基于matlab模拟RADAR预警雷达
基于matlab模拟RADAR预警雷达
TT_Matlab
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智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统
信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机
⛄ 内容介绍
预警雷达是一种非常重要的技术,它可以及时发现并预警各种潜在的危险和威胁。它在军事、航空和气象等领域的应用已经得到了广泛的认可和使用。预警雷达的存在为我们提供了更安全和可靠的环境,对于保护人民的生命和财产具有重要意义。
⛄ 部分代码
function
displayTargets
(
handles,mode
)
placeLegend
=
0
;
switch
mode
case
’in diffrent figure’
if
ishandle
(
handles.targetsFigure
)
if
strcmp
(
get
(handles.targetsFigure,
’tag’
),’targets’)
figure
(
handles.targetsFigure
)
;
else
handles.targetsFigure = figure(
’tag’
,
’targets’
);
end
else
handles.targetsFigure = figure(
’tag’
,
’targets’
);
end
hAxes = gca;
placeLegend =
1
;
case
’in radar display’
hAxes = handles.miniDisplay;
end
hold
(
hAxes,
’off’
)
;
h = [
-1
;
-1
];
for
n=
1
:length(handles.Targets)
v = handles.Targets(n).v;
cor = handles.Targets(n).XY;
RCS = handles.Targets(n).RCS;
h(
1
) = quiver(hAxes,cor(
1
),cor(
2
),v(
1
),v(
2
),
100
,
’color’
,
’b’
,
’linewidth’
,
2
,
’marker’
,
’X’
,
’MarkerSize’
,
5
*RCS);
hold(hAxes,
’on’
);
end
for
n=
1
:length(handles.mountains)
cor = handles.mountains(n).XY;
h(
2
) = plot(hAxes,cor(
1
),cor(
2
),
’^k’
,
’MarkerFaceColor’
,
’k’
);
hold(hAxes,
’on’
);
end
plot
(
hAxes,
0
,
0
,
’+g’
,
’MarkerSize’
,
20
,
’LineWidth’
,
5
)
;
set
(hAxes,
’xlim’
,[
-100
100
]*
1e3
,
’ylim’
, [
-100
100
]*
1e3
);
axis (hAxes,
’equal’
);
grid
on
;
set
(hAxes,
’layer’
,
’bottom’
);
ind = find(ishandle(h));
legendStr = {
’Planes’
;
’Mountains’
};
if
placeLegend
plotDistLines
(
hAxes,
8
)
;
h=legend( h(ind), legendStr{ind} ,
’FontSize’
,
7
,
’boxoff’
);
f = findobj(h,
’type’
,
’text’
);
set
(f,
’FontSize’
,
7
);
else
plotDistLines(hAxes,
6
);
% removing the ticks...
set
(hAxes,
’xtick’
,[],
’ytick’
,[]);
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]张永贵,李航蔚,谢洪途.基于MATLAB的预警雷达探测性能仿真研究[J].通讯世界, 2018(9):2.DOI:CNKI:SUN:TXSJ.0.2018-09-200.
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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
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