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  • 三维激光雷达参数标定是智能车通过激光雷达感知环境的基础, 针对常见标定方法实施繁琐、精度低, 以及依赖其他传感器的问题, 提出了一种分步自动标定算法。第1步对地面点云进行拟合得到地面方程, 构造水平度函数, ...
  • 雷达调制

    2020-12-03 19:38:57
    常见描述雷达特征参数有: 时域参数。信号的时域参数一般包括脉冲宽度(PW)、脉冲到达时间(TOA)、脉冲重复间隔(PRI)及脉冲重复间隔的调制类型以及变化范围。 频域参数。信号的频域参数一般包括信号的载频频率(CF)、...

    雷达通常有两种基本类型:连续波(CW)雷达和脉冲雷达。
    连续波雷达发射连续波,并且发射的同时可以接收反射回来的的回波信号,即收发可以同时进行。
    脉冲雷达间歇式发射脉冲周期信号,并且在发射的间隔接收发射的回波信号,即收发间隔进行。

    常见描述雷达特征参数有:

    1. 时域参数。信号的时域参数一般包括脉冲宽度(PW)、脉冲到达时间(TOA)、脉冲重复间隔(PRI)及脉冲重复间隔的调制类型以及变化范围。
    2. 频域参数。信号的频域参数一般包括信号的载频频率(CF)、频率带宽(BW),以及频率变化规律等。
    3. 空域参数。空域参数主要指的是信号到达角度(DOA) ,包括俯仰角、方位角等。
    4. 天线扫描参数。天线扫描主要影响脉冲幅度(PA)的变化,参数包括天线调制参数、天线扫描周期(ASP)及其扫描规律。
      在这里插入图片描述
      雷达信号分选通常在脉冲信号脉内分析完成后进行,在完成信号脉内分析后将形成脉冲描述字(Pulse Discreption Word,PDW):对所有脉冲以定长、定格及定位含义的数字形式的脉冲信号描述字。
      脉冲描述字常表示为 PDW = {TOA,DOA,CF,PW,PA,PM}
    1.信号分选的脉内参数

    (1)脉冲到达时间(TOA)
    TOA是PDW中非常重要的一项参数,且脉冲重复间隔PRI是由TOA计算得出,因此TOA的准确测量对于雷达侦察接收机非常关键。
    (2)脉冲到达角(DOA)
    在PDW中,最能表征辐射源位置信息的就是DOA,通常PRI范围在毫秒量级,因此即便是机载雷达,在几个脉冲的时间间隔内也不会有明显的位置改变。所以电子侦察接收机测量到的脉冲到达角度会相对稳定,不会在短时间内有剧烈变化,且DOA参数不受雷达本身控制。因此DOA是信号分选中最为稳定、最为可靠的参数。
    但DOA却是PDW所有参数中最难测量的参数。测量DOA需要必须的测量电路和大量的天线和接收机,且天线和接收机必须进行幅度和相位的匹配设计。因此, DOA测量的系统成本非常高。
    (3)载波频率(CF)
    在进行电子干扰中最重要的参数即载波频率,因此现代雷达为了提高自身的抗干扰能力以及目标检测能力,脉冲频率的变化形式愈发多样。除常规频率外主要采用频率捷变及频率分集等。电子侦察接收机对于非频率调制信号通常只测量脉冲的中心频率。对于线性调频(chirp)及其它频率调制信号,通常测量起始频率和信号带宽。对线调信号来讲带宽一般可通过频率调制斜率和Pw计算得到。常规雷达和频率分集雷达的信号载频集中在若干个频率点上,频率捷变雷达的信号载频会在某个范围内变化,因此CF也是雷达信号分选的重要参数之一。
    (4)脉冲宽度(PW)
    由于战场环境中脉冲流密度较大以及多径效应,造成PW的测量可能不够准确,因此PW是一个不十分可靠的分选参数。但由于不同功能雷达的PW是不同的,所以脉冲宽度对于雷达信号分选依然有很大的参考作用。通常雷达告警器脉宽范围较窄,一般在0.1us到1us间。而预警、搜索雷达通常是进行初始探测和扇区目标定位,对分辨率要求不高,但对平均功率要求较高,因此,这类雷达的脉宽通常较宽。
    (5)脉冲幅度(PA)
    侦察接收机接收到的PA受到很多因素影响,主要有:脉冲幅度调制、雷达和接收机的天线扫描规律等。鉴于PA稳定性较差,因此在分选过程中通常不将其作为特征参数。但侦察接收机可通过接收到的PA变化规律来推导辐射源天线扫描相关参数。
    (6)脉内调制参数(PM)
    脉内调制通常指幅度调制、相位调制、频率调制或以上两种或三种参数的联合调制。一般来讲电子侦察接收机对PM的测量较为准确,正确率可达90%以上。因此将PM用于预分选中,可有效降低多参数空间的相互交叠概率,提高分选的准确性和分选概率。

    2. 信号分选的脉间参数

    雷达信号分选的一个主要目的是测量雷达的脉冲重复间隔及其变化规律,以实现不同雷达的脉冲序列的去交错,进而完成对辐射源信息的进一步分析。
    (1)脉冲重复间隔(PRI)
    脉冲重复间隔即雷达发射连续两个脉冲间的时间间隔。雷达通过测量目标回波的到达时间与发射脉冲的时间间隔来计算目标距离,且为避免距离模糊,雷达在接收到目标回波前不发射脉冲。所以, PRI决定着雷达的最大探测距离。根据PRI决定最大非模糊距离可知,近距离跟踪雷达以及近距离武器需要采用较高的脉冲重复频率,因此在接收机正确测量出雷达的PRI后可以得知辐射源的部分威胁信息。另一方面,在得知敌方雷达的脉冲重复间隔及其调制样式后,干扰机可以对雷达进行距离干扰。由上可知, PRI估计与识别是雷达信号分选和电子侦察领域里极为关键的一环。
    通常来说,雷达的各个脉冲是重复的,但脉冲间隔不一定重复,即使间隔本身并没有重复,但一般仍称之为脉冲重复间隔。脉冲重复间隔类型复杂多变,且不同的PRI调制样式具有不同的雷达功能。一些典型的PRI变化类型:1)固定PRI 2)抖动PRI 3)参差PRI 4)滑变PRI
    (2)天线扫描参数
    天线扫描参数同样是表征雷达的一个重要参数,它通常包括天线扫描周期、天线扫描方式以及计划方式等。侦察接收机在准确了解辐射源的天线扫描参数后可引导干扰设备实施干扰。雷达工作状态通常分为搜索和跟踪状态。当雷达处于搜索工作状态时,天线波束在空域周期性间断地照射目标。当处于跟踪状态时,天线波束在空域对目标连续照射。PRI参数和天线扫描参数与脉内参数一起,将组成辐射源描述字(Emitter Discreption Word, EDW),作为对辐射源的全方位描述。

    脉冲重复频率(PRF)是雷达脉冲发射的速度,即雷达每秒发射脉冲的个数,机载雷达的PRF可以从几百Hz到几百kHz,并且在雷达工作过程中可以改变。PRF的选择很重要,这是因为,它决定了雷达是否会产生距离模糊和多普勒频率模糊,以及模糊的程度。

    脉内脉间调制样式分类

    https://blog.csdn.net/qq_16064553/article/details/108044105

    一般的雷达信号,通常只采用脉内调制脉间频率调制脉间PRI调制
    脉间PRI调制——PRI参差、PRI滑变、PRI抖动、PRI脉组捷变、PRI调制。
    脉间频率调制——频率捷变、频率分集(同时频率分集和分时频率分集)、频率编码
    脉内频率调制——LFM(线性调频)、FSK(频率编码)、NLFM(余弦调频、正切调频、反正切调频、双曲线调频)、双分量LFM(V型调频)、STEP(频率步进调频)、FMCW(调频连续波)
    脉内相位调制——BPSK、多相编码
    脉冲雷达调制是为了增加分辨力,连续波调制是为了能测距。

    • PRF的选择至关重要,因为它决定了雷达观测到的距离和多普勒频率是否模糊,以及在何种程度上模糊。距离模糊产生的原因如下。雷达无法直接判断某一特定回波属于哪个发射脉冲。如果PRI相对于目标距离足够长,一个脉冲的所有回波都能在发送下一个脉冲之前被接收到,但是如果PRI比目标距离短,一个回波就可能属于任何一个之前的脉冲数。因此,雷达观测到的距离可能是模糊的。速度模糊的原因也类似。
    雷达导论

    https://blog.csdn.net/lightninghenry/article/list/2

    • 相量是振幅、相位和频率均为时不变的正弦波的一个复数,是更一般的概念解析表示法的一个特例。相量的真正力量在于它们能够清晰而简洁地表示两个或更多信号之间的关系。
    • 9.I和Q分量如何确定多普勒信号的方向?
      答:根据IQ分量计算出相位,通过相位变化的正负来确定多普勒信号的方向。如下图所示。相量12345678表示依次收到的8个回波,如果目标是相对静止的,则这8个回波的相位全部一样,在相量图上就不是下图中那样了,就是重合在一起了。如果目标是相对运动的,则这8和回波的相位就不一样了,大家可以仔细思考以下为什么不一样,相位的变化引起了频率的变化,这个频率的变化量就是多普勒频率。如果目标在靠近,则多普勒频率为正,相量图逆时针旋转;反之,顺时针旋转。

    1.雷达系统与无线通信系统的异同

    • 相同点

    – 都是利用无线电或微波信号工作

    – 工作过程:调制-发射-接收-解调(检波)

    – 都需要使用检测理论

    • 不同点

    – 收发方式

    • 雷达:自发自收

    • 通信:我发他收

    – 用途

    • 雷达:未知目标的检测

    • 通信:未知信息的传输

    2.雷达的核心功能

    • 检测 发现目标是否存在

    • 测量 获取目标的详细信息

    距离、方位角、俯仰角、速度、航迹、尺寸、类型、材料等

    • 脉冲雷达的优势
      脉冲操作避免了发射机干扰接收的问题,通常称为泄漏、自干扰或自干扰。自干扰问题主要有两个方面。一种是大信号干扰,它会使接收机进入增益压缩或饱和状态。另一个问题是传输信号上存在的噪声边带,可以掩盖较弱的目标回报。
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  • •本文字数:约720字•阅读时长:约3分钟•难度:2颗星斑点鱼将Matplotlib分为五部分:图表窗口设置、图表基本元素及图表输出、图表样式参数、子图创建、常见图表绘制本文讲第一部分:matplotlib常见图表绘制——极...

    本文字数:约720字阅读时长:约3分钟难度:2颗星

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    斑点鱼将Matplotlib分为五部分:

    图表窗口设置、图表基本元素及图表输出、图表样式参数、子图创建、常见图表绘制

    本文讲第一部分:matplotlib常见图表绘制

    ——极坐标图-雷达图、极轴图

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    36a19111e0da2041c022c2c2e576db93.gif极坐标轴

    • 调用subplot()创建子图时通过设置projection='polar',便可创建一个极坐标子图,然后调用plot()在极坐标子图中绘图

    #极坐标图s = pd.Series(np.arange(20))fig = plt.figure(figsize=(8,4))ax = plt.subplot(111, projection = 'polar')ax.plot(s, linestyle = '--', marker = '.',lw=2)# lw:线宽

    4e16e4b636c2f7af9afc5a6872eb60d8.png

    f5326b66d62fb7127aaeb9c792cfd899.png

    36a19111e0da2041c022c2c2e576db93.gif雷达图

    # 雷达图 - 极坐标的折线图/填图 - plt.plot()plt.figure(figsize=(8,4))ax1= plt.subplot(111, projection='polar')ax1.set_title('spot fish')  # 创建标题ax1.set_rlim(0,12)# 创建数据data1 = np.random.randint(1,10,10)data2 = np.random.randint(1,10,10)data3 = np.random.randint(1,10,10)theta=np.arange(0,2*np.pi,2*np.pi/10)# 绘制雷达线ax1.plot(theta,data1,'.--',label='data1')ax1.fill(theta,data1,alpha=0.2)ax1.plot(theta,data2,'.--',label='data2')ax1.fill(theta,data2,alpha=0.2)ax1.plot(theta,data3,'.--',label='data3')ax1.fill(theta,data3,alpha=0.2)

    9ab1e4b6b3170410a2a4f46e024dc480.png

    f5326b66d62fb7127aaeb9c792cfd899.png

    36a19111e0da2041c022c2c2e576db93.gif极轴图 - 极坐标的柱状图

    # 极轴图 - 极坐标的柱状图plt.figure(figsize=(8,4))ax1= plt.subplot(111, projection='polar')ax1.set_title('spot fish')  # 创建标题ax1.set_rlim(0,12)data = np.random.randint(1,10,10)theta=np.arange(0,2*np.pi,2*np.pi/10)bar = ax1.bar(theta,data,alpha=0.5)for r,bar in zip(data, bar):    bar.set_facecolor(plt.cm.jet(r/10.))  # 设置颜色

    a40ede0d53fe53213be06cb8b84ec492.png

    今天就先到这啦,早点休息哦~

    下节预告:matplotlib常见图表绘制——箱型图~

    加油,坚持就是胜利,学完你就是个宝藏女(男)孩啦~

    87f27595d5da53a530d4eafddc9078fb.png

    69d0f398c7ce2d0f43b0092deddb3329.png

    f732905ce3aca5de85e1a321e0173340.gif9507680ede0e41a9d922472f3c632256.gifac9e65d7c66cf79b49bc6dd65a69e379.gif9507680ede0e41a9d922472f3c632256.giff732905ce3aca5de85e1a321e0173340.gif

    一起学习的小伙伴如果有什么想法或者意见,欢迎沟通~

    投稿|沟通邮箱:yzhmry1314@163.com

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  • 脉冲多普勒雷达系统是最常见雷达系统之一,尤其是在军事应用中。这些雷达主要用于估计目标的两个基本参数:距离和多普勒频率。估计这些参数的常用方法是匹配滤波、脉冲多普勒处理,最后是恒虚警率(CFAR)算法。...

    在这里插入图片描述

    本文为土耳其比尔肯大学(作者:Hamza So˘gancı)的硕士论文,共77页。

    脉冲多普勒雷达系统是最常见的雷达系统之一,尤其是在军事应用中。这些雷达主要用于估计目标的两个基本参数:距离和多普勒频率。估计这些参数的常用方法是匹配滤波、脉冲多普勒处理,最后是恒虚警率(CFAR)算法。然而,由于脉冲多普勒处理后得到的波形结构,CFAR算法往往不能准确地找出目标的多普勒频率。

    本文提出了两种不同的算法,即最大选择法(maximumselection)和连续对消法(successivecancelation),并将其性能与最优极大似然解进行了比较。这些算法都利用了在多普勒频域内已知脉冲多普勒处理后得到的点目标波形结构的信息。最大选择法基本上选择幅度最大的多普勒频率单元作为目标,而连续对消法是一种迭代算法。在每次迭代中,它都会找到一个目标,使得特定的代价函数最小化,直到没有目标为止。研究了这些算法在不同点目标情况下的性能,并在一些实际目标模型上对算法的性能进行了测试。基于这些观测结果,当需要低复杂度算法时,最大选择是高信噪比下的一个好选择,而连续对消在所有信噪比下几乎都能达到最优解。

    Pulse Doppler radar systems are one of themost common types of radar systems, especially in military applications. Theseradars are mainly designed to estimate two basic parameters of the targets,range and Doppler frequency. A common procedure of estimating those parametersis matched filtering, followed by pulse Doppler processing, and finally one ofthe several constant false alarm rate (CFAR) algorithms. However, because ofthe structure of the waveform obtained after pulse Doppler processing, CFARalgorithms cannot always find the Doppler frequency of a target accurately. Inthis thesis, two different algorithms, maximum selection and successivecancelation, are proposed and their performances are compared with the optimalmaximum likelihood (ML) solution. These proposed algorithms both utilize theadvantage of knowing the waveform structure of a point target obtained afterpulse Doppler processing in the Doppler frequency domain. Maximum selectionbasically chooses the Doppler frequency cells with the largest amplitudes to bethe ones where there is a target. On the other hand, successive cancelation isan iterative algorithm. In each iteration, it finds a target that minimizes aspecific cost function, until there are no more targets. The performances ofthese algorithms are investigated for several different point target scenarios.Moreover, the performances of the algorithms are tested on some realistictarget models. Based on all those observations, it is concluded that maximumselection is a good choice for high SNR values when a low-complexity algorithmis needed, on the other hand, successive cancelation performs almost as well asthe optimal solution at all SNR values.

    1 引言
    1.1 本项目研究目标与贡献
    1.2 本文组织结构
    2 脉冲多普勒雷达系统目标检测基础
    2.1 雷达波形
    2.2 匹配滤波与脉冲多普勒处理
    2.3 目标检测与CFAR算法
    3 目标多普勒频率估计
    3.1 多普勒域点目标的信号模型
    3.2 目标多普勒频率的最优估计
    3.3 次最优求解方法
    4 算法性能评估
    4.1 系统参数定义
    4.2 仿真场景
    5 基于实际目标模型的算法性能
    5.1 实际目标模型
    5.2 最优解与实际目标的连续对消算法
    6 结论与未来研究工作展望

    下载英文原文地址:

    http://page2.dfpan.com/fs/9l7cajf272010229163/

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  • 雷达原理---基础知识

    2021-01-03 20:38:21
    文章目录一、雷达的基本任务二、雷达的分类三、常见参数定义1. 距离2. 脉冲重复频率(PRF)与脉冲重复间隔(PRI)3. 功率与能量4. 最大不模糊距离5. 距离分辨率6. 多普勒频率7. 雷达方程 一、雷达的基本任务 雷达...

    一、雷达的基本任务

    雷达(Radar),源于英文Radio Detection and Ranging的缩写,原意是“无线电探测和测距”。

    一般来说,雷达系统使用调制波形和方向性天线来发射电磁能量到空间的特定区域以搜索目标。在搜索区域内的物体(目标)会反射部分能量(雷达发射信号或回波)回到雷达,然后这些回波被雷达接收机处理,以提取目标的信息,例如距离、速度、角位置和其他目标识别特征。

    二、雷达的分类

    考虑波形雷达可分为:

    1. 连续波(CW)雷达
    • CW雷达连续发射电磁能量,使用单独的发射和接收天线。
    • 无调制的CW雷达能够准确地测量目标的径向速度(多普勒频移)和角位置。不使用某种形式的调制不能提取目标的距离信息。
    • 无调制CW雷达的主要用途是目标速度搜索和跟踪,以及导弹制导。
    1. 脉冲雷达(PR)
      脉冲雷达使用脉冲波形串(大部分带有调制)。在这种分类中,雷达根据脉冲重复频率(PRF)分为低PRF、中PRF和高PRF雷达。
    • 低PRF雷达主要用于测距,而对目标速度(多普勒频移)不感兴趣。
    • 高PRF雷达主要用于测量目标速度。

    连续波雷达和脉冲雷达都能够使用不同的调制策略同时测量目标距离和径向速度。

    三、常见参数定义

    1. 距离

    对于脉冲雷达,目标距离RR是通过测量时间延迟Δt\Delta t,即脉冲在雷达与目标之间的双程传播时间来计算的。因为电磁波以光速c=3×108m/sc=3×10^8 m/s传播,所以
    R=cΔt2R=\frac{c\Delta t}{2}
    其中RR的单位是米,Δt\Delta t的单位是秒。

    2. 脉冲重复频率(PRF)与脉冲重复间隔(PRI)

    一般来说,脉冲雷达发射和接收脉冲串,如图所示:
    在这里插入图片描述
    脉冲间周期(IPP)是T,脉冲宽度是τ\tau。IPP通常称为脉冲重复间隔(PRI)。PRI的倒数是PRF,用frf_r表示,即
    fr=1PRI=1Tf_r=\frac{1}{PRI}=\frac{1}{T}

    3. 功率与能量

    在每个PRI期间,雷达只发射τ\tau秒能量,然后在PRI的剩余时间侦听目标反射信号。

    雷达峰值发射功率PtP_t与雷达平均发射功率PavP_{av}之间的关系为
    Ptτ=PavTP_t\cdot \tau=P_{av}\cdot T
    脉冲能量为
    Ep=Ptτ=PavT=Pav/frE_p=P_t\tau=P_{av} T=P_{av} / f_r

    4. 最大不模糊距离

    • 定义:对应于双程时间延迟T的距离称为雷达不模糊距离RuR_u
    • 分析:
      在这里插入图片描述
      回波1表示位于距离R1=cΔt/2R_1=c\Delta t/2处的目标由于脉冲1 产生的雷达反射信号。回波2 可以解释为相同的目标由于脉冲2 产生的反射信号,或者可能是位于距离R2R_2处的更远目标由于脉冲1又产生的反射信号。在这种情况下,
      R2=cΔt2R2=c(T+Δt)2R_2=\frac{c\Delta t}{2} \qquad 或 \qquad R_2=\frac{c(T+\Delta t)}{2}
      显然距离模糊与回波2有关。因此,一旦发射了一个脉冲,雷达必须等待足够长的时间,以使最大距离处目标的反射信号在下一个脉冲发射前返回。因此,最大无模糊距离对应半个PRI,即
      Ru=cT2=c2frR_u=c\frac{T}{2}=\frac{c}{2f_r}

    5. 距离分辨率

    距离分辨率,表示为ΔR\Delta R,描述雷达将相互非常接近的目标检测为不同目标能力的指标。
    ΔR=cτ2\Delta R=\frac{c\tau}{2}
    在这里插入图片描述

    6. 多普勒频率

    雷达使用多普勒频率来提取目标的径向速度(距离变化率),以及区分运动和静止目标与物体。

    多普勒现象描述了由于目标相对于辐射源的运动而引起的入射波形中心频率的偏移。根据目标运动的方向,此频移可能为正可能为负。

    • 目标远离雷达运动时
      fd=2vrλ=2vλcosθf_d=-\frac{2v_r}{\lambda}=-\frac{2v}{\lambda}cos\theta

    • 目标靠近雷达运动时
      fd=2vrλ=2vλcosθf_d=\frac{2v_r}{\lambda}=\frac{2v}{\lambda}cos\theta

    7. 雷达方程

    • Pr=PtGt4πR2σAr4πR2P_r=\frac{P_tG_t}{4\pi R^2}\cdot \sigma \cdot \frac{A_r}{4\pi R^2}
      有方向性的天线通常用天线增益G和天线有效孔径A表征。它们的关系是
      G=4πAλ2G=\frac{4\pi A}{\lambda^2}
      SminS_{min}表示最小可检测信号功率,那么最大的雷达距离RmaxR_{max}
      Rmax=[PtGtGrλ2σ(4π)3Smin]1/4R_{max}=\Big[ \frac{P_tG_tG_r\lambda^2\sigma}{(4\pi)^3S_{min}} \Big]^{1/4}
    • 最小可检测信号功率可以写为
      Smin=kT0BFMS_{min}=kT_0BFM
      其中,k=1.38×1023J/Kk=1.38×10^{-23}J/K是玻尔兹曼常数,T0T_0是以K表示的有效噪声温度,BB为雷达工作带宽,FF为噪声系数,MM为识别系数。

    考虑雷达损耗LL,雷达方程可写为
    Rmax=[PtGtGrλ2σ(4π)3kT0BFML]1/4R_{max}=\Big[ \frac{P_tG_tG_r\lambda^2\sigma}{(4\pi)^3kT_0BFML} \Big]^{1/4}

    展开全文
  •  近几年,基于微波雷达的先进驾驶辅助系统的装车率快速上升,常见应用包括前向的碰撞预警FCW、自适应巡航ACC、自动跟车S&G,以及后向的盲区探测BSD、变道辅助LCA、侧向探测CTA等。 尽管各个应用的侧重点不同,但...
  • 针对传统使用脉间参数难以识别低信噪比条件下的复杂体制雷达信号问题,提出了一种利用深度学习模型辅助训练并对雷达辐射源进行识别的方法。首先利用时频分析的方法产生雷达信号的时频图像作为训练集1。接着利用深度...
  • 首先对激光雷达工作原理, 可以根据下图某厂商的激光雷达性能参数分别介绍一下: 1.1 测距原理 常见的测距原理有如下几种: 1.三角法测距; 2.tof(time of flight) 飞行时间测量法; 3.FMCW(Frequency Modulated ...
  • 近几年,基于微波雷达的先进驾驶辅助系统的装车率快速上升,常见应用包括前向的碰撞预警FCW、自适应巡航ACC、自动跟车S&G,以及后向的盲区探测BSD、变道辅助LCA、侧向探测CTA等。 尽管各个应用的侧重点不同,但总体...
  • (1)设计一个GUI界面,能仿真出一些常见雷达信号,可以在界面上设置参数来仿真不同类型的信号。 (2)能够把任意的信号进行混合叠加,得到它们对应的时域图。 (3)可以在界面上加入白噪声,设计出不同信噪比下...
  •  近几年,基于微波雷达的先进驾驶辅助系统的装车率快速上升,常见应用包括前向的碰撞预警FCW、自适应巡航ACC、自动跟车S&G,以及后向的盲区探测BSD、变道辅助LCA、侧向探测CTA等。 尽管各个应用的侧重点不同,但...
  • 运用gprmax正演模拟软件,探讨了正演基本参数的选取,对隧道施工中遇到的常见不良地质异常体进行正演计算,得到不同地质异常体的正演图像特征,并结合工程实例,为探地雷达在隧道超前预报中取得更好的探测效果提供了借鉴...
  • 近几年,基于微波雷达的先进驾驶辅助系统的装车率快速上升,常见应用包括前向的碰撞预警FCW、自适应巡航ACC、自动跟车S&G,以及后向的盲区探测BSD、变道辅助LCA、侧向探测CTA等。 尽管各个应用的侧重点不同,但总体...
  • VEGA雷达液位计十分常见,而VEGA雷达液位计的显示调整模块(Plicscom)菜单多为英文,这在我们日常维护工作无异于是一个拦路虎,今天一起来初步认识一下显示调整模块的主菜单和分菜单的英文中文对照。【ESC】-中断...
  • 前言 雷达图是游戏中常见的图表表现之一,比如用来呈现英雄的属性等等,本文将在 Unity 中实现一个带均匀描边、可响应点击的雷达图。Graphic类 Unity 的原生 UI 系统 UGUI 提供了名为 Graphic 的基类用于实现各自 UI...
  • 一、设计要求课题在研究了信号调制原理的基础上,结合战场上更复杂的...该仿真设计基本满足以下设计要求:设计一个GUI界面,能仿真出一些常见雷达信号,可以在界面上设置参数来仿真不同类型的信号。能够把任意的...
  • 一、设计要求课题在研究了信号调制原理的基础上,结合战场上更复杂的...该仿真设计基本满足以下设计要求:设计一个GUI界面,能仿真出一些常见雷达信号,可以在界面上设置参数来仿真不同类型的信号。能够把任意的...
  • (1)设计一个GUI界面,能仿真出一些常见雷达信号,可以在界面上设置参数来仿真不同类型的信号。 (2)能够把任意的信号进行混合叠加,得到它们对应的时域图。 (3)可以在界面上加入白噪声,设计出不同信噪比下...
  • 雷达信号和调制波形如下图所示: 第一个是固定载频矩阵脉冲,第二个是线性调频脉冲,第三个是相位编码脉冲 固定载频和线性调频这两种类型的脉冲很常见 本篇文章主要是配置相位编码脉冲 当+时初始相位为0deg,当-时...
  • PIBOT常见问题Q&A

    2019-06-02 23:32:59
    雷达启动不转,health state 异常5. timeout6. 编译缺少包 1. ROS代码编译问题 如果从windows拷贝的源码编译可能遇到以下问题 No such file or directory这是生成动态参数时因为windows和Linux下换行不一致导致的...
  • 常见的物位测量仪表按照其工作原理分类,有静压、射频导纳、超声波、雷达、核辐射、导波雷达等等。大量应用案列表明,要想充分发挥物位测量仪表的性能,一方面要了解现场工况,结合各种物位测量仪表的特点,选择...
  • “本文章已经通过区块链技术进行版权认证,...这几个位于汽车尾部的小圈圈是十分常见的,无论是大众车,还是丰田车,它们的身上都会有。这四个看似不起眼的小圈圈,其实是四个可以起到大用处的倒车雷达探头。以前,...
  • Xcharts1.4.0有demo版。一款基于UGUI的功能强大、易用、参数可配置的数据可视化图表插件。支持折线图、柱状图、饼图、雷达图、散点图、热力图、仪表盘、环形图等常见图表。
  • Xcharts1.4.0无demo版。一款基于UGUI的功能强大、易用、参数可配置的数据可视化图表插件。支持折线图、柱状图、饼图、雷达图、散点图、热力图、仪表盘、环形图等常见图表。
  • 所要开展实验的机器人平台配置了相机、单线雷达和IMU,自然而然地,首先是要先确定各个传感器的内参数,然后再确定传感器之间的外参数(单线雷达和IMU的内参主要是传感器的测量噪声,这里不作展开,本文仅聚焦于相机...
  • 一款基于UGUI的功能强大、易用、参数可配置的数据可视化图表插件。支持折线图、柱状图、饼图、雷达图、散点图、热力图等常见图表。 作者主页:https://blog.csdn.net/monitor1394/article/details/102762068
  • Unity数据可视化图表插件XCharts 1.0发布

    万次阅读 多人点赞 2019-10-26 22:26:16
    A powerful,easy-to-use,configurable charting and data visualization library for Unity. 一款基于UGUI的功能强大、易用、参数可配置的数据可视化...支持折线图、柱状图、饼图、雷达图、散点图、热力图等常见图表。
  • unity-ugui-XChartsA powerful, easy-to-use, configurable charting and data ...支持折线图、柱状图、饼图、雷达图、散点图、热力图等常见图表。内置丰富示例和模板,参数可视化配置,效果实时预览,纯代码绘...
  • 支持折线图,柱状图,饼图,雷达图,散点图,热力图,仪表盘,环形图,极坐标,水位的一个基于UGUI的功能强大,易用,参数可配置的数据可视化图表插件。图等常见图表。 XCharts 2.0 初步预测,细分目标,优化可扩展...
  • 分形维数是分形理论中的重要参数,...通过计算若干种常见脉内调制雷达辐射源信号的盒维数与信息维数,表明了分形维数在分类意义上是有效的特征。并由分类识别的仿真实验验证了基于分形维数进行的分类具有较高的识别率。

空空如也

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常见雷达参数