雷达目标检测

在这个课程中，我们详细讨论了雷达在自动驾驶汽车感知中的关键角色。我们从基本原理出发，介绍了信号传播和目标响应生成的过程。进一步深入研究了实时定位目标所需的Range Doppler生成。使用MATLAB编写了生成目标场景的代码，包括FMCW波形的创建，以及使用FFT和CFAR处理技术生成距离多普勒地图（RDM）。在项目的第二部分，我们利用MATLAB的Driving Scenario Simulator进行部署，实现了多对象的跟踪和聚类分析。完成此项目需要下载并安装MATLAB，并确保环境准备就绪。详细操作步骤包括创建MathWorks帐户、下载安装程序并完成安装。

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。

《跟踪雷达目标与多反射点》是Texas Instruments公司发布的一份技术文档，详细介绍了针对具有多个反射点的雷达目标的跟踪算法。文档通过多次修订，提供了算法的详细解释和配置参数的更新，适用于毫米波雷达系统。将深入探讨其核心知识点。

这份文件深入探讨了利用深度学习进行目标检测的各种方法。它对不同的方法进行了分类和解析，并对它们的优缺点进行了比较。

用神经网络做权重优化的目标检测项目，融合了CNN、DQN和SVM这三块内容。说白了，就是用强化学习来教一个智能体去找图像里的目标，还挺有意思的。训练是在 Google Cloud GPU 上跑的，效果还不错，跑完能自动框出目标位置。 特征提取靠的是预训练的 CNN，像是先把图像切出几个区域，提取每一块的特征。用Deep Q Network，一步步调整边框的位置，目标就是尽少地移动几次就把对象框出来。再用一个SVM 分类器确认框出来的东西是不是目标类别。 项目结构也清晰，Matlab代码整理得还行，比较适合用来做强化学习和图像的结合实验。适合已经有点深度学习基础、又想试试强化学习落地的同学。 代

使用Matlab编程实现车辆目标的检测，代码详细易懂，适合初学者学习使用。

该程序使用Matlab读取视频文件中的图像帧，并对每帧图像进行运动目标检测，实现对视频中运动目标的持续追踪。

本研究探讨了MIMO雷达信号检测中的若干关键问题，并提供了基于MATLAB的实现方案，用于分析和验证提出的解决方法。

为降低合成孔径雷达 (SAR) 分布目标原始回波数据模拟的计算复杂度，提出了一种基于距离时域脉冲相干的优化算法。通过对回波数据的统计分析和成像处理，验证了该算法的有效性。

多高斯模型是一种背景消减的运动目标检测方法，该算法具有新颖性和易实现性，采用Matlab编写。