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CFAR

  • 將立體雜波圖應(yīng)用于氣象雜波的CFAR處理

    將立體雜波圖應(yīng)用于氣象雜波的CFAR處理,根據(jù)當(dāng)前雜波環(huán)境的變化實時地產(chǎn)生雜內(nèi)雜外標(biāo)志,從而選擇不同的信號處理支路處理當(dāng)前氣象雜波,提高了雷達(dá)的檢測性能,降低了虛警概率。

    標(biāo)簽: CFAR 雜波 應(yīng)用于

    上傳時間: 2013-08-11

    上傳用戶:ccclll

  • CFAR代碼

    CFAR代碼,CFAR是用于雷達(dá)的一種濾波方法,稱為平均值濾波,本程序給出了主程序以及CFAR-function,并且有噪音圖和信號圖,可以進(jìn)行比較分析

    標(biāo)簽: CFAR 代碼

    上傳時間: 2014-01-06

    上傳用戶:13681659100

  • 雷達(dá)信號雜波仿真中,對數(shù)正態(tài)雜波的CFAR分析程序

    雷達(dá)信號雜波仿真中,對數(shù)正態(tài)雜波的CFAR分析程序

    標(biāo)簽: CFAR 雜波 雷達(dá)信號 仿真

    上傳時間: 2015-08-14

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  • 將立體雜波圖應(yīng)用于氣象雜波的CFAR處理

    將立體雜波圖應(yīng)用于氣象雜波的CFAR處理,根據(jù)當(dāng)前雜波環(huán)境的變化實時地產(chǎn)生雜內(nèi)雜外標(biāo)志,從而選擇不同的信號處理支路處理當(dāng)前氣象雜波,提高了雷達(dá)的檢測性能,降低了虛警概率。

    標(biāo)簽: CFAR 雜波 應(yīng)用于

    上傳時間: 2014-08-17

    上傳用戶:Amygdala

  • Compute Classical CFAR binary detection threshold for radar detection under additive Gaussian white

    Compute Classical CFAR binary detection threshold for radar detection under additive Gaussian white noise criterion and specified false alarm probability.

    標(biāo)簽: detection Classical threshold additive

    上傳時間: 2013-12-22

    上傳用戶:希醬大魔王

  • Test CA-CFAR on FFT of sinusoidal beats with controllable SNR

    Test CA-CFAR on FFT of sinusoidal beats with controllable SNR

    標(biāo)簽: controllable sinusoidal CA-CFAR beats

    上傳時間: 2013-12-31

    上傳用戶:daguda

  • 基于FPGA的恒虛警(CFAR)算法

    基于FPGA的恒虛警(CFAR)算法                   

    標(biāo)簽: fpga CFAR算法

    上傳時間: 2022-07-08

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  • 雷達(dá)信號處理系統(tǒng)的設(shè)計與FPGA實現(xiàn).rar

    雷達(dá)信號處理是雷達(dá)系統(tǒng)的重要組成部分。在數(shù)字信號處理技術(shù)飛速發(fā)展的今天,雷達(dá)信號處理中也普遍使用數(shù)字信號處理技術(shù)。而現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)在數(shù)字信號處理中的廣泛應(yīng)用,使得FPGA在雷達(dá)信號處理中也占據(jù)了重要地位。 針對雷達(dá)信號處理的設(shè)計與實現(xiàn),本文在以下兩個方面展開研究: 一方面以線性調(diào)頻信號(LFM)為例,分別對幾種基本的雷達(dá)信號處理,如正交相干檢波、脈沖壓縮、動目標(biāo)顯示(MTI)/動目標(biāo)檢測(MTD)和恒虛警(CFAR)詳細(xì)地闡述了其原理,在此基礎(chǔ)上給出了其經(jīng)常采用的實現(xiàn)方法,并在MATLAB環(huán)境中對各個環(huán)節(jié)進(jìn)行了參數(shù)化仿真,詳盡地給出了各環(huán)節(jié)的仿真波形圖。針對仿真結(jié)果,直觀形象地說明了不同實現(xiàn)方法的優(yōu)劣。 另一方面結(jié)合MATLAB仿真結(jié)果,給出利用FPGA實現(xiàn)雷達(dá)信號處理的方案。在Xilinx ISE6.3i軟件集成環(huán)境下,通過對Xilinx提供的IP核的調(diào)用,并與VHDL語言相結(jié)合,完成雷達(dá)信號處理的FPGA實現(xiàn)。

    標(biāo)簽: FPGA 雷達(dá)信號 處理系統(tǒng)

    上傳時間: 2013-06-08

    上傳用戶:qweqweqwe

  • 基于FPGA的雷達(dá)信號處理系統(tǒng)設(shè)計.rar

    雷達(dá)信號處理是雷達(dá)系統(tǒng)的重要組成部分。在數(shù)字信號處理技術(shù)飛速發(fā)展的今天,雷達(dá)信號處理中也普遍使用數(shù)字信號處理技術(shù)。而現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)在數(shù)字信號處理中的廣泛應(yīng)用,使得FPGA在雷達(dá)信號處理中也占據(jù)了重要地位。 針對脈壓雷達(dá)信號處理的FPGA實現(xiàn),本文在以下幾個方面展開研究: 首先對幾種主要的脈沖壓縮信號進(jìn)行了詳細(xì)的分析,得出了各種信號的特點及其處理方式;并比較了各種方式的優(yōu)缺點。 其次對幾種基本的雷達(dá)信號處理如脈沖壓縮、動目標(biāo)檢測(MTD)、恒虛警(CFAR)等詳細(xì)地闡述了其原理;列舉了各種信號處理經(jīng)常采用的實現(xiàn)方法,對各種方法進(jìn)行了比較研究;并針對線性調(diào)頻信號在MATLAB環(huán)境中對雷達(dá)回波信號處理進(jìn)行仿真。 接下來,在Xilinx ISE6.3i軟件集成環(huán)境下,通過對Xilinx提供的免費(fèi)IP核的調(diào)用,并與VHDL語言相結(jié)合,進(jìn)行雷達(dá)信號處理的FPGA實現(xiàn)。

    標(biāo)簽: FPGA 雷達(dá)信號處理 系統(tǒng)設(shè)計

    上傳時間: 2013-06-24

    上傳用戶:lingzhichao

  • 雷達(dá)信號預(yù)處理算法的研究

    在VTS(Vessel Tramc Services船舶交管系統(tǒng))系統(tǒng)中,雷達(dá)信號的處理器的能力己成為制約雷達(dá)目標(biāo)錄取、跟蹤處理能力和可靠性以及整個VTS系統(tǒng)工作的主要因素。隨著區(qū)域性VTS的建立,要求將雷達(dá)信號以最高的質(zhì)量和最低的代價遠(yuǎn)距離傳輸,而達(dá)到這一要求的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)一雷達(dá)信息的壓縮處理也將受到雷達(dá)信號預(yù)處理系統(tǒng)的影響。 因此,研究更有效的VTS雷達(dá)信號預(yù)處理系統(tǒng)是一項很有價值和實際意義的工作。本文是在前人研究成果的基礎(chǔ)上,面向?qū)嶋H應(yīng)用的需求,主要研究VTS雷達(dá)信號預(yù)處理算法的設(shè)計方法和實現(xiàn)手段,設(shè)計完成了一個數(shù)字化的雷達(dá)原始信號實時采集與處理系統(tǒng)。 本設(shè)計主要包括雷達(dá)信號的采集、雜波抑制處理以及與DSP芯片的信號傳輸。在硬件結(jié)構(gòu)上,本設(shè)計采用FPGA完成信號的采集、CFAR處理和雷達(dá)信號檢測器的設(shè)計,將大量的以前需要由DSP芯片來完成的算法移植到FPGA中實現(xiàn),大大減輕了DSP芯片的工作壓力,也減小了系統(tǒng)的體積。 在算法研究中,設(shè)計中重點討論了雜波的抑制方法和目標(biāo)的檢測方法。本文在研究了大量現(xiàn)有的雷達(dá)信號雜波抑制及信號檢測的算法的基礎(chǔ)上,比較了各種算法的優(yōu)劣,最終選擇了一種適合本次設(shè)計要求的CFAR算法和雙極點濾波雷達(dá)信號檢測器在FPGA中實現(xiàn)。 論文中對設(shè)計中所采用的方法給出了理論分析、試驗仿真結(jié)果和試驗實際調(diào)試結(jié)果。通過本文所述的設(shè)計和實驗,本文設(shè)計的雷達(dá)信號預(yù)處理系統(tǒng)對雷達(dá)視頻信號的采集與傳輸都有很好的效果,所選用的雜波處理算法對雷達(dá)雜波、雨雪雜波和陸地回波都具有較好的抑制作用,能有效地處理雷達(dá)雜波中的尖峰成分,使信噪比得到較大改善。

    標(biāo)簽: 雷達(dá)信號 法的研究 預(yù)處理

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:pei5

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