排序方式: 共有59条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
针对现有的车载毫米波雷达高分辨成像方法因存在离网误差导致精度低的问题,通过利用最大似然(ML)准则的统计特性,提出了一种迭代最小化稀疏学习(SLIM)与ML估计相结合的高精度测角方法用于点云成像。首先对中频数据进行距离维FFT得到距离像,再对新的数据进行多普勒维FFT得到多普勒像,经恒虚警率检测(CFAR)之后获取目标的距离、速度索引点,然后对索引点对应的多个虚拟接收阵元数据使用SLIM方法进行角度估计,最后通过最小化ML成本函数来细化波达方向(DOA),从而获得高精度的点云像。仿真和实验结果表明,该方法得到的点云像具有高精度的特点,角度精度能够达到0.1°。 相似文献
2.
针对多元LDPC码扩展最小和(Extended Min Sum,EMS)译码算法收敛速度慢、运算复杂度高的问题,提出一种多元LDPC码列分层动态检泡(Dynamic Bubble-Check,DBC)译码算法。首先对变量节点按不同列重进行分层处理,译码时率先更新列重较大分层的变量节点消息,不同层之间采用串行方式进行消息传递,通过并串结合的方式降低译码迭代次数。在校验节点消息更新过程中,采用动态检泡方法减少EMS算法中的运算量,降低算法复杂度。仿真结果表明,在几乎不损失性能的前提下,该算法的平均最大迭代次数仅为EMS译码算法的50%,复杂度降低为EMS算法的50%。 相似文献
3.
提出与CMOS工艺兼容的薄型双漂移区(TD)高压器件新结构.通过表面注入掺杂浓度较高的N-薄层,形成不同电阻率的双漂移区结构,改变漂移区电流线分布,降低导通电阻;沟道区下方采用P离子注入埋层来减小沟道区等位线曲率,在表面引入新的电场峰,改善横向表面电场分布,提高器件击穿电压.结果表明:TD LDMOS较常规结构击穿电压提高16%,导通电阻下降31%. 相似文献
4.
5.
毫米波FMCW MIMO雷达的三维点云成像在自动驾驶、智慧交通、工业和安防等领域的三维环境感知因其独特的优势而受到广泛关注。本文在现有处理框架下提出一种结合渐近最小方差稀疏迭代(SAMV)的高分辨点云成像方法。该方法首先对差拍信号做一维快速傅里叶变换(FFT)获得高分辨距离像,然后对每一个距离单元采用SAMV算法来估计方位角网格和俯仰角网格的功率,最后结合CASO-CFAR检测算法,得到探测区域内目标高分辨的距离、方位角和俯仰角三维信息。仿真和实验结果表明,相比现有结合Capon测角的方法,该方法能在相同雷达条件下角分辨率提高2倍,实现了毫米波雷达高分辨的三维成像。 相似文献
6.
针对UWB-MIMO雷达中的多径干扰问题,采用时间反转技术,利用多径环境中丰富的散射来达到高的目标检测概率。将时间反转应用到UWB-MIMO雷达中,推导出其时域模型表达式。与传统UWB-MIMO比较,在检测概率和目标的DOA估计上,加入时间反转处理后的性能优于传统UWB-MIMO。 相似文献
7.
传统时域线性采样法(TD-LSM)可以在探测区域散射体先验信息未知条件下,获取较为准确的重构散射体目标位置与部分外形信息,但由于检验函数时延值没有标准化选取方法,使得重构效果可靠性不稳定。并且运算过程中需要将原始数据方阵作离散卷积变换,导致数据维数膨胀严重增加运算消耗。因此,针对时延值选取无标准化方法和计算代价巨大的缺陷,首先通过分析雷克波传播特性,提出并验证了一种最佳时延值选取准则;其次结合该准则进一步提出一种基于分割思想的改进方法。仿真和实测数据表明,改进算法可以有效提高成像效果的可靠性并显著提高运算效率。 相似文献
8.
9.
一种基于DSP的电机控制系统的设计 总被引:5,自引:0,他引:5
随着DSP运算速度的提高和价格的下降,DSP在控制系统中应用越来越广泛,设计的这种基于TMS320F240数字信号处理器的电机控制系统,是结合F240的内部集成器件所提出的一种新的电机转速测量算法,并在串口通信中采用CRC差错检测,以软件实现了一种CRC编译码,采用较复杂的控制算法实现对电机的精确控制,该系统结构简单,外围元件少,且易于升级或更换控制算法而不必改变硬件结构。 相似文献
10.
针对现有毫米波雷达三维点云成像方法难以兼顾高分辨性能和运算速度的问题,提出一种结合自适应网格进化和稀疏
渐近最小方差(SAMV)的快速高分辨三维点云成像方法。 该方法首先在快速傅里叶变换(FFT)获得距离像的基础上利用恒虚
警率(CFAR)检测目标的距离单元,以此估计目标的距离,然后对有目标的各距离单元使用“划分粗网格-功率谱估计-检测-网
格细化”的自适应网格进化方法,得到感兴趣的方位-俯仰角细化网格,对这些细化网格估计功率谱后再次进行检测以快速得到
目标的三维点云像。 上述过程中,网格分裂前后的功率谱估计均使用 2D SAMV 方法,以提高点云像中的角度信息的精确度、分
辨率。 实验结果表明,该方法在保持 4°的角度分辨率的同时,将生成三维点云的速度提升至 2D SAMV 方法的 10 倍左右。 相似文献