无人机一致性控制

CFAR算法 包括cfar_ac、cfar_os、cfar_so、cfar_tc和cfar_go 【源码目录】 CFAR ├── cfar_ac.m├── cfar_ac_TEST.m├── cfar_go.m├── cfar_go_test.m├── cfar_os.m├── cfar_os_test.m├── cfar_so.m├── cfar_so_test.m├── cfar_tc.m├── cfar_tc_test.m├── env_edge.m└── env_uniform.m0 directories, 12 files【核心代码】% 单目标% SNR1=15;    signal1_p=10.^(SNR1./10).*noise_p;% xc(1,90)=signal1_p;%% 多目标% SNR1=20;signal1_p=10.^(SNR1./10).*noise_p;% xc(1,90)=signal1_p;% SNR2=15;signal2_p=10.^(SNR2./10).*noise_p;% xc(1,102)=signal2_p;

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Hough变换可用于检测影像中直线、抛物线、椭圆等形状能够用一定函数关系描述的曲线,它在影像分析、模式识别等很多领域中得到成功的应用。其基本原理是将影像空间中的曲线变换到参数空间中,通过检测参数空间的极值点,确定该曲线的变换参数,从而提取影像中的规则曲线。线特征是数字摄影测量中很重要的工作，本次实验运用霍夫变换提取直线，可以更好的掌握霍夫变换的原理，同时锻炼了编程能力。

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