数设计、评估性能边界,广泛应用于教学实验、预研论证及算法验证。本文从信号模型到多目标场景,系统梳理了一套可复用的雷达测距测速仿真实现方法。
MTI与MTD雷达动目标检测仿真:杂波抑制与多普勒分辨详解
雷达信号处理中,动目标检测的核心挑战是从强杂波背景中提取微弱回波。多普勒效应揭示了运动目标与静止杂波的频率差异,由此发展出MTI与MTD两级处理技术:MTI通过脉冲对消抑制零多普勒静止杂波,MTD利用多普勒滤波器组实现速度分辨。二者结合可显著提升雷达在复杂环境下的目标检测能力,广泛应用于空管、交通监测及军事监视场景。围绕MTI/MTD仿真代码包,工程实践需重点掌握回波建模、脉冲压缩、距离-多普勒图生成及恒虚警检测参数设置,并通过蒙特卡洛实验验证检测概率。以MATLAB为例,梳理从原理到仿真的完整链路,可帮助
涡旋电磁波雷达成像的Matlab仿真:从OAM相位到距离-角度图
雷达通过发射信号并处理回波来获取目标信息,传统雷达主要利用距离、速度等维度,而涡旋电磁波通过引入轨道角动量(OAM)为成像提供了新机制。在Matlab仿真中,核心是将拓扑荷作为额外观测维度,结合脉冲压缩与方位维相干积累,实现距离-角度二维成像。本文从波前相位与目标方位角的线性关系入手,给出点目标回波模型、参数选取、匹配滤波及FFT快速成像的完整代码,并讨论了角度分辨率与拓扑荷数量的关联、镜像与NaN等常见问题。内容覆盖雷达成像算法验证和课程设计中的典型需求,适合作为信号处理领域工程实践的入门参考。
Python-Opencv中的膨胀和腐蚀
Python-Opencv中的膨胀和腐蚀 腐蚀和膨胀是对白色部分(高亮部分)而言的,不是黑色部分。 膨胀就是图像中的高亮部分进行膨胀,“邻域扩张”,效果图拥有比原图更大的高亮区域。腐蚀就是原图中高亮部分被腐蚀,“邻域被蚕食”,效果图拥有比原图更小的高亮区域。 1.膨胀 膨胀过程是有一个结构元素或者模板去在原图像素比对,当比对过程中,中心像素位置的值根据其八邻域取或运算,或运算为1就取自己的中心值,...
快速上手:网页版EggNOG功能注释全流程解析
本文详细解析了网页版EggNOG在蛋白序列功能注释中的全流程操作,从初识工具到实战技巧,涵盖FASTA格式处理、参数设置、结果解读及常见问题解决方案。特别适合生物信息学初学者快速掌握这一高效注释工具,提升非模式生物基因组研究的注释效率。
Zephyr RTOS 嵌入式 C 编程 (使用嵌入式 RTOS POSIX API)8. Zephyr RTOS 与以太网、Wi-Fi 及 TCP/IP
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尝试使用CubeMX做stm32开发之九:SYS配置
参考《STM32中文参考手册_V10》,研究CubeMX中有关SYS的配置
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《锂电池储能系统充放电管理的Simulink建模与仿真》摘要 本文详细介绍了使用Simulink+SimscapeElectrical对锂电池储能系统进行充放电管理策略建模的全过程。从系统结构设计入手,重点阐述了锂电池模型、充放电控制器、热管理系统等核心模块的搭建方法,并提供了完整的仿真流程。文章详细说明了如何实现荷电状态管理、温度控制和功率限制等关键策略,通过仿真分析了电池电压、电流、SoC和温度等关键指标的变化规律。最后提出了基于仿真结果的优化建议,包括参数整定、算法改进等方面,为锂电池储能系统的安全高
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这是Salesforce在今年年初出的一篇关于半监督学习的文章被ICLR 2020收录,目前还保持在SOTA状态。 文章主要做了两点工作: • 提出了一个co-divide方法。 • 利用label co-refinement 和co-guessing 改善之前的谷歌提出的MixMatch方法 1.co-divide方法 大概思路:同时训练两个网络,让每个网络在样本损失分布上去拟合GMM模型,并利用GMM模型,将训练数据分为标签数据和未标签数据,co-divide 使前面分的标签与未标签数据分别在
24届数字IC设计/验证秋招总结贴——先看这个
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