奔袭的算法工程师

RadarScenes数据集是一个专业的毫米波雷达数据集，由奔驰、大陆等德国著名的汽车及零部件公司的研发人员联合制作。和学界公开的数据集不同，由于其车企的背景，因此数据采集更符合实际场景，应用场景更为聚焦。

汽车77GHz侧后方毫米波雷达系统的设计、要求和限制。系统功能包括盲区检测、变道辅助、后方侧向辅助带制动、后方碰撞预警和开门预警功能。

毫米波雷达在实际道路测试过程中发现的问题

这是车载FMCW雷达算法仿真，测距量程150m，分辨率0.5859m，测速量程49.3421m/s，分辨率0.1927m/s，参数可根据需要调整

天线阵列波束赋形基本原理和仿真 均匀线阵、平面阵列、圆形阵列方向图仿真 各种自适应波束形成仿真，如最小方差、递归最小二乘等 波束宽度计算仿真 副瓣电平计算仿真 低副瓣设计仿真

Wheel extraction based on micro doppler distribution using high-resolution radar 高分辨汽车雷达微多普勒分布和车轮微多普勒信号提取

毫米波雷达AWR2544的芯片手册

角雷达性能测试case

在现今社会中，校园欺凌问题日益严重，给学生们的身心健康带来了严重威胁。为了有效应对这一挑战，声源定位技术被引入到校园防欺凌系统的设计中。 声源定位技术是一种利用声音信号来确定其来源位置的技术。它具有精准、实时的特点，能够迅速探测到潜在的欺凌事件发生地点。将声源定位与校园防欺凌系统相结合，有助于快速响应并阻止欺凌行为，保障学生的安全。 这种系统通过利用传感器、声音处理技术和实时监测装置，能够识别可能发生欺凌行为的区域，并立即通知相关教职员工进行干预。声源定位技术的运用为校园创造了更安全的环境，使得教育工作者和学生能够更加专注于教学和学习，营造和谐的校园氛围。

数字信号处理MATLAB编程实现入门

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加特兰Demo点迹数据

自动驾驶汽车的未来看起来很棒;然而，实现一辆完全自动化的汽车仍然非常具有挑战性。目前，市场仍然由2级部分自动驾驶汽车主导。 如果没有传感器，自动驾驶汽车是不可能实现的。传感器可以让汽车看到和感知道路上的一切，并收集安全驾驶所需的信息。此外，为了构建从A点到B点的路径，并向汽车控制器发送适当的指令，例如转向、加速和制动，这些信息被处理和分析。此外，自动驾驶汽车上的传感器收集的信息，包括前方的实际路径、交通堵塞和道路上的任何障碍物，也可以通过车对车通信技术在连接的汽车之间共享[19,20]，这对于驾驶自动化来说是非常有用的资源。当今大多数汽车制造商在自动驾驶汽车中最常使用以下三种类型的传感器:摄像头、雷达和激光雷达。与其他传感器相比，雷达以相对较低的成本提供目标的位置和速度。此外，雷达在恶劣环境下也很强健[21,22]，如光线不足、恶劣天气和极端温度。这些特点使雷达成为自动驾驶汽车的独特传感器。 现代雷达在汽车的应用，经典著作，值得一读。