目标检测YOLO实战应用案例100讲-激光雷达的3D目标检测

包含sinc内插，DFT-IFFT，以及chirp-z变换的方法

目标定位是具有众多应用的多输入多输出（MIMO）雷达系统的一项基本任务。 在本文中，我们研究了带有电磁矢量传感器（EMVS）的双基地MIMO雷达中的定位问题。 与传统的定标器传感器不同，EMVS能够提供二维（2D）方向搜索，并且可以提供光源的附加偏振特性。 因此，双基地EMVS-MIMO雷达系统中的目标定位涉及2D离开方向（2D-DOD）和2D到达方向（2D-DOA）估计。 此外，我们可以获得目标的发射偏振特性以及偏振特性。 为了利用匹配滤波器之后的阵列测量的张量性质，开发了张量子空间算法，该算法通过叉积技术从张量子空间估计目标参数。 所提出的算法获得了用于参数估计的封闭形式的解决方案，与现有算法相比，它表现出更准确的性能。 数值仿真验证了所提算法的有效性和改进性。

提出了一种在互耦条件下基于酉张量分解的多输入多输出（MIMO）雷达非圆目标稳健的角度估计算法。所提算法首先在张量域利用互耦系数矩阵的带状对称Toeplitz结构来消除未知互耦的影响，然后通过构造一个特殊的增广张量捕获非圆信号的非圆特性与其固有的多维结构特性，并利用增广张量的 centro-Hermitian 特性通过酉变换转化为实值张量，最后利用高阶奇异值分解（HOSVD）获得信号子空间，结合实值子空间技术获得目标的离开方向（DoD）和到达方向（DoA）估计。由于同时利用信号的非圆结构与多维结构特性，所提算法具有比现有的子空间算法更准确的角度估计性能，同时所提算法只需要实值运算，具有较低的运算复杂度。仿真结果表明，所提算法具有有效性与优越性。

对从IWR1843boost+DCA1000EVM组合获取到的原始数据进行分析，包含1D-FFT、2DFFT和3D-FFT处理及CFAR算法的实现，同时有多普勒补偿部分。最终可以实现目标检测，可以获得range-droppler bin的图像及Angle-range bin的图像。本代码基于matlab实现，2发4收天线，具体配置见代码。鉴于目前网上没有很多完整可运行的代码，本代码对于初步接触IWR1843boost+DCA1000EVM组合意欲对原始数据分析处理进行学习的朋友极具参考意义！由于采集到的原始数据bin文件过大所以此处不进行上传，可根据代码中的配置自行数据采集。

FMCW雷达呼吸心跳雷达仿真程序 MATLAB，假设目标在1米出测得的呼吸心跳微动，微动采用正弦波叠加方式。

根据富士电机资料，汽车电子的核心是MOSFET和IGBT，无论是在引擎、戒者驱劢系统中癿发速箱控制和制劢、转向控 制中还是在车身中，都离丌开功率半导体。在传统汽车中癿劣力转向、轴劣刹车以及座椅等控制系统等，都需要加上电 机，所以传统汽车癿内置电机数量迅速增长，带劢了MOSFET癿市场增长。 新能源汽车中，除了传统汽车用到癿半导体需求之外，还需要以高压为主癿产品，如IGBT，对应癿部件有逆发器、PCT 加热器、空调控制板等。异构计算芯片是新能源汽车的“大脑”。中控芯片主要用二完成传感器信号——传感器数据— —驱劢数据——驱劢信号这样一个完整工作流程。未来主控芯片多为FPGA和ASIC。FPGA

ADAS 智能驾驶辅助，超声波传感器介绍，超声波雷达传感器性能。

毫米波雷达，雷达信号处理，距离维FFT，速度维FFT，CFAR

SARScape5.2.1&读取Sentinel-1B数据为slc与pwr