FMCW激光雷达matlab程序优化

这是一个基于MATLAB的激光雷达实时数据流绘图程序，经过实际测试验证可靠。需要进一步优化使用。

大数据算法在数据分析中具有重要作用，可显著提升分析效率与准确性，为决策提供有力支持。这些算法涵盖分类、聚类、预测及关联规则分析，有助于揭示数据间的模式与关系，发掘潜在价值。

Matlab系统聚类代码Calidar自动优化旋转激光雷达内部参数的校准过程。此代码依赖于Matlab优化工具箱进行优化。安装时需要注意使用本征（版本3+）、纳米法兰混合垫g++ 4.7+（支持c++-11）以及可选的TBB。建议设置obj.use_nanoflann = false，但强烈推荐使用nanoflann。如有问题或错误，请联系Hatem Alismail。代码适用于各种传感器配置，并不依赖于特定的坐标约定。

MATLAB开发：FMCW雷达方法的开发。这个项目修正前一个项目中出现的错误。

本项目利用Matlab代码实现了扩展卡尔曼滤波器，通过激光雷达和雷达测量来准确估计运动对象的状态。项目要求确保估计误差（RMSE）低于指定的公差。您可以从Term 2 Simulator下载所需的项目文件，适用于Linux或Mac系统的安装。对于Windows用户，建议使用Docker、VMware或安装uWebSocketIO。详细的安装说明和版本要求请参考EKF项目课程中的uWebSocketIO入门指南。项目中的主要逻辑位于FusionEKF.cpp文件中，根据传感器类型（雷达或激光）初始化KalmanFilter实例的状态向量x_：雷达数据包括rho、phi、rho_dot，需要几何计

讨论了如何根据系统要求配置FMCW波形，定义雷达目标的范围和速度，并模拟其位移。在仿真循环中，通过计算发送和接收信号以检测 beat 信号，并对接收信号进行范围FFT处理，确定目标位置。进一步，利用CFAR处理第二个FFT输出，有效显示目标。

本程序通过 道路环境仿真，实现对 目标散射参数 的仿真与提取。利用 频域方法 转换得到 时域信号，帮助模拟复杂的雷达系统响应。

这是一个自编的Matlab程序，用于将激光器脉冲信号通过WDM（波分复用）滤波进行处理。程序可以根据用户输入的参数进行脉冲的频率选择性滤波，从而实现对不同波长的激光脉冲的调控。

利用基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的方法，对雷达和红外数据进行融合，采用状态向量和量测融合两种策略进行多目标跟踪。