32、雷达目标多普勒估计与恒虚警率检测技术解析

雷达目标多普勒估计与恒虚警率检测技术解析

1. 雷达多普勒估计
1.1 雷达系统设置

在进行雷达目标的多普勒估计时,首先要定义一个雷达系统。由于此示例重点在于多普勒处理,所以使用了相关示例中构建的雷达系统。可以通过以下代码加载数据:

load BasicMonostaticRadarExampleData;
1.2 系统模拟
  • 目标定义 :多普勒处理利用运动目标引起的多普勒频移。这里定义了三个目标,通过指定它们的位置、雷达散射截面积(RCS)和速度来实现。
tgtpos = [[1200; 1600; 0],[3543.63; 0; 0],[1600; 0; 1200]];
tgtvel = [[60; 80; 0],[0;0;0],[0; 100; 0]];
tgtmotion = phased.Platform('InitialPosition',tgtpos,'Velocity',tgtvel);
tgtrcs = [1.3 1.7 2.1];
fc = radiator.OperatingFrequency;
target = phased.RadarTarget('MeanRCS',tgtrcs,'OperatingFrequency',fc);

其中,第一个和第三个目标都位于2000米的距离处,且速度均为100 m/s,但第一个目标沿径向移动,第三个目标沿切向移

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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