STM32f1xx ADC+TIMER+DMA控制采样率

C#通过Kepserver 与PLC通信配置及C#实现读取实例教程

77GHz多载频MIMO汽车雷达信号处理方法的研究，主要是一分期刊感觉值1分微波学报2017年第33卷增刊8月3 MUSIC角度估计算法从上节可知,由于发射阵元产生不同频率的信号,因此在接收阵元回波上存在一定的频差-距离相位差,在应用算法前首先对其进行预处理补偿,然后使用MUSC算法进行测角。图2阵列形状示意图定义等效阵列的协方差矩阵为4.1动目标等速不等距R=EX]=A(的RA"(O)+an1实验中将2个日标速度设置为等速10ms,其距离和角度参数分别为(30m,2.59)、40m59)。其频其中R为信号协方差矩阵,σ衣示噪声功率,/谱和角度估计结果如图3、图4所示。为单位矩阵。对其进行特征值分解可得R=EAE +EME其中λ,e;(i=1,2,…,MN)分别为升序排列的矩阵R的特征值和对应的特征向量En=span{e,e2,…和E、=span{eM-p+,eM-p+2,……,M}分别表小矩阵R的信号子空间和噪声子空间。在该情况下的 MUSIC空间谱定义为MUSIC(6)=[A( DEEnA(O)(8)由于存在噪声,上式倒数中的数值不为零,而是个很小的值,所以 MUSIC空间谱会出现一个尖峰。通过对θ的不断交化进行谱峰搜索来估计波达角。图3上/下扫频频谱图4计算机仿真本文以毫米波段的多载频MIMO雷达为例,传统雷达取上/下扫频周期为T=10ms,调频带宽B=500MHz,阵列形状如图2所示,发射天线为均匀线阵,间距d=元/2,阵元数M=2,天线问的频率间隔△f=100MHz,发射天线1、2的载波频率分别为77GHz77.1GH。模型采取线阵的结构,且发射天线分别布置在接收天线两端,接收天线间距d=4/2,阵元数N=8图4速度相同距离不同时角度估计结果接收阵元与发射阵元间距h=4/2,所以由MIMO雷达特性可知,最后得到的虚拟阵元数为通过仿真,测得动目标距离和速度信息为MN=16。(30.019m,10.034ms),(40.293m,9.981ms)=MMO为了验证本文所提方法的有效性,本文同时雷达角度佔计仿真结果为(-497°,-2.519),传统雷达引入相同参数指标的单发多收传统雷达做仿真对角度估计结果为(-336°)比实验。216?1994-2018ChinaacAdcmicJOurnalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrescrvcd.http://www.cnki.nct微波学报2017年第33卷增刊8月4,2动目标等距不等速进一步验证了该方法的可行性,非常适合运用在实验,将2个日标距离设置为等距35m,汽车防撞雷达这种高分辨、小型化系统上其速度和角度参数分别为(10ms,2.5°),(15m/s,59)。参考文献其最终角度仿真图如图5所示。l]韩峻峰,张惠敏,潘盛辉,林川汽车防撞雷达概述「J广西科技大学学报.201,22(4):54-58传线雨达[2]侯宪美.多载频MIMO高频雷达的波束形成方法硏究[D,哈尔滨工业大学,2014[3]杨明磊,张守宏,陈伯孝,张焕颖.多载频MMO雷达的一和新的信号处理方法山电子信息学报,2009,31(1):147-151[4]田燕妮,张杨,徐晶晶.MMO技术舰载反导探测系统构成方法[J兵工自动化2015(1)4-6图5距离相同速度不同时角度估计结果[5]党宏社,韩崇昭,赵广社.汽车毫米波FMCW雷达中频由仿真结果可知,测得动目标距离和速度信信号的采样与处理[J现代雷达,200,24(4)43-45息为(29.879m,10.07mns),(30.155m,15.102ms)「6]魏星,万建伟,皇甫堪基于长短基线干涉仪的无源定MMO雷达角度估计仿真结果为(-5.01°,2.499),传位系统研究叮现代雷达,2007,29(5):22-25.统雷达角度估计结果为(4.87°,-2739)[7 KRIM H, VIBERG M. Two decades of array signal通过上述两个实验可以看出,在目标邻近的processing research the parametric approach[]. Signal情况下,MIMO雷达可以清晰地分辨出目标所在Proccssing Magazine, IEEE, 1996, 13(4): 67-94方向,而传统雷达则无法区分两个日标或分辨较[8 Duofang C, Baixiao C, Guodong Q. Angle estimation差using ESPrit in MIMO Radar[J. Electron Lett,2008:44(12):770-7715结论9]杨晓玉冯大政. ESPRIT算法在单基地MMO雷达中的应用[J电子科技,2009,22(12)91-本文讨论了7Hz多载频MIMO汽车雷达的[10染浩,崔,代林,余剑.阵列误差条件下MMo信号处理方法,运用线性调频连续波的近程探测雷达测向敏感性分析[微波学报,2015,31(41-8优点特性精准地测量出目标的距离和速度信息并通过MUSC算法准确测量出多运动目标相对季晓宇男,193年生,硕士研究生。主要研究方向:微应的角度,达到精确测向的理想效果,仿真结果波毫米波汽车雷达信号处珥,MMO雷达信号处理。证明了该方汯精度可以达到001°。在系统体积和Em-9191562@q40m参数不变的情况下,利用与传统雷达的仿真对比217?1994-2018ChinaacAdcmicJOurnalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrescrvcd.http://www.cnki.nct

西工大整列信号处理课件，完整版，师兄留下来的资料，欢迎下载！●●●●●●●●0相关的重要学术刊物IEEE Transactions on Signal ProcessingIEEE Transactions on Antennas and Propagationo IEEE Transactions on aerospace and electronicSystemso IEEE Journal of Oceanic EngineeringJournal of the Acoustical Society of America●电子学报●声学学报丽归潭杨益新●●●●●●●●●●●●相关的重要学术会议●●●IEEE Sensor Array and Multichannel SignalProcessing Workshop-SaMIEEE Workshop On Statistical Signal ProcessingSSP(Formerly IEEE Workshop On Statistical SignalAnd Array Processing- SSAP). IEEE International Conference on acousticsSpeech, and Signal Processing-ICASSPWorkshop on Adaptive Sensor Array ProcessingASAP(Lincoln Laboratory-MIT)MTS/IEEE Oceans Conference百归杨益新●●●●内容安排●●●●0课次1—引言课次8一最优波束形成课次2一阵列和空间滤波器课次9一自适应波束形成课次3-线性阵列和孔径课次10一目标方位估计(1)课次4一线阵波束优化设计课次11—目标方位估计(2)课次5一平面阵列和孔径课次12一匹配场处理、智能天线课次6一空时过程的特征课次13一课程设计讲解课次7一仿真算例分析课次14—闭卷考试丽归潭杨益新●●●●●●●阵列信号处理●●●●●●●●考虑的信号和噪声不仅有肘城依赖性,也有空城依赖性●将信号和噪声表征为空一时过程●研究多维空一时域的检测和估计问题处理器空域部分连续空域→孔径离散空域→阵列(基阵)酉归贯杨益新●●●●●●●●0Signal #I●●●●Signal #2Interference▲ZNoiseFieldc阵列结构(阵特性及阵形)°信号的空间和时间特性千扰的空间和时间特性ArrayProcessor阵列处理的目的丽归潭杨益新●●●●●●●阵列结构(阵元特性及阵形)●●●●●●●●●阵元特性:各向同性(omni- directiona或 isotropic)各向异性( directiona|)●阵列几何形状(阵元的物理位置):线阵平面阵体积阵●阵元分布:等间距(均匀分布)不等间距(非均匀分布)随机分布酉归贯杨益新●●●●信号的空间和时间特性●●●●0●●●●●时域上已知信号信号有未知参数信号有已知结构(例如,BPSK)随机信号●空域上(最感兴趣的)已知方向上的平面波信号未知方向上的平面波信号空间散布的信号丽归潭杨益新●●●●●●●●●●●●●噪声(或干扰)的空间和时间特性●●●噪声源分类:自噪声:阵元之间统计独立,可减小但不能消除;外部噪声源产生的噪声:需用时空特性表征●时域上有未知参数的信号随机信号●空域上已知方向上的一个或多个平面波未知方向上的一个或多个平面波空间散布的干扰酉归贯杨益新●●●●●●●●0阵列信号处理的目的存在噪声和干扰时,检测信号;●存在噪声和干扰时,解调信号并估计信息波形;●从多个路径上有通讯信号到达时,检测信息序列;●存在噪声时,估计多个平面波信号的到达角;●构造入射信号和噪声场的时域和空域谱估计;●将信号发射到一个特定的空间位置上●还有其它应用场合丽归潭杨益新●●●●●●●阵列信号处理的两个主要方面●●●●●●●●●波束形成●参数估计5040Direction of Arrival(Deg)酉归贯杨益新●●●●阵列信号处理的主要应用领域●●●●0●●●●●声呐●雷达●射电天文●通信●地震学语音处理医学诊断和治疗丽归潭杨益新●●●●●●●●声呐●●●●●●●●百归杨益新被动声呐●●●●●●●●0●0Detectionthreshold(D7Ambient nose(ND)DirectivTransmission lossindex(T)Source level (SL)丽归潭杨益新典型被动声呐阵列●●●●●●●●●●●扩展式声呐浮标酉归贯杨益新典型被动声呐阵列●●●●●●●●0●●●●业)击潜艇噪声测量用阵列丽归潭杨益新●●●●主动声呐●●●●●●●●●threshold(DnAmbient noise(NL)VolumereverberationDirectrindexSourceTransmissioSource level (SL)Ambient noise(NL)loss (ILST)Target strength(IS)Bottom reverberation百归杨益新

系统内模控制器设计及仿真，对学习内模控制的同学应该会有些用

各种CRC16计算代码，包括AX25、CCIT、IBM、MAXIM、ModBus等计算源码，以及CRC32

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利用mfc编写的一个带有界面的文件传输软件，进程间通信基于winsocket，可以传输任意类型的文件

找到了利用Matlab提取图片中的数据的源代码image2data，打包上传分享。原简介：从事科研或者工程的人员在文档撰写过程中，常需要将文献中的曲线与自己的结果对比，为获取原始数据，一种常用的办法是手动描点，即将原始曲线放大然后打印出来，选取一定数量的点，读出其横纵坐标，然后重绘。对于较为平坦的曲线，这种方法当然可行，但当曲线数量增加，曲线变化复杂，这种方法工作量可想而知。前段时间由于原始数据丢失，仅剩几十幅图片，本人尝试过手动描点，经历几个小时奋战，实在无法继续，索性转向matlab，借助其强大的数据处理能力，编写了两个GUI的小软件image2data、data_poly提取数据，

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