56、雷达信号处理相关对象与方法详解

最新推荐文章于 2025-09-21 16:12:37 发布
最新推荐文章于 2025-09-21 16:12:37 发布
阅读量28 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 雷达工具箱精要解析 文章标签： 雷达信号处理 匹配滤波器 干扰模拟
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cuda7parallel/article/details/151243959

雷达信号处理相关对象与方法详解

1. getMatchedFilter 函数

1.1 功能概述

getMatchedFilter 函数用于获取脉冲波形的匹配滤波器系数。该函数有两种调用语法：
- coeff = getMatchedFilter(pulselib,idx) ：返回波形库 pulselib 中由索引 idx 指定的波形的匹配滤波器系数 coeff 。
- coeff = getMatchedFilter(pulselib,idx,pidx) ：除了指定波形索引 idx 外，还指定了步进调频（stepped FM）波形的脉冲索引 pidx 。

1.2 输入参数

参数 描述 数据类型 默认值
pulselib 波形库，指定为 phased.PulseWaveformLibrary 系统对象 phased.PulseWaveformLibrary 无
订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
点云从入门到精通技术详解100篇-基于路侧激光雷达的交通目标感知方法与实现(中)
getusushu的博客
10-22 375
当部署激光雷达在路侧进行数据采集时，激光束由于经过发射透镜组的反射、吸收与 畸变，使得在发射过程中便丢失了部分点云信息。同时由于激光束与地面存在俯仰角，如图2.6所示，向上反射的激光束因为在空气中与空气分子、尘埃等大气物质发生作用，绝大部分的激光被散射而导致点云数据丢失，同时向下反射的激光束照射到道路目标表面 后，一部分光束由于与目标产生相互作用而被吸收，其余光束由于漫反射的作用而无序散射，只存在较少的一部分光束可以原路返回至激光接收器。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于路侧激光雷达的交通目标感知方法与实现
getusushu的博客
10-21 563
激光雷达，是一种结合传统雷达与激光发射器的新型传感器，主要由激光发射器、激 光接收器、数据处理系统以及旋转机构等模块组成。激光发射器通过转台向特定视场角FOV的场景内发射激光束，同时通过光学接收器接收所感知区域内反射回来的激光信号，利用所获取的发射激光束与反射激光束间的相关信息，可直接计算或推导出反射点的距离、高度以及反射强度等信息。本文所使用的数据采集传感器是镭神智能公司生产的C16 多线激光雷达，其测距原理是飞行时间测距法（TOF），如图2.1所示。相较于三角测距。
Matlab数字图像处理技术与应用实战详解
weixin_32445049的博客
07-21 757
图像分割是数字图像处理中的一个基本步骤，它涉及到将图像分割成若干个互不相交的区域，这些区域具有相似的特征，如颜色、纹理、亮度等，从而简化图像，并为后续的图像分析提供便利。图像分割通常被视为一种从图像中提取有用信息的预处理步骤，其结果直接影响到图像分析的质量和准确性。要求图像分割技术应满足以下标准：准确性：分割后的图像应尽可能准确地表示原始图像中物体的边缘。鲁棒性：算法应能处理噪声、光照变化等图像质量的影响。完整性。
雷达UDP上位机系统设计与信号处理实战
weixin_35756130的博客
09-21 850
雷达作为现代感知系统的核心传感器，广泛应用于自动驾驶、安防监控与工业检测等领域。在实际工程中，雷达通过UDP协议将采集到的原始回波数据实时传输至上位机进行处理与分析。本章系统阐述雷达UDP上位机的整体技术架构，明确其在信号接收、数据解析、频域转换与可视化展示等环节的功能定位。重点介绍上位机在整个雷达信号处理链中的角色——作为连接硬件与算法的桥梁，承担着高时效性、低延迟的数据流管理任务。典型系统由四大模块构成：网络通信层负责监听UDP数据包；数据解析层完成二进制帧提取与结构化解码；
点云从入门到精通技术详解100篇-车载激光雷达路面检测
getusushu的博客
12-13 1564
够实现连续，动态的测量，具有一系列的优点，它的出现与发展，为快速获取空间三维信。路三维场景，对于路面病害是以照片形式记录，输出的病害报表带有病害位置、尺寸、达测量道路路面，用于获取道路的技术特征，进而判断道路的使用情况以及损坏程度，随着经济的发展交通运输量日益增加，公路常年被。车辆碾压，难免造成破损，变形及凹陷，如果未能及时检测、修复，道路病害不断扩。大，会对城市道路的安全性产生一定的影响，还会增加城市道路检修费用，为国家整。点：在道路车辆多，行车速度快，无法保障检测人员人身安全，一般采用设置路障，
7、机器人定位与建图技术详解
bb456的博客
06-19 31
本文详细探讨了机器人定位与建图技术的核心原理及其在实际中的应用。从定位的全局与局部层面出发，分析了基于运动模型和观测模型的定位方法，并介绍了同时定位与建图（SLAM）的关键算法如EKF-SLAM和Fast-SLAM。文章还涵盖了规划、控制、多传感器融合等关键技术，总结了当前面临的技术挑战及解决方案，并展望了深度学习、多机器人协作和物联网融合等未来发展趋势。通过丰富的示例和流程图，全面展示了机器人感知-规划-行动循环的工作机制，为理解和开发自主导航系统提供了坚实基础。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于背包激光雷达点云在城市公园单木参数提取中的应用
getusushu的博客
02-26 810
定安卓智能手机为测量平台的便携、快捷的树高测量装备，并研制了相应的树高测量软件，基准站，针对精度要求较高的项目，需按照测绘规范架设三脚架，并将基站架在三脚架上。随着碳达峰、碳中和目标的提出，实现一个国家。排放总量，通过植树造林、节能减排等形式，抵消自身产生的二氧化碳排放，实现二氧化。碳的“零排放”，即二氧化碳的排放不再增长达到峰值，之后逐步回落。物量，因此，森林生物量的估算成为现代林业科研的热点问题，特别是大尺度区域森林生。术的发展和进步被引入中国，是近些年发展极为迅速的一种主动方式的遥感技术。
点云从入门到精通技术详解100篇-扫描成像激光雷达稀疏点云数据姿态估计
getusushu的博客
09-11 420
激光雷达是一种主动探测技术，将微波雷达探测原理作为基础，以激光为探测信号，通过测量反射回波的时间间隔、幅度变化、频率变化等计算目标空间位置信息[1,2]，在单线激光测距基础上，对每个测距点的距离信息同步测量可以实现三维成像，根据成像方式不同分为面阵成像和扫描成像两类。面阵成像激光雷达是指采用面阵光源和面阵光电探测器，只需要通过一次激光脉冲的发射与接收就能获得一帧三维图像，面阵成像激光雷达成像速度快，但激光回波功率需要平均分布到传感器阵列，在发射功率相同的条件下，传感器阵列规模越大则单个像元。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】SLAM技术详解（应用篇）
qq_36130719的博客
10-12 1576
卡尔曼滤波是递归的线性高斯系统最优估计。EKF将NLNG系统在工作点附近近似为LG进行处理。IEKF对工作点进行迭代。UKF没有线性化近似，而是把sigma point进行非线性变换后再用高斯近似。PF去掉高斯假设，以粒子作为采样点来描述分布。优化方式同时考虑所有帧间约束，迭代线性化求解。
【概率论在信号处理中的应用】：随机信号分析的数学基础详解
!... 参考资源链接：[随机信号分析习题答案.pdf](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6401ad39cce7214c316eebe0?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 概率论在信号处理中的基础概念 ...概率论在现代信号处理领域中扮
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
FMCW雷达信号处理流程与算法仿真详解
根据所提供的文件信息，特别是标题“FMCW雷达信号处理基本流程”以及描述中提到的测距量程150米、距离分辨率0.5859米、测速量程49.3421 m/s、速度分辨率0.1927 m/s等参数，可以深入展开FMCW雷达信号处理的关键知识点...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值