37、杂波中表面目标的雷达检测模拟

杂波中表面目标的雷达检测模拟

在雷达检测领域,准确识别表面目标在杂波环境中的存在是一项具有挑战性的任务。本文将详细介绍如何模拟杂波环境下表面目标的雷达检测,通过使用统计雷达模型和地形数据,深入探讨多普勒分离和视线遮挡对目标可检测性的影响。

杂波多普勒分离下的表面目标检测

本部分将展示如何利用多普勒分离技术,在表面反射显著的情况下检测移动目标。我们将配置一个雷达场景,模拟一个典型的侧视机载雷达指向表面目标的情况。首先,我们将目标设为静止,然后计算一个使目标与杂波分离的速度矢量,并检查由此产生的检测结果。

静止目标

以下是具体的操作步骤:
1. 创建雷达数据生成器

mountingYPR = [-90 15 0];
fc = 1e9;
rangeRes = 100;
prf = 5e3;
numPulses = 128;
beamwidth = 4;
dopRes = prf/numPulses;
lambda = freq2wavelen(fc);
rangeRateRes = dop2speed(dopRes,lambda)/2;
unambRange = time2range(1/prf);
unambRadialSpd = dop2speed(prf/4,lambda);
cpiTime = numPulses/prf;
rdr = radarDataGenerator(1,'No scanning','UpdateRate',1/cpiTime,'MountingAngles',mountingYPR,...
    
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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